• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제25권3호
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• pp.143-150
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• 2014

고에너지(MV, Mega-voltage) X선 영상은 일반적인 방사선 치료 시 조사야의 영상 검증이 가능한 유일한 방법으로 널리 사용되고 있다. 그러나 고에너지 특유의 높은 콤프턴 산란 반응 특성으로 인해 저에너지 영상에 비해 화질이 크게 낮으며, 1990년대에 디지털 MV 영상이 소개된 이후 화질을 보완하기 위한 연구들이 활발히 이루어져 왔다. 본 연구에서는 디지털 영상처리 기법을 이용하거나 산란 커널 계산을 통해 화질을 개선하는 기존의 방법 대신 측정된 산란선 대 일차 선비(SPR, Scatter to Primary Ratio)를 이용하는 새로운 방법을 제안하였다. 먼저 주어진 촬영 조건 하에서 환자를 모사하는 고체 물팬톰의 유무에 따라 각각 MV영상을 촬영하고 방사선의 투과율을 별도로 계산한 후 산란 성분이 포함된 일차선 영상과 포함되지 않은 일차선 영상을 각각 획득하였다. 이를 기반으로 산란 보정에 사용할 SPR 분포를 획득하였다. 그리고 알루미늄 막대를 이용한 line pair (LP) 팬텀 및 실제 환자 골반의 영상을 이용하여 산란 보정 효과의 검증을 수행하였다. SPR 측정 결과 팬톰 두께에 따른 SPR 분포들을 성공적으로 획득하였으며, LP 팬텀 검증 결과 영상의 산란 성분이 효과적으로 제거되어 팬톰 본래의 밀도 분포가 복원되었음을 확인하였다. 또한 환자 골반 영상 보정 결과 모든 관심영역에서 대조도가 평균 48% 증가하였다. 본 연구에서 제시한 MV 영상의 산란 보정 방법은 실제 측정 자료를 기반으로 하므로 높은 신뢰성을 가지며, 적은 시간과 비용으로도 임상 현장에서 즉각적인 도입이 가능하다. 결론적으로 본 연구는 MV 영상을 이용한 영상유도 방사선치료의 질을 높이기 위한 하나의 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.23-46
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• 2017

2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.143-163
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• 2016

인구통계학적 정보는 디지털 마케팅의 핵심이라 할 수 있는 인터넷 사용자에 대한 타겟 마케팅 및 개인화된 광고를 위해 고려되는 가장 기초적이고 중요한 정보이다. 하지만 인터넷 사용자의 온라인 활동은 익명으로 행해지는 경우가 많기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정기적인 설문 조사를 통해 사용자들의 인구통계특성 정보를 수집할 수도 있지만 많은 비용이 들며 허위 기재 등과 같은 위험성이 존재한다. 특히, 모바일 환경에서는 대부분의 사용자들이 익명으로 활동하기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 반면, 인터넷 사용자의 온라인 활동을 기록한 클릭스트림 데이터는 해당 사용자의 인구통계학적 정보에 활용될 수 있다. 특히, 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성 중 하나인 페이지뷰는 인구통계학적 정보 예측에 있어서 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구를 토대로 클릭스트림 데이터 분석을 통해 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성을 추출하고 이를 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 사용한다. 또한, 1)의사결정나무를 이용한 변수 축소, 2)주성분분석을 활용한 차원축소, 3)군집분석을 활용한 변수축소의 방법을 제안하고 실험에 적용함으로써 많은 설명변수를 이용하여 예측 모델 생성 시 발생하는 차원의 저주와 과적합 문제를 해결하고 예측 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 실험 결과, 범주의 수가 많은 다분형 종속변수에 대한 예측 모델은 모든 설명변수를 사용하여 예측 모델을 생성했을 때보다 본 연구에서 제안한 방법론들을 적용했을 때 예측 모델에 대한 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구는 클릭스트림 분석을 통해 추출된 인터넷 사용자의 온라인 행위는 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용 가능하며, 예측된 익명의 인터넷 사용자들에 대한 인구통계학적 정보를 디지털 마케팅에 활용 할 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 제안 방법론들을 통해 어느 종속변수에 대해 어떤 방법론들이 예측 모델의 정확도를 개선하는지 확인하였다. 이는 추후 클릭스트림 분석을 활용하여 인구통계학적 정보를 예측할 때, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 생성 할 수 있다는데 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.329-339
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• 2021

콩은 논 대표적인 밭작물로써 온도, 수분, 토양과 같은 환경 조건에 민감하기 때문에 재배 시 포장 관리가 매우 중요하다. 작물 상태를 비파괴적, 비접촉적 방법으로 측정할 수 있는 분광 기술을 활용한다면 작황 예측, 작물 스트레스 및 병충해 판별 등 생육 진단 및 처방을 통해 품질과 수확량을 높일 수 있다. 본 연구에서는 회전익 무인기에 탑재된 다중분광 센서를 이용하여 시험 포장에서 콩 생육 추정 모델 개발하고 재현성을 확인하기 위해 농가 포장에 검증을 수행하였다. 분광 데이터로 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI), 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, LAI)를 선형회귀분석을 실시하여 모델을 개발하였으며 괴산에 위치한 농가포장에서 검증을 실시하였다. 그 결과 생체중의 경우 정규화 식생지수를 이용 시 포화되기 때문에 단순비 식생지수 GRVI를 이용한 모델의 성능이 가장 높았다(R²=0.74, RMSE=246 g/m², RE=34.2%). 괴산 농가 포장에 생체중 모델 검증 결과 RMSE=392 g/m², RE=32%로 나타났으며 작부 체계별 나누어 검증 결과 단작 포장과 이모작 포장 생체중 모델은 RMSE=315 g/m², RE=26% 및 RMSE=381 g/m², RE=31%로 나타났다. 작부 체계별 포장과 적산온도가 유사한 연도별 시험 포장(2018+2020년, 2019년)을 나누어 생체중 모델 개발한 결과 단년도(2019년)의 성능이 높게 나타났다. 작부 체계별 적산온도가 유사한 검증과 기존 검증 간 비교 결과 단작 포장은 RMSE 및 RE를 기준으로 각각 29.1%와 34.3%로 개선되었으나 이모작 포장은 -19.6%, -31.3%로 저하되었다. 적산온도 이외의 환경 요인, 분광 및 생육 데이터 추가 시 다양한 환경 조건에서 재배되는 콩 생육을 추정 가능할 것으로 판단된다.