목 적 : 본 연구를 통해 호흡동조방사선치료(Respiratory Gated Radiation Therapy, RGRT)시 환자 호흡 속도에 따른 Trigger mode의 정확성과 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 호흡 속도에 따른 Trigger mode의 정확성을 평가하기 위해 QUASARTM 호흡 움직임 팬텀에 3 mm의 기준 표지자(Fiducial marker, gold marker)를 삽입하여 본원 한달 동안 환자의 평균 호흡인 20 bpm(Breath per minute)을 기준으로 4DCT 촬영 후 정중앙(Median)에 위치한 표지자에 윤곽 묘사(Contouring)를 하였다. OBI(On Board Imager)가 장착된 Truebeam STxTM를 이용해 방사선조사 구간인 Gating window를 Lower threshold는 2.0 mm로 모든 측정 조건에서 고정시키고, Upper threshold를 최고 위상으로부터 각각 1.0 mm, 1.5 mm, 2.0 mm, 2.5 mm, 3.0 mm로 바꿔가며 측정하였다. 위와 같은 조건에서 평균 호흡 속도인 20 bpm을 기준으로 10 bpm, 30 bpm, 40 bpm, 50 bpm, 60 bpm 호흡속도를 바꿔가며 방사선이 끊기는 순간인 'Once at beam off'로 5회 촬영하였다. 같은 방법으로 3일간 반복 촬영 후 각 속도 별 오차율을 비교하였다. 결 과 : 기준 호흡 속도 20 bpm에서 최고 위상으로부터 각각 1.0 mm, 1.5 mm, 2.0 mm, 2.5 mm, 3.0 mm Upper threshold에서 Trigger mode의 beam off시 차이는 3일간의 평균값으로 0.68±0.05 mm, 0.91±0.03 mm, 1.23±0.03 mm, 1.42±0.04 mm, 1.66±0.06 mm이다. 기준 호흡 속도(20 bpm)대비 호흡 속도 변화에 따른 측정 결과는 최대 절대차이(Absolute Difference)의 경우 1일차, 2일차, 3일차 모두 3 mm Upper threshold에서 평균 0.81±0.08 mm로 차이가 확인되었다. 호흡 속도와 절대차이의 편차(Variation)에 대한 상관관계를 평가하기 위한 결정계수 R2는 3일 평균 수치로 각각 0.838, 0.887, 0.770, 0.850, 0.906로 확인되었다. 3일간의 Threshold 모든 변수에서 p-value는 설정 유의수준 0.05 이하로 차이유의를 확인하였다. 결 론 : 호흡동조방사선치료 시 Trigger mode를 이용하여 영상유도를 할 경우 기준 호흡 속도(20 bpm)에서의 Trigger mode의 오차율이 평균 ±0.04 mm 값으로 정확성과 유용성을 확인 할 수 있었다. 그러나 호흡 속도에 따른 부정확성(Uncertainty) 또한 발생할 수 있다는 것을 알 수 있었으며, 특히, 기준 호흡 속도 대비 느려지는 경우(< 20 bpm)보다 빨라지는 경우(> 20 bpm) 영상획득에 대한 부정확성은 커졌다. 따라서 사전 모의치료시의 호흡을 선별하고 호흡을 유지하기 위한 호흡교육과 치료 중 적극적인 실시간 모니터링(Monitoring)이 필요하다고 사료된다.
문경 지질공원 후보지의 지질명소 쌍룡계곡, 용추계곡 그리고 문경새재를 구성하고 있는 화강암류와 규장질 관입암류의 저어콘 U-Pb 연령측정과 전암 지구화학 성분분석을 수행하였다. 이들 화성암류들은 각각 문경시의 서부, 북서부, 중부에 분포하고 있으며, 옥천변성대의 변성암류와 문경층군의 퇴적암류를 관입하고 있다. 고분해능 이차이온질량분석기(SHRIMP)를 사용하여 측정한 쌍룡계곡의 두 개의 규장질 반암과 한 개의 화강암 시료의 저어콘 U-Pb 연대측정 결과는 각각 93.9±3.3 Ma (tσ), 95.1±4.0 Ma (tσ) 그리고 94.4±2.0 Ma (tσ)으로 백악기 관입 연령을 정의한다. 용추계곡의 화강암, 규장질 암맥, 그리고 문경새재 반상 화강암에서 측정한 관입 연령은 각각 90.2±2.0 Ma (tσ), 91.0±3.0 Ma (tσ) 그리고 88.6±1.5 Ma (tσ)의 관입연령을 갖는다. 이 지역의 화강암 연대에 대한 기존 연구결과(Lee et al., 2010; Yi et al., 2014; Aum et al., 2019)와 더불어 계산한 평균표준오차를 계산해보면, 쌍룡계곡(94.5±0.2 Ma)과 용추계곡(89.7±0.4 Ma) 화강암들 사이에 대략 5 Myr 정도의 관입 시기의 차이가 존재함이 나타난다. 이 두 지역 사이의 문경지역의 규장질 화성암류의 지구화학 성분분석 결과는 후조산성 화강암 특성을 나타내며, 이는 초기 백악기 조산운동 및 이자나기의 섭입 말기의 화성활동에 대비된다.
인간은 자연 빛에 적응하고 진화해왔으나 현재는 실내 생활의 비중이 높아짐에 따라 생체리듬 교란의 문제가 유발되었다. 이의 해결을 위해 일출~일몰간 다채롭게 변화하는 자연광의 색온도를 재현하는 조명이 연구되고 있다. 자연광 색온도의 재현을 위해서는 색온도가 다른 다수의 LED 광원을 사용하여 조명을 제작한 후 수백에서 수천 단계의 광원별 인가전류의 조합에 대한 광특성을 측정 및 수집하여 제어지표 DB를 구성하고 광특성 매칭 방법을 통해 조명을 제어하였다. 이러한 제어 방법은 인가전류의 조합 단계를 세밀하게 할수록 많은 시간 및 경제적 비용이 발생한다는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 LED 광원별 최소 분광분포로 보간 및 조합 연산을 수행하여 자연광 색온도를 재현하는 방법을 제안한다. 먼저 색온도가 다른 광원 채널로 구성되고 각 채널별 256단계의 인가전류 제어 기능을 구현한 LED 조명을 대상으로 채널별 5개의 최소 분광분포(Spectral Power Distribution, SPD)를 실측·수집한다. 이후 수집한 SPD를 대상으로 각 채널별 256단계의 SPD를 생성하는 보간 연산을 수행하고, 채널별 SPD의 조합 연산을 통해 LED 조명의 모든 제어 조합에 대한 SPD를 생성한다. 생성된 SPD를 통해 조도와 색온도를 산출하여 제어지표 DB를 구축한 후 매칭 기법을 통해 자연광의 색온도를 재현한다. 성능 평가에서는 실내 권장 조도 기준을 충족하면서도 평균 오차율 0.18%의 범위 내에서 자연광의 시간별 색온도를 제공하였다.
본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.
본 연구는 난대상록수종인 붉가시나무에 대한 수간곡선을 도출하고 이를 이용하여 수간재적표를 작성하기 위함이 그 목적이다. 분석에 사용된 공시목은 전남, 경남, 제주 등에서 수집된 688본이며, 수간곡선 도출을 위하여 적용한 수간곡선 모형은 Max & Burkhart 모델, Kozak 모델 및 Lee 모델 등이다. 3가지 모델 중 우리나라 붉가시나무 수간형태를 가장 잘 설명하는 것은 Kozak 모델인 것으로 분석되었다. 이 모델의 적합도는 0.9583, 편의는 0.0352, 추정치 표준오차의 백분율은 1.1439, 평균절대편차는 0.6751로 각각 나타났다. 붉가시나무의 수간재적표는 수간곡선을 설명하는데 최적인 것으로 나타난 Kozak 모델을 이용하였으며, 재적 계산은 수간고별 직경으로 Smalian 식을 적용시켜 산출하였다. 그리고 이전에 만들어진 붉가시나무 수간재적표 2가지(2007년, 2010년)와 이번에 만든 재적표(2023년) 간을 서로 비교하기 위해 분산분석을 실시하였다. 그 결과 2007년 완도지역에서 만든 재적표가 2010년과 2023년에 만든 재적표 보다 약 2배가 많은 값을 가지는 것으로 나타났다. 이번에 작성된 수간재적표(2023년)는 공시재료의 지역별 수집범위와 공시목이 많을 뿐만 아니라, 충분한 과학적 기반 하에서 만들어졌다. 따라서 전국단위의 공식적인 붉가시나무 수간재적표로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
1. 목적 자동분주기를 이용하여 검사한 Cyclosporine검사에서 표준액들이 curve를 벗어나고, 결과값의 재현성이 크게 떨어지는 것이 발견되었다. Cyclosporine검사는 다른 검사와 차이점이 methanol과 전혈을 혼합 후 원심분리 하여 methanol 추출액을 사용하여 검사를 한다는 것이다. 검사 결과 이상의 원인이 methanol 사용에 의한 것으로 파악되어 본 실험을 시작하였다. 본원에서 사용하는 분주기는 Perkin Elmer 사의 Multiprobe II plus 로, 분주하는 액체의 점도, 샘플링 tip의 size, 사용하는 모터의 속도에 따라 여러 설정값을 조정하라고 안내되어 있을 뿐 정확한 지침은 없었다. 이에 사용하는 액체별 분주성능을 측정하고 최적의 분주성능을 위한 설정값을 찾기 위해 연구하였다. 2. 대상 및 방법 분주력 측정을 위해 4가지 용액(water, serum, methanol, PEG 6000(25%))와 $TSH^{125}I$ tracer (515 kBq)을 사용 하였고, 실제 결과 값을 비교하기 위해 2016년 1월에 본원에 검사 의뢰된 Cyclosporine검체 29개를 측정하였다. 4가지의 용액을 multi pipette을 이용하여 각각 $400{\mu}l$ 분주하고 tracer $100{\mu}l$씩을 섞어 용액별로 8개의 검체를 준비하였다. 준비된 sample을 분주기로 $100{\mu}l$씩 분주하여 CPM을 측정하고, 용액별로 CV(%)를 계산하였다. 그리고 분주기의 air gap, 분주속도와 지연시간을 변경한 후 다시 분주하여 측정한 CPM을 CV(%)로 계산하여 설정 값 변경에 따른 CV(%)값의 변화를 측정하여 최적의 설정 값을 찾는다. Cyclosporine검체 29개를 (1)manual검사 (2)기존 설정 값으로 검사 (3)수정한 설정값으로 검사 했을 때의 결과를 비교하였다. 용액별 분주력 평가는 CV(%)를 이용하여 계산하였고, 실제 검사 결과 값의 비교는 manual검사 결과를 기준으로 기존 설정 값으로 검사 했을 때, 수정한 설정 값으로 검사 했을 때의 결과 값을 Difference(%)와 상대오차(%Relative error : %RE)로 비교해 보았다. 3. 결과 4가지 용액과 tracer를 섞어 분주한 CPM의 CV(%)는 water 0.88, serum 0.95, methanol 10.22, PEG는 0.68로 methanol을 제외한 용액들은 1% 이내였으나, methanol은 CPM 차이가 두드러졌다. methanol 분주를 기존 설정 값인 Transport air gap 0에서 2와 5로 변경하여 검사 시 CV(%)는 각각 20.16, 12.54, System air gap 0에서 2와 5로 변경 시 8.94, 1.36으로 나타났다. System air gap 2, Transport air gap 2로 변경 시 CV(%)는 12.96, System air gap 5, Transport air gap 5로 변경 시 1.33 이었고, Dispense speed를 300에서 100으로 변경 시 CV(%)는 13.32, Dispense delay를 200에서 100으로 변경 시는 13.55인 것으로 나타났다. 분주기를 이용하여 기존설정 값으로 검사 시에는 manual검사 결과 값에 비해 평균 99.44%증가 하였고, 상대오차는 93.59%로 나타났다. 수정된 설정 값(System air gap 0에서 5로 변경, 다른 설정은 기존과 동일)으로 검사 했을 때는 manual검사 결과 값에 비해 결과가 평균 6.75% 증가 하였고, 상대오차는 5.10%로 상대오차의 허용기준치 10%에 비하여 양호한 결과가 나왔다. 4. 결론 Transport air gap, Dispense speed, Delay time을 조정하였을 때는 CV(%)가 증가하였고, System air gap을 조정 하였을 때 CV(%)가 현저하게 감소하였다. 실제 검사결과에서도 이를 확인 할 수 있었다. methanol을 이용한 Cyclosporine검사 kit는 올해 2월에 단종이 되었지만, 분주기를 사용함에 있어 용액에 따른 분주성능에 차이가 있을 수 있음을 염두해 두어야 하고 새로운 용액을 분주해야 할때는 미량저울로 분주량을 측정하거나 CPM으로 분주성능을 측정하여 해당 용액이 분주기를 사용함에 적절한지 검증 후 사용하여야 할 것으로 사료되어 본 실험결과를 보고하고자 한다.
목 적: 방사선치료 중 환자의 자세나 해부학적 구조상 장기의 움직임과 치료 시 환자를 조준하면서 치료부위의 변화가 다양하게 발생할 수 있다. 이와 같은 요인은 종양부위나 정상조직에 대한 선량분포에 영향을 미치게 된다. 이는 치료계획용전산 화장비에 의해 계산된 선량이 실제임상 치료 시 서로 다른 선량이 조사될 수 있다. 인체의 생리학적인 움직임과 장기 내의 움직임 등은 고정기구나 정확한 환자의 치료준비에 의해서 치료조준의 정확성을 높일 수 있다. 본 연구의 목적은 토모영상을 통해 육안적종양체적(Gross tumor volume, GTV)과 장기의 치료 간에 발생하는 차이점을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 본원환자로서 직장풍선을 이용하여 치료하는 전립선암 환자 3명을 대상으로 하였고, 3달 동안 영상 자료를 수집 하였다. 각 환자마다 치료횟수 26회에 대한 토모영상을 획득하였고, 총 76회의 토모영상을 수집하였다. 각각의 토모영상은 전산화단층촬영모의치료(Computed tomography simulation, CT-simulation) 시의 중심점을 이용하였고, 매 치료 시 직장풍선에 60 cc의 공기주입 후 항문 가장자리에서 6 cm 깊이에 고정하여 전립선의 움직임을 고정시킨 후 치료 전에 토모영상을 획득하였다. 토모영상은 5 mm 두께로 영상을 획득하였다. 본 연구의 분석방법으로 CT-simulation와 MVCT (Megavoltage computed tomography, MVCT)의 융합을 위하여 납 볼을 이용하여, 토모치료의 3가지 영상융합방법으로 Bone technique, bone/tissue technique, full image technique을 이용하여 치료준비(setup)의 오차를 분석하였다. 영상융합은 눈에 보이는 납 볼 기준으로 융합하고, CT-simulation 시 획득한 영상에 MVCT에서 얻어진 영상을 융합하여, 뼈와 직장풍선, GTV을 매 치료 시 각각 비교하였다. 최초 CT-simulation 시 기준점을 중심으로 평균과 표준편차는 X, Y, Z, Roll에 대하여 각각의 환자를 분석하였다. 결 과: 분석결과 각각의 방법에 위해서 직장풍선의 변화는 확연히 다르게 나타났다. 정량적으로 뼈를 이용한 영상융합 결과 X방향으로 최대 8 mm, Y방향으로 4 mm의 움직임을 보였다. 직장풍선 기준으로 영상융합 한 결과 X, Y 방향으로 6 mm, 16 mm로 분석 되었다. 한 환자의 경우 16 mm 이상의 움직임을 보였는데, 이는 직장내의 공기나 분비물에 의한 움직임으로 분석 되었다. GTV 기준분석 결과 X 방향으로 2.7$\sim$6.6 mm, 4.3$\sim$7.8 mm가 Y방향으로 움직임을 보였다. 본 연구에서 Roll에 대한 분석결과 영상융합과 분석상에서 확연한 차이점은 없었다. 분석결과 뼈 기준의 분석결과 0.37$\pm0.36^{\circ}$, GTV 기준분석 결과 0.34$\pm0.38^{\circ}$의 회전을 보였다.
본 연구는 우리나라 중부지역에 소재한 민간 종돈장에서 1998년부터 2008년까지 분만한 요크셔종 26,390복과 랜드레이스종 26,713복의 번식성적을 근거로 산자수와 성비에 대한 유전력과 육종가를 추정하고, 각 모형별로 추정된 육종가를 비교하고자 실시하였다. 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 요크셔종과 랜드레이스종의 총산자수에 대한 평균과 표준오차는 각각 $11.35{\pm}0.02$두, $10.97{\pm}0.02$두로 조사되었으며, 생시 생존자돈수에 대한 평균과 표준오차는 각각 $10.04{\pm}0.02$두, $9.98{\pm}0.02$두로 조사되었다. 또한 생시 생존 자돈수 중에서 암컷이 차지하는 비율로 계산한 성비의 평균치는 요크셔종에서 $45.75{\pm}0.11%$, 그리고 랜드레이스종에서 $45.75{\pm}0.11%$로 조사되어 두 품종 모두 암컷의 비율이 수컷의 비율보다 낮게 나타났다. 모델 l을 적용하여 분석한 총산자수에 대한 유전력은 요크셔종과 랜드레이스종에서 각각 $0.243{\pm}0.009$, $0.241{\pm}0.009$로 추정되어 두 품종에서 모두 다른 모델들(모델 2~모델 5)을 적용하여 추정된 유전력 보다 높게 추정되었다. 모델 3, 4, 5를 적용하여 분석한 총산자수에 대한 유전력과 반복력은 요크셔종에서 각각 $0.096{\pm}0.012{\sim}0.103{\pm}0.013$ 및 $0.211{\pm}0.008{\sim}0.215{\pm}0.008$의 범위로 추정되었고, 랜드레이스종에서 각각 $0.108{\pm}0.013{\sim}0.114{\pm}0.013$ 및 $0.210{\pm}0.008{\sim}0.214{\pm}0.008$의 범위로 추정되어 두 품종 모두 모델들 간(모델 3~모델 5)의 유전력과 반복력 추정치는 큰 차이를 보이지 않았다. 모델 1을 적용하여 분석한 생시 생존 자돈수에 대한 유전력은 요크셔종과 랜드레이스종에서 각각 $0.192{\pm}0.009$ 그리고 $0.209{\pm}0.009$로 다른 모델들을 이용하여 분석된 유전력에 비해 높게 추정되었다. 모델 2를 이용하여 분석한 유전력과 반복력은 요크셔종에서 $0.102{\pm}0.012$ 및 $0.170{\pm}0.008$, 랜드레이스종의 경우 $0.091{\pm}0.012$ 및 $0.179{\pm}0.008$로 추정되었고, 모델 3, 4, 5를 이용하여 추정한 유전력과 반복력은 요크셔종에서 $0.096{\pm}0.012{\sim}0.099{\pm}0.012$ 및 $0.188{\pm}0.008{\sim}0.193{\pm}0.008$의 범위로 추정되었으며, 랜드레이스종의 경우 $0.092{\pm}0.012{\sim}0.098{\pm}0.012$ 및 $0.193{\pm}0.008{\sim}0.196{\pm}0.008$의 범위로 추정되어 두 품종 모두 모델 2, 3, 4, 5간의 유전력과 반복력은 큰 차이를 보이지 않았다. 돼지의 산자수와 관련된 유전력은 환경적인 영향을 많이 받는 것으로 알려져 있는데 본 연구에서도 잔차의 분산이 매우 높게 추정되었기 때문에 저도의 유전력과 반복력이 추정되는 결과를 나타내었다. 모델별로 추정된 총산자수와 생시 생존 자돈수에 대한 육종가를 기준으로 각 개체의 순위를 정한 후 이 순위간의 상관을 구하였을 때 두 품종 모두 모델 1과 2는 다른 모델과 정의 상관을 보였지만 모델 3, 4, 5 간의 순위 상관 계수보다 낮은 경향을 나타냈으며, 모델 3, 4, 5 간의 육종가 순위 상관은 0.99 이상의 고도의 정의 상판을 나타내어 모델 3, 4, 5를 이용하여 추정된 개체들의 육종가 순위는 모델 간에 큰 차이를 보이지 않을 것으로 판단된다. 모델 1~모델 6을 적용하여 추정한 성비에 대한 유전력은 요크셔종과 랜드레이스종에서 각각 $0.002{\pm}0.002{\sim}0.003{\pm}0.002$, $0.001{\pm}0.002{\sim}0.003{\pm}0.002$의 범위로 추정되어 어떤 한 모델을 적용 하더라도 0에 가깝게 추정되었다. 따라서 선발을 통해 성비를 조절 하는 것은 불가능하다고 판단된다.
오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.
연구배경: 폐결핵의 진단은 결핵균이 배양되면 확진이 되나, 실제 임상에서는 세균학적 진단이 양성으로 나타나지 않는 폐결핵 환자가 다수 존재하므로 활동성 위한 빠르고 확실한 진단방법이 임상에서 절실히 요구되고 있다, $\beta$-glucuronidase(이하 GLU)와 $\beta$-N-acetyl glucosaminidase(이하 NAG)는 폐내 탐식세포인 대식세포(macrophage)의 리소솜(lysosome) 효소들로서, 이산화규소가 폐내로 흡입되어 폐포내 대식세포에 의해서 탐식되고 이어서 대식세포가 파괴된 다고 알려진 규폐증에서 NAG의 혈중농도가 증가한다는 보고가 있었다. 또한 폐결핵에서도 세포내에서 증식된 결핵균을 충분히 사멸시키지 못하여 활동성 결핵 병변이 유발된 경우 파괴된 대식세포로부터 증식된 결핵균과 함께 GLU나 NAG도 유리될 것으로 추정된다. 본 연구는 활동성 폐결핵환자의 혈중 리소솜 효소 활성도가 비활동성 결핵환자나 정상대조군보다 높은지 여부와 혈중내 리소솜 효소의 측정이 활동성 폐결핵 진단법으로 이용될 수 있는지의 여부에 대해 알아보고자 하였다. 방법: 결핵균이 검출되어 활동성 폐결핵으로 진단된 환자군과 비활동성 폐결핵군 및 건강대조군에서 GLU와 NAG의 혈장내 농도 차이를 비교하였으며 활동성 폐결핵환자군에서는 투약에 따른 리소솜효소의 변동이 있는지를 관찰하기 위하여 투약후 2개월 뒤에 상기 효소들의 활성치를 다시 측정하여 진단시의 값과 비교하였다. 두가지 효소 모두 4-methylumbelliferyl substrates를 사용한 형광측정법으로 측정하였다. 결과: 1) 활동성 폐결핵군과 비활동정 폐결핵군 및 건강대조군 사이의 혈중 GLU와 NAG의 농도차이: 활동성 폐결핵군의 GLU 및 NAG의 혈중 농도는 $21.52{\pm}3.01$ 및 $325.4{\pm}23.37nmol$ product/h/ml of plasma(이하 단위표기생략)로서 비활동정 폐결핵군 $24.87{\pm}3.78$, $362.36{\pm}33.92$와 건강대조군 $25.45{\pm}4.05$, $324.44{\pm}28.66$ 사이에 차이가 없었다. 2) 활동성 폐결핵군에서 항결핵제 치료 전후의 혈중 NAG와 GLU의 농도차이: 활동성 폐결핵 치료시작 2개월후 GLU의 혈중치는 $41.18{\pm}5.23$으로서 치료전에 비해 통계적으로 유의하게 증가되었고(p값<0.05) NAG의 혈중농도는 $359.2{\pm}39.53$으로서 치료전과 차이가 없었다. 결론: 활동성 폐결핵환자의 혈장내 GLU 및 NAG의 농도는 비활동성 결핵군이나 건강대조군과 차이가 없었으므로 상기 효소들의 측정은 활동성 폐결핵 진단의 방법으로서 유용하지 않는 것으로 사료되었고 병 경과에 따른 혈중 GLU치의 증가에 대하여는 연구가 필요할 것으로 사료되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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