• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1041-1043
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• 1993

Fuzzy logic based Control Theory has gained much interest in the industrial world, thanks to its ability to formalize and solve in a very natural way many problems that are very difficult to quantify at an analytical level. This paper shows a solution for treating membership function inside hardware circuits. The proposed hardware structure optimizes the memoried size by using particular form of the vectorial representation. The process of memorizing fuzzy sets, i.e. their membership function, has always been one of the more problematic issues for the hardware implementation, due to the quite large memory space that is needed. To simplify such an implementation, it is commonly [1,2,8,9,10,11] used to limit the membership functions either to those having triangular or trapezoidal shape, or pre-definite shape. These kinds of functions are able to cover a large spectrum of applications with a limited usage of memory, since they can be memorized by specifying very few parameters ( ight, base, critical points, etc.). This however results in a loss of computational power due to computation on the medium points. A solution to this problem is obtained by discretizing the universe of discourse U, i.e. by fixing a finite number of points and memorizing the value of the membership functions on such points [3,10,14,15]. Such a solution provides a satisfying computational speed, a very high precision of definitions and gives the users the opportunity to choose membership functions of any shape. However, a significant memory waste can as well be registered. It is indeed possible that for each of the given fuzzy sets many elements of the universe of discourse have a membership value equal to zero. It has also been noticed that almost in all cases common points among fuzzy sets, i.e. points with non null membership values are very few. More specifically, in many applications, for each element u of U, there exists at most three fuzzy sets for which the membership value is ot null [3,5,6,7,12,13]. Our proposal is based on such hypotheses. Moreover, we use a technique that even though it does not restrict the shapes of membership functions, it reduces strongly the computational time for the membership values and optimizes the function memorization. In figure 1 it is represented a term set whose characteristics are common for fuzzy controllers and to which we will refer in the following. The above term set has a universe of discourse with 128 elements (so to have a good resolution), 8 fuzzy sets that describe the term set, 32 levels of discretization for the membership values. Clearly, the number of bits necessary for the given specifications are 5 for 32 truth levels, 3 for 8 membership functions and 7 for 128 levels of resolution. The memory depth is given by the dimension of the universe of the discourse (128 in our case) and it will be represented by the memory rows. The length of a world of memory is defined by: Length = nem (dm(m)＋dm(fm) Where: fm is the maximum number of non null values in every element of the universe of the discourse, dm(m) is the dimension of the values of the membership function m, dm(fm) is the dimension of the word to represent the index of the highest membership function. In our case then Length=24. The memory dimension is therefore 128*24 bits. If we had chosen to memorize all values of the membership functions we would have needed to memorize on each memory row the membership value of each element. Fuzzy sets word dimension is 8*5 bits. Therefore, the dimension of the memory would have been 128*40 bits. Coherently with our hypothesis, in fig. 1 each element of universe of the discourse has a non null membership value on at most three fuzzy sets. Focusing on the elements 32,64,96 of the universe of discourse, they will be memorized as follows: The computation of the rule weights is done by comparing those bits that represent the index of the membership function, with the word of the program memor . The output bus of the Program Memory (μCOD), is given as input a comparator (Combinatory Net). If the index is equal to the bus value then one of the non null weight derives from the rule and it is produced as output, otherwise the output is zero (fig. 2). It is clear, that the memory dimension of the antecedent is in this way reduced since only non null values are memorized. Moreover, the time performance of the system is equivalent to the performance of a system using vectorial memorization of all weights. The dimensioning of the word is influenced by some parameters of the input variable. The most important parameter is the maximum number membership functions (nfm) having a non null value in each element of the universe of discourse. From our study in the field of fuzzy system, we see that typically nfm 3 and there are at most 16 membership function. At any rate, such a value can be increased up to the physical dimensional limit of the antecedent memory. A less important role n the optimization process of the word dimension is played by the number of membership functions defined for each linguistic term. The table below shows the request word dimension as a function of such parameters and compares our proposed method with the method of vectorial memorization[10]. Summing up, the characteristics of our method are: Users are not restricted to membership functions with specific shapes. The number of the fuzzy sets and the resolution of the vertical axis have a very small influence in increasing memory space. Weight computations are done by combinatorial network and therefore the time performance of the system is equivalent to the one of the vectorial method. The number of non null membership values on any element of the universe of discourse is limited. Such a constraint is usually non very restrictive since many controllers obtain a good precision with only three non null weights. The method here briefly described has been adopted by our group in the design of an optimized version of the coprocessor described in [10].

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제25권2호
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• pp.79-88
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• 2014

내부표적체적을 기반으로 계획된 간암 환자의 세기조절방사선치료에서 호흡에 의한 장기의 움직임 영향을 적용하여 체내 실제 종양 부피와 중요 장기 부피에서의 선량분포를 재계산하고, 호흡동조 방식의 세기조절방사선치료 계획 결과와 비교를 통한 선량적 특성을 분석하였다. 내부표적체적은 MIM 프로그램을 사용하여 형성하였고, 호흡에 의한 장기 움직임을 모사할 수 있는 구동 팬텀을 사용하였다. 체내 선량분포는 세기조절방사선치료의 품질보증 과정에서 2차원 다이오드 검출기 배열 장치인 MapCHECK2로 측정한 조사면 별 측정 결과를 기반으로 3DVH 프로그램으로 재계산 하였다. 내부표적체적 기반의 세기조절방사선치료 수행 시 계획표적체적에 충분히 처방선량이 조사되었지만, 선량의 균일도는 호흡동조 방식의 세기조절방사선치료와 비교 시 열등한 결과를 보였다. 상대적으로 더 큰 조사면을 사용하는 내부표적체적 기반의 세기조절방사선치료에서 손상위험장기체적에 더 높은 선량이 조사됨을 확인할 수 있었지만, 척수에 증가된 선량은 부작용 발생확률에 큰 영향을 주지 않는 적은 양이었고, 정상 간이나 신장 부위의 증가된 선량도 최적화 과정에서 좀 더 선량감소 조건을 강화한다면 큰 영향이 없을 것으로 평가되었다. 호흡동조 방식의 세기조절방사선치료가 치료계획에서는 더 좋은 선량분포를 보이고 있으나, 실제 구현 과정에서 다엽콜리메이터의 움직임 오류로 인한 선량의 오차와 치료시간의 증가 측면의 단점이 있으므로, 환자 호흡 상태 및 손상위험장기의 선량제한 값에 대한 사전 분석을 통해 환자 별 최적의 세기조절방사선치료 기법을 선정하여 적용하는 것이 타당하다고 생각된다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권4호
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• pp.16-21
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• 2017

본 논문은 모바일 기기(노트북, 핸드폰, 태블릿 PC 등)를 위한 공진형 무선전력전송 시스템(Magnetic Resonance - Wireless Power Transfer; MR-WPT)의 실용성을 높이기 위한 평면형 소형 공진기 설계 방법을 제안하였다. 제안된 소형 평면형 공진기는 네 개의 루프와 공진기를 사용하는 공진형 무선전력 시스템에 적용 되며, 또한 무선전력 시스템은 송신기(Tx)와 수신기(Rx)가 동일한 루프와 공진기로 이루어졌다. 제안된 공진기는 나선형(Spiral) 코일의 형태로 소형 모바일 크기에 적합한 $50mm{\times}50mm$의 크기 이내로 설계 되었으며, 나선형 공진기의 선 두께와 선간 갭(gap) 그리고 선의 길이를 달리하는 4종류의 나선형 공진기를 선정하였다. 또한 작은 공진기 부피에서 높은 인덕턴스와 캐패시턴스를 얻기 위해 공진기 기판 (아크릴 ${\varepsilon}_r=2.56$, tan ${\delta}=0.008$)의 양면을 모두 활용하였다. 또한 루프는 공진기 부피를 최소화하기 위해 공진기와 동일 평면상에 설계 하였고, 이 또한 서로 다른 3가지의 크기를 사용하였다. 제안된 무선전력전송 시스템은 Tx와 Rx 두 개의 아크릴 기판에 제작되었으며, Tx와 Rx의 루프와 공진기는 구리시트로 만들어졌다. 제안된 12개의 조합 (공진기 4종 ${\times}$ 루프 3종)의 루프와 공진기에 대한 전력전송효율을 근 전송 거리 (1cm~5cm)상에서 시뮬레이션과 측정을 통해 산출하였다. 측정 결과 전력전송효율은 전송거리 1~5 cm에 따라 ${\fallingdotseq}40%$ 그리고 최대 ${\fallingdotseq}70%$ 이며, 이때 공진주파수는 A4WP 표준 무선전력전송 주파수인${\fallingdotseq}6.78MHz$를 유지한다. 제안된 부피에서 최소화된 평면형의 소형 공진기를 이용한 소형 모바일 기기의 공진형 무선전력 어플리케이션에 대한 가능성을 실험적으로 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.56-63
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• 2018

강우사상이 발생함에 따라 시설용량을 초과하여 미처리된 상태로 방류수계에 직접 배출되는 합류식 관거 월류수(Combimed Sewer Overflows, CSOs) 및 분류식 관거 월류수(Separated Sewer Overflows, SSOs)의 관리는 집중호우가 잦아지는 근래에 들어 그 관리가 더욱 중요해지고 있다. 밀집도가 높은 도심지에 적용성이 유리한 여과기술은 지속적인 개발이 이루어지고 있음에도 불구하고 CSOs에 적용된 사례가 거의 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 로프형 섬유여재가 적용된 Pilot 규모의 수평흐름식 여과장치를 CSOs에 적용하기 위해 공정최적화를 목적으로 수행되었다. 연구방법은 인공시료를 적용한 사전연구와 하수를 적용한 현장연구로 구분하여 수행하였다. 인공시료를 적용한 사전연구에서 여재 자체의 손실수두는 약 1.1cm정도로 분석되었고, 선속도 10m/hr 증가에 따라 약 0.1cm 정도의 손실수두 증가를 유발하는 것으로 나타났다. 또한, SS 제거효율은 81.4% 정도로 안정적이었고, 여과지속시간은 6시간 이상 유지되었으며, 공기역세척만으로도 98% 정도의 손실수두 평균 회복율을 보였다. 하수를 적용한 현장평가에서는 여재의 조기폐색을 방지하기 위한 전처리공정으로 벨트 형 미세스크린(450mesh 이상)를 적용했을 때 2시간 내외의 여과지속시간을 확보할 수 있었고, 평균 83.9%의 SS 제거효율을 나타내었다. CSOs 및 SSOs에 여과공정 적용을 위해서는 효율적 측면보다 여과지속시간의 안정적 유지를 위한 수리적 측면을 보완하기 위해서 전처리공정과의 조합이 중요하다는 결론을 얻을 수 있었다. 건기와 비교하여 우기의 유입하수 수질은 다소 낮은 보였으며, 이는 분류식 관거 비율이 높은 배수구역의 특성 때문인 것으로 추정된다. 또한, 우기와 건기의 유입수질에 따른 제거효율 차이는 미미하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권1호
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• pp.8-14
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• 2012

4차원 방사선치료시 환자의 정확한 호흡 조절을 위한 바이오피드백 시스템의 개발을 위해 IR (Infra-red) 카메라 뿐만아니라 일반 카메라에서 얻는 영상에서 표적의 움직임을 추적하는 최적화된 추적 알고리즘을 찾고자 한다. 본 연구에서는 LabVIEW 2010을 사용해서 시스템을 구성하였다. 모션팬톰(motimo Phantom)의 움직임을 카메라 (IR 카메라와 일반 카메라)를 통하여 영상을 획득하고 영상처리를 거친 후 ROI (Region of interest)를 설정하여, 영상에서 지정한 ROI와 패턴 매치된 점의 상하의 움직임만 좌표로 기록하였다. 영상처리에는 문턱값을 사용하여 이진화된 영상을 만들고 Sobel, Prewitt, Differentiation, Sigma, Gradient, Roberts 등의 여러 윤곽선 강조방법들을 적용한 후에 영상을 합하여 사용했다. 다양한 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 인자로 'score' 값을 정의하여 성능을 비교하였다. 모든 방법들을 최대한 같은 조건에서 비교하기 위해서 5분씩 3번 반복하여 측정하여 ASCII 파일로 저장하여 저장된 'score' 값의 평균값과 표준편차를 구하여 비교하였다. 문턱값만을 적용한 영상의 score는 706이고 표준편차는 84였다. 윤곽선강조를 사용한 알고리즘들의 score와 표준편차는 각각 Sobel 794와 64, Differentiation 770과 101, Gradient는 754과 85, Prewitt 763과 75, Roberts 777와 93, Sigma 822와 62였다. 가장 좋은 효율을 보인 알고리즘은 Sigma방법이였다. 추적 효율이 가장 좋게 나온 Sigma방법을 이용해서 호흡을 조절하여 호흡동조 방사선치료를 시행할 때 카메라(IR 카메라 및 일반 카메라)상의 점 추적에 대한 정확도의 증가로 치료 효율을 높일 수 있을 것이라 기대된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제34권1호
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• pp.51-58
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• 2011

본 연구의 목적은 회전조사 시 표적종양의 위치변위와 갠트리의 조사반경에 의한 치료깊이 변화에 따른 모의치료계획 결과와 선량전달 결과상의 오차를 분석하고자 하였다. 깊이 변위가 가장 이상적인 경우, 즉 팬텀의 중심에 표적이 위치한 경우와 한쪽으로 2.5 cm, 5 cm씩 치우친 경우로 나누어 모의실험하였다. 표적의 위치 변화에 따른 모의치료계획을 실시하기 위하여 IMRT Body 팬톰(I'mRT Phantom, Wellhofer Dosimetry, Germany)를 이용하여 전산화단층촬영장치(Computed Tomography, Light speed 16, GE, USA)로 데이터를 획득하였다. 획득된 영상을 이용하여 치료계획장치(Treatment Planning System, Eclipse, ver. 6.5, VMS, Palo Alto, USA)를 이용하여 정중앙, 2.5 cm, 5 cm에 가상의 치료표적을 만들어 모의치료계획을 수립하였다. 선형가속기(CL21EX, VMS, Palo Alto, USA)의 6 MV 광자선과 최근 개발된 Gafchromic 필름(EBT2, ISP, Wayne, USA)을 이용하여 선량분포를 측정하였고, 선량분석프로그램(OmniPro-IMRT, ver. 1.4, Wellhofer Dosimetry, Germany)을 이용하여 모의치료계획 데이터와 측정 데이터를 정량적으로 분석하였다. 분석프로그램으로 횡축방향 선량분포 프로파일(Cross-plane profile)과 선량분포를 정량적으로 분석하기 위하여 감마인덱스(DD: 3%, DTA: 2 mm) 히스토그람을 이용하였다. 표적과 표적주변의 선량분포는 Conformity index(CI), Homogeneity index(HI)를 이용하여 정량적으로 분석하였다. 치료표적 전체체적에 대한 100% 선량분포에 포함되는 체적을 비교하여 분석하였다. 표적의 위치가 5 cm 에 있는 경우 다문동적회전조사(Multiple Conformal Arc Therapy, MCAT)는 23.8%, 단일동적회전조사(Single Conformal Arc Therapy, SCAT)는 35.6%, 고정조사는 37%였고, 표적이 2.5 cm에 있는 경우 MCAT 61%, SCAT 21.5%, 고정조사 14.2%로 분석되었다. 표적의 위치가 중앙에 있는 경우 MCAT 70.5%, SCAT 14.1%, 고정조사 36.3%로 나타났다. 표적의 위치가 5 cm 치우쳐 있는 경우를 제외하고 MCAT의 100% 선량분포에 포함되는 체적이 가장 크게 나타났다. 감마인덱스 히스토그램 분석결과, SCAT의 경우 37.1, 27.3, 29.2로 MCAT의 경우 9.2, 8.4, 10.3에 비해 최소 2.8배, 최대 4배 오차가 크게 나타났다. 결론적으로, 동적조형회전조사 시 표적종양의 위치변이와 조사반경의 변화에 따라 선량전달오류의 가능성을 알 수 있었으며 치료표적의 위치가 정중앙이 아닐 경우, 깊이와 회전반경을 최적화함으로써 정확한 선량 전달을 할 수 있다고 생각한다.

• 핵의학기술
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• 제15권1호
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• pp.58-64
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• 2011

SPECT 영상에서의 resolution recovery를 기반으로 하는 3D 재구성 기법은 detector면으로부터 거리에 의한 공간적 blur를 보상하여 높은 spatial resolution과 contrast를 가지는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 재구성 기법 중의 하나인 Philips사의 Astonish 프로그램을 phantom 실험을 통하여 기존의 재구성 기법과 비교, 평가하고 임상적 유용성을 높이고자 하였다. Skylight SPECT system (Philips)에서 NEMA IEC PET body phantom과 Flanges Jaszczak phantom (Data Spectrum corp.)을 이용하여 시간과 거리에 따른 4가지의 다른 입력 조건에서 실험을 실시하였다. 가까운 거리와 먼 거리 (짧은 거리보다 10 cm 더해진 거리)에서 각각 full time (40 kcts/frame)과 half time (full time의 절반)을 적용하여 영상을 얻고, iteration 수에 변화를 주어 MLEM, 3D-OSEM, Astonish로 영상을 재구성하였다. NEMA IEC PET body phantom의 각 sphere에서 background variability에 따른 contrast ratio의 변화양상을 확인하고 각 재구성 기법에서의 최적의 iteration 수를 찾아보았다. 이로부터 얻은 최적의 iteration 수를 Jaszczak phantom 영상의 재구성에 적용하여 비교해보고 실제 환자의 myocardial SPECT data에 대하여 육안적 평가를 실시하였다. 전반적인 contrast ratio는 Astonish가 MLEM과 3D-OSEM보다 높았다. 직경 37 mm의 가장 큰 hot sphere에서 짧은 거리에서는 Astonish가 MLEM과 3D-OSEM보다 각각 27.1%와 17.4%의 더 높은 contrast ratio를 보였고, 먼 거리에서는 40.5%와 32.6%로 더 높았다. 그러나 시간에 따른 변화의 차이는 크게 나타나지 않았다. 또한, 육안적 평가에서 Astonish가 다른 두 재구성 기법에 비하여 더 좋은 영상을 보였다. 이 실험에서는 정량적 분석 및 육안적 평가를 통하여 Astonish가 기존의 영상 재구성 기법인 MLEM과 3D-OSEM에 비하여 시간을 단축시켜 업무의 효율성을 높일 뿐만 아니라 질적으로도 우수한 영상을 구현하여 임상적으로 신뢰성이 높은 검사 결과를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제26권1호
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• pp.91-98
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• 2014

목 적 : 본 연구에서는 기존의 방사선 치료 기법인 3D-CRT 방법을 기반으로 치료 Energy와 Wedge를 변형 시킨 Hybrid 치료계획을 세워, open rectangular field를 사용한 2D-RT와 현재 가장 많이 시행되고 있는 방사선치료의 형태인 3D-CRT, 그리고 Hyrid paln 의 각각의 치료계획에 따른 선량분포, 선량-체적 히스토그램을 이용하여 산출된 값들을 비교, 분석하여 Hybrid 치료계획의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 방사선 치료를 받은 환자 5명을 대상으로 전산화 단층촬영장치(RT-16GE)를 이용해 CT모의치료를 시행하여 영상을 획득하였다. 치료계획실에서는 이미지 관심영역표시는 종양은 CTV으로, 정상장기는 폐, 심장으로 나타냈다. 치료계획은(pinncle-ver 9.2)은 표적에는 충분한 선량을 정상장기에는 선량이 최소화 되도록 치료계획을 세웠다. 결 과 : Homogeneity Index의 선량비교는 2D-RT (open rectangular field): 38.32, TW(conformal wedge field): 32.01 FIF(field in field): 29.22, HYBRID(energy combine, wedge combine): 30.57으로 나타났다. 2D-RT, TW, FIF Hybrid $V_{75_-lung}$은 각각 112.33, 125.14, 121.3, 123.78. $V_{50_-lung}$은 155.43, 159.62, 157.96, 159.06. $V_{25_-lung}$은 199.86, 200.22, 198.65, 200.31. $V_{50_-heart}$는 각각 26.07, 27.1, 26.85, 27.17 $V_{30_-heart}$ 33.71, 34.37, 34.15, 34.65로 나타났다. 결 론 : HYBRID planning에서 표적에는 3D-CRT 에 비해 비교적 뛰어난 선량분포와 유방을 보호함을 보여주지만 폐와 심장에 많은 선량이 조사됨을 치료계획 시 주의해야 하고 앞으로 해결해야 할 과제라 생각된다. HYBRID 으로 Energy를 혼합하여 사용한다면, 타겟에 보다 더 적절한 coverage가 이루어질 수 있을 것으로 보인다. breast 뿐만 아닌 Lung cacner 치료와 같이 불균질한 부위의 치료에 적용한다면 보다 더 최적을 결과를 이루어낼 수 있을 것으로 사료된다.