• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.33-56
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• 2016

대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.149-161
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• 2014

공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.

• 벤처창업연구
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• 제13권3호
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• pp.71-83
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• 2018

최근 앙트러프러너십을 독자적인 학문의 영역으로 정의하고자하는 노력들이 진행되고 있다. Shane & Venkataraman 등의 학자들은 앙트러프러너십의 연구가 창업자가 되기 위한 사람들에 대한 관심에서 창업가 기질이 있는 개인과 가치있는 기회의 결합을 이해하는 것 쪽으로 옮겨져 가고 있다고 하였다. 한국은 대학을 기반으로 기업가정신교육 또는 창업교육이라는 이름하에 교육이 확산되고 있는 실정이며, 2010년 국내 최초로 숙명여자대학교에서 앙트프러너십 전공학과가 생성되기도 하였다. 기존의 연구를 통해 창업교육이 창업의지에 긍정적인 영향을 미친다는 다수의 연구 결과가 발표되었으나, 창업학의 학문적 차별성이라 주장하는 'Opportunity'에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 또한, 국내 유일의 앙트러프러너십 전공생들을 대상으로 앙트러프러너십 교육의 품질요인이 전공생들의 기회인식에 어떠한 영향을 주는지, 또한 창업자기효능감 및 교육의 몰입도에 따라 어떠한 영향을 미치는지에 밝혀진 바는 없다. 본 연구를 통해 앙트러프러너십 전공교육의 만족도가 창업기회인식에 어떠한 영향을 미치는지 검증하고, 교육의 몰입도에 따라 창업기회 인식의 매개효과에 대해 살펴보고자 한다. 설문은 2주간 실시되었으며 총 84부가 회수되었고 회수된 설문 전체를 R프로그램을 통해 통계 분석 하였다. 분석결과 교육의 만족도가 창업기회인식에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 몰입도는 교육만족도가 창업기회인식에 미치는 영향에 있어 완전매개효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 통해 앙트러프러너십 교육을 받은 전공생들의 창업기회를 발견하는 것에 지각된 역량이 높아지는 것이 확인되었고, 이에 몰입도가 교육의 만족과 창업기회 인식의 관계에 있어 중요한 역할을 하고 있음을 실증 분석을 통해 확인하였다. 전공자들의 창업교육 만족도와 몰입을 통한 창업기회 인식은 향후 창업활동으로 기대할 수 있을 것이다.

• Journal of Acupuncture Research
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• 제22권3호
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• pp.105-112
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• 2005

경희의료원에 실시하는 임상시험으로 15명의 만성두통환자를 대상으로 침 치료 전후 심박변이도의 변화를 관찰하여 침 치료가 만성두통환자의 자율신경계의 변화에 미치는 영향을 살펴 본 결과 다음의 결론을 얻었다. 1. 치료 전 심박변이도를 관찰한 결과 15명의 치료 전 심박변이도의 경우 SDNN은 $25.78{\pm}7.76$, RMSSD는 $15.16{\pm}6.60$, TP는 $403.23{\pm}240.81$, LF는 $103.38{\pm}91.14$, HF는 $79.43{\pm}61.21$로 남 등이 건강한 성인 206명을 대상으로 심반변이도를 분석한 결과와 비교하여 모든 항목에서 낮게 나타났다. 연령대별로 남 등 의 분석과 비교하여 보면 40대와 50대에서는 LF에서만 높게 나타나고 나머지 항목에서는 모두 낮게 나왔다. 30대 1명은 모든 항목에서, 60대 1명은 LF에서만 높게 나타났고 나머지 항목은 모두 낮게 나왔다. 2. 침치료 8주후의 심박변이도 변화를 치료 전과 비교하여 보면 time domain analysis에서 SDNN과 RMSSD에서 평균수치의 증가는 관찰되었으나 통계적으로 유의하지는 않았다. Frequency donlain analysis에서는 TP, LF, HF에서 모두 평균수치의 증가가 관찰되었으나, TP에서만 통계적으로 유의성 있는 증가 가 있었다(p<0.05, Table3.).

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 지질공학
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• 제21권2호
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• pp.133-145
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• 2011

본 연구는 불포화 풍화토별 강우지속시간 및 비강우시간에 따른 강우침투속도 관계를 파악하기 위하여 국내에서 산사태 발생빈도가 높은 선캠브리아기 편마암 풍화토와 백악기 화강암 풍화토를 대상으로 불포화 풍화토 칼럼시험을 하였다. 본 연구에서는 일정시간 간격으로 체적함수비를 측정하기 위하여 함수비 측정 TDR센서를 이용하였다. 강우강도 조건은 20 mm/h로 선정하여 연속강우와 반복강우를 재현하였으며, 반복강우의 경우 강우시간과 비강우시간을 조절하였다. 그리고 흙의 단위중량 조건은 편마암 풍화토의 경우 현장 건조단위중량보다 낮고 칼럼상부유출이 일어나지 않는 1.35 $g/cm^3$, 화강암 풍화토의 경우 현장 건조단위중량인 1.21 $g/cm^3$로 선정하였다. 편마암 풍화토와 화강암 풍화토 총 강우량 200 mm인 조건에서 $2.090{\times}10^{-3}{\sim}2.854{\times}10^{-3}$ cm/s와 $1.692{\times}10^{-3}{\sim}2.012{\times}10^{-3}$ cm/s로 총 강우량 100 mm에서의 $1.309{\times}10^{-3}{\sim}1.871{\times}10^{-3}$ cm/s와 $1.175{\times}10^{-3}{\sim}1.581{\times}10^{-3}$ cm/s보다 강우침투속도가 빠르게 나타났다. 이는 동일 시간당 토층 내 주입되는 물의 양이 200 mm조건에서 100 mm조건보다 많기 때문이다. 완전 건조 상태의 강우침투속도와 강우가 반복되어 물을 함유하고 있는 상태의 강우 재침투속도를 비교해 보면, 편마암 풍화토와 화강암 풍화토의 최초 강우침투속도인 $1.309{\times}10^{-3}{\sim}2.854{\times}10^{-3}$ cm/s와 $1.175{\times}10^{-3}{\sim}2.012{\times}10^{-3}$ cm/s보다 강우 재침투속도가 $1.307{\times}10^{-2}{\sim}1.718{\times}10^{-2}$ cm/s와 $1.789{\times}10^{-2}{\sim}2.070{\times}10^{-2}$ cm/s로 높게 나타났다. 이는 토층 내 공기의 함입량이 줄어들어서 불포화 투수계수에 영향을 미치는 흡입력(matric suction)이 감소한 것이 원인으로 생각된다.

• 한국균학회소식:학술대회논문집
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• 한국균학회 2015년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.59-59
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• 2015

Cryptococcus neoformans causes life-threatening meningoencephalitis in humans, but the treatment of cryptococcosis remains challenging. To develop novel therapeutic targets and approaches, signaling cascades controlling pathogenicity of C. neoformans have been extensively studied but the underlying biological regulatory circuits remain elusive, particularly due to the presence of an evolutionarily divergent set of transcription factors (TFs) in this basidiomycetous fungus. In this study, we constructed a high-quality of 322 signature-tagged gene deletion strains for 155 putative TF genes, which were previously predicted using the DNA-binding domain TF database (http://www.transcriptionfactor.org/). We tested in vivo and in vitro phenotypic traits under 32 distinct growth conditions using 322 TF gene deletion strains. At least one phenotypic trait was exhibited by 145 out of 155 TF mutants (93%) and approximately 85% of the TFs (132/155) have been functionally characterized for the first time in this study. Through high-coverage phenome analysis, we discovered myriad novel TFs that play critical roles in growth, differentiation, virulence-factor (melanin, capsule, and urease) formation, stress responses, antifungal drug resistance, and virulence. Large-scale virulence and infectivity assays in insect (Galleria mellonella) and mouse host models identified 34 novel TFs that are critical for pathogenicity. The genotypic and phenotypic data for each TF are available in the C. neoformans TF phenome database (http://tf.cryptococcus.org). In conclusion, our phenome-based functional analysis of the C. neoformans TF mutant library provides key insights into transcriptional networks of basidiomycetous fungi and ubiquitous human fungal pathogens.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제35권2호
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• pp.75-111
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• 2020

토지 상공을 비행하는 드론이 토지 소유권에 미치는 방해의 위법성을 판단함에 있어서는 토지 소유자의 이익과 드론 비행의 이익에 대한 추상적 이익형량이 아니라 토지 소유자의 수인의무의 성립, 즉 수인한도를 초과하는 방해인가를 물음이 적절한 판단 기준이라고 판단된다. 그 수인한도는 토지 소유자의 정당한 이익이 침해되는 정도에 대한 것이고, 그 정당한 이익의 존재는 관념적 방해가 발생하는 토지 상공일 것이다. 그러한 방해는 드론이 토지에 얼마나 가까이 비행하는가와 얼마나 토지 상공에 머무르는가의 함수 관계로 측정될 수 있다. 토지 상공에 머무르지 않고, 통과만 한다면, 드론이 토지에 가까이 접근했더라도 관념적 방해의 발생 가능성은 줄어들고 발생량도 줄어든다고 볼 수 있다. 또는 드론이 토지 상공을 느린 속도로 통과한다면, 그 고도가 높을 수록 관념적 방해의 발생 가능성은 줄어들고 발생량도 줄어든다고 볼 수 있다. 드론이 토지 상공을 비행하더라도 인격권으로서의 이익에 침해를 하지 않는, 즉, 재산법적 법률 관계하에 비행한다면, 그 위법성은 그 침해가 수인한도를 초과하는가에 관한 개별 사안별로 판단됨이 타당하고, 그렇다면, 드론이 토지 상공을 마치 국제 해양법상 영해내의 외국 선박에게 인정되는 "무해통항권"에 비유될 수 있는 "무해하게 신속히 통과하는 비행"을 한다면 토지 상공의 드론 비행에 위법성은 없다고 판단된다. 우리 민법상 사생활의 침해로 인한 금지 및 예방청구에 관한 명문 규정은 없다. 그러나 사생활에 관한 권리는 헌법상의 기본권이고, 정보수집과 이용 매개체의 폭증 속에서, 소극적인 방어권만이 아니라 보호를 위한 청구권적 성격을 가진 것으로 평가되고 있다. 드론이 추적하려는 자와 피하려는 자간의 균형 관계를 무너뜨리는 사정을 감안할 때, 보호이익의 주체가 청구권적 성격의 방어권을 가질 당위성이 찾아진다. 그래서 드론이 토지상공을 무해하고 신속히 통과하는 것을 넘어서서, 인격권으로서의 사생홯보호이익을 침범하는 경우에, 드론 비행의 위법성을 판단하는 기준은 추상적 이익형량이 아니라, 기본권의 우월성 기준이 적절하다고 판단된다. 인격권으로서의 사생활보호이익을 침해함이 없이, 재산법적 법률관계하에서 드론이 타인의 토지 상공을 비행하더라도, 토지의 소유자가 그 비행의 금지를 구할 사법적인 근거는 약하다고 판단된다. 드론이 해당 토지 상공을 집중적으로 배회하거나 또는 머물거나, 또는 반복적으로 통과하는 비행을 하지 않는 한, 그러한 비행이 수인한도를 초과한다고 입증되기도 어렵고, 따라서 위법하다고 판단되기도 어렵다. 즉 신속하고 무해한 통과의 조건하에서 드론의 비행의 자유가 민사법상 제한될 근거가 약하다고 판단된다. 반면에, 사생활보호이익을 침해하는 영상정보의 획득 등에 사용되는 드론 비행의 경우에는, 정보 주체의 방어권을 인정해야 할 당위성이 크다고 판단되며, 기본권의 상충시에도 인격권으로서의 사생활보호이익이 더 중시됨이 법리상 타당하다. 이러한 법이론적 배경을 고려할 때, 사생활보호이익을 침해할 정도의 성능을 갖춘 드론과 그렇지 않은 드론을 공법의 차원에서 분류하고, 각각에 적용되는 공법적 기준을 제정하여 시행함이 법적 안정성 차원에서 바람직하다고 판단된다.

• 핵의학기술
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• 제14권1호
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• pp.46-53
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• 2010

정적 영상 획득 시 기존의 정적 영상 획득 방식 대신 동적 영상 획득 방식을 이용하여 움직임에 의한 motion correction을 적용함으로써 정적 영상 획득 시 발생되는 움직임에 의한 문제점을 해결하고자 하였다. 실험은 capillary tube와 IEC body phantom을 이용하여 움직임이 없을 때 정적 영상 획득 방식으로 얻은 영상과 동적 영상 획득 방식으로 얻은 각각의 frame을 더한 영상에 대해 resolution, frequency, total counts, blind test를 비교 분석하였으며 임의로 최소한의 움직임과 과도한 움직임을 주어 motion correction 전후의 영상에 대해서도 resolution, frequency, total counts, blind test를 비교 분석 하였다. 기존의 정적 영상 획득 방식으로 얻은 영상과 동적 영상 획득 방식으로 얻은 각각의 frame을 더한 영상의 resolution, frequency, total counts, blind test의 결과 값의 차이가 없었다. 또한 최소한의 움직임과 과도한 움직임을 준 영상에 대해 motion correction 적용 전후의 비교 결과 값은 motion correction 후 resolution, frequency, blind test의 결과 값이 움직임이 없을 때의 정적 영상과 거의 차이가 없었다. 하지만 과도한 움직임에 대한 보정 시 frame당 흐림 현상이 많이 발생 하였으므로 좌표 보정이 어려워 frame을 제외하는 방법을 적용하였기 때문에 과도한 motion correction 후 삭제한 frame 수만큼 total counts에서 차이를 보였다. 정적 영상 획득 시 움직임이 예상되는 환자에게 기존의 정적 영상 획득방식이 아닌 동적 영상 획득 방식을 이용하여 움직임 발생시 좌표 보정과 흐림 현상이 심한 frame 제외 방법을 이용하여 정적 영상에서 움직임에 의해 발생되었던 영상의 질 저하와 정량적 분석의 신뢰도 감소, 재검사에 대한 문제점을 해결할 수 있을 것이라고 생각되며 motion correction에 제공되는 다양한 프로그램 개발과 임상 적용에 대한 광범위한 연구가 현실적으로 필요하며 향후 지속적인 연구가 기대되는 바이다.