침투경로분석은 지형공간정보 기술을 활용한 군사응용분야 중 하나이다. 분석결과는 잠재적인 적의 침투에 대해 취약한 경로를 보여줄 것이다. 가능한 침투경로를 찾기 위하여 탐지확률의 합으로 표현되는 비용함수를 최소화하는 최적경로알고리듬(다익스트라 및 $A^*$)을 사용하였다. 열상장비의 성능, 수치고도모형을 이용한 가시선분석 결과와 지형분석도(VITD)에 포함된 지형공간정보 커버리지(coverage) 중 2개의 관련된 커버리지를 사용하여 비용함수를 계산하였다. $50m{\times}50m$ 셀(cell) 크기 단위로 각각의 비용이 계산되고 저장되었으며, 최적경로로서 경로상의 모든 비용의 합을 최소화하는 경로를 찾아내었다. 제안된 방법은 대한민국의 대전지역을 대상으로 실험하였다. 실험 결과 다익스트라와 $A^*$ 알고리듬은 큰 차이가 없었으며, 다만 $A^*$ 알고리듬의 수행시간 측면에서 유리하였다. 이러한 응용분야는 침투와 감시의 두 가지 측면에서 모두 활용될 수 있다. 열상장비의 위치를 바꿔서 시뮬레이션을 수행하면, 가장 취약한 경로를 침투목적으로 찾아낼 수 있다. 다른 측면으로 보면 열상장비의 최상의 위치를 선택하기 위하여 사용될 수 있다. 이는 군사응용분야에 대한 강력한 지형공간정보 활용 해법의 한 가지 예제가 될 것이다.
본 연구에서는 실체적 진실을 알지 못하는 상황에서 두 가지의 통계적인 방법을 이용하여 폴리그라프 검사의 정확도를 추정하였다. 한 가지는 대검찰청과 지방검찰청에서 2000년부터 2004년까지 범죄피의자를 대상으로 수행한 폴리그라프 검사와 검찰처분(기소여부)의 일치율을 이용하여 폴리그라프 검사의 정확도를 추정하였으며, 다른 한 가지는 대검찰청과 지방검찰청에서 2006년에 수행한 폴리그라프 검사결과와 검찰처분의 빈도분포를 가지고 잠재계층분석을 이용하여 정확도를 추정하였다. 판단불능으로 결정된 사례를 제외하고 산출한 일치율로 폴리그라프 검사의 정확도를 추정한 결과, 2000-2004년 자료의 경우는 정확도가 .914(SE=.004)로 산출되었으며, 2006년 자료의 경우는 정확도가 .885(SE=.021)인 것으로 산출되었다. 2006년 자료에 판단불능 사례를 포함한 후 잠재계층분석을 이용하여 폴리그라프 검사의 정확도를 추정한 결과, 정확도가 .707~.734(SE=.027~.031)인 것으로 산출되었으며, 오류긍정율과 오류부정율은 각각 .078~.087(SE=.019~.023)과 .029~.078(SE=.010~.023)으로 추정되었다. 거짓을 말하는 사람을 정확하게 판별할 확률은 .912~.925(SE=.013~.016)로 높게 나타났고, 진실을 말하는 사람을 정확하게 판별할 확률은 .867~.955(SE=.011~.040)이었다.
오늘날 인공지능 산업이 발전함에 따라 여러 분야에 걸쳐 인공지능을 통한 자동화 및 최적화가 이루어지고 있다. 국내의 철도 분야 또한 지도 학습을 이용한 레일의 결함을 검출하는 연구들을 확인할 수 있다. 그러나 철도에는 레일만이 아닌 다른 구조물들이 존재하며 그중 선로 체결 장치는 레일을 다른 구조물에 결합시켜주는 역할을 하는 장치로 안전사고의 예방을 위해서 주기적인 점검이 필요하다. 본 논문에는 선로 체결 장치의 데이터를 이용하여 준지도 학습(semi-supervised learning)과 전이 학습(transfer learning)을 이용한 분류기를 학습시켜 선로 안전 점검에 사용되는 비용을 줄이는 방안을 제안한다. 사용된 네트워크는 Resnet50이며 imagenet으로 선행 학습된 모델이다. 레이블이 없는 데이터에서 무작위로 데이터를 선정 후 레이블을 부여한 뒤 이를 통해 모델을 학습한다. 학습된 모델의 이용하여 남은 데이터를 예측 후 예측한 데이터 중 클래스 별 확률이 가장 높은 데이터를 정해진 크기만큼 훈련용 데이터에 추가하는 방식을 채택하였다. 추가적으로 초기의 레이블된 데이터의 크기가 끼치는 영향력을 확인해보기 위한 실험을 진행하였다. 실험 결과 최대 92%의 정확도를 얻을 수 있었으며 이는 지도 학습 대비 5% 내외의 성능 차이를 가진다. 이는 제안한 방안을 통해 추가적인 레이블링 과정 없이 비교적 적은 레이블을 이용하여 분류기의 성능을 기존보다 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
뱀장어 생산단계 안전성조사 부적합여부에 영향을 미치는 특성변수를 베이지안 네트워크(BN) 모델을 적용하여 분석하였다. 2012년부터 2021년까지의 통합식품안전정보망(IFSIN)의 뱀장어 생산단계 안전성조사 데이터에 양식장의 HACCP 정보, 지리적 정보 및 용수환경 데이터를 연계하여 BN 모델을 수립하였다. 뱀장어의 부적합여부에 영향을 주는 특성변수로 양식장의 HACCP 인증여부, 양식장의 이전 5년간 검사대상 유해물질의 검출여부, 해당 양식장의 이전 5년간 부적합적발이력, 사용되는 용수환경의 적정성이 제안되었으며, 이때 용수환경의 적정성은 총대장균군과 총유기탄소량으로부터 산출되었다. 뱀장어 부적합이 발생할 확률이 가장 높은 경우는 지난 5년간 검사대상 유해물질의 검출이력이 있으면서 동시에 부적합 적발 이력이 있는 HACCP 인증을 받지 않은 양식장으로서, 용수환경도 총대장균군 또는 총유기탄소가 높아 오염이 의심되는 용수를 사용하는 경우로 이때 부적합이 발생할 확률은 24.5%로 뱀장어 생산단계 안전성 조사 시 부적합률인 0.26%의 94배 높았다. 2022년 1월부터 8월까지 뱀장어 양식장 안전성조사 결과를 시험용 데이터세트(6,785건 중 부적합 15건)로 하여 BN 모델의 적정성을 검토하였다. 영향강도가 높았던 설명변수인 HACCP, 검출이력, 부적합이력으로 구성한 BN 모델을 시험용 데이터세트에 적용한 결과 부적합일 확률이 15.8%로 시험용데이터의 부적합률인 0.22%의 약 71.4배 개선할 수 있었다. 그러나 이 모델의 재현율은 0.2에 머물렀는데, 이는 특히 부적합항목인 유해물질의 기준·규격이 신설되어 해당 양식장에서 검사기록이 없는 경우와, 매우 드물게 발생하여 10년 동안 검출이력이 없어 학습데이터세트에는 없는 경우이었다. 베이지안 네트워크를 적용하여 부적합확률이 높은 생산단계 안전성 조사대상을 선정하게 되면 설명변수별로 시나리오에 따라 부적합확률을 설명가능하게 되어 다른 머신러닝 알고리즘을 적용하는 경우 지적되어온 설명불가능이라는 문제점을 해소할 수 있으며, 향후 안전성조사 데이터 축적 시 용이하게 모델 업데이트가 가능하며 이를 통해 모델의 예측성능개선도 기대할 수 있다는 장점이 있다.
목적 본 연구는 방광암 환자에서 전립선 Prostate Imaging Reporting and Data System version 2 (이하 PI-RADS v2)가, 우연히 발견된 전립선암 또는 요로상피세포암종의 전립선침범을 예측하는데 도움이 되는지 분석하였다. 대상과 방법 3 Tesla 다중 매개 자기공명영상에서 수술 전 영상을 촬영한 후, 근치적 방광전립 선절제술을 시행한 72명의 방광암 환자가 연구에 포함되었다. 수술 전 영상 소견은 두 명의 영상의학과 의사가 분석하였고, 수술 검체는 한 명의 병리과 의사가 평가하였다. 그 후, 전립선 PI-RADS v2의 결과와 병리 소견을 비교 분석하였다. 결과 72명의 방광암 환자 중 29명이 전립선암(40.3%)이 있었고, 20명이 요로상피세포암종(27.8%)이 있었다. 스코어 4를 기준값으로 설정하였을 때, 전립선암을 예측하는 진단 정확도는 65.3%, 특이도는 90.7%, 양성 예측도는 66.7%였다. 또한 전립선암 또는 요로상피세포암종을 예측하는 진단 정확도는 47.2%, 특이도는 92.3%, 양성 예측도는 83.3%였다. 결론 정확도는 낮은 편이었지만, 양성 예측도와 특이도는 높은 편이었다. 따라서 전립선 PI-RADS v2에서 스코어 1, 2 또는 3에 해당되면 우연히 발견된 전립선암과 요로상피세포암종의 침범을 배제하는데 도움이 될 수 있다.
소의 발정을 정확하게 탐지하는 것은 번식률을 향상시키는데 매우 중요하며, 현재 발정기 소의 행동 특성들을 활용한 다양한 발정탐지 기술들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 우리나라 고유품종인 한우의 발정기 행동변화에 대한 기초자료를 수집하기 위하여 발정기 한우의 활동량, 승가행동 및 발성횟수 등에 대해 조사하였다. 총 4두의 한우 경산우를 공시하였으며, 각 개체별로 목걸이형 생체정보 수집장치(Bio-telemetry device)를 설치하였다. 발정이 확인된 날을 포함하여 발정 2일 전부터 발정 후 3일까지 총 6일간 이동거리, 승가행동 및 발성음을 비교 분석한 결과, 발정 2일 전부터 발정 1일 전까지 이동거리의 변화가 거의 없었으나, 발정이 확인된 당일부터 급격히 증가하였으며(p<0.001), 발정 후 1일 후부터는 서서히 감소하기 시작하였다. 또한 소의 활동량이 낮보다 밤 시간대에 더 활발한 것으로 나타났다. 반면, 승가행동은 발정 2일 전부터 발생빈도가 점점 증가하기 시작하여 발정 당일에 가장 높게 나타났으며(p<0.01), 전 시간대에 걸쳐서 불특정하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 한편, 발성음의 경우 발정 당일에는 발성음 빈도가 증가하는 경향을 보였으나 유의적인 차이가 없었다(p>0.05). 발정기 한우의 승가행동은 발정 2일전부터 시작해서 발정 당일에 가장 높게 나타나는 특성이 있기 때문에 활동량보다 우선적으로 발정을 예측할 수 있는 지표로써 활용 가능할 것으로 보이며, 이 두 가지 지표를 함께 활용한다면 한우의 발정탐지율을 향상시키는데 도움이 될 것으로 판단된다. 발정탐지율을 높이기 위해서는 한우의 발정기 행동 특성과 관련하여 더욱 다양한 정보들이 필요할 것이다.
목 적 : 소아 신증후군에서 혈전-색전증은 낮은 빈도이지만 심각한 임상 경과를 취하는 합병증이다. 그러나 폐 혈전-색전증의 경우 실제 임상에서 호흡 곤란, 빈호흡, 흉막 동통, 각혈 및 청진상 수포음 또는 호흡음 감소 등의 뚜렷한 임상 증세를 보이는 경우는 드물고, 신정맥 혈전증의 경우도 요통, 육안적 혈뇨 및 신비대 등의 전형적인 소견을 보이는 경우는 드물다. 이에 저자들은 처음 신증후군으로 진단된 환아에서 혈전-색전증 확인을 위한 screening 검사가 필요한지 알기 위해 본 연구를 시행하였다. 방 법 : 신증후군을 진단 받은 62명의 환아 중 폐 관류 검사와 신장 도플러 초음파 검사를 실시한 54명을 연구에 포함하였다. 신장 초음파 검사와 폐 관류 검사는 처음 신증후군 진단 후 2주 이내에 실시하였고, 폐 관류 검사가 양성일 경우 컴퓨터 단층 폐 혈관 조영 검사를 실시하여 이상이 있을 경우에만 폐 혈전-색전증으로 진단하였다. 또한 모든 환아들은 혈전-색전증의 임상적 징후와 신장 질환의 생화학적 지표, 혈액 응고 지표를 측정하였다. 결 과 : 검사 기간 동안 임상 증세 및 신장 초음파 검사상 신정맥 혈전증을 보인 환아는 없었다. 폐 관류 스캔상 이상 소견을 보여 폐 혈전색전증이 의심된 경우는 15례(27.8%)였으나, 이 중 12명만 컴퓨터 단층 폐 혈관 조영 검사가 가능하여 폐 혈전-색전증으로 확진된 경우는 모두 5례로, 폐 혈전-색전증의 발생 빈도는 8.1%였다. 폐 혈전-색전증 5례 중 3례에서만 기침, 가래, 빈호흡, 청진상 수포음, 호흡음 감소 등의 비특이적인 호흡기 증세를 나타내었으며, 2례는 청진 소견상 정상이었다. 또한 폐 혈전-색전증이 없었던 49명의 환아 중 21명이 비특이적 호흡기 증상을 나타내어 두 그룹 간에 호흡기 증상의 발생률의 차이는 없었다. 신장 질환의 생화학적 지표와 혈액 응고 지표 중 폐 혈전-색전증 그룹의 평균 섬유소원 농도만 $776.7{\pm}382.4mg/dL$로 유의하게 높았다(P<0.05). 결 론 : 신증후군 환아에서 신정맥 혈전증 진단을 위한 신장 도플러 초음파 검사의 역할은 분명치 않아 향후 더 많은 연구가 필요할 것으로 생각된다. 신증후군 환아에서 비특이적인 흉부 증상, 청진상 호흡음의 감소가 있을 경우 반드시 폐 혈전-색전증의 유무를 확인하여야 한다. 그러나 폐 혈전-색전증으로 확진된 경우에도 호흡기 증상 및 징후가 없는 경우가 있어서 폐 혈전-색전증을 임상적으로 진단하기가 쉽지 않다. 따라서, 초기 발병 후 완해가 오기 전 신증후군 재발을 많이 하는 시기에는 무증상의 신증후군 환아도 폐 혈전-색전증의 가능성을 염두에 두고 폐 관류 스캔을 screening 검사로 시행하여야 할 것으로 사료된다.
Although early diagnosis of urinary tract infection is important, the radiologic evaluation is still controversial because of the low sensitivity and the lack of cost-effectiveness. This study was carried out to evaluate the clinical utility of high resolution triple head $^{99m}Tc-DMSA$ SPECT imaging in urinary tract infection. We prospectively performed $^{99m}Tc-DMSA$ planar and SPECT imaging, ultrasound of kidney (US), intravenous pyelography (IVP) and voiding cystourethrography (VCU) in all 60 adult patients with UTI [26 with first episode of acute pyelonephritis (APN), 22 with recurrent APN, and 12 persistent asymptomatic pyuria] and 25 normal persons. To assess reversibility of the renal cortical defect (RCD), $^{99m}Tc-DMSA$ SPECT was repeated 1 to 8 months later in those patients with abnormal initial findings. Overall detection rate of $^{99m}Tc-DMSA$ SPECT imaging was 83% (50/60), but planar, US, IVP and VCU showed abnormal findings in 68%, 28%, 32% and 13%, respectively. 25 out of 27 patients with normal or single RCD were all normal in other radioligic studies. Only two patients showed vesicoureteral reflux (VUR) on VCU (grade I) and mild hydronephrosis on IVP. But, high proportion of those with multiple RCD showed abnormal findings on US (17/33), IVP (18/33), and VCU (7/33): 67% in any of these 3 studies. Especially, 3 out 7 patients with VUR showed multiple RCD on $^{99m}Tc-DMSA$ SPECT without any abnormality on IVP or US. 25 normal persons showed normal findings in all studies except one false positive finding on $^{99m}Tc-DMSA$ SPECT imaging. Follow-up $^{99m}Tc-DMSA$ SPECT was done in 28 patients (13 with single RCD, 15 with multiple RCD). All 13 patients with single RCD showed improvement. Those with multiple RCD presented improvement in 4, no change in 10, and aggravation in 1 on follow-up studies. With these results, we conclude: 1) $^{99m}Tc-DMSA$ SPECT imaging is superior to planar imaging, US, IVP or VCU in detection of renal lesion in urinary tract infection. $^{99m}Tc-DMSA$ SPECT is useful as a initial diagnostic tool in adult patients with urinary tract infection. 2) The multiple RCD on $^{99m}Tc-DMSA$ SPECT represent the high probability of irreversible tissue change and need of extensive urological work-up.
2022년 8월부터 12월까지 시중에서 유통되는 고추씨기름 4건과 고추맛기름 36건에 대한 잔류농약 실태를 조사 하였다. 총 40건의 시료에 대해 179종의 농약을 모니터링한 결과 39건에서 14종의 농약이 검출되었으며 검출범위는 0.01-2.16 mg/kg이었다. 고추씨기름에선 10종의 농약이 27회 검출되었고 검출범위는 0.02-2.16 mg/kg 이었으며 고추맛기름은 9종의 농약이 94회 검출되었고 검출범위는 0.01-0.80 mg/kg 이었다. 가장 빈번하게 검출된 농약은 tebuconazole, ethion, difenoconazole이었으며 중국산 원재료를 사용한 제품에서 ethion이 다수 검출되었다. 국내 미등록 농약인 ethion은 경기도에서 최근 10년간 검출된 적이 없는 농약성분으로, ethion이 검출시 중국산 제품으로 판단할수 있는 지표물질로 활용이 가능할 것으로 사료된다. 고추는 농약이 많이 사용되는 대표적인 농산물 중 하나로, 고추씨로 전이된 농약이 제거되지 않을 경우 고추씨기름에서 다양한 종류의 농약이 검출될 확률이 매우 높다. 따라서 고추씨기름의 안전성을 보장하기 위해선 지속적인 연구조사가 필요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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