• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.82-98
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• 2019

정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제24권2호
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• pp.157-165
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• 2012

목 적: 간에 발생한 절제 불가능한 원발성 및 전이성 종양에서 토모테라피를 이용한 정위적 방사선치료를 시행하기 위해 사용된 복부압박장치의 유용성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: 2011년 11월부터 2012년 3월까지 토모테라피(Hi-Art Tomotherapy, USA)를 시행받기 위해 본원에 내원한 간암환자 중 복부압박장치(diaphragm control, elekta, sweden)를 사용하였을 때 움직임이 1 cm 이상 줄어든 환자를 대상으로 하였다. 4D CT (somatom sensation, siemens, germany)를 통해 치료계획영상과 4차원 단층촬영영상을 촬영하고, 육안적으로 보이는 종양과 종양의 움직임을 고려하여 육안적 종양체적(gross tumor volume, GTV)으로 설정하였고, GTV 주변으로 균일하게 5~7 mm의 여유를 주어 치료계획용 종양체적(planning target volume, PTV)으로 설정하였다. 손상위험장기(organs at risk) 중 십이지장, 위, 대장의 거리가 종양으로부터 최소 1 cm 이상인 환자들을 1군($d{\geq}1$)으로, 1 cm 미만인 환자들을 2군(d<1)으로 분류하고 각각 4~5회의 정위적 방사선치료와 20회의 방사선치료를 계획하였다. Mega-voltage computed tomograpy (MVCT)와 kilo-voltage computed tomograpy (KVCT)를 일차적으로 골격구조셋팅(bone-technique)으로 융합(fusion)한 뒤, 이차적으로 간을 보며 영상을 재조정 하였다. 치료 후 얻은 MVCT 영상을 영상변형이 가능한 Mim_vista (Mimsoftware, ver. 5.4 USA)로 보내고, 간을 비교하여 다시 묘사(delineate)하고, 손상위험장기 중 십이지장, 위, 소장, 대장을 합쳐서 대장장기(bowel_organ)로 정의하여 다시 묘사하였다. 보정방사선 치료계획시스템을 통하여 보정영상의 치료계획 선량과 보정된 선량의 차이를 평가하였다. 첫 번째, 치료 시작일부터 각각 1군($d{\geq}1$)은 4회, 2군(d<1)은 10회까지의 MVCT와 KVCT간의 영상 융합을 통한 셋업오차를 분석하였다. 두 번째, 보정영상에서 종양 즉, GTV, PTV의 치료계획선량과 보정선량의 3%의 선량차이를 나타내는 체적($V_{diff3%}$)과 5%의 선량차이를 나타내는 체적($V_{diff3%}$)을 비교하였고, 손상위험장기 중 대장장기의 최대선량의 차이율을 비교하였다. 결 과: MVCT를 통해 분석한 평균 셋업오차는 $-0.66{\pm}1.53$ mm (좌-우), $0.39{\pm}4.17$ mm (상-하), $0.71{\pm}1.74$ mm (전-후), $-0.18{\pm}0.30$ degrees (roll)였다. 1군($d{\geq}1$)과 2군(d<1)의 셋업오차는 유사하였다. 1군($d{\geq}1$)에서 보정방사선 치료계획을 통한 $V_{diff3%}$ 중 GTV는 $0.78{\pm}0.05%$, PTV는 $9.97{\pm}3.62%$, $V_{diff5%}$ 중 GTV는 0.0%, PTV는 $2.9{\pm}0.95%$, 대장장기의 최대선량의 차이율은 $-6.85{\pm}1.11%$였다. 2군(d<1)에서 $V_{diff3%}$ 중 GTV는 $1.62{\pm}0.55%$, PTV는 $8.61{\pm}2.01%$, $V_{diff5%}$ 중 GTV는 0.0%, PTV는 $5.33{\pm}2.32%$, 대장장기의 최대선량의 차이율은 $28.33{\pm}24.41%$였다. 결 론: 복부압박장치를 통한 간암의 방사선치료시 MVCT를 통한 환자 셋업오차는 평균 ${\pm}5$ mm 이하였고, 복부 압박장치를 사용하고 투시영상을 통해 확인한 횡경막의 움직임이 최소 5 mm 이상이라는 것을 감안하면, 환자 셋업오차는 그 안에 있음을 알 수 있었다. 1군($d{\geq}1$)과 2군(d<1)에서 GTV, PTV의 선량차이율은 오차범위 안에 있었고, 1군($d{\geq}1$)과 2군(d<1)의 대장장기 최대선량의 차이율은 최대 35% 이상의 차이를 보였고, 1군($d{\geq}1$)이 2군(d<1)보다 오차범위가 작았다. 따라서 간내 종양과 손상위험장기의 거리가 최소 1 cm 이상 유지된다면 정위적 방사선치료를 진행함에 복부압박장치가 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제28권4호
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• pp.193-204
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• 2010

목적: 방사선치료 단독요법 또는 동시항암화학방사선치료(concurrent chemoradiation therapy, CCRT)를 시행한 코인두암 환자들의 장기 추적결과를 바탕으로 생존율 재발양상 부작용 및 예후인자를 분석하였다. 대상 및 방법: 1981년 12월부터 2006년 12월까지 코인두암으로 진단받고 고려대학교의료원 방사선종양학과에서 방사선치료를 시행한 190명의 환자를 대상으로 분석하였다. 연령은 8세부터 78세(중앙값 49세) 이었으며, 성별은 남자가 141명, 여자가 49명이었다. 조직학적 분류는 각질화암이 10명 비각질화암이 166명, 기저양평편상피암이 1명이었다. American Joint Committee on Cancer 병기 I이 7명(3.6%), IIA 8명 (4.2%), IIB 33명(17.4%), III 82명(43.2%), IVA 31명(16.3%), IVB 29명 (15.3%)이었으며, 방사선치료 단독요법으로 치료한 환자는 103명이었고, CCRT를 시행한 환자는 87명이었다. 원발병소에 조사된 방사선량은 일일 선량 1.8~2.0 Gy, 총선량 66.6~87 Gy, 중앙값 72 Gi 였다. 생존율, 예후인자 및 부작용에 대하여 후향적으로 분석하였고 급, 만성 부작용 평가는 Radiation Therapy Oncology Group 분류법을 이용하였다. 결과: 190명 중 184명(96.8%)이 계획된 치료를 마쳤으며 방사선치료 기간은 19~88일(중앙값 63일)이었다. 전체 환자의 추적관찰기간은 2~2787개월로 평균 73개월 중앙값 52개월 이었다. 93명(48.9%)의 환자에서 재발이 발생하였는데 국소재발이 44명(23.2%), 림프절재발 13명(6.8%), 원격전이가 49명(25.8%)이었고 원격전이 부위는 뼈, 폐, 간 전이가 각각 23, 18, 12명이었다. 5년 및 10년 전체 생존율(overall survival rate, OS)은 각각 55.6%, 44.5%이었고, 중앙값 52개월이었다. 무병생존율 (disease-free survival rate, DFS)은 5년, 10년이 각각 54.8%, 51.3%이었고, 질병특이생존율(disease-specific survival rate, DSS)은 5년, 10년이 각각 65.3%, 57.4%이었다. 단변량분석에서 CCRT를 받은 환자, 젊은 연령, 여성이 OS, DFS 및 DSS가 유의하게 높았고, CCRT를 시행한 환자와 기간이 짧았던 환자에서 유의하게 원격전이가 적었다. 다변량분석에서는 CCRT를 받은 환자, 여성에서 OS, DFS 및 DSS가 통계적으로 유의하게 높았고, 국소재발에는 성별, 원격전이에는 CCRT시행여부가 영향을 미친 요인으로 나타났다. 방사선치료 도중 발생한 부작용으로 3등급 이상의 점막염 혈액학적 부작용은 각각 42명(22.1%), 18명(9.5%)이었고, 치료기간이 연장된 환자가 59명이었다. 항암화학치료를 병용한 환자에서 통계적으로 의미 있게 부작용 발생빈도가 높았으나 치료기간의 연장에는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 추적관찰 기간 동안 3등급 이상의 청력장애, 턱관절장애가 각각 9, 6예가 있었다. 결론: 본 연구의 결과, CCRT를 시행한 환자, 여성, T-병기, N-병기 및 연령이 낮은 환자에서 생존율의 향상이 있음을 확인하였다. CCRT를 했을 때 생존율 향상과 원격전이율 감소를 보여 항암화학치료의 역할을 확인할 수 있었으나 항암화학치료의 동시병용이 반드시 국소 및 영역제어율의 향상을 가져오는 것은 아니었다. 따라서 CCRT의 부작용을 감안할 때 세기조절방사선치료(intensity modulated radiation therapy)와 같은 치료에서 각 치료 방법의 역할과 기여도에 대한 비교 연구가 향후 시행되어야 할 것이다.차이를 보이지 않았다. 추적관찰 기간 동안 3등급 이상의 청력장애, 턱관절장애가 각각 9, 6예가 있었다. 결론: 본 연구의 결과, CCRT를 시행한 환자, 여성, T-병기, N-병기 및 연령이 낮은 환자에서 생존율의 향상이 있음을 확인하였다. CCRT를 했을 때 생존율 향상과 원격전이율 감소를 보여 항암화학치료의 역할을 확인할 수 있었으나 항암화학치료의 동시병용이 반드시 국소 및 영역제어율의 향상을 가져오는 것은 아니었다. 따라서 CCRT의 부작용을 감안할 때 세기조절방사선치료(intensity modulated radiation therapy)와 같은 치료에서 각 치료 방법의 역할과 기여도에 대한 비교 연구가 향후 시행되어야 할 것이다

• 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].