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웹검색 트래픽 정보를 활용한 지능형 브랜드 포지셔닝 시스템 : 태블릿 PC 사례를 중심으로 (Intelligent Brand Positioning Visualization System Based on Web Search Traffic Information : Focusing on Tablet PC)

  • 전승표;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.93-111
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    • 2013
  • 최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.

스마트교육을 위한 오픈 디지털교과서 (Open Digital Textbook for Smart Education)

  • 구영일;박충식
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.177-189
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    • 2013
  • 스마트교육에서 디지털교과서의 역할은 학습자와 대면하는 교육미디어로써 그 중요성은 재론의 여지없다. 이러한 디지털교과서는 학습자의 편의와 더불어 교수자, 콘텐츠 제작자, 유통업자를 위하여 표준화되어야 활성화되고 산업화될 수 있다. 본 연구에서는 다음과 같은 3가지 목표를 지향하는 디지털교과서 표준화 방안을 모색한다. (1) 디지털교과서는 온-오프 수업을 모두 지원하는 혼합학습 매체의 역할을 해야 하며, 특별한 전용뷰어 없이 표준을 준수하는 모든 EPUB 뷰어에서 실행가능 해야 하며, 기존의 이러닝 학습 콘텐츠와 학습관리시스템를 활용할 수 있도록 하며, 디지털 교과서를 사용하는 학습자의 정보를 추적 관리할 수 있는 트랙킹기능이 있으면서도, 오프라인 동안의 정보를 축적하여 서버와 통신할 수 있는 기능도 필요하다. 디지털교과서의 표준으로서 EPUB을 고려하는 이유는 디지털교과서가 책의 형태를 가져야 하는데 이를 위해서 따로 표준을 정할 필요가 없으며, EPUB 표준을 채택함으로써 풍부한 콘텐츠, 유통구조, 산업기반을 활용할 수 있기 때문이다. (2) 디지털교과서는 오픈소스를 적극 활용하여 저비용으로 현재 사용가능한 서비스를 구성하여 표준과 더불어 실제 실행 가능한 프로그램으로 제시되어야 하며, 관련 학습 콘텐츠가 오픈마켓의 형태로 운영될 수 있어야 한다. (3) 디지털교과서는 학습자에게 적절한 학습 피드백을 제공하기 위하여 모든 학습활동 정보를 축적하고 관리될 수 있는 인프라를 표준에 따라 구축하여 교육 빅데이터 처리의 기반을 제공하여야 한다. 이북 표준인 EPUB 3.0을 기반으로 하는 오픈 디지털교과서는 (1) 학습활동 정보를 기록하고 (2) 이 학습활동 지원을 위한 서버와 통신하여야 한다. 현재 표준으로 정해져 있지 않은 이북의 기록과 통신 기능을 EPUB 3.0의 JavaScript로 구현하여 현재 EPUB 3.0 뷰어에서도 활용하면서 이를 차세대 이북 표준 또는 교육을 위한 이북 표준(EPUB 3.0 for education)으로 제안하여 향후 제정된 표준 이북 뷰어에서는 JavaScript없이도 처리되도록 하는 전략이 필요하다. 향후 연구는 제안한 오픈 디지털교과서 표준에 의한 오픈소스 프로그램을 개발하고, 개발된 오픈 디지털교과서의 학습활동정보를 활용한 새로운 교육서비스 방안(교육 빅데이터 활용방안 포함)을 제시하는 것이다.

국소 진행된 직장암에서 수술 후 화학방사선요법 (Postoperstive Chemoradiotherapy in Locally Advanced Rectal Cancer)

  • 채규영;강기문;최상경
    • Radiation Oncology Journal
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    • 제20권3호
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    • pp.221-227
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    • 2002
  • 목적 : 후향적 분석을 통해 직장암에서 수술 후 화학방사선요법의 치료실패 양상 및 생존율을 확인하고, 그 결과를 다른 연구들과 비교 분석하여 직장암에서의 수술 후 화학방사선요법의 역할을 규명하고자 본 연구를 시행하였다. 대상 및 방법 : 1989년 3월부터 1998년 12월까지 경상대학교병원 치료방사선과에서 직장암으로 수술 후 화학방사선 요법을 받은 119명을 대상으로 후향적 분석을 시행하였다. 모든 환자는 AJCC의 TNM 병기로 분류하여 분석하였다. 연구 대상의 연령 분포는 32세에서 73세까지였으며 중앙값은 56세였다. 수술은 전복부 절제술을 시행받은 경우가 59명, 복부회음 절제술을 시행받은 경우가 60명이었다. T2 12명, T3 96명, 74 11명이었고, N0 43명, N1 53명, N2 23 명이었다. 방사선치료는 6 MV 선형가속기를 이용하여 하루 1.8 Gy씩 주당 9 Gy를 조사하였다. 전 골반 조사량은 $40\~50\;Gy$였으며, 필요에 따라 $5\~6\;Gy$를 소조사야로 추가 조사하였다. 5-FU는 주사로 투여된 경우가 73명, 경구로 투여된 경우가 46명이었다. 추적기간의 기준일은 수술을 시행한 날로 하여 생존자의 경우 최소 추적기간을 3년으로 하였다. 생존율 분석은 Kaplan-Meier 법을 사용하였고 단변량 분석은 log rank test를, 다변량 분석은 Cox regression hazard model을 사용하였다. 결과 : 전체 대상 중 40명이 치료에 실패하여 치료 실패율은 $33.7\%$였다. 국소 단독 실패가 9명$(7.6\%)$, 원격 단독 실패가 24명$(20.2\%)$, 국소 및 원격 실패가 7명$(5.9\%)$으로서, 국소 실패율은 $13.5\%$, 원격 실패율은 $26.1\%$였다. 국소 실패 부위는 골반내 장기가 가장 많았고, 연결부위, 골반 림프절 순이었다. 회음부에서 실패된 경우는 없었다. 원격전이 부위는 간과 폐가 가장 많았다. 전체 5년 생존율 및 무병생존율은 각각 $56.2\%,\;53.3\%$였고, 생존기간의 평균값은 64.8개월, 중앙값은 74개월이었다. T3, T4에서 5년 생존율은 $59.9\%,\;16.8\%$ (p=0.002), 무병 생존율은 $57.2\%,\;25.6\%$였다. N0, N1, N2에서 5년 생존율은 $71.1\%,\;56.7\%,\;31.9\%$, (u=0.0008), 무병생존율은 $68.2\%,\;52.6\%,\;30.1\%$ (p=0.0006)였다. 병기 II, III에서의 5년 생존율은 $71.1\%,\;49.1\%$ (p=0.02), 무병 생존율은 $68.1\%,\;45.8\%$ (p=0.01)였다. 다변량 분석에서 5년 생존율에 영향을 미치는 유의한 인자는 T, N 병기였고, 5년 무병생존율에 영향을 미치는 유의한 인자는 T, N 병기 및 수술 전 CEA 값이었다. 15명$(12.6\%)$에서 수술이 요구되는 장합병증이 발생하였다. 결론 : 수술 후 화학방사선요법은 국소 진행된 직장암에서 국소제어를 위한 효과적인 방법임이 확인되었으나 원격 실패에 대한 효과는 미약하였다. 향후 국소 진행된 직장암의 생존율을 향상시키기 위해서는 원격실패를 낮추고 림프절 전이가 있는 직장암의 국소제어율을 높일 수 있는 치료방법이 개발되어야 할 것으로 사료된다.

주가지수 방향성 예측을 위한 주제지향 감성사전 구축 방안 (Predicting the Direction of the Stock Index by Using a Domain-Specific Sentiment Dictionary)

  • 유은지;김유신;김남규;정승렬
    • 지능정보연구
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    • 제19권1호
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    • pp.95-110
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    • 2013
  • 최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.

이미지 감성분류를 위한 CNN과 K-means RGB Cluster 이-단계 학습 방안 (A Two-Stage Learning Method of CNN and K-means RGB Cluster for Sentiment Classification of Images)

  • 김정태;박은비;한기웅;이정현;이홍주
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.139-156
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    • 2021
  • 이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

한국산(韓國産) 주요(主要) 수종(樹種) 수피(樹皮)의 이학적(理學的) 성질(性質)에 관(關)한 연구(硏究) -소나무속(屬), 사시나무속(屬), 참나무속(屬)을 중심(中心)으로- (Studies on the Physical Properties of Major Tree Barks Grown in Korea -Genus Pinus, Populus and Quercus-)

  • 이화형
    • 한국산림과학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.33-58
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    • 1977
  • 수피(樹皮)는 원목(原木) 체적(體積)의 10~20%를 차지하고 있으며 일반적(一般的)을 운반(運搬), 제거(除去), 처리(處理)에 따른 비용에 비(比)해 효용가치(効用價値)는 적다. 뿐만아니라 세계적(世界的)인 임산자원(林産資源)의 부족(不足)에 따른 전수체이용화(全樹體利用化)의 개념이 점고(漸高)되면서부터 수피(樹皮)의 이용(利用)에 관심(關心)을 가지게 되었다. 본연구(本硏究)는 수피(樹皮)에 대(對)한 연구(硏究)가 전무(全無)한 국내(國內)의 실적(實積)에 비추어 국내주요(國內主要) 수종(樹種) 수피(樹皮)는 소나무속(屬), 사시나무속(屬), 참나무속(屬)을 대상(對象)으로 수피(樹皮)의 물리기계적(物理機械的) 성질(性質)을 구명(究明)하고 수피(樹皮)의 가능(可能)한 이용(利用) 책을 위한 기본적 성질을 밝히고자 하였다. 본(本) 연구(硏究)에서 사용(使用)한 공시수피(共試樹皮)는 서울대학교(大學校) 농과대학(農科大學) 부속연습림(附屬演習林)과 임업시험장(林業試驗場) 중부지장(中部支場) 부근에서 벌채이용(伐採利用)이 적령기(適齡期)에 달(達)하고 포고직경(胞高直徑)이 동급(同級)인 건전하고 정상적(正常的)으로 생장(生長)하는 입목(立木)의 흉고직경 부위(部位)에서 수종별(樹種別) 20주(株)씩 $200cm^2$로 채취(採取)하였다. 물리적(物理的) 성질(性質)로는 수피(樹皮) 전건비중(全乾比重), 내피(內皮) 및 외피(外皮)의 생수피(生樹皮) 함수량(含水量), 섬유포화점(纖維飽和點), 수분이력곡선(水分履歷曲線), 전수축율(全收縮率), 흡수량(吸收量), 비열(比熱), 습윤열(濕潤熱), 열전도도(熱傳導道), 열확산(熱擴散), 시차열분석(示差熱分析) 및 발열량(發熱量)을 측정(測定) 연구(硏究)하였다. 다음 기계적(機械的) 성질(性質)로는 곡강도(曲强度)와 압축강도(壓縮强度)를 측정연구(測定硏究)하였으며 본(本) 연구(硏究)에서 얻은 결론(結論)은 다음과 같다. 1. 전건비중(全乾比重)은 같은 개체(個體) 내(內)에 있어서도 목질부(木質部)와 수피간(樹皮間)에 차이(差異)가 있을 뿐아니라 수피(樹皮)에 있어서도 내피(內皮)와 외피간(外皮間)의 차이(差異)가 있다. 2. 수피(樹皮)의 전건비중(全乾比重)이 목질부(木質部) 비중(比重)보다 높은 사실(事實)은 수피내(樹皮內)의 사부섬유(篩部纖維) 및 보강세포(保强細胞)가 많이 있다는 해부적(解剖的)인 구조적(構造的) 특징(特徵)에 기인(基因)한다. 3. 전건비중(全乾比重)에 있어서 잣나무를 제외하고는 내피비중(內皮比重)이 외피비중(外皮比重)보다 높았으며 이는 내피(內皮)보다 높은 수축율(收縮率)에 기인(基因)한다. 4. 수피내(樹皮內)의 해부적(解剖的) 구조(構造)에 있어서 사요소(篩要素)의 구성비율(構成比率)이 높을수록 함수율(含水率)은 높아지고 후막조직(厚膜組織)과 주피조직(周皮組織)이 많으면 많을수록 함수율(含水率)은 떨어진다. 5. 수피(樹皮)의 섬유포화점(纖維飽和點)을 습윤열측정(濕潤熱測定)에 의(依)하여 구(求)할 수 있는 가능성(可能性)을 제시(提示)하였으며 그 결과(結果) 소나무에서는 26~28%사이에 상수리나무에서는 24~28%사이에 있는 것으로 나타났으나 이에 대(對)한 것은 금후연구(今後硏究)에 의(依)하여 더 밝혀져야 할 것이다. 6. 수피(樹皮)의 수축율(收縮率)은 목질부(木質部)와는 달리 경단방향(經斷方向)에서 제일 높고 수축방향(樹縮方向)에서 제일 낮았으나 졸참나무와 굴참나무에서는 열외(列外)이었다. 7. 수피(樹皮)의 비열(比熱)은 목질부(木質部)와 같고 습윤열(濕潤熱)은 목질부(木質部)보다 다소 높았다. 열전도도(熱傳導度)는 목재(木材)보다 낮으며 전건수피비중(全乾樹皮比重)과 수증기비중(水蒸氣比重)을 알고 열전도도(熱傳導度)를 계산할 수 있는 다음과 같은 회귀방정식(回歸方程式)을 유도(誘導)하였고 이 방정식(方程式)에 의(依)하여 얻어진 열전도도(熱傳導度) 수치는$(0.8{\sim}1.6){\times}10^{-4}cal/cm{\cdot}sec{\cdot}deg$이었다. $$K=4.631+11.408{\rho}d+7.628{\rho}m$$ 8. 수피(樹皮)의 열확산(熱擴散)은 $(8.03{\sim}4.46){\times}10^{-4}cm^2/sec$이며 시차열분석(示差熱分析)의 결과(結果)에 의(依)하면 발열량(發熱量)은 발열반응(發熱反應)이 시작(始作)되기 전(前)까지는 목질부(木質部)가 높고 발열반응(發熱反應)이 시작(始作)되면서부터는 수피(樹皮)가 목질부(木質部)보다 상회(上廻)하였다. 9. 경단방향(經斷方向)의 수피곡강도(樹皮曲强度)는 수피비중(樹皮比重)에 비례(比例)하고 회귀식(回歸式)은 M=243.78x-12.02(F=31.41)이었고 압축강도(壓縮强度)는 목질부(木質部)와는 달리 경단방향(經斷方向)이 가장 높고, 경단방향(經斷方向), 수축방향순(樹軸方向順)으로 적어졌다.

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3차원 입체조형치료에 의한 아교모세포종의 방사선 선량증가 연구 (Radiation Dose-escalation Trial for Glioblastomas with 3D-conformal Radiotherapy)

  • 조재호;이창걸;김경주;박진호;이세병;조삼주;심수정;윤덕현;장종희;김태곤;김동석;서창옥
    • Radiation Oncology Journal
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    • 제22권4호
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    • pp.237-246
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    • 2004
  • 목적: 아교모세포종의 방사선치료에서 국소제어율과 생존율을 향상시켜 보고자 3차원 입체조형치료기법을 이용한 방사선선량 증가 연구를 전향적으로 시행하였다. 대상 및 방법: 1997년 1월부터 2002년 7월까지 아교모세포종으로 조직학적 진단이 되고 전신수행도(KPS)가 60 이상으로 수술 후 방사선치료를 받은 환자를 대상으로 하였다. 프로토콜에 따라 전향적으로 연구에 참여한 42예의 고선량군과 후향적 대조군인 33예의 저선량군을 비교 분석하였다 고선량군은 3차원 입체조형치료법에 의해 $63.0\~70.2$ Gy (중앙값 66 Gy)의 고선량 방사선을 조사받았으며, 저선량군은 2차원 치료방식으로 현재 표준선량으로 여겨지고 있는 59.4 Gy 정도(최소선량 50.4 Gy, 중앙선량 59.4 Gy)의 계획된 방사선치료를 종료할 수 있었던 환자들을 대상으로 하였다. 수술절제범위에 따라 나누어보면 전절제술 30예($40\%$), 준전절제술 30예($40\%$), 부분절제술 8예($11\%$), 그리고 조직생검만 시행된 환자가 7예($9\%$)였다. 각 환자의 육안종양체적은 CT 혹은 MRI상 수술절제연 및 잔류종양에 의해 정의되었다. 종양주변 부종은 저선량군에서는 임상표적체적에 포함되었지만, 고선량군에서는 재발양상 및 선량증가에 따른 합병증 증가의 가능성을 고려하여 제외하였다. 환자의 전체 및 무진행생존기간은 수술 받은 날을 기준으로 Kaplan-Meier법으로 산출하였고, 기존 문헌에 보고되고 있는 예후인자들과 각 환자에 조사된 방사선 선량, 표적체적 등이 생존율에 미치는 영향을 Log rank test 및 Cox regression analysis로 분석하였다. 추적관찰을 위해 정기적으로 MRI가 시행되었다. 결과: 전체환자의 중앙 생존기간 및 무진행 생존기간은 각각 $15{\pm}1.65$, $11{\pm}0.95$개월이었다. 중앙생존기간은 저선량군 및 고선량군이 각각 $14{\pm}0.94$개월, $21{\pm}5.03$개월로 고선량군에서 보다 나은 치료성적을 보여주었으며, 중앙무진행생존기간은 저선량군 $10{\pm}1.63$개월, 고선량군 $12{\pm}1.59$개월이었다. 특히 2년 생존율에 있어서 고선량군은 $44.7\%$$19.2\%$인 저선량군에 비해 훨씬 좋은 예후를 보였다. 단변량분석에서 예후에 영향을 미치는 중요인자로는 환자의 나이, 전신수행도, 종양의 위치, 수술절제범위, 표적체적, 방사선총선량 등이었다 다변량분석에서 통계적으로 유의한 인자는 환자의 나이(p=0.012), 수술절제범위(p=0.000), 방사선선량군(p=0.049)이었다. 방사선괴사와 같은 방사선으로 인한 직접적인 만성합병증은 추적관찰기간 동안 발생하지 않았다. 결론: 3차원 입체조형치료기법을 통하여 70 Gy까지의 방사선을 부작용 없이 조사할 수 있었고, 근치적 국소요법의 일환으로 방사선 선량증가가 전체 생존기간 및 무진행 생존기간을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.