우리나라 여성들의 유방암 발생률이 빠르게 증가하면서 최근 유방검사에 대한 관심과 함께 촬영건수가 급격하게 증가하고 있다. 유방촬영술은 유방암을 조기에 진단할 수 있는 유일한 방법이지만 방사선 피폭에 의한 위해를 간과 할 수 없다. 따라서 유방촬영시 유방 조직 내 흡수되는 방사선량을 계산하는 것은 방사선 피폭에 대한 방호대책을 위해 중요할 수 밖에 없다. 인체 내에 흡수되는 방사선량은 직접 측정이 불가능하기 때문에 통계적인 계산방법이 사용되는데, 기존의 통계적 계산방법들은 인체모형팬텀을 사용하여 인체내부 구조를 묘사함으로써 방사선과 물질과의 상호작용을 전산모사 하도록 하였다. 그러나 최근 인체내 흡수선량 계산에 가장 정확한 것으로 알려진 몬테카를로 방법에서 Geant4 code을 이용한 전산모사는 CT의 DICOM 파일을 이용하여 실제 인체의 해부학적 구조를 그대로 재현함으로써 정확한 선량계산을 할 수 있도록 하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 유방조직 내 흡수선량을 계산하기 위해 Geant4 code를 이용한 전산모사를 실행하였고, Geant4가 제공하고 있는 DICOM 변환 파일을 이용함으로써 CT image data에서 표현된 인체구조를 시뮬레이션에 필요한 geometry로 변환하여 사용하였다. 또한 시뮬레이션에 의한 계산선량값(calculated dose)과 선량계(PTW ion chamber)를 이용한 측정선량 값(measured dose)을 비교함으로써 DICOM 파일을 연동한 Geant4의 선량계산이 유용한지를 검증하고자 하였다. 그 결과 28 kVp, 190 mAs의 조건에서 선량계를 이용한 측정선량 값과 시뮬레이션에 의해 계산된 선량 값의 오차백분율은 0.08 %에서 0.33 %인 것으로 조사되었고, 28 kVp, 70 mAs에서 선량 값의 오차백분율은 0.01 %에서 0.16 %의 결과를 보여 허용오차범위인 2 %이내의 결과를 나타내었다. 따라서 Geant4 시뮬레이션을 통한 흡수선량 계산은 유방촬영에서 유방 조직 내 흡수선량을 측정함에 유용한 것으로 조사되었다.
목적: 본 연구의 목적은 신장의 정확한 방사능 섭취량을 얻기 위해서 기하학적 평균 감쇠보정을 이용한 conjugate view 방법(CVM)을 평가하고 Gate 방법과 비교하는 것이다. 대상 및 방법 : 본 연구는 신장의 방사능 섭취량을 시뮬레이션하기 위해서 몬테칼로 코드, SIMIND와 Zubal 팬텀을 사용하였다. 또한 이중 감마카메라를 이용하여 직경 5cm인 팬텀들을 직경 20cm인 실제 팬텀에 삽입하여 실험을 하였다. CVM 방법을 평가하기 위해서 산란과 감쇠가 없는 이상적 데이터와 비교되었다. 또한, CVM 방법을 Gate 방법과 비교하였고, 산란보정의 적용 또는 비적용으로 나누어 CVM 방법을 실행하였다. Gate 방법은 임상에서 사용하는 것처럼 산란보정을 적용하지 않았으며, $0.12cm^{-1}$와 $0.15cm^{-1}$ 감쇠계수들을 적용하였다. 관심영역 내에 있는 평균계수, 신장영상 위에서 얻어진 프로파일, 선형회귀분석을 이용하여 데이터를 분석하였고, 이상적 데이터와의 상관계수를 계산하였다. 결과: 컴퓨터 시뮬레이션의 경우, 이상적 데이터, CVM 방법, Gate 방법으로부터 얻어진 평균계수들은 각각 (오른쪽: $998{\pm}209$, 왼쪽: $896{\pm}249$), (오른쪽: $911{\pm}207$, 왼쪽: $815{\pm}265$), (오른쪽: $1065{\pm}267$, 왼쪽 $1546{\pm}267$)이었다. CVM 방법은 이상적 데이터와 좋은 상관관계를 보여주었고, 이상적 데이터와 대한 CVM 방법, Gate방법의 상관계수는 각각 (오른쪽: 0.91, 왼쪽: 0.93)와 (오른쪽: 0.85, 왼쪽 0.90)이었다. 결론: 기하학적 평균 감쇠보정을 이용한 CVM 방법은 Gate 방법보다 정량적으로 더 정확한 값을 제공하였다. 결론적으로, 신장 깊이에 영향을 받지 않는 CVM 방법으로 더욱 정확하게 신장의 방사능 섭취량을 측정할 수 있을 것으로 생각된다.
As medical facilities are usually built at urban areas, special concrete aggregates and evaluation methods are needed to optimize the design of concrete walls by balancing density, thickness, material composition, cost, and other factors. Carbon treatment rooms require a high radiation shielding requirement, as the neutron yield from carbon therapy is much higher than the neutron yield of protons. In this case study, the maximum carbon energy is 430 MeV/u and the maximum current is 0.27 nA from a hybrid particle therapy system. Hospital or facility construction should consider this requirement to design a special heavy concrete. In this work, magnetite is adopted as the major aggregate. Density is determined mainly by the major aggregate content of magnetite, and a heavy concrete test block was constructed for structural tests. The compressive strength is 35.7 MPa. The density ranges from 3.65 g/cm3 to 4.14 g/cm3, and the iron mass content ranges from 53.78% to 60.38% from the 12 cored sample measurements. It was found that there is a linear relationship between density and iron content, and mixing impurities should be the major reason leading to the nonuniform element and density distribution. The effect of this nonuniformity on radiation shielding properties for a carbon treatment room is investigated by three groups of Monte Carlo simulations. Higher density dominates to reduce shielding thickness. However, a higher content of high-Z elements will weaken the shielding strength, especially at a lower dose rate threshold and vice versa. The weakened side effect of a high iron content on the shielding property is obvious at 2.5 µSv=h. Therefore, we should not blindly pursue high Z content in engineering. If the thickness is constrained to 2 m, then the density can be reduced to 3.3 g/cm3, which will save cost by reducing the magnetite composition with 50.44% iron content. If a higher density of 3.9 g/cm3 with 57.65% iron content is selected for construction, then the thickness of the wall can be reduced to 174.2 cm, which will save space for equipment installation.
Khan, Hafiz Mohammad Rafiqullah;Saxena, Anshul;Gabbidon, Kemesha;Stewart, Tiffanie Shauna-Jeanne;Bhatt, Chintan
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권9호
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pp.4049-4054
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2014
Background: Race and ethnicity are significant factors in predicting survival time of breast cancer patients. In this study, we applied advanced statistical methods to predict the survival of White non-Hispanic female breast cancer patients, who were diagnosed between the years 1973 and 2009 in the United States (U.S.). Materials and Methods: Demographic data from the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) database were used for the purpose of this study. Nine states were randomly selected from 12 U.S. cancer registries. A stratified random sampling method was used to select 2,000 female breast cancer patients from these nine states. We compared four types of advanced statistical probability models to identify the best-fit model for the White non-Hispanic female breast cancer survival data. Three model building criterion were used to measure and compare goodness of fit of the models. These include Akaike Information Criteria (AIC), Bayesian Information Criteria (BIC), and Deviance Information Criteria (DIC). In addition, we used a novel Bayesian method and the Markov Chain Monte Carlo technique to determine the posterior density function of the parameters. After evaluating the model parameters, we selected the model having the lowest DIC value. Using this Bayesian method, we derived the predictive survival density for future survival time and its related inferences. Results: The analytical sample of White non-Hispanic women included 2,000 breast cancer cases from the SEER database (1973-2009). The majority of cases were married (55.2%), the mean age of diagnosis was 63.61 years (SD = 14.24) and the mean survival time was 84 months (SD = 35.01). After comparing the four statistical models, results suggested that the exponentiated Weibull model (DIC= 19818.220) was a better fit for White non-Hispanic females' breast cancer survival data. This model predicted the survival times (in months) for White non-Hispanic women after implementation of precise estimates of the model parameters. Conclusions: By using modern model building criteria, we determined that the data best fit the exponentiated Weibull model. We incorporated precise estimates of the parameter into the predictive model and evaluated the survival inference for the White non-Hispanic female population. This method of analysis will assist researchers in making scientific and clinical conclusions when assessing survival time of breast cancer patients.
본 논문에서는 Bayesian spectral analysis regression (BSAR) 방법론을 이용한 베이지안 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해서 고찰한다. 순서형 프로빗 회귀모형은 순서가 있는 범주형 자료를 모형화하는 방법으로, 정규 분포의 분포함수의 역함수인 프로빗 연결함수를 이용해 각 범주의 확률과 설명변수을 연결함으로써 반응변수의 확률을 모형화한다. 베이지안 프로빗 회귀 모형은 정규 분포를 따르는 잠재변수를 도입함으로써 사후 분포 도출을 용이하게 하고, 절단점에 따라 나뉘어지는 잠재변수들의 값에 따라서 반응 변수들이 범주화된다. 본 논문에서는 이러한 잠재 변수 방법을 확장해 BSAR 방법론에 기반하여 단조증가/감소와 같은 형태제약을 반영할 수 있는 베이지안 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해 연구한다. 모의실험을 통하여 이항형 프로빗 준모수 회귀모형과 기존의 다른 모형들 간의 적합결과를 비교하고, 형태 제약에 따른 순서형 프로빗 준모수 회귀모형의 적합결과를 비교 분석하도록 한다. 아울러, 국민건강영양조사 제 7기 1차년도 (2016) 자료(Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES), 2016)를 바탕으로, 본 논문에서 고찰한 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형을 적용하여, 흡연양태와 커피섭취 간의 관계에 대한 실증적 분석을 수행한다.
Background: A nondestructive test is commonly used to inspect the surface defects and internal structure of an object without any physical damage. X-rays generated from an electron accelerator or a tube are one of the methods used for nondestructive testing. The high penetration of X-rays through materials with low atomic numbers makes it difficult to discriminate between these materials using X-ray imaging. The interaction characteristics of neutrons with materials can supplement the limitations of X-ray imaging in material discrimination. Materials and Methods: The radiation image acquisition process for air-cargo security inspection equipment using X-rays and neutrons was simulated using a GEometry ANd Tracking (Geant4) simulation toolkit. Radiation images of phantoms composed of 13 materials were obtained, and the R-value, representing the attenuation ratio of neutrons and gamma rays in a material, was calculated from these images. Results and Discussion: The R-values were calculated from the simulated X-ray and neutron images for each phantom and compared with those obtained in the experiments. The R-values obtained from the experiments were higher than those obtained from the simulations. The difference can be due to the following two causes. The first reason is that there are various facilities or equipment in the experimental environment that scatter neutrons, unlike the simulation. The other is the difference in the neutron signal processing. In the simulation, the neutron signal is the sum of the number of neutrons entering the detector. However, in the experiment, the neutron signal was obtained by superimposing the intensities of the neutron signals. Neutron detectors also detect gamma rays, and the neutron signal cannot be clearly distinguished in the process of separating the two types of radiation. Despite these differences, the two results showed similar trends and the viability of using simulation-based radiation images, particularly in the field of security screening. With further research, the simulation-based radiation images can replace ones from experiments and be used in the related fields. Conclusion: The Korea Atomic Energy Research Institute has developed air-cargo security inspection equipment using neutrons and X-rays. Using this equipment, radiation images and R-values for various materials were obtained. The equipment was reconstructed, and the R-values were obtained for 13 materials using the Geant4 simulation toolkit. The R-values calculated by experiment and simulation show similar trends. Therefore, we confirmed the feasibility of using the simulation-based radiation image.
모든 설계는 정보가 불완전하고 또 불확실성 하에서 이루어지고 있어 재난을 초래할 수도 있다. 구조물 설계시에도 현행 결정론적인 설계방법은 구조물의 안전정도나 신뢰도를 나타내지 못하고 있다. 설계시 모든 사항들은 신뢰도 해석에 근거해 결정하는 것이 바람직하다. 토질에 있어서는 다른 구조재의 성질보다 불확실성이 더 크기 때문에 더 큰 문제를 내포하고 있어 신뢰도 해석에 의거한 설계방법의 연구가 절실한 형편이다. 주동토압에 관계되는 구조물의 신뢰도 해석이나 설계의 과정을 단순화할 수 있도록 확률변수의 수를 줄여 토질의 기본정수로부터 계산되는 토압을 하나의 확률변수로 간주하고 토압의 변동계수 및 분포형태를 구할 필요가 있다. 모의실험을 사용하여 사질토의 Rankine 주동토압들을 계산, 통계처리하고 중선형회귀법을 통해 기본 토질정수와 토압의 변동계수의 관계를 구할 수 있는 회귀식들을 제시하였고 각 기본 토질정수들이 토압의 변동계수에 미치는 영향을 분석하였으며 Pearson system을 이용하여 토압의 분포를 분석한 결과, 기본 토질정수들이 정규분포일 때 토압은 베타분포로 간주해도 무난할 것으로 나타났다.
Objectives: This study calculated local residents exposures to VOCs (Volatile Organic Compounds) released into the atmosphere using the CalTOX model and carried out uncertainty analysis and sensitivity analysis. The model validity was analyzed by comparing the predicted and the actual atmospheric concentrations. Methods: Uncertainty was parsed by conducting a Monte Carlo simulation. Sensitivity was dissected with the regression (coefficients) method. The model validity was analyzed by applying r2 (coefficient of determination), RMSE (root mean square error), and the Nash-Sutcliffe EI (efficiency index) formula. Results: Among the concentrations in the atmosphere in this study, benzene was the highest and the lifetime average daily dose of benzene and the average daily dose of xylene were high. In terms of the sensitivity analysis outcome, the source term to air, exposure time, indoors resting (ETri), exposure time, outdoors at home (ETao), yearly average wind speed (v_w), contaminated area in ㎡ (Area), active breathing rate (BRa), resting breathing rate (BRr), exposure time, and active indoors (ETai) were elicited as input variables having great influence upon this model. In consequence of inspecting the validity of the model, r2 appeared to be a value close to 1 and RMSE appeared to be a value close to 0, but EI indicated unacceptable model efficiency. To supplement this value, the regression formula was derived for benzene with y=0.002+15.48x, ethylbenzene with y ≡ 0.001+57.240x, styrene with y=0.000+42.249x, toluene with y=0.004+91.588x, and xylene with y=0.000+0.007x. Conclusions: In consequence of inspecting the validity of the model, r2 appeared to be a value close to 1 and RMSE appeared to be a value close to 0, but EI indicated unacceptable model efficiency. This will be able to be used as base data for securing the accuracy and reliability of the model.
국내 갑상선암 환자의 발병률이 증가함에 따라 방사성요오드 치료가 필요한 환자가 증가하고 있다. 방사성 요오드 치료에 이용되고 있는 캡슐용기들 중 1.1 GBq과 5.5 GBq의 국산제품에 설계도면을 바탕으로 차폐체를 구현한 후 366 keV 이상에 감마선들에 대하여 캡슐용기의 방사선 누설선량을 GEANT4 전사모사를 이용하여 평가하였다. 치료용 I-131 캡슐용기 누설선량을 측정하기 위해 각각의 용기에 대하여 용기 표면에서 10 cm 거리 및 100 cm 거리에서의 누설선량을 측정하였다. 용기표면에서 10 cm 거리와 100 cm 거리에서의 누설선량 측정은 방사형으로 발생되는 방사선을 위치별로 측정하기 위해 $10{\times}10{\times}10cm^3$ 부피의 정육면체 형태의 물 팬텀(phantom)을 상부, 상부측면, 측면, 하부측면, 하부 다섯 방향에 설치하여 누설선량을 계산하였다. 용기별로 5개 방향에서 용기표면으로 부터 10 cm, 100 cm 거리에서 전산모사를 수행한 결과 법적 허용기준인 10 cm 거리에서 2.0 mSv/h, 100 cm 거리에서 0.02 mSv/h 이하의 선량 규정과 비교하였을 때 법적기준치보다 현저히 낮은 누설선량이 방출되는 것을 확인하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권1호
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pp.105-115
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2008
환경부가 2003년 이후 생산자 책임 재활용 제도를 시행함에 있어 각 기업의 처리 대상 재활용 실적(양)을 측정하는 것이 중요한 문제가 되었다. 이때 각 기업의 처리 적의 중요한 변수가 비 대상품목의 혼입비율이고 이를 매년 기업 단위로 12회 이상 조사해 오고 있다. 하지만 혼입 비율을 조사함에 있어 조사자의 안전성, 악취, 정확한 비대상품 식별의 어려움 등등 여러 가지문제가 발생함에 따라 적은 조사 회수로도 정확한 혼입비율을 측정할 수 있는 방법에 대한 현장 조사자들의 요구가 있어 왔다. 이에 본 논문은 최근 통계학 분야에서 활발하게 연구되어 지고 있는 Judgement Post-stratification(이후 JPS)라는 특별한 표본조사 방법을 적용해 볼 것을 제안한다. 본 논문에서는 JPS 방법의 효율성을 모의실험을 통하여 현재 사용되고 있는 Simple Random Sampling (이후 SRS)방법과 비교, 표본수가 같은 경우 그 우수성을 이야기하였고, 이를 실제 2004년 환경자원공사에서 수행한 실제 조사 자료에 적용하여 JPS를 이용한 방법이 기존의 방법을 적은 조사회수로도 충분히 대체 할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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