• 한국지리정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.65-81
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• 2021

본 연구에서는 LIS(Land Information System)를 기반으로 구축된 K-LIS(Korea-Land surface Information System)의 KLDAS(Korea Land Data Assimilation System)를 사용하여 남한 전역을 대상으로 토양수분 및 증발산량을 산출하였다. K-LIS를 구동하고, KLDAS를 구축하기 위해 사용된 수문기상 데이터 세트는 MERRA-2(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, version 2), GDAS(Global Data Assimilation System) 그리고 종관기상관측(ASOS, Automated Synoptic Observing System) 자료이다. ASOS는 지점 자료이므로 KLDAS에 적용하기 위해 0.125°의 공간해상도를 가진 격자형 자료로 변환하였다(ASOS-S, ASOS-Spatial). KLDAS에 적용된 수문기상 데이터 세트를 지상관측자료(ASOS)와 비교한 결과 ASOS-S, MERRA-2, GDAS의 R² 평균은 각각 온도(0.994, 0.967, 0.975), 기압(0.995, 0.940, 0.942), 습도(0.993, 0.895, 0.915), 강우량(0.897, 0.682, 0.695)으로 분석되었다. 또한, 토양수분의 R² 평균은 ASOS-S(0.493), MERRA-2(0.56), GDAS(0.488)이며, 증발산량의 R² 평균은 ASOS-S(0.473), MERRA-2(0.43), GDAS(0.615)로 분석되었다. MERRA-2, GDAS는 다수의 위성 및 지상관측자료를 활용하여 품질관리된 데이터 세트인 반면, ASOS-S는 103개 지점의 관측자료를 사용한 격자 자료이다. 따라서, 관측자료간 거리 차이로 인한 오차가 발생하여 정확도가 낮아진 것으로 판단되며, 향후 ASOS보다 많은 지점의 관측자료를 확보하여 적용한다면 격자화로 인한 오차가 줄어들어 정확도가 높아질 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권3호
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• pp.129-141
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• 2023

작물 모형은 작물의 유전적 특성을 나타내는 품종모수를 요구하며, 품종모수는 작물의 개별 품종별로 추정되어야 한다. 품종모수의 추정에는 고품질의 많은 생육 자료가 요구되지만, 자료의 생산에 상당한 비용이 필요하다. 비교적 낮은 품질의 가용성이 높은 자료를 활용하는 대신, 대량의 랜덤 모수를 생성하고 이를 평가하여 품종모수를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 SIMPLE 작물 모델의 불확도를 최소화하기 위해 품종모수 추정 방식을 비교하고, 두 앙상블 방식과 대한 비교를 하였다. 모수 추정을 위한 Metropolis-Hastings (MH) 알고리즘에 대한 목적함수로 로그 가능도(log-likelihood: LL)와 generic composite similarity measure (GCSM)를 사용하였다. 또한 품종모수의 평균값을 사용한 예측(E_pm)과 개별 모수들로부터 얻어진 추정값의 평균값(E_em)의 일치도를 분석하여 앙상블 방식에 따른 불확도 변화를 파악하였다. 국내에서 재배되는 사료용 벼 품종인 조우 벼와 영우 벼를 대상으로 품종모수를 추정하였다. 2013년, 2014년, 2016년에 대한 수원, 전주, 나주, 익산에 위치한 실험포장에서 얻은 수량 관측 자료를 사용하였다. 또한 2016년부터 2018년까지 수원에서 보고된 별도의 수량 관측 자료를 사용하였다. 목적함수에 따라 추정된 품종모수의 분포에 차이가 있었다. LL을 통해 얻은 품종모수는 GCSM으로 얻은 품종모수보다 좁은 범위에 분포하였다. 두 가지 앙상블 접근법은 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않음을 확인하였다. GCSM의 상대적으로 높은 불확도는 수용확률을 조정하여 낮출 수 있다고 사료되고, E_pm의 결과는 기존과 다른 앙상블 방식을 통해 적은 연산을 통해 불확도를 낮출 수 있음을 보인다.

• 한국조경학회지
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• 제44권2호
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• pp.25-36
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• 2016

과거 전면재개발 방식과는 달리 최근 도시재생에서는 현장중심의 협력적 운영체계 및 이해관계자의 참여와 파트너십이 성공 요소로 여겨지고 있다. 도시재생 실행 수단의 하나인 경관개선사업에 있어서도 개선 과정 중의 이해관계자간 의사소통에 관심을 갖기 시작했다. 의사소통의 과정은 내용(경관의 변화)과 분리될 수 없기 때문이다. 이러한 맥락에서 본 연구는 서울시 주거지 경관개선사업에 어떠한 이해관계자가 참여했고 어떠한 의사소통 과정을 가졌는지를 살펴보았다. 구체적 사례로는 2013년 서울시에서 진행한 '서울 꽃으로 피다' 사업 중 '주민 스스로 가꾸는 골목길'을 다루었다. 사례 연구에서 검토된 이해관계자의 의사소통적 특성을 살펴보면 먼저 행정의 경우, 사업의 이니셔티브를 가졌지만 리더십을 발휘하지는 못했다. 이는 서울시와 각 구청간의 사업에 대한 이해의 차이, 현장 중심적 사업에서의 행정 역할에 대한 경험 부족 등에서 비롯되었다. 반면, 행정의 보조기관인 지역의 통 반장은 주민들의 대변인으로서 역할을 했을 뿐만 아니라 주민들에게 행정적 절차의 특성을 알리고 대응하도록 도와주었다. 그러나 이들 중심으로 그리고 이들과 주민간의 개인적 관계 속에서 의사소통이 이루어지면서 다양한 이해관계자의 의견이 외부화되고, 이를 다양한 방식으로 논의하는 의사소통의 민주성에는 오히려 한계가 있었다. 마지막으로 전문가는 골목길 경관 개선이라는 결과물 산출자의 역할뿐만 아니라 단계별 이해관계자들의 소통의 촉진과 갈등 해결 등 의사소통 촉진자로서의 역할을 수행했다. 전문가들은 이러한 역할을 새롭게 받아들였다. 대상지별 의사소통의 특성을 살펴보면 주택의 형태, 거주기간, 주택 소유 여부와 세입 방식에 따라 의사소통의 적극성에 있어 차이를 보였다. 본 연구에서 발견한 바를 세 가지로 정리할 수 있다. 첫 번째, 주거지의 특성과 인적 구성이 의사소통 과정에 영향을 주고, 이는 궁극적으로 결과물에도 영향을 준다는 것을 볼 수 있었다. 두 번째는 사업의 구조와 이해관계자들의 역할과의 관계에 대한 것이다. 본 연구에서 다룬 사업은 일상공간을 대상으로 함에도 불구하고 주민들의 필요에 따라 시작하기 보다는 사업의 기획과 진행 등 이니셔티브를 행정이 가졌다. 세 번째, 다수의 조경설계가들이 하나의 프로젝트에 참여하면서 전문가의 새로운 역할을 시도해 보았다는데 의의가 있다.

• 동의생리병리학회지
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• 제22권6호
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• pp.1359-1367
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• 2008

DSOM(Diagnosis System of Oriental Medicine) was made as a computerized assistant program for oriental medicine doctors to be able to diagnose with statistical basis. Then DSOM uses questionnaires filled out by subjects without enough explanatory guide. If the subject misunderstand the meaning of the passages, we might not rely on that result. So I designed this study to investigate the diagnostic correspondent rates between DSOM and practitioners. First, let the respondents answer to DSOM(DSOM-Ⅰ for the rest). After that, three doctors diagnosed the respondents and marked how much they had symptoms about 16 pathogenic factors in the score range 0${\sim}$5('0' means they didn't have that symptom, '1' means they had that symptom but mild, '3' means they had that symptom moderately, '5' means they had that symptom severely. And let the respondents answer to DSOM(DSOM-Ⅱ for the rest) again. Finally, we investigated the correspondent rates of diagnosis between DSOM-Ⅰ,Ⅱ and doctors'. We obtained conclusions as following. In the comparison of output frequency rate of the pathogenic factors, the difference between DSOM-Ⅰ and Ⅱ was 1%. In the correspondent rates of diagnosis between DSOM-Ⅰ,Ⅱ and doctors', In DSOM-Ⅰ and Ⅱ answered by subjects two times respectively, the correspondent rate was highest in insufficiency of Yang(陽虛) and liver(肝) as 93.2%, lowest in damp(濕) as 69.5% and showed 81.9% in all 16 pathogenic factors mean. In DSOM-Ⅰ and Ⅱ, and Doctors' diagnose, they showed the complete correspondent rates of 15.3${\sim}$61.0%, 15.3${\sim}$59.3% in individual pathogenic factor, 36.5%, 37.3% in all 16 pathogenic factors mean each, and within ${\pm}$1 errorrange, they showed the correspondent rates of 32.2${\sim}$93.2%, 35.6${\sim}$89.8% in individual pathogenic factor, 67.6%, 67.3% in all 16 pathogenic factors mean each, and within ${\pm}$2 error range, they showed the correspondent rates of 62.7${\sim}$98.3%, 71.2${\sim}$100% in individual pathogenic factor, 85.1 87.6%% in all 16 pathogenic factors mean each. In the correspondent rates of the severe case, In the cases that the Doctors' diagnostic score mean was over 3(the severity of disease is middle), there were deficiency of qi(氣虛), stagnation of qi(氣滯), blood stasis(血瘀), damp(濕), liver(肝), heart(心), spleen(脾) and they all showed the correspondent rates of over 60 except blood stasis(血瘀). In the cases that the weighed pathogenic factor was above 9, the correspondent rates were 50${\sim}$100%. deficiency of qi(氣虛), blood-deficiency(血虛), stagnation of qi(氣滯), blood stasis(血瘀), insufficiency of Yin(陽虛), insufficiency of Yang(陽虛), coldness(寒), heat (熱), damp(濕), dryness(燥), liver(肝), heart(心), spleen(脾), kidney(腎), phlegm(痰).

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제20권4호
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• pp.269-276
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• 2009

세기조절방사선치료(IMRT)뿐만 아니라 3차원 입체조형치료(3D-CRT)와 같이 광자선을 이용한 방사선 치료 기술은 방사선을 받아야 하는 표적의 면적을 충분히 증가시키면서, 동시에 정상 조직은 방사선으로부터 보호하기 위하여 정확한 선량 계산을 필요로 한다. Jaw 콜리메이터와 다엽 콜리메이터가 그러한 목적을 위해서 사용되어 왔다. 우리 기관에서 사용하는 피나클 치료계획시스템은 모델기반의 광자선량 알고리듬을 사용하기 때문에 Jaw 콜리메이터 투과계수(JTF)와 다엽 콜리메이터 투과계수(MLCTF)와 같은 모델변수들의 집합이 측정된 데이터로부터 결정된다. 그러나, 이러한 자동모델화과정에 의해서 얻어진 모델변수들이 직접 측정하여 얻은 것들과 다를 수 있는데, 이는 선량분포에 영향을 줄 수 있다. 그래서, 이 연구에서 우리는 피나클 치료계획시스템에서 자동모델화과정에 의해 얻은 JTF와 MLCTF를 평가하였다. 먼저 우리는 이 연구에서 Jaw 콜리메이터 투과계수(JTF)와 다엽 콜리메이터 투과계수(MLCTF)를 직접 측정하여 얻었는데, 이것은 물팬톰 내 기준깊이에서 조사면이 $0{\times}0\;cm^2$일 때의 선량과 $10{\times}10\;cm^2$일 때의 선량의 비로 얻었다. 또한, JTF와 MLCTF는 치료계획시스템내 자동모델화 과정에 의해서도 얻어서, 이 값들이 3차원 입체조형치료시에 선량에 어떠한 영향을 끼치는지 팬톰 연구와 환자 연구를 통해서 평가하였다. 직접 측정한 경우 JTF는 6 MV의 경우에 0.001966, 10 MV의 경우에는 0.002971이었고, MLCTF는 6 MV의 경우에 0.01657, 10 MV의 경우에 0.01925이었다. 한편, 자동모델화 과정에 의해 얻은 경우, JTF는 6 MV의 경우에 0.001983, 10 MV의 경우에는 0.010431이었고, MLCTF는 6 MV의 경우에 0.00188, 10 MV의 경우에 0.00453이었다. JTF와 MLCTF의 경우에 직접 측정한 것은 자동모델화 과정에 의해 얻은 값과 큰 차이를 보였으나, 6 MV와 10 MV의 선질을 고려하면, 보다 합리적이었고, 이러한 값의 차이는 낮은 선량의 영역에서 선량에 영향을 미쳤다. JTF와 MLCTF의 잘못된 값은 선량의 오차를 다소 발생시킬 수도 있기 때문에, JTF와 MLCTF를 자동모델화과정에 의해서 얻은 값과 직접 측정하여 얻은 값을 비교하는 것은 빔커미셔닝 단계에서 도움이 될 것이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권5호
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• pp.455-468
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• 1998

이 연구에서는 간질 환자의 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 공간정규화 기법으로 표준지도 위에 정규화한 후 표준지도의 해부학적 위치 정보를 이용하여 뇌기능영상의 영역을 자동적으로 분할하고 각 해부학적 위치의 F-18-FDG 섭취율을 추출하였다. 뇌 각 영역의 F-18-FDG 섭취율을 데이터베이스화한 것을 입력으로 하는 인공신경회로망을 구성하고 학습시켜 핵의학 전문의가 판독한 결과와 얼마나 일치되는지를 분석하였다. 핵의학 전문의 2명이 좌측측두엽간질(112명), 우측측두엽간질(81명) 혹은 정상(64명)으로 판독한 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 대상으로, 학습의 치우침을 줄이기 위해 각 질환 군에서 동일한 수(40명)를 선택하여 학습군을 구성하고 학습군을 제외한 정상 24명, 좌측측두엽간질 72명, 우측 측두엽간질 41명의 F-18-FDG PET을 시험군으로 하였다. 모든 영상을 SPM76을 이용하여 MNI 표준지도 위에 공간정규화하고 전체 뇌영역의 평균 계수를 100으로 정규화하였다. 영역 분할 프로그램을 개발하여 표준지도를 34개 영역으로 분할하고 모든 영상에서 각 뇌영역엔 대한 평균 계수를 추출하였다. 비선형 패턴분류에 효과적인 다층퍼셉트론 신경회로망 모델을 써서 오류역전파 알고리즘으로 학습시켰다. 한 층의 은닉층을 부여하고 은닉층의 뉴런 수를 5개부터 차츰 늘려가며 최적의 개수를 선택하였다. 초기 가중치와 바이어스 값은 무작위 값을 갖게 하였다. 출력단은 세 개의 뉴런을 갖고 각 뉴런은 입력이 정상이면 [1 0 0], 좌측측두엽간질이면 [0 1 0], 우측측두엽간질이면 [0 1 0]의 값을 탐 값으로 하였다. 뉴런의 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 입력단은 17개의 뉴런으로 구성하고 서로 마주보는 뇌영역의 계수 타이(오른쪽-왼쪽)를 입력으로 하였다 회로망의 학습 횟수를 10,000번으로 제한하여 오타의 허용치를 1로 설정하고 학습 횟수가 넘거나 오차가 허용치보다 작을 때 학습을 중단하게 하였다. 모멘텀과 적응형 학습율을 사용하여 신경회로망의 성능을 향상시키고 학습 속도를 빠르게 하였다. 모든 PET 영상에서 성공적으로 공간정규화 파라메터를 추출하여 표준지도에 정규화할 수 있었다 다층퍼셉트론 모델을 기반으로 한 인공신경회로망으로 27개의 은닉층 뉴런을 사용했을 때 최적의 결과를 얻을 수 있었다. 학습군에 대해서 1508번의 반복 학습을 시킨 결과 오차율 0%인 신경 회로망을 얻었으며 시험군에 대해 적용한 결과 전문가의 판독결과와 80.3%의 일치율을 보였다. 은닉층의 뉴런 수가 10개나 30개인 경우에도 학습군에 대해 오타율 0%인 신경회로망을 얻을 수 있었으며 이때의 시험군에 대한 일치율 역시 75∼80%의 값을 보였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제4권1호
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• pp.50-58
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• 1995

환경변화에 따른 작물생체의 반응을 근속하고 정확히 해석하기 위하여, 로드셀과 마이크로컴퓨터를 이용하여 수경조건에서 생체중을 비파괴적으로 연속측정할 수 있는 시스템을 개발 하였다. 또한 이 시스템을 이용하여 양액의 이온농도 및 명암 조건에 따른 상추의 생장반응을 조사 하였던 바, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 가. 작물의 생체중을 비파단 연속적으로 측정할 수 있는 이 장치의 측정오차는 측정범위 0-2000g에서 0.05%인 土1.0g 이하로 나타났다. 나. 로드셀에서 출력된 지시중량은 수면위의 생체중량과 잘 일치하였다. 다. 상추의 생체중은 정식후 18일에 정식 당시에 비해서 44배 정도 증가하였고, 상대생장율은 정식후 5일까지는 미약하였으나 이후에 급격히 높아져 정식후 13일에 최대에 달하여 29.6% day$^{-1}$ 이었다. 정식후 18일간의 상대생장율은 10.7-29.6% day$^{-1}$ 범위에 있었다. 라. 양액의 무기 이온 농도에 따른 상추의 생장량은 EC 1.4-2.2mS/cm 에서 가장 높았으며, EC 0.7 이하나 2.8 이상에서는 떨어졌는데, 특히 지하부의 생장량은 2.8 이상의 고농도에서 현저히 낮았다. 마. 양액의 이온 농도에 따른 생체중량의 증가속도는 정식후 7일까지는 큰 차이가 없었으나 이후 차이가 나기 시작하여 정식후 20일에는 양액의 이온농도에 따라 큰 차이가 있었다. 사. 암흑 처리후 12시간 까지는 정상적으로 생체중이 증가 하였으며, 이후 78시간까지도 완만한 증가 양상을 나타내었으나 그 이후에는 감소하는 경향이었다. 아. 명조건에서 암조건으로 환경이 변화함에 따라 생체중량은 급격히 증가하였고 반대의 조건에서는 일시적인 생체중 감소가 있었는데, 이와 같은 양상은 생육단계, 광조사 시각 및 시간을 달리하 여도 같은 경향이었다.음은 물론 식물안정화를 위해 도입되는 식물의 생육 개선에 효과가 있음을 확인할 수 있었다.서 기후인자와 인간영향을 어떻게 분리해 낼 것인지에 대한 문제점이 남는다. 예를 들어 화분분석의 경우 1차적인 환경변화에 따른 식생조성변화를 반영한다. 인간이 활발한 농경활동을 하게 되면서 주변식생을 제거하게 되고, 제거된 나대지에는 재배작물과 잡초들이 자라게 된다. 그리고 이들 화분은 주변 소택지에 퇴적물과 함께 퇴적되어 화분분석 결과 벼과(科)(Gramineae)와 문화지표수종이라 부르는 여뀌속(屬)(Persicaria), 국화과(科)(Composite), 쑥속(屬)(Artemisia), 쐐기풀속(屬)(Urtica) 등의 화분에 있어 확연한 조성변화를 보여준다. 그러나 화분을 이용한 분석은 토탄층이나 유기질 퇴적물이라는 한정된 토양에서만 분석이 가능하며, 조성변화에 있어서 역시 기후와 인간활동의 영향 모두를 반영하기 때문에 이를 구분해 주는 명확한 기준이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 다양한 대리자료 중 고고학 유적지에 적용 가능한 동식물 화석 및 미화석, 지리, 지질학적 자료에 어떠한 것들을 적용할 수 있는지를 살피고, 몇 가지 대리자료를 중심으로 선사인의 농경활동에 대해 살펴보고자 한다.avascular injection of the iodinated contrast materials.석 시기중 성공적인 착상성공율은 56%(71/126)였다..8H2O를 사용함으로써 host-guest적인 반응을 유도시키는데 있어 물의 가장 실용적이고 효과적인 수열용매임도 알았다. ZnSiO4:Mn, CaWO4, MgWO4와 같은 형광체 분말은 공업적으로 고상반응 또는 습식법에 의해 얻어지고 있으나 이들 방법에 있어서는 분쇄공정으로 인한 형광특성의 저하와 같은 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수열법을 이용하여 이들

• Asia pacific journal of information systems
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• 제19권2호
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• pp.157-178
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• 2009

Corporate credit rating is a very important factor in the market for corporate debt. Information concerning corporate operations is often disseminated to market participants through the changes in credit ratings that are published by professional rating agencies, such as Standard and Poor's (S&P) and Moody's Investor Service. Since these agencies generally require a large fee for the service, and the periodically provided ratings sometimes do not reflect the default risk of the company at the time, it may be advantageous for bond-market participants to be able to classify credit ratings before the agencies actually publish them. As a result, it is very important for companies (especially, financial companies) to develop a proper model of credit rating. From a technical perspective, the credit rating constitutes a typical, multiclass, classification problem because rating agencies generally have ten or more categories of ratings. For example, S&P's ratings range from AAA for the highest-quality bonds to D for the lowest-quality bonds. The professional rating agencies emphasize the importance of analysts' subjective judgments in the determination of credit ratings. However, in practice, a mathematical model that uses the financial variables of companies plays an important role in determining credit ratings, since it is convenient to apply and cost efficient. These financial variables include the ratios that represent a company's leverage status, liquidity status, and profitability status. Several statistical and artificial intelligence (AI) techniques have been applied as tools for predicting credit ratings. Among them, artificial neural networks are most prevalent in the area of finance because of their broad applicability to many business problems and their preeminent ability to adapt. However, artificial neural networks also have many defects, including the difficulty in determining the values of the control parameters and the number of processing elements in the layer as well as the risk of over-fitting. Of late, because of their robustness and high accuracy, support vector machines (SVMs) have become popular as a solution for problems with generating accurate prediction. An SVM's solution may be globally optimal because SVMs seek to minimize structural risk. On the other hand, artificial neural network models may tend to find locally optimal solutions because they seek to minimize empirical risk. In addition, no parameters need to be tuned in SVMs, barring the upper bound for non-separable cases in linear SVMs. Since SVMs were originally devised for binary classification, however they are not intrinsically geared for multiclass classifications as in credit ratings. Thus, researchers have tried to extend the original SVM to multiclass classification. Hitherto, a variety of techniques to extend standard SVMs to multiclass SVMs (MSVMs) has been proposed in the literature Only a few types of MSVM are, however, tested using prior studies that apply MSVMs to credit ratings studies. In this study, we examined six different techniques of MSVMs: (1) One-Against-One, (2) One-Against-AIL (3) DAGSVM, (4) ECOC, (5) Method of Weston and Watkins, and (6) Method of Crammer and Singer. In addition, we examined the prediction accuracy of some modified version of conventional MSVM techniques. To find the most appropriate technique of MSVMs for corporate bond rating, we applied all the techniques of MSVMs to a real-world case of credit rating in Korea. The best application is in corporate bond rating, which is the most frequently studied area of credit rating for specific debt issues or other financial obligations. For our study the research data were collected from National Information and Credit Evaluation, Inc., a major bond-rating company in Korea. The data set is comprised of the bond-ratings for the year 2002 and various financial variables for 1,295 companies from the manufacturing industry in Korea. We compared the results of these techniques with one another, and with those of traditional methods for credit ratings, such as multiple discriminant analysis (MDA), multinomial logistic regression (MLOGIT), and artificial neural networks (ANNs). As a result, we found that DAGSVM with an ordered list was the best approach for the prediction of bond rating. In addition, we found that the modified version of ECOC approach can yield higher prediction accuracy for the cases showing clear patterns.

• Radiation Oncology Journal
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• 제18권2호
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• pp.150-156
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• 2000

서론 :정위방사선치료는 높은 정밀도로 크기가 작고 구형인 병변에 국한하여 방사선을 조사할 수 있는 기술이지만 병변의 모양이 구형이 아닌 경우에는 병변 주변의 정상조직에 고선량의 방사선이 조사될 수 있다. 본 연구는 독립턱을 부분적으로 폐쇄하여 방사선량 분포를 개선하는 방법, 선량계산과 선량분포의 도시방법을 보고하고자 한다. 방법 :정위방사선치료 시의 호의 궤적상 병변은 방사선조사영역 내에 포함하면서 주변 정상조직을 최대한 차폐하도록 원형 콜리메이터와 독립턱 부분페쇄를 적절히 조합하였다. 물 펜톰과 마이크로 전리함을 이용하여 출력인자와 조직최대선량비를 측정하여 이론적 계산치와 비교하였다. 필름선량측정계를 이용하여 5 cm 깊이에서의 심부선량분포를 측정하여 계산치와 비교하였다. 이와 같은 측정자료를 자가 개발한 치료계획 프로그램에 반영하여 뇌전이 환자의 정위 방사선치료 선량계산과 도시에 적용하여 원형 콜리메이터만을 이용하였을 경우와 독립턱 부분폐쇄를 추가하였을 경우의 병변과 정상 뇌의 선량체적표를 각각 비교하였다. 결과 : 5.0 cm 직경의 원형 콜리메이터를 사용하고 한 쪽 독립턱을 중심축으로부터 30 mm, 15.5 mm, 8.6 mm, 0 mm 까지 열었을 때 측정한 출력인자와 조직최대선량비는 계산치와 각각 0.5%와 0.3%의 오차범위로 잘 부합하였다. 필름선량계로 얻은 5 cm 깊이의 심부선량분포도 역시 계산치와 잘 부합하였다. 자가 개발한 치료계획 프로그램으로 병변과 정상 뇌의 선량체적표를의 상호 비교를 통하여 독립턱 부분폐쇄를 적용한 경우에 있어서 보다 개선된 선량분포를 얻을 수 있음을 확인하였다. 결론 : 정위방사선치료에 있어서 독립턱의 부분폐쇄를 적용함으로써 보다 개선된 선량분포계획을 얻을 수 있으며 이를 적용하여 비교적 크기가 크고 모양이 불규칙한 병변에 대하여도 정위방사선치료를 확대 적용할 수 있겠다.

• 핵의학기술
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• 제21권1호
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• pp.76-82
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• 2017

전신 뼈 스캔은 핵의학에서 가장 많은 비중을 차지하는 검사 중 하나이다. 기본적으로 전면상과 후면상을 동시에 획득하는데, 때때로 전면상과 후면상만으로는 병소를 분간하기 어려울 때가 있다. 이러한 경우 SPECT/CT나 추가 정적 영상을 통한 병소의 정확한 위치 확인이 중요하며, 추가 촬영 여부에 대한 최초 판단은 주로 방사선사에 의해 이루어진다. 이에 본원에서는 방사선사의 업무 능력 함양을 위한 다양한 개선활동이 이루어져 왔고, 본 연구에서는 방사선사의 교육 및 표준화된 업무 프로세스 적용이 전신 뼈 스캔 오류 감소에 어떠한 영향을 미치는지 확인하고자 한다. 새로운 프로세스 적용을 위해 몇 가지 시스템이 순차적으로 도입되었다. 첫 번째는 의국 교육 및 테스트의 시행, 두 번째는 추가 촬영이 예상되는 환자를 분류하여 촬영 전에 방사선사가 미리 확인할 수 있는 사전 여과 시스템 도입, 마지막으로 판독의가 방사선사에게 직접 촬영 영상에 대해 피드백 할 수 있는 NMQA라는 커뮤니케이션 시스템을 적용하였다. 결과 확인을 위해 2014년 1월부터 2016년 12월까지 서울아산병원 핵의학과를 내원한 전신 뼈 스캔 환자를 대상으로 조사하였다. 조사 기간 동안 전체 전신 뼈 스캔 대비 NMQA가 전송된 검사 건수를 백분율로 산출하였다. 연간 발생량은 2014년 141건, 2015년 88건, 2016년 86건으로 집계되었고 NMQA 발생률은 2014년 0.88%, 2015년 0.53%, 2016년 0.45%로 감소하였다. 새로운 프로세스가 적용된 2014년 이후 NMQA 발생률이 감소하는 경향을 보였다. 다만 통계적으로 유용성을 확인하기까지는 데이터가 부족하여 향후에도 지속적인 데이터 축적이 필요할 것으로 생각한다. 본 연구를 통해 전신 뼈 스캔 영상 질 향상을 위해 표준화된 업무와 교육의 필요성을 확인하였고 향후에도 지속적인 연구와 관심으로 업데이트가 필요하다고 사료된다.