• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제19권2호
• /
• pp.117-137
• /
• 2009

Recently, intelligent traffic information systems have enabled people to forecast traffic conditions before hitting the road. These convenient systems operate on the basis of data reflecting current road and traffic conditions as well as distance-based data between locations. Thanks to the rapid development of ubiquitous computing, tremendous context data have become readily available making vehicle route planning easier than ever. Previous research in relation to optimization of vehicle route planning merely focused on finding the optimal distance between locations. Contexts reflecting the road and traffic conditions were then not seriously treated as a way to resolve the optimal routing problems based on distance-based route planning, because this kind of information does not have much significant impact on traffic routing until a a complex traffic situation arises. Further, it was also not easy to take into full account the traffic contexts for resolving optimal routing problems because predicting the dynamic traffic situations was regarded a daunting task. However, with rapid increase in traffic complexity the importance of developing contexts reflecting data related to moving costs has emerged. Hence, this research proposes a framework designed to resolve an optimal route planning problem by taking full account of additional moving cost such as road traffic cost and weather cost, among others. Recent technological development particularly in the ubiquitous computing environment has facilitated the collection of such data. This framework is based on the contexts of time, traffic, and environment, which addresses the following issues. First, we clarify and classify the diverse contexts that affect a vehicle's velocity and estimates the optimization of moving cost based on dynamic programming that accounts for the context cost according to the variance of contexts. Second, the velocity reduction rate is applied to find the optimal route (shortest path) using the context data on the current traffic condition. The velocity reduction rate infers to the degree of possible velocity including moving vehicles' considerable road and traffic contexts, indicating the statistical or experimental data. Knowledge generated in this papercan be referenced by several organizations which deal with road and traffic data. Third, in experimentation, we evaluate the effectiveness of the proposed context-based optimal route (shortest path) between locations by comparing it to the previously used distance-based shortest path. A vehicles' optimal route might change due to its diverse velocity caused by unexpected but potential dynamic situations depending on the road condition. This study includes such context variables as 'road congestion', 'work', 'accident', and 'weather' which can alter the traffic condition. The contexts can affect moving vehicle's velocity on the road. Since these context variables except for 'weather' are related to road conditions, relevant data were provided by the Korea Expressway Corporation. The 'weather'-related data were attained from the Korea Meteorological Administration. The aware contexts are classified contexts causing reduction of vehicles' velocity which determines the velocity reduction rate. To find the optimal route (shortest path), we introduced the velocity reduction rate in the context for calculating a vehicle's velocity reflecting composite contexts when one event synchronizes with another. We then proposed a context-based optimal route (shortest path) algorithm based on the dynamic programming. The algorithm is composed of three steps. In the first initialization step, departure and destination locations are given, and the path step is initialized as 0. In the second step, moving costs including composite contexts into account between locations on path are estimated using the velocity reduction rate by context as increasing path steps. In the third step, the optimal route (shortest path) is retrieved through back-tracking. In the provided research model, we designed a framework to account for context awareness, moving cost estimation (taking both composite and single contexts into account), and optimal route (shortest path) algorithm (based on dynamic programming). Through illustrative experimentation using the Wilcoxon signed rank test, we proved that context-based route planning is much more effective than distance-based route planning., In addition, we found that the optimal solution (shortest paths) through the distance-based route planning might not be optimized in real situation because road condition is very dynamic and unpredictable while affecting most vehicles' moving costs. For further study, while more information is needed for a more accurate estimation of moving vehicles' costs, this study still stands viable in the applications to reduce moving costs by effective route planning. For instance, it could be applied to deliverers' decision making to enhance their decision satisfaction when they meet unpredictable dynamic situations in moving vehicles on the road. Overall, we conclude that taking into account the contexts as a part of costs is a meaningful and sensible approach to in resolving the optimal route problem.

• 대한방사선치료학회지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.179-186
• /
• 2016

목 적 : 분할치료간(Interfraction) 움직임에 의한 오류가 많은 직장과 방광 그리고 전립선의 변화를 MR영상을 기반으로 분석하여 보정치료계획(adaptive plan) 없이 SBRT 선량제한을 충족하는지 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 본원에서 ViewRay MRIdian System(ViewRay, ViewRay Inc., Cleveland, OH, USA)을 이용하여 전립선암에 총 선량이 70 Gy, 28회의 분할치료인 IMRT 치료를 시행한 환자 5명을 대상으로 하였다. 기존 치료방법을 가정하기 위해 ViewRay 모의치료계획과 동일한 날짜와 조건으로 촬영한 전산화단층촬영(Computed Tomography, 이하 CT)영상에 초기 치료계획을 생성하였고, 전산화치료계획은 Eclipse(Ver 10.0.42, Varian, USA)를 이용하였다. 분할치료간(Interfraction) 장기 변화를 분석하기 위해 치료계획용 CT영상에 각 5회 치료 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, 이하 MRI)을 Registration 한 후, 초기 치료계획을 각 치료영상에 적용하여 선량체적곡선 변화와 각 장기의 절대용적 변화를 측정하였다. 처방선량은 5회에 걸쳐 PTV에 총 선량이 $V_{36.25}$ Gy $${\geq_-}$$ 95%가 되도록 하였고, 전립선 SBRT 선량제한의 충족 여부를 확인하기 위하여 직장과 방광의 $V_{100%}$, $V_{90%}$, $V_{80%}$ $V_{50%}$을 측정하였으며, CTV의 $V_{100%}$, $V_{95%}$, $V_{90%}$도 측정하였다. 결 과 : 총 5회의 CTV, 직장, 방광의 선량평균값은 5명 모두 SBRT 선량제한을 충족하였으나 각 치료 영상을 분석한 결과 1회 이상 선량제한을 초과하는 경우도 나타났다. 초기 치료계획과 분할치료의 MR영상을 비교하여 절대용적 변화를 측정한 결과 직장에서 최대 1.72배, 방광에서 최대 2.0배 차이를 보였다. 직장의 경우 초기 치료계획에서 5명의 측정값이 평균 $V_{100%}=0.32%$, $V_{90%}=3.33%$, $V_{80%}=7.71%$, $V_{50%}=23.55%$로 선량한도 이하로 계획 되었으나, 실제 분할치료 중 최대 3회까지 선량한도를 초과하기도 하였다. 방광의 경우도 초기 치료계획의 절대용적이 평균 117.9 cc 였으나 실제 치료 5회 평균용적은 79.2 cc 로 나타났다. CTV의 경우 방광과 직장의 용적 변화 등으로 인해 5 mm 여백을 포함한 PTV에 치료계획을 세웠음에도 불구하고 100% 처방선량 영역을 벗어나기도 하였다. 결 론 : 본 연구에서는 5회 치료 평균으로 분석한 결과 선량한도를 벗어난 경우는 없었으나, 각각의 분할치료에서는 직장과 방광의 오차가 비교적 큰 것을 확인 할 수 있었다. 그러므로 전립선암 SBRT를 시행하기 위해서는 선량 전달 정확성에 더욱 신중을 기해야 한다. 이를 위해서는 실시간 영상추적과 보정치료계획이 필수적이며 이것은 모든 방사선 치료가 궁극적으로 나아가야 할 방향으로 사료된다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.69-76
• /
• 2013

세계적으로 전파력과 병원성이 높은 신종인플루엔자, 조류독감 등과 같은 전염병이 증가하고 있다. 전염병이란 특정 병원체(pathogen)로 인하여 발생하는 질병으로 감염된 사람으로부터 감수성이 있는 숙주(사람)에게 감염되는 질환을 의미한다. 전염병의 병원체는 세균, 스피로헤타, 리케차, 바이러스, 진균, 기생충 등이 있으며, 호흡기계 질환, 위장관 질환, 간질환, 급성 열성 질환 등을 일으킨다. 전파 방법은 식품이나 식수, 곤충 매개, 호흡에 의한 병원체의 흡입, 다른 사람과의 접촉 등 다양한 경로를 통해 발생한다. 전 세계의 대부분 국가들은 전염병의 전파를 예측하고 대비하기 위해서 수학적 모델을 사용하고 있다. 하지만 과거와 달리 현대 사회는 지상과 지하 교통수단의 발달로 전염병의 전파 속도가 매우 복잡하고 빨라졌기 때문에 우리는 이를 예방하기 위한 대책 마련의 시간이 부족하다. 그러므로 전염병의 확산을 막기 위해서는 전염병의 전파 경로를 예측할 수 있는 시스템이 필요하다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해서 전염병의 실시간 감시 및 관리를 위한 전염병의 감염 경로 추적 및 예측이 가능한 통합정보 시스템을 구현하였다. 이 논문에서는 전염병의 전파경로 예측에 관한 부분을 다루며, 이 시스템은 기존의 수학적 모델인 Susceptible - Infectious - Recovered (SIR) 모델을 기반으로 하였다. 이 모델의 특징은 교통수단인 버스, 기차, 승용차, 비행기를 포함시킴으로써, 도시내 뿐만 아니라 도시간의 교통수단을 이용한 이동으로 사람간의 접촉을 표현할 수 있다. 그리고 한국의 지리적 특성에 맞도록 실제 자료를 수정하였기 때문에 한국의 현실을 잘 반영할 수 있다. 또한 백신은 시간에 따라서 투여 지역과 양을 조절할 수 있기 때문에 사용자가 시뮬레이션을 통해서 어느 시점에서 어느 지역에 우선적으로 투여할지 백신을 컨트롤할 수 있다. 시뮬레이션은 몇가지 가정과 시나리오를 기반으로 한다. 그리고 통계청의 자료를 이용해서 인구 이동이 많은 주요 5개 도시인 서울, 인천국제공항, 강릉, 평창, 원주를 선정했다. 상기 도시들은 네트워크로 연결되어있으며 4가지의 교통수단들만 이용하여 전파된다고 가정하였다. 교통량은 국가통계포털에서 일일 교통량 자료를 입수하였으며, 각도시의 인구수는 통계청에서 통계자료를 입수하였다. 그리고 질병관리본부에서는 신종인플루엔자 A의 자료를 입수하였으며, 항공포털시스템에서는 항공 통계자료를 입수하였다. 이처럼 일일 교통량, 인구 통계, 신종인플루엔자 A 그리고 항공 통계자료는 한국의 지리적 특성에 맞도록 수정하여 현실에 가까운 가정과 시나리오를 바탕으로 하였다. 시뮬레이션은 신종인플루엔자 A가 인천공항에 발생하였을 때, 백신이 투여되지 않은 경우, 서울과 평창에 각각 백신이 투여된 경우의 3가지 시나리오에 대해서, 감염자가 피크인 날짜와 I (infectious)의 비율을 비교하였다. 그 결과 백신이 투여되지 않은 경우, 감염자가 피크인 날짜는 교통량이 가장 많은 서울에서 37일로 가장 빠르고, 교통량이 가장 적은 평창에서 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 서울에서 가장 높았고, 평창에서 가장 낮았다. 서울에 백신이 투여된 경우, 감염자가 피크인 날짜는 서울이 37일로 가장 빨랐으며, 평창은 43일로 가장 느렸다. 그리고 I의 비율은 강릉에서 가장 높으며, 평창에서 가장 낮았다. 평창에 백신을 투여한 경우, 감염자가 피크인 날짜는 37일로 서울이 가장 빠르고 평창은 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 강릉에서 가장 높았고, 평창에서는 가장 낮았다. 이 결과로부터 신종인플루엔자 A가 발생하면 각 도시는 교통량에 의해 영향을 받아 확산된다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 전염병 발생시 전파 경로는 각 도시의 교통량에 따라서 달라지므로, 교통량의 분석을 통해서 전염병의 전파 경로를 추적하고 예측함으로써 전염병에 대한 대책이 가능할 것이다.