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MITRE ATT&CK 모델을 이용한 사이버 공격 그룹 분류 (Cyber attack group classification based on MITRE ATT&CK model)

  • 최창희;신찬호;신성욱
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.1-13
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    • 2022
  • 정보통신 환경의 발전으로 인하여 군사 시설의 환경 또한 많은 발전이 이루어지고 있다. 이에 비례하여 사이버 위협도 증가하고 있으며, 특히 기존 시그니처 기반 사이버 방어체계로는 막는 것이 어려운 APT 공격들이 군사 시설 및 국가 기반 시설을 대상으로 빈번하게 이루어지고 있다. 적절한 대응을 위해 공격그룹을 알아내는 것은 중요한 일이지만, 안티 포렌식 등의 방법을 이용해 은밀하게 이루어지는 사이버 공격의 특성상 공격 그룹을 식별하는 것은 매우 어려운 일이다. 과거에는 공격이 탐지된 후, 수집된 다량의 증거들을 바탕으로 보안 전문가가 긴 시간 동안 고도의 분석을 수행해야 공격그룹에 대한 실마리를 겨우 잡을 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 탐지 후 짧은 시간 내에 공격그룹을 분류해낼 수 있는 자동화 기법을 제안하였다. APT 공격의 경우 일반적인 사이버 공격 대비 공격 횟수가 적고 알려진 데이터도 많지 않으며, 시그니처 기반의 사이버 방어 기법을 우회하도록 설계가 되어있으므로, 우회가 어려운 공격 모델 기반의 탐지 기법을 기반으로 알고리즘을 개발하였다. 공격 모델로는 사이버 공격의 많은 부분을 모델링한 MITRE ATT&CK®을 사용하였다. 공격 기술의 범용성을 고려하여 영향성 점수를 설계하고 이를 바탕으로 그룹 유사도 점수를 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 Top-5 정확도 기준 72.62%의 확률로 공격 그룹을 분류함을 알 수 있었다.

엔트로피 가중치를 활용한 지역별 홍수취약도 기반의 서울지역 강우기준 산정기법 (Development for rainfall classification based on local flood vulnerability using entropy weight in Seoul metropolitan area)

  • 이선미;최영제;이은경;지정원;이재응
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권4호
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    • pp.267-278
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    • 2022
  • 최근 국내에서는 집중호우로 인해 홍수피해가 자주 발생하고 있으며 피해규모가 증가하고 있다. 특히 도시지역은 인구와 재산이 밀집되어 있어 홍수에 매우 취약한 지역이며, 매년 하수관거 설계빈도 이상의 강우 발생 등으로 인해 내수침수 피해가 발생하고 있다. 각 지자체에서는 홍수피해 저감을 위해 기상청에서 전국적으로 동일한 강우기준에 따라 발령하는 호우특보를 통해 홍수피해 대비 및 대응을 실시하고 있다. 하지만 서울특별시는 25개 자치구가 밀집되어 있지만 자치구별로 기후, 지형, 방재 등 지역특성 및 홍수피해 특성이 상이한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 서울특별시 25개 자치구를 대상으로 지역특성을 고려한 엔트로피 가중치 및 유클리드 거리를 활용하여 자치구별 홍수취약도를 산정하고, 확률강우량 및 과거 홍수피해 강우량을 기반으로 강우기준을 산정하였다. 그 결과 자치구별 2단계 강우기준은 기상청의 호우주의보 기준, 4단계 강우기준은 호우특보 기준과 크게 차이가 나지 않는 것으로 분석되었다. 또한 기후노출이 높고 적응도가 낮은 서울 북부지역이 상대적으로 홍수취약도가 높아 강우기준이 낮게 산정되었다. 이에 따라 서울 북부지역은 상대적으로 낮은 강우기준에 따라 선제적으로 홍수대응이 가능할 것으로 판단된다. 향후 지역특성 및 피해특성을 고려하여 산정된 자치구별 강우기준을 활용하여 기상예측자료의 적용성을 검토하고, 선제적인 홍수대응방안 마련을 위한 연구를 수행할 예정이다.

경기변동이 자영업이행에 미치는 영향의 연령집단별 차이 -구축가설과 유인가설을 중심으로- (The effects of push factors on transition into self-employment across age groups - Focusing on push hypothesis and pull hypothesis -)

  • 지은정
    • 사회복지연구
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    • 제43권2호
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    • pp.141-178
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    • 2012
  • 우리나라 노동시장은 자영업의 비중이 크고 연령집단에 따라 자영업 비중의 차이가 크지만, 경기변동이 자영업 이행에 미치는 영향의 연령집단별 차이에 대한 연구는 미흡하다. 이에 본 연구는 한국노동패널 5~11차 자료를 활용하여 구축가설과 유인가설을 중심으로 분석하였다. 분석결과, 실업률이 높을수록 자영업 이행률이 높아져 구축가설을 지지한다. 기업가 정신의 발현보다는 노동시장여건의 악화로 자영업으로 밀려난 것으로 볼 수 있다. 연령집단별로 보면, 청년층에 비해 30대와 40대의 자영업 이행률이 높다. 경제활동이 왕성한 30~40대가 주변부 노동시장에 진입할 확률이 높아서, 자영업이 특정 연령계층의 문제가 아님을 알 수 있다. 또한 40대의 자영업 이행은 직업기회가 제한될 때 급증하여, 경기불황에 자영업으로 밀려가는 것으로 나타났다. 40대의 고용이 경기변동에 취약한 것을 말해준다.

다차원 분석방법을 활용한 중소규모 공동주택 건축심의 의견의 경향과 비정형 데이터로서의 특성분석 (Multidimensional Analysis of Unstructured Data and Trends in Architectural Review Opinions of Small and Medium-Sized Apartment Projects )

  • 김진희;황태언;김재식;허영기
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제24권6호
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    • pp.74-80
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    • 2023
  • 본 연구는 국내 1인 가구수가 증가함에 따라 중소규모 공동주택에 대한 정책적 관심이 높아지는 가운데, 해당 사업 유형의 사업주들이 대비하기 가장 어려운 리스크로 건축심의가 지적되고 있다. 본 연구는 B도시의 25개 중소규모 공동주택 프로젝트에 대해 다차원 분석방법을 적용하여 건축심의 의견의 경향과 비정형데이터로서 건축심의 의견의 특성을 분석하였다. 대응분석 및 MDS 분석을 실시한 결과, 선행연구와 동일하게 B도시의 건축심의 의견은 주로 상위분류에서 '구조'와 '계획'에 관련된 키워드가 주를 이루었다. 즉, 모든 키워드의 출현빈도수 대비 각 상위분류의 빈도수의 합은, 선행연구의 직접분류결과는 '구조' 40%, '계획' 27%이며, 본 연구의 분석결과는 '구조' 44%, '계획' 39%인 것으로 나타났다. MDS모델의 적합도는 34.4%로 비교적 낮은 편이나, 대응분석을 통해 확인한 결과 건축심의의 비정형적 자료의 특성에 기인한 것으로 확인하였다. 또한, 본 연구에서 분석한 건축심의 의견과 같은 비정형적 데이터는 심의위원의 주관과 지자체별 양식에 따라 다양한 데이터의 조합과 출현이 이루어지며, 주로 언급되는 단어와 전혀 다른 키워드가 등장할 수 있어 첨도가 낮고 왜도가 높은 확률분포적 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구는 일부 한계점이 있으나, 비정형 데이터로서 건축심의 의견의 특징을 도출해내었으며 추후 세부분석을 위한 기초 연구로서 활용 될 수 있을 것이다.

수학적 사고력에 관한 인지신경학적 연구 개관 (A Review of the Neurocognitive Mechanisms for Mathematical Thinking Ability)

  • 김연미
    • 인지과학
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    • 제27권2호
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    • pp.159-219
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    • 2016
  • 수학적 사고력은 STEM(science, technology, engineering, mathematics) 분야에서의 학업적인 성취와 과학기술의 혁신에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 학제 간 연구 분야인 수 인지(numerical cognition) 및 수학적 인지와 관련된 최근의 인지신경학적 연구 결과들을 종합하여 개관하였다. 첫째로 수학적 사고의 기초가 되는 뇌 기제의 위치와 정보처리 메커니즘을 확인하였다. 수학적 사고는 영역 특정적(domain specific)인 기능인 수 감각과 시공간적 능력뿐만 아니라 영역 일반적(domain general)인 기능인 언어, 장기기억, 작업 기억(working memory) 등을 기초로 하며 이를 토대로 추상화, 추론 등의 고차원적인 사고를 한다. 이 중에서 수 감각과 시공간적 능력은 두정엽(parietal lobe)을 기반으로 한다. 두 번째로는 수학적 사고 능력에서 관찰되는 개인 차이에 대하여 고찰하였다. 특히 수학 영재들의 신경학적인 특성을 신경망 효율성(neural efficiency)의 관점에서 고찰해 보았다. 그 결과 높은 지능이란 두뇌가 얼마나 많이 일하느냐가 아니라 얼마나 효율적으로 일하는가에 달렸다는 사실을 확인하였다. 수학 영재들의 또 다른 특성은 좌반구와 우반구 간의 연결과 반구 내에서 전두엽과 두정엽의 연결이 뛰어나다는 사실이다. 세 번째로는 학습과 훈련, 그리고 성장에 따른 변화 및 발전에 대한 분석이다. 개인이 성장하며, 수학 학습과 훈련을 하게 될 때 이에 따라 두뇌 피질에서도 변화가 반영되어 나타난다. 그 변화를 피질에서의 활성화 수준의 변화, 재분배, 구조적 변화라는 관점에서 해석하였다. 이 중에서 구조적 변화는 결국 신경 가소성(neural plasticity)을 의미한다. 마지막으로 수학적 창의성은 수학적 지식(개념)을 기초로 하여 수학적 개념들을 결합하는 단계가 요구되며, 그 후 결합된 개념들 중에서 심미적인 선택을 통해 수학적 발명(발견)으로 연결된다. 전문성이 높아질수록 결합과 선택이라는 두 단계가 더욱 중요해진다.

코스닥 상장 시 실패위험 결정요인과 주가반응에 관한 연구 (Determinants of IPO Failure Risk and Price Response in Kosdaq)

  • 오성배;남삼현;이화득
    • 벤처창업연구
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    • 제5권4호
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    • pp.1-34
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    • 2010
  • 우리나라 코스닥 시장은 1996년 처음 생긴 이래 상당한 양적 성장은 해왔으나 투자자의 두터운 신뢰를 받지 못하는 실정이다. 건전한 기업을 발굴하여 육성하고 코스닥 시장이 투자자들에게 신뢰를 주기 위해서는 코스닥 상장기업의 정확한 가치평가와 기업 생존 가능성 평가는 매우 중요하지만 코스닥 기업을 대상으로 실패위험을 분석한 논문은 많지 않은 실정이다. 본 연구에서는 코스닥 상장 시 기업의 실패위험 결정요인을 조사하고 이 실패위험이 주가에 반영되는지 분석하였다. 신규상장 시 실패위험 결정요인은 신규상장기업의 특성인 주관등록사와 회계감사인의 명성, 공모가와 공모규모, 기업의 나이 등을 고려하여 분석하였다. 또한 신규상장 시 실패위험이 상장 후 주가성과와 관련되는지 분석하였다. 표본은 코스닥 상장 폐지된 기업 중 인터넷 기업을 제외하고 부실과 관련된 86개 실패 기업과 실패기업과 같은 산업에 속하는 569개 건전기업을 선정하여 연구에 사용하였다. 실패위험 결정요인 분석에는 로짓모형을 이용하였다. 연구결과는 신규상장 시 실패위험 결정요인은 신규상장기업의 특성인 공모규모, 회계감사인의 명성, 기업의 나이 등이 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 재무레버리지는 실패위험에 유의한 영향을 주는 변수이지만 선행연구에서 유의한 변수로 지적된 기업규모나 수익성 변수는 실패위험에 유의한 영향을 주지 않는 것으로 나타나 신규상장 시 실패위험 분석에서는 신규상장기업의 특성을 반영하는 모형이 유효하다고 볼 수 있다. 신규상장시 실패위험과 상장 후 주가성과와의 관계 분석에서는 유의한 음(-)의 관련성이 나타나 비 인터넷기업의 실패위험이 주가에 반영된다고 해석할 수 있다. 코스닥 신규상장기업의 생존가능성이 낮은 편이며 정부의 각종 지원을 받는 벤처기업이 실패하는 경우 투자자들에게 극심한 손해를 끼칠 수 있고 나아가 경제에 악영향을 미칠 수 있기 때문에 본 연구의 결과는 정부의 규제당국이나 신용분석을 담당하는 실무자에게 상당한 도움이 될 것으로 생각된다.

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미시적 주행행태를 반영한 후미추돌위험 평가모형 개발 (Development of the Risk Evaluation Model for Rear End Collision on the Basis of Microscopic Driving Behaviors)

  • 정성봉;송기한;박창호;전경수;고승영
    • 대한교통학회지
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    • 제22권6호
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    • pp.133-144
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    • 2004
  • 안전측면에서 교통류를 효율적으로 운영${\cdot}$관리하기 위해서는 교통류의 위험정도를 명확하게 판단할 수 있는 기준 및 모형개발이 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 불완전한 추종으로 인해 발생할 수 있는 교통류 위험을 후미추돌위험의 관점에서 파악하였다. 과거 사고 예측 및 도로위험도 평가모형의 경우 운전자 반응을 고려하지 않았기 때문에, 모형의 신뢰성에 다소 문제가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위해 사고발생 가능성이라는 개념을 도입함으로써 위험과 사고 사이에 존재하는 운전자 반응을 모형에 반영하였다. 즉, 추종이론 및 안정성 이론을 바탕으로 후미추돌과 관련된 미시적 변수 즉, 운전자의 반응시간과 감속도를 반영하여 운전자를 고려한 모형을 개발하였다. 위험도를 대표할 수 있는 지표 개발을 위해 소음영향평가에서 사용되는 척도를 활용하였으며, 상대적인 위험도 우위를 평가하기 위해 위험강도 및 지속시간을 고려한 ‘등가위험도’를 개발하였다. 서울시 도시고속도로를 대상으로 직접 실험${\cdot}$조사를 수행하였으며, 미시적 교통류 자료수집을 위해 직접 실험차량을 제작하였다. 수집된 자료를 바탕으로 구간별, 차로별, 교통상황별 위험도를 도출하였다. 모형에 의해 도출된 위험도를 해당구간에서 수집된 차로별 사고자료와 비교하여 본 결과, 교통상황 및 사고자료 패턴과 일치하는 결과를 보여주었다. 본 연구에서 개발된 모형은 안전진단 및 도로설계에서부터 첨단안전차량 제어알고리즘의 안전성평가에 이르기가지 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

비선형회귀 분석을 통한 난지형 마늘의 적지기준 설정연구 (Setting Criteria of Suitable Site for Southern-type Garlic Using Non-linear Regression Model)

  • 최원준;김용석;심교문;허지나;조세라;강민구
    • 한국농림기상학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.366-373
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    • 2021
  • 본 연구는 현장관측자료의 분석을 통해 현장데이터 기반 생육적온 분석 및 재배적지 분석 기준을 제시하고자 하였다. 연구에 활용된 현장 데이터는 고흥, 남해, 신안, 창녕, 해남 등 5개 지역의 난지형 마늘 생산량데이터를 구득하였으며, 관측소별 관측값을 역거리 가중법(Inverse Distance Weighted)를 통해 지역내 농경지 기온데이터를 추출하였다. 데이터 분석에 활용된 기간은 2010년부터 2019년까지 10년간 데이터를 활용하였다. 조사된 생산량과 기온의 국소(Kernel)회귀분석을 통해 생육적온을 분석하였으며, 대역폭에 따라 0.8(18.781℃), 0.9(18.930℃), 1.0(19.542℃), 1.1(20.165℃), 1.2(21.042℃)이었다. 생육적온의 검증 및 재배적지 기준 적용을 위해 온도반응모델을 진행하였다. 분석된 생육적온과 생산량데이터 간의 회귀 분석 및 상관 분석을 수행결과 결정계수(R2)는 0.325~0.438로 분석되었으며, 상관관계 분석에서는 유의 확률 0.001 수준에서 상관계수 0.57~0.66로 분석되었다. 전체적으로 대역폭이 증가함에 따라 결정 계수가 더 높아졌으나 대역폭 1.0을 제외한 모든 대역폭에서는 편향된 결과로 일부 데이터가 모델에 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 이에 비선형분석을 통해 모든 데이터가 평이하게 반영된 모델인 대역폭 1.0이 본 연구 목적에 적합한 것으로 분석되었다.

이진 분류문제에서의 딥러닝 알고리즘의 활용 가능성 평가 (Feasibility of Deep Learning Algorithms for Binary Classification Problems)

  • 김기태;이보미;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.95-108
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    • 2017
  • 최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

비소세포성 폐암에서 3차원 입체조형 방사선 치료 성적 (Clinical Experience of Three Dimensional Conformal Radiation Therapy for Non-Small Cell Lung Cancer)

  • 최은경;이병용;강원철;노영주;정원규;안승도;김종훈;장혜숙
    • Radiation Oncology Journal
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    • 제16권3호
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    • pp.265-274
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    • 1998
  • 목적 : 비소세포성 폐암에서 새로운 치료방법으로 대두되고 있는 3차원 입체조형 방사선 치료(Three dimensional conformal radiotherapy, 3DCRT)의 임상적용 가능성과 기존의 치료법에 비한 장점을 찾고자 1994년부터 전향적 연구를 시행하였다. 본 연구는 1) 가장 효과적인 3차원 입체조형 치료 방법의 개발, 2) 가능한 총 치료 선량증가, 3) 선량 증가에 따른 방사선 폐렴 발생 위험군 예측, 4) 선량증가에 따른 국소관해 및 생존율 향상을 목적으로 하였다. 대상 및 방법 : 1996년 12월까지 수술이 불가능하다고 판정된 95명의 환자(stage I: 4명, stage II; 1명, stage IIIa; 14명, stage IIIb; 76명)에 대하여 3차원 입체조형 치료를 시행하였다. 3차원입체조형 치료를 위하여 고정기구를 이용하여 앙와위 혹은 복와위 상태로 자세를 고정한 다음 CT-simulator를 이용하여 5 mm간격으로 CT 영상을 얻고 GTV (Gross Tumor Volume), CTV (Clinical Target Volume), PTV(Planning Target Volume)를 정한 후 3차원 치료계획용 컴퓨터를 이용하여 치료계획을 세웠다. 방사선 치료는 육안적 종양과 림프절을 포함하는 부위에 36-40 Gy를 AP-PA로 치료한 후 25-34 Gy의 3차원 입체조형 치료를 추가조사하여 총 65-70 Gy를 시행하였다. 이중 78명 (82.1$\%$)의 환자는 2회의 MVP (Mitomycin C, Vinblastine, Cisplatin) 복합항암요법을 동시에 시행하였다. 3차원 입체조형 치료 계획은 1) 표적 부위의 3차원 선량분포, 2) DVH (Dose Volume Histogram), 3) NTCP (Normal Tissue Complication Probability)를 이용하여 기존의 2차원 통상 치료 계획과 비교하였다. 결과 : 78명의 환자에서는 4-8 조사영역을 이용하는 비동일 평면 입체조형 치료 (Non-coplanar 3DCRT) 방법을 사용하였으며 17명에서는 Coplanar segmented 3DCRT 방법으로 치료하였다. 거의 모든 환자에서 표적부위에 100$\%$의 선량 조사가 가능하였으며 심장에 대한 DVH 분석결과 좌폐하엽 부위 종양 치료시에는 특히 3차원 입체조형 치료가 심장 선량을 줄여줌을 알수 있었다. 3차원 입체조형 치료에 의한 동측폐의 NTCP 평균값은 0.26 (0.17-0.43)으로 2차원 통상 치료의 NTCP 평균값 0.38 (0.27-0.66)에 비하여 부작용이 생길 확률이 32$\%$ 줄어들었다. 치료 결과는 26$\%$(25/95)의 환자에서 완전관해를 보였으며 53$\%$ (50/95)에서는 부분관해를 보여 전체 79$\%$의 환자에서 부분관해 이상의 반응을 보였다. 1기와 2기 환자 5명을 제외한 3기 환자 90명의 1년과 2년 생존율은 62.6$\%$와 35.2$\%$로 같은 기간에 2차원 통상치료로 치료받은 환자의 1년과 2년 생존율 51.9$\%$와 26.8$\%$에 비하여 다소 증가 되었으나 통계적으로 유의한 차이를 보이지는 않았다. 치료후 19명 (Grade 1:8, Grade 2:11)의 환자에서 방사선 폐렴이 발생하였으나 steroid 치료후 모두 호전되었으며 치료 후 발생하는 방사선 폐렴을 예측할 수 있는 가장 좋은 지표는 동측폐에 대한 NTCP 값이었다 (35$\%$ vs 22$\%$). 결론 : 이상의 결과 폐암에 대한 3차원 입체조형 방사선 치료는 기존의 치료법에 비하여 부작용의 증가 없이 총 방사선량을 증가시킬 수 있는 좋은 방법으로 생각되며 방사선 폐렴의 예측인자로는 동측폐에 대한 NTCP 값이 매우 유용한 것으로 보여진다. 향후 NTCP 값에 따른 선량증가 연구와 이에 따른 생존율의 증가에 대한 연구가 더 진행되어야 할 것이다.

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