• 대한방사선치료학회지
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• 제19권2호
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• pp.99-106
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• 2007

목 적: 방사선치료 중 환자의 자세나 해부학적 구조상 장기의 움직임과 치료 시 환자를 조준하면서 치료부위의 변화가 다양하게 발생할 수 있다. 이와 같은 요인은 종양부위나 정상조직에 대한 선량분포에 영향을 미치게 된다. 이는 치료계획용전산 화장비에 의해 계산된 선량이 실제임상 치료 시 서로 다른 선량이 조사될 수 있다. 인체의 생리학적인 움직임과 장기 내의 움직임 등은 고정기구나 정확한 환자의 치료준비에 의해서 치료조준의 정확성을 높일 수 있다. 본 연구의 목적은 토모영상을 통해 육안적종양체적(Gross tumor volume, GTV)과 장기의 치료 간에 발생하는 차이점을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 본원환자로서 직장풍선을 이용하여 치료하는 전립선암 환자 3명을 대상으로 하였고, 3달 동안 영상 자료를 수집 하였다. 각 환자마다 치료횟수 26회에 대한 토모영상을 획득하였고, 총 76회의 토모영상을 수집하였다. 각각의 토모영상은 전산화단층촬영모의치료(Computed tomography simulation, CT-simulation) 시의 중심점을 이용하였고, 매 치료 시 직장풍선에 60 cc의 공기주입 후 항문 가장자리에서 6 cm 깊이에 고정하여 전립선의 움직임을 고정시킨 후 치료 전에 토모영상을 획득하였다. 토모영상은 5 mm 두께로 영상을 획득하였다. 본 연구의 분석방법으로 CT-simulation와 MVCT (Megavoltage computed tomography, MVCT)의 융합을 위하여 납 볼을 이용하여, 토모치료의 3가지 영상융합방법으로 Bone technique, bone/tissue technique, full image technique을 이용하여 치료준비(setup)의 오차를 분석하였다. 영상융합은 눈에 보이는 납 볼 기준으로 융합하고, CT-simulation 시 획득한 영상에 MVCT에서 얻어진 영상을 융합하여, 뼈와 직장풍선, GTV을 매 치료 시 각각 비교하였다. 최초 CT-simulation 시 기준점을 중심으로 평균과 표준편차는 X, Y, Z, Roll에 대하여 각각의 환자를 분석하였다. 결 과: 분석결과 각각의 방법에 위해서 직장풍선의 변화는 확연히 다르게 나타났다. 정량적으로 뼈를 이용한 영상융합 결과 X방향으로 최대 8 mm, Y방향으로 4 mm의 움직임을 보였다. 직장풍선 기준으로 영상융합 한 결과 X, Y 방향으로 6 mm, 16 mm로 분석 되었다. 한 환자의 경우 16 mm 이상의 움직임을 보였는데, 이는 직장내의 공기나 분비물에 의한 움직임으로 분석 되었다. GTV 기준분석 결과 X 방향으로 2.7$\sim$6.6 mm, 4.3$\sim$7.8 mm가 Y방향으로 움직임을 보였다. 본 연구에서 Roll에 대한 분석결과 영상융합과 분석상에서 확연한 차이점은 없었다. 분석결과 뼈 기준의 분석결과 0.37$\pm0.36^{\circ}$, GTV 기준분석 결과 0.34$\pm0.38^{\circ}$의 회전을 보였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제24권3호
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• pp.363-372
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• 1991

백혈구수와 고혈압과의 관계를 알아보기 위해 1985년에 일부 농촌 거주자와 1986년에 일부 도시 거주자를 대상으로 혈액학적인 검사와 장기별로 기능검사를 통해서 건강선별조사를 했던 자료를 이용했다. 농촌거주자는 1985년에 경상북도 경산군에서 남자 206명, 여자 203명을 마을, 통, 반을 기준으로 다단계 집락추출법으로 추출했다. 도시 거주 대상자는 1985년 12월에 대구시에 거주하고 있는 20세 이상의 주민의 성별, 연령별 구성비율에 부합되게 농촌과 같은 표본추출방법으로 600명을 선정했으나 600명중 384명만이 본 조사에 응해주어서 나머지 인원은 피보험대상자들의 정기 신체검사를 위해 대학병원 건강관리과에 내원한 사람들 중에서 성, 연령을 짝지어서 추출했다. 이들 자료에서 백혈구수 측정이 빠진 사람, 고혈압력을 포함한 질병 유소견자와 검사상 극도의 비정상적인 수치를 보이는 자들을 농촌 거주자에서 36명 (8.8%), 도시 거주자에서 29명 (4.8%)을 제외시켜서 최종분석에 이용된 자는 도시가 571명, 농촌이 373명이었다. 백혈구수 측정은 ELT-8 Laser shadow method 를 이용했으며 단위는 $cells/mm^3$ 였다. 혈압 측정은 Aneroid 혈압계를 사용해서 표준화한 후 측정했다. 고혈압자의 정의는 수축기혈압 140 mmHg/확장기혈압이 90 mmHg 이상인 자로 했다. 농촌과 도시를 합한 총대상자에대해 고혈압자와 정상 혈압자간의 백혈구수의 평균을 비교하면 정상 혈압자에서 $6490.61{\pm}1941.32$, 고혈압에서 $6965.93{\pm}1997.01$로서 고혈압자에서 백혈구수의 평균이 통계적으로 유의하게 더 높았으며 (P=0.00), 농촌에서 동일한 방향의 유의한 차이를 보였다 (P=0.03). 그 외의 거주지와 성별로 층화한 각 층에서는 유의한 평균차이를 보이는 결과는 없었다. 총대상자에서 백혈구수 1/5분위수를 기준으로 했을 때 2/5분위수의 비차비가 0.99 (95% confidence interval, CI 0.62-1.59), 3/5분위수가 1.41 (95% CI 0.90-2.21), 4/5분위수가 1.76(95% CI 1.14-2.72), 5/5분위수가 1.80 (95% CI 1.15-2.82)로서 백혈구수가 증가 함에따라 고혈압의 유병율이 일정하게 상승하는 것을 알 수 있었으며 경향분석에서도 유의한 경향($X^2_{trend}=5.53,\;df=1,\;P<0.05$)을 나타내었다. 나머지 층에서는 유의한 비차비도 없었으며 유의한 경향 역시 보이지 않았다. 그러나 거주지와 성별로 층화한 각 층에서 연령, 흡연과 음주량을 다중지수회귀분석으로 통제를 했을 때 단일분석시 통계적인 유의성을 보였던 전체 대상자의 비차비는 통계적으로 유의하지 않게 되었고 그 크기 역시 작아지고 불안정해졌다. 전체적으로 비차비의 크기가 조금씩 줄었으며 경향분석에서도 유의한 경향을 보인 층은 없었다. 이러한 사실은 백혈구수와 고혈압과의 가설을 처음으로 제시했던 Friedman등의 연구가 고혈압의 예측변수를 찾기위해 800여개의 변수와 고혈압발생과의 관계를 보는 과정에서 우연히 발견된 통계적인 1종오차의 결과 일지도 모른다는 것을 시사해주는 결과이다.

• 화약ㆍ발파
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• 제9권1호
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• pp.3-13
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• 1991

발파에 의한 지반진동의 크기는 화약류의 종류에 따른 화약의 특성, 장약량, 기폭방법, 전새의 상태와 화약의 장전밀도, 자유면의 수, 폭원과 측간의 거리 및 지질조건 등에 따라 다르지만 지질 및 발파조건이 동일한 경우 특히 측점으로부터 발파지점 까지의 거리와 지발당 최대장약량 (W)간에 깊은 함수관계가 있음이 밝혀졌다. 즉 발파진동식은 $V=K{\cdot}(\frac{D}{W^b})^n{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (1) 여기서 V ; 진동속도, cm /sec D ; 폭원으로부터의 거리, m W ; 지발 장약량, kg K ; 발파진동 상수 b ; 장약지수 R ; 감쇠지수 이 발파진동식에서 b=1/2인 경우 즉 $D{\;}/{\;}\sqrt{W}$를 자승근 환산거리(Root scaled distance), $b=\frac{1}{3}$인 경우 즉 $D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W}$를 입방근환산거리(Cube root scaled distance)라 한다. 이 장약 및 감쇠지수와 발파진동 상수를 구하기 위하여 임의거리와 장약량에 대한 진동치를 측정, 중회귀분석(Multiple regressional analysis)에 의해 일반식을 유도하고 Root scaling과 Cube root scaling에 대한 회귀선(regression line)을 구하여 회귀선에 대한 적합도가 높은 쪽을 택하여 비교, 검토하였다. 위 (1)식의 양변에 log를 취하여 linear form(직선형)으로 바꾸어 쓰면 (2)式과 같다. log V=A+BlogD+ClogW ----- (2) 여기서, A=log K B=-n C=bn (2)식은 다시 (3)식으로 표시할 수 있다. $Yi=A+BXi_{1}+CXi_{2}+{\varepsilon}i{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$(3) 여기서, $Xi_{1},{\;}Xi_{2} ;(두 독립변수 logD, logW의 i번째 측정치. Yi ; ($Xi_1,{\;}Xi_2$)에 대한 logV의 측정치 ${\varepsilon}i$ ; error term 이다. (3)식에서 n개의 자료를 (2)식의 회귀평면으로 대표시키기 위해서는 $S={\sum}^n_{i=1}\{Yi-(A+BXi_{1}+CXi_{2})\}\^2$을 최소로하는 A, B, C 값을 구하면 된다. 이 방법을 최소자승법이 라 하며 S를 최소로 하는 A, B, C의 값은 (4)식으로 표시한다. $\frac{{\partial}S}{{\partial}A}=0,{\;}\frac{{\partial}S}{{\partial}B}=0,{\;}\frac{{\partial}S}{{\partial}C}=0{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (4) 위식을 Matrix form으로 간단히 나타내면 식(5)와 같다. [equation omitted] (5) 자료가 많아 계산과정이 복잡해져서 본실험의 정자료들은 전산기를 사용하여 처리하였다. root scaling과 Cube root scaling의 경우 각각 $logV=A+B(logD-\frac{1}{2}W){\;}logV=A+B(logD-\frac{1}{3}W){\;}\}{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (6) 으로 (2)식의 특별한 형태이며 log-log 좌표에서 직선으로 표시되고 이때 A는 절편, B는 기울기를 나타낸다. $\bullet$ 측정치의 검토 본 자료의 특성을 비교, 검토하기 위하여 지금까지 발표된 국내의 몇몇 자료를 보면 다음과 같다. 물론, 장약량, 폭원으로 부터의 거리등이 상이하지만 대체적인 경향성을 추정하는데 참고할수 있을 것이다. 금반 총실측자료는 총 88개이지만 환산거리(5.D)와 진동속도의 크기와의 관계에서 차이를 보이고 있어 편선상 폭원과 측점지점간의 거리에 따라 l00m말만인 A지역과 l00m이상인B지역으로 구분하였다. 한편 A지역의 자료 56개중, 상하로 편차가 큰 19개를 제외한 37개자료와 B지역의 29개중 2개를 낙외한 27개(88개 자료중 거리표시가 안된 12월 1일의 자료3개는 원래부터 제외)의 자료를 computer로 처리하여 얻은 발파진동식은 다음과 같다. $V=41(D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W})^{-1.41}{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (7) (-100m)(R=0.69) $V=124(D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W})^{-1.66){\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (8) (+100m)(R=0.782) 식(7) 및 (8)에서 R은 구한 직선식의 적합도를 나타내는 상관계수로 R=1인때는 모든 측정자료가 하나의 직선상에 표시됨을 의미하며 그 값이 낮을수록 자료가 분산됨을 뜻한다. 본 보고에서는 상관계수가 자승근거리때 보다는 입방근일때가 더 높기 때문에 발파진동식을 입방근($D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W}$)으로 표시하였다. 특히 A지역에서는 R=0.69인데 비하여 폭원과 측점지점간의 거리가 l00m 이상으로 A지역보다 멀리 떨어진 B지역에서는 R=0.782로 비교적 높은 값을 보이는 것은 진동성분중 고주파성분의 상당량이 감쇠를 당하기 때문으로 생각된다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제28권3호
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• pp.155-165
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• 2010

목 적: 4-dimensional computed tomography (4DCT) 영상과 on board imaging (OBI) 및 real time position management (RPM) 장치로 매 회 치료 시마다 얻은 호흡연동 직각 kilovolt (KV) 준비 영상(gated orthogonal kilovolt setup image)을 이용해 간암 환자를 치료하는 동안 발생하는 종양 위치의 불확실성을 평가하고자 했다. 대상 및 방법: 3차원입체조형치료가 예정된 20명의 간암 환자를 대상으로 RPM과 전산화단층촬영모의치료기를 이용해 치료계획용 4DCT를 시행했다. 표적 근처에 위치한 간동맥화학색전술 후 집적된 리피오돌(lipiodol) 혹은 횡격막을 종양의 위치 변이를 측정하는 표지자로 선택했다. 표지자의 위치 차이를 이용해 온라인 분할간 및 분할중 내부 장기 변이와 움직임 진폭을 측정했다. 측정된 자료의 정량적 평가를 위해 통계 분석을 실시했다. 결 과: 20명 환자로부터 측정된 표지자의 분할간변이의 중앙값은 X (transaxial), Y (superior-inferior), Z (anterior-posterior) 축에서 각각 0.00 cm (범위, -0.50~0.90 cm), 0.00 cm (범위, -2.4~1.60 cm), 0.00 cm (범위, -1.10~0.50 cm) 였다. 4명의 환자에서 X, Y, Z축 중 하나 이상에서 0.5 cm를 초과하는 변이가 관찰되었다. 4DCT와 호흡연동 직각 준비 영상으로부터 얻은 표적의 움직임 진폭의 차이는 X, Y, Z 축에서 각각 중앙값이 -0.05 cm (범위, -0.83~0.60 cm), -0.15 cm (범위, -2.58~1.18 cm), -0.02 cm (범위, -1.37~0.59 cm) 였다. 두 영상간 표적의 움직임 진폭 차이가 1 cm를 초과하는 환자가 Y축 방향으로 3명 관찰되었으며, 0.5 cm 초과 1 cm 미만의 차이를 보이는 환자도 Y축과 Z축 방향을 합쳐 5명 관찰되었다. 분할중 표지자 위치 변이의 중앙값은 X, Y, Z축에서 각각 0.00 cm (범위, -0.30~0.40 cm), -0.03 cm (범위, -1.14~0.50 cm), 0.05 cm (범위, -0.30~0.50 cm)였으며 2명의 환자에서 1 cm를 초과하는 변이가 Y축 방향으로 관찰되었다. 결 론: 4DCT와 호흡연동 직각 KV 준비 영상으로 얻은 표지자의 분할간, 분할중 및 움직임 진폭에서 큰 변이가 관찰되었다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• 농업과학연구
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• 제16권1호
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• pp.84-101
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• 1989

본(本) 연구(硏究)의 공시(供試) 곡물(穀物)로서 벼 6 품종(品種)(Japonica 3 품종(品種), Indica ${\times}$ Japonica 3 품종(品種)), 콩 2 품종(品種), 밀 2 품종(品種), 보리 2 품종(品種)을 택(澤)하였다. 함수율(含水率)은 약(約) 13%~27%(w.b.)까지 4 수준(水準)으로 변화(變化)시키면서 곡립(穀粒)의 크기, 표면적(表面積) 및 체적(體積)을 각(各) 품종(品種) 및 함수율(含水率) 각(各) 수준(水準)에서 10~15반부(反復)으로 측정(測定)하여 함수율(含水率) 변화(變化)가 이들에 미치는 영향(影響)을 분석(分析)하고, 곡립(穀粒)의 주요(主要) 치수와 체적(體積) 및 표면적(表面積)과의 상호관계(相互關係), 체적(體積)을 인자(因子)로 하는 표면적(表面積)의 예측식(豫測式)에 관(關)한 연구(硏究) 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 본(本) 연구(硏究)에서 적용(適用)한 표면적(表面積) 및 체적(體積)의 측정(測定) 방법(方法)을 검정(檢定)하기 위(爲)하여 이론적(理論的)으로 계산(計算)이 가능(可能)한 0.0375m인 탁구(卓球)공으로 그 표면적(表面積)과 체적(體積)을 측정(測定)했던 결과, 회전각(回轉角) 증분(增分)을 $15^{\circ}$로 했을때 공식(公式)에 의한 계산치(計算値)와의 오차(誤差)가 각각(各各) 0.65% 및 0.77% 이었다. 2. 벼의 일반계(一般系)와 다수계(多收系) 사이와 콩, 밀의 품종간(品種間)에 본(本) 연구(硏究)에서 대상(對象)으로한 물리량(物理量)들에 대(對)하여 t-test한 결과(結果), 벼의 두 계통(系統)사이와 콩, 밀의 품종간(品種間)에는 5%의 유의수준(有意水準)에서 그 차이(差異)가 인정(認定)되었다. 3. 곡립(穀粒)의 길이, 폭, 두께는 함수율(含水率)의 증가(增加)에 따라 직선적(直線的)으로 증가(增加)하였으며, 길이와 두께의 비(比)(L/T)와 폭과 두께의 비(比)(W/T)는 벼의 모든 품종(品種)에서 함수율(含水率)의 증가(增加)에 따라 감소(減少)하는 반면(反面), 콩에서는 모두 증가(增加)했다. 그러나 밀, 보리에서는 품종(品種)에 따라 일률적(一律的)인 경향(傾向)이 나타나지 않았다. 4. 공시(供試) 곡립(穀粒)의 표면적(表面積)은 일반계(一般系) 벼 약(約) $45{\sim}51{\times}10^{-6}m^2$, 다수계(多收系) 벼 $42{\sim}47{\times}10^{-6}m^2$, 장엽콩 약(約) $188{\sim}200{\times}10^{-6}m^2$, 황금콩 약(約) $180{\sim}201{\times}10^{-6}m^2$, 대맥(大麥) 약(約) $60{\sim}69{\times}10^{-6}m^2$, 나맥(裸麥) 약(約) $47{\sim}60{\times}10^{-6}m^2$, 은파밀 약(約) $51{\sim}20{\times}10^{-6}m^2$, 그루밀은 약(約) $57{\sim}69{\times}10^{-6}m^2$ 이었으며, 체적(體積)은 일반계(一般系) 벼 약(約) $25{\sim}30{\times}10^{-9}m^3$ 다수계(多收系) 벼 약(約) $21{\sim}26{\times}10^{-9}m^3$, 장엽콩 약(約) $277{\sim}300{\times}10^{-9}m^3$, 황금콩 약(約) $190{\sim}253{\times}10^{-9}m^3$, 대맥(大麥) 약(約) $36{\sim}45{\times}10^{-9}m^3$, 나맥(裸麥) 약(約) $22{\sim}28{\times}10^{-9}m^3$, 은파일 약(約) $23{\sim}31{\times}10^{-9}m^3$, 그루밀 약(約) $27{\sim}34{\times}10^{-9}m^3$이었다. 5. 함수율(含水率)에 따른 표면적(表面積) 및 체적(體積)의 증가율(增加率)은 콩이 가장 컸고, 다음은 밀, 보리, 벼 순(順) 이였으며, 벼에서는 일반계(一般系) 벼가 다수계(多收系) 벼 보다 약간(若干) 높게 나타났다. 6. 함수율(含水率) 변화(變化)에 따른 곡립(穀粒)의 크기(결이, 폭, 두께), 표면적(表面積) 및 체적(體積)에 대한 1차(次) 회귀(回歸) 방정식(方程式), 곡립(穀粒)의 길이, 폭, 두께를 인자(因子)로 하는 표면적(表面積) 및 체적(體積)에 대한 지수(指數) 방정식(方程式)과 곡립(穀粒)의 체적(體積)을 인자(因子)로 하는 표면적(表面積)의 회귀(回歸) 방정식(方程式)을 공시(供試) 곡물(穀物) 및 품종별(品種別)로 각각(各各) 유도(誘導)하였다.