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정광호,김권식 한국행정학회 2008 韓國行政學報 Vol.42 No.1
본 연구는 입법과정에서 보좌진이 갖는 영향력을 탐색하고 있다. 본 연구에서는 보좌진의 역할과 영향에 관한 설문조사를 이용하여 보좌진의 전문성, 직무만족도, 근무경력, 직급, 소속 정당 등과 같은 변인들이 입법과정에 미치는 영향을 분석하고 있다. 또한 보좌진의 학력, 성별, 연령과 같은 변인들의 영향도 분석하고 있다. 본 연구에서 보좌진의 입법영향력은 ① 정책활동 관련 영향력, ② 민원처리 관련영향력, ③ 전반적 영향력으로 구성된다. 본 연구의 분석결과, 보좌진의 전문성이 높을수록 입법 영향력도 높았다. 또한 직업전망 및 직장생활 만족도와 같은 변인도 보좌진의 입법영향력과 관련된 것으로 나타났다. 하지만 보좌진의 경력이나 정당 소속에 따른 차이는 없었다. 학력과 연령에 따른 영향력 차이는 없지만 성별에 따른 입법영향력의 차이는 유의미하게 나타났다.
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갠트리 회전에 의한 온-보드 영상장치 회전중심점의 정도관리 프로그램 개발
정광호,조병철,강세권,김경주,배훈식,서태석,Cheong, Kwang-Ho,Cho, Byung-Chul,Kang, Sei-Kwon,Kim, Kyoung-Joo,Bae, Hoon-Sik,Suh, Tae-Suk 한국의학물리학회 2006 의학물리 Vol.17 No.4
본 연구에서는 방사선치료용 선형가속기의 갠트리 회전에 따른 온-보드 영상장치(on-board imager, OBI)의 회전중심점의 위치 정확도 확인을 위해 제조사에서 제공된 고객인수시험절차서(customer accetpance procedure, CAP)상에서 명시된 방법을 비롯하여 OBI 선원 위치 $0^{\circ},\;90^{\circ},\;180^{\circ},\;270^{\circ}$에서 획득된 영상, 갠트리 각도 $10^{\circ}$ 간격으로 촬영된 영상, 콘빔 CT 재구성을 위한 미처리 투사영상 등에 디지털 영상처리 기법을 적용하여 자동으로 오차를 계산하는 새로 제안된 세 가지의 방법들을 각기 적용하여 그 오차를 평가하고 각 방법의 효용성에 대하여 검증하였다. 갠트리 회전에 따른 OBI 회전중심점의 오차 변화 양상 확인을 위해서는 $10^{\circ}$ 간격으로 영상 촬영 후 5차 다항식을 이용하여 조정함수(fitted function)를 구하는 방법이 적절하지만 정도관리 목적으로 최대 오차만을 구하고자 할 경우에는 $0^{\circ},\;90^{\circ},\;180^{\circ},\;270^{\circ}$ 등 네 방향에서 촬영된 영상을 이용하여 계산하는 것으로도 충분하였다. 각 방법을 적용하여 오차를 구한 결과 OBI 선원의 위치가 $90^{\circ}$부터 $180^{\circ}$ 사이일 경우 가장 크게 나타났으며 최대값은 0.44 mm였다. 또한 기간에 따른 OBI 회전중심점의 변화 양상은 최대 0.6 mm 이내로 안정적으로 유지되고 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제안된 방법이 주기적인 정도관리에 적용된다면 간단하면서도 비교적 정확하게 평가를 수행할 수 있을 것으로 기대된다. Positional accuracy of the on-board imager (OBI) isocenter with gantry rotation was presented in this paper. Three different type of automatic evaluation methods of discrepancies between therapeutic and OBI isocenter using digital image processing techniques as well as a procedure stated in the customer acceptance procedure (CAP) were applied to check OBI isocenter migration trends. Two kinds of kV x-ray image set obtained at OBI source angle of $0^{\circ},\;90^{\circ},\;180^{\circ},\;270^{\circ}$ and every $10^{\circ}$ and raw projection data for cone-beam CT reconstruction were used for each evaluation method. Efficiencies of the methods were also estimated. If a user needs to obtain an isocenter variation map with full gantry rotation, a method taking OBI image for every $10^{\circ}$ and fitting with 5th order polynomial was appropriate. However for a mere quality assurance (QA) purpose of OBI isocenter accuracy, it was adequate to use only four OBI Images taken at the OBI source angle of $0^{\circ},\;90^{\circ},\;180^{\circ}\;and\;270^{\circ}$. Maximal discrepancy was 0.44 mm which was observed between the OBI source angle of $90^{\circ}\;and\;180^{\circ}$ OBI isocenter accuracy was maintained below 0.5 mm for a year. Proposed QA program may be helpful to Implement a reasonable routine QA of the OBI isocenter accuracy without great efforts.
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콘빔 CT 및 MLC 로그데이터를 이용한 전달 선량 재구성 시 오차 분석
정광호,박소아,강세권,황태진,이미연,김경주,배훈식,오도훈,Cheong, Kwang-Ho,Park, So-Ah,Kang, Sei-Kwon,Hwang, Tae-Jin,Lee, Me-Yeon,Kim, Kyoung-Joo,Bae, Hoon-Sik,Oh, Do-Hoon 한국의학물리학회 2010 의학물리 Vol.21 No.4
본 연구에서는 콘빔 단층촬영영상(cone beam CT; CBCT) 및 다엽 콜리메이터(multileaf collimator;MLC) 로그데이터를 이용한 적응형 방사선치료기법의 체계를 구축하고, 그 과정에서의 선량 계산 오차의 양상을 팬텀을 이용하여 분석하고자 하였다. Catphan-600 (The Phantom Laboratory, USA) 팬텀을 CT와 CBCT 촬영 후 CT 영상을 이용하여 간단한 단계별조사(step-and-shoot) 방식의 세기조절방사선치료(intensity-modulated radiation therapy; IMRT) 계획을 수립하였다. 이후 빔전달 시 생성된 MLC 로그데이터(Dynalog)를 이용하여 실제 전달된 세그먼트 별 모니터단위(MU) 가중치와 MLC 엽(leaf)의 위치를 구한 후 이를 다시 Pinnacle3에 넣고 선량을 재계산하였다. 초기 치료 계획은 치료 계획용 CT 영상($CT_{plan}$) 및 CBCT 영상($CBCT_{plan}$)에 대하여 계산되었으며, 재구성된 선량 역시 치료 계획용 CT 영상($CT_{recon}$) 및 CBCT 영상($CBCT_{recon}$)에 대하여 계산되었다. 각 선량 계산을 $CT_{plan}$을 기준으로 하여 2차원 선량분포, 감마 인덱스, 선량-부피 히스토그램(dose-volume histogram; DVH)을 이용하여 분석하였다. 2차원 선량분포 및 DVH 분석 모두에서 원래의 치료 계획보다 실제 전달된 선량이 다소 많은 것으로 나타났으나 임상적인 의미는 미미했다. 감마 인덱스의 경우 CBCT에 선량을 계산했을 때 치료 계획 정보나 재구성된 선량 정보를 이용한 경우 모두 오차가 크게 발생했다. 재구성된 선량은 빔의 경계 부분에서 오차가 크게 발생하였으나 그 영향은 CT 및 CBCT 영상 간 차이에 의한 것보다 작았다. CBCT 영상에 전달된 선량을 재구성하게 되면 두 영향이 복합적으로 작용하여 오차는 더 줄어들게 되지만 $CT_{plan}$과 $CBCT_{plan}$의 차이에 비하여 $CBCT_{plan}$과 $CBCT_{recon}$ 차이는 상대적으로 작아 전달된 선량의 오차를 평가할 때 불확실성이 커졌다. 그러므로 선량 계산 오차의 양상은 셋업 오차, CBCT 영상을 이용한 선량 계산 오차 및 재구성된 선량 계산의 오차로 나누어 분석될 필요가 있을 것이다. We aimed to setup an adaptive radiation therapy platform using cone-beam CT (CBCT) and multileaf collimator (MLC) log data and also intended to analyze a trend of dose calculation errors during the procedure based on a phantom study. We took CT and CBCT images of Catphan-600 (The Phantom Laboratory, USA) phantom, and made a simple step-and-shoot intensity-modulated radiation therapy (IMRT) plan based on the CT. Original plan doses were recalculated based on the CT ($CT_{plan}$) and the CBCT ($CBCT_{plan}$). Delivered monitor unit weights and leaves-positions during beam delivery for each MLC segment were extracted from the MLC log data then we reconstructed delivered doses based on the CT ($CT_{recon}$) and CBCT ($CBCT_{recon}$) respectively using the extracted information. Dose calculation errors were evaluated by two-dimensional dose discrepancies ($CT_{plan}$ was the benchmark), gamma index and dose-volume histograms (DVHs). From the dose differences and DVHs, it was estimated that the delivered dose was slightly greater than the planned dose; however, it was insignificant. Gamma index result showed that dose calculation error on CBCT using planned or reconstructed data were relatively greater than CT based calculation. In addition, there were significant discrepancies on the edge of each beam while those were less than errors due to inconsistency of CT and CBCT. $CBCT_{recon}$ showed coupled effects of above two kinds of errors; however, total error was decreased even though overall uncertainty for the evaluation of delivered dose on the CBCT was increased. Therefore, it is necessary to evaluate dose calculation errors separately as a setup error, dose calculation error due to CBCT image quality and reconstructed dose error which is actually what we want to know.
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정광호,고병철,남재열,Cheong, Kwang-Ho,Ko, Byoung-Chul,Nam, Jae-Yeal 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지B Vol.15 No.2
본 논문에서는 실시간 화재 감지를 위해 비전 기반의 새로운 화재 감지 기법을 제안한다. 기존의 비전기반 화재감지 기법에서는 컬러정보와 픽셀들의 시간적인 변화량 검출을 위해 다수의 휴리스틱한 특징들을 적용함으로써 실험결과가 환경의 변화에 민감한 문제들이 존재했다. 또한 정확한 화재감지를 위해서 많은 연산을 수행함으로써 감지시간 길어지는 단점이 있었다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해서 본 논문에서는 시간축 상에서 불규칙하게 변화하는 화재의 특성을 분석하고 이를 토대로 확률 모델을 구성하여 이를 베이지안 네트워크(Bayesian network)에 적용하는 새로운 방법을 제안한다. 우선, 배경 모델링과 컬러 모델을 적용하여 화재 후보 영역을 검출하고, 이 후보 영역에서 명암도에 평준화된 Red 색상의 왜도(skewness)와 웨이블릿 변환을 통하여 얻어진 3가지 고주파 성분의 왜도를 노드로 갖는 베이지안 네트워크를 구성하여 최종 화재를 감별한다. 실생활 환경에서 촬영된 화재 영상에 대한 실험 결과는 빠른 검출 속도와 우수한 화재 검출 성능을 보여주고 있다. In this paper, we propose a new vision-based fire detection method for a real-life application. Most previous vision-based methods using color information and temporal variation of pixel produce frequent false alarms because they used a lot of heuristic features. Furthermore there is also computation delay for accurate fire detection. To overcome these problems, we first detected candidated fire regions by using background modeling and color model of fire. Then we made probabilistic models of fire by using a fact that fire pixel values of consecutive frames are changed constantly and applied them to a Bayesian Network. In this paper we used two level Bayesian network, which contains the intermediate nodes and uses four skewnesses for evidence at each node. Skewness of R normalized with intensity and skewnesses of three high frequency components obtained through wavelet transform. The proposed system has been successfully applied to many fire detection tasks in real world environment and distinguishes fire from moving objects having fire color.
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