초록 ▼

□ 연구개요
본 연구는 연구자가 과제 중간에 주관기관을 옮기는 일로 인하여 불가피하게 두 가지 주제로 연구를 하게 되었다.
1. 종양추적 트래킹 기술 구현을 통해서 양성자 치료기에 접목시켜 트래킹 기술의 성능 향상을 꾀한다.
2. 영상을 딥러닝을 통해서 분석해서, 미세먼지 및 불 감지 알고리즘을 개발하고, 실제 실험과, 논문화 작업을 한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
각각의 목표에 대비한 연구 결과는 다음과 같다.
1. 종양추적 트래킹 기술
양성자 치료 시스템에서 종양추적 트래킹 기술

□ 연구개요
본 연구는 연구자가 과제 중간에 주관기관을 옮기는 일로 인하여 불가피하게 두 가지 주제로 연구를 하게 되었다.
1. 종양추적 트래킹 기술 구현을 통해서 양성자 치료기에 접목시켜 트래킹 기술의 성능 향상을 꾀한다.
2. 영상을 딥러닝을 통해서 분석해서, 미세먼지 및 불 감지 알고리즘을 개발하고, 실제 실험과, 논문화 작업을 한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
각각의 목표에 대비한 연구 결과는 다음과 같다.
1. 종양추적 트래킹 기술
양성자 치료 시스템에서 종양추적 트래킹 기술에 대한 성능평가를 완료하였다. 종양 추적 트래킹을 위해서 트래킹 알고리즘을 접목한 시스템을 기존의 양성자 치료기에 부착하였고, 기존 양성자 치료기의 외부마커 트래킹 기술과 비교해보았다. 개발한 시스템은 내부/외부 마커를 동시에 트래킹 가능하게 하는 시스템이다. 실제 실험을 위해서 다음 그림처럼 팬텀을 세팅하고, Sine wave의 움직임을 인가하여 정해진 범위 (10%)내에 들어왔을 때에만 빔을 조사하는 실험을 하였다. 팬텀 사이에 ‘Octatvius detector 1500’을 설치하여 선량을 측정하였다. 고안된 시스템으로 종양 추적 트래킹 수행 시 플랜과 93.8%의 일치도를 보여서 기존 시스템보다 더 향상된 성능을 기대할 수 있는 시스템임을 검증하였다.
2. 미세먼지 및 불감지 알고리즘 개발
영상에 있는 이미지 정보와 프레임 정보를 활용한 CNN과 RNN의 결합 기법을 통하여 기존에 있던 이미지만 이용하는 방법론에 비해 학습시간을 크게 줄이는 성과를 달성하였고 오작동률은 8.05%가 나와 기존 방법론보다 더 향상된 성능을 보여주는 모델을 개발했다.
미세먼지 알고리즘은 강화학습 방법론을 활용하여서 실시간으로 미세먼지의 농도가 위험한 수준인지 아닌지 판단할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 기존에 있던 방법론에 비해서 날씨와 같은 주변의 환경적 요소에 영향을 덜 받는 알고리즘을 개발하였고 기존보다 미세먼지에 대한 정보를 더 잘 이용하고 분별할 수 있는 향상된 성능의 알고리즘을 개발하였다.

□ 연구개발결과의 중요성
1. 종양 추적 트래킹 기술은 향후 종양 치료의 중심이 될 양성자 치료기에 더 정확도를 올리는 기술로서, 현재 삼성서울병원과 양성자 치료기 개발사와의 협력 연구가 본격적으로 진행되고 있는 상황이다. 앞으로 더 정확한 치료를 위해서 필수적인 연구라고 할 수 있다.
2. 미세먼지 및 불감지 알고리즘을 통해 이미지로만 분석했던 데이터들을 영상 즉, 프레임으로 묶어서 더 많은 정보를 담은 데이터로 변형을 하게 만들었다. 특히 이전보다 적은 비용으로 더 향상된 성능을 가져올 수 있다는 점에서 필수적인 연구라고 할 수 있다.

(출처 : 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 3
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 4
• 가. 종양추적 트래킹 기술 평가 ... 4
• 나. 미세먼지 및 불 감지 알고리즘 개발 ... 6
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 8
• 4. 참고문헌 ... 8
• 5. 연구성과 ... 8
• 끝페이지 ... 9