• 제목/요약/키워드: 로지스틱모델

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문항 반응 이론에 의한 학습자 평가 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Learner Testing System with Item Response Theory)

  • 송은하;박복자;하태령;정영식
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.1-8
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    • 2003
  • 기존의 학습자 평가 시스템은 교수자의 주관적인 관점과 견해에 의해 각 문항의 난이도가 결정되는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 학습자의 개별 능력 평가가 가능하고 개인별 학습 수준에 적합한 문항을 난이도, 변별도 및 추측도를 이용하여 학습자에게 제공함으로써 개인별 문항 평가가 가능한 학습자 평가 시스템을 개발하고자 한다. 본 연구의 학습자 평가 시스템은 CAT 기법의 문항 반응 이론 중 3-모수 로지스틱 모델을 이용하여 개발한다.

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음주문제는 도박문제를 예측하는가? - 물질중독과 행위중독의 관계 분석 - (Do Drinking Problems Predict Gambling Problems? -The Association between Substance Abuse and Behavioral Addiction-)

  • 장수미
    • 한국사회복지학
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    • 제68권2호
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    • pp.5-25
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    • 2016
  • 알코올, 약물과 같은 물질중독(substance abuse)과 도박 등의 행위중독(behavioral addiction)은 공통의 속성을 가지며, 동일한 기전에 의해 발생하며, 실제로 동시발생(co-occurrence)률이 높은 것으로 보고된다. 최근 대학생 집단에서도 음주 및 도박행동이 동시에 나타나며 이로 인해 다중 중독의 문제 및 부정적 결과가 초래되고 있다. 이 연구는 선행연구에서 문제도박 발생의 예측요인으로 제시되는 음주행동에 주목하고, 이에 기반하여 연구모형을 구성하여, 전국에서 표집 한 455명의 대학생을 대상으로 그 관계를 실증적으로 검증해 보는 것을 목적으로 하였다. 로지스틱 회귀분석 결과, 문제도박에 영향을 미칠 수 있는 인구사회학적 및 가족 변인을 통제한 모델에서 음주문제는 도박문제 발생을 예측하는 유의미한 변인으로 나타났다. 결론에서는 주요 연구결과를 중심으로 사회복지 실천현장, 정책수립 과정, 향후 중독분야 연구에서 활용할 수 있는 이 논문의 함의를 논의하였다.

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저주파 초음파를 이용한 미세조류 파쇄 (Cell Disruption of Microalgae by Low-Frequency Non-Focused Ultrasound)

  • 배명권;최준혁;박종락;정상화
    • 한국기계가공학회지
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    • 제19권2호
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    • pp.111-118
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    • 2020
  • Recently, bioenergy research using microalgae, one of the most promising biofuel sources, has attracted much attention. Cell disruption, which can be classified as physical or chemical, is essential to extract functional ingredients from microalgae. In this study, we investigated the cell disruption efficiency of Chlorella sp. using low-frequency non-focused ultrasound (LFNFU). This is a continuously physical method that is superior to chemical methods with respect to environmental friendliness and low processing cost. A flat panel photobioreactor was employed to cultivate Chlorella sp. and its growth curve was fitted both with Logistic and Gompertz models. The temporal change in cell reduction by cell disruption using LFNFU was fitted with a Logistic model. The experimental conditions that were investigated were the initial concentration of microalgal cells, relative amplitude of output ultrasound waves, processing volume of microalgal cells, and initial pH value. The optimal conditions for the most efficient cell disruption were determined through the various tests.

예측소음도와 설문결과를 이용한 철도소음 노출-반응 모델 (Railway Noise Exposure-response Model based on Predicted Noise Level and Survey Results)

  • 손진희;이건;장서일
    • 한국소음진동공학회논문집
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    • 제21권5호
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    • pp.400-407
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    • 2011
  • The suggested method of previous Son's study dichotomized subjective response data to modeling noise exposure-response. The method used maximum liklihood estimation instead of least square estimation and the noise exposure-response curve of the study was logistic regression analysis result. The method was originated to modeling community response rate such as %HA or %A. It can be useful when the subjective response was investigated based on predicted noise level. It is difficult to measure the single source emitting noise such as railway because various traffic noise sources combined in our life. The suggested method was adopted to model in this study and railway noise-exposure response curves were modeled because the noise level of this area was predicted data. The data of this study was used by previous Ko's paper but he dealt the area as combined noise area and divided the data by dominant noise source. But this study used all data of this area because the annoyance response to railway noise was higher than other noise according to the result of correlation analysis. The trend of the %HA and %A prediction model to train noise of this study is almost same as the model based on measured noise of previous Lim's study although the investigated areas and methods were different.

제2형 당뇨병의 위험인자 분석을 위한 다층 퍼셉트론과 로지스틱 회귀 모델의 비교 (A comparison of Multilayer Perceptron with Logistic Regression for the Risk Factor Analysis of Type 2 Diabetes Mellitus)

  • 서혜숙;최진욱;이홍규
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.369-375
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    • 2001
  • The statistical regression model is one of the most frequently used clinical analysis methods. It has basic assumption of linearity, additivity and normal distribution of data. However, most of biological data in medical field are nonlinear and unevenly distributed. To overcome the discrepancy between the basic assumption of statistical model and actual biological data, we propose a new analytical method based on artificial neural network. The newly developed multilayer perceptron(MLP) is trained with 120 data set (60 normal, 60 patient). On applying test data, it shows the discrimination power of 0.76. The diabetic risk factors were also identified from the MLP neural network model and the logistic regression model. The signigicant risk factors identified by MLP model were post prandial glucose level(PP2), sex(male), fasting blood sugar(FBS) level, age, SBP, AC and WHR. Those from the regression model are sex(male), PP2, age and FBS. The combined risk factors can be identified using the MLP model. Those are total cholesterol and body weight, which is consistent with the result of other clinical studies. From this experiment we have learned that MLP can be applied to the combined risk factor analysis of biological data which can not be provided by the conventional statistical method.

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혼돈합성맵의 디지털회로설계 (The design of digital circuit for chaotic composition map)

  • 박광현;서용원
    • 한국항행학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.652-657
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    • 2013
  • 논문에서는 두 가지 혼돈맵들을 연결시킨 하나의 합성맵을 기초로 사용하는 독립된 하나의 합성상태머신을 설계하는 방법 및 그 결과를 제시하였다. 혼돈2진스트림발생기로 사용하기 위하여 혼돈합성맵에 관한 디지털회로를 설계하였다. 두 가지 혼돈함수들- 톱니함수와 비뚤어진 로지스틱 함수-로 구성되는 혼돈합성함수의 이산화 진리표를 작성하였고, 디지털회로의 수학적 모델로써 간략화 된 부울대수식들을 제시하였다. 결과로써 혼돈합성함수의 맵에 관한 디지털회로들을 제시하였다.

연속저주파를 이용한 미세조류 파쇄 (Analysis of Cell Disruption in Microalgae Using Continuous Low Frequency Non-Focused Ultrasound)

  • 최준혁;김광호;박종락;정상화
    • 한국기계가공학회지
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    • 제20권8호
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    • pp.33-41
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    • 2021
  • Recently, many studies have been conducted on substituting fossil fuels with bio-refineries in existing industrial systems using biomass. Among the various bio-refineries, microalgae have received wide attention because it uses inorganic compounds to produce useful substances, which are extracted by a cell disruption process. Although numerous cell disruption methods exist, cell disruption efficiency has been studied by ultrasonic treatment. Ultrasound is a high-frequency (20 kHz or higher) sound wave and causes cell disruption by cavitation when passing through a solvent. In this study, we used the microalgal species Chlorella sp., which was cultured in a plate-type photobioreactor. The experiment was conducted using a continuous low-frequency processing device. The reduction of cells with time due to cell disruption was fitted using a logistic model, and optimum conditions for highly efficient cell disruption were determined by conducting experiments under multiple conditions.

사회자본이 농촌 거주 노인의 우울 상태에 미치는 영향: 2019년도 지역사회건강조사를 이용한 단면연구 (Influence of Social Capital on Depression of Older Adults Living in Rural Area: A Cross-Sectional Study Using the 2019 Korea Community Health Survey)

  • 정민호;김진현
    • 대한간호학회지
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    • 제52권2호
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    • pp.144-156
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    • 2022
  • Purpose: This study aimed to investigate the influence of social capital on the depression of older adults living in rural areas. Methods: Data sets were obtained from the 2019 Korea Community Health Survey. The participants were 39,390 older adults over 65 years old living in rural areas. Indicators of social capital included trust, reciprocity, network, and social participation. Depression-the dependent variable-was measured using the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9). Hierarchical ordinal logistic regression was conducted to identify factors associated with depression after adjusting the data numbers to 102,601 by applying the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Results: The independent variables-indicators of social capital-exhibited significant association with the depression of older adults. The odds ratios of depression were higher in groups without social capital variables. Conclusion: To reduce depression, we recommend increasing social capital. Factors identified in this study need to be considered in older adult depression intervention programs and policies.

머신러닝 기반 BLE 실내측위 성능 개선 (Machine Learning Based BLE Indoor Positioning Performance Improvement)

  • 문준;박상현;황재정
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.467-468
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    • 2021
  • BLE 비콘을 이용한 실내측위 시스템의 성능 개선을 위해 BLE5.1에서 지원하는 방향탐지 기술 중 도래각을 측정하는 수신기를 제작하고 머신러닝으로 분석하여 최적의 위치를 측정하였다. 머신러닝 모델의 생성과 테스트를 위해 k-최근접 이웃 분류 및 회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터머신, 결정트리 인공신경망 및 심층신경망 등을 이용하여 학습하고 시험하였다. 결과로서, 연구에서 제작한 테스트 세트 4를 이용하는 경우 최대 99%의 정확도를 보였다.

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불안과 우울 예측을 위한 기계학습 알고리즘 (Machine Learning Algorithms for Predicting Anxiety and Depression)

  • 강윤정;이민혜;박혁규
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.207-209
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    • 2022
  • IoT환경에서 스마트 디바이스로부터 사람의 신체 활동을 인식하여 생활 패턴 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 제안된 모델은 예측단계와 추천단계로 구성한다. 예측 단계는 생활 패턴 데이터로부터 수집된 데이터셋을 기계학습을 통해 로지스틱 회귀와 k-최근접 이웃 알고리즘을 활용하여 불안과 우울의 척도를 예측한다. 추천 단계는 불안과 우울 증상으로 분류된 경우 이를 호전시킬 수 있는 음식과 가벼운 운동을 추천하기 위해 주성분 분석 알고리즘을 적용한다. 제안한 불안·우울 예측과 음식·운동 추천은 개인의 삶의 품질 개선에 파급효과가 있을 것으로 기대한다.

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