최근의 무선통신 시스템은 유지, 보수 및 구축이 유선통신 시스템에 비해 용이하고 이동성을 제공할 수 있다는 장점에 의해, 열차, 차량, 미사일 등의 이동체 제어와 관련된 분야에서의 연구가 활발히 진행되고 있다. 열차 또는 차량 제어와 같이 안전성이 중요시되는 분야에 있어서 전파에 의한 무선 링크는 가장 문제가 되는 부분으로서, 일반적으로 통신시스템은 어느 한 경로에서 고장이 발생하더라도 설계시 정해진 일정수준의 기능을 제공하는 생존성(survivability)을 지니도록 설계되어진다. 이와 관련한 연구와 개발은 대부분 공중 전화망과 고속 데이터 통신망을 대상으로 수행되었다. 본 논문에서는 유럽의 차세대 열차제어시스템에 적용하기 위해 기존의 유럽 표준 이동통신 시스템인 GSM(Global System for Mobile Communications)을 철도분야의 특수성에 맞도록 보완한 GSM-R(GSM-Railway)을 사례로 무선통신 시스템의 생존성을 검토한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제2권
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pp.45-62
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1991
신뢰수명의 검정이나 임상실험에서 대상물에 대한 관측치를 충분히 얻기 위해서는 많은 시간과 경비가 필요하거나 현실적인 제한으로 인하여 관측이 불가능한 경우가 흔히 있다. 이러한 이유로 점진적 임의중단법에 의하여 얻어진 관측치를 이용한 생존함수의 추정은 현실적으로 매우 중요하다고 하겠다. 연구에서는 점진적 임의중단된 자료를 기초로 스플라인함수를 이용하여 생존함수의 비모수적 최우추정량을 제안하고 그것의 성질과 효율성을 비교 연구한다.
최근 연안 활동자의 사고율이 높아짐에 따라 구명조끼의 의무 착용에 대한 논의가 되고 있다. 이에, 본 연구에서는 국내외 구명조끼 착용 배경 및 동향을 살펴보고 현재 생산되고 있는 구명조끼의 종류 및 부력시험에 대해 분석하였다. 구명조끼 착용 여부에 따른 생존율과 해외에서의 사례인 영국 등을 조사하였다. 이를 바탕으로 구명조끼의 착용의 의무화가 연안 해역 활동자의 안전를 제고하는데 역할을 할 수 있음을 알 수 있었다.
전 세계적으로 금융선진국을 비롯한 각 국가의 금융당국은 금융기관과 금융소비자 간의 정보비대칭 완화 및 이를 통한 리스크관리를 위하여 금융기관이 참여하는 신용정보 공유제도를 운영하고 있다. 본 연구는 한국에서 공유되고 있는 신용정보 중 사고정보를 대상으로 하여 실제로 공유중인 신용정보 데이터를 분석하였다. 사고정보를 사고횟수, 사고기간, 사고금액의 세 종류로 구분하여, 생존분석에서는 사고정보가 기업의 생존기간에 미치는 영향을 분석하였고, 이후 집단 간 비교분석을 통해 업력 7년 이하의 창업기업과 그 외 기존기업 간에 존재하는 사고정보양상 차이를 검증하였다. 총 449,579개 기업의 사고정보에 대한 정량적인 분석을 시행한 결과 생존분석에서 사고횟수가 사고후생존기간과 정(+)의 상관관계를 보였는데 이는 사고횟수를 부정적인 요소로 판단하고 있는 금융기관의 현행 리스크정책에 반증적 성격을 갖는다. 또한, 집단 간 비교분석에서는 창업기업의 사고양상이 기존기업보다 생존기간에 더 긍정적인 모습을 보이고 있음에 따라 창업기업의 특성을 고려한 신용정보 공유제도의 개선이 필요하다는 시사점을 도출할 수 있었다.
"인터넷을 기반으로 하는 VPN(Virt at Private Network)"은 비용과 운용측면에서 효율적이다 하지만 광 대역폭 그리고 신뢰성 있는 서비스에 대한 요구의 증가는 IP/GMPLS over DWDM 기반의 백본 네트워크가 차세대 OVPN (Optical VPN)을 위하여 가장 적합한 백본 네트워크로 간주되게 하였다. 그러나, 높은 데이터 전송율을 가지는 OVPN망에서 광 소자의 일시적인 fault/attack에 의해서 일어나는 서비스 파괴는 순식간에 막대한 트래픽 손실을 야기 할 수 있으며, 비 인가된 physical attack 으로 인하여 물리적인 구성소자를 통해 정보가 도청 될 수 있다 또한 데이터 전송을 관리하는 제어 메시지가 변조되거나 복사되어 조작될 경우 데이터가 전송도중 실패하더라도 망의 생존성을 보장할수가 없게 된다. 따라서, OVPN에서는 생존성 문제 (i.e. fault/attack에 대한 물리적인 구조와 광 소자를 고려한 최적의 복구 매커니즘, 그리고 GMPLS 제어메시지의 보안성 있는 전송) 가 중요한 이슈로 대두되고 있다. 본 논문에서는 fault/attack을 관리하기 위해 광 소자들과 공통된 위험 요소를 포함하는 소자들을 분류하고, SRLG (Shared Risk Link Group)를 고려한 경로 설립 스킴과 GMPLS의 RSVP-TE+(Reservation Protocol-Traffic Engineering Extension)와 LMP(Link Management Protocol)의 보안성 제공 메커 니즘을 제안하여, OVPN에서의 생존성을 보장한다. 끝으로 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 알고리즘이 망 생존성을 위하여 더욱 효율적임을 증명하였다.
유방암 관련 기존 AI 연구는 보조적인 진단 예측이나 임상적 요인에 따른 진료 결과를 예측하는 주제가 많았다. 또한 연구기관의 코호트 자료나 일부 환자 자료를 이용하는 경우가 대부분이었다. 본 논문에서는 건강보험심사평가원이 보유하고 있는 전 국민 유방암 환자의 전수 데이터를 활용하여 유방암 환자의 40~50대와 다른 연령대 간의 생존 여부 예측과 생존 여부에 미치는 요인의 차이점을 분석했다. 그 결과, 환자들의 생존 여부 예측 정밀도는 40~50대가 평균 0.93으로 60~80대 0.86 보다 높았으며, 요인에 있어서도 40~50대는 치료횟수(46%)가, 60~80대는 나이(32%)의 변수 중요도가 제일 높았다. 기존 연구와 성능 비교 결과, 평균 정밀도가 0.90으로 기존 논문의 정밀도 0.81보다 높았다. 적용 알고리즘별 성능 비교 결과, 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest) 및 그래디언트부스팅(Gradient Boosting)의 전체 평균 정밀도는 0.90, 재현율은 1.0으로 연령대 그룹 내에서 동일하였으며, 다층퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)의 정밀도는 0.89, 재현율은 1.0 이었다. 심평원의 전 국민 심사청구 빅데이터 가치 활용을 제고하기 위해 비전문가용 머신러닝 자동화(Auto ML) 도구를 사용한 더 많은 연구가 진행되기를 바란다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1225-1238
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2015
본 연구에서는 직장암 환자들의 수술 후 재발까지의 시간 데이터에 대해 집단 간 생존함수 양상에 차이가 있는지 로그 순위 검정 결과 유의수준 10%에서 포도당 단일수송체 (GLUT1)의 수준, 수술 전 병기 (cstage), 수술 후 병기 (ypstage)에 따른 차이가 유의하며, Cox 비례위험률 모형을 이용하여 검정한 결과 가장 유의한 공변량은 포도당 단일수송체와 수술 후 병기였다. 지수분포를 따른다고 가정할 경우, 우도함수를 기반한 여러 가지 위험률 변화점을 추정하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권1호
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pp.1-11
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2012
환자의 생존시간과 함께 유전자 마이크로어레이 자료가 주어진 경우 생존에 유의한 영향을 미치는 대사경로를 찾는 방법을 연구하였다. 기존의 방법인 유전자 집합 농축도 분석, 글로벌 검정과 왈드 형태 검정을 비교 분석하였고, 치환을 통하여 p값을 구하는 단점을 개선한 수정된 왈드 형태 검정을 제안하였다. 모의실험과 실제자료 분석을 이용하여 새로운 방법의 적용 가능성을 보였다.
병원에서는 폐암 환자의 최종병기를 기준으로 치료방침 및 예후를 결정하고 있다. 폐암 환자의 최종병기는 미국 암 연합회(AJCC)에서 제공하는 TNM 분류방법을 바탕으로 7단계로 나누어 진단된다. 이런 접근 방법은 환자의 치료, 예후 및 생존일 예측 등 다양한 분야에서 사용하기에 한계가 있다. 이 논문에서는 데이터 과학적 접근을 통해 T, N, M병기를 사용하여 생존일수별 환자집단을 나눌 수 있는지 알아보기 위해 비지도 학습 중 하나인 군집분석(Clustering)을 진행한 후 군집분석의 결과를 Cox비례위험모형을 사용하여 비교 하였다. 환자들의 최종병기를 사용하지 않고, T, N, M병기 정보만 사용하였을 때 생존시간 예측정확도가 더 높은 것을 확인하였다. 특히, AJCC의 최종병기 7단계와 같이 군집의 개수를 7로 설정했을 때보다 군집의 수를 축소하거나 확장했을 때 T, N, M 병기 군집분석을 통한 생존시간 예측정확도가 향상하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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