의료기기는 사용목적과 사용 시 인체에 미치는 잠재적 위해성의 정도에 따라 4개의 등급으로 분류하며, 두 가지 이상의 등급에 해당되는 제품의 경우에는 가장 높은 등급으로 분류하게 된다. 의료기기 품목허가를 위해서는 기술문서를 작성하여야 하며, 이를 위해서는 기술문서 심사를 신청하는 절차를 이해하여야 한다. 의료기기 기술문서란 의료기기의 성능과 안전성 등 품질에 관한 자료로서 해당 품목의 원자재, 구조, 사용목적, 사용방법, 작용원리, 사용 시 주의사항, 시험규격 등이 포함되는 문서를 말하며, '의료기기 허가 신청서'와 '첨부자료(임상시험자료 포함)'로 구성되어 있다. 의료기기 품목허가 시 제출되는 기술문서를 통하여 해당 의료기기의 안전성 및 성능이 충분히 입증되어야 하며, 인체 삽입되는 표면처리 임플란트를 포함한 인체 접촉 의료기기의 안전성의 경우 '의료기기의 생물학적 안전에 관한 공통 기준규격'에 따라 평가 후 제조 수입품목 허가를 진행해야 한다. 또한 성능의 경우는 해당 규격 또는 자사의 기준 및 시험방법에 따른 성능에 관한 자료, 물리 화학적 특성에 관한 자료를 통하여 평가되어야 하며, 기허가 인증된 제품에 한 번도 사용되지 않은 원재료 또는 적용부위 및 적용방법이 달라 안전성 및 유효성 확인이 필요한 경우 임상시험에 관한 자료가 요구될 수 있다. 본 발표에서는 이러한 인체 삽입용 표면처리 임플란트의 전반적인 인허가 절차에 대해서 안내하고자 한다.
신경교종의 등급은 생존과 관련된 중요한 정보로 종양 진행을 평가하고 치료 계획을 세우기 위해 치료 전 신경교종의 등급을 분류하는 것이 중요하다. 신경교종 등급의 분류는 주로 고등급 신경교종과 저등급 신경교종으로 나누는 방식을 주로 사용한다. 본 연구에서는 심층신경망 모델을 활용하여 촬영된 MRI 영상을 분석하기 위해 이미지 전처리 기법을 적용하고 심층신경망 모델의 분류 성능을 평가한다. 가장 높은 성능의 EfficientNet-B6 모델은 5-fold 교차 검증에서 정확도 0.9046, 민감도 0.9570, 특이도 0.7976, AUC 0.8702, F1-Score 0.8152의 결과값을 보여준다.
공동주택에서의 음환경 성능은 실내환경의 질과 연관시켜 설계단계부터 충분한 검토가 필요한 성능항목이다. '국토해양부'는 '공통주택 성능등급 표시제도'에서 Air Duct를 통해 상하층간 전파되는 소음을 제어하기 위한 대책을 요구하고 있다. 이에 화장실에 적합한 구조 및 재질로 소음 저감기를 개발하고, 소음기 성능평가 장치를 구성하여 이론과 비교평가하고, 실제 현장에 설치 시 적용효과를 분석하였다.
본 연구에서는 낙석방지울타리에 대한 표준화된 시험이 가능하도록 성능평가에 필요한 성능등급, 시험방법, 평가기준을 제안하고자 하였다. 국내 낙석자료를 이용하여 낙석에너지의 범위를 결정하고 50kJ에서 1500kJ까지 총 9등급의 성능등급을 제시하였다. 성능평가는 유럽과 미국의 기준과 같이 사용성과 최대성능을 조사하기 위한 2종류의 실물 자유낙하 충격시험으로 이루어진다. 낙석방지울타리의 시험체는 3경간으로 구성되고 구형에 가까운 26면체 콘크리트 블록이 중앙 경간의 중앙에 충돌하는 것이 합리적인 것으로 판단되었다. 시험의 평가기준은 낙석의 관통여부와 변형을 겪은 낙석방지울타리가 도로를 침범하거나 차량통행을 방해할 가능성이 있는지를 검토하도록 구성되었다.
The purpose of this study is to review and to suggest improvement concerning floor impact noise section of the housing performance grading indication system. After a result, the main improvement is to resolve the discrepancies in the rules or regulations such as design specification(standard floor system) or design performance(accredited floor system) and as-built performance like 58 dB.
The purpose of this study is analyzing temporal flow about 20 detailed performance items in the "Housing Performance Grading Indication System". This study try to figure out situations according grade in detailed performance item and to analyze change item about 112 cases(2 cases in 2006, 15 cases in 2007, 46 cases in 2008, 49 cases in 2009), from January 9, 2006 which system is undertaken, to October, 2009. This system consists of 5 main performance section, 14 performance categories and 20 detailed performance items. 5 main performance parts are Noise and Acoustics(Light-weight impact sound control, heavy-weight impact sound control, sound control of toilet, sound control of party wall), Long-life(flexibility, remodeling & maintenance, durability), Landscape & Indoor Environment(landscape, formaldehyde control & ventilation, daylighting, thermal environment), Welfare & Barrier-free(playground and community center, welfare space, barrier-free design), Fire Safety(fire safety, safe place, fire-resisting quality). Total efficiency about housing can understand systematically of 20 perfomance items though this research.
하천 혹은 그 인근에 설치된 시설물은 수문, 통문, 제방, 댐, 보, 배수펌프장, 상·하수도, 하구둑 등이 존재한다. 이러한 하천 시설물은 홍수나 가뭄 등 수해를 저감하는 역할을 한다. 그러나 많은 하천 시설물은 노후화, 기후변화, 하천환경변화 등으로 구조적 혹은 기능적 안정성의 저하가 우려되는 실정이다. 시설물 유형별 고령화율을 살펴보면, 댐, 하천, 상하수도 순으로 조사되었으며, 준공연수가 30년을 초과한 하천 시설물은 약 40%를 넘어섰다. 그럼에도 불구하고 하천시설물의 관리 구조는 시설물 설치단계까지만 치중되었으며, 이후 계획 재수립 단계까지의 평가 및 모니터링, 유지관리, 정보관리 등에 이르는 선순환 구조가 미흡한 실정이다. 시설물의 노후화에 따라 유지관리 비용이 증가하며, 대형사고로 이어질 수 있기 때문에 적절한 시기에 시설물 점검 및 유지보수가 매우 중요하다. 우리나라의 경우 시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법에 따라 국가주요시설물은 안전점검을 실시하고 있으며, 시설물통합정보관리시스템(Facility Management System; FMS)에 안전등급을 제공하고 있다. 본 연구에서는 FMS의 하천 시설물 안전등급 현황을 기반으로 시설물의 효과적인 생애주기관리를 위해 하천 시설물의 성능평가모델을 제안하였다. 성능평가모델은 하천 시설물의 사용연수에 따른 안전등급의 예측이 가능하며, 관리자 측면에서 예산투입 등의 의사결정 시 활용이 가능할 것으로 판단된다.
귀납적 학습방법들의 분류성능을 비교 평가하기 위하여 대표적 분류문제의 하나인 신용평가 문제를 사용하였다. 분류기로서 사용된 귀납적 학습방법론들은 통계학의 다변량 판별분석(MDA), 기계학습 분야의 C4.5, 신경망의 다계층 퍼셉트론(MLP) 및 Cascade Correlation Network(CCN)의 4 가지이며, 학습자료로는 국내 3개 신용평가기관이 발표한 신용등급 및 공포된 재무제표를 사용하였다. 신용등급 예측의 정확도에 의한 분류성능을 평가하였는데 연도별 평가와 시계열 평가의 두 가지를 실시하였다. Cascade Correlation Network이 가장 좋은 분류성능을 보였지만 4가지 분류기들 사이에 통계적으로 유의한 차이는 발견되지 않았다. 이는 사용된 학습자료가 갖는 한계로 인한 것으로 추정되지만, 성능평가 과정에 있어 학습자료의 전처리 과정이 분류성과의 제고에 매우 유효함이 입증되었다.
최근 IT 기술의 발전과 더불어 금융 시장에서의 불확실성이 증대되는 상황에서 기업 신용등급 평가의 중요성을 인식하고, 이를 개선하기 위한 새로운 접근 방식으로 딥러닝 모델인 TabNet을 제안한다. 이에 본 연구에서는 TabNet을 활용하여 기업 신용등급을 예측하고, 이의 예측 성능을 기존 머신러닝 방법론과 상세하게 비교한다. 한국의 주요 증권시장에 상장된 기업들의 재무 데이터를 기반으로 TabNet 알고리즘을 적용하여 신용등급 예측 모델을 구축하고, 다양한 머신러닝 모델과의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과, TabNet 모델은 Precision 0.884, F1이 0.895로 기존의 머신러닝 모델들보다 우수한 성능을 보였으며, 고위험 기업을 저위험 기업으로 잘못 분류하는 경우가 다른 머신러닝 모델보다 적어 TabNet의 우수성을 확인하였다. 이는 TabNet이 기업 신용등급 예측에 있어 효과적인 도구로 활용될 수 있으며, 금융기관의 신용 위험 관리 및 의사 결정 과정을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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