• Title/Summary/Keyword: 성장 예측

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Growth Expectation in Children: Leg Length Discrepancy Related with Bone Tumor in Children (소아에서의 성장 예측: 골종양의 치료와 관련된 소아 하지 부동)

  • Jung, Sung-Taek;Jeong, Kwang-Cheul;Park, Hyeong-Won
    • The Journal of the Korean bone and joint tumor society
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    • v.17 no.1
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    • pp.1-10
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    • 2011
  • The main goals of treatment of malignant bone tumor are the prolongation of life survival and the improvement of quality of life. In growing children, however, leg length discrepancy (LLD) is one of major problem in the treatment of malignant bone tumors. Therefore, the precise understanding of growth in children is essential, and the prediction of LLD is critical in deciding the time and options of surgery. In addition, to use the adequate method of growth expectation, periodic follow-up and collaboration with patient's parents are needed.

Development of Shelf-life Prediction Model of Tofu Using Mathematical Quantitative Assessment Model (수학적 정량평가 모델을 이용한 두부의 유통기한 예측 모델의 개발)

  • Shin Il-Shik
    • Food Industry And Nutrition
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    • v.10 no.1
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    • pp.11-16
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    • 2005
  • 식물성 단백질의 주요 공급원이며 우리나라 전통식품 중의 하나인 두부의 유통기한을 정량적으로 예측할 수 있는 수학적 모델을 개발하고자 온도와 초기균수에 따른 두부 부패세균의 성장 실험 결과를 데이터베이스화하여 이를 바탕으로 균의 성장을 정량적으로 평가할 수 있는 수학적 모델을 개발하였다. 근의 증식 지표인 최대증식속도상수(k), 유도기(LT), 세대시간(GT)은 온도에 지배적인 영향을 받았으며, 초기균수에 따른 유의 적 인 차이 는 없었다(p<0.05). 최대증식속도상수와 온도 및 초기균수의 상관관계를 나타내는 수학적 정량평가모델인 square root model을 이 용하여 두부 부패 세균의 성장을 정량적으로 예측할 수 있는 모델$({\surd}{\kappa}=0.016861(T+6.87095))$을 개발하였으며 실험치와 예측치의 상관계수는0.969이었다. 이 예측 정량평가모델로부터 예측한 최대증식속도상수와 두부의 관능적 부패시 점을 반영 한 Gompertz 변형 모델을 이용하여 두부의 유통기한을 예측할 수 있는 모델$(Spoilage-critrion(hr)=\frac{2{\times}Ln2+Ln[(Nmax/No)-1])}{k}$을 개발하였다

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Forecasting methodology of future demand market (미래 수요시장의 예측 방법론)

  • Oh, Sang-young
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.18 no.2
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    • pp.205-211
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    • 2020
  • The method of predicting the future may be predicted by technical characteristics or technical performance. Therefore, technology prediction is used in the field of strategic research that can produce economic and social benefits. In this study, we predicted the future market through the study of how to predict the future with these technical characteristics. The future prediction method was studied through the prediction of the time when the market occupied according to the demand of special product. For forecasting market demand, we proposed the future forecasting model through comparison of representative quantitative analysis methods such as CAGR model, BASS model, Logistic model and Gompertz Growth Curve. This study combines Rogers' theory of innovation diffusion to predict when products will spread to the market. As a result of the research, we developed a methodology to predict when a particular product will mature in the future market through the spread of various factors for the special product to occupy the market. However, there are limitations in reducing errors in expert judgment to predict the market.

Land Use/Cover Classification Nomenclature for Urban Growth Analysis (도시성장 분석을 위한 위성영상 토지이용 분류기준 설정)

  • 김윤수;이광재;류지원
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.537-543
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    • 2003
  • 도시의 물리적 성장을 분석하기Hl 원격탐사 자료는 매우 유용한 도구를 제공한다 할 수 있다. 도시의 물리적 성장은 도시의 토지이용과 밀접하게 관련되어 있으며 지속 가능한 도시성장을 위하여서는 토지이용을 중심으로 한 성장관리가 필수적이다. 그러나 위성영상을 이용한 도시 토지이용의 분류는 우선 그 기준이 사용자의 관점에 따라 다르고 영상의 해상도 등에 따라 달리 그 기준이 정해질 수 있다. 도시의 성장 분석을 위해서는 다중시기의 위성영상 및 항공사진을 이용하여 토지이용 분류를 수행하고 시기별 토지이용 변화와 양상을 분석함으로써 성장요인을 추출하고 이를 기반으로 향후의 도시 성장을 예측할 수 있는 성장모델 개발이 가능해 진다. 따라서 본 연구에서는 도시성장 예측모델 개발의 전 단계로써 도시의 성장관리를 위해 사용되는 다양한 공간 해상도를 지닌 원격탐사 자료의 국내외 다양한 분류기준의 검토를 통해 토지이용 분류 기준을 도시 성장관리의 측면에서 설정하고자 한다.

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세계 디지털 AV 수요 예측

  • Korea Electronics Association
    • Journal of Korean Electronics
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    • v.24 no.4
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    • pp.6-7
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    • 2004
  • TV의 평면화가 세계시장으로 진행된다. PDP TV, LCD TV는 2004년 AV의 경쟁시장을 이끌어 가는데 불가피한 품목이다. '테이프에서 디스크로'-DVD레코더의 성장도 2004년 성장의 열쇠가 될 것이다. DSC(디지털스틸카메라)는 계속 순조로운 성장이 기대되는 일본유럽 미국에서 널리 세계에 보급될 것으로 예측되고 있다. 주요 7품목을 간략히 소개한다.

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The Possibility Assessment of Age Estimation of the Endangered Reeves' Turtle (Mauremys reevesii) Based on the Number of Growth Lines on Dorsal Scutes (등갑에 나타난 성장선에 근거한 멸종위기 종인 남생이(Mauremys reevesii)의 연령예측 가능성 평가)

  • Jung, Yu-Jeong;Kim, Il-Hun;Park, Daesik
    • Korean Journal of Environment and Ecology
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    • v.30 no.6
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    • pp.970-976
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    • 2016
  • Determining age structure of the population of an endangered species is critical because it could provide basic information about population dynamics. In this study, we assessed the possibility if the growth lines on dorsal scutes of the national monument as well as endangered Reeves' turtle (Mauremys reevesii) can reliably estimate actual ages of the 100 turtles of which actual ages were known and have been housed in Seoul Zoo. We counted the number of growth lines on the first four dorsal scutes and the first left and right lateral scutes of each turtle and compared those with their known actual ages. Ages estimated by the growth lines were overestimated at between 1 and 5 actual ages, but underestimated at between 6 and 9 actual ages, indicating that age estimation using growth lines is only partially applicable at actual ages of less than 6 years old. In addition, using length and width of turtle's dorsal plates, we produced growth curves with equations to estimate actual ages of females combined with juveniles, but its application to estimate actual ages was not reliably possible because all subject turtles which used were at relatively young ages. In conclusion, when estimating actual ages of Reeves' turtles using the number of growth lines on the dorsal scutes, it is recommend to use minimum values at less than 6 lines, but use maximum values at more than 7 lines. As the first study which estimated actual ages of a turtle species using growth lines on the dorsal scutes in Korea, our results could be useful to estimate ages of the endangered Reeve's turtles in the field although its application might be limited.

TGC-based Fish Growth Estimation Model using Gaussian Process Regression Approach (가우시안 프로세스 회귀를 통한 열 성장 계수 기반의 어류 성장 예측 모델)

  • Juhyoung Sung;Sungyoon Cho;Da-Eun Jung;Jongwon Kim;Jeonghwan Park;Kiwon Kwon;Young Myoung Ko
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.24 no.1
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    • pp.61-69
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    • 2023
  • Recently, as the fishery resources are depleted, expectations for productivity improvement by 'rearing fishery' in land farms are greatly rising. In the case of land farms, unlike ocean environments, it is easy to control and manage environmental and breeding factors, and has the advantage of being able to adjust production according to the production plan. On the other hand, unlike in the natural environment, there is a disadvantage in that operation costs may significantly increase due to the artificial management for fish growth. Therefore, profit maximization can be pursued by efficiently operating the farm in accordance with the planned target shipment. In order to operate such an efficient farm and nurture fish, an accurate growth prediction model according to the target fish species is absolutely required. Most of the growth prediction models are mainly numerical results based on statistical analysis using farm data. In this paper, we present a growth prediction model from a stochastic point of view to overcome the difficulties in securing data and the difficulty in providing quantitative expected values for inaccuracies that existing growth prediction models from a statistical point of view may have. For a stochastic approach, modeling is performed by introducing a Gaussian process regression method based on water temperature, which is the most important factor in positive growth. From the corresponding results, it is expected that it will be able to provide reference values for more efficient farm operation by simultaneously providing the average value of the predicted growth value at a specific point in time and the confidence interval for that value.

A Study on the Demand Forecasting using Diffusion Models and Growth Curve Models (확산모형과 성장곡선모형을 이용한 중장기 수요예측에 관한 연구)

  • 강현철;최종후
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.14 no.2
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    • pp.233-243
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    • 2001
  • 중장기 수요예측을 위해 자주 사용되는 방법으로 확산모형과 성장곡선모형을 들 수 있다. 본 논문에서는 이들 방법론의 성격 및 실제 적용에 있어 모수추정에 따른 문제점들을 살펴보고, 모수추정을 효율적으로 수행하기 위한 전략을 제시한다. 또한 실제 자료에 각 방법론들을 적용하여 예측결과를 비교한다.

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A Method for Selecting Software Reliability Growth Models Using Trend and Failure Prediction Ability (트렌드와 고장 예측 능력을 반영한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법)

  • Park, YongJun;Min, Bup-Ki;Kim, Hyeon Soo
    • Journal of KIISE
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    • v.42 no.12
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    • pp.1551-1560
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    • 2015
  • Software Reliability Growth Models (SRGMs) are used to quantitatively evaluate software reliability and to determine the software release date or additional testing efforts using software failure data. Because a single SRGM is not universally applicable to all kinds of software, the selection of an optimal SRGM suitable to a specific case has been an important issue. The existing methods for SRGM selection assess the goodness-of-fit of the SRGM in terms of the collected failure data but do not consider the accuracy of future failure predictions. In this paper, we propose a method for selecting SRGMs using the trend of failure data and failure prediction ability. To justify our approach, we identify problems associated with the existing SRGM selection methods through experiments and show that our method for selecting SRGMs is superior to the existing methods with respect to the accuracy of future failure prediction.

Analysis of the relationship between regional economic growth and obesity by using Lasso Regression (Lasso Regression을 이용한 지역 경제 성장과 비만율의 상관관계 분석)

  • Kil, Eungyu;OH, Sujin;Kim, Ung-Mo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.10a
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    • pp.565-568
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    • 2018
  • 본 연구에서는 Lasso Regression을 기반으로 하여 지역 경제 성장과 비만율을 예측한다. 연구는 3단계로 나누어 진행된다. 우선 지역성장을 대변할 수 있는 가상의 GDP 수치를 구한다. 그 다음 가상의 GDP 수치와 비만율 데이터를 이용하여 학습모델을 만든다. 마지막으로 이전의 데이터를 이용하여 앞으로의 성장을 예측하고 학습모델에 적용하여 비만율을 예측한다. 본 연구의 데이터는 학습데이터와 실험데이터를 구성된다. 학습데이터로는 국내의 8도 중 하나인 강원도의 데이터를 이용하며 실험데이터로는 강릉과 원주의 데이터를 이용한다. 평가 비교 대상으로는 과거의 흐름을 반영하는 최소자승법 예측기법을 선정하여 비교한다. 연구 결과 강릉의 경우 비교 데이터와의 오차율 평균은 1.22%로 큰 차이가 없음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 제안하는 방법이 과거의 흐름을 기반으로 작성됨을 알 수 있다. 하지만 단순히 과거의 흐름만을 통해 예측하는 것은 여러 요소가 복합적으로 작용하는 비만율 예측에 알맞지 않기 때문에 본 연구 방법이 유의미하다고 여겨진다.