• 산업과 과학
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• 제3권2호
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• pp.8-16
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• 2024

본 논문에서는 인구통계학적, 생리학적 특성을 기반으로 환자에게 가장 적합한 약물을 예측하는 것을 목표로 하는 약물 분류 시스템을 제시한다. 데이터 세트에는 적절한 약물을 결정하기 위한 목적으로 연령, 성별, 혈압(BP), 콜레스테롤 수치, 나트륨 대 칼륨 비율(Na_to_K)과 같은 속성들이 포함된다. 본 연구에 사용된 모델은 KNN(K-Nearest Neighbors), 로지스틱 회귀 분석 및 Random Forest이다. 하이퍼파라미터를 최적화하기 위해 5겹 교차 검증을 갖춘 GridSearchCV를 활용하였으며, 각 모델은 데이터 세트에서 훈련 및 테스트 되었다. 초매개변수 조정 유무에 관계없이 각 모델의 성능은 정확도, 혼동 행렬, 분류 보고서와 같은 지표를 사용하여 평가되었다. GridSearchCV를 적용하지 않은 모델의 정확도는 0.7, 0.875, 0.975인 반면, GridSearchCV를 적용한 모델의 정확도는 0.75, 1.0, 0.975로 나타났다. GridSearchCV는 로지스틱 회귀 분석을 세 가지 모델 중 약물 분류에 가장 효과적인 모델로 식별했으며, K-Nearest Neighbors가 그 뒤를 이었고 Na_to_K 비율은 결과를 예측하는 데 중요한 특징인 것으로 밝혀졌다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (A)
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• pp.17-18
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• 2007

데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제12권1호
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• pp.1-10
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• 2010

본 연구에서는 기상예측 모형을 이용하여 상세한 농업기후지수를 모사하고자 하였다. 이를 위해서 NCEP/NCAR 재분석 자료를 지역기후모형인 WRF의 초기 및 경계조건으로 하여 2002년 3월부터 7년간 상세한 기후 자료를 생산하고, 이렇게 구한 기후 자료를 통계적 보정을 거쳐 계통적 오차를 제거함으로써 그 기간의 기후를 재현하였으며 이를 이용하여 상세한 농업기후지수로 생산하였다. 수치 실험을 통해 생산된 상세 지역기후자료는 대순환 모형이 모사할 수 없는 남한의 복잡한 지형적 구조와 전체적인 관측 공간 패턴을 모사하였다. 통계적 보정은 모형결과가 관측에 비해 과소모사 되던 경향을 제거함으로써 보다 상세하고 관측에 가까운 시 공적 기후자료의 생산을 가능하게 하였다. 이렇게 모사된 기후 자료를 이용하여 식물온도 출 현초일, 작물온도 출현초일, 벼 이앙기의 저온 출현율, 종상일 등의 농업기후지수들에 대한 상세한 분포를 생산하였다. 보정 전 모형 결과에서는 계통적 오차인 모형의 기온 과소모사 경향에 의해 전반적인 유효온도와 종상일이 늦게 출현하였으며, 저온 출현율의 빈도가 높게 나타났다. 보정 후 모형 결과에서는 계통적 오차의 보정에 의해 유효온도 $10^{\circ}C$ 출현일을 제외한 유효 온도 출현일과 종상일이 앞당겨졌으며, 저온 출현일 빈도가 감소하였다. 보정 후 모형 결과에서 유도된 유 효온도 $10^{\circ}C$ 출현일은 보정 전 모형결과보다 3일 늦게 모사되고 있으나 보정 전 모형 결과에서 모사하지 못한 지역적 특징을 모사하고 있어 국지적으로 나타나는 작물온도 출현초일의 세부적인 패턴을 이해하는데 유용한 결과라고 판단된다. 모형의 결과로 유도된 농업기후지수는 복잡한 지역적 편차를 가지면서 정량적 정성적으로 관측에서 유도한 결과와 유사하게 나타났다. 반면 통계적 보정을 적용하여도 중부 논농사 지대의 작물온도 출현초일은 여전히 잘 모사되지 못하고 있는데 이는 모형의 결과가 계통적 오차 이외에도 또 다른 불확실성에 의한 문제를 내제하고 있음을 보여주는 결과이다. 향후 물리적 모수화 과정의 개선, 역학적 규모축소방법의 최적화 그리고 통계적 보정 방법의 다양한 적용을 통해 보다 향상된 농업기후지수를 생산할 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 실험 결과는 농업 경영자들에게 상세 농업기후지수 분포의 이해를 도와줄 뿐만 아니라 본 연구의 실험 방식이 농업 예측에 활용될 경우 장기 예측 및 기후변화에 따른 예측을 위한 정보에 긴요하게 사용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권1호
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• pp.103-113
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• 2020

잭업 드릴링 리그 (Jack-up drilling rigs)는 해양자원개발 분야 중 석유 및 가스 탐사 산업에서 널리 사용되는 대표적인 해양구조물이다. 이러한 잭업 구조물은 대체로 얕은 수심에서 사용하도록 설계되었지만 에너지 산업의 추세로 대수심 및 가혹한 환경 조건에서도 사용이 가능한 설계가 요구되고 있다. 이러한 잭업구조물의 운영환경 확장에 따라서 과도한 설계를 최소화하고 신뢰성 반영된 설계법이 요구되었다. 기존의 해양구조물 산업에서 잭업 구조물의 설계법은 사용(혹은 허용)응력 설계 (WSD: Working (or Allowable) Stress Design) 방법을 사용하여 설계가 되고 있었다. 이러한 설치환경변화에 따라서 충분한 신뢰성을 확보가 가능한 하중 및 저항계수 (LRFD: Load and Resistance Factored Design) 방법을 최근 개발되었고 규정화가 되었다. LRFD 방법은 통계적 기반으로 한 한계상태설계 개념으로 잭업구조물의 구성구조부재의 하중과 전산수치해석을 이용한 강도의 불확성을 하중 및 저항 계수로 표현하는 설계법이다. 개발된 LRFD 방법은 실제 잭업구조물 설계의 적합성 판단을 위하여 기존의 WSD 방법과의 정량적인 비교 분석이 반드시 필요하다. 따라서 본 연구는 기존의 WSD와 LRFD 방법으로 이용하여 실 잭업 구조물의 레그 구조를 대상으로 상용유한요소해석코드를 이용하여 정량적인 UC (Unity Check)값을 기반으로 비교 분석하였다. 분석된 결과로 다양한 환경하중조건 하에서 LRFD 방법을 사용하여 잭업구조물의 레그(Leg) 설계에서 상당히 합리적인 UC 값을 가지고 기존 대표적인 WSD기법 중에 하나인 API-RP 코드 대비 약 31 % 차이가 분석되었다. 따라서 LRFD 설계 방법이 WSD 방법에 비해 구조 최적화 및 합리적인 설계에 더 유리하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 수산해양기술연구
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• 제33권3호
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• pp.159-165
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• 1997

근해안강망업업에서 경제성이 있고 안전성이 향상된 어선의개발에 중요한 기본자료가 될 최적한어선의 규모 및 기본치수를 선정하게되는 본 연구는 그 내용을 최적규모에 영향을 주는 어업 및 어선의 기본성능분석과 최적규모 결정을 위한 시스템의 개발로 크게 구분할 수 있다. 최적규모에 여향을 주는 어업 및 어선의 기본성능분석에서는 근해안강망어업의 어업자원 평가, 어업실태조사 등을 하고, 기본성능의 분석은 대표적인 톤급에서 빈번히 살생되는 안전성, 조업성등과 어선의 기분수치와의 인과관계를 ISM기법으로 분석하여 최적규모 결정모델에 이용하였다. 한편 최적규모결정을 위한 시스템을 경제성 평가 및 최적화 모델 구성, 어선의 초기설계조직의 구성, 및 시스템분석 S/W개발로 구분하여 연구를 수행하였으며, 최종적으로 규모 및 기분치수를 찾았다. 근해안강망어업의 개발대상어선의 대표적인 톤급으로 냉동설비를 성치한현축식 89톤급 및 선미식 89톤급으로 구분하여, 즉 어선(I)군과 어선(II)군으로 분류아여 항해속력 9~11노트에서 최적규모 및 기본치수를 구하였다. 즉 어선(I)군과 어선(II)군에 대한 경제성 분석을 통하여 얻어진 결과에 의햐면 어선(I)군에서는 향해 속력 10노트에 현측식 89톤 근해안강망어선(냉동설비 설치)이 경제적인 것으로 평가된다. 특히 어선(II)군의 향해속력 10노트인 {어선(II-2)군}대상어선은 분석된 모든 어선중에서 가장 경제성이 좋고 안전성을 만족하고 있는 것으로 최정적인 결론을 얻게 되었따. 이와 같은 연구로부터 다음과 같은 결론을 도출하였다. 즉 우리나라 안강망어업에 적합하게 이용될 수 있다고 사료되는 89톤급 선미식 안강망어선의 기본치수는 배의 길이(Lpp):27.0~28.0m, 배의 폭(B):6.6~6.8m, 배의 깊이(D):2.75-2.85m,방형 계수$C_b$:03685-0.698, 항해 속력(Vs):10노트인 것으로 분석된다. 감소되지 않았다' '통증을 호소했을 때 빨리 혹은 시기적절하게 대처해주지 않았다', '환자가 통증을 호소할 때, 무관심하며 형식적으로 대했다', '약물 투여방법, 작용시간, 부작용 등 통증 관리에 대한 정보제공이 없었다' 이었으며, 만족하는 이유는 '통증조절 후 통증이 감소했다', '통증을 호소할 때 의료진이 관심을 가져주었다', '의사나 간호사가 신속하게 통증조절을 해주었다' '의사를 신뢰하기 때문' 이었다. 4) 암성통증관리의 만족 또는 불만족에 영향을 미치는 요인 : 만족 집단과 불만족 집단의 통증정도 및 일상생활에 지장을 미치는 정도에 있어서 두 그룹간 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 통증관리에 대한 환자의 염려 항목 중 '훌륭한 환자는 통증을 호소하지 않는 자이다'에 있어서 만족 집단의 평균점수가 불만족 집단의 평균점수보다 통계적으로 매우 유의하게 높았다. 결론 : 선행연구들에 비해 암환자의 통증관리에 대한 만족도는 증가하였으나 아직도 30%정도의 대상자는 만족하지 못하는 것으로 나타났다. 암환자의 통증 관리에 대한 만족도 향상을 위해 통증관련 약물, 통증 완화를 위한 간호중재방법 및 환자들의 통증과 관련된 잘못된 지식을 개선하는 내용이 포함된 환자교육이 절실히 요구된다. 지구조 판별도에서 지판이 침강 섭입하는 지판 경계부(destructive plate margin) 중 화산호의 조구적 영역에 도시된다. 본역의 화산암을 생성시킨 마그마는 $Al_2O_3$와 CaO 함량의 관계도, mode에서 나타나는 사장석 반정, 분화가 진행될수록 부의 Eu 이상이 증가하는 것 등에서 사장석의 분별이 우세한 분별결정작용을 거쳤음을 알 수 있다. 안산암질암을 관입한 중상 암맥에서 측정한 암석 년령은 $97.0{\pm}6.8~94.5{\pm}6.6$, 데사이트질암은 $68.9{\pm}4.8,\61.5{\pm}4.9~60.7{\pm}4.