• 제목/요약/키워드: 실험모델

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건강검진 데이터 기반 흡연자 분류를 위한 모형별 성능 분석 (Performance Evaluation between Models for Smoker Classification Based on Health Examination Data)

  • 윤지선;유헌창
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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    • pp.648-651
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    • 2018
  • 흡연여부를 감별하는 지표가 있지만 반감기 등 여러 가지 요인에 따라 결과가 변한다는 단점이 있다. 그렇기 때문에 흡연여부 감별 시 외부요인에 영향을 덜 받는 지표가 필요하게 되었다. 그래서 흡연 여부 감별하는데 적합한 모형을 찾아 외부요인에 영향이 적은 지표를 개발에 도움이 될 것을 기대하며 연구를 진행하였다. 실험은 국민건강보험공단에서 제공한 건강검진정보데이터를 기반으로, SVM, Logistic Regression, KNN 등의 머신러닝 모델을 이용하여 흡연 여부를 감별하는 것을 진행한다. 이 실험은 속성에 따른 모형의 성능변화와 학습데이터 수에 따른 모형의 성능변화에 대한 2가지 측면에서 모델의 성능을 측정하였다. 모델의 평가는 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), 조화 평균(f1-score)으로 진행하였으며, 약 70퍼센트 정도의 정확도와, 60퍼센트 대의 재현율을 보인다. 실험 결과, SVM이 속성에 따른 모형의 성능 변화 실험에서는 63%의 재현율, 학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험에서는 68%의 재현율을 보여, 흡연자 판별에 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 재현율을 기준으로 실험 차수별로 가장 좋은 성능을 보인 모델과 가장 저조한 성능을 보인 모델의 차이를 비교한 결과, '속성에 따른 모형의 성능 변화 실험'에서는 최고 36%의 차이를 보였으며, '학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험'에서 최고 42%의 차이를 보여 주었다. 이에 판별을 위한 속성도 중요하지만, 적합한 모형 선택 또한 중요하다는 것을 확인하였다.

정신분열병의 실험적 모델 (Experimental Models of Schizophrenia)

  • 전진숙
    • 생물정신의학
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    • 제6권2호
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    • pp.153-160
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    • 1999
  • 동물모형은 정신장애의 연구와 치료에 유용한 도구를 제공할 수 있다. 정신장애의 동물모형으로서의 적합성에 대한 평가 기준은 첫째, 유도된 상태의 유사성, 둘째, 행동상의 유사성, 셋째, 공통된 근저의 신경생물학적 기전, 넷째, 임상적으로 효과적인 치료 기술에 의한 역전 등 4가지이다. 저자는 정신분열병의 연구에 유용한 도구로 사용할 수 있는 실험적 모델을 간략히 소개하였다. 정신분열병의 실험적 모델로서는 L-dopa 모델, phenylethylamine 모델, hallucinogen 모델, amphetamine 모델, phencyclidine(이하 PCP) 모델, NE 보상계병소 모델, 망상계자극 모델, 사회격리 모델, 조건화된 회피반응, catalepsy 시험, paw 시험, 자기자극 paradigm, latent inhibition paradigm, blocking paradigm, 경악반사의 prepulse inhibition, 설치류 상호작용, 원숭이의 사회적 행위, 해마손상, 선택적 breeding을 사용한 모델, 고기압 모델, 각성 모델, 감각운동 gating 모델 등이 제시되고 있다. 저자는 이중에서 특히 정신분열병의 실험적 모델로서 face validity, predictive validity, construct validity가 높은 몇 가지 방법에 대해서 중점적으로 설명하였다. 임상경험 및 동물실험에서 PCP 및 ketamine 등 PCP 유사물질은 양성증상 뿐만아니라 음성증상, 파과형, 인지장애군에 좀 더 가까운 비망상형의 정신분열병에도 적용시키기가 좋은 것으로 알려졌다. 임신이나 출생 시 합병증에 의한 해마병소화, 내재적 신경독성에 의한 NE 보상계 병소, 스테로이드 증가에 의한 해마변화 등에 의해서 정신분열병이 유도될 수 있음은 해마병소화 모델이 정신분열병의 실험적 모델로서의 첫번째 기준을 충족시킴을 입증한다. 해마 병소화 후에 정신분열병 환자에서 흔히 볼 수 있는 주의집중력 장애, 공간 및 문맥 정보의 이해결핍, 기억구성, 인식기억, 고전적 조건화, 일반화, 복합적 학습, 상동적 행동, 미신적 행동, 과잉각성, 소멸과 습관형성, 피부전도 실험 등의 이상이 관찰됨은 정신분열병의 실험적 모델로서 두 번째의 기준에 합당한 것이다. 사후 부검한 뇌조직 및 여러 신경영상화 연구에서 해마의 구조적 이상 및 신경전달물질의 수용체 변화가 보고됨은 세 번째 조건을 만족시키는 것이며, 정신분열병의 여러 치료약물을 투여함으로써 상기 변화가 반전됨은 해마병소화 모델이 정신분열병의 실험적 모델로서 타당도가 높음을 시사한다. 정신분열병의 양성증상, 음성증상, 인지장애를 모두 포괄적으로 반영할 수 있는 실험적 모델로서 ketamine 모델과 해마병소화 모델 등이 보다 유용한 도구로 제시될 수 있다. 그러나 현재까지 어떠한 정신분열병의 모형도 정신분열병 전체를 대표할 수 있는 것은 없다. 따라서 동물모형을 사용한 연구의 결과는 매우 조심스럽게 해석되어야 한다. 또한 동물모형을 발전시키고 타당화 시키려는 노력은 인간에서의 현상을 신빙성있게 측정하는 방법을 규명하는 과정과 공동으로 이루어져야 한다.

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구속 받는 유연 매니퓨레이터의 병렬 위치/힘 제어

  • Kim, Jin-Soo;Uchiyama, Masaru
    • 한국정밀공학회지
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    • 제17권3호
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    • pp.76-82
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    • 2000
  • 본 논문에서는 환경에 구속 받는 유연 매니퓨레이터의 힘/위치에 대하여 논하고자 한다. 일반적으로, 유연 매니퓨레이터의 모델링 방법은 분포 정수 모델과 집중 정수 모델로 분류할 수 있다. 전자인 분포 정수 모델을 이용해서는 평면 1 링크, 2 링크를 대상으로 한 위치/힘 제어는 가능하나, 운동 방정식의 복잡성으로 인하여 실시간에서 다 링크 다 관절 유연 매니퓨레이터의 힘/위치를 제어하기는 어렵게 여겨져 왔다. 본 논문에서는 집중 정수 모델링 방법인 집중 스프링 질량 모델(Lumped Spring Mass Model)을 이용하여 환경에 구속받는 유연 매니퓨레이터의 운동 방정식을 산출했다 이 모델을 실험기인 유연 매니퓨레이터 ADAM(Aerospace Dual Arm Manipulators)에 적용하여 실시간 위치/힘 제어 실험을 행하였으며, MATLAB를 이용하여 해석했다. 또한, ADAMS$^{TM}$ FEM를 이용하여 분포 정수 모델을 도출하여, 해석하였으며, 이 결과와 집중 정수 모델을 이용한 MATLAB 해석의 결과, 그리고 실험 결과를 비교 분석하여 본 논문에서 제안한 구속받는 유연 매니퓨레이터의 집중 정수 모델 타당성을 입증시켰다.

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가변어휘 음성인식기 구현에 관한 연구 (A Study on the Implementatin of Vocalbulary Independent Korean Speech Recognizer)

  • 황병한
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제5권
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    • pp.60-63
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    • 1998
  • 본 논문에서는 사용자가 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경이 가능한 가변어휘 인식시스템에 관하여 기술한다. 가변어휘 음성인식에서는 미리 구성된 음소모델을 토대로 인식대상 어휘가 결정되명 발음사전에 의거하여 이들 어휘에 해당하는 음소모델을 연결함으로써 단어모델을 만든다. 사용된 음소모델은 현재 음소의 앞뒤의 음소 context를 고려한 문맥종속형(Context-Dependent)음소모델인 triphone을 사용하였고, 연속확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM)기반의 고립단어인식 시스템을 구현하였다. 비교를 위해 문맥 독립형 음소모델인 monophone으로 인식실험을 병행하였다. 개발된 시스템은 음성특징벡터로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)를 사용하였으며, test 환경에서 나타나지 않은 unseen triphone 문제를 해결하기 위하여 state-tying 방법중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering 기법을 도입하였다. 음소모델 훈련에는 ETRI에서 구축한 POW (Phonetically Optimized Words) 음성 데이터베이스(DB)[1]를 사용하였고, 어휘독립인식실험에는 POW DB와 관련없는 22개의 부서명을 50명이 발음한 총 1.100개의 고립단어 부서 DB[2]를 사용하였다. 인식실험결과 문맥독립형 음소모델이 88.6%를 보인데 비해 문맥종속형 음소모델은 96.2%의 더 나은 성능을 보였다.

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과학 응용 데이터베이스 관리를 위한 시간지원 데이터 모델 (A Temporal Data Model for Managing Scientific Database)

  • 김진호;옥수호
    • 정보기술과데이타베이스저널
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    • 제4권1호
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    • pp.51-64
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    • 1997
  • 최근 컴퓨터 응용이 우주 항공, 천체 기상, 환경 관리, 공장 자동화(FA) 등의 분야로 확산되면서 물리, 화학, 생물, 기계 등의 과학 응용에서 생성되는 자료를 처리하는 기법에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이들 과학 응용에서는 물리적 실험 장치나 측정 기계, 또는 시뮬레이션으로부터 데이터를 시간별로 측정(또는 수집)하므로 이들 과학 데이터는 시간에 종속된 데이터이다. 많은 과학 응용의 시간 지원 데이터는 과학 분야의 특성에 따라 매우 정밀한 시간 단위로 수집하기도 하고 실험 시작부터 경과된 상대적인 시간에 따라 데이터를 수집한다. 달력상의 시간을 사용하는 기존의 시간지원 데이터베이스는 과학 응용의 이러한 특징을 지원하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 과학 실험 응용에서 요구하는 시간에 대한 특징과 요구 사항을 분석하고, 이들 과학 응용의 요구 사항을 만족하도록 확장한 새로운 시간 지원 데이터 모델을 제안한다. 이 모델에서는 실험이 경과된 상대적인 시간에 대한 데이터의 이력을 확장형 집합 개념을 사용하여 표현한다. 기존의 관계 데이터 모델과 유사하게, 이 모델은 집합 개념에 바탕을 두고 있으므로 데이터 모델과 그 연산의 의미를 쉽게 이해하고 사용할 수 있다는 장점이 있다.

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구조실험정보를 위한 데이터 모델의 구성 및 사용성 평가 (Evaluation of Organization and Use of Data Model for Structural Experiment Information)

  • 이창호
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제28권6호
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    • pp.579-588
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    • 2015
  • 구조실험을 위한 데이터 모델은 구조실험에 관련된 실험정보를 정형화하여 표현하므로 데이터 저장소를 개발하는데 이용할 수 있다. 데이터 모델은 특히 대규모의 구조실험정보 또는 일반적인 다양한 실험정보를 위한 데이터 저장소에 효과적인데 예를 들면 NEES에서 개발한 NEEShub Project Warehouse가 있다. 본 논문은 데이터 모델의 구성과 사용을 평가하기 위한 평가요소를 제안하고 있다. 클래스의 속성이 값을 갖는지를 의미하는 AVE(attribute value existence)란 용어를 도입하여 속성의 사용성에 대한 Attribute AVE, 클래스의 사용성에 대한 Class AVE, 하위레벨에 있는 클래스를 포함하는 Class Level AVE, 하나의 프로젝트의 모든 클래스를 포함하는 Project AVE, 모든 프로젝트를 포함하는 데이터 모델에 대한 Data Model AVE를 정의하였다. 이러한 평가요소들을 NEES 데이터 모델의 프로젝트들에 적용하였는데 데이터 모델내의 클래스와 객체에 대한 사용성을 수치적으로 기술하여 평가하는 것이 가능하였다.

개체병렬결합 그리고 노화 연구 (Parabiosis and Aging Researches)

  • 정경태
    • 생명과학회지
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    • 제27권12호
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    • pp.1515-1522
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    • 2017
  • 대부분의 사람은 오래 살기를 원한다. 고대 중국과 한국의 신화에 동방삭이라는 인물이 일만 팔천 년을 살았다고 전해진다. 현실 세계에서는 WHO의 보고에 따르면 사람의 평균수명이 1960년대에 50세에서 2016년에는 75-85세로 25~35세가 늘었다. 두 마리의 실험 동물을 외과적 수술을 통해 병렬로 결합하여 두 동물의 순환계(혈액)이 서로 연결되게 하는 개체병렬결합(parabiosis) 실험모델이 1860년도에 개발된 이래 이 방법은 in vivo에서 한 개체가 다른 개체에게 어떤 영향을 미칠 수 있는가에 대한 연구를 위한 강력한 실험 모델이 되어 왔다. 여러 가지 실험조건의 연구 중에서도 개체병렬결합모델은 노화의 진행을 역행하는 현상을 조사하는 연구에서 필수적인 모델이 되고 있다. 본 총설에서는 개체병렬결합모델의 탄생과 이로 인한 중요한 발견을 시간대에 따라 소개하며, 아직은 확정적이지는 않지만 젊은 쥐와 늙은 쥐의 순환계를 연결시킨 이 모델을 사용하여 노화의 진행을 역행시킬 수 있는 "젊음의 인자"인 growth differentiation factor 11 (GDF11)을 발견한 연구 결과에 대해 서술하고자 한다. 지금까지 밝혀지고 있는 여러 조건에서의 연구결과가 증명하였듯이 개체병렬결합모델은 향후 다양한 생리적 현상을 규명하는데 더욱 중요한 실험모델이 될 것으로 예상된다.

실시간 시뮬레이터를 이용한 선박 전력 시스템의 축소 모델 실험 (Small-scaled Experiment of Ship Power System with Real-time Simulator)

  • 고상기;김소연;최세화;설승기
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2013년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.204-205
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    • 2013
  • 선박 전력 시스템 설계에 관한 연구의 경우 실제 선박에서의 실험의 어려움 때문에 디지털 시뮬레이션에 의존해 연구를 진행해 왔다. 본 논문에서는 선박 전력 시스템의 보다 정밀한 실험 및 제어 알고리즘 검증을 위해 축소 모델과 실시간 시뮬레이터를 동시에 이용하는 새로운 실험 방법을 제안하였다. 실제 크기의 선박 전력 시스템은 직접 제작하기 어렵기 때문에 축소 모델을 이용하였고 복잡한 선박 전력 시스템의 일부를 실시간 시뮬레이터로 모의함으로써 실제 실험 세트의 구성을 간소화 할 수 있었다. 축소 모델 실험을 통해 선박 전력 시스템의 과도 상태 및 정상 상태 해석을 수행하였으며 이러한 시스템에서 얻은 결과는 추후 실선 제작을 위한 설계 자료로 활용될 수 있다.

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모델 재료를 이용한 대형 개방형 단조품의 성형에 관한 연구

  • 이근안;임용택;이종수;홍성석;조남춘
    • 소성∙가공
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    • 제1권2호
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    • pp.52-62
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    • 1992
  • 본 연구에서는 모델재료를 이용한 모사실험을 통하여 고온의 강을 단조하였을 때의 유동과 변형 그리고 하중을 검토하고, 이어 성형에 관한 연구를 하였다. 모델재료인 플라스티신은 고용의 강을 모사하는데 많이 쓰이는데, 실험을 통하여 플라스티신과 강과의 변형저항식을 비교 검토하였다. 이 실험결과 상사성이 어느정도 일치함을 알았고, 이 상사성 결과를 이용하여 실제와 모델사이의 하중과 응력비를 검출하였다. 이로써 플라스티신을 이용한 단조 압축 실험을 통하여 실제의 하중을 예측하였다. 또한 예비 성형체를 설계하기 위하여 앞서 실험한 결과들을 이용하여 초기의 실린더의 체적과 치수를 결정하고 이에 단계에 따른 성형과정을 통하여 예비 성형체를 만들었는데, 이는 제한된 용량으로 성형하여야 하는 문제를 해결하기 위함이었다. 실험 결과 8단계에 따른 성형과정에 의해 우리가 원하는 대형 단조품을 성형할 수 있음을 알았다.

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리튬 이온 배터리의 ANN 기반 OCV 추정 기법 연구 (OCV Estimation Based on Artificial Neural Network in Lithium-Ion Battery)

  • 홍선리;한동호;강모세;백종복;정학근;김종훈
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2019년도 전력전자학술대회
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    • pp.445-446
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    • 2019
  • 전기적 등가회로의 모델의 정확도 향상을 위하여 정확한 내부 저항과 OCV의 반영은 필수적이며, 이를 위한 OCV 실험에서 SOC 구간을 작게 작을수록 OCV의 정확도는 향상되지만 실험시간은 증가한다. 따라서 실험 시간을 고려한 적당한 SOC(5%, 10%) 구간으로 실험을 진행하며, 측정 되지 않은 영역의 내부 파라미터는 선형보간법으로 등가회로 모델에 반영한다. 이러한 문제로, 본 연구는 SOC 추정에의 주요 인자인 OCV의 추정 기법으로 뉴럴 네트워크(Neural Network)를 사용하였다. 추정 방법은 뉴럴 네트워크로 기존 OCV 실험 데이터를 학습하여 모델을 구축한다. 학습 모델의 입력값으로 용량 실험 데이터의 전압, 전류를 적용하였고 결과로 얻은 SOC-OCV 곡선을 비교 분석하였다.

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