• Radiation Oncology Journal
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• v.26 no.4
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• pp.213-221
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• 2008

Purpose: The objective of this retrospective study was to identify predictive factors for the complete pathologic response and tumor downstaging after preoperative concurrent chemoradiotherapy for locally advanced rectal cancer. Materials and Methods: Between the years 2000 and 2008, 39 patients with newly diagnosed rectal cancer without prior evidence of distant metastasis received preoperative concurrent chemoradiotherapy followed by surgery. The median radiation dose was 50.4 Gy (range, $45{\sim}59.4\;Gy$)). Thirty-eight patients received concurrent infusional 5-fluorouracil and leucovorin, while one patient received oral capecitabine twice daily during radiotherapy. Results: A complete pathologic response (CR) was demonstrated in 12 of 39 patients (31%), while T-downstaging was observed in 24 of 39 patients (63%). N-downstaging was observed in 18 of 28 patients (64%), with a positive node in the CT scan or ultrasound. Two patients with clinical negative nodes were observed in surgical specimens. The results from a univariate analysis indicated that the tumor circumferential extent was less than 50% (p=0.031). Moreover, the length of the tumor was less than 5 cm (p=0.004), while the post-treatment carcinoembryonic antigen (CEA) levels were less than or equal to 3.0 ng/mL (p=0.015) and were significantly associated with high pathologic CR rates. The univariate analysis also indicated that the adenocarcinoma (p=0.045) and radiation dose greater than or equal to 50 Gy (p=0.021) were significantly associated with high T-downstaging, while a radiotherapy duration of less than or equal to 42 days (p=0.018) was significantly associated with N-downstaging. The results from the multivariate analysis indicated that the lesser circumferential extent of the tumor (hazard ratio [HR] 0.150; p=0.028) and shorter tumor length (HR, 0.084; p=0.005) independently predicted a higher pathologic CR. The multivariate analysis also indicated that a higher radiation dose was significantly associated with higher T-downstaging (HR, 0.115; p=0.025), while the shorter duration of radiotherapy was significantly associated with higher N-downstaging (HR, 0.028; p=0.010). Conclusion: The circumferential extent of the tumor and its length was a predictor for the pathologic CR, while radiation dose and duration of radiotherapy were predictors for tumor downstaging. Hence, these factors may be used to predict outcomes for patients and to develop further treatment guidelines for high-risk patients.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2004.07b
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• pp.1117-1120
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• 2004

경제적인 공정분석과 최적화를 위해서는 컴퓨터를 이용한 플라즈마 예측모델이 요구되고 있다. 본 연구에서는 일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 플라즈마 증착공정 모델을 개발한다. GRNN의 예측성능은 패턴층 뉴런의 가우시안 함수를 구성하는 학습인자, 즉 spread에 의존한다. 종래의 모델에서는 모든 가우시안 함수의 spread가 동일한 값에서 최적화되었으며, 이로 인해 모델의 예측성능을 향상시키는 데에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘 (GA)를 이용하여 다변수 spread를 최적화하는 기법을 개발하였으며, 그 성능을 PECVD 공정에 의해 증착된 SiN 박막의 증착률에 적용하여 평가하였다. $2^{6-1}$ 부분인자 실험계획법에 의해 수집된 데이터를 이용하여 신경망을 학습하였고, 모델적합성 점검을 위해 별도의 12번의 실험을 수행하였다. 가우시안 함수의 spread는 0.2에서 2.0까지 0.2간격으로 증가시켰으며, 최적화한 GA-GRNN모델의 예측성능은 6.6 ${\AA}/min$이었다. 이는 종래의 방식으로 최적화한 모델의 예측성능 (13.5 ${\AA}/min$)과 비교하여 50.7% 향상된 예측성능이며, 이러한 향상은 제안한 GA-GRNN 모델이 플라즈마 공정 모델의 예측성능을 증진하는데 매우 효과적임을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.314-314
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• 2019

가뭄대응 및 이수분야 활용을 위한 장기 기상예측정보 확보를 위해, 경안천 유역을 대상으로 전구기후지수의 원격상관 패턴을 이용하여 통계적 기반의 다중회귀모형을 구성하고 월 강수량의 예측가능성을 평가하였다. 예측인자로서 미국 NOAA에서 제공하는 기후지수 중 총 37개의 지수에 대해 1948~2018년의 월 자료를 이용하였으며, 예측대상인 경안천 월 강수량은 1966~2018년의 유역평균 강수량 자료를 활용하였다. 각 기후지수별 1~24개월 선행자료와 예측대상년도 월 강수량과의 상관분석을 통해 상관성이 높은 기후자료를 선별하여 다중회귀모형의 독립변수로 적용하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년의 자료(월 강수량 및 월 기후지수)를 보정자료와 검정자료로 구분(20년씩 무작위로 추출)하고, 보정기간에 대해 도출된 회귀모형 중 검정기간을 대상으로 예측성이 좋은 100개의 회귀모형을 선별하여 예측대상기간에 대한 예측모형으로 활용하였다. 2006~2018년에 대해 전망기간별(1개월, 3개월, 6개월, 12개월)로 각 월별 100개 회귀모형으로 부터의 예측값(예측치의 범위)이 실제 관측치를 포함하는 경우를 월별로 분석한 결과 10월이 가장 높고(83%), 11월(81%), 1월(79%), 8월(77%), 6월(75%), 12월(71%)의 순으로 높게 나타났으며, 상대적으로 7월(29%)과 3월(44%)의 예측성이 낮은 것으로 나타났다. 통계적 모형의 특성상 전망기간에 따른 예측의 정확도는 비례하지 않았다. 예측치의 편차는 크지 않지만 예측성이 낮게 나타나는 기간(3월, 2월)과 예측성은 높지만 예측범위가 크게 나타나는 기간(8월, 6월)에 대해서는 예측모형의 재검토 및 다양한 규모의 유역에 대한 적용을 통해 예측인자 추가 및 보완 등을 수행할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.08a
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• pp.215.1-215.1
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• 2013

박막형 태양 전지 중 CIGS 태양 전지는 생산성 및 효율성 면에서 많은 연구가 이루어지고 있다. 또한 대면적 생산을 위한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 효율 향상을 위한 인자 중 박막의 두께균일도가 주요한 영향 인자 중 하나라고 보고되고 있다. 증착도 예측을 위한 시뮬레이션 기법에 대해 논할 것이다. 박막형 CIGS 태양 전지 증발/증착 균일도 향상을 위한 시뮬레이션을 통하여 실험과 유사한 결과값을 도출할 수 있었다. 이를 통하여 박막의 균일도 향상의 방법론을 제시할 것이다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.05a
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• pp.191-196
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• 1996

이 논문에서는 Gadolinia, Erbia, IFBA를 비교평가 대상 독물질로 선정하여, 영광 3/4호기 노심을 대상으로 주기길이별 독봉장전노심을 구성하여 노심핵특성인자들을 비교평가하였다. 주기길이측면에서 Gd 장전노심과 IFBA 장전노심이 비슷하게 예측되었으며 Erbia 장전노심이 약 10∼13일 정도 작게 예측되었다. 냉각재 온도계수 측면에서는 Erbia 장전노심의 타 독물질 장전노심에 비해 우수하게 평가되었다. 최대 Fr 인자 측면에서는 Erbia 장전노심과 IFBA 장전노심이 거의 비슷한 수준에서 우수하게 평가되었으며 Gd 장전노심은 이 측면에서 취약한 것으로 평가되었다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.85 no.2
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• pp.394-408
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• 2024

Purpose To develop models to predict programmed death ligand 1 (PD-L1) expression in pulmonary squamous cell carcinoma (SCC) using CT. Materials and Methods A total of 97 patients diagnosed with SCC who underwent PD-L1 expression assay were included in this study. We performed a CT analysis of the tumors using pretreatment CT images. Multiple logistic regression models were constructed to predict PD-L1 positivity in the total patient group and in the 40 advanced-stage (≥ stage IIIB) patients. The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was calculated for each model. Results For the total patient group, the AUC of the 'total significant features model' (tumor stage, tumor size, pleural nodularity, and lung metastasis) was 0.652, and that of the 'selected feature model' (pleural nodularity) was 0.556. For advanced-stage patients, the AUC of the 'selected feature model' (tumor size, pleural nodularity, pulmonary oligometastases, and absence of interstitial lung disease) was 0.897. Among these factors, pleural nodularity and pulmonary oligometastases had the highest odds ratios (8.78 and 16.35, respectively). Conclusion Our model could predict PD-L1 expression in patients with lung SCC, and pleural nodularity and pulmonary oligometastases were notable predictive CT features of PD-L1.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_1
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• pp.1191-1205
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• 2022

Particulate matter(PM) among air pollutants with complex and widespread causes is classified according to particle size. Among them, PM_2.5 is very small in size and can cause diseases in the human respiratory tract or cardiovascular system if inhaled by humans. In order to prepare for these risks, state-centered management and preventable monitoring and forecasting are important. This study tried to predict PM_2.5 in Seoul, where high concentrations of fine dust occur frequently, using two ensemble models, random forest (RF) and extreme gradient boosting (XGB) using 15 local data assimilation and prediction system (LDAPS) weather-related factors, aerosol optical depth (AOD) and 4 chemical factors as independent variables. Performance evaluation and factor importance evaluation of the two models used for prediction were performed, and seasonal model analysis was also performed. As a result of prediction accuracy, RF showed high prediction accuracy of R² = 0.85 and XGB R² = 0.91, and it was confirmed that XGB was a more suitable model for PM_2.5 prediction than RF. As a result of the seasonal model analysis, it can be said that the prediction performance was good compared to the observed values with high concentrations in spring. In this study, PM_2.5 of Seoul was predicted using various factors, and an ensemble-based PM_2.5 prediction model showing good performance was constructed.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.4
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• pp.685-692
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• 2018

The purpose of this study is to develop a prediction model of hypertension in middle-aged adults using Statistical analysis. Statistical analysis and prediction models were developed using the National Health and Nutrition Survey (2013-2016).Binary logistic regression analysis showed statistically significant risk factors for hypertension, and a predictive model was developed using logistic regression and the Naive Bayes algorithm using Wrapper approach technique. In the statistical analysis, WHtR(p<0.0001, OR = 2.0242) in men and AGE (p<0.0001, OR = 3.9185) in women were the most related factors to hypertension. In the performance evaluation of the prediction model, the logistic regression model showed the best predictive power in men (AUC = 0.782) and women (AUC = 0.858). Our findings provide important information for developing large-scale screening tools for hypertension and can be used as the basis for hypertension research.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.2
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• pp.307-320
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• 2000

It has been studied to find relationships between pine-mushroom yield and climatic factors. Recently, Hyun-Park, Key-I! shin and Hyun-Joong Kim(1998) investigated relationships between pine-mushroom yield and climatic factors by autoregression model. In this paper, to improve the forecast we suggest the conditional autoregression model using probability of existing pine-mushroom production.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2749-2751
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• 2002

일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 플라즈마을 분류하는 새로운 알고리즘을 보고한다. 데이터분포를 통계적인 평균치와 표준편차를 이용하여 특징지었으며, 바이어스 인자을 이용하여 9 종류의 데이터을 발생하였다. 각 데이터에 대하여 GRNN의 학습인자를 최적화하였으며, 모델성능은 예측과 분류 정확도로 나누어 바이어스와 학습인자의 함수로 분석하였다. 바이어스는 모델성능에 상당한 영향을 주었으며, 학습인자와의 상호작용을 통하여 완전 분류를 이루었다.