• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제39권3호
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• pp.353-359
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• 2016

본 연구는 부산 경남지역에서 담낭용종의 위험인자 및 초음파영상의 형태학적 분포를 알아보고자 하였다. 실험 대상은 2016년 1월~5월까지 부산 P병원 내원환자의 복부초음파 영상을 대상으로 하였다. 그 중 복부초음파와 혈청학적 검사를 동시에 실시한 399명을 대상으로 위험인자를 분석하였다. 담낭용종 위험인자들의 통계분석은 독립표본 t검정(independent t-test)과 카이제곱 검정(chi-square test)을 시행하였다. 차이검정 결과를 고려하여 독립변수에 대한 상대 위험비(odds ratio, OR) 산출을 위해 다중 로지스틱 회귀분석(multiple logistic regression analysis)을 시행하여 변수들로부터 예측모형을 산정하여 타당성을 검정하였다. 그 결과 담낭용종 위험인자로 남성, HBsAg 양성, 중성지방이 관련이 있음을 알 수 있었다. 담낭용종의 위험인자로 확인된 남성, HBsAg 양성, 중성지방으로 예측모형 및 예측 확률값을 산정하였다. 예측확률의 민감도 61.0%, 특이도 76.8%를 보였으며, ROC 곡선의 AUC 결과는 0.735를 보여 예측모형의 타당성을 확인할 수 있었다. 복부 초음파검사 상 관찰되는 담낭용종의 형태학적 분석 결과는 고 에코, 유경, 균질한 형태가 가장 많은 분포(27.5%)를 나타내었으며, 용종 개수는 2개(38%), 크기는 5~10 mm (53%)로 가장 많았다. 담낭용종과 관련된 간질환으로는 mild fatty liver (23%), diffuse hepatopathy (21%)로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.436-443
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• 2019

본 논문의 목적은 탑재비행시험 간 무인헬기 연료 소모량에 영향을 미치는 인자들의 영향정도와 상관관계를 분석하여 예측모형을 수립하는 것이다. 본 연구에서는 실험계획법을 활용하여 4인자 2수준 완전요인실험을 설계하여 실험을 수행하였고, 결과 값을 분석하여 인자들의 주 효과와 교호작용을 도출하고 회귀분석을 통해 예측모형을 수립하였다. 본 연구에서 도출한 결과를 활용하여 효율적인 탑재비행시험 및 전자시험장 시험 능력 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• Journal of Rhinology
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• 제25권2호
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• pp.63-68
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• 2018

본 종설에서는 부비동 수술 후 후각 회복에 영향을 미치는 인자들에 대해 서술 하였으며, 이들을 숙지함으로써 술 전에 후각 회복 여부를 예측할 수 있고, 술 후 후각 회복율을 높이는데 도움을 주고자 하였다. 부비동 내시경 수술 후 후각 기능은 다양한 치료 결과를 나타내고, 호전되었다고 하더라도 저후각증 상태로 남아있는 경우도 많은데, 이는 반복적인 감염과 상피조직의 손상이 후각신경세포들의 불가역적인 손상이나 편평상피화 및 섬유화를 초래함으로써 기인할 수 있다. 수술 후에도 지속되는 점막의 부종이나 후열 부위의 염증도 후각 회복을 저해할수 있다. 술 전 후각이 무후각증 일수록, 비용종이 있을수록, CT상 후열 혼탁이 경도일수록, 부비동 수술 과거력이 없을수록, 후각장애 기간이 짧을수록, 비호산구성 부비동염, 상처 회복이 순조로울수록 수술 후 후각 회복율이 높다고 할 수 있다. 만성부비동염에 동반되는 후각 장애는 환자나 의사 모두에게 해결이 힘든 문제이자 수술 후 결과를 정확하게 예측하기 어려운 문제로 남아있으며, 향후 더 많은 연구가 필요할 것으로 생각한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1027-1031
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• 2008

본 연구는 한반도 영역을 대상으로 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 RDAPS 모형, AWS, 상층기상관측(upper-air sounding)의 자료를 이용하였다. 또한 수치예보자료를 범주적 예측확률로 변환하고 인공신경망기법(ANN)을 이용하여 강수발생확률의 예측정확성을 향상시키는데 있다. 신경망의 예측인자로 사용된 대기변수는 500/ 750/ 1000hpa에서의 지위고도, 500-1000hpa에서의 층후(thickness), 500hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 750hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 표면풍속, 500/ 750hpa/ 표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도이며, 예측변수로는 강수발생확률로 선택하였다. 강우는 다양한 대기변수들의 비선형 조합으로 발생되기 때문에 예측인자와 예측변수 사이의 복잡한 비선형성을 고려하는데 유용한 인공신경망을 사용하였다. 신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론으로 구성하였으며 역전파알고리즘을 학습방법으로 사용하였다. 강수예측성과의 질을 평가하기 위해서 $2{\times}2$ 분할표를 이용하여 Hit rate, Threat score, Probability of detection, Kuipers Skill Score를 사용하였으며, 신경망 학습후의 강수발생확률은 학습전의 강수발생확률에 비하여 한반도영역에서 평균적으로 Kuipers Skill Score가 0.2231에서 0.4293로 92.39% 상승하였다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2004년도 하계학술대회 논문집 Vol.5 No.2
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.7-7
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• 2016

인도네시아 산불에 의한 연무는 동남아시아 인접한 국가들에 있어서 심각한 환경문제 중 하나이다. 국제적으로 심각한 문제를 야기하는 인도네시아의 산불은 건조기에 강수량이 적게 내리는 극심한 가뭄 조건에서 발생한다. 건조기 강수량을 모니터링 하는 것은 산불 발생 가능성을 예측하기 위해 중요하지만 산불을 사전에 예방하고 영향을 최소화하기에는 부족하다. 따라서 산불에 대한 선제적 사전예방을 위해서는 수개월의 선행예측 기간을 갖는 조기경보 시스템이 절실하다. 따라서 본 연구는 인도네시아 산불에 대한 선제적 대응을 위한 강수량 예측시스템을 개발하고 예측성을 평가하여 동남아시아 지역의 화재 연무 조기경보 시스템의 시제품(Prototype)을 개발하는데 있다. 강수량 예측을 위해서 APEC 기후센터의 계절예측정보의 활용 정도에 따라서 4가지 서로 다른 방법을 통합하여 사용하였다. 예측정보 기반의 방법들로는 대상지역의 강수량 예측을 위해서 대상 지역 상공의 계절예측 강수자료를 보정을 통해 직접적으로 사용하는 SBC (Simple Bias Correction) 방법과 대상 지역 상공의 강수 예측자료를 사용하는 대신에 지역 강수량과 높은 상관 관계를 보이는 다른 지역의 대리변수를 예측인자로 사용하는 MWR (Moving Window Regression) 방법이 있다. 또한 예측자료의 사용 없이 과거자료 기반의 기후지수(Climate Index) 중에서 지체시간을 고려하여 지역 강수량과 높은 상관관계를 갖는 경우 예측에 활용하는 관측자료 기반의 CIR (Climate Index Regression) 방법과 예측기반 MWR과 관측기반의 CIR 방법에서 선정된 예측인자를 동시에 활용하는 ITR (Integrated Time Regression) 방법이 사용되었다. 장기 강수량 예측은 보르네오 섬의 4개 지역에서 3개월 이하의 선행예측기간에 대하여 0.5 이상의 TCC (Temporal Correlation Coefficient)의 값을 보여 양호한 예측성능을 보였다. 예측된 강수량 자료는 위성기반 관측 강수량 및 관측 탄소 배출량 관계에서 결정된 강수량의 임계값과의 비교를 통해 산불발생 가능성으로 환산하였다. 개발된 조기경보 시스템은 산불 발생에 가장 취약한 해당지역의 건조기(8월~10월) 강수량을 4월부터 예측해 산불 연무에 대한 조기경보를 수행한다. 개발된 화재 연무조기경보 시스템은 지속적인 개선을 통해 현장 실효성을 높여 동남아국가 정부의 화재 및 산림관리자들에게 보급함으로써 동남아의 화재 연무로 인한 환경문제 해결에 기여할 수 있으리라 판단된다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2013년도 제45회 하계 정기학술대회 초록집
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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.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1996년도 춘계학술발표회논문집(1)
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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.

• 대한영상의학회지
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• 제85권2호
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• pp.394-408
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• 2024

목적 CT 영상 소견을 이용하여 편평세포폐암에서 programmed death ligand 1 (이하 PD-L1)의 발현을 예측하는 모델을 구축해 보고자 하였다. 대상과 방법 PD-L1 발현검사 결과를 포함하고 있는 97명의 편평세포폐암 환자를 포함하였고 종양 치료 전 시행한 CT 영상 소견을 분석하였다. 전체 환자군과 40명의 진행성(≥ stage IIIB) 병기 환자군에 대하여 PD-L1 발현 예측을 위한 다중 로지스틱 회귀 분석 모델 구축을 시행하였다. 각각의 환자군에 대하여 곡선 아래 면적(areas under the receiver operating characteristic curves; 이하 AUCs)을 분석하여 예측력을 평가하였다. 결과 전체 환자군에서 '전체 유의인자 모델'(종양병기, 종양크기, 흉막결절, 폐전이)의 AUC 값은 0.652이며, '선택 유의인자 모델'(흉막결절)은 0.556이었다. 진행성 병기 환자군에서 '선택 유의인자 모델'(종양크기, 흉막결절, 폐소수전이, 간질성폐렴의 부재)의 AUC 값은 0.897이었다. 이러한 인자들 중 흉막결절과 폐소수전이는 높은 오즈비를 보였다(각각, 8.78과 16.35). 결론 본 연구에서의 모델은 편평세포폐암의 PD-L1 발현예측의 가능성을 보여주었으며 흉막결절과 폐소수전이는 PD-L1 발현을 예측하는데 중요한 CT 예측인자였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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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.