최근 민간사업분야에서도 GIS를 응용하려는 시도가 많아지고 있다. 몇몇 도전적인 기업들은 수년 전부터 GIS를 도입하여 주요의사결정에 활용하고 있으며, 매년 GIS 활용도를 높여가고 있다. 실제 본 연구도 경쟁이 치열한 국내 할인점 시장에서 GIS 도입을 통해 근본적인 경쟁력 확보를 희망하는 기업의 경영과제를 해결하는 것으로 시작됐다. 이러한 기업들은 지역의 특성을 단편적으로 파악하는 것에 만족하지 않고 지역별로 어떠한 전략을 수립할 것인지에 대한 해법을 요구하며, 이를 통해 새로운 수요창출을 기대하고 있다. 매출을 높이는 것은 모든 기업의 주요 경영목표이다. 이러한 점을 고려할 때 GIS를 이용한 매출예측은 기업들에 큰 의미가 있다. 특히 백화점이나 할인점 등의 점포를 운영하는 기업들에는 객관적인 경영전략을 지원하는 도구로 활용할 수 있다. 그래서 단순한 예측 수준을 뛰어 넘어 매출 향상을 위한 방안 마련까지 요구되고 있다. 기존의 GIS를 이용한 매출예측은 특정 반경 내 인문사회적 통계자료를 추출하여 통계적 방법에 의해 매출을 추정하는 과정을 통해 이뤄진다. 이는 과거의 정보를 기반으로 현재를 진단하는 효율적인 방법이다. 하지만, 어떠한 전략으로 내일을 준비해야 하는지에 대한 해법을 제시하기에는 한계가 있다. 이러한 이유로 기존방법론은 예측에 대한 통계적 설명력이 높다 하더라도 기업들의 현장업무에서 활용되지 못하고 있다. GIS를 이용한 매출예측 방법이 기업활동에 활용되려면 과거의 매출정보를 기반으로 현재를 진단하는 역할, 지역별로 차별화된 마케팅 전략 수립, 국지적 단위의 시장 진단과 매출 향상 방안 등을 지원하여야 한다. 본 연구는 매출발생이 예상되는 지역의 경계를 설정하여 상권영역을 생성하는 방법론이 핵심이다. 다시 말해 예상되는 매출 영역을 폴리곤 단위로 추출한다는 것이다. 기업들에 어느 정도의 매출이 어떤 지역에서 발생할 것인지에 대한 정보를 제공하면 지역별 매출 향상을 위한 전략 마련이 가능하다. 수치만을 제공하는 매출 예측방법과 비교하면 구체적인 마케팅 활동을 지원할 수 있는 특징이 있다. 이러한 방법론은 기업의 마케팅 활동에 실질적인 도움을 줄 것으로 판단된다.
산업이 고도화 첨단화 됨에 따라 전력의 안정성과 신뢰성이 중요한 문제로 인식되고 있고, 한 순간의 정전도 허용하지 않는 전력설비의 열화진단이 점점 중요한 과제로 제기되고 있다 특히 전력 설비에서 가장 중요한 것은 변압기의 신뢰성으로 절연지의 성능에 크게 영향을 받으며, 이것은 권선의 절연 특성에 상당한 영향을 준다. 그러므로 절연지의 열화상태 파악은 변압기 권선에서 발생할 수 있는 주요 문제를 예측하는데 필수적이며, 이런 문제의 사전예측은 치명적인 고장과 다른 설비에 대한 2차적 손상을 피할 수 있다.(중략)
질병 치료에 대한 패러다임이 과거 치료 위주에서 조기진단 및 예방의 개념으로 전환되고 있으며 진단용 마커와 단클론 항체 제작은 핵심 기술로 부각되고 있다. 현재까지의 항원결정부위(epitope) 예측은 단백질의 1차구조인 아미노산 배열 순서를 바탕으로 추출되어 진다. 하지만 항원결정부위는 수용성의 항체와 직접 결합하기 때문에 친수성 잔기가 차지하는 비율이 높아야 하며, 면역계가 쉽게 인지할 수 있도록 노출되어 있어야하고, 긴 선상의 폴리펩티드 단백질이 3차원 구조를 형성하기 위해 회전, 유연성 등이 요구된다. 따라서 한 가지 성질 중심으로 할 경우 오류가 나올 가능성이 있다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 친수성(hydrophilicity), 극성(polarity), 파묻힘성(buried residues), 접근성(accessibility), 회전성(${\beta}-turns$), 유연성(flexibility), 굴절성(refractivity) 등을 분석한 후 통합 예측시스템을 개발하였다. 이를 검증하기 위해 고양이 백혈병 바이러스의 항원결정부위를 예측해보았다.
현재의 교량의 유지관리 시에 적절한 보수 시기나 최적화된 유지관리 정책을 결정하기 위하여 교량의 성능저하를 정확히 예측하는 것은 가장 중요한 일이다 이률 위해 제안된 방법은 정량적 평가, 마르코프체인, 베이시안 추정법 등으로 구성되었다. 제안된 방법에 따라 국내의 콘크리트 슬래브 교량을 예로서 예측을 하여는데, 기존의 전문가 의견조사 빛 외관조사에 의한 예측보다 좀 더 합리적인 결과를 보여주었다.
합리적이고 예측가능한 치주치료 계획의 수립은 치주치료의 성패를 좌우하는 관건이 된다. 치주질환에 대한 정확한 진단과 치료의 결과를 과학적으로 예측하는 기본개념을 근거로 하여 수립되는 치료계획을, 치주치료의 목적과 각 치료술식이 가지는 결과에 대한 과학적 예측 그리고 현재의 제한점등을 고찰하면서 설정해보기로 한다.
생체 간이식 공여자를 대상으로 시행되는 간생검 조직소견의 지방변성 정도와 복부초음파검사 결과를 분석하여, 지방간 질환의 진단에 있어서 초음파검사의 타당성을 알아보고자 하였다. 총 지방 함유량 10% 기준으로 범주화 하여 10% 이하를 음성, 10% 이상을 양성으로 하였을 때 초음파검사의 민감도는 64.6%이었고, 특이도는 68% 이었으며, 양성 예측도와 음성 예측도는 각각 76.8%, 54% 이었다. 초음파검사 결과 정상과 경증을 음성으로, 중등도를 양성으로 조작하였을 때 초음파검사의 민감도는 26.8% 이었고, 특이도는 100% 이었으며, 양성 예측도와 음성 예측도는 각각 100%, 45.5% 이었다. 총 지방 함유량 10% 이상을 상태변수(State variable)로 ROC curve 분석을 시행 하였을 때. 간/신장 명도비의 곡선하면적(Area under curve, AUC)은 0.859로 지방간을 예측하는데 좋은 지표로 나타났으며, 95% 신뢰구간(CI: 0.795~0.922)이 통계적으로 유의한 값을 보였다(p<0.001). 지방간진단에 있어서 복부초음파검사는 간생검 병리학적 결과를 예측하는데 높은 타당도를 보였다.
본 연구에서는 500 MW급 초임계압 석탄 화력발전소의 발전보일러용 고압 급수가열기에서 발생한 내부 튜브의 파손 사례 분석을 통해 운전 기록 모니터링에 의한 발전보일러용 고압 급수가열기 내부 튜브의 파손 예측 방안을 모색하고자 하였다. 이 연구를 통해 고압 급수가열기 내부 튜브 파손 시 쉘 측 수위 조절 밸브 개도와 보일러 급수펌프 흡입 유량의 변화로 내부 튜브 파손을 진단할 수 있는 예측 모형을 제안하였고, 제안된 예측 모형은 급수 계통의 불균형이 일어난 추가 사례를 통해 실증하였다. 이에 따라 본 연구와 유사한 특성의 발전보일러용 고압 급수가열기의 경우에도 쉘 측 수위 조절 밸브 개도와 보일러 급수펌프의 흡입 유량의 정상 운전 상태 값 대비 현재 운전 값 비교는 고압 급수가열기 내부 튜브의 파손에 대한 유력한 예측 진단 방안이 될 수 있다고 판단된다.
젖소에 있어 유방염은 농가의 낙농 생산성을 저해하는 주된 요인이며 이를 해결하기 위해 지난동안 폭넓은 연구가 이루어졌다. 하지만 유방염에 대한 연구는 사후 진단에 국한되어왔으며 이마저도 단일 센서를 활용하는 것이 주류이다. 본 연구에서는 생체 데이터와 환경 데이터를 이용하여 다음 날의 유방염 발병여부를 예측하는 모델을 개발하였다. 데이터는 충청남도 농가에 설치된 착유기와 센서들로부터 수집되었으며 3주간의 데이터를 다변량 데이터로 구성하였다. 유방염 진단예측을 위해 순환 신경망 모델을 사용하였고, 그 결과 유방염을 82.9%의 정확도로 예측하였다. 데이터 수집 기간을 다양하게 하여 예측 성능을 비교하였고 여러 모델과 성능을 비교하여 모델의 우수성을 확인하였다.
낙상사고는 세계적으로 매년 42만 건 이상 발생하는 치명적인 사고이다. 따라서, 낙상 환자를 연구하고자 낙상환자의 손상외인코드와 주진단 S코드의 연관성을 찾고, 낙상 환자의 주진단 S코드 데이터를 가지고 손상외인코드를 예측할 수 있는 예측모델을 개발하였다. 본 연구에서는 강원특별자치도 강릉시에 있는 A 기관의 2020~2021년 2년간의 데이터를 받아 낙상에 관련된 손상외인코드 W00~W19까지 데이터만 추출하고, 낙상 손상외인코드 중 예측모형을 개발할 정도의 주진단 S코드를 가지고 있는 W01, W10, W13, W18 데이터를 가지고 예측모형 개발하였다. 데이터 중 80%는 훈련용 데이터, 20%는 테스트용 데이터로 분류하였다. 모형 개발은 MLP(Multi-Layer Perceptron)을 이용하여 6개의 변수(성별, 나이, 주진단S코드, 수술유무, 입원유무, 음주유무)를 입력층에 64개의 노드를 가진 2개의 은닉층, 출력층은 softmax 활성화 함수를 이용하여 손상외인코드 W01, W10, W13, W18 총 4개의 노드를 가진 출력층으로 구성하여 개발하였다. 학습결과 첫 번째 학습했을 때 31.2%의 정확도를 가졌지만, 30번째는 87.5%의 정확도를 나타냈고 이를 통해 낙상환자의 낙상외인코드와 주진단 S코드의 연관성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 교량의 경제성 평가를 통해 교량 가설시 유용한 정보를 제공하기 위해, RC Slab교를 대상으로 유지관리수준에 따른 교량의 LCC를 예측하여 절감비용을 예측하고자 하였다. 본 연구의 수행 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 사례교량 LCC 분석 모델을 제안하였다. (2) 교량의 유지관리수준을 현행과 필요로 구분하고, 분석기간은 80년, 실질할인율은 4.5%로 가정하여 사례대상 교량에 대한 유지관리수준별 LCC를 예측하였다. (3) 사례교량의 LCC 예측결과를 통하여 절감비용을 예측하고 경제적인 절감효과를 파악하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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