• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.23-30
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• 2020

본 연구에서는, 천연가스(NG) 데이터와 가스 관련 환경 요소 간의 관계를 기계학습 알고리즘을 사용하여 가스 누출 데이터를 직접 측정하지 않고 가스 누출 위험 수준을 예측하였다. 이번 연구는 서버가 제공하는 오픈 데이터인 IoT 기반 원격 제어 피카로(Picarro) 가스 센서 사양을 기반으로 사용했다. 천연 가스는 공기 중으로 누출이 되며, 대기 오염, 환경, 그리고 건강에 큰 문제가 된다. 본 연구에서 제안하는 방법은 천연 가스의 누출 위험 예측을 위한 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류 기반 다변량 특이치 제거 방법이다. 비지도 k-평균 클러스터링 후에 실험 데이터 집합은 불균형 데이터이다. 따라서 우리는 제안된 모델이 중간과 높은 위험 수준을 가장 잘 예측할 수 있다는 점에 초점을 맞춘다. 이 경우 각 분류 모델에 대한 수신자 조작 특성(ROC) 곡선, 정확도, 평균 표준 오차(MSE)를 비교했다. 실험 결과로 정확도, 수신자 조작 특성의 곡선 아래 영역(AUC, Area Under the ROC Curve), MSE가 각각 MOL_RF의 경우 99.71%, 99.57%, 및 0.0016의 결과 값을 얻었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권3호
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• pp.223-232
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• 2015

The area under the ROC curve (AUC), the volume under the ROC surface (VUS) and the hypervolume under the ROC manifold (HUM) are defined and interpreted with probability that measures the discriminant power of classification models. AUC, VUS and HUM are expressed with the summation and integration notations for discrete and continuous random variables, respectively. AUC for discrete two random samples is represented as the nonparametric Mann-Whitney statistic. In this work, we define conditional Mann-Whitney statistics to compare more than two discrete random samples as well as propose that VUS and HUM are represented as functions of the conditional Mann-Whitney statistics. Three and four discrete random samples with some tie values are generated. Values of VUS and HUM are obtained using the proposed statistic. The values of VUS and HUM are identical with those obtained by definition; therefore, both VUS and HUM could be represented with conditional Mann-Whitney statistics proposed in this paper.

• 약학회지
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• 제48권4호
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• pp.226-230
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• 2004

The pharmacokinetics of orally administered paclitlxel (50 mg/kg) was studied in six rabbits after 1hr pretreatment (2.0 mg/kg and 10 mg/kg) of tetramethoxyflavone or coadministration of (2.0 mg/kg, 10 mg/kg and 20 mg/kg) tetramethoxyflavone. The area under the plasma concentration-tine curve (AUC) and plasma concentration of paclitaxe1 coadministered with tetramethoxyflavone (10 mglkg) were increased significantly (p<0.05) compared with control. However, coadministration of tetramethoxyflavone (2 and 20 mg/kg) showed no significant effect on the pharmacokinetic parameters of paclitaxel. Pretreatment with tetramethoxyflavone significantly (p<0.05) increased the plasma concentration of paclitaxel. The area under the plasma concentration-time curve (AUC) and the peak concentration (C$_{max}$) of paclitaxel pretreated with tetramethoxyflavone were increased significantly (p<0.01, p<0.05) compared with control. The terminal half. life of paclitaxel pretreated with tetramethoxyflavone (2 mg/kg and 10 mg/kg) was significantly (p<0.05) prolonged compared with control. Pretreatment with tetramethoxyflavone (2.0 mg/kg, 10 mg/kg) significantly (p<0.01, p<0.05) increased the absolute bioavailability of paclitaxel compared with the control (154∼179%). On the basis of the results, it might be considered that tetramethoxyflavone may inhibit cytochrome P450 or P-glycoprotein efflux pump which are engaged in paclitaxel metabolism, result in increased AUC and t$_{1}$2/ of paclitaxel. However, further study should be conducted to clarify the roles of cytochrome P450 and P-glycoprotein on paclitaxel bioavailability with/or without tetramethoxyflavone. P-glycoprotein on paclitaxel bioavailability with/or without tetramethoxyflavone.

• 대한화장품학회지
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• 제46권4호
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• pp.371-382
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• 2020

화장품의 사용감을 관계 있는 물성의 측정을 통해 정량화하려는 시도가 이어져오고 있다. 그 중 끈적임은 texture ananlyzer를 이용하여 수직 힘을 측정하는 방식이 대표적이며, 시간에 따른 수직 힘의 그래프에서 음의 면적인 area under curve (AUC)와 상관관계를 갖는 것으로 알려져 있다. 최근 노르망디 대학에서는 이러한 특성에 피부의 특성을 함께 고려하여 TA를 이용한 in vivo 끈적임 평가법을 개발하였다[8]. 본 연구에서는 이를 확장하여 화장품 크림의 in vivo 끈적임 평가법을 최적화하고자 하였다. 페이셜 크림 5 종을 대상으로 크림의 도포량 및 도포 횟수, 탐침의 모양과 소재를 바꾸어 보면서 실험을 진행하였고, 관능 평가 결과를 기준으로 가장 부합하는 조건을 최적의 평가법으로 설정하였다. 그 결과, 3.4 cm의 원 내부에 70 μL의 크림을 7 s 동안 10 회 문지르고 측정하는 방식이 가장 적합한 것으로 판단되었다. 탐침의 경우, 원기둥형보다 구형의 탐침이 재현성이 높게 나타나 구형의 금속 탐침을 택하였다. 최적의 평가법을 확보하여 10 인의 피험자를 대상으로 인체 평가를 진행한 결과, 사람에 따른 절대값에는 차이가 있으나 AUC의 순위는 모두 같게 얻어졌다. 마지막으로 AUC의 끈적임 표준화의 시도로 PVP를 표준 물질로 설정하여 농도 별로 AUC를 측정하고, 5종의 크림 별 끈적임 인지율을 확인하여 AUC와 끈적임의 상관관계에 대해 알아보았다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권2호
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• pp.203-212
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• 2024

The area under the ROC curve (AUC) is one of the most common criteria used to measure the overall performance of binary classifiers for a wide range of machine learning problems. In this article, we propose a L₁-penalized AUC-optimization classifier that directly maximizes the AUC for high-dimensional data. Toward this, we employ the AUC-consistent surrogate loss function and combine the L₁-norm penalty which enables us to estimate coefficients and select informative variables simultaneously. In addition, we develop an efficient optimization algorithm by adopting k-means clustering and proximal gradient descent which enjoys computational advantages to obtain solutions for the proposed method. Numerical simulation studies demonstrate that the proposed method shows promising performance in terms of prediction accuracy, variable selectivity, and computational costs.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권5호
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• pp.721-738
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• 2018

이 연구의 목적은 확률모델의 2가지 방법인 Frequency Ratio(FR), Evidential Belief Functions(EBF) 모델을 사용하여 산사태 취약성을 작성하고 강릉시 사천면과 주문진읍에서의 결과 비교를 통해 각 지역에 적합한 모델을 선정하는 것이다. 사천면에서 762개, 주문진읍에서 548개의 산사태 위치를 항공 사진의 해석을 기반으로 작성되었다. 각각의 산사태 지점 중 절반을 모델링을 위해 무작위로 선택하였고 남은 산사태 지점은 검증 목적으로 사용하였다. 지형 요소, 수문 요소, 산림입지토양도(1:5,000), 임상도(1:5,000), 지질도(1:25,000)와 같은 5가지 범주로 분류된 20가지의 산사태 유발 요소가 연구에서 산사태 취약성 작성을 위해 고려되었다. 산사태 발생과 산사태 유발 요소 사이의 관계는 FR, EBF 모델을 사용하여 분석되었다. 그 후, 2 가지 모델을 AUC(curve under area) 방법을 사용하여 검증하였다. 검증 결과에 따르면 주문진읍에서 FR모델(AUC = 81.2%)이 EBF 모델(AUC = 78.9%)에 비해 정확도가 높았다. 사천면 지역에서는 EBF 모델(AUC = 83.6%)이 FR모델(AUC = 81.6%)보다 정확도가 높게 나타났다. 검증 결과 FR 모델과 EBF 모델은 정확도 80% 내외로 높은 정확도를 가지고 있음을 나타낸다.

• 응용통계연구
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• 제32권4호
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• pp.593-605
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• 2019

ROC 곡선 아래 면적과 ROC 곡면 아래 부피를 이용하여 분류모형의 판별력을 측정하는 통계량인 AUC와 VUS에 관한 많은 연구가 있다. ROC 곡선을 구성하는 FPR과 TPR 모두에 제한을 두는 양방향 부분 AUC는 부분 AUC보다 더 효과적이고 정확하게 제안되었다. ROC 곡면에서도 부분 VUS 뿐만 아니라 세 방향 부분 VUS 통계량이 개발되었다. 본 연구에서는 ROC 곡선의 FPR과 TPR 모두에 제한된 두 개의 절단함수를 이용하여 확률 개념과 적분 표현으로 대안적인 AUC를 제안한다. 또한 이 AUC는 양방향 부분 AUC와 관계가 있음을 알 수 있다. ROC 곡면에서의 세 방향 부분 VUS도 절단함수를 이용하는 VUS와 관련되어 있음을 발견하였다. 그리고 이러한 대안적인 AUC와 VUS는 맨-휘트니 통계량으로 표현되고 추정된다. 정규분포와 확률표본을 기반으로 이들의 모수적인 추정 방법과 비모수적인 추정 방법을 탐색한다.

• Journal of Pharmaceutical Investigation
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• 제16권4호
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• pp.152-157
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• 1986

The pharmacokinetics of sulfamethoxazole were investigated in rabbits with folate-induced renal failure. The blood level, area under the blood concentration curve (AUC) and biological half-life were increased significantly, and the urinary excretion was decreased significantly compared with those of normal rabbits. Correlation of serum creatinine concentration and AUC, biological half-life, and correlation of creatinine clearance and renal clearance have linear relationship respectively. From these results, dosage regimen of sulfamethoxazole is considered to be adjusted for effective and safe therapy in renal failure.

• 약학회지
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• 제29권4호
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• pp.216-219
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• 1985

The phormacokinetics of acetaminophen were investigated in rabbits with folate-induced renal failure. The blood level, the area under the blood concentraction curve(AUC) and the biological half-life were increased significantly, and the urinary excretion was decreased significantly as compared with those of normal rabbits. Serum creatinine concentration and AUC, creatinine clearance and renal clearance have linear relationship respectively. Dosage regimen of acetaminophen was considered to be adjusted in renal failure.

• 대한영상의학회지
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• 제81권5호
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• pp.1164-1174
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• 2020

목적 수술 전 초음파 검사에서 갑상선 종양의 재발을 예측할 수 있는 심층 학습 모델을 개발하고자 한다. 대상과 방법 수술 전 초음파에서 병리학적으로 확진된 갑상선 수술을 받은 229명의 환자(남성:여성 = 42:187, 평균 연령, 49.6세)의 대표적인 초음파 이미지를 포함시켰다. 각각 대표적인 횡축 또는 종축 초음파 이미지가 선택되었다. 신경 네트워크용 Python 2.7.6 및 Keras 2.1.5, convolutional neural network을 사용한 심층 학습이 사용되었다. 재발한 환자와 재발이 없는 환자의 임상 및 조직학적 특징을 비교하였다. 그룹 간의 심층 학습 모델의 receiver operating characteristic curve 곡선 아래의 영역은 재발 갑상선암을 예측하기 위한 심층 학습 모델의 예측에 사용되었다. 결과 전체 환자 229명 중 49명이 종양 재발(21.4%)을 보였다. 종양의 크기, 다원성은 재발이 없는 군과 재발 군에서 유의한 차이가 있었다(p < 0.05). 재발성 갑상선암 예측을 위한 심층 학습 모델의 전반적인 평균 area under the curve (이하 AUC) 값은 0.9 ± 0.06이었다. 평균 AUC는 macrocarcinoma에서 0.87 ± 0.03, microcarcinoma에서 0.79 ± 0.16이었다. 결론 갑상선암의 초음파 이미지를 이용한 심층 학습 모델로 갑상선암 재발의 예측 모델 구축의 가능성을 보여주었다.