• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.149-157
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• 2014

당뇨병은 급성합병증을 예방하고 장기간의 합병증의 위험도를 감소하기 위하여 지속적인 치료와 환자 자가 관리 교육이 필요한 만성질환이다. 또한 전 세계적으로 당뇨병에 대한 유병률과 사망률이 대부분의 인구집단에서 역학적 비율에 도달하였다. 많은 연구에서 당뇨병에 대한 조기진단은 적절한 치료와 생활습관을 지키는 관리를 통하여 발병을 예방하는데 도움을 줄 수 있으며, 이를 통하여 당뇨병의 합병증을 감소시키고 생존률을 향상시킬 수 있다고 보고하고 있다. 본 연구는 PIMA Indians 당뇨 데이터에 대하여 mixture of expert 모형을 적용하여 당뇨유병환자의 여부를 분류하고, 이를 로지스틱 회귀분석, 신경망분석의 성능과 비교함으로서 그 유용성을 주장하고자 하였다. 연구결과 정확도 및 ROC 곡선, c-통계량에서 ME 모형이 다른 분류도구들에 비해서 높게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 대기
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• 제31권5호
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• pp.473-488
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• 2021

A new physical/statistical diagnostic downscale model has been developed for use to improve near-surface air temperature forecasts. The model includes a series of physical and statistical correction methods that account for un-resolved topographic and land-use effects as well as statistical bias errors in a low-resolution atmospheric model. Operational temperature forecasts of the Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) were downscaled at 100 m resolution for three months, which were used to validate the model's physical and statistical correction methods and to compare its performance with the forecasts of the Korea Meteorological Administration Post-processing (KMAP) system. The validation results showed positive impacts of the un-resolved topographic and urban effects (topographic height correction, valley cold air pool effect, mountain internal boundary layer formation effect, urban land-use effect) in complex terrain areas. In addition, the statistical bias correction of the LDAPS model were efficient in reducing forecast errors of the near-surface temperatures. The new high-resolution downscale model showed better agreement against Korean 584 meteorological monitoring stations than the KMAP, supporting the importance of the new physical and statistical correction methods. The new physical/statistical diagnostic downscale model can be a useful tool in improving near-surface temperature forecasts and diagnostics over complex terrain areas.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권6호
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• pp.481-488
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• 2009

가스절연개폐장치(Gas Insulated Switchgear:GIS)는 SF6가스를 절연 매체로 하는 대용량 전력 차단기기이다. GIS는 단순한 구조로 고장이 적고 신뢰성이 높은 편이지만 내부를 볼 수 없어 고장 확인이 어렵고 고장이 발생하면 파급 효과가 크고 복구가 어렵다. 따라서 GIS 내부의 이상 징후를 초기에 찾아낼 수 있도록 GIS 예방진단시스템이 도입되었다. GIS 예방진단시스템은 센서에서 수집, 분석한 정보로 이상 징후를 판 단하기 때문에 데이터의 신뢰성과 적시성이 중요하다. 하지만 기존 시스템은 중앙 집중 데이터 수집 방식으로 효율이 낮고 신뢰성과 적시성의 보장이 어렵다. 이러한 신뢰성과 적시성을 보장하기 위하여 GIS 예방진단시스템은 실시간성을 보장하는 미들웨어를 탑재해야 한다. 따라서 본 논문에서는 GIS 예방진단시스템의 신뢰성 향상을 위하여 실시간 분산 컴퓨팅의 적시성 보장을 위해 제안된 TMO를 적용한 미들웨어를 사용한 다. 그리고 TMO를 적용한 데이터 수집 및 감시, 제어 방법을 적용한 새로운 GIS 예방진단 시스템을 제안한다. 논문에서 제안하는 시스템은 TMO의 실시간 기능을 활용하여 데이터의 분산 처리가 가능한 통신제어장치를 개발하여 사용한다. 통신제어장치는 TMO를 통해 실시간 데이 터 수집 및 처리 과정의 적시성을 보장하고 데이터의 신뢰성을 높여 시스템의 성능 향상에 기여한다. 또한, 기존의 서버의 데이터 수집 및 처 리 과정을 통신제어장치가 부담하여 서버의 부하를 줄이고 향후 분산 환경을 지원할 수 있도록 설계하였다. 따라서 제안하는 시스템은 통신제 어장치의 적시성 보장을 통해 GIS 예방진단시스템의 신뢰성과 성능을 향상시키고 GIS의 안정적인 운영을 보장할 수 있다.

• 대한소아치과학회지
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• 제46권1호
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• pp.10-20
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• 2019

개인의 치령은 연령 추정의 한 지표로 사용되고 있으며, 아동의 성장 단계를 알 수 있는 중요한 지표가 된다. 치령의 변화는 시대의 변화에 따라 크지는 않지만, 꾸준히 변하게 되며 이에 대한 정보의 업데이트의 중요성은 널리 알려져 있다. 이에 이 연구는 진단 모형을 이용해 한국 아동의 치아 맹출 단계에 대한 정보를 제공하고, 이 정보를 바탕으로 치아 맹출 순서를 조사하고 연령 추정을 시행해 보았다. 5 - 13세 아동 488명의 진단 모형을 통해 치아 맹출 단계에 대해 조사하였다. 맹출 단계 정보를 바탕으로 한 영구치의 맹출 순서는 남녀 모두 상악에서는 제1대구치, 중절치, 측절치, 제1소구치, 견치, 제2소구치였으며, 하악에서는 제1대구치, 중절치, 측절치, 견치, 제1소구치, 제2소구치, 제2대구치 순서로 나타났다. 일부 나이에서 견치, 제1,2소구치, 제2대구치에서 남녀 간의 유의한 맹출 단계 수준의 차이를 보였다. 연령별 맹출 단계를 바탕으로 선형회귀분석을 이용해 연령 추정을 시행해 본 결과 남아와 여아의 나이를 결정 계수 0.816와 0.826 수준으로 추정해 볼 수 있었다.

• 동의생리병리학회지
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• 제25권2호
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• pp.318-321
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• 2011

In this study, when a physician make a diagnosis of the Pattern Identifications(PIs) of stroke patients, the development methods of the PIs classification function is considered by diagnostic questionnaire of the PIs for stroke patients. Clinical data collected from 1,502 stroke patients who was identically diagnosed for the PIs subtypes diagnosed by two clinical experts with more than 3 years experiences in 13 oriental medical hospitals. In order to develop the classification function into PIs using the 44 items-Fire&heat(19), Qi-deficiency(11), Yin-deficiency(7), Dampness phlegm(7)- of them was significant statistically by univariate analysis in 61 questionnaires totally, we make some comparisons of the results of discriminant analysis model and generalized logit model. The overall diagnostic accuracy rate of the PIs subtypes for discriminant model(74.37%) was higher than 3% of generalized logit model(70.09%).

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제86권3호
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• pp.226-233
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• 2023

Background: Inactive or old, healed tuberculosis (TB) on chest radiograph (CR) is often found in high TB incidence countries, and to avoid unnecessary evaluation and medication, differentiation from active TB is important. This study develops a deep learning (DL) model to estimate activity in a single chest radiographic analysis. Methods: A total of 3,824 active TB CRs from 511 individuals and 2,277 inactive TB CRs from 558 individuals were retrospectively collected. A pretrained convolutional neural network was fine-tuned to classify active and inactive TB. The model was pretrained with 8,964 pneumonia and 8,525 normal cases from the National Institute of Health (NIH) dataset. During the pretraining phase, the DL model learns the following tasks: pneumonia vs. normal, pneumonia vs. active TB, and active TB vs. normal. The performance of the DL model was validated using three external datasets. Receiver operating characteristic analyses were performed to evaluate the diagnostic performance to determine active TB by DL model and radiologists. Sensitivities and specificities for determining active TB were evaluated for both the DL model and radiologists. Results: The performance of the DL model showed area under the curve (AUC) values of 0.980 in internal validation, and 0.815 and 0.887 in external validation. The AUC values for the DL model, thoracic radiologist, and general radiologist, evaluated using one of the external validation datasets, were 0.815, 0.871, and 0.811, respectively. Conclusion: This DL-based algorithm showed potential as an effective diagnostic tool to identify TB activity, and could be useful for the follow-up of patients with inactive TB in high TB burden countries.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제10권5호
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• pp.617-628
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• 2018

Several techniques have been developed in the last years for energy conversion and aeronautic propulsion plants monitoring and diagnostics, to ensure non-stop availability and safety, mainly based on machine learning and pattern recognition methods, which need large databases of measures. This paper aims to describe a simulation based monitoring and diagnostic method to overcome the lack of data. An application on a gas turbine powered frigate is shown. A MATLAB-SIMULINK(R) model of the frigate propulsion system has been used to generate a database of different faulty conditions of the plant. A monitoring and diagnostic system, based on Mahalanobis distance and artificial neural networks have been developed. Experimental data measured during the sea trials have been used for model calibration and validation. Test runs of the procedure have been carried out in a number of simulated degradation cases: in all the considered cases, malfunctions have been successfully detected by the developed model.

• 한국대기환경학회지
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• 제17권1호
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• pp.1-17
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• 2001

The high-ozone episode in the Greater Seoul Area for the period of July 27 to August 1 1997 was modeled by the CIT(California Institute of Technology) three-dimensional photochemical model. Emission data were prepared by scaling the NIER(1994) data through and optimization method using VOC measurements in August 1997 and EKMA(Empirical Kinetic Modeling Approach). Two sets of meteorological data were prepared by the diagnostic routine. a part of the CIT model : one only utilized observations from the surface weather stations and the other also utilized observations from the automatic weather stations that were more densely distributed than those from the surface weather stations. The results showed that utilizing observations from the automatic weather stations could represent fine variations in the sind field such as those caused by topography. A better wind field gave better peak ozones and a more reasonable spatial distribution of ozone concentrations. Nevertheless, there were still many differences between predictions and observations particularly for primary pollutant such as NOx and CO. This was probably due to the inaccuracy of emission data that could not resolve both temporal and spatial variations.

• 한국지구과학회지
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• 제24권7호
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• pp.595-603
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• 2003

이 연구는 서울 지역 소재 3개 초등학교 103명의 4학년 학생들을 대상으로 사회적 구성주의 교수학습모형을 적용한 후 학생들이 가지는 개념의 변화를 분석하였다. 특히, 사회적 구성주의 교수학습모형의 개념원도 활용 수업 전후 학생들의 개념 변화를 지필고사로 평가, 조사하였다. 103명을 대상으로 개념원도를 도입한 수업을 1개월 동안 실시한 전후 지필고사를 실시하였다. 연구결과에 따르면, 개념원도를 적용한 수업은 유의미하게 학생들의 개념을 신장시킨 것으로 나타났다. 결론적으로, 개념원도를 적용한 사회적 구성주의 교수-학습모형은 진단평가, 형성평가에 도입할 가치가있는 것으로 고찰되었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제14권1호
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• pp.1-7
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• 2008

1999년 6월 한국 남동 연안역의 울산과 감포 앞바다에 출현한 용승에 의한 냉수출현현상을 3차원 진단 수치모델을 이용하여 조사하였다. 수치실험에 의한 냉수출현은 바람 영향으로 인하여 울산-감포 앞바다의 수심 50-100m 층에서 발생한 상승류의 효과로 나타났다. 이러한 용승현상은 인접한 부산, 울산 및 감포에서 관측한 바람의 2배인 5.0/m/sec 크기의 바람을 모델에 적용했을 때 발생했다. 따라서 용승현상과 같은 특이한 해양현상을 규명하기 위해서는 육지에서 관측한 자료가 아닌 그 해역에 적절한 바람자료를 이용해야 한다.