• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권22호
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• pp.9731-9737
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• 2014

Large scale secular registry or surveillance systems have been accumulating vast data that allow mathematical modeling of cancer incidence and mortality rates. Most contemporary models in this regard use time series and APC (age-period-cohort) methods and focus primarily on predicting or analyzing cancer epidemiology with little attention being paid to implications for designing cancer registry, surveillance or evaluation initiatives. This research models age-specific cancer incidence rates using logistic growth equations and explores their performance under different scenarios of data completeness in the hope of deriving clues for reshaping relevant data collection. The study used China Cancer Registry Report 2012 as the data source. It employed 3-parameter logistic growth equations and modeled the age-specific incidence rates of all and the top 10 cancers presented in the registry report. The study performed 3 types of modeling, namely full age-span by fitting, multiple 5-year-segment fitting and single-segment fitting. Measurement of model performance adopted adjusted goodness of fit that combines sum of squred residuals and relative errors. Both model simulation and performance evalation utilized self-developed algorithms programed using C# languade and MS Visual Studio 2008. For models built upon full age-span data, predicted age-specific cancer incidence rates fitted very well with observed values for most (except cervical and breast) cancers with estimated goodness of fit (Rs) being over 0.96. When a given cancer is concerned, the R valuae of the logistic growth model derived using observed data from urban residents was greater than or at least equal to that of the same model built on data from rural people. For models based on multiple-5-year-segment data, the Rs remained fairly high (over 0.89) until 3-fourths of the data segments were excluded. For models using a fixed length single-segment of observed data, the older the age covered by the corresponding data segment, the higher the resulting Rs. Logistic growth models describe age-specific incidence rates perfectly for most cancers and may be used to inform data collection for purposes of monitoring and analyzing cancer epidemic. Helped by appropriate logistic growth equations, the work vomume of contemporary data collection, e.g., cancer registry and surveilance systems, may be reduced substantially.

• 한국음향학회지
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• 제24권2호
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• pp.103-110
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• 2005

음악연주공간의 음향계획에 있어서 적절한 공간감의 확보는 매우 중요한 설계요소가 되었으며, 측면음에너지비율(LEF)이나 IACC 등의 공간감 지표를 활용한 평가는 음향성능 평가의 필수적인 요소 중의 하나가 되었다. 그러나 이 지표값들을 얻기 위해서는 모노채널 무지향성 마이크를 이용한 측정과 함께, 양지향성 마이크 (figure of eight microphone)나 토르소 시뮬레이터 (head and torso simulator)를 통한 측정을 별도로 수행하여야 하는 번거로움이 있다. 본 연구는 공간상의 일정한 좌표를 차지하도록 설계된 5채널 마이크로폰 시스템을 이용하여 공간감 지표들을 예측해낼 수 있는지 확인하고자 하는 것이다. 이를 위해 신경망 (neural network)의 학습된 예측능력을 활용하였으며, 신경망의 훈련을 위해서는 많은 데이터가 필요하므로 현장에서의 측정보다는 다양한 가상공간에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 (CATT-Acoustic V.7.2)의 결과를 활용하였다. 다양한 상황의 가상공간에서 계산된 공간감 지표와 같은 가상공간에서 5채널 마이크로폰을 통해 얻어진 공간음향 정보의 신경망 분석 결과, 계산값과 예측값 사이에 매우 높은 상관관계(correlation)가 있음이 밝혀졌다. 이 결과에 따르면 양지향성 마이크나 토르소 시뮬레이터 등 복잡한 측정장치 대신5채널 마이크로폰 시스템을 사용하여 공간감 지표를 예측하는 것이 가능하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.444-454
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• 2003

심장 운동의 분석은 인체에 혈액을 공급하는 역할에 대한 평가이다. 심근의 움직임을 평가하기 위해서 본 논문에서는 좌심실 심근 모델을 수학적으로 구축하였으며, 심장의 움직임에 대한 파라미터를 이용하여 운동성을 상세화 하였다. 구축한 모델을 심장의 생화학적 반응을 보이는 게이트 심근 SPECT 영상에 적용시켜서, 모델과 게이트 심근 SPECT 영상 사이의 운동성을 분석하였다. 심근 모델은 sinusoidal 함수를 이용한 3차원 super-ellipsoidal 모델을 기반으로 생성하였으며 움직임과 형태의 변화를 주기 위한 파라미터 함수를 이용하여 좌심실 심근의 형태와 움직임에 대한 유사성을 모델화 하였다. 이 모델과 심근 게이트 SPECT 영상 데이터와 LSF 알고리즘을 이용하여 fitting 시킨 후 생성된 모델을 토대로 하여 심근 게이트 SPECT 영상의 영역별 운동성 방향과 크기를 산출하여 분석하였으며, 지역적 운동성의 표현을 위해 심장기능 평가에 사용되는 Bull's Eye형식의 map을 만들었다. SPECT를 이용한 심장의 기능평가로 움직임과 수축능, 혈류 등을 이용해서 하고 있으나 운동량에 대한 평가는 없다. 본 논문에서 제안한 모델을 이용한 심근 SPECT의 운동성 분석은 심장 기능 평가에 유용한 지표가 될 것으로 기대한다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제8권4호
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• pp.123-133
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• 2008

본 연구에서는 IHACRES 모형을 이용하여 충주댐 유역 내 12개 지점에 대한 관측유량자료에 대한 평가를 수행하였다. 특히, IHACRES 모형의 매개변수 중 지형특성 관련 매개변수를 지역화 기법을 이용하여 정량화하고, 이를 대상유역인 충주댐 유역의 여러 수위 관측지점에 적용하는 과정을 함께 수행하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) IHACRES 모형의 매개변수 중 기후특성을 반영하는 매개변수인 c, $\tau_w{^0}$, f는 유역 전체에 동일하게 결정하여 사용할 수 있음을 확인하였다. (2) IHACRES 모형의 지형특성 매개변수인 $t_q,\;t_s,\;v_s$는 지형특성인자인 유역면적, 유로연장, 하천경사, 유역경사와의 회귀분석을 통한 지역화를 통해 적절히 추정할 수 있음을 확인하였다. (3) 유역에 대해 일관되게 적용된 기후특성 매개변수와 지역화 과정을 통해 추정된 지형특성 매개변수를 이용하여 충주댐 유역 내 12개 수위관측지점에 대한 관측유량을 평가하였다. 그 결과 상안미, 영월 1 지점의 유량 자료가 상대적으로 정도가 높은 것으로 확인되었고, 영월, 백옥포, 판운 지점의 경우는 유출자료의 품질이 상대적으로 낮은 것으로 파악되었다. 전체적으로 보면 고려된 12개 지점의 관측품질에 많은 차이가 확인되며, 따라서 보다 일관된 관측품질의 확보를 위한 방안의 마련이 시급함을 판단할 수 있었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권4호
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• pp.588-595
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• 2020

지속적으로 강화되는 환경오염 물질 배출 규제로 인해, 질소 산화물(NO_x)의 배출량 예측 및 관리는 산업 현장에서 많은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기반 질소산화물 배출량 예측모델 개발을 위한 연구모형을 제안하였다. 제안된 연구모형은 데이터의 전처리 과정부터 인공지능 모델의 학습 및 평가까지 모두 포함하고 있으며, 시계열 특성을 가지는 NO_x 배출량을 예측하기 위하여 순환 신경망 중 하나인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델을 활용하였다. 또한 의사결정나무 기법을 활용하여 LSTM의 time window를 모델 학습 이전에 선정하는 방법을 채택하였다. 본 연구에서 제안된 연구모형의 NO_x 배출량 예측 모델은 가열로에서 확보한 조업 데이터로 학습되었으며, 최적 모델은 hyper-parameter를 조절하여 개발되었다. 개발된 LSTM 모델은 학습 데이터 및 평가 데이터에 대하여 모두 93% 이상의 NO_x 배출량 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 제안된 연구모형은 시계열 특성을 가지는 다양한 대기오염 물질의 배출량 예측모델 개발에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9A호
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• pp.1276-1284
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• 1999

본 논문에서는 실내 무선 통신로를 레일리 (Rayleigh) 페이딩 통신로와 라이시안 (Rician) 페이딩 통신로로 모델링한 다음, 페이딩 보상용 파일럿 심볼을 삽입한 Concatenated FEC 부호를 WATM에 적용하여 셀 비트 오율 (BER) 및 셀 손실 (CLP) 성능을 시뮬레이션을 통해 평가하였다. 또한 이를 통해 얻은 성능 평가 결과를 동일한 조건에서 컨벌루션 부호에 적용하여 얻은 성능 평가 결과와 비교하였다. 레일리 페이딩 통신로에서 음성 서비스의 최대 허용 BER ($\textrm{10}^{-3}$)을 기준으로 결과를 분석해 보면, 파일럿 심볼을 Concatenated FEC 부호에 삽입하는 경우가 컨벌루션 부호에 삽입하는 경우 보다 $E_b/N_o$면에서 약 4 dB의 성능 개선이 얻어짐을 알 수 있었다. 그리고 라이시안 페이딩 통신로에서 직접파 대 반사파 전력비를 나타내는 K 파라미터의 값이 6과 10인 경우, 음성 서비스의 최대 허용 BER을 기준으로 결과를 분석해 보면, 파일럿 심볼을 Concatenated FEC 부호에 삽입하는 경우가 $E_b/N_o$면에서 각각 4 dB와 2 dB의 성능 개선이 얻어짐을 알 수 있었다. 또한 K=6과 K=10인 라이시안 페이딩 통신로에서 CLP =$\textrm{10}^{-3}$을 기준으로 결과를 분석해 보면, 파일럿 심볼을 Concatenated FEC 부호에 삽입하는 경우가 $E_b/N_o$면에서 각각 3.5 dB와 1.5 dB의 성능 개선이 얻어짐을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.249-257
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• 2017

신뢰성 있는 통행시간 예측을 위해 DSRC로부터 수집된 통행시간에서의 이상치(outlier) 필터링은 필수이다. 통행시간 예측을 위해 사용되는 보편적 기법인 TRANSGUIDE는 특정 분석 시간동안 통행시간의 변동이 크게 발생하는 조건에서 수집데이터의 이상치 제거를 효율적으로 처리하지 못하는 문제점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 TRANSGUIDE의 한계점 을 보완할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. TRANSGUIDE가 특정 분석 시간대 충분한 데이터 관측이 어려울 경우 Median Absolute Deviation(MAD)를 이용하여 이상치 제거를 위한 새로운 유효 분석 영역을 설정하였다. 새로운 분석 영역 설정 후 특정 시간대 교통 조건하에서 최대 허용 가능한 이상치를 고려한 변수 ${\alpha}$, ${\beta}$를 제안하였다. 변수 ${\alpha}$, ${\beta}$를 추정하기 위해 과거 데이터와 도로 구간의 특성을 반영하였다. 개발된 알고리즘은 수도권 일반국도 3호선, 2013년 1월 1달간 DSRC 데이터가 존재하는 다차로 일반국도에 적용하였다. 누적상대도수를 이용하여 모형의 정산 수행 후 성능에 대해 정량적 평가를 수행하였다. 개발된 알고리즘은 기존의 TRANSGUIDE가 특정 조건, 즉 일정 분석 시간동안 교통 조건이 급하게 변동되는 구간에서 이상치 제거에 취한한 점을 보완하는 것으로 판단되었다. TRANSGUDIDE가 특정 조건에서 통행시간 예측이 어려울 경우 본 개발 알고리즘은 활용될 것으로 판단한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제32권2호
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• pp.161-168
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• 2009

초음파에 의한 경동맥 내막-중막 두께의 측정은 동맥경화의 조기발견, 뇌혈관질환, 죽상동맥경화증의 지표로서 사용되지만, 죽상경화증이 내막에 국한되어 발생하는 현상임에도 불구하고 경동맥 내막-중막 두께의 측정은 혈관 벽의 전반적인 두께를 측정하며 일차적으로 중막의 변화를 측정한다는 문제점을 가지고 있다. 이에 반해 죽상경화반의 경우는 혈관벽을 따라 넓게 분포한 것이 아니라 일부분의 위치에 국한되어 나타나는 현상으로 죽상경화증을 더 반영한다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 뇌경색환자에 대해 경동맥 초음파 검사를 실시하여 경동맥 내막-중막 두께와 죽상경화반의 관계를 파악하고 뇌경색 예측인자인 죽상경화반의 선별검사로 경동맥 초음파 검사가 유용한지 알아보고자 하였다. 2008년 1월에서 3월까지 뇌졸중 전문병원 신경과에 입원한 환자를 대상으로 B-mode 초음파를 이용한 경동맥 내막-중막 두께와 죽상경화반을 검사하였다. 뇌경색환자는 자기공명촬영을 통해 확인하고 나이, 성별과 두개강외 혈관 협착의 위험 인자들을 분석하였다. 대상자의 연령이 높은 군에서 경동맥 내막-중막 두께가 이상이 있는 사람의 분포가 높은 것으로 나타났고(p = 0.004), 경동맥 분지에서의 죽상경화반은 연령이 높은 군에서 그 분포가 높은 것으로 나타났다(p = 0.006). 경동맥 내막-중막 두께가 정상인 사람 총 131명 중 죽상경화반이 발견된 경우는 90명(69%)이었고, 경동맥 내막-중막 두께가 이상인 사람 총 91명 중 죽상경화반이 발견된 경우는 84명(92%)이어서 경동맥 내막-중막 두께가 이상적으로 두꺼운 사람에서 죽상경화반이 발견된 경우가 유의하게 높게 나타났다(p < 0.05). 따라서, 경동맥 내막-중막 두께와 죽상경화반은 밀접한 관련성이 있고, 뇌혈관 질환발생 여부 미치는 영향을 보기 위해 정상인을 대상으로 한 전향적 연구가 필요한 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권4호
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• pp.413-422
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• 2008

기상자료가 부족하거나 결측 지역의 기준 증발산량 산정을 위하여 Penman-Monteith (PM) 공식을 이용한 Hargreaves 공식의 매개변수 추정을 수행할 필요가 있다. 본 연구에서는 경기만 유역에 위치한 강화, 인천, 수원, 서산, 천안의 1997년$\sim$2004년 기상자료를 바탕으로 PM 공식을 이용하여 계산한 기준 증발산량(이하 ETo)을 이용하여 Hargreaves 공식의 매개변수를 추정하였으며, 추정된 매개변수를 이용하여 2005년$\sim$2006년의 PM 공식을 이용한 ETo 결과와 비교하여 검정을 수행하였다. 그 결과, 매개변수 조정 전 RMS 오차는 $14.63{\sim}23.30$ 정도로 파악되었으며, 모형의 검정에서도 $14.43{\sim}26.81$ 정도로 유사한 범위를 보이고 있다. 한편, Nash-Sutcliffe 일치계수는 $0.68{\sim}0.77$이며, 검정과정에서는 $0.43{\sim}0.85$로 대부분의 지역이 추정효율이 아주 떨어지는 것으로 나타났다. 반면, Hargreaves 계수를 조정한 경우, RMS 오차는 $5.23{\sim}11.75$ 정도로 파악되었으며, 모형의 검정에서도 $6.48{\sim}9.09$정도로 매개변수 조정전에 비하여 크게 감소하고 있음을 알 수 있으며, 한편, NSC는 $0.92{\sim}0.98$이며, 검정과정에서는 $0.93{\sim}0.97$로 대부분의 지역에서 추정효율이 크게 향상되는 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.101-111
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• 2014

공간사건들은 데이터마이닝 분류알고리즘을 이용하여 예측 가능하며, 의사결정 트리는 대표적인 분류알고리즘들 중 하나로 사용되고 있다. 의사결정 트리는 레이블 값을 갖는 분류작업에 주로 사용되었으나 규칙평가 기법을 트리 리프노드 등급 계산에 응용하면서부터 공간사건 예측에 이용되고 있다. 이 논문에서는 의사결정 트리에서 사용되는 규칙평가 방법들을 공간예측에 적용하여 비교하였다. 실험을 위해 의사결정 트리 알고리즘인 C4.5알고리즘과 규칙 평가기법인 Laplace, M-estimate 및 m-branch 기법들을 구현하여 자연환경에서 발생되는 대표적인 공간예측 응용분야인 산사태에 적용하였다. 적용한 규칙 평가 기법들의 정확도 평가결과, 그 특성에 따라 정확도의 차이가 있었으며 m-branch가 가장 높은 성능을 보였다. 그러나 m-branch 및 M-estimate와 같이 별도의 파라미터를 갖는 경우 반복적으로 최적의 파라미터 값을 찾는 과정을 요구하였다. 따라서 적용 대상에 따라 선택적으로 활용할 수 있다. 이러한 의사결정 트리를 이용한 공간예측은 예측 결과뿐만 아니라 특정 위치에서의 예측결과에 대한 원인분석을 가능하게 함으로 다양한 응용을 가능하게 한다.