최근 전 세계적으로 인공지능과 머신러닝을 기반으로 임상정보를 활용한 다양한 고혈압 식별 및 예측 모델이 개발되고 있다. 그러나 고혈압 관련 모델에 대한 대부분의 선행연구는 침습적 및 고가의 분석비용을 통한 변수들이 대부분 사용되었고, 인종과 국가의 특징에 대한 고려가 충분히 제시되지 않았다. 따라서 이 연구의 목적은 일반적인 사회인구 통계학적 변수만을 사용하여 쉽게 이해할 수 있는 한국인 성인 고혈압 예측 모델을 제시하는 것이다. 이 연구에서 사용된 데이터는 질병관리청 국민건강영양조사 (2018년)를 이용하였다. 남성에서, wrapper-based feature subset selection 메소드와 naive Bayes를 이용한 모델이 가장 높은 예측 성능 (ROC = 0.790, kappa = 0.396)을 보였다. 여성의 경우, correlation-based feature subset selection 메소드와 naive Bayes를 사용한 모델이 가장 높은 예측 성능(ROC = 0.850, kappa = 0.495)을 나타내었다. 또한 모든 모델들에서 사회인구 통계학적 변수들만을 이용한 고혈압의 예측 성능이 남성보다 여성에게서 더 높게 나타나는 것을 발견하였다. 본 연구의 결과인 machine learning 기반 고혈압 예측 모델은 한국인에 대한 단순한 사회인구학적 특성만을 사용하였기 때문에 향후 공중 보건 및 역학 분야에서 쉽게 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
Objectives Facial features can be utilized as an indicator of Korean medical diagnosis. They are often measured by using the diagnostic device for an objective diagnosis. Accordingly, it is necessary to verify the reliability of the features which are obtained from the device for the accurate diagnosis. In this study, we attempt to evaluate the repeatability of facial feature variables using the Sasang Constitutional Analysis Tool(SCAT) for the Sasang Constitutional face diagnosis. Methods Facial pictures of two subjects were taken 24 times respectively for two days according to a standard guideline. In order to evaluate the repeatability, the coefficient of variation was calculated for the facial features extracted from frontal and profile images. Results The coefficient of variation was less than 10% in most of the facial features except the upper lip, trichion, and chins related features. Conclusions It was confirmed that the coefficient of variation was small in most of the features which enables the objective and reliable analysis of face. However, some features showed the low reliability because the location of facial landmarks related to them is ambiguous. In order to solve the problem, a clear basis for the location discussion is required.
본 연구는 우리나라 수출 분야 산업의 경쟁력을 나타내는 부가가치율을 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 예측하였다. 아울러, 예측의 정확성 및 안정성을 높이기 위하여 머신러닝 기법 예측값들에 예측조합 기법을 적용하였다. 특히, 본 연구는 산업별 부가가치율에 영향을 주는 다양한 변수를 고려하기 위하여 재귀적특성제거 방법을 사용하여 주요 변수를 선별한 후 머신러닝 기법에 적용함으로써 예측과정의 효율성을 높였다. 분석결과, 예측조합 방법에 따른 예측값은 머신러닝 기법 예측값들보다 실제의 산업 부가가치율에 근접한 것으로 나타났다. 또한, 머신러닝 기법의 예측값들이 큰 변동성을 보이는 것과 달리 예측조합 기법은 안정적인 예측값을 나타내었다.
Climate change has resulted in increased frequency and intensity of heat waves, which poses a significant threat to the health and safety of construction workers, particularly those engaged in labor-intensive and heat-stress vulnerable working environments. To address this challenge, this study aimed to propose an interpretable machine learning approach for forecasting personal heat strain by considering the cumulative effect of heat exposure as a situational variable, which has not been taken into account in the existing approach. As a result, the proposed model, which incorporated the cumulative working time along with environmental and personal variables, was found to have superior forecast performance and explanatory power. Specifically, the proposed Multi-Layer Perceptron (MLP) model achieved a Mean Absolute Error (MAE) of 0.034 (℃) and an R-squared of 99.3% (0.933). Feature importance analysis revealed that the cumulative working time, as a situational variable, had the most significant impact on personal heat strain. These findings highlight the importance of systematic management of personal heat strain at construction sites by comprehensively considering the cumulative working time as a situational variable as well as environmental and personal variables. This study provided a valuable contribution to the construction industry by offering a reliable and accurate heat strain forecasting model, enhancing the health and safety of construction workers.
심혈관 질환은 전 세계적으로 주요 사망원인들 중 하나이다. 본 연구는 보다 우수한 심혈관질환 판별 모델을 생성하기 위한 방법에 대한 연구로써, 3가지 변수 선택법과 7가지 머신러닝 알고리즘을 바탕으로 사회인구학적 변수들을 이용하여 고혈압과 이상지질혈증 판별모델들을 생성하고, 생성된 모델들의 성능을 비교 평가한다. 본 연구의 결과에서는 두 가지 질병 모두에서, 전체변수 및 correlation-based feature subset selection 메소드 기반 모델들에서는 naive Bayes 모델이 다른 머신러닝을 이용한 모델들보다 다소 우수한 판별 성능이 있는 것으로 나타났고, wrapper 메소드 기반 변수 선택법에서는 logistic regression 모델이 다른 모든 모델보다 성능이 다소 우수한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 원격의료 및 대중보건 분야에서 향후 한국인의 심혈관질환 판별 및 예측 모델 생성을 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
This paper proposes an efficient method for improving the performance of polynomial adaline using the dimension reduction of independent variables. The adaptive principal component analysis is applied for reducing the dimension by extracting efficiently the features of the given independent variables. It can be solved the problems due to high dimensional input data in the polynomial adaline that the principal component analysis converts input data into set of statistically independent features. The proposed polynomial adaline has been applied to classify the patterns. The simulation results shows that the proposed polynomial adaline has better performances of the classification for test patterns, in comparison with those using the conventional polynomial adaline. Also, it is affected less by the scope of the smoothing factor.
In the present paper, we obtain two new and interesting finite summation formulae for the H-function of two variables in a very neat and elegant form. The novel feature of the paper is that the method used here in deriving these formulae is simple and direct and does not impose heavy restrictions on the parameters involved. On account of the most general nature of the H-function of two variables, a number of related finite summation formulae for a number of other useful functions can also be obtained as special cases of our results. As an illustration, we have obtained here from our main results, the corresponding finite summation formulae for $Kamp{\acute{e}}$ de $F{\acute{e}}riet$ function. Appell's function and Gauss' hypergeometric function which are also believed to be new.
The air traffic situation variables were emphasized in this research to review the awareness level of job performance of military air traffic controllers in application of air traffic situation variables such as detection of aircraft identification, type of aircraft, position ,speed, altitude, determination of separation between departing and arriving in-trail aircraft, physical airport conditions, adverse weather conditions, NAVAID outage and ATC facilities' operational status. In this respect, This study was conducted under the auspice of ATC facility operating agencies and devoting air force air traffic controller's participation by answering the questionnaires from nine radar approach control facilities and other air traffic control towers.
The effect of exit temperature on the thickness of recrystallization layer during Al extrusion process was investigated. The recrystallization layer of an extruded Al alloy is an important feature of the product in a wide range of applications, particularly those within the automotive industry. The thicker recrystallized layer in the Al alloys can give rise to a number of problems including reduced fatigue resistance and orange peel during cold forming. But the interaction of extrusion process variables with the thickness of recrystallization layer is poorly understood, and there is limited information available regarding the role of the main hot extrusion variables. Using the 3650 US ton extrusion press, this paper describes the effect of the main process variables such as billet temperature, ram speed, and exit temperature on the thickness of recrystallization layer for the A6XXX Al alloy.
In this paper, we compare the performance of three data mining classification algorithms(neural network, decision tree, logistic regression) in consideration of various characteristics of categorical input and output data. $2^{4-1}$. 3 fractional factorial design is used to simulate the comparison situation where factors used are (1) the categorical ratio of input variables, (2) the complexity of functional relationship between the output and input variables, (3) the size of randomness in the relationship, (4) the categorical ratio of an output variable, and (5) the classification algorithm. Experimental study results indicate the following: decision tree performs better than the others when the relationship between output and input variables is simple while logistic regression is better when the other way is around; and neural network appears a better choice than the others when the randomness in the relationship is relatively large. We also use Taguchi design to improve the practicality of our study results by letting the relationship between the output and input variables as a noise factor. As a result, the classification accuracy of neural network and decision tree turns out to be higher than that of logistic regression, when the categorical proportion of the output variable is even.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.