• Nutrition Research and Practice
• /
• 제17권6호
• /
• pp.1255-1266
• /
• 2023

BACKGROUND/OBJECTIVES: This study aimed to predict the association between nutritional intake and diabetes mellitus (DM) by developing an artificial neural network (ANN) model for older adults. SUBJECTS/METHODS: Participants aged over 65 years from the 7th (2016-2018) Korea National Health and Nutrition Examination Survey were included. The diagnostic criteria of DM were set as output variables, while various nutritional intakes were set as input variables. An ANN model comprising one input layer with 16 nodes, one hidden layer with 12 nodes, and one output layer with one node was implemented in the MATLAB^® programming language. A sensitivity analysis was conducted to determine the relative importance of the input variables in predicting the output. RESULTS: Our DM-predicting neural network model exhibited relatively high accuracy (81.3%) with 11 nutrient inputs, namely, thiamin, carbohydrates, potassium, energy, cholesterol, sugar, vitamin A, riboflavin, protein, vitamin C, and fat. CONCLUSIONS: In this study, the neural network sensitivity analysis method based on nutrient intake demonstrated a relatively accurate classification and prediction of DM in the older population.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.97-105
• /
• 1996

본 논문에서는 퍼지모델을 이용한 비선형 공정의 적응모델예측제어가 제안된다. 모델예측제어의 저긍구조는 순환 퍼지모델링을 통해 구현된다. 사용된 퍼지모델의 후건부가 입, 출력 변수의 선형식이기 때문에, 전체 공정의 모델을 구하고 이를 이용하여 미래 공정출력을 구한 후 비용함수를 최로로하는 제어법칙은 일반형 예측제어(GPC)와 같은 형태가 된다. 제안된 적응 퍼지모델 예측제어는 퍼지모델이 가지는 본래적인 비선형성으로 인해 비선형공정을 우수한 성능으로 제어한다. 공정제어입력의 변화량을 출력값으로 하는 적응 퍼지모델 예측제어(AFMPC)인 경우, 상수의 기준입력에 대해 정상상태가 없고 매우 우수한 성능을 보인다. 제안된 제어구조의 특성 및 성은 비선형 공정의 모의 실험에 의해 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제3권4호
• /
• pp.895-905
• /
• 1999

This paper identifies a linear time-invariant mathematical model of each stand of a five-stand tandem cold mill to design a robust $H_\infty$ thickness controller by applying input and output data sets to N4SID (Numerical algorithms for Subspace State Space System Identification) method. The input-output data sets describe interstand interference in the process of tandem cold rolling and are obtained from a nonlinear simulator of the tandem cold mill. In result, it is shown that the identified model well approximates the nonlinear model than a Taylor linearized model. Furthermore, uncertainties including roll eccentricity and incoming strip variation are quantitatively analyzed from the plot of maximum singular values.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.37-42
• /
• 2001

본 논문에서는 하수처리장에서 활성슬러지를 통한 하수의 처리 과정을 표현할 수 있는 반응 모델을 제안한다. 제안된 모델은 관리대상 물리량들에 영향을 미치는 요소들을 고려하여 퍼지 규칙의 조합 형태로 설계되었다. 생물학적 산소요구량과 부유 물질량은 입력 및 출력 변수에 공통으로 사용되었으며, 폭기량은 입력 변수로 선정되었다. 입력 변수들에 대한 소속 함수들은 계산의 편리를 위해 삼각형 형태로 설계했으며, 운전데이터를 기준으로 소속도를 선정하였다. 시뮬레이션을 통해 제안된 모델의 타당성을 확인해 본 결과, 퍼지 모델의 출력은 운전데이터와 거의 동일하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제33권5호
• /
• pp.647-658
• /
• 2000

본 연구에서는 공급측면 산업연관분석모형을 사용하여 물공급지장이 끼치는 산업의 전방효과를 분석하고자 하였다. 여기서 분석된 공급지장비용은 수도사업의 신뢰도 결정에 사용될수 있으며 물의 공급부족이 발생할 경우 물의 효율적 배분을 위한 정책적 기초를 제공할 수 있다. 따라서 산업연관분석을 이용하여 수도부문이 차지하는 국민경제적 위치를 확인하고 공급지장으로 인한 산업간 직·간접 피해를 분석하였다. 또한 가뭄시 중요한 공급우선 순위 결정을 위한 공급지장지수를 제안하였다. 한편 가뭄의 발생은 지역적인 특성을 가지고 있어서 전국산업연관표를 이용한 지역수준의 공급지장비용이 과대 도는 과소평가될 여지가 있다. 따라서 경남지역산업연관표를 통해 산정한 공급지장비용을 전국산업관표와 비교·분석하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
• /
• 제12권4호
• /
• pp.3-20
• /
• 1990

다부문모형(多部門模型)은 산업련관자료(産業聯關資料)를 비롯한 산업정보자료(産業情報資料)를 이용하여 장기의 구조변화를 분석 전망하고 총생산성(總生産性)과 요소가격(要素價格)의 변동에 의한 산업경쟁력(産業競爭力)의 추이를 분석하여 중기의 성장전망(成長展望)을 시산(試算)하는 연간(年間) 계량모형(計量模型)으로 25개 산업부문(産業部門)의 1,300여개(餘個)의 구조식(構造式) 정의식(定義式)으로 구성된다. 국내가격과 국제가격(國際價格)의 차이가 산업 무역구조에 영향을 미치고 국내생산과 요소가격이 산업별 요소수요(要素需要)를 결정하며 요소수요와 요소가격에 의하여 소득(所得)이 결정되고 소득과 가격이 산업별 소비지출(消費支出)을 결정한다 ; 산업별 총생산성과 상대가격(相對價格)이 투입산출계수(投入産出係數)에 영향을 미치고 투입산출계수와 상대가격이 산업별 생산비용(生産費用)을 결정하며 생산비용과 경쟁수입가격(競爭輸入價格)을 고려하여 국내가격이 결정된다 ; 생산성증가(生産性增加)와 임금상승(賃金上昇)의 산업간(産業間) 차이가 상대가격(相對價格)을 변화시키고 이로 인하여 산업(産業) 무역(貿易) 고용구조(雇傭構造)가 선진국(先進國)과 동질화(同質化)되는 지식(知識) 기술집약화(技術集約化) 과정이 전개된다.

• Spatial Information Research
• /
• 제3권2호
• /
• pp.135-146
• /
• 1995

본 연구의 목적은 소유역 지표유출의 시각적.공간적 재현을 위한 GIS의 응용 및 호환 모형 GISCELWAB을 개발하는 것이다. 이 모형은 세가지의 모형으로 구성되었다. 분포형 수문모형인 격자 물수지 모형 CELWAB과 CELWAB 모형의 입력자료를 자동으로 추출하는 입력자료 추출모형GISINDATA 와 CELWAB모형의 계산결과를 도형화하여 도시하도록 구성된 출력자료처리 모형GISOUTDISP로 구성되었다. GISINDATA는 모형의 입력자료 구성에 소모되는 시간을 절약하고 자료의 객관적 정확성을 갖도록 하기 위하여 개발되었으며, GISOUTDISP는 CELWAB 모형의 결과르 도형화하고 도시하여 유역전체에 대한 유출현상을 시간적, 공간적으로 재현하는 것을 가능하게 하였다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.177-188
• /
• 2011

This paper proposes a DEA model for the performance evaluation of each brand of coking coals in an integrated steel mill. The performance is defined as the efficiency which is the ratio of two linear combinations of the output factors to the input factors. There is only one input factor considered in the model : unit price of each brand based on CIF. Five output factors are chosen in consideration of their impact to the quality of cokes such as Ash, VM, LMF, TD, and Rm. Some of the output factors are treated as undesirable in DEA model because the quality criteria are given by the range. The CCR and BCC efficiencies are derived by the DEA model, and the scale efficiency is calculated, too. Each brand of coking coal is classified into four categories according to the CCR and BCC efficiencies, and the most inferior brands are identified as a result. The impact of the input and output factors to the efficiency is analyzed using a multiple regression, then the unit price is revealed as the most critical among them. Also, ANOVA results show that there exist efficiency differences among the coal types and the countries imported, respectively. Finally, the quantitative projection for the inefficient brands is performed if they are to be efficient. The result could be utilized in selecting the good or bad brands of coking coal based on the efficiency in an integrated steel mill. Also, this model will be used to assess the relative efficiency of a new brand of coking coal if it is a candidate to be imported.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제10권1호
• /
• pp.239-246
• /
• 2003

Statisticians, or data miners, are often requested to assess the importances of input variables in the given supervised learning model. For the purpose, one may rely on separate ad hoc measures depending on modeling types, such as linear regressions, the neural networks or trees. Consequently, the conceptual consistency in input variable importance measures is lacking, so that the measures cannot be directly used in comparing different types of models, which is often done in data mining processes, In this short communication, we propose a unified approach to the importance measurement of input variables. Our method uses sensitivity analysis which begins by perturbing the values of input variables and monitors the output change. Research scope is limited to the models for continuous output, although it is not difficult to extend the method to supervised learning models for categorical outcomes.

• Structural Engineering and Mechanics
• /
• 제61권5호
• /
• pp.605-615
• /
• 2017

Shear failure of reinforced concrete (RC) beams is a major concern for structural engineers. It has been shown through various studies that the shear strength and ductility of RC beams can be improved by adding steel fibers to the concrete. An accurate model predicting the shear strength of steel fiber reinforced concrete (SFRC) beams will help SFRC to become widely used. An artificial neural network (ANN) model consisting of an input layer, a hidden layer of six neurons and an output layer was developed to predict the shear strength of SFRC slender beams without stirrups, where the input parameters are concrete compressive strength, tensile reinforcement ratio, shear span-to-depth ratio, effective depth, volume fraction of fibers, aspect ratio of fibers and fiber bond factor, and the output is an estimate of shear strength. It is shown that the model is superior to fourteen equations proposed by various researchers in predicting the shear strength of SFRC beams considered in this study and it is verified through a parametric study that the model has a good generalization capability.