• Journal of Nutrition and Health
• /
• 제24권5호
• /
• pp.450-457
• /
• 1991

본 연구는 생화학적 검사에 의한 철 영양상태의 판정시 검사항목에 따른 판정의 정확도를 보기 위하여 외견상 건강한 18~21세의 여대생 57명을 대상으로 혈액성분 중 Hb, Hct, serum ferritin을 측정하고 그 상관성을 분석하였다. 1) 조사대상자의 Hb는 평균이 $13.9\pm0.96g/dl,$ 중앙값이 14.1g/dl 였다. Hct의 평균은 $41.4\pm2.85%,$ 중앙값은 42.0%였고, ferritin은 평균 $20.7\pm15.5ng/ml,$ 중앙값 16.5ng/ml, 최빈값 3.40ng/ml 였다. Hb, Hct, ferritin값 모두 Kolmogorov-Smirnov test결과 정규분포 하는 것으로 나타났다. 2) Hb와 Hct간에는 r=0.9467(p<0.001)로 (Hct=2.28+2.81$\times$Hb)의 회귀관계를 보였다. Hb와 ferritin간에는 r=0.5396(p<0.001)로 $\times$Hb)를, Hct와 ferritin간에는 r=0.5591(p<0.001)로 (log(ferritin)=-1.73+0.07$\times$Hct>의 회귀식이 구해졌다. 3) 빈혈발현율은 Hb 12g/dl를 기준시 5.3%, Hct 36% 기준시 10.5%, ferritin 12ng/ml 기준시 36.8% 였다. 4) Ferritin 함량을 기준하여 Hb, Hct판정에 대한 신뢰도를 분석한 결과, 빈혈 판정시 많이 이용되는 Hb 12g/dl 미만이나 Hct 36% 이하를 기준했을 때 두 방법 모두 sensitivity가 매우 낮았으며 specificity는 매우 높은 값을 보여, 빈혈 발현율이 높은 우리나라의 경우 Hb나 Hct의 판정기준치를 높일 필요가 있는 것으로 나타났다. 5) 빈혈 판정을 위한 검사방법으로서의 Hb측정은 sensitivity, specificity 등을 고려할 때 판정 기준치를 14g/dl로 하는 것이 타당할 것으로 보인다. Hct의 경우 판정치를 40%로 높일 경우에 false-negative rate가 42.9%로 낮아졌다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
• /
• 제17권12호
• /
• pp.5287-5294
• /
• 2016

Background: Breast cancer is a worldwide public health concern and is the most prevalent type of cancer in women in the United States. This study concerned the best fit of statistical probability models on the basis of survival times for nine state cancer registries: California, Connecticut, Georgia, Hawaii, Iowa, Michigan, New Mexico, Utah, and Washington. Materials and Methods: A probability random sampling method was applied to select and extract records of 2,000 breast cancer patients from the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) database for each of the nine state cancer registries used in this study. EasyFit software was utilized to identify the best probability models by using goodness of fit tests, and to estimate parameters for various statistical probability distributions that fit survival data. Results: Statistical analysis for the summary of statistics is reported for each of the states for the years 1973 to 2012. Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, and Chi-squared goodness of fit test values were used for survival data, the highest values of goodness of fit statistics being considered indicative of the best fit survival model for each state. Conclusions: It was found that California, Connecticut, Georgia, Iowa, New Mexico, and Washington followed the Burr probability distribution, while the Dagum probability distribution gave the best fit for Michigan and Utah, and Hawaii followed the Gamma probability distribution. These findings highlight differences between states through selected sociodemographic variables and also demonstrate probability modeling differences in breast cancer survival times. The results of this study can be used to guide healthcare providers and researchers for further investigations into social and environmental factors in order to reduce the occurrence of and mortality due to breast cancer.

• 한방재활의학과학회지
• /
• 제31권4호
• /
• pp.157-166
• /
• 2021

Objectives This study is designed to evaluate the safety of Bojungikgi-tang soft extract in healthy male volunteers. Methods 12 healthy male volunteers were recruited and this study was carried out by a single center. Laboratory test results, vital signs of the volunteers were collected to evaluate safety. According to registration order, the 12 subjects were allocated by serial number. To evaluate safety, blood samples were taken and vital signs were checked 4 times - screening, pre administration, post administration and follow up-during the whole trial. The difference between pre (before medication [0 hr]) and post-administration (after medication [48 hr]) variables was summarized as mean±standard deviation. The normality test was performed using the Kolmogorov-Smirnov test and Shapiro-Wilk test. When the normality is satisfied, the paired t-test is applied. Otherwise, the non-parametric method, Wilcoxon signed rank test is applied. The significance level was p<0.05. The incidence of all adverse effects are shown in percentage. Results In the case of red blood cell, hemoglobin, hematocrit, lymphocytes, neutrophils, protein, γ-glutamyl transpeptidase values, the normality test result of the variable for the difference value before and after the dosing has a significance level <0.05. But most of values did not deviate from the normal range, and the deviation from the normal range could not be regarded as the significance associated with this clinical trial. And adverse event wasn't observed associated with the clinical trial drug. Conclusions Bojungikgi-tang soft extract were considered to be safe for healthy male volunteers.

• 수면정신생리
• /
• 제25권2호
• /
• pp.82-91
• /
• 2018

목 적 : 본 연구는 전 수면 주기 동안 수면단계에 따른 전체 뇌 영역과 수면 관련 뇌 영역들의 뇌기능 연결망의 변화를 살펴보기 위해 동기화된 뇌파(EEG)-자기기능공명영상(fMRI)를 전 수면 주기 동안 측정하고 신호처리 기법을 사용함으로 수면 단계에 따른 뇌 연결망의 탐구가 가능함을 살펴 보기 위해 수행되었다. 방 법 : 정상 성인 피험자 5인을 대상으로 6~7시간의 수면동안 MRI 기계 안에서 안전도, 심전도, 근전도와 EEG-fMRI를 측정하였고 EEG에 발생한 MRI 자장 변화 잡음과 심박관련 잡음을 제거하였다. fMRI에서는 피험자의 움직임에 의해 발생하는 영상 왜곡을 보정하는 부분볼륨활용기법을 제안하여 사용하였다. 잡음이 제거된 수면중 fMRI에 독립성분분석기법을 적용하여 뇌 전체를 68 영역으로 구획하여 수면 연구에 적합한 뇌 구획 지도를 만들고 이를 바탕으로 각 구획들간의 연결성을 계산하였다. 수면관련 뇌심부 영역을 선택하여 연결망 분석을 수행하였다. 결 과 : 뇌파를 비롯한 수면 생리적 신호들은 잡음 제거의 방법을 이용하게 되면 수면단계설정에 문제가 없으며 수면 단계별 뇌 연결망 연구가 가능함을 보여 주었다. 뇌연결망 분석에서 수면 관련 뇌심부 연결망은 렘과 비렘수면에 따라 다른 특성이 나타나는데 비렘수면에서 전반적으로 높은 연결성을 보였다. 대뇌를 포함한 전체 뇌 연결망의 경우 각성에 비해서 수면 중에 뇌 연결성이 떨어지는 양상을 보였다(Kolmogorov-Smirnov 검정 ; p < 0.05, Bonferroni corrected). 결 론 : 본 연구를 통해서 장시간 수면 EEG-fMRI 측정과 수면단계설정이 가능하고 신호처리 기법을 통해서 보정하게 되면 뇌기능 연결망을 이용한 전체 수면 뇌 연구가 가능함을 시사한다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제43권3호
• /
• pp.186-196
• /
• 2019

선박의 접안과정 중 발생하는 접안에너지는 접안속도와 밀접한 관계가 있다. 접안속도가 과다할 경우 선박 및 부두에 손상이 발생하는 접안사고로 이어질 수 있으므로 적절한 접안속도를 설계하는 것이 중요하다. 선박접안속도의 경우, 일반적으로 대수정규분포를 따른다고 가정하고 있으나 국내에서는 이에 대한 검증이나 연구가 없어 해외의 사례를 바탕으로 설계접안속도를 설정하고 있는 상황이다. 이에 본 연구에서는 부두의 선박접안속도 분석을 통계학적으로 접근하여 실측데이터와 확률분포를 비교하여 가장 적합한 확률분포를 찾고자 하였다. 적합도 검정으로는 K-S(Kolmogorov-Smirnov) 검정, A-D(Anderson-Darling) 검정, Q-Q(Quantile-Quantile) 플롯 등을 이용하여 접안속도 실측치 분포에 적합한 확률분포를 확인하였다. 분석 결과, 접안속도의 빈도분포는 선박의 재화상태에 따라 만재 시, 대수정규분포, 경하 시에는 와이블분포와 적합함을 확인하였다. 또한 적합도 검정 결과를 이용하여 초과확률에 해당하는 접안속도 예측치를 산출하였다. 이 예측값과 해당 부두의 설계접안속도와 비교 해본 결과, 예측값이 설계값을 크게 초과함을 확인하였다. 이를 통해 설계 시의 접안속도가 현실과 맞지 않게 다소 낮게 설정되어 있음을 알 수 있으며, 이 결과를 바탕으로 적정 설계접안속도 산정법 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 생태와환경
• /
• 제52권1호
• /
• pp.21-27
• /
• 2019

본 연구에서는 영농기간 동안 비강우시에 영농형태에 따른 논에서 유출되는 T-N, T-P, COD, SS의 적정 확률분포를 분석하기 위해 2016년 전라북도 부안군 논 유역에서 모니터링을 수행하였다. 확률분포모형 선정을 위해 Kolmogorov-Smirnov 검정방법을 적용한 결과 Weibull 분포모형에서 대조구, 완효성비료처리구, 물꼬관리처리구의 모든 수질 항목에서(T-N, T-P, COD, SS) 적합성이 있는 것으로 나타났다. 이는 강우시에 모든 수질 항목에서 Log-Normal 분포모형과 Gamma 분포모형에서 적합성이 있는 것으로 보고한 선행연구 결과와는 다른 특성을 보였다. 따라서, 하천의 수질관리를 위해서는 시기별 적합한 확률분포모형을 적용해야 한다. 본 연구 결과에서 분석된 비강우시 영농형태별 (대조구, 완효성비료처리구, 물꼬관리처리구) 확률분포모형에 의해 선정된 수질 항목별 중앙값과 하천의 수질을 연계 분석한다면 논에서 유출되는 수질이 하천에 미치는 영향을 분석할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농공학회논문집
• /
• 제63권4호
• /
• pp.87-96
• /
• 2021

Determining design rainfall is the first step to plan an agricultural drainage facility. The objective of this study is to evaluate whether the current method for parameter estimation is reasonable for computing the design rainfall. The current Gumbel-Kendall (G-K) method was compared with two other methods which are Gumbel-Chow (G-C) method and Probability weighted moment (PWM). Hourly rainfall data were acquired from the 60 ASOS (Automated Synoptic Observing System) stations across the nation. For the goodness-of-fit test, this study used chi-squared (𝛘²) and Kolmogorov-Smirnov (K-S) test. When using G-K method, 𝛘² statistics of 18 stations exceeded the critical value (𝑥²_a=0.05,df=4=9.4877) and 10, 3 stations for G-C method, PWM method respectively. For K-S test, none of the stations exceeded the critical value (D^a=0.05_n=0.19838). However, G-K method showed the worst performances in both tests compared to other methods. Subsequently, this study computed design rainfall of 48-hour duration in 60 ASOS stations. G-K method showed 5.6 and 6.4% higher average design rainfall and 15.2 and 24.6% higher variance compared to G-C and PWM methods. In short, G-K showed the worst performance in goodness-of-fit tests and showed higher design rainfall with the least robustness. Likewise, considering the basic assumptions of the design rainfall estimation, G-K is not an appropriate method for the practical use. This study can be referenced and helpful when revising the agricultural drainage standards.

• Ecology and Resilient Infrastructure
• /
• 제9권2호
• /
• pp.93-99
• /
• 2022

4대강 수계 하천에 설치된 보 밀도는 어류의 종 다양성에 영향을 주는 요인임을 확인하였다. 보 밀도 지수는 수계별로 차이를 보였으며, 낙동강 수계하천이 가장 높게 나타났으며 (17±1.6), 금강 (1.5±1.3)과 영산강(1.4±1.1)은 비슷하게 나타났다. 반면, 한강 수계하천(1.3±1.2)에서는 보 밀도가 낮게 나타났다. 2-DKS 분석 결과 영산강 수계를 제외하고 D_max에 따른 p-value는 0.05 이하로서 어류의 출현종수는 보 밀도에 의존하는 것으로 나타났다. 어류 종 다양성에 영향을 주는 보 밀도 역치값 (Threshold value)은 수계별로 다르게 나타났으며. 한강수계 1.6개/km, 낙동강 수계 1.3개/km, 금강수계 2.3개/km 이상에서 어류 출현종수는 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 조사한 총 1,217개 하천 가운데 33%인 약 404개 하천의 보 밀도 지수가 역치값 이상인 것으로 나타났다. 이러한 하천은 수생태계 연속성 확보가 시급하기 때문에 우선 대상 하천으로 선정하여 역치값 이하로 보 밀도를 관리할 필요가 있다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
• /
• 제9권2호
• /
• pp.100-106
• /
• 2022

섬진강 수계 210개 지방하천을 대상으로 하천연장과 보 밀도 대비 어류 출현종 현황을 분석하였다. 하천연장에 따른 어류 출현종수는 비선형지수함수 (Nonlinear exponential relationship) 관계를 보였다. 모델에 따른 계수값 (b)은 0.03이며, 결정계수(R²)은 약 59.0%인 것으로 나타났다. 모델식에 따른 예측기대종수는 실제 출현종수와 차이를 보였으며, 대상하천 가운데 약 110개 하천 (약 52.4%)에서 실제 출현종수는 예측기대종수보다 낮게 나타났다. 한편 섬진강 수계 하천에서 나타난 평균 보 밀도는 약 2.7개/km였으며, 이는 타 수계 하천과 비교시 월등히 높은 수치였다. 보 밀도 지표 (Index of Weir's Density, IWD)에 따른 어류출현종수간의 2-DKS 분석 결과 어류 다양성에 영향을 주는 보 밀도 역치값 (Threshold value)은 약 2.5개/km인 것으로 나타났다 (D_max=0.048, p<0.05). 실제 보 밀도 지표가 역치값 이상인 경우 어류 출현종수 대비 기대 종수비율은 70% 미만으로 낮아졌다. 따라서, 향후 수생태계 연속성 확보를 위한 보 밀도는 역치값 이하로 관리하는 것이 필요하다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권6호
• /
• pp.259-266
• /
• 2023

기계학습을 통해 학습된 모델은 업무 활용 시 그 성능을 실측하기 매우 어렵다. 때문에 운영 부서에서는 모델의 성능을 효과적으로 관리하지 못한다. 이로 인해 모델의 상태를 판단하기 위한 Concept drift 탐지 방법이 다양하게 연구되고 있다. 운영 부서에서는 운영 중인 모델의 성능을 정량적으로 관리하려고 한다. 그러나 Concept drift는 모델 상태를 데이터 관계적으로 판단 할 뿐, 모델의 정량적 성능 수치를 추정하지는 못한다. 본 연구에서는 Concept drift의 통계량을 통해 정량적으로 precision 값을 추정하는 성능 예측 모델(PPM, Performance prediction model)을 제안한다. 제안 모델의 Algorithm 1에서는, 학습데이터에서 복원 추출한 샘플링 데이터에 인위적인 drift를 유도하고 이때의 precision을 측정하여 drift와 precision의 데이터 셋을 만들어 학습한다. Algorithm 2에서는 테스트 데이터를 통해 실제 precision과 예측 precision의 차이를 측정하여 성능 예측 모델의 오차를 보정 한다. 현실 비즈니스에서 사용될 수 있는 대출 심사 모델과 신용카드 오사용 탐지 모델에 PPM을 적용하여 성능 예측의 유효성을 확인했다.