• 대한토목학회논문집
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• 제26권3B호
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• pp.279-289
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• 2006

최근에 수문시계열로부터 저차원의 비선형 거동을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 우수한 상태-공간 재구성 능력을 갖는 비선형 예측모형을 구성하여 Great Salt Lake(GSL) Volume에 적용하였다. SVM은 Kernel 함수로부터 유도된 고차원의 특성공간 안에서 선형함수의 가상공간을 이용하는 Machine Learning 방법론이다. 또한 SVM은 훈련자료로부터 얻어지는 평균제곱오차가 아닌 일반화된 오차를 최소화함으로써 상대적으로 기존 방법에 비해 적은 수의 매개변수와 과적합(over fitting)을 피하면서 비선형 함수의 최적화가 가능하다. 본 연구에서 제시한 SVM 회귀분석의 적용성은 미국의 GSL의 2주 간격 Volume을 대상으로 검토하였다. SVM을 이용한 비선형 예측모형은 GSL Volume의 2주(1-Step), 8주(4-Step)와 반복예측(Iterated Prediction, 121-Step)까지 적용되었다. 본 연구에서는 극치사상 즉, 급격한 감소 및 증가 구간을 예측하는데 있어서 훈련구간과 예측구간을 구분하여 모형의 신뢰성을 평가하였다. 예측결과SVM은 훈련자료로부터 적은 수의 관측치를 이용하여 동역학적 거동을 추출할 수 있었으며 실제 관측자료와 거의 유사한 예측이 가능함을 통계적 지표로 확인할 수 있었다. 따라서 비선형 수문시계열의 단기 예측을 위한 모형으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• Nanomaterials
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• 제12권10호
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• pp.1721-1729
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• 2022

In this study, threshold voltage (V_th) variability was investigated in silicon nanowire field-effect transistors (SNWFETs) with short gate-lengths of 15-22 nm and various channel diameters (D_NW) of 7, 9, and 12 nm. Linear slope and nonzero y-intercept were observed in a Pelgrom plot of the standard deviation of V_th (σV_th), which originated from random and process variations. Interestingly, the slope and y-intercept differed for each D_NW, and σV_th was the smallest at a median D_NW of 9 nm. To analyze the observed D_NW tendency of σV_th, a novel modeling approach based on the error propagation law was proposed. The contribution of gate-metal work function, channel dopant concentration (N_ch), and D_NW variations (WFV, ΔN_ch, and ΔD_NW) to σV_th were evaluated by directly fitting the developed model to measured σV_th. As a result, WFV induced by metal gate granularity increased as channel area increases, and the slope of WFV in Pelgrom plot is similar to that of σV_th. As D_NW decreased, SNWFETs became robust to ΔN_ch but vulnerable to ΔD_NW. Consequently, the contribution of ΔD_NW, WFV, and ΔN_ch is dominant at D_NW of 7 nm, 9 nm, and 12, respectively. The proposed model enables the quantifying of the contribution of various variation sources of V_th variation, and it is applicable to all SNWFETs with various L_G and D_NW.

• 대한환경공학회지
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• 제30권6호
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• pp.642-652
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• 2008

본 연구는 축산폐수 중 COD$_{Cr}$을 응집공정 후 Photo-Fenton 공정에 의해 산화분해 최적조건 및 제거 예측식에 수립에 관한 연구이다. 본 연구는 축산폐수 중 COD$_{Cr}$에 대한 Photo-Fenton 산화반응을 이용하여 이들 분해특성을 2차원 반응모델로 추정하기 위해 중심합설계법 대안으로 많이 사용되고 있는 박스-벤켄법(Box-Behnken method)을 이용하였다. 최적조건 수립을 위한 입력변수, 즉 3가지 변수(Fe(II)(x$_1$), $H_2O_2(x_2)$, pH(x$_3$)) 등을 램덤화, 반복화 및 블록화 원리에 따라 실험설계하여 반응값에 대한 예측식을 수학적으로 산출하였다. 수학적 및 통계적으로 산출된 예측식은 Y = 79.3 + 15.61x$_1$ - 7.31x$_2$ - 4.26x$_3$ - 18x$_1{^2}$ - 10x$_2{^2}$ - 11.9x$_3{^2}$ + 2.49x$_1x_2$ - 4.4x$_2x_3$ - 1.65x$_1x_3$와 같이 얻을 수 있었고 COD$^{Cr}$ 제거율(%)의 실측치에 대한 예측치의 적합도(goodness of fit) 검증시 결정계수(coefficient of determination: R$^2$) 0.96으로 에측식을 충분히 설명할 수 있었다. 예측 모형에 대한 최소제곱추정법으로 적합된 반응표면에서 1차 선형항(linear term)은 Fe(II)(x$_1$), $H_2O_2(x_2)$, 그리고 pH(x$_3$)은 상승작용(synergistic effect)으로 반응모델에 유의한 차이를 보였으며(p < 0.001) 그러나 교호항(cross-product term)은 $H_2O_2$ $\times$ pH(x$_2x_3$)와 순수이차항(quadratic terms)의 Fe(II) $\times$ Fe(II)(x$_1{^2}$), $H_2O_2$ $\times$ H$_2O_2$(x$_2{^2}$) 그리고 pH $times$ pH(x$_3{^2}$) 등은 대립적인(감쇠)(antagonistic effect) 작용으로 반응모델에 유의한 차이를 보였다(p < 0.01). 반응 모델에 대한 예측식 수립 후 COD$_{Cr}$ 제거율(%)의 최적조건을 도출하기 위해 정준분석(canonical analysis)와 능선분석(ridge analysis)에 이용한 결과 반응값(결과값: Y)은 84 $\pm$ 0.95%, COD$_{Cr}$ 최적처리를 위한 변수들의 조건은 Fe(II)(X$_1$) = 0.0146 mM, $H_2O_2$(X$_2$) = 0.0867 mM 그리고 pH(X$_3$) = 4.704 등의 결과를 얻을 수 있었다. 또한 이들 최적조건을 이용하여 재현성을 통한 모델검증 결과 높은 신뢰성을 보였다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제16권2호
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• pp.99-106
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• 1998

목적 : 임상에서 발생빈도가 높은 위선암, 폐선암, 망막세포종, 자궁경부 편평상피암의 4가지 인 체암세포주(MKN-45, PC-14, Y-79, HeL)를 이용하여 방사선조사후 세포생존분획 및 세포생존곡선의 모양을 결정하는 지표를 구하고 방사선조사후 손상 회복정도를 측정하여 이들 여러 지표간의 상관관계 여부를 구명하기 위하여 본실험을 시행하였다. 대상 및 방법 :각 세포주의 방사선감수성을 보기 위하여 1, 2, 3, 5, 7 및 10Gy의 방사선을 1 회 조사하였고 방사선조사후 준치사손상 회복정도를 보기 위하여 5Gy씩 2회의 방사선조사를 0, 1, 2, 3, 4, 6 및 24시간 간격으로 시행하였다. 세포의 생존분획은 $Sperman-K\"{a}rbor$ 방법으로 세포집락형성능력을 측정하여 산출하였으며 생존곡선의 수학적 분석은 linear-quadratic(LQ), multitarget-single hit(MS) 모형과 mean inactivation $dose(\v{D})$를 이용하였다. 결과 : 방사선조사후의 세포생존 실험결과 2Gy에서의 세포생존분획(SF2)은 0.174에서 0.85까지 다양하게 나타났으며 Y-79는 유의하게 낮은 SF2를, PC-14는 높은 SF2를 나타내었다(p<0.05, t-test). LQ model로 분석한 방사선 세포생존곡선의 분석결과 Y-79, MKN-45, HeLa, PC-14에서 ${\alpha}$가 각각 0.603, 0.355, 0.275, 0.102이었고 ${\beta}$는 각각 0.005, 0.016, 0.025, 0.027이었다. MS model로 분석한 결과는 Y-79, MKN-45, HeLa, PC-14에서 Do가 각각 1.59, 1.84, 1.88, 2.52였고 n은 0.97, 1.46, 1.52, 1.69를 보였다. 한편 Gauss-Laguerre방법으로 계산한 $\v{D}$는 Y-79, MKN-45, HeLa, PC-14에서 각각 1.62, 2.37, 2.61, 3.95였다. SF2가 감소함에 따라 ${\alpha}$값은 증가하였고 Do, $\v{D}$값은 감소하였으며 이들간의 Pearson 상관계수는 각각 0.953, 0.993, 0.999였다. (p<0.05). 분할조사에 의한 준치사손상 회복정도는 약 4시간 내외에 포화상태에 도달하였으며 포화상태의 recovery ratio(RR)는 2에서 3.79 사이였다. RR은 방사선감수성의 지표인 SF2, ${\alpha}$, ${\beta}$, Do, $\v{D}$과 통계학적으로 유의한 상관관계를 나타내지 않았다. 결론 : 본 연구의 결과 네가지 인체상피암세포주의 내재적 발사선감수성은 서로 상이하였으며 Y-79가 가장 민감하였고, MKN-45와 HeLa는 각각 중등도의 방사선감수성을 나타냈으며 PC-14는 방사선감수성이 가장 낮았다. 이와같은 감수성의 차이는 SF2, ${\alpha}$, Do와 $\v{D}$의 차이로 나타났으며 띠들간에는 밀접한 상관관계를 나타내었다. 방사선에 의한 준치사손상 회복력은 MKN-45와 HeLa에서 높게 나타났고 회복력과 방사선감수성과는 무관하였다. 각 암세포주에 따르는 이와같은 지표들은 향후 방사선치료 효과를 높이기 위한 방사선생물학 실험의 기초 자료로서 이용되어 질 수 있을 것이다.

• 대기
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• 제25권1호
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• pp.185-191
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• 2015

고산기후관측소에서 2008년 8월과 9월의 Cheju ABC Plume Monsoon Experiment (CAPMEX) 기간 동안 3파장 photoacoustic soot spectrometer (PASS)로 측정된 에어로졸 흡수계수(${\sigma}_a$)와 에어로졸 산란계수(${\sigma}_s$)를 기존의 연구에서 널리 사용되고 있는 aethalometer 및 nephelometer의 동시관측 결과와 비교하였다. PASS ${\sigma}_a$의 관측결과는 aethalometer ${\sigma}_a$와 시간 변화 경향성이 매우 잘 일치했으나, 532 nm의 경우 절대값 면에서 PASS ${\sigma}_a$가 약 53% 큰 값을 보여 다소 차이가 있음을 알 수 있었다. PASS ${\sigma}_s$의 관측결과는 nephelometer ${\sigma}_s$와 비교했을 때, 근소한 차이로 매우 잘 일치함을 확인하였다(Bias Difference: $13.6Mm^{-1}$). 대기 중의 상대습도(RH)가 증가함에 따라 ${\sigma}_a$보다는 ${\sigma}_s$에 대한 영향이 큰 것으로 사료된다. Nephelometer ${\sigma}_s$와 PASS ${\sigma}_s$의 비율은 상대습도가 증가할수록 명확히 증가하는 경향성을 보였다. 이는 RH가 증가함에 따라서 PASS의 ${\sigma}_s$가 nephelometer ${\sigma}_s$에 비해서 상대적으로 감소하였음을 의미하며, 이러한 경향성은 RH가 70~80%를 넘어서면서 차이가 더욱 두드러지게 나타났다. Nephelometer와 aethalometer의 ${\sigma}_a$ 및 ${\sigma}_s$ 관측 결과 보다 PASS의 측정 결과로부터 산출한 $A{\AA}E$와 $S{\AA}E$가 더 크게 나타났다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제32권2호
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• pp.177-182
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• 2009

목 적 : 영상진단영역에서 이용되고 있는 3T(T, tesla) MR의 스핀에코(SE, spin echo) T1강조영상(T1-Weighted image)기법에서 숙임각(FA, flip angle)의 변화에 따른 영상의 질을 나타내는 신호대 잡음비(SNR, signal to noise ratio), 대조도 잡음비(CNR, contrast to noise ratio)를 평가한 후 특이흡수율(SAR, specific absorption rate)을 줄이면서 CNR를 향상시킬 수 있는 적정의 숙임각을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 고식적 스핀에코에서 통상적으로 사용하는 90$^\circ$ RF pulse 대신 50$^\circ$ RF pulse에서 130$^\circ$까지 10$^\circ$씩 증가시키면서 대뇌 T1강조영상을 획득하였다. 이 영상들에서 백질(WM, white matter), 회백질(GM, gray matter)과 배경(background)에서 각각 신호강도를 측정하여 SNR를 구하였고, 기존의 T1 이완곡선 R1 = 1- exp ($\frac{-TR}{T1}$)으로, 즉 Ernst angle cos $\theta$ = exp ($\frac{-TR}{T1}$)과의 관계성으로 T1강조영상에서 WM과 GM의 SNR과 CNR의 정규성 검정과 비모수 검정인 Kruskal-wallis 분석으로 적정의 숙임각을 알아보고자 하였다. 결 과 : WM와 GM의 신호강도와 배경잡음 신호강도를 이용하여 SNR를 구한 결과 WM의 SNR는 숙임각 50$^\circ$보다 130$^\circ$에서 1.6배 정도 증가하였고, GM의 SNR는 약 1.9배 정도 높게 나타났다. 두 조직의 SNR은 T1 이완곡선과 동일한 양상을 보여주고 있다. R1 = 1- exp ($\frac{-TR}{T1}$)으로 분석한 SNR의 신호증가가 둔화되는 기점이 WM은 120$^\circ$의 숙임각에서, GM은 110$^\circ$ 이후로 나타나 두 조직에서 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다. WM과 GM의 SNR는 130$^\circ$의 숙임각에서 높았지만 CNR에 있어서는 80$^\circ$에서 최고 높게 나타났으며, 80$^\circ$ 전후의 숙임각에서는 감소하였다. 결론 : 3.0T MR의 SE T1강조영상 기법에서 숙임각의 증가에 따라 SNR는 증가하였지만 CNR는 이전까지의 임상에서 사용하는 숙임각이 90$^\circ$ 보다 적은 80$^\circ$에서 CNR이 최고로 나타나 통상적으로 사용하는 숙임각보다 10$^\circ$ 낮은 RF pulse duration time 사용함으로써 3T에서 문제로 제기된 SAR도 줄일 수 있었다. 앞으로 3.0T MR의 SE T1강조영상 기법에서 적정 숙임각을 사용함으로서 CNR을 높일 수 있을 것으로 기대되어진다.

• 한국광물학회지
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• 제22권1호
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• pp.23-34
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• 2009

유기양이온(hexadecylpyridinium chloride monohydrate ($HDP^+$))으로 개질시킨 유기벤토나이트의 특성을 유기탄소함량 측정, 마이크로-X 선회절 분석, 전기영동 이동성 측정을 이용하여 관찰하고, 무처리 벤토나이트와 유기벤토나이트의 요오드에 대한 흡착성을 비교 조사하였다. 벤토나이트는 유기양이온인 $HDP^+$에 대해서 높은 친화력을 보여주었다. 마이크로-X선 회절 분석 결과에 의하면 유기벤토나이트는 저면 간격에 있어서 현저하게 팽창을 하였고, 이는 유기 양이온이 벤토나이트의 층간에 충분히 삽입되었음을 의미한다. 전기영동 이동성 측정에 의하면벤토나이트의 양이온 교환 용량 이상의 유기 양이온으로 치환시킨 유기벤토나이트의 경우 무처리 벤토나이트와 전혀다른 표면 전하분포를 나타냄을 알 수 있다. 요오드의 흡착능에 있어서, 무처리 벤토나이트는 요오드를 전혀 흡착하지 못한 반면, 벤토나이트의 양이온 교환용량의 200% 양으로 개질 시킨 유기벤토나이트의 경우 요오드 439 mmol/kg를 흡착하였다. 유기 벤토나이트에 흡착된 요오드의 분자 환경은 요오드 K-edge와 $L_{III}$-edge X-선 흡수 분광을 이용하여 연구하였다. 유기벤토나이트의 요오드 X선 흡수 변연 구조를 통해 유기벤토나이트에 흡착된 요오드의 경우 KI 표준용액의 구조와 유사함을 알 수 있었다. 광범위 X-선 흡수 미세구조의 선형 결합 분석결과는 유기 복합체와 반응한 요오드의 비율이 벤토나이트에 흡착된 유기 복합체의 양이 증가함에 따라 같이 증가함을 나타냈다. 본 연구를 통해, 벤토나이트의 개질 특성에 의해 요오드의 흡착 환경이 현저하게 달라짐을 관찰할 수 있었으며, 음이온성 방사성 요오드를 포함하는 핵폐기물 저장소 주변의 방어벽 물질로 유기벤토나이트의 적용 가능성을 살펴 볼 수 있었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제19권2호
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• pp.157-178
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• 2009

Corporate credit rating is a very important factor in the market for corporate debt. Information concerning corporate operations is often disseminated to market participants through the changes in credit ratings that are published by professional rating agencies, such as Standard and Poor's (S&P) and Moody's Investor Service. Since these agencies generally require a large fee for the service, and the periodically provided ratings sometimes do not reflect the default risk of the company at the time, it may be advantageous for bond-market participants to be able to classify credit ratings before the agencies actually publish them. As a result, it is very important for companies (especially, financial companies) to develop a proper model of credit rating. From a technical perspective, the credit rating constitutes a typical, multiclass, classification problem because rating agencies generally have ten or more categories of ratings. For example, S&P's ratings range from AAA for the highest-quality bonds to D for the lowest-quality bonds. The professional rating agencies emphasize the importance of analysts' subjective judgments in the determination of credit ratings. However, in practice, a mathematical model that uses the financial variables of companies plays an important role in determining credit ratings, since it is convenient to apply and cost efficient. These financial variables include the ratios that represent a company's leverage status, liquidity status, and profitability status. Several statistical and artificial intelligence (AI) techniques have been applied as tools for predicting credit ratings. Among them, artificial neural networks are most prevalent in the area of finance because of their broad applicability to many business problems and their preeminent ability to adapt. However, artificial neural networks also have many defects, including the difficulty in determining the values of the control parameters and the number of processing elements in the layer as well as the risk of over-fitting. Of late, because of their robustness and high accuracy, support vector machines (SVMs) have become popular as a solution for problems with generating accurate prediction. An SVM's solution may be globally optimal because SVMs seek to minimize structural risk. On the other hand, artificial neural network models may tend to find locally optimal solutions because they seek to minimize empirical risk. In addition, no parameters need to be tuned in SVMs, barring the upper bound for non-separable cases in linear SVMs. Since SVMs were originally devised for binary classification, however they are not intrinsically geared for multiclass classifications as in credit ratings. Thus, researchers have tried to extend the original SVM to multiclass classification. Hitherto, a variety of techniques to extend standard SVMs to multiclass SVMs (MSVMs) has been proposed in the literature Only a few types of MSVM are, however, tested using prior studies that apply MSVMs to credit ratings studies. In this study, we examined six different techniques of MSVMs: (1) One-Against-One, (2) One-Against-AIL (3) DAGSVM, (4) ECOC, (5) Method of Weston and Watkins, and (6) Method of Crammer and Singer. In addition, we examined the prediction accuracy of some modified version of conventional MSVM techniques. To find the most appropriate technique of MSVMs for corporate bond rating, we applied all the techniques of MSVMs to a real-world case of credit rating in Korea. The best application is in corporate bond rating, which is the most frequently studied area of credit rating for specific debt issues or other financial obligations. For our study the research data were collected from National Information and Credit Evaluation, Inc., a major bond-rating company in Korea. The data set is comprised of the bond-ratings for the year 2002 and various financial variables for 1,295 companies from the manufacturing industry in Korea. We compared the results of these techniques with one another, and with those of traditional methods for credit ratings, such as multiple discriminant analysis (MDA), multinomial logistic regression (MLOGIT), and artificial neural networks (ANNs). As a result, we found that DAGSVM with an ordered list was the best approach for the prediction of bond rating. In addition, we found that the modified version of ECOC approach can yield higher prediction accuracy for the cases showing clear patterns.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권14호
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• pp.5839-5843
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• 2014

Objective: The Zhejiang Provincial Cancer Prevention and Control Office collected cancer registration data during 2000 to 2009 from 6 cancer registries in Zhejiang province of China in order to analyze the cancer incidence. Methods: Descriptive analysis included cancer incidence stratified by sex, age and cancer site group. The proportions and cumulative rates of 10 common cancers in different groups were also calculated. Chinese population census in 1982 and Segi's population were used for calculating age-standardized incidence rates. The log-linear model was used for fitting to calculate the incidence trends. Results: The 6 cancer registries in Zhejiang province in China covered a total of 60,087,888 person-years during 2000 to 2009 (males 30,445,904, females 29,641,984). The total number of new cancer cases were 163,104 (males 92,982, females 70,122). The morphology verified cases accounted for 69.7%, and the new cases verified only by information from death certification accounted for 1.23%. The crude incidence rate in Zhejiang cancer registration areas was $271.5/10^5$ during 2000 to 2009 (male $305.41/10^5$, female $236.58/10^5$), age-standardized incidence rates by Chinese standard population (ASIRC) and by world standard population (ASIRW) were $147.1/10^5$ and $188.2/10^5$, the cumulative incidence rate (aged from 0 to 74) being 21.7%. The crude incidence rate was $209.6/10^5$ in 2000, and it increased to $320.20/10^5$ in 2009 (52.8%), with an annual percent change (APC) of 4.51% (95% confidence interval, 3.25%-5.79%). Age-specific incidence rate of 80-84 age group was achieved at the highest point of the incidence curve. Overall with different age groups, the cancer incidences differed, the incidence of liver cancer being highest in 15-44 age group in males; the incidence of breast cancer was the highest in 15-64 age group in females; the incidences of lung cancer were the highest in both males and females over the age of 65 years. Conclusions: Lung cancer, digestive system malignancies and breast cancer are the most common cancers in Zhejiang province in China requiring an especial focus. The incidences of thyroid cancer, prostate cancer, cervical cancer and lymphoma have increased rapidly. Prevention and control measures should be implemented for these cancers.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제18권1호
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• pp.1-6
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• 2014

목적: $T_2{^*}$이완시간은 조직의 고유한 특징을 반영하는 자화율 정보를 내재하고 있다. 본 연구는 3테슬러 자기공명영상 기기에서 유방의 정상 유선조직과 지방조직의 $T_2{^*}$이완시간을 알아보고자 하였다. 대상과 방법: 52명의 여자환자에서 (나이, $49{\pm}12 $세; 범위, 25세~75세) 삼차원 경사에코연쇄를 이용하여 각 일곱 개 에코 자기공명영상들을 얻었다. 에코시간은 3.91 ms단계에서 2.28 ms에서 25.72 ms사이 범위였다. 화적소를 기초로 $T_2{^*}$이완시간과 $R_2{^*}$이완율 지도는 각 개체에서 선형곡선맞춤을 이용하여 계산되었다. $T_2{^*}$값과 $R_2{^*}$값을 얻기 위하여 유방의 정상 유선조직과 지방조직에 삼차원 관심영역을 표시하였다. 모든 개체에서 이러한 변수들의 평균치를 계산하였다. 결과: 유방의 정상 유선조직과 지방조직에 삼차원 관심영역 크기는 각각 $4818{\pm}4679$ 화적소와 $1455{\pm}785$ 화적소 였다. 평균 $T_2{^*}$ 값은 유방의 정상 유선조직과 지방조직에서 각각, $22.40{\pm}5.61ms$ 와 $36.36{\pm}8.77ms$였다. 평균 $R_2{^*}$값은 유방의 정상 유선조직과 지방조직에서 각각, $0.0524{\pm}0.0134/ms$와 $0.0297{\pm}0.0069/ms$ 였다. 결론: 유방의 정상 유선조직과 지방조직에서 $T_2{^*}$값과 $R_2{^*}$값을 측정하였다. 유방의 정상 유선조직의 $T_2{^*}$값은 지방조직의 $T_2{^*}$값보다 짧게 나타났다. $T_2{^*}$이완시간의 측정은 유방암과 정상 유방조직에서의 자화율 효과를 이해하는데 도움을 줄 것이다.