소프트웨어의 대형화와 사용자 요구사항의 복잡화에 따라, 소프트웨어 개발 초기 단계에서의 산출물의 정확성과 일관성은 중요해지고 있다. 하지만, 객체지향 방법을 기반으로 한 설계 문서에 대한 오류 검출 및 일관성 점검을 위한 기법은 만족할 만한 수준에 이르지 못하고 있다. 본 논문은 UML(Unified Modeling Language)의 다이어그램들에 대한 메타모델을 작성하고, 메타모델의 각 요소들에 대하여 적용할 일반화된 메타규칙을 도출하고, 메타규칙들을 각 다이어그램에 적용한 세부규칙 도출에 활용하였다. 이 방법은 오류 검출과 일관성 점검에 활용할 세부규칙들을 체계적으로 도출하므로, 규칙의 완전성을 도모하고 규칙적용의 자동화를 가능하게 하였다. 또한, 도출된 세부규칙을 적용한 사례를 통하여 그 효용성을 확인하였다.
Objectives While sciatic neuropathy is one of the common symptoms which have the lifetime incidence of 13~40%, still there is no consensus about the standardized and the most effective conservative treatment. In addition, the importance of systematic review and meta-analysis of preclinical are growing as they could suggest possible effective treatment strategy for future studies. Therefore, we conducted systematic review and meta-analysis to estimate analgesic effect of acupuncture on sciatica in rat models. Methods Systematic search was conducted for all controlled comparative preclinical trials which assessed analgesic effect of acupuncture in sciatica rat models. Database of PubMed, EMBASE, Web of Science, CNKI and 6 Korean databases were used. The primary outcome was pain, which is evaluated by stimulus behavior tests in rat models. We assessed the methodological quality with Systematic Review Centre for Laboratory Animal Experimentation's risk of bias tool. RevMan 5.3 was used for meta-analysis and subgroup analysis was conducted according to treatment site, acupuncture point, treatment period and frequency used in electroacupuncture. Results 14 studies were finally included following our inclusion criteria. The data from meta-analysis indicated that the acupuncture significantly improved the result values of behavior tests for pain evaluation, compared to no-treatment control group in animal models (standardized mean difference=4.43, 95% confidence interval 3.16 to 5.69, Z=6.84, p<0.00001; χ2=68.02, p<0.00001; I2=82%). The results of subgroup analysis indicate that acupuncture treatment of unilateral site, distal acupoints, longer treatment period and applying 2/100 Hz frequency in electroacupuncture could be more effective. Conclusions Systematic review and meta-analysis of animal studies are getting important for the future clinical studies and the improvement of heatlh care. Therefore the results of the study would provide evidence and better design for the forthcoming studies.
In this study, approximate design optimization using various meta-models was performed for the structural design of active type deck support frame. The active type deck support frame was newly developed to facilitate both transportation and installation of 20,000 ton class offshore plant topside. Structural analysis was carried out using the finite element method to evaluate the strength performance of the active type deck support frame in its initial design stage. In the structural analysis, the strength performances were evaluated for various design load conditions that were regulated in ship classification organization. The approximate optimum design problem based on meta-model was formulated such that thickness sizing variables of main structure members were determined by achieving the minimum weight of the active type deck support frame subject to the strength performance constraints. The meta-models used in the approximate design optimization were response surface method, Kriging model, and Chebyshev orthogonal polynomials. The results from approximate design optimization were compared to actual non-approximate design optimization. The Chebyshev orthogonal polynomials among the meta-models used in the approximate design optimization represented the most pertinent optimum design results for the structure design of the active type deck support frame.
Structure design sensitivity was evaluated using the orthogonal array experimental method for passive-type deck support frame (DSF) developed for float-over installation of the offshore plant. Moreover, approximation characteristics were also reviewed based on various meta-models. The minimum weight design of the DSF is significantly important for securing both maneuvering performance and buoyancy of a ship equipped with the DSF and guaranteeing structural design safety. The performance strength of the passive type DSF was evaluated through structure analysis based on the finite element method. The thickness of main structure members was applied to design factors, and output responses were considered structure weight and strength performances. Quantitative effects on the output responses for each design factor were evaluated using the orthogonal array experimental method and analysis of variance. The optimum design case was also identified from the orthogonal array experiment results. Various meta-models, such as Chebyshev orthogonal polynomial, Kriging, response surface method, and radial basis function-based neural network, were generated from the orthogonal array experiment results. The results of the orthogonal array experiment were validated using the meta-modeling results. It was found that the radial basis function-based neural network among the meta-models could approximate the design space of the passive type DSF with the highest accuracy.
글로벌 네트워크 시대에는 전세계적으로 흩어져 있는 수많은 컨텐츠가 실시간으로 위한 생활의 스며들 것이며 그로 인해 많은 변화를 줄 것이다. 아울러 컨텐츠 및 다양한 모델 제공 업체들의 환경은 급속하게 변화 할 것이다. 인터넷이나 무선 인터넷으로 컨텐츠나 모델들을 적시에 활용할 수 있는 점은 기업측면에서 의사결정 프로세스를 변화시키며, 공급체인 상에서 많은 기업들이 자신들의 의사결정에 필요로 하는 정보나 모델을 짧은 시간에 탄력적으로 제공 받을 수 있어서 기업이 환경변화에 대한 높은 대응력을 갖출수 있게 한다. 이 논문은 컨텐츠와 모델을 필요로 하는 기업들에게 효과적이면서 효율적으로 제공하기 위한 메타지식의 생성 메커니즘을 제안하는 것이다. 그리고 본 논문에서 제안한 메커니즘을 통해서 실험결과를 얻었으며, 그 결과를 가지고 이 논문에서 제시한 탄력적인 컨텐츠나 모델 제공 이론이 인터넷이나 모바일 네트워크에서 요약된 모델 제공과 트래픽 감소 측면에서 매우 우수함을 보이고 있다.
Du, Shu-Li;Geng, Ting-Ting;Feng, Tian;Chen, Cui-Ping;Jin, Tian-Bo;Chen, Chao
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권23호
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pp.10175-10179
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2015
Background: The association between the RTEL1 rs6010620 single nucleotide polymorphism (SNP) and glioma risk has been extensively studied. However, the results remain inconclusive. To further examine this association, we performed a meta-analysis. Materials and Methods: A computerized search of the PubMed and Embase databases for publications regarding the RTEL1 rs6010620 polymorphism and glioma cancer risk was performed. Genotype data were analyzed in a meta-analysis. Odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs) were estimated to assess the association. Sensitivity analyses, tests of heterogeneity, cumulative meta-analyses, and assessments of bias were performed in our meta-analysis. Results: Our meta-analysis confirmed that risk with allele A is lower than with allele G for glioma. The A allele of rs6010620 in RTEL1 decreased the risk of developing glioma in the 12 case-control studies for all genetic models: the allele model (OR=0.752, 95%CI: 0.715-0.792), the dominant model (OR=0.729, 95%CI: 0.685-0.776), the recessive model (OR=0.647, 95%CI: 0.569-0.734), the homozygote comparison (OR=0.528, 95%CI: 0.456-0.612), and the heterozygote comparison (OR=0.761, 95%CI: 0.713-0.812). Conclusions: In all genetic models, the association between the RTEL1 rs6010620 polymorphism and glioma risk was significant. This meta-analysis suggests that the RTEL1 rs6010620 polymorphism may be a risk factor for glioma. Further functional studies evaluating this polymorphism and glioma risk are warranted.
본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.
Purpose: The results of recent published studies focusing on IL-8 polymorphism in colorectal cancer susceptibility have often been inconsistent. We therefore carried out a meta-analysis based on independent studies to assess the association. Methods: Nine case-control studies with 7,003 individuals (3,019 cases and 3,984 controls) were included in this meta-analysis through searching the databases of PubMed, Excerpta Medica Database (EMBASE), and Chinese Biomedical Literature Database (CBM; Chinese) (up to Aug 1st, 2012). The odds ratio (OR) and 95% confidence interval (95%CI) were used to assess the strength of the association. Meta-analysis was conducted in a fixed/random effect model. Results: No obvious associations were found for all genetic models when all studies were pooled into the meta-analysis (for A vs. T: OR = 1.084, 95% CI = 0.971-1.209, P = 0.019; for TA vs. TT: OR = 1.18, 95% CI = 0.943-1.475, P = 0.001; for AA vs. TT: OR = 1.155, 95% CI = 0.916-1.456, P = 0.014; for AA+TA vs. TT: OR = 1.170, 95% CI =0.953-1.437, P = 0.001; for AA vs. TT+TA: OR = 1.044, 95% CI = 0.886-1.230, P = 0.097). In the subgroup analyses by ethnicity (Caucasian) and source of controls (population based), also no significant associations were found for all genetic models. Conclusions: Result suggests that the IL-8-251T>A polymorphism is not associated with colorectal cancer risk. Because of the limitations of this meta-analysis, this finding demands further investigation.
Ghanbari, Saeed;Ayatollahi, Seyyed Mohammad Taghi;Zare, Najaf
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권14호
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pp.5655-5661
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2015
Purpose: To assess the role of two adjuvant chemotherapy regimens, anthracycline-based and CMF on disease free survival and overall survival breast cancer patients by meta-analysis approach in Eastern Mediterranean and Asian countries to determine which is more effective and evaluate the appropriateness and efficiency of two different proposed statistical models. Materials and Methods: Survival curves were digitized and the survival proportions and times were extracted and modeled to appropriate covariates by two multivariate mixed effects models. Studies which reported disease free survival and overall survival curves for anthracycline-based or CMF as adjuvant chemotherapy that were published in English in the Eastern Mediterranean region and Asia were included in this systematic review. The two transformations of survival probabilities (Ln (-Ln(S)) and Ln(S/ (1-S))) as dependent variables were modeled by a multivariate mixed model to same covariates in order to have precise estimations with high power and appropriate interpretation of covariate effects. The analysis was carried out with SAS Proc MIXED and STATA software. Results: A total of 32 studies from the published literature were analysed, covering 4,092 patients who received anthracycline-based and 2,501 treated with CMF for the disease free survival and in order to analyze the overall survival, 13 studies reported the overall survival curves in which 2,050 cases were treated with anthracycline-based and 1,282 with CMF regimens. Conclusions: The findings illustrated that the model with dependent variable Ln (-Ln(S)) had more precise estimations of the covariate effects and showed significant difference between the effects of two adjuvant chemotherapy regimens. Anthracycline-based treatment gave better disease free survival and overall survival. As an IPD meta-analysis in the Italy the results of Angelo et al in 2011 also confirmed that anthracycline-based regimens were more effective for survival of breast cancer patients. The findings of Zare et al 2012 on disease free survival curves in Asia also provided similar evidence.
공학설계분야에서 시뮬레이션 모델을 이용한 실험은 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 최적의 설계 파라미터를 구하기 위한 시뮬레이션 실험은 많은 실행시간과 자원의 소요를 필요로 한다. 이를 극복하는 방안으로 입력 변수와 성능척도 간의 관계를 표현한 메타모형이 효과적으로 이용된다. 메타모형을 수립하기 위해서는 샘플 시나리오들을 입력으로 하는 시뮬레이션 실행이 요구된다. 이때 샘플 시나리의 수와 질이 메타 모형을 수립하는데 걸리는 시간과 메타모형의 정확성을 결정한다. 공간채움 특성은 샘플 시나리오들의 질을 결정하는 중요한 조건이 된다. 이 논문은 maxmin, Audze-Eglais, centered L2-discrepancy의 3가지 공간채움 척도에 기초한 샘플 시나리오 생성 방법을 제안하고, 실험을 통해 이들 생성방법에 대한 성능을 분석한 결과를 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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