• 제목/요약/키워드: Prediction#4

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머신러닝 알고리즘을 이용한 온실 딸기 생산량 예측 (Prediction of Greenhouse Strawberry Production Using Machine Learning Algorithm)

  • 김나은;한희선;아룰모지엘렌체쟌;문병은;최영우;김현태
    • 생물환경조절학회지
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    • 제31권1호
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    • pp.1-7
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    • 2022
  • 서부 경남 지역 중 딸기재배로 유명한 지역 40개 농가를 대상으로 한 조사에 따르면 국산품종 중에서 "설향"이 65.0%으로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 현재의 농업은 4차 산업혁명으로 스마트팜(Smart Farm)의 기술이 더욱 발전하고 있는 실정이다. 그러나 각 생육단계가 어떤 상황일 때 딸기의 생산량이 최적에 달하는지 대한 기준이 없으며, 이러한 판단기준은 아직까지 스마트팜에 경험이 있는 농업인의 의사에 달려있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딸기의 생육상황에 대한 생산량 예측을 통해 선진화된 스마트팜 시스템을 구축하고자 한다. 실험 장소는 경상남도 사천시의 딸기 농가에서 수행하였으며, 총 3곳을 대상으로 데이터 수집을 진행하였다. 실험 대상의 모든 온실 내에서 재배하는 딸기의 품종은 '설향'이다. 작물 데이터의 수집 항목은 작물의 엽수, 꽃수, 과실수, 초장, 잎의 길이, 엽록소 함량이며, 환경 데이터의 수집 항목은 온도, 습도, 조도이다. 기존의 농가 단위의 스마트팜의 문제점 보완 및 개선을 통하여 고품질의 작물 생장 상태를 유지하기 위해 K-fold 교차검증, Lasso 회귀분석, MAPE 검증을 통해 예측모델을 도출하였으며, MAPE 검증 결과 값으로 0.511(꽃 예측)과 0.488(과일 예측)의 값이 나타났다. 본 연구는 스마트팜 데이터 구축을 위해서는 AI를 통해 성장상태별 수확량을 예측하였으며, 이를 농가 및 농업 관련 기업에 활용해 농업 서비스가 편리할 것으로 판단된다.

일반선형회귀분석을 이용한 프락시 기반 한반도 VS30지도 개발 (Development of Korean Peninsula VS30 Map Based on Proxy Using Linear Regression Analysis)

  • 최인혁;유병호;곽동엽
    • 대한토목학회논문집
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    • 제42권1호
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    • pp.35-44
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    • 2022
  • VS30지도는 부지증폭을 나타내는 주요 변수로 임의의 부지에서 지반운동을 예측하는 ShakeMap의 핵심 변수로 사용된다. 하지만, 한반도의 지질특성과 지형특성을 고려하는 VS30지도는 아직 제시된 적이 없다. 이번 연구에서는 지질과 지형을 고려하는 VS30지도를 작성하기 위해 전단파 속도 주상도로부터 계산 또는 추정된 1,101개의 VS30과 한반도 광범위 지질, 지형정보 레이어를 수집하였다. 이러한 데이터와 일반선형회귀분석 방법을 사용하여 VS30 추정 모델을 개발하였다. 모델은 지질분류에 따라 매립지, 신생대 제4기 퇴적층, 중생대 그룹, 선캄브리아기와 해양층으로 구분된 후 지형정보의 함수로 제안되었다. 지도의 해상도는 기상청에서 기존에 진도추정을 위한 ShakeMap 구동에 사용하는 미국지질조사국(USGS)의 지도의 2배로 하였다. 그 결과, 프락시 기반 VS30지도의 대수로그 잔차의 표준편차는 0.233으로 USGS의 VS30 지도의 표준편차인 0.387보다 낮은 수치를 보인다. 본 연구에서 개발한 VS30지도를 사용한다면 ShakeMap의 불확실성이 줄어들 것으로 기대된다.

청소년의 임파워먼트 향상을 위한 가정교과 지속가능한 식생활 자유학년제 프로그램 개발 및 효과분석 (Development and Effectiveness Analysis of Sustainable Dietary Free-year Program for the Improvement of Youth Empowerment in Middle School Home Economics)

  • 최성연;한주
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제34권2호
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    • pp.129-152
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    • 2022
  • 본 연구의 목적은 청소년의 임파워먼트 향상을 위한 수업 전략을 활용하여 중학교 가정교과의 자유학년제 지속가능한 식생활교육 프로그램을 개발하고 프로그램의 효과를 검증하고 평가하는 것이다. 연구 목적을 달성하기 위해 ADDIE 교수설계 모형에 따라 프로그램을 개발하고 평가하였다. 2015 개정 중학교 기술·가정과교육과정과 SDGs에서 식생활 영역과 관련된 내용을 추출하여 이들의 관련성을 분석하여 식생활교육의 내용을 도출하였다. 분석 결과를 바탕으로 하여 개발된 프로그램은 '더불어 함께하는 식생활'이며, 5가지 학습주제 '지구촌에서 함께 살기', '건강한 식생활 유지하기', '함께하는 식생활 문화 창조하기', '자연, 사람과 더불어 살기', '안전한 식생활 유지하기'로 구성되었다. 임파워먼트 향상을 위한 전략으로 가치 판단, 결과에 대한 예측, 책임있는 행동 선택, 의사결정의 4가지 상황을 제시하였다. 개발된 프로그램을 전문가의 검토를 받아 경기도 소재 중학교 3학년 학생을 대상으로 주당 1시간씩 17주에 걸쳐 17차시의 수업에 적용하였다. 수업 후 개인 내적 임파워먼트와 정치·사회 임파워먼트는 사전과 사후에 유의한 차이를 보여 본 프로그램이 임파워먼트 향상에 효과가 있는 것으로 나타났다. 하지만 대인 관계 임파워먼트는 사전과 사후에 유의한 차이가 없었으므로 프로그램을 실행할 때 토의·토론과 협동학습을 원활하게 진행하기 위한 전략을 활용할 필요가 있는 것으로 나타났다. 수업에 참여한 학생들은 프로그램에 대해 전체적으로 긍정적으로 평가하였으며, 식생활문제 해결을 통해 사회를 변화시킬 수 있다는 생각을 갖게 하는데 도움이 된 것으로 평가하였다.

수목의 초미세먼지(PM2.5) 저감 효과에 대한 CFD 수치 모의: 부산 감만동 지역을 대상으로 (CFD Simulations of the Trees' Effects on the Reduction of Fine Particles (PM2.5): Targeted at the Gammandong Area in Busan)

  • 한상철;박수진;최원식;김재진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_3호
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    • pp.851-861
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    • 2022
  • 본 연구는 전산유체역학(computational fluid dynamics, CFD) 모델을 이용하여 도시 지역에서 수목이 PM2.5 저감에 미치는 영향을 조사하였다. 현실적인 수치 모의를 위해, 기상청에서 현업으로 운영 중인 국지예보시스템(LDAPS)이 예측한 기상 자료를 CFD 모델의 초기·경계 자료로 사용하였다. CFD 모델 성능 검증은 연구 대상지 내에 구축된 6개의 센서에서 측정한 PM2.5 농도를 이용하였다. 본 연구에서는 수목이 PM2.5 농도 분포에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 수목이 식재 되지 않았다고 가정한 경우, 수목이 식재되어 있지만 바람에 대한 항력 효과만 존재한다고 가정한 경우, 수목의 항력 효과와 침적 효과가 모두 존재한다고 가정한 경우에 대한 수치 실험을 수행하였다. 분석대상 기간 동안 PM2.5 저감 효과가 뚜렷하게 나타난 세 가지 영역 중 군부대 내의 PM2.5 평균 농도를 비교한 결과, 수목이 식재되지 않은 경우는 12.8 ㎍ m-3, 수목의 항력 효과만 고려한 경우는 12.5 ㎍ m-3이 나타났고, 수목의 항력 효과와 침적 효과가 모두 고려한 경우는 6.8 ㎍ m-3가 나타났다. 수목에 의한 건성 침적이 PM2.5 농도를 감소시키는 효과가 있는 것으로 확인되었다.

포인트 클라우드를 이용한 블록체인 기반 설명 가능한 인공지능 연구 (Explanable Artificial Intelligence Study based on Blockchain Using Point Cloud)

  • 홍성혁
    • 융합정보논문지
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    • 제11권8호
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    • pp.36-41
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    • 2021
  • 인공지능을 이용하여 예측이나 분석하는 기술은 지속적으로 발전하고 있지만, 의사결정 과정을 명확히 해석하지 못하는 블랙박스 문제가 존재한다. 따라서 인공지능 모델의 의사결정 과정에서 사용자의 입장에서 해석이 불가능하여 결과를 신뢰할 수 없는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 인공지능의 문제점과 이를 해결하기 위한 블록체인을 활용한 설명 가능한 인공지능에 대해 연구를 진행하였다. 블록체인을 이용해서 설명 가능한 인공지능 모델의 의사결정 과정에서의 데이터를 타임스탬프 등을 이용하여 부분별로 블록체인에 저장한다. 블록체인을 이용하여 저장된 데이터의 위변조 방지를 제공하고 블록체인의 특성상 사용자는 블록에 저장된 의사결정 과정등의 데이터를 자유롭게 접근할 수 있다. 설명 가능한 인공지능 모델의 구축이 힘든 것은 기존 모델의 복잡성이 큰 부분을 차지한다. 따라서 포인트 클라우드를 활용해서 3차원 데이터 처리와 가공과정의 효율성을 높여서 의사결정 과정을 단축해 설명 가능한 인공지능 모델의 구축을 원활하게 한다. 블록체인에 데이터 저장과정에서 데이터 위변조가 발생할 수 있는 오라클 문제를 해결하기 위해 저장과정에 중간자를 거치는 블록체인 기반의 설명 가능한 인공지능 모델을 제안하여 인공지능의 블랙박스 문제를 해결하였다.

Prediction of 6-Month Mortality Using Pre-Extracorporeal Membrane Oxygenation Lactate in Patients with Acute Coronary Syndrome Undergoing Veno-Arterial-Extracorporeal Membrane Oxygenation

  • Kim, Eunchong;Sodirzhon-Ugli, Nodirbek Yuldashev;Kim, Do Wan;Lee, Kyo Seon;Lim, Yonghwan;Kim, Min-Chul;Cho, Yong Soo;Jung, Yong Hun;Jeung, Kyung Woon;Cho, Hwa Jin;Jeong, In Seok
    • Journal of Chest Surgery
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    • 제55권2호
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    • pp.143-150
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    • 2022
  • Background: The effectiveness of extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) for patients with refractory cardiogenic shock or cardiac arrest is being established, and serum lactate is well known as a biomarker of end-organ perfusion. We evaluated the efficacy of pre-ECMO lactate for predicting 6-month survival in patients with acute coronary syndrome (ACS) undergoing ECMO. Methods: We reviewed the medical records of 148 patients who underwent veno-arterial (VA) ECMO for ACS between January 2015 and June 2020. These patients were divided into survivors and non-survivors based on 6-month survival. All clinical data before and during ECMO were compared between the 2 groups. Results: Patients' mean age was 66.0±10.5 years, and 116 (78.4%) were men. The total survival rate was 45.9% (n=68). Cox regression analysis showed that the pre-ECMO lactate level was an independent predictor of 6-month mortality (hazard ratio, 1.210; 95% confidence interval [CI], 1.064-1.376; p=0.004). The area under the receiver operating characteristic curve of pre-ECMO lactate was 0.64 (95% CI, 0.56-0.72; p=0.002; cut-off value=9.8 mmol/L). Kaplan-Meier survival analysis showed that the cumulative survival rate at 6 months was significantly higher among patients with a pre-ECMO lactate level of 9.8 mmol/L or less than among those with a level exceeding 9.8 mmol/L (57.3% vs. 31.8%, p=0.0008). Conclusion: A pre-ECMO lactate of 9.8 mmol/L or less may predict a favorable outcome at 6 months in ACS patients undergoing VA-ECMO. Further research aiming to improve the accuracy of predictions of reversibility in patients with high pre-ECMO lactate levels is essential.

RCP 시나리오와 다층신경망 모형을 활용한 가뭄시 물부족량 예측 (Predicting the amount of water shortage during dry seasons using deep neural network with data from RCP scenarios)

  • 장옥재;문영일
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권2호
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    • pp.121-133
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    • 2022
  • 기상학적으로 예년 대비 부족한 강우량으로 인해 발생하는 가뭄재해는 피해범위가 광범위하고, 그 발생과 소멸을 쉽게 파악하기 어려운 특징을 가지고 있다. 그렇기 때문에 가뭄 발생예상 지역과 그 물부족량을 신뢰성 있고, 신속하게 예측하는 것은 가뭄 대응체계 구축에서 중요한 요소이다. 하지만, 현재는 과거 약 50여년의 기상관측자료로 그 경우의 수가 제한된다는 문제점이 있다. 그렇기 때문에 과거에 발생한 가뭄과 양상이 다른 경우 가뭄으로 인한 물부족량을 예측하기 어려운 한계점이 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 연구에서는 4개 RCP 시나리오 자료를 물수지 분석 모형에 적용하여 360개년의 연간 물부족량을 산출하였다. 다음으로 다층신경망 모형의 입력값으로 RCP 시나리오로부터 산출된 SPEI 값을 그리고, 출력값으로 연간 물부족량을 적용하여 학습을 진행했다. 학습된 모형을 통해 과거 수 개월 동안의 SPEI값과 미래 예측되는 가뭄 상황을 입력함으로써 쉽고 신뢰성 있게 중권역별 예상 물부족량을 산정할 수 있다. 이는 의사결정자들이 가뭄 발생 이전에 효율적인 가뭄 대응책 수립에 도움이 될 것으로 판단된다.

환경영향평가 협의 내용 분석을 통한 데이터 수요 도출방안 - 수환경 분야를 중심으로 - (Derivation of Data Demand through Analysis of Agreed Terms and Conditions on Environmental Impact Assessment - Focusing on the Water Environment -)

  • 황진후;김윤지;전성우;최유영;성현찬
    • 환경영향평가
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    • 제32권1호
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    • pp.29-40
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    • 2023
  • 환경영향평가에 대한 문제점으로 인한 개선 필요성이 제기되고, 데이터 기반의 환경영향평가의 중요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 환경영향평가의 수환경 분야(수질, 수리·수문, 해양환경)의 협의 내용 분석을 통해 데이터 수요를 도출하였다. 수환경 분야의 환경영향평가 협의 내용 총 400건(4,180문장)을 평가항목(수질, 수리수문, 해양환경) 및 환경영향평가 단계(현황조사 추가, 영향예측 및 평가, 저감대책 수립, 사후환경영향조사)별로 분류 후 유형화하였고, 해당하는 협의 내용 유형 별 데이터 수요를 연계하였다. 협의 내용 유형화 결과 수질 분야 18개, 수리·수문 분야 14개, 해양환경 분야 17개의 유형으로 분류되었으며, 데이터 수요 연계 결과 수질 분야 254개, 수리·수문 분야 102개, 해양환경 분야 74개의 데이터 수요가 도출되었다. 평가항목으로는 수질 분야, 환경영향평가 단계 상으로는 저감대책 수립 분야에서의 협의 내용 유형 및 데이터 수요가 가장 높은 빈도로 나타났으며, 세부 협의 내용 유형으로는 비점오염 저감 대책이 가장 많은 빈도로 나타났다. 이는 항목의 상대적 중요도와, 환경영향평가의 주요 목적과 연계된 것으로 판단되었다. 환경영향평가 협의 내용 분석을 통한 데이터 수요의 도출은 환경영향평가서 작성의 고도화에 기여할 수 있으며, 환경영향평가 데이터 체계화를 통해 다양한 의사결정자의 데이터 활용도를 높일 것으로 기대된다.

A Nomogram for Predicting Extraperigastric Lymph Node Metastasis in Patients With Early Gastric Cancer

  • Hyun Joo Yoo;Hayemin Lee;Han Hong Lee;Jun Hyun Lee;Kyong-Hwa Jun;Jin-jo Kim;Kyo-young Song;Dong Jin Kim
    • Journal of Gastric Cancer
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    • 제23권2호
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    • pp.355-364
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    • 2023
  • Background: There are no clear guidelines to determine whether to perform D1 or D1+ lymph node dissection in early gastric cancer (EGC). This study aimed to develop a nomogram for estimating the risk of extraperigastric lymph node metastasis (LNM). Materials and Methods: Between 2009 and 2019, a total of 4,482 patients with pathologically confirmed T1 disease at 6 affiliated hospitals were included in this study. The basic clinicopathological characteristics of the positive and negative extraperigastric LNM groups were compared. The possible risk factors were evaluated using univariate and multivariate analyses. Based on these results, a risk prediction model was developed. A nomogram predicting extraperigastric LNM was used for internal validation. Results: Multivariate analyses showed that tumor size (cut-off value 3.0 cm, odds ratio [OR]=1.886, P=0.030), tumor depth (OR=1.853 for tumors with sm2 and sm3 invasion, P=0.010), cross-sectional location (OR=0.490 for tumors located on the greater curvature, P=0.0303), differentiation (OR=0.584 for differentiated tumors, P=0.0070), and lymphovascular invasion (OR=11.125, P<0.001) are possible risk factors for extraperigastric LNM. An equation for estimating the risk of extraperigastric LNM was derived from these risk factors. The equation was internally validated by comparing the actual metastatic rate with the predicted rate, which showed good agreement. Conclusions: A nomogram for estimating the risk of extraperigastric LNM in EGC was successfully developed. Although there are some limitations to applying this model because it was developed based on pathological data, it can be optimally adapted for patients who require curative gastrectomy after endoscopic submucosal dissection.

대학생 자녀가 지각한 부모의 과보호 양육수준과 자녀의 도덕성 간 관계 (The relationship between the level of perceived parental overprotectiveness and college students' morality)

  • 윤성연;정경미
    • 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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    • 제20권4호
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    • pp.307-328
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    • 2014
  • 본 연구에서는 부모의 과보호 양육태도가 대학생 자녀의 도덕성에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 이를 위해, 먼저 대학생을 대상으로 도덕성을 대표하는 정의 위주 도덕성과 친사회적 도덕성을 행동 실험적 방법으로 측정하고 행동결과에 따라 도덕 집단을 분류하였다. 한국 과보호 양육척도(K-POS)를 사용하여 자녀가 지각하는 부모의 과보호 수준이 집단 간 차이가 있는지 분석하였다. 참가자들은 대학교 1학년생 113명이었으며, 도덕적 딜레마가 제시된 실제와 유사한 실험상황에서 정의 위주 도덕성을 대표하는 정직행동과, 친사회적 도덕성을 대표하는 친사회적 도움행동을 측정하기 위해 각각 시험부정행위 실험과 무보상 실험참가 실험을 차용하였다. 연구 결과, 정의 위주 도덕성의 경우, 부정직 집단이 정직 집단에 비해 어머니의 과보호 수준을 높게 지각하는 것으로 나타났다. 특히, 어머니가 체면중시적이거나 부모-자녀 동일시 경향을 특징으로 하는 과보호 양육태도를 가졌다고 보고한 자녀가 부정행위를 더 많이 하는 것으로 관찰되었다. 반면, 아버지의 과보호 양육태도는 자녀의 부정행위에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 한편, 친사회적 도덕성의 경우는 아버지와 어머니의 과보호 양육태도는 자녀의 친사회적 도움행동과 관련이 없는 것으로 나타났다. 이 같은 결과를 바탕으로 본 연구의 함의와 의의에 더불어 한계점 및 후속 연구를 위한 제언을 논의하였다.

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