• Korean Journal of Radiology
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• 제23권12호
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• pp.1269-1280
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• 2022

Objective: This study aimed to evaluate the usefulness of quantitative indices obtained from deep learning analysis of gadoxetic acid-enhanced hepatobiliary phase (HBP) MRI and their longitudinal changes in predicting decompensation and death in patients with advanced chronic liver disease (ACLD). Materials and Methods: We included patients who underwent baseline and 1-year follow-up MRI from a prospective cohort that underwent gadoxetic acid-enhanced MRI for hepatocellular carcinoma surveillance between November 2011 and August 2012 at a tertiary medical center. Baseline liver condition was categorized as non-ACLD, compensated ACLD, and decompensated ACLD. The liver-to-spleen signal intensity ratio (LS-SIR) and liver-to-spleen volume ratio (LS-VR) were automatically measured on the HBP images using a deep learning algorithm, and their percentage changes at the 1-year follow-up (ΔLS-SIR and ΔLS-VR) were calculated. The associations of the MRI indices with hepatic decompensation and a composite endpoint of liver-related death or transplantation were evaluated using a competing risk analysis with multivariable Fine and Gray regression models, including baseline parameters alone and both baseline and follow-up parameters. Results: Our study included 280 patients (153 male; mean age ± standard deviation, 57 ± 7.95 years) with non-ACLD, compensated ACLD, and decompensated ACLD in 32, 186, and 62 patients, respectively. Patients were followed for 11-117 months (median, 104 months). In patients with compensated ACLD, baseline LS-SIR (sub-distribution hazard ratio [sHR], 0.81; p = 0.034) and LS-VR (sHR, 0.71; p = 0.01) were independently associated with hepatic decompensation. The ΔLS-VR (sHR, 0.54; p = 0.002) was predictive of hepatic decompensation after adjusting for baseline variables. ΔLS-VR was an independent predictor of liver-related death or transplantation in patients with compensated ACLD (sHR, 0.46; p = 0.026) and decompensated ACLD (sHR, 0.61; p = 0.023). Conclusion: MRI indices automatically derived from the deep learning analysis of gadoxetic acid-enhanced HBP MRI can be used as prognostic markers in patients with ACLD.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.1-17
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• 2024

숲을 체계적으로 관리하고 경영하기 위해서는 나무생장 변화에 대한 신뢰성 있는 예측이 필요하다. 독일의 아이펠 지역에서는 주요 목재종인 유럽너도밤나무가 식재되어 관리되어 지고 있다. 본 지역의 산림관리자의 실제 산림경영의 경험과 조언을 토대로, 다양한 산림 관리에 따른 단기 및 장기 효과를 예측하고자 지역 특수성을 지니는 시뮬레이션 모델의 접근방법을 개발하고자 하였다. 시뮬레이션 모델은 (1) 묘목 생성, (2) 나무 사멸 조절 (3) 나무 생장의 세 가지 모듈로 구성된다. 산림관리자에 의해 제공된 너도밤나무 숲의 실제 부피 변화를 근사화하기 위해 다양한 변수(나무수, 나무간 거리, 씨앗의 분포, 경쟁)를 반복적으로 수정하여 세 가지 모듈을 결합한 하이브리드 시뮬레이션 모델을 개발할 수 있었다. 본 연구를 통해 유럽너도밤나무 숲의 350년을 모의하여 생장 변화를 예측하였으며, 아이펠 지역의 세 가지 다른 관리 방법 (숲을 보호한 상태에서 목재벌채, 선택적 벌목, 보호림) 시나리오를 적용하였을 때 모의된 결과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 나무 생장의 변화가 현실적으로 잘 반영되었다는 것을 확인할 수 있었으며, 미래에 장기간 실제 축적된 산림 데이터를 획득하여, 검증과 보정의 과정을 반복한다면 더 높은 정확도의 지역 맞춤형 모델이 개발될 수 있을 것으로 사료된다.

• Steel and Composite Structures
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• 제50권6호
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• pp.705-720
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• 2024

Analyzing the collapse behavior of thin-walled steel structures holds significant importance in ensuring their safety and longevity. Geometric imperfections present on the surface of metal materials can diminish both the durability and mechanical integrity of steel shells. These imperfections, encompassing local geometric irregularities and deformations such as holes, cavities, notches, and cracks localized in specific regions of the shell surface, play a pivotal role in the assessment. They can induce stress concentration within the structure, thereby influencing its susceptibility to buckling. The intricate relationship between the buckling behavior of these structures and such imperfections is multifaceted, contingent upon a variety of factors. The buckling analysis of thin-walled steel shell structures, similar to other steel structures, commonly involves the determination of crucial material properties, including elastic modulus, shear modulus, tensile strength, and fracture toughness. An established method involves the emulation of distributed geometric imperfections, utilizing real test specimen data as a basis. This approach allows for the accurate representation and assessment of the diversity and distribution of imperfections encountered in real-world scenarios. Utilizing defect data obtained from actual test samples enhances the model's realism and applicability. The sizes and configurations of these defects are employed as inputs in the modeling process, aiding in the prediction of structural behavior. It's worth noting that there is a dearth of experimental studies addressing the influence of geometric defects on the buckling behavior of cylindrical steel shells. In this particular study, samples featuring geometric imperfections were subjected to experimental buckling tests. These same samples were also modeled using Finite Element Analysis (FEM), with results corroborating the experimental findings. Furthermore, the initial geometrical imperfections were measured using digital image correlation (DIC) techniques. In this way, the response of the test specimens can be estimated accurately by applying the initial imperfections to FE models. After validation of the test results with FEA, a numerical parametric study was conducted to develop more generalized design recommendations for the stainless-steel shell structures with the initial geometric imperfection. While the load-carrying capacity of samples with perfect surfaces was up to 140 kN, the load-carrying capacity of samples with 4 mm defects was around 130 kN. Likewise, while the load carrying capacity of samples with 10 mm defects was around 125 kN, the load carrying capacity of samples with 14 mm defects was measured around 120 kN.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.189-198
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• 2024

딥러닝 기반 모델과 물리 시뮬레이션을 결합한 연구는 의료 분야에서 중요한 발전을 이루고 있다. 이는 의료영상 데이터에서 필요한 정보를 추출하고, 물리적 법칙을 기반으로 골격 및 연조직의 변형에 대한 빠르고 정확한 예측을 가능하게 한다. 본 연구는 신경 방사 필드(NeRF), 위치 기반 동역학(PBD), 병렬 리샘플링을 융합하여 3D 볼륨데이터를 쉽게 생성하고 실시간으로 변형 및 시각화하는 시스템을 제안한다. NeRF는 2D 이미지와 카메라 좌표 정보를 사용해 고해상도 3D 볼륨 데이터를 생성하며, PBD는 물리 기반 시뮬레이션으로 획득한 데이터에 대한 실시간 변형과 상호작용을 가능하게 한다. 병렬 리샘플링은 사면체 메쉬와 GPU 병렬 처리를 통해 렌더링 효율성을 높인다. 이 시스템은 광선투사방식으로 렌더링 되어 빠른 실시간 시각화를 제공하며, 비싼 장비 없이 간단하게 3D 데이터를 생성하고 변형할 수 있어 공학, 교육, 의료 등 다양한 분야에서의 활용 가능성을 보여준다.

• 한국습지학회지
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• 제26권3호
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• pp.197-203
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• 2024

하천에서 조류의 과다 발생은 취수원 관리 및 정수 처리에 악영향을 줄 수 있어 지속적인 관리가 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 중 작은 규모의 테이블 데이터에서도 상대적으로 우수한 성능을 보이는 것으로 알려진 tabular prior data fitted networks (TabPFN)을 사용하여 조류 발생 지표 중 하나인 chlorophyll-a (chl-a) 농도를 예측하는 다중 분류 모형을 구축하였다. 모형의 구축을 위해 부여지점 수질자동측정망에서 2014년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 측정된 일일측정자료를 사용하였으며 입력 자료의 크기가 모형의 성능에 미치는 영향을 확인하기 위해 입력 자료의 평균값을 이용하여 1일, 3일, 6일, 12일의 측정 주기를 가진 입력 자료를 구성하였다. 각 모형의 성능을 비교한 결과 측정 주기가 길어져 입력 자료의 규모가 작은 경우에도 모형이 안정적인 성능을 보이는 것을 확인하였다. 각 모형의 macro average는 precision이 0.77, 0.76, 0.83, 0.84였으며, recall은 0.63, 0.65, 0.66, 0.74 F1-score는 0.67, 0.69, 0.71, 0.78로 분석되었다. Weighted average는 precision이 0.76, 0.77, 0.81, 0.84이며 recall은 0.76, 0.78, 0.81, 0.85 F1-score는 0.74, 0.77, 0.80, 0.84로 분석되었다. 본 연구에서는 TabPFN을 이용하여 구축한 chl-a 예측 모형이 작은 규모의 입력 자료에서도 안정적인 성능을 보이는 것을 확인하여 모형구축에 필요한 입력 자료가 제한적인 현장에서의 적용 가능성을 확인하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권2호
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• pp.1-14
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• 2008

According to technology acceptance model(TAN) which is one of the most important research models for explaining IT users' behavior, on intention of using IT is determined by usefulness and ease of use of it. However, TAM wouldn't explain the performance of using IT while it has been considered as a very good model for prediction of the intention. Many people would not be confirmed in the performance of using IT until they can control it at their will, although they think it useful and easy to use. In other words, in addition to usefulness and ease of use as in TAM, controllability is also should be a factor to determine acceptance of IT. Especially, there is a very close relationship between controllability and ease of use, both of which explain the other sides of control over the performance of using IT, so called perceived behavioral control(PBC) in social psychology. The objective of this study is to identify the relationship between ease of use and controllability, and analyse the effects of both two beliefs over performance and intention in using IT. For this purpose, we review the issues related with PBC in information systems studies as well as social psychology, Based on a review of PBC, we suggest a research model which includes the relationship between control and performance in using IT, and prove its validity empirically. Since it was introduced as qa variable for explaining volitional control for actions in theory of planned behavior(TPB), there have been confusion about concept of PBC in spite of its important role in predicting so many kinds of actions. Some studies define PBC as self-efficacy that means actor's perception of difficulty or ease of actions, while others as controllability. However, this confusion dose not imply conceptual contradiction but a double-faced feature of PBC since the performance of actions is related with both self-efficacy and controllability. In other words, these two concepts are discriminated and correlated with each other. Therefore, PBC should be considered as a composite concept consisting of self-efficacy and controllability, Use of IT has been also one of important areas for predictions by PBC. Most of them have been studied by analysis of comparison in prediction power between TAM and TPB or modification of TAM by inclusion of PBC as another belief as like usefulness and ease of use. Interestingly, unlike the other applications in social psychology, it is hard to find such confusion in the concept of PBC in the studies for use of IT. In most of studies, controllability is adapted as PBC since the concept of self-efficacy is included in ease of use explicitly. Based on these discussions, we can suggest perceived use control(PUC) which is defined as perception of control over the performance of using IT and composed of controllability and ease of use as sub-concepts. We suggest a research model explaining acceptance of IT which includes the relationships of PUC with attitude and performance of using IT. For empirical test of our research model, two user groups are selected for surveying questionnaires. In the first group, there are freshmen who take a basic course for Microsoft Excel, and the second group consists of senior students who take a course for analysis of management information by Excel. Most of measurements are adapted ones that have been validated in the other studies, while performance is real score of mid-term in each class. In result, four hypotheses related with PUC are supported statistically with very low significance level. Main contribution of this study is suggestion of PUC through theoretical review of PBC. Specifically, a hierarchical model of PUC are derived from very rigorous studies in the relationship between self-efficacy and controllability with a view of PBC in social psychology. The relationship between PUC and performance is another main contribution.

• 한국음향학회지
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• 제35권4호
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• pp.261-271
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• 2016

지반에 인입된 파일에 대한 거동 해석은 지반의 비선형 거동 특성으로 인해 일반적으로 유한요소에 기반한 수치적인 방법을 주로 이용한다. 그러나 수치 해석은 파일-지반 모델링 및 연산에 많은 노력과 시간을 요구하므로 파일의 제원과 지반 물성치가 확정되지 않은 초기 설계 단계에서는 활용에 많은 한계를 갖는다. 반면, 지반을 선형화한 이론해석의 경우 수치 해석에 비해 모델이 단순하고 연산 시간이 매우 짧으므로, 해석의 신뢰성이 확보된다면 지반-지지구조의 거동 특성을 초기에 예측하는데 유용할 것이다. 본 연구에서 대상으로 하는 풍력발전기의 경우, 초기 설계 단계에서 풍력터빈의 고유진동수 예측을 위한 동적 거동 해석이 요구되며, 이 때 지반에 인입된 풍력터빈의 지지구조는 탄성경계조건으로 단순화하여 동적 거동 해석에 반영할 수 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 풍력터빈 지지구조의 선단부 탄성 계수를 도출하고자 지반에 인입된 파일에 대한 파일-지반 연성해석을 수행하였다. 해석 시 지반의 변형은 탄성범위 이내에 있다고 단순화하여 지반에 인입된 파일을 탄성지지된 보로 모델링하였다. 탄성지지보 모델을 이용해 파일 선단에 수평 하중 또는 모멘트가 작용할 때 발생하는 파일의 횡변형을 구하고, 이로부터 영향계수를 도출하였다. 풍력터빈의 지지구조에 대한 해석 예로써, 모노파일과 석션파일에 대해 파일 선단의 영향계수를 구하고, 이를 문헌의 결과와 비교함으로써 해석 결과의 신뢰도를 검증하였다. 또한 이 두 파일의 깊이에 따른 변형 및 선단부의 스프링 상수를 비교하여 지지구조의 강성 측면에서 모노파일과 석션파일의 특성을 살펴보았다.

• Childhood Kidney Diseases
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• 제4권2호
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• pp.144-153
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• 2000

목 적 : 만성신부전 완자에서 1/scr, log Scr을 연속적으로 측정하여 신부전의 진행을 예측하고 있으나 연령에 따라 creatinine 생성율의 차이가 있는 소아에서는 정확한 진행예측에 어려움이 있다. 신장(height, Ht) 은 creatinine 생성율에 관여하는 중요한 인자이므로 따라서 저자들은 1/scr에 신장 (height, ht)을 도입한 Ht/Scr과 1/scr, log Scr을 연속적으로 측정하여 만성 신부전의 진행 예측도의 정확성을 비교하고저 하였다. 방 법 : 말기신부전으로 진행된 환아 63 명을 대상으로 혈청 크레아티닌 (Scr) 이 2 mg/dl에서 5 mg/dl 될 때까지 매 환자에서 1/Scr, log Scr, Ht/Scr을 연속적으로 측정하여 이들로부터 회기방정식을 구하여 Scr 이 10 mg/dl 이상인 시기를 예견하였다. 예측오차는 Scr 이 10 mg/dl 이상인 예측시기에서 실제시기를 뺀 것으로 하고 세군 간의 예측오차를 비교함으로써 만성신부전증 진행 예측의 정확도를 관찰하였다. 결 과 : 1) Ht/Scr 의 예측오차는 0.01 개월로 1/Scr, log Scr 의 예측오차인 2 개월, 10.6 개월보다 적었다(P<0.0001). 2) 선천성 신질환 환아의 Ht/Scr의 예측오차는 1.2 개월로 1/Scr, log Scr 의 예측오차인 3.2 개월, 8.2 개월보다 적었다 (p<0.000l). 사구체신염 환아의 경우 Ht/Scr, l/Scr, Ht/Scr의 예측오차는 각각 0.9 개월, 0.5 개월, 9.9 개월이었고 통계적인 차이는 없었다. 3) 13 세이전의 경우는 Ht/Scr 의 예측오차가 가장 적었고 그 이후 연령의 경우는 1/Scr의 예측오차가 적었으나 Ht/Scr과 통계적인 차이는 없었다. 4) Log Scr의 예측시기는 실재시기보다 늦었다. 결 론 : 소아 만성신부전 환아에서 시간에 따른 혈청 크레아티닌의 역수와 신장의 변화를 연속적으로 관찰함으로서 신부전의 진행 및 투석시기를 정확히 예측할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.509-520
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• 2015

대학수학능력시험(수능)은 고등학교 3년간의 학업 성취도를 측정하는 대표적인 평가 도구로서 대한민국 대학 입시에 있어 매우 중요한 역할을 하는 시험이다. 응시생들의 학업 성취도를 효과적으로 평가하기 위해서는 수능의 난이도가 적절하게 조절되어야 하나 지금까지는 수능 난이도의 편차가 매우 크게 나타나 매 입시연도마다 여러 가지 문제점을 야기해왔다. 본 연구에서는 전문가의 판단에 의존한 기존 방식에서 벗어나 지금까지 시행된 모의고사 및 실제 시험을 통해 축적된 자료를 바탕으로 데이터마이닝 기법을 적용하여 영어영역 문제의 난이도를 예측하는 모델을 구축하고 난이도 예측에 영향을 미치는 요소를 판별하고자 한다. 이를 위해 각 문항의 특성을 판별할 수 있는 여러 지표와 함께 지문, 문제, 답안 등에 나타난 단어들의 특징을 토픽 모델링(topic modeling) 기법을 이용하여 정량화하고 이를 바탕으로 선형회귀분석 및 의사결정나무 기법을 이용하여 각 문항의 난이도를 예측하는 모델을 구축하였다. 구축된 예측 모델을 실제 문제에 적용한 결과 난이도의 상/하 구분에 대한 예측 정확도는 90% 수준으로 나타났으며, 실제 정답률 대비 오차 비율은 약 16% 이내인 것으로 나타났다. 또한 배점 및 문제 유형이 문제의 난이도에 큰 영향을 미치며 지문이 특정 주제에 관련된 경우에도 난이도에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구에서 제시된 방법론을 이용하여 영어영역 각 문제들에 대한 기대 정답률의 범위를 추정할 수 있으며 이를 종합하여 영어영역 전체 문제에 대한 정답률 예측을 통해 적절한 난이도의 문제를 출제하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제36권1호
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• pp.50-57
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• 2016

본 연구는 국내산 원물 옥수수 사일리지의 품질을 신속하게 분석 평가하기 위한 NIRS DB 구축과 원물시료의 분석 예측능력을 향상시키기 위한 근적외선 스펙트라의 적정 수 처리 방법을 구명하기 위하여 수행되었다. 옥수수 사일리지는 전국 사료작물 사일리지 품질경연대회에 출품된 시료와 2014년부터 2015년까지 전국 조사료 품질검사 시범사업에 참여한 조사료 생산경영체, 농축협 TMR회사 및 생산농가에서 407점을 수집하였다. 옥수수 사일리지의 품질평가를 위한 NIRS DB 구축을 위해 수집된 시료를 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트라를 측정하고 측정된 시료는 실험실에서 화학적 분석을 실시하였다. 다양한 수 처리 방법에 따른 사료가치 및 발효품질의 예측정확성을 평가하기 위하여 원시 스펙트라를 미분처리하여 최적의 수처리 방법을 구명하였다. 옥수수 원물 사일리지의 수분함량 예측능력은 1차 미분처리(1, 16, 16)한 것으로 나타났으며 NDF와 ADF의 최적 수 처리는 두 성분 모두에서 2, 16, 16 처리가 예측 정확성이 가장 높게 나타났다. 조단백질 함량의 예측능력은 1차 미분처리(1, 4, 4)가 SECV 0.51과 $R^2{_{cv}}$ 0.72로 가장 우수한 예측능력을 나타내었다. 옥수수 사일리지의 발효산물인 산도(pH) 예측 정확성은 원물 스펙트라를 1차 미분처리(1, 8, 8)한 것으로 나타났으며 젖산과 초산의 예측능력은 2차 미분처리(2, 16, 16)에서 각각 SECV 0.81% 및 0.71%의 분석오차로 높게 나타났다.