고분자전해질 연료전지 스택의 성능 및 주요 운전 변수를 예측하기 위해 부분최소자승법과 인공신경망의 두 가지 데이터 기반 모델링 기법을 제시한다. 30 kW급 고분자전해질 연료전지 스택 실험으로부터 확보한 데이터를 사용하여 부분최소자승 및 인공신경망 모델들을 구성한 후 각 모델의 예측 성능 및 계산 시간을 비교하였다. 모델의 복잡성을 줄이기 위해 부분최소자승법에 기초한 VIP(Variable Importance on PLS Projections) 선정기준을 모델링 절차에 포함하여, 초기 입력변수의 집합으로부터 모델링에 필요한 입력변수들을 선정하였다. 모델링 결과, 인공신경망이 스택의 평균 셀전압과 캐소드(cathode) 출구 온도를 예측하는데 있어서, 부분최소자승법 보다 우수한 성능을 보였다. 그러나 부분최소자승법 또한 입력변수와 출력변수 간에 선형적 상관관계만을 모델링 할 수 있음에도 불구하고 비교적 만족할 만한 예측 성능을 나타냈다. 모델의 정확도와 계산속도의 요구조건에 따라 두 모델링 기법은 고분자전해질 연료전지의 설계 및 운전 분야의 성능 예측, 온라인 및 오프라인 최적화, 제어 및 이상 진단을 위해 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
A total of 290 pork loins were selected to include a wide variation of quality to investigate the quality categories into which most pork falls, selection criteria for these categories and methods to objectively assess ultimate pork quality. They were probed at 24 h postmortem (PM) for the following: A) light reflectance by Danish Meat Quality Marbling (MQM), Hennessy Grading Probe (HGP) and Sensoptic Invasive Probe (SIP); B) electrical properties by NWK LT-K21 conductivity (NLT) and Sensoptic Resistance Probe (SRP): and C) pH by NWK pH-K21 (NpH). Also, measurements of % drip loss (PDL) and filter paper wetness (FPW), color brightness (L*), ultimate pH (pHu), lipid content, subjective color (SC), firmness/wetness (SF) and marbling scores (SM) were assessed. Each loin was categorized as either pale, soft and exudative (PSE), reddish-pink, soft and exudative (RSE), reddish-pink, firm and non-exudative (RFN) or dark, firm and dry (DFD). Statistically comparing coefficients of determination (CD), the results indicated that overall, the HGP predicted quality groups slightly better than MQM (CD=71 and 62% respectively), NpH and SRP were less effective (CD= 56 and 44% respectively), and SIP and NLT had the lowest values (CD=36 and 5% respectively). Combining various independent variable did not greatly improve the variation accounted for. When the data was sorted into marbling groups based on lipid content, this was not accurately predicted by any of the probe measurements. The MQM probe remained the best predictor for marbling class and accounted for about 25% of the lipid content variation. This was slightly improved to 33% when pHu was combined with MQM.
본 연구는 보다 정확한 모수(母數) 추정을 통한 생장(生長)모델의 현실성을 향상시키는데 이용되는 생장 측정간격(임목의 측정 초기 연령 $T_1$과 재측정 연령 $T_2$의 기간)의 적합한 조합을 선택하기 위한 계획을 제공하는데 목적이 있다. 다양한 생장식을 데이터에 적용한 후 가장 적합한 것으로 판정된 생장식을 분석에 이용하였다. 여러 생장식을 분석한 결과 최적의 생장식으로 판명된 더미 변수를 포함하는 변형 Schumacher 방정식을 임분 흉고단면적(胸高斷面績) 생장식과 평균수고(平均樹高) 생장식을 얻기 위하여 이용하였다. 그리고 사용된 자료는 뉴질랜드 남섬 전역에서 측정된 업송(業松)(Pseudotsuga menziesii Mirb.Franco)의 생장 측정기간이 변형되지 않은 데이터와 모든 가능한 생장 측정기간을 포함하는 변형된 2종류의 데이터이었다. 단기의 측정기간에서부터 장기의 측정기간의 범위를 포함하는 데이터(모든 가능한 생장 측정기간을 포함하는 데이터)를 사용할 때 흉고단면적 생장식과 임분 평균수고 생장식에서 모수 추정의 정확성이 증가되는 것이 발견되었다.
The urban park has important functions as a habitat for wildlife as well as open space of rest and community for people. This study was carried out to find what factors of structure and vegetation of urban parks could affect forest bird species diversity in Cheonan city. The study surveyed bird and vegetation species in 26 urban parks, Cheonan city. A correlation analysis and multiple linear regressions were performed to test whether habitat structure and vegetation were the major correlate with species diversity. The results showed the Dujeong park was the most high bird species diversity (H' = 2.13), and the Dujeong-8 park (H' = 2.02) and the Cheongsa park (H' = 1.73) were considerably higher than the other urban parks. The variables that were strongly correlated with bird species diversity were park area, number of subtree species, canopy of shrub, number of shrub species, shape index, canopy of subtree, canopy of tree, and impervious surface ratio. The regression of bird species diversity against the environmental variables showed that 3 variables of park area, canopy of subtree, and canopy of tree were included in the best model. Model variable selection was broadly similar for the 5 optimal models. It means park area and multi-layer vegetation were the most consistent and significant predictor of bird species diversity, because urban parks were isolated by built-up areas. Especially the subtree coverage that provides shelter and food for forest birds was an important variable. Therefore, to make parks circular-shaped and abundant multi-layer vegetation, which could be a buffer to external disturbances and improve the quality of habitats, may be used to enhance species diversity in creation and management of urban parks.
The expression of sex steroid hormone receptors by neoplastic cells is an important predictor of response to hormone therapy. Thus, the selection of treatment modality is often based on the identification of receptors in tumor tissue. Various monoclonal antibodies of high specificity are now available for analyzing the estrogen receptor (ER). With these antibodies, biochemical enzyme immunoassay and immunohistochemistry using histologic sections have been used for ER analysis. We used fine needle aspirates from 15 human primary breast carinomas for the analysis of ERs. The semiquantitative receptor values obtained in cytologic specimens were correlated well with those from histologic specimens. The results of ER in fine needle aspirates were concordant with ER in histologic specimens(r=0.94). Only three cases showed a little difference in staining intensity and proportion of positive cells. Our results showed a good correlation between the receptor values determined in cytologic smears and those determined in tissue sections. It is suggested that measurement of the ER in cytologic smears may be a reliable technique which can be performed on aspiration cytologic samples.
단기풍속 예측을 위한 진화적 선형 및 비선형 회귀분석 기반의 보정 기법을 비교한다. 모델의 체계적 오류를 교정하기 위한 효율적인 MOS(Model Output Statistics)의 개발이 필요하나, 기존의 선형회귀분석 기반의 보정기법은 다양한 기상요소의 복잡한 비선형 특성을 반영하기 힘들다. 이를 개선하기 위해서 유전 프로그래밍을 사용하여 풍속 예측에 대한 비선형 보정 수식을 생성하는 기법을 제안하고 기본 다중선형회귀분석법 및 Ridge, Lasso 회귀분석법과 비교한다. 더불어, 선형회귀분석법과 진화적 비선형회귀분석 기법의 인자 선택의 차이와 유사성을 비교하고 분석한다. 2007년~2013년의 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) 재분석자료를 사용하여 제주도와 부산지역의 격자점에 대한 실험을 수행한다.
Several fields of science have demanded large-scale workflow support, which requires thousands of CPU cores or more. In order to support such large-scale scientific workflows, high capacity parallel systems such as supercomputers are widely used. In order to increase the utilization of these systems, most schedulers use backfilling policy: Small jobs are moved ahead to fill in holes in the schedule when large jobs do not delay. Since an estimate of the runtime is necessary for backfilling, most parallel systems use user's estimated runtime. However, it is found to be extremely inaccurate because users overestimate their jobs. Therefore, in this paper, we propose a novel system for the runtime prediction based on workload-aware clustering with the goal of improving prediction performance. The proposed method for runtime prediction of parallel applications consists of three main phases. First, a feature selection based on factor analysis is performed to identify important input features. Then, it performs a clustering analysis of history data based on self-organizing map which is followed by hierarchical clustering for finding the clustering boundaries from the weight vectors. Finally, prediction models are constructed using support vector regression with the clustered workload data. Multiple prediction models for each clustered data pattern can reduce the error rate compared with a single model for the whole data pattern. In the experiments, we use workload logs on parallel systems (i.e., iPSC, LANL-CM5, SDSC-Par95, SDSC-Par96, and CTC-SP2) to evaluate the effectiveness of our approach. Comparing with other techniques, experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 69.08%.
캐시 에너지의 소비 전력을 줄이기 위해 필터 캐시가 제안되었다. 이와 같은 필터 캐시의 사용으로 인해 50% 이상의 전력 사용 감소 효과를 가져왔으나, 상대적으로 시스템 성능은 평균 20% 가량 감소되었다. 필터 캐시의 사용으로 인한 이 같은 성능 감소를 최소화하기 위해서, 여러 가지 형태의 필터 캐시 예측가 제안 되었다. 본 논문에서는 기존에 제안된 주요 필터 캐시 예측 모델들을 소개하며, 각각의 방식에 있어서의 핵심 특징 및 해당 방식의 문제점을 분석한다. 분석 결과, 필터 캐시의 참조 실패를 야기하는 기존 방식의 중요한 문제점을 확인하였으며, 이를 바탕으로 본 논문에서는 개선된 형태의 새로운 필터 캐시 예측기 모델을 제안한다. 제안된 방식은 MSB라 불리는 참조 비트를 고안하여 이를 기존의 필터캐시와 BTB에 새롭게 활용한다. 본 논문에서 제안된 방식의 성능을 검증하기 위해 SimpleScalar 시뮬레이터와 MiBench 응용 프로그램을 활용하여 모의실험을 수행하였다. 실험 결과 제안된 방식은 기존 방식 대비, 필터 캐시 예측 실패율, 필터 캐시 활용률 및 전력 소모량 시간 지연 등 모든 면에서 평균 5%의 성능 향상을 가져 왔다.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제48권6호
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pp.348-355
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2022
Objectives: To compare the vital sign stability and cost of two commonly used sedatives, midazolam (MDZ) and dexmedetomidine (DEX). Patients and Methods: This retrospective study targeted patients who underwent mandibular third molar extractions under intravenous sedation using MDZ or DEX. The predictor variable was the type of sedative used. The primary outcome variables were vital signs (heart rate and blood pressure), vital sign outliers, and cost of the sedatives. A vital sign outlier was defined as a 30% or more change in vital signs during sedation; the fewer changes, the higher the vital sign stability. The secondary outcome variables included the observer's assessment of alertness/sedation scale, level of amnesia, patient satisfaction, and bispectral index score. Covariates were sex, age, body mass index, sleeping time, dental anxiety score, and Pederson scale. Descriptive statistics were computed including propensity score matching (PSM). The P-value was set at 0.05. Results: The study enrolled 185 patients, 103 in the MDZ group and 82 in the DEX group. Based on the data after PSM, the two samples had similar baseline covariates. The sedative effect of both agents was satisfactory. Heart rate outliers were more common with MDZ than with DEX (49.3% vs 22.7%, P=0.001). Heart rate was higher with MDZ (P=0.000). The cost was higher for DEX than for MDZ (29.27±0.00 USD vs 0.37±0.04 USD, P=0.000). Conclusion: DEX showed more vital sign stability, while MDZ was more economical. These results could be used as a reference to guide clinicians during sedative selection.
외환위기 이후 본격적으로 시작된 외국계 대형 은행의 국내 진출 및 선진 금융상품의 수입은 국내 은행 산업 구조와 환경을 변화시키고 경쟁을 가속화시켰다. 앞으로 일어날 변화 및 추세에 대한 정확한 예측은 경쟁이 치열한 환경에서 국내의 은행이 생존하고 발전하기 위해 필수적인 요소이며 그 중에서도 대출 신청 고객에 대한 승인 여부에 대한 예측은 대출 상품이 은행 경영에 있어 가장 큰 비중을 차지하는 수익의 원천이자 신용 리스크 관리의 중심이 된다는 점에서 큰 의미가 있다. 따라서 본 논문에서는 대출 심사 결과의 예측 정확성을 높이기 위한 방법을 제시하고자 한다. 수행 단계로는 상관관계 분석과 특징선택 기법을 통해 대출승인 결과에 유의한 영향을 주는 예측변수들을 선별하고 선별된 변수로 2-Step 군집화 기법을 통해 고객을 군집화 하였다. 이후 각 군집에 LR, NN, SVM 기법을 활용하여 구축한 예측 모형을 적용하여 정확도가 가장 높은 모형을 찾아보았다. 최종적으로 기존 방식의 대출 심사 모형에 LR, NN, SVM 예측 모형을 적용했을 때 산출된 결과와 제안한 모형의 결과를 비교하여 예측의 정확도를 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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