• 응용통계연구
• /
• 제35권4호
• /
• pp.485-499
• /
• 2022

표본오차와 비표본오차를 포함하는 총오차(total survey error)를 관리하는 것은 표본설계에서 매우 중요하다. 무응답으로 인해 발생한 비표본오차는 총오차에서 차지하는 비중이 매우 크며 이를 해결하는 방법인 무응답 대체에 관한 다수의 연구가 수행되었다. 최근 전통적 통계학 관련 기법에 추가하여 기계학습 관련 기법을 이용한 무응답 대체법이 다수 연구되고 실질적으로 사용되고 있다. 기존에 발표된 다수의 방법은 MCAR(missing completely at random) 또는 MAR(missing at random) 가정을 사용하고 있다. 그러나 관심변수에 영향을 받는 MNAR(missing not at random) 또는 무시할 수 없는 무응답(non-ignorable non-response; NN)은 편향을 발생시켜 대체 결과의 정확성을 크게 떨어뜨리지만 이에 관한 연구는 상대적으로 미미하다. 본 연구에서는 무시할 수 없는 무응답이 발생한 경우에 적용 가능한 무응답 대체법을 제안하였다. 특히 편향을 추정한 후 이를 제거하는 방법을 이용하여 무응답 대체 결과의 정확성을 향상하는 방법을 제안하였다. 또한, 모의실험을 이용하여 제안된 방법의 타당성을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.249-255
• /
• 2022

본 연구는 최근 가공 불량 예측 방법으로 주목받고 있는 머신러닝 기반의 모델을 이용하여 CNC 가공 불량 발생의 실시간 예측을 위한 분석 프레임워크를 제안하고, 해당 프레임워크에 기반하여 XGBoost, CatBoost, LightGBM, 랜덤 포레스트, Extra Trees, SVM, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모델을 CNC 설비에 기본 내장된 센서들로부터 추출된 데이터에 적용 및 분석하였다. 분석 결과 XGBoost, CatBoost, LightGBM 모델이 동일하게 가장 우수한 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, AUC 값을 보였으며, 이 중 LightGBM 모델이 소요 실행 시간이 가장 짧은 것으로 나타났다. 이러한 짧은 소요 실행 시간은 실 시스템 구축 비용 절감, 빠른 불량 예측에 따른 CNC 장비 파손 확률 감소, 전체적인 CNC 활용률 증가 등의 실무적 장점을 가지므로 LightGBM 모델이 기본 센서들만 설치된 CNC 설비에 적용 시 가공 불량 예측에 가장 효과적으로 판단된다. 또한 소요 실행 시간 및 컴퓨팅 파워의 제약이 없는 상황에서는 LightGBM, Extra Trees, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모형으로 구성된 앙상블 모델을 적용할 경우 분류 성능이 최대화됨을 확인하였다.

• 여성건강간호학회지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.112-122
• /
• 2022

Purpose: The prevalence of osteoporosis in postmenopausal women is increasing, and diabetes patients have decreased bone density. Their health-related quality of life (HRQoL) is diminished by the resultant physical dysfunction and depression. The purpose of this study was to identify factors influencing HRQoL in postmenopausal women with diabetes and osteoporosis. Methods: This was a secondary data analysis of the Seventh Korea Health and Nutrition Examination Survey (2016-2018), which utilized a complex, multistage probability sample design. The participants in the study were 237 women with diabetes and osteoporosis. To evaluate the factors that influenced HRQoL, a complex-samples general linear model was constructed, and the Bonferroni correction was performed. Results: In this sample of women aged 45 to 80 years (mean±standard deviation, 71.12±7.21 years), the average HRQoL score was 0.83±0.18 out of 1.0. Factors influencing HRQoL were age (70s: t=-3.74, p<.001; 80s: t=-3.42, p=.001), walking for exercise more than 5 days a week (t=-2.83, p=.005), cerebrovascular disease (t=-8.33, p<.001), osteoarthritis (t=-2.04, p=.014), hypertension (t=2.03, p=.044), higher perceived stress (t=-2.17, p=.032), poor glycemic control (t=3.40, p=.001), waist circumference (t=-2.76, p=.007), sitting time per day (t=-2.10, p=.038), and a longer postmenopausal period (t=3.09, p=.002). Conclusion: In order to improve the HRQoL of postmenopausal women with osteoporosis and diabetes, it is necessary to implement intervention strategies that enable the effective management of chronic diseases, while preventing the complications of diabetes and minimizing stress through physical activity.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권6호
• /
• pp.1706-1727
• /
• 2023

Under Water Sensor Networks (UWSN) has gained attraction among various communities for its potential applications like acoustic monitoring, 3D mapping, tsunami detection, oil spill monitoring, and target tracking. Unlike terrestrial sensor networks, it performs an acoustic mode of communication to carry out collaborative tasks. Typically, surface sink nodes are deployed for aggregating acoustic phenomena collected from the underwater sensors through the multi-hop path. In this context, UWSN is constrained by factors such as lower bandwidth, high propagation delay, and limited battery power. Also, the vulnerabilities to compromise the aquatic environment are in growing numbers. The paper proposes an Energy-Efficient standalone Intrusion Detection System (EEIDS) to entail the acoustic environment against malicious attacks and improve the network lifetime. In EEIDS, attributes such as node ID, residual energy, and depth value are verified for forwarding the data packets in a secured path and stabilizing the nodes' energy levels. Initially, for each node, three agents are modeled to perform the assigned responsibilities. For instance, ID agent verifies the node's authentication of the node, EN agent checks for the residual energy of the node, and D agent substantiates the depth value of each node. Next, the classification of normal and malevolent nodes is performed by determining the score for each node. Furthermore, the proposed system utilizes the sheep-flock heredity algorithm to validate the input attributes using the optimized probability values stored in the training dataset. This assists in finding out the best-fit motes in the UWSN. Significantly, the proposed system detects and isolates the malicious nodes with tampered credentials and nodes with lower residual energy in minimal time. The parameters such as the time taken for malicious node detection, network lifetime, energy consumption, and delivery ratio are investigated using simulation tools. Comparison results show that the proposed EEIDS outperforms the existing acoustic security systems.

• 한국임상수의학회지
• /
• 제40권3호
• /
• pp.238-241
• /
• 2023

This study determined the effect of ovarian status at the beginning of the modified Double-Ovsynch program on reproductive performance in dairy cows. In the study, 1,302 cows were treated with a modified Double-Ovsynch program at 56 days after calving. This program comprises administering gonadotropin-releasing hormones (GnRH), prostaglandin F_2α (PGF_2α) 10 days later, GnRH 3 days later, GnRH 7 days later, and GnRH 56 h later, followed by timed artificial insemination (TAI) 16 h later. At the beginning of the program, cows were categorized according to the size of the largest follicle and the presence of a corpus luteum (CL) in the ovaries as follows: 1) small follicle (<5 mm, SF group, n = 100), 2) medium follicle (8-20 mm, MF group, n = 538), and 3) large follicle (≥25 mm, LF group, n = 354) without a CL, or 4) the presence of a CL (CL group, n = 310). The pregnancies per AI after the first TAI were analyzed by logistic regression using the LOGISTIC procedure, and the logistic model included the fixed effects of the herd size, parity, body condition score (BCS) at the first TAI, TAI period, and ovarian status. A larger herd size, higher BCS at the first TAI, and TAI period with no heat stress increased (p < 0.05) the probability of pregnancy per AI after the first TAI. However, ovarian status at the beginning of the program did not affect (p > 0.05) the pregnancies per AI (ranges of 37.9% to 42.9%). These results show that the modified Double-Ovsynch program can be used effectively while maintaining good fertility regardless of the ovarian status in dairy herds.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.304-311
• /
• 2022

Construction inspection is a crucial stage that ensures that all contractual requirements of a construction project are verified. The construction inspection capabilities among state highway agencies have been greatly affected due to budget reduction. As a result, efficient inspection practices such as risk-based inspection are required to optimize the use of limited resources without compromising inspection quality. Automated prioritization of textual requirements according to their criticality would be extremely helpful since contractual requirements are typically presented in an unstructured natural language in voluminous text documents. The current study introduces a novel model for predicting the risk level of requirements using machine learning (ML) algorithms. The ML algorithms tested in this study included naïve Bayes, support vector machines, logistic regression, and random forest. The training data includes sequences of requirement texts which were labeled with risk levels (such as very low, low, medium, high, very high) using the fuzzy logic systems. The fuzzy model treats the three risk factors (severity, probability, detectability) as fuzzy input variables, and implements the fuzzy inference rules to determine the labels of requirements. The performance of the model was examined on labeled dataset created by fuzzy inference rules and three different membership functions. The developed requirement risk prediction model yielded a precision, recall, and f-score of 78.18%, 77.75%, and 75.82%, respectively. The proposed model is expected to provide construction inspectors with a means for the automated prioritization of voluminous requirements by their importance, thus help to maximize the effectiveness of inspection activities under resource constraints.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.530-537
• /
• 2016

본 연구는 정면충돌사고를 분석하여 충돌방향과 관련된 운전저의 행동변화를 분석하고, 인체손상정도를 파악해보고자 한다. 연구기간은 2013년 8월~2014년 1월까지로 응급의학 팀에 의해 차량의 손상정도와 인체상해 데이터를 수집하였다. 자료수집에서 사고차량, 사고방향 등은 KIDAS(Korea In-depth Accident Study; 한국형 교통사고 심층조사)와 인체손상정보에 기반을 둔 ISS(Injury Severity Score; 인체손상점수) 내용을 수집하였다. 자료분석은 Minitab 17과 SPSS 22.0을 이용하여 빈도분석과 ANOVA분석을 시행하였다. 분석결과 정면충돌은 12시 방향에서 55.8%로 가장 높게 나타났다. 연령에 따른 정면충돌 방향을 분석해 본 결과 11시방향이 평균 $46.46{\pm}13.47$세, 12시방향이 $44.43{\pm}13.40$세, 1시 방향에서 $52.46{\pm}12.04$세로 통계적으로 유의하게 연령이 높을수록 1시 방향에서 높게 나타났다(p<0.05). 남자의 연령에 따른 정면충돌 방향에서도 11시방향이 $47.10{\pm}13.88$세, 12시방향이 $45.24{\pm}13.78$세, 1시 방향에서 $55.73{\pm}13.38$세로 연령이 증가함에 따라 1시방향의 충돌이 높게 나타났다(p<0.05). 그러나 여자의 경우 연령에 따른 정면충돌 방향에서는 통계적으로 유의하지 않았다(p>0.05). 남녀의 연령에 따른 충돌방향에서의 ISS점수를 비교해봤을 때 남자의 경우 $ISS{\geq}9$에서 12시방향 충돌은 감소하고 ISS<9에서 1시방향 충돌이 증가하였다(p<0.05). 결과적으로 정면충돌방향은 12시 방향에서 가장 높은 빈도로 일어나고, 연령이 증가할수록 정면충돌 방향이 1시 방향으로 높아져 ISS점수가 낮아진다. 따라서 남성에서 12시방향 충돌을 인지하고 핸들을 왼쪽으로 틀어 1시 방향 충돌로 바꾸어 신체손상을 줄이려는 행동을 한다.

• 기술혁신연구
• /
• 제17권2호
• /
• pp.55-80
• /
• 2009

기술혁신활동은 타 기업에 대한 진입장벽 구축, 공정개선 및 신제품 개발을 가능하게 함으로써 이익의 증대, 안정적 수익원의 확보 및 매출액의 증대를 가능하게 한다. 또한 기존 기업에게 신기술에 대한 대응력과 내재되어 있는 역량의 증대를 가능하게 함으로써 생존의 기회를 부여한다. 따라서 기술혁신활동은 부도위험을 줄일 수 있다. 그러나 기술혁신활동은 많은 자원의 투입을 필요로 함과 동시에 이에 내재된 성공의 불확실성으로 말미암아 오히려 기업의 부도위험을 증가시킬 수 있다. 이에 본 연구는 기업의 기술혁신활동이 부도위험에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 기술혁신활동이 부도위험에 미치는 영향의 분석을 위해 본 연구는 2000년부터 2008년 까지 한국거래소 유가증권시장과 포스닥시장에 계속 상장된 기업으로 산업분류 상 제조업을 영위하는 기업을 대상으로 하였다. 기술혁신활동의 대용변수는 기존 연구에서 밭이 이용되고 있는 연구개발집약도를, 부도위험의 대용변수는 Black & Scholes(1973)의 유럽형 콜옵션 가격결정모형에 기반한 Merton(1974)의 타인자볼자격결정모형을 이용하여 측정된 부도확률을 각각 사용하였다. 추가적으로 부도위험의 대용변수로써 KIS 신용평점을 이용하여 강건성 검정을 실시하였으며, 주요 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체표본과 이를 유가증권시장표본 및 코스닥시장표본으로 나누어 분석한 결과 모든 표본에 있어 기술혁신활동의 대용변수인 연구개발집약도는 1% 수준에서 유의한 음(-)의 회귀계수를 보였다. 기업의 소속 시장 여부와 관계없이 기술혁신활동이 부도위험을 낮추는 중요한 변수임을 알 수 있었다. 둘째, 전체표본을 기업규모(대기업표본 및 중소기업표본), 기업연령(상위 50% 표본 및 하위 50% 표본) 및 신용평점(10~6점 표본 및 5~1점 표본)에 따라 분류하여 분석한 결과 모든 표본에 있어 연구개발집약도의 회귀계수는 유의수준에서 다소 차이를 보일 뿐 음(-)의 유의한 값을 보였다. 기업규모, 기업연령 및 신용평점의 정도와 관계없이 기술혁신활동이 증가할수록 부도위험이 감소함을 확인하였다. 셋째, 연구개발비는 자산과 비용으로 처리되는 그 여부와 관계없이 모두 부도위험과 음(-)의 유의한 관계를 가짐을 확인하였다. 또한 KIS 신용평점을 이용하여 분석한 강건성 검정 결과 기업의 소속 시장 여부와 관계없이 기술혁신활동이 부도위험을 낮추는 중요한 변수임을 거듭 확인할 수 있었다. 실증분석결과 본 연구는 기술혁신활동이 부도위험을 감소시키는 중요한 변수임을 확인하였다. 기업의 부도위험을 낮추기 위해 경영자는 기술혁신활동에 대한 지속적인 관심과 투자가 필요하겠으며, 국가의 기업지원 방향 역시 기업의 기술혁신활동을 촉진할 수 있도록 설계 되어야 하겠다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.675-681
• /
• 2021

최근 교육부는 원격수업 교과목에 대한 학생 강의평가를 학기당 2회 이상 실시하여야 하며, 그 결과를 학생에게 공개하여야 한다고 원격수업 운영규정에 명시되어 있다. 따라서 D 전문대학을 그 대상으로 강의 평가를 2020년도 1학기와 2021년도 1학기와 비교하였다. 원격수업 중간강의 객관식 평가 결과, 전체 평균은 2020년도 1학기 원격수업 중간강의 평가 전체 점수가 4.1819에서 2021년도 1학기 중간강의 평가 점수는 4.4000으로 증가하여 나타났다. 2020년도 1학기의 경우 코로나 19로 인하여 전면 비대면 수업이었으나, 2021학년도 1학기의 경우 대면 수업이 증가하였다. 2020년도 1학기에는 전반적인 만족도가 4.18점에서 2021년도 1학기에는 4.39점으로 상승하였다. 상위권 3%와 하위권 3%의 화면구성, 음향 및 화질, 재생시간, 얼굴출현, 강의자료제공, 활용빈도도 상승하였다. 우려했던 LMS 교체로 인한 변화에도 불구하고 학생들의 출석률, 과제, 시험 제출률도 전 연도에 비해 상승하였다. 2020년도 1학기 원격수업 중간강의 평가와 2021년도 1학기 원격수업 중간강의 평가 대응표본 검정결과, Best 3% 이내의 경우 유의확률이 0.000으로서 0.05 미만이므로 ' 두 점수의 차이가 같다.'는 귀무가설이 기각되어 2020년도 1학기에 비해 2021학년도 Best 점수가 유의하게 높아졌음을 알 수 있다. 또한 Worst 3% 이내의 경우 유의확률이 0.000으로서 0.05 미만이므로 '두 점수의 차이가 같다'는 귀무가설이 기각되어 2020년도 1학기에 비해 2021학년도 Worst 점수가 유의하게 높아졌음을 알 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_3호
• /
• pp.1779-1790
• /
• 2023

위성 자료의 성능이 크게 개선됨에 따라 최근에는 위성을 이용하여 광범위한 영역에 대한 실시간 안개 탐지 알고리즘들이 개발되고 있다. 한반도 주변을 관측하는 기상위성 중 관측주기가 10분으로 시간해상도가 가장 우수한 GEO-KOMPSAT-2A/Advanced Meteorological Imager (GK2A/AMI)는 공간해상도가 500 m이다. 반면 GEO-KOMPSAT-2B/Geostationary Ocean Color Imager-II (GK2B/GOCI-II)는 해상도가 250 m지만, 1시간 주기로 관측하고 가시채널만 보유하고 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변에서 발생하는 안개를 10분 및 250 m 해상도로 탐지하기 위해 GK2AB 융합 안개 탐지 알고리즘(Fog Detection Algorithm, FDA)인 GK2AB FDA를 개발하였다. GK2AB FDA는 세 파트로 구성된다. 첫 번째로 현업 운용중인 GK2A 안개 탐지 알고리즘(GK2A FDA)으로 10분 및 500 m 해상도로 안개를 탐지한다. 두 번째 단계에서는 두 위성 자료 간 시공간 일치, 태양천정각과 파장역 차이를 보정한 GK2A normalized visible (NVIS)의 10분 변화량을 이용하여 GK2B NVIS를 10분 간격으로 외삽한다. 마지막 단계에서는 외삽된 GK2B NVIS, 태양천정각, GK2A FDA 산출물 등을 입력자료로 기계학습(의사결정나무)을 이용하여 개발된 GK2AB FDA로 지리적위치에 따라 안개를 탐지(250 m, 10분)한다. GK2AB FDA의 훈련에는 6개 사례, 검증에는 4개 사례가 이용되었다. GK2AB FDA의 정량적 검증에는 지상관측 시정, 풍속 그리고 상대습도 자료를 이용하였다. GK2AB FDA는 GK2A FDA에 비해 공간해상도가 4배 증가함에 따라 안개 및 비안개 화소가 보다 자세히 구분되었다. 또한 검증방법에 관계없이 GK2A FDA에 비해 probability of detection (POD)은 높고 Hanssen-Kuiper Skill score (KSS)는 높거나 비슷함을 보여 안개 탐지 수준이 개선된 것으로 보인다. 하지만 일부 사례에서는 GK2AB FDA의 false alarm ratio (FAR)와 Bias가 크게 나타나 안개를 과대탐지하는 문제를 보이고 있다.