산사태는 지형, 지질, 임상, 토양 등과 같은 다양한 요인들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 따라서 산사태 발생위치와 산사태 유발 요인 사이의 상관관계를 파악할 수 있는 다양한 분석 기법이 사용되고 있으며 본 연구에서는 산사태 위험지역을 정량적으로 예측할 수 있는 효과적인 기법을 제안하고자 퍼지관계 기법과 인공신경망 기법을 이용하여 포항지역의 산사태 취약성을 분석하였다. 취약성 분석을 위해 먼저 산사태 위치를 파악하여 현황도를 작성하였으며, 산사태 발생과 관련 있는 11개의 요인들에 대한 공간 데이터베이스를 구축하였다. 퍼지관계 기법에서는 cosine amplitude method를 이용해 각 요인 별 퍼지 소속 함수 값을 획득하고 퍼지관계 함수 연산을 이용하여 취약성도를 작성하였다. 인공신경망 기법에서는 오류 역전파 알고리즘을 이용하여 산사태와 관련 요인들 간의 상대적 가중치를 결정하고 취약성도를 작성하였다. 두 기법으로 도출된 산사태 취약성도의 ROC(Receiver Operating Characteristic)와 AUC(Area Under the Curve)를 통한 검증 결과는 82.18%와 87.4%로 나타났다. 퍼지 관계 및 인공신경망 기법 모두 높은 예측 정확도를 보여 취약성 분석 기법으로서의 적용 가능성이 있는 것으로 분석되었다. 한편 본 연구지역의 경우 인공신경망 기법이 퍼지관계 기법에 비해 좀 더 나은 예측 정확도를 보이는 것으로 분석되었다.
현대사회에서 지속적으로 진행되고 있는 지구 온난화 현상은 비정상적인 기상 현상을 빈번히 발생시키고 있다. 특히 21세기에는 폭우와 같이 수문학적 측면에서 물의 특성이 전과 다르고, 수문학적 재해의 강도와 빈도가 증가하고 있다. 그 중 도시 지역에서는 재해로 인한 피해가 극대화될 가능성이 크기 때문에 피해를 대비하기 위한 재해에 대한 예측이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 대표적인 도시 자연 재해인 산사태를 로지스틱 회귀(Logistic regression, LR) 모델을 이용하여 분석하고 현장조사를 통해 산사태 이후의 관리 현황을 조사 및 검증하였다. 현장조사 대상 지역은 기존에 산사태 발생지역 및 본 연구의 연구결과로부터 산사태 취약성이 높게 나타난 지역을 중심으로 수행하였다. 기존 산사태 발생지 데이터는 2011년 우면산 산사태 당시의 현장조사 자료 및 항공사진 비교분석을 통해 추출하였다. 산사태 관련 요인은 항공사진으로부터 제작된 지형도와 임상도에서 추출하였다. 산사태 취약성 지도는 산사태에 영향을 미치는 총 13개 요인을 통해 구성된 공간 데이터베이스에 LR 모델을 적용하여 제작되었다. 마지막으로 ROC(Receiver operating characteristic) 곡선을 이용해 산사태 취약성 지도를 검증한 결과 77.79%의 정확도를 나타냈다. 추가적으로, 연구결과에 나타난 산사태 취약지역에 대해 2011년 산사태 이후 산사태가 어떻게 관리되었는지를 확인하기 위해 현장조사를 수행하였다. 본 연구의 결과는 국내 도시 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 과학적 근거로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Since there is no consensus about the most reliable assays to detect invasive aspergillosis from samples obtained by minimally invasive or noninvasive methods, we compared the efficacy of an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) for galactomannan (GM) detection and quantitative real-time PCR assay (qRT-PCR) for the diagnosis of invasive pulmonary aspergillosis. Neutropenic, male Sprague-Dawley rats (specific pathogen free; 8 weeks old; weight, $200{\pm}20g$) were immunosuppressed with cyclophosphamide and infected with Aspergillus fumigatus intratracheally. Tissue and whole blood samples were harvested on days 1, 3, 5, and 7 post-infection and examined with GM ELISA and qRT-PCR. The A. fumigatus DNA detection sequence was detected in the following number of samples from 12 immunosuppressed, infected rats examined on the scheduled days: day 1 (0/12), day 3 (0/12), day 5 (6/12), and day 7 (8/12) post-infection. The sensitivity and specificity of the qRT-PCR assay was 29.2% and 100%, respectively. Receiver operating characteristic curve (ROC) analysis indicated a Ct (cycle threshold) cut-off value of 15.35, and the area under the curve (AUC) was 0.627. The GM assay detected antigen in sera obtained on day 1 (5/12), day 3 (9/12), day 5 (12/12), and day 7 (12/12) post-infection, and thus had a sensitivity of 79.2% and a specificity of 100%. The ROC of the GM assay indicated that the optimal Ct cut-off value was 1.40 (AUC, 0.919). The GM assay was more sensitive than the qRT-PCR assay in diagnosing invasive pulmonary aspergillosis in rats.
디지털 영상의 배포에서, 위 변조자에 의해 영상이 변조되는 심각한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 영상의 Fourier 변환 변이계수를 이용한 미디언 필터링 (Median Filtering: MF) 영상의 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 영상의 각 수평, 수직라인의 Fourier 변환 (Fourier Transform: FT)을 하고, 이웃 라인과의 변이계수를 기반으로 하여 MF 검출 (Median Filtering Detection: MFD)을 위한 10 Dim. 특징벡터를 정의한다. 이는 MF 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 학습에 사용된다. 제안된 미디언 필터링 검출 스킴은 동일 10 Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual)과 Rhee의 MF 검출 스킴과 비교하여 원영상, JPEG (QF=90), Down 스케일링 (0.9) 그리고 Up 스케일링 (1.1) 영상에서는 성능이 우수하며, Gaussian 필터링($3{\times}3$) 영상에서는 성능이 일부 높았다. 제안된 알고리즘은 성능평가 전체항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)에 의한 AUC (Area Under ROC (Receiver Operating Characteristic) Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.
본 연구는 부산 경남지역의 담낭담석의 위험인자를 알아보고자 하였다. 실험대상은 2016년 6월~12월까지 2016년 12월까지 부산 P병원을 내원하여 복부초음파를 실시한 대상으로 하였다. 그 중 복부초음파와 혈청학적 검사를 동시에 실시한 353명을 대상으로 위험인자를 분석하였다. 초음파 검사 상 담낭담석과 관련있는 위험인자들의 통계분석은 독립표본 t검정(independent t-test)과 카이제곱 검정(chi-square test)을 시행하였다. 차이검정 결과를 고려하여 독립변수에 대한 상대 위험비(odds ratio, OR) 산출을 위해 다중 로지스틱 회귀분석(multiple logistic regression analysis)을 시행하여 변수들로부터 예측모형을 산정하여 타당성을 검정하였다. 그 결과 담낭담석 위험인자로 확인된 연령, ${\gamma}GTP$로 예측모형 및 예측 확률값을 산출하였다. 연령에서 민감도 49.7%, 특이도 82.2%를 보였으며, ROC 곡선하면적이 0.724를 나타내었다. ${\gamma}GTP$에서는 민감도 69.3%, 특이도 62.4%를 보였으며, ROC 곡선하면적이 0.699를 나타내어 예측모형의 타당성을 확인할 수 있었다.
임상에서 정확한 진단을 위해 양질의 초음파 영상을 얻는 것은 중요하다. 본 연구에서는 초음파 진단기의 주파수와 동적 영역(dynamic range, DR) 설정 및 프로브 유형에 따른 초음파 영상의 변화를 관찰하였다. 실험에서 고형 및 낭성 종괴 병변과 유사한 초음파 평가 팬텀(539,551, ATS, USA)의 6가지 LCS(low contrast sensitivity) 표적(-15, -6, -3, +3, +6, +15 dB)에 대한 영상을 대상으로 평가하였다. 초음파 영상은 볼록형(convex, C3-7IM) 및 선형(linear probe, L5-12IM) 두 가지 탐촉자(Probe)에 대해 SA-9900(Medison Ltd, Korea)을 이용하여 얻었다. 주파수는 4가지 방식(gen, pen, res, harmonic), 동적영역은 $40{\sim}100\;dB$ 범위에서 설정을 변화하면서 영상을 취득하였다. 취득한 영상의 질은 표적의 명목상 LCS 값과 영상에서 측정된 LCS을 비교하여 평가 하였다. 실험 결과 볼록형 탐촉자의 경우, 각 LCS 표적에 대해 주파수 방식 별로 동적영역 값을 40, 60, 80, 100 dB로 변화할 때, 초음파 영상의 질은 유의한 변화가 없었다. 그러나 낭종성 병변에 가까운 LCS 표적 -15 dB에서는 동적영역 60 dB과 하모닉 주파수 방식에서 LCS 값이 높게 나타났다. 선형 프로브에서는 -15 dB LCS 표적에서 동적영역 40 dB, 하모닉 방식에서 명목상 값에 근접하였다. LCS관점에서 정량화된 영상의 평가의 한계와 주관적인 평가 즉 심리적인 관점에서의 ROC(Receiver Operating Characteristic) 평가의 필요성에 대해 토의하였다.
본 연구에서는 과거 추적자실험결과를 이용하여 2차원 횡분산계수에 대한 새로운 추정식을 개발하고 추정식을 이용한 횡 분산계수 산정결과의 정확도를 검증했다. 다수의 추적자실험이 하폭 대 수심비가 50보다 작은 조건에서 수행되었기 때문에 기존 추적자실험결과만을 이용하여 개발한 추정식은 하폭 대 수심비가 50보다 큰 조건의 하천에 적용하는데 한계를 보인다. 따라서 특정 수리조건에 편중된 횡 분산계수 자료로부터 횡 분산계수 추정식을 개발하기 위해 SMOTE (Synthetic Minority Oversampling TEchnique)를 적용하여 기존 자료의 특성을 반영한 새로운 데이터를 생성했다. SMOTE 기법으로 하폭 대 수심비가 50보다 큰 조건에 대한 수리량과 횡 분산계수 데이터를 생성하였으며, ROC (Receiver Operating Characteristic) 곡선으로부터 생성된 데이터의 신뢰성을 검증했다. 새롭게 생성된 데이터를 포함하여 횡 분산계수 추정식을 개발했고, 추정식을 이용하여 계산한 횡 분산계수의 R2(결정계수)를 계산하여 기존 연구에서 제안한 추정식과의 정확도를 비교했다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 추정식을 이용하여 계산한 횡 분산계수의 R2가 W/H < 50인 조건에서 0.81, 50 < W/H 인 조건에서 0.92를 나타내어 기존 추정식과 비교하여 향상된 정확도를 나타냈다.
목적 수술 전 초음파 검사에서 갑상선 종양의 재발을 예측할 수 있는 심층 학습 모델을 개발하고자 한다. 대상과 방법 수술 전 초음파에서 병리학적으로 확진된 갑상선 수술을 받은 229명의 환자(남성:여성 = 42:187, 평균 연령, 49.6세)의 대표적인 초음파 이미지를 포함시켰다. 각각 대표적인 횡축 또는 종축 초음파 이미지가 선택되었다. 신경 네트워크용 Python 2.7.6 및 Keras 2.1.5, convolutional neural network을 사용한 심층 학습이 사용되었다. 재발한 환자와 재발이 없는 환자의 임상 및 조직학적 특징을 비교하였다. 그룹 간의 심층 학습 모델의 receiver operating characteristic curve 곡선 아래의 영역은 재발 갑상선암을 예측하기 위한 심층 학습 모델의 예측에 사용되었다. 결과 전체 환자 229명 중 49명이 종양 재발(21.4%)을 보였다. 종양의 크기, 다원성은 재발이 없는 군과 재발 군에서 유의한 차이가 있었다(p < 0.05). 재발성 갑상선암 예측을 위한 심층 학습 모델의 전반적인 평균 area under the curve (이하 AUC) 값은 0.9 ± 0.06이었다. 평균 AUC는 macrocarcinoma에서 0.87 ± 0.03, microcarcinoma에서 0.79 ± 0.16이었다. 결론 갑상선암의 초음파 이미지를 이용한 심층 학습 모델로 갑상선암 재발의 예측 모델 구축의 가능성을 보여주었다.
목적 : 노인의 건강한 삶의 방식으로서 라이프스타일에 대한 연구가 증가하고 있다. 라이프스타일이 개개인의 가치와 삶의 태도를 반영하는 개념임에도 불구하고, 아직까지 개인의 어떠한 가치가 라이프스타일을 건강하게 유도하는지 파악한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 노인의 라이프스타일 유형을 두 가지로 분류하고, 머신러닝을 활용하여 어떠한 개인적 가치가 건강한 라이프스타일에 우선적으로 작용하는지 파악하고자 한다. 연구방법 : 본 연구는 지역사회에 거주하는 55세 이상 중고령 노인 300명을 대상으로 횡단 연구를 수행하였다. 라이프스타일은 Yonsei Lifestyle Profile-Active, Balanced, Connected, Diverse (YLP-ABCD) 응답을 사용하여 잠재프로파일 분석을 통해 유형화하였다. 라이프스타일 유형을 예측하는 개인적 가치는 YLP-V (Values) 응답을 수집하여, 예측성능이 가장 높은 머신러닝 알고리즘을 선정한 후 상대적 중요도를 파악하였다. 결과 : 잠재프로파일 분석 결과, 라이프스타일은 건강한 라이프스타일 실천형(48.87%), 비실천형(51.13%)으로 분류되었다. 실천형에 속한 중고령 노인은 비실천형에 비해 사회관계가 활발한 특성을 나타내었다. 본 연구에 포함된 머신러닝 알고리즘 중 가장 우수한 성능을 보인 모델은 서포트 벡터 머신으로, 정확도 96%, Receiver Operating Characteristic (ROC) 영역 95%로 나타났다. 본 알고리즘을 바탕으로 개인적 가치의 상대적 중요도를 분석한 결과, 건강한 식단, 건강 매체, 여가활동, 건강 제품 및 머신러닝에 주의를 기울일수록, 해당 가치에 따라 중고령 노인은 건강한 라이프스타일을 실천하는 그룹에 속할 가능성이 큰 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구는 중고령 노인의 사회적 관계망을 포함한 건강한 라이프스타일을 유도하기 위해, 건강 식단, 매체, 여가, 제품 및 습관에 대한 가치 향상을 중점적으로 다루는 종합적인 프로그램 및 서비스의 필요성을 시사한다.
Purpose: The purpose of this study was to identify whether neck circumference might be correlated with other obesity indices and to determine the neck circumference cutoff level for obesity in female college students. Method: The data were obtained by measuring other anthropometric indices including BMI and neck circumference from 325 female college students in J city, Chungbuk Province. Receiver Operating Characteristic curve(ROC curve) analysis was used to find the optimal neck circumference cutoff level against BMI $25kg/m^2$. Results: The mean BMI was $21.4kg/m^2$, and the prevalence of obesity was 12.6%. Neck circumference was significantly correlated with body weight, BMI, waist circumference, hip circumference, waist to hip ratio, % body fat, triceps skinfold thickness, systolic and diastolic blood pressure. Neck circumference of 31.95cm was the best cutoff level for determining female students with a BMI over $25kg/m^2$, and the characteristic was acceptable with 97.6% sensitivity and 85.6% specificity. Conclusions: Neck circumference was strongly correlated with the other conventional obesity indices. Female college students with neck circumference over 31.95cm require an additional evaluation of obesity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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