• 치과방사선
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• 제27권2호
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• pp.7-13
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• 1997

조직학적으로 유용성이 입증된 산탈회법을 이용한 인접면 비교적 초기 치아 우식의 병소를 형성하여 진단율을 조사하였다. 산 용액을 이용하여 20개 인접면 치아우식을 20개 소구치에 형성하였고, 37개 인접면 치아우식을 30개 대구치에 형성하였다. 건전한 소구치 20개, 대구치 30개를 포함하여 총 96개 치아를 4개씩 나누어 24개의 블록을 형성하였고, 각각 2개 블록의 교합면을 교합시켜서, 교익촬영을 하였다. 촬영 결과를 36명의 치과의사들이인접면 치아우식의 유무를 기록하고, 동시에 및 ROC 분석을 위한 5 개 범주의 판독 기준으로 판독하여 기록하였다. 인접면 치아우식증 유, 무만으로 판독한 결과 진단의 sensitivity는 0.71, specificity는 0.78 이였다. ROC 분석 한 결과의 곡선도표 아래부분의 평균 면적은 약 0.806 이였다. 치아우식증 유무만으로 진단한 결과는 특정한 sensitivity와 specificity 만을 나타내지만, ROC 분석 결과는 주관적 진단 기준과 구별되는 고유의 진단 능력을 표시하는 1-specificity(False Positive)의 변화에 따른 sensitivity(True Positive)의 변화를 연속적으로 나타내어 주었다.

• 응용통계연구
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• 제27권5호
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• pp.773-786
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• 2014

본 연구는 ROC 곡선에서 형성되는 면적 형태로 나타나는 분류정확도기준인 오분류율곱(multiplication of false rates; MFR)를 제안한다. MFR 기준과 다른 기준로부터 구한 최적분류점의 분류성과에 대하여 비교 분석한다. 다양한 분포함수에 대하여 최적분류점을 구하고 이에 대응하는 FNR과 FPR을 비교하면서 MFR의 특징과 장점을 유도한다. 일반적인 비용함수를 바탕으로 분류점에 대한 비용비율을 다양한 분류기준을 이용하여 구한다. 비용곡선에 대한 비용비율의 관계를 정리하여 MFR 기준의 장점을 탐색한다. MFR 기준의 정의를 다차원 ROC 분석으로 확장하고 다차원의 다른 분류기준과의 관계를 설명하면서 토론한다.

• 한국임상수의학회지
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• 제33권2호
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• pp.97-101
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• 2016

In the field of clinical medicine, diagnostic accuracy studies refer to the degree of agreement between the index test and the reference standard for the discriminatory ability to identify a target disorder of interest in a patient. The receiver operating characteristic (ROC) curve offers a graphical display the trade-off between sensitivity and specificity at each cutoff for a diagnostic test and is useful in assigning the best cutoff for clinical use. In this end, the ROC curve analysis is a useful tool for estimating and comparing the accuracy of competing diagnostic tests. This paper reviews briefly the measures of diagnostic accuracy such as sensitivity, specificity, and area under the ROC curve (AUC) that is a summary measure for diagnostic accuracy across the spectrum of test results. In addition, the methods of creating an ROC curve in single diagnostic test with five-category discrete scale for disease classification from healthy individuals, meaningful interpretation of the AUC, and the applications of ROC methodology in clinical medicine to determine the optimal cutoff values have been discussed using a hypothetical example as an illustration.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.807-822
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• 2021

오즈 곡선으로 설명이 가능한 정확도 측도들을 살펴보고, 오즈 곡선의 성질을 바탕으로 대안적인 최대 사각형 정확도 측도를 제안한다. 다양한 확률분포함수와 실증예제를 고려하여 정확도 측도들에 대응하는 분류점을 구하고, 분류점을 측정하는 통계량들을 비교하면서 특징을 토론한다. 그러므로 ROC 곡선 등과 유사하게 오즈 곡선으로부터도 최적분류점들을 발견하고 설명할 수 있으며, 최대사각형 측도는 이진 분류모형의 성능을 향상시킬 수 있는 정확도 측도로 활용할 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권2호
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• pp.275-292
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• 2010

동일 환자에게 적용된 2가지 진단검사의 정확성을 비교하기 위한 방법들 중에서 두개의 ROC곡선 아래 면적(AUC; Area Under Curve)의 차이는 주요한 잣대 중 하나이다. 본 연구에서는 AUC의 차이를 추정하는 방법으로 비모수적방법, 최대가능도법, 일반화추축량에 의한 방법, 붓스트랩방법의 4가지를 포함확률(coverage probability), 기대길이 (expected length) 측면에서 모의실험을 통하여 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권3호
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• pp.473-483
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• 2014

ROC 곡선과 ROC 곡면을 확장한 4차원 이상의 공간에서의 ROC 다면체는 시각적인 표현이 어렵기 때문에 활용하기 어려우나, ROC 다면체 아래 공간을 측정하는 HUM 통계량에 대하여는 AUC와 VUS 통계량을 기반으로 정의가 가능하고 값을 구할 수 있으므로 본 연구는 네 가지 범주의 분류모형의 판별력을 측정하는 확률을 정의하고 연구한다. 그리고 Basel II를 기반한 부도확률에 대한 AUC의 판별력 판단기준을 제안한 연구를 확장하여, 네 범주 분류모형의 판별력을 측정하는 HUM 통계량에 관한 판단기준을 13단계로 구분하여 제안하고 활용하는 방법을 설명한다. 다양한 분포함수에 대하여 얻은 HUM 값을 바탕으로 제안한 판단기준을 탐색하기 위하여 삼원구획그림을 활용하여 판단기준을 설명한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.23-30
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• 2020

본 연구에서는, 천연가스(NG) 데이터와 가스 관련 환경 요소 간의 관계를 기계학습 알고리즘을 사용하여 가스 누출 데이터를 직접 측정하지 않고 가스 누출 위험 수준을 예측하였다. 이번 연구는 서버가 제공하는 오픈 데이터인 IoT 기반 원격 제어 피카로(Picarro) 가스 센서 사양을 기반으로 사용했다. 천연 가스는 공기 중으로 누출이 되며, 대기 오염, 환경, 그리고 건강에 큰 문제가 된다. 본 연구에서 제안하는 방법은 천연 가스의 누출 위험 예측을 위한 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류 기반 다변량 특이치 제거 방법이다. 비지도 k-평균 클러스터링 후에 실험 데이터 집합은 불균형 데이터이다. 따라서 우리는 제안된 모델이 중간과 높은 위험 수준을 가장 잘 예측할 수 있다는 점에 초점을 맞춘다. 이 경우 각 분류 모델에 대한 수신자 조작 특성(ROC) 곡선, 정확도, 평균 표준 오차(MSE)를 비교했다. 실험 결과로 정확도, 수신자 조작 특성의 곡선 아래 영역(AUC, Area Under the ROC Curve), MSE가 각각 MOL_RF의 경우 99.71%, 99.57%, 및 0.0016의 결과 값을 얻었다.

• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.987-994
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• 2011

모집단이 부도와 정상상태로 구분되는 신용평가 관점에서 부도와 정상 상태의 조건부 누적분포함수를 추정하는 방법으로 정규혼합 분포추정과 kernel density estimation을 이용하는 분포추정을 고려한다. 정규혼합 분포의 모수를 EM 알고리즘을 사용해 추정하고, KDE 방법에서는 많이 사용하는 다섯 종류의 커널 함수와 네가지의 띠폭을 이용한다. 그리고 추정한 분포로부터 구한 각각의 ROC 함수를 구한다. 추정한 분포들의 적합도를 비교 분석하고, 이를 바탕으로 구한 ROC 곡선의 성과를 비교 토론한다. 본 연구에서는 KDE 방법으로 추정한 분포함수가 더 적합하고, 추정한 정규혼합 분포를 이용한 ROC 함수가 더 좋은 성과를 나타내는 것을 발견하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권4호
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• pp.669-680
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• 2017

본 연구에서는 하천의 갈수관리를 위한 기준유량과 가뭄지수와의 일관성 분석을 수행하기 위해서, 국토교통부 홍수통제소에서 고시한 37개 갈수예보 관리지점 중 섬진강 수계의 구례2지점과 형산강 수계의 안강지점을 대상으로 하여 관측된 일별 유량 자료를 구축하였으며, 더불어 인근 기상관측소 남원지점과 포항지점의 강우량 자료를 활용하였다. 본 연구에서는 하천 유량자료를 기반으로 한 수문학적 가뭄상황을 재현해줄 수 있는 유량누가가뭄지수(SADI)를 개발하였다. SADI는 유량패턴의 변동시점(Change-Point) 분석을 통해 가뭄절단수준을 결정하였고, 또한 감소계수 추정을 위해 핵밀도함수를 이용하였다. 이처럼 계산된 SADI는 표준유출지수(SRI), 표준강수지수(SPI)와 비교되었으며, 이 중 SRI와 SPI는 30일, 90일, 180일, 270일 시간단위에 대한 가뭄지수를 모두 산정한 후, ROC 곡선 분석을 이용하여 갈수예보 기준유량과 일관성이 가장 높은 시간단위를 최종 결정하였다. 갈수예보 지점의 관심단계 예보기준유량을 기반으로 하여 다양한 가뭄지수와의 ROC 곡선 분석을 실시한 결과, 섬진강 수계의 구례2지점은 SADI_C3, SRI30, SADI_C1, SADI_C2, SPI90의 순으로 갈수예보의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 또한, 형산강 수계의 안강지점은 SADI_C3, SADI_C1, SPI270, SRI30, SADI_C2의 순으로 갈수예보의 정확도가 높은 것으로 나타났다.

• 대한예방의학회:학술대회논문집
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• 대한예방의학회 2002년도 제54차 추계 학술대회 연제집
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• pp.464-465
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• 2002