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.
The objective of this study was to investigate urinary cut-off concentrations of quetiapine and risperidone for distinction between normal and abnormal/non-takers who were being placed on probation. Liquid chromatography-tandem mass spectrometric (LC-MS/MS) method was employed for determination of antipsychotic drugs in urine from mentally disordered probationers. The optimal cut-off values of antipsychotic drugs were calculated using receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. The sensitivity and specificity of the method for the detection of antipsychotic drugs in urine were subsequently evaluated. The area under the ROC curve (AUC) was 0.927 for norquetiapine and 0.791 for 9-hydroxyrisperidone, respectively. These antipsychotic drugs are classified readily in the ROC curve analysis. The cut-off values for distinguishing regular and irregular/non-takers were 39.1 ng/mL for norquetiapine and 67.9 ng/mL for 9-hydroxyrisperidone, respectively. The results of this study suggest the cut-off values of quetiapine and risperidone were highly useful to distinguish regular takers from irregular/non-takers.
본 연구에서는 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 이용하여 우리나라 전역에 대한 가뭄예측의 시공간적인 평가를 수행하였다. 또한 다층 퍼셉트론 인공신경망(Multi Layer Perceptron-Artificial Neural Network, MLP-ANN) 예측 기법을 이용하여 SPI(3), (6)에 대한 선행예보시간별 가뭄 예측을 실시하였다. 입력 자료는 기상청 산하의 59개 관측소에서 관측된 기상자료를 활용하였고, 관측자료 기간은 1976~2015년이다. 예측 모델의 성능평가는 기준점(Threshold)에 따른 가뭄 발생유무와 같은 이진분류 혼동행렬을 구성하여 Receiver Operating Characteristics (ROC) score와 조건부 확률에 따른 F score를 산정하여 예측 성능평가를 수행하였다. 예측성능에 대한 ROC 분석결과 다층 퍼셉트론 인공신경망(MLP-ANN) 모형을 적용한 가뭄예측성능이 매우 우수한 것으로 나타났으며, SPI (3)은 2개월, SPI (6)는 5개월 정도의 선행예측이 충분히 가능한 것으로 나타났다.
To evaluate diagnostic accuracy of liver scintigraphy we analysed liver scans of 143 normal and 258 patients with various liver diseases. Three ROC curves for SOL, liver cirrhosis and diffuse liver disease were fitted using rating methods and areas under the ROC curves and their standard errors were calculated by the trapezoidal rule and the variance of the Wilcoxon statistic suggested by McNeil. We compared these results with that of National Institute of Radiological Science in Japan. 1) The sensitivity of liver scintigraphy was 74.2% in SOL, 71.8% in liver cirrhosis and 34.0% in diffuse liver disease. The specificity was 96.0% in SOL, 94.2% in liver cirrhosis and 87.6% in diffuse liver diasease. 2) ROC curves of SOL and liver cirrhosis approached the upper left-hand corner closer than that of diffuse liver disease. Area (${\pm}$ standard error). under the ROC curve was $0.868{\pm}0.024$ in SOL and $0.867{\pm}0.028$ in liver cirrhosis. These were significantly higher than $0.658{\pm}0.043$ in diffuse liver disease. 3) There was no interobserver difference in terms of ROC curves. But low sensitivty and high specificity of authors' SOL diagnosis suggested we used more strict decision threshold.
가뭄은 과거부터 현재까지 국내뿐만 아니라 국외에서도 지속적으로 발생하고 있으며 가뭄피해를 줄이기 위하여 많은 연구가 과거에 수행되었고 현재까지도 진행되고 있다.(강동호 외 2명, 2019명) 가뭄은 일반적으로 강수량의 부족이 원인이 되어 나타나며 홍수와 달리 장기간에 걸쳐 광범위한 지역에 피해가 나타나는 특징이 있다. 그렇기에 가뭄은 감시 및 예측에 대한 어려움이 존재하며 우리나라에서도 가뭄으로 인해 수자원 공급 긴장상태를 경험하는 빈도가 점차 증가하고 있는 추세이다.(유지영 외 3명, 2016) 적조현상은 특정 조류의 폭발적인 증식으로 해수가 붉은 빛을 띄며 용존산소량을 부족하게 만들어 해양 생태계를 파괴하는 현상이다. 적조현상은 1990년대 이후 대규모 적조가 발생하여 1995년에는 적조로 인해 약 764억의 손실이 발생한 사례가 있다.(연합뉴스, 2019.09) 이후에도 적조현상은 점점 광역화, 장기화, 고밀도화 되면서 연평균 110억 이상의 피해를 지속적으로 주고 있다. 본 연구에서는 대상 지역을 대한민국 완도로 설정 하였다. 섬이라는 지역의 특성 상 가뭄이 발생하면 식수원의 공급이 어렵고 평시에도 물을 아끼기 위한 노력이 끊이지 않는 곳이다. 실제로 완도는 우리나라에서 가장 많은 피해이력이 있는 지역이다. 또 2016년 완도에서는 적조로 인해 전복이 집단 폐사하며 358억의 피해를 입은 사례가 있다.(중앙일보, 2016.09) 그렇기에 완도지역을 대상 지역으로 하여 비강우의 장기화 등의 이유로 나타나는 가뭄을 기상학적 가뭄지수 SPI를 활용하여 분석하고 ROC 분석을 통해 수온의 상승 시 나타나는 적조현상과의 관계를 분석함으로서 적조현상이 발생하는 한 척도로 가뭄의 발생 및 장기화를 생각 할 수 있는지 판단하고자 한다.
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.
최근 70여 년간의 주요 전쟁을 통해 본 무기체계의 핵심적 변화중 하나는 IT 활용을 통한 무기체계의 복합화 및 첨단화라 할 수 있다. 이러한 무기체계의 복합화 및 첨단화 추세는 IT의 효과적인 활용, 전력화 기간 단축, 복합 첨단 무기체계에 대한 명확한 운용개념(Operational Concept) 수립, 작전요구성능(ROC : Required Operational Capability) 관리 등을 포함하여 무기체계 개발 절차 전반에 대한 혁신적인 개선을 요구하고 있다. 특히, 새로운 무기체계에 대한 명확한 운용개념 수렴과 이를 근간으로 도출된 작전요구성능에 대한 체계적인 관리는 '저비용 고효율'의 무기체계 개발, 나아가 성공적인 군사력 건설을 위한 핵심 선결 과제라 할 수 있다. 본 논문에서는 한국군의 현 작전요구성능 관리절차 분석을 통해 요구공학 (Requirements Engineering) 개념에서의 요구사항 도출(Elicitation) 및 분석(Analysis)과 요구사항 확인(Validation)측면을 고려한 개선 방안을 제안 한다.
본 연구에서는 가뭄지수들의 적합도와 가뭄의 변동특성을 파악하기 위하여 보고서 등 각종 문헌과 신문기사를 통해 수집한 실제 가뭄발생 기록을 정량화하고 1973년부터 2009년까지 전국 69개 기상관측소의 강수 및 기온 자료를 이용하여 산정한 기후변수와 각종 가뭄지수를 행정구역 별로 산정하여 비교 분석함으로서 기상학적 가뭄지수의 실제 가뭄에 대한 표현정도를 평가하였다. 평가를 위하여 ROC 공간상의 각 지수의 위치정보를 검정통계량으로 이용하였다. 분석결과 전반적으로 비교적 단기가뭄의 평가에 적합한 SPI3, PDSI, PN, Deciles이 실제 가뭄발생 기록과 가장 높은 상관성을 보였다. 행정구역에 따른 산포정도는 전반적으로 비교적 낮은 지역적 편차를 보이며, 기온과 증발량은 상대적으로 높은 지역적 편차를 나타냈다. 본 연구를 통해 우리나라 전 지역 가뭄의 시 공간적인 가뭄의 변화도를 파악하고 실제 가뭄에 대한 가뭄지수의 반영 정도를 파악하고, 더불어 ROC 분석을 통한 통계적 검증방법을 이용하여 가뭄지수의 적합도를 분석할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 베이지안 알고리즘이 불균형 데이터의 학습 시 나타나는 현상을 분석하고 성능 평가 방법을 비교하였다. 사전 데이터 분포를 가정하고 불균형 데이터 비율과 분류 복잡도에 따라 발생된 분류 문제에 대해 베이지안 학습을 수행하였다. 실험 결과는 ROC(Receiver Operator Characteristic)와 PR(Precision-Recall) 평가 방법의 AUC(Area Under the Curve)를 계사하여 불균형 데이터 비율과 분류 복잡도에 따라 분석되었다. 비교 분석에서 불균형 비율은 기 수행된 연구 결과와 같이 베이지안 학습에 영향을 주었으며, 높은 분류 복잡도로부터 나타나는 데이터 중복은 학습 성능을 방해하는 요인으로 확인되었다. PR 평가의 AUC는 높은 분류 복잡도와 높은 불균형 데이터 비율에서 ROC 평가의 AUC보다 학습 성능의 차이가 크게 나타났다. 그러나 낮은 분류 복잡도와 낮은 불균형 데이터 비율의 문제에서 두 측정 방법의 학습 성능의 차이는 미비하거나 비슷하였다. 이러한 결과로부터 PR 평가의 AUC는 클래스 불균형 문제의 학습 모델의 설계와 오분류 비용을 고려한 최적의 학습기를 결정하는데 도움을 줄 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권2호
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pp.349-359
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2017
본 논문에서는 미국 국립암연구소의 SEER 프로그램에서 제공하는 우측 대장암 3기 자료에 Cox 비례위험모형을 적합하여 생존분석을 하였다. 우측 대장암 3기 환자의 사망률에 유의한 영향을 미치는 공변량들을 파악하고, 관심있는 공변량들을 가진 환자의 생존율을 추정하였다. Schoenfeld 잔차를 기반한 검정과 Schoenfeld 잔차 도표, $log[-log\{{\hat{S}}(t)\}]$ 도표를 이용하여 분석에 사용된 공변량들이 비례위험 가정을 만족함을 확인하였다. 적합된 Cox 비례위험모형의 타당성을 검증하기 위해 10-fold 교차 검증을 이용하여 calibration 도표와 시간에 의존하는 ROC 곡선 아래 면적을 계산하였다. 이를 통해 적합된 Cox 비례위험모형의 타당성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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