• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.77-93
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• 2022

본 연구에서 대설의 직접, 간접적인 피해에 영향받는 요소들에 대해 지역적 특성을 반영해 위험도를 분석하는 알고리즘을 제시한다. 229개의 지역별로 대설피해의 영향을 받는 요소들을 영향변수로 선정하고 피해액과의 관계를 통해 민감도라는 개념을 도출한다. 기상 상태(적설량, 습도, 기온)와 민감도를 독립 변수로 설정하고 독립 변수의 변화에 따라 도출된 위험도를 종속변수로 설정해 머신러닝(XGBoost) 알고리즘을 이용한 대설피해 위험도 예측 모델을 개발했다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.579-586
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• 2018

빅데이터에 대한 관심이 증가하면서 데이터로부터 의미 있는 정보의 추출 및 예측은 중요한 연구분야가 되고 있다. 본 연구에서는 신약개발과정에서 필요한 후보약물의 약리적인 활성을 분석하기 위한 데이터를 획득하고 이를 기반으로 의미 있는 예측 분석을 하고자 한다. 신약개발과정에서 대사반응 된 신약후보물질의 약리적인 활성 연구는 신약개발 성공률을 높이기 위해 필요한 단계이다. 본 연구에서, 약용 후보물질의 체내 효소 반응 유무를 예측하기 위해, 유사도 모델들을 적용 분석하였다. 유사도 모델의 군집별 특성을 반영하여 13개의 모델을 선택하여 효소 반응 예측을 수행하였다. 이들 모델들을 민감도와 AUC를 기반으로 비교 평가하였다. 평가 모델들 중, 효소 사이의 반응성을 예측하는데 있어서 Simpson coefficient 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 분석된 유사도 모델 전체를 웹 서비스로 구축하였다. 제안된 모델은 반응정보의 추가에 동적으로 대응 할 수 있으며 신약개발시간 단축 및 비용 절감에 기여할 것으로 여겨진다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제33권3호
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• pp.148-154
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• 2012

Hemorrhagic shock is a primary cause of deaths resulting from injury in the world. Although many studies have tried to diagnose accurately hemorrhagic shock in the early stage, such attempts were not successful due to compensatory mechanisms of humans. The objective of this study was to construct a survival prediction model of rats in acute hemorrhagic shock using a random forest (RF) model. Heart rate (HR), mean arterial pressure (MAP), respiration rate (RR), lactate concentration (LC), and peripheral perfusion (PP) measured in rats were used as input variables for the RF model and its performance was compared with that of a logistic regression (LR) model. Before constructing the models, we performed 5-fold cross validation for RF variable selection, and forward stepwise variable selection for the LR model to examine which variables were important for the models. For the LR model, sensitivity, specificity, accuracy, and area under the receiver operating characteristic curve (ROC-AUC) were 0.83, 0.95, 0.88, and 0.96, respectively. For the RF models, sensitivity, specificity, accuracy, and AUC were 0.97, 0.95, 0.96, and 0.99, respectively. In conclusion, the RF model was superior to the LR model for survival prediction in the rat model.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.487-494
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• 2019

최근 드론 등의 무인비행체에 대한 관심과 활용이 높아지고 있다. 본 연구에서는 고도 150 m 이하 초저고도의 정확한 바람예측 정보를 제공하기 위해, 물리과정 모수화와 초기조건에 따른 민감도를 평가하여 최적의 물리과정 및 초기조건을 선정하고자 하였다. 이를 위해 GFS 및 LDAPS 자료를 초기 및 경계조건으로 사용하였고, YSU, RUC, ACM2 등의 대기경계층 모수화 방안과 Noah, RUC, Pleim 등의 지면모델을 조합한 7개의 실험을 구축하여, 2018년 4월의 1개월에 대해 수행하였다. 그 결과 GFS 초기자료를 사용한 RUC-YSU 물리과정 조합이 가장 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구는 다양한 물리과정의 조합과 초기 및 경계자료를 사용한 실험을 통해 초저고도 바람예측을 위한 최적 모델링 방안을 설정한 것에 의의가 있을 것이라 판단된다.

• Genomics & Informatics
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• 제16권4호
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• pp.31.1-31.7
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• 2018

The prevalence of metabolic syndrome (MS) in the nonobese population is not low. However, the identification and risk mitigation of MS are not easy in this population. We aimed to develop an MS prediction model using genetic and clinical factors of nonobese Koreans through machine learning methods. A prediction model for MS was designed for a nonobese population using clinical and genetic polymorphism information with five machine learning algorithms, including naïve Bayes classification (NB). The analysis was performed in two stages (training and test sets). Model A was designed with only clinical information (age, sex, body mass index, smoking status, alcohol consumption status, and exercise status), and for model B, genetic information (for 10 polymorphisms) was added to model A. Of the 7,502 nonobese participants, 647 (8.6%) had MS. In the test set analysis, for the maximum sensitivity criterion, NB showed the highest sensitivity: 0.38 for model A and 0.42 for model B. The specificity of NB was 0.79 for model A and 0.80 for model B. In a comparison of the performances of models A and B by NB, model B (area under the receiver operating characteristic curve [AUC] = 0.69, clinical and genetic information input) showed better performance than model A (AUC = 0.65, clinical information only input). We designed a prediction model for MS in a nonobese population using clinical and genetic information. With this model, we might convince nonobese MS individuals to undergo health checks and adopt behaviors associated with a preventive lifestyle.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권4호
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• pp.299-308
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• 2004

최근 단백질 및 도메인과 관련된 방대한 양의 데이타들이 인터넷상에 공표되고 축적됨에 따라, 단백질간의 상호작용에 대한 예측 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 이러한 데이타를 이용하여 계산적으로 도메인 조합 쌍에 기반하여 단백질의 상호작용 확률을 예측하는 새로운 단백질 상호작용 예측 시스템을 제안한다. 제안된 예측 시스템에서는 기존의 도메인 쌍(domain pair)의 제약성을 극복하기 위하여 도메인 조합(domain combination)과 도메인 조합 쌍(domain combination pair)의 개념이 새롭게 도입하였다. 그리고 도메인 조합 쌍(domain combination pair 또는 dc-pair)을 단백질 상호작용의 기본 단위로 간주하고 예측을 시도한다. 예측 시스템은 크게 예측 준비 과정과 서비스 과정으로 구성되어 있다. 예측 준비 과정에서는 상호작용이 있는 것으로 알려진 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 도메인 쌍 집합으로부터 각각 도메인 조합 정보와 그 출현 빈도를 추출한다. 추출된 정보들은 출현 확률 배열(Appearance Probability Matrix 또는 AP matrix)로 불리는 배열 구조에 저장된다. 논문에서는 출현 확률 배열에 기반을 두어, 단백질-단백질 상호작용을 예측하는 확률식 PIP(Primary Interaction Probability)를 고안하고, 고안된 확률식을 이용하여, 상호작용이 있는 것으로 알려진 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 도메인 쌍 집합의 확률 값 분포를 생성시킨다. 예측서비스 과정에서는 예측 준비 과정에서 얻어진 분포와 확률식을 이용하여 임의의 단백질 쌍의 상호작용 확률을 계산한다. 예측 모델의 유효성은 효모(yeast)에서 상호작용이 있는 것으로 보고된 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 쌍 집합을 이용하여 검증하였다. DIP(Database of Inter-acting Proteins)의 상호작용이 있는 것으로 알려진 효모 단백질 쌍 집합의 80%를 학습 집단으로 사용했을 때, 86%의 sensitivity와 56%의 specificity를 나타내어, 도메인을 기반으로 한 기존의 예측 시스템에 비해서 우월한 예측 정확도를 보여주었다. 이와 같은 예측 정확도의 개선은 본 예측 시스템이 상호작용의 기본 단위로 dc-pair를 채택한 점과 분류를 위하여 새롭게 고안하여 사용한 PIP식이 유효했던 것으로 판단된다.

• Food Science and Biotechnology
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• 제17권5호
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• pp.1052-1059
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• 2008

Sequential Sensitivity Analysis (SSA) and conditional stimulus model have been developed to describe sequence effects in difference tests and proposed to generate prediction of differences in sensitivity between various test protocols and to assist the appropriate selection of difference test. Yet, such models did not furnish a complete explanation of the relative sensitivity in 4 different versions of 3-alternative forced choice (AFC) tests where various interstimulus rinses were introduced. In the present study, the vector of the contrasts between various conditional stimuli were measured using same-different and 2-AFC and a new 16-distribution conditional stimulus model was developed by refining Lee and O'Mahony's contrast model. This new model gave superior predictions than previous models.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권2호
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• pp.248-256
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• 1993

본 연구에서는 연속계의 진동모드를 구하여 일반질량(generalize mass)을 유 동하였으며 집중, 분포질량 변경에 따른 일반질량 변화량을 산출하여 감도계수를 구하 는 새로운 연속계 감도해석 방법을 제안하였고, 타당성을 검증하기 위해 외팔보, 계단 보에 적용하여 감도계수, 고유진동수, 진동모드, 전달함수의 변화량을 예측하고 이론 치와 비교하였다. Fig.1은 본 연구의 흐름도를 나타낸다.

• 한국생산제조학회지
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• 제6권3호
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• pp.82-88
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• 1997

This paper derives the generalized stiffness to find dynamic characteristics and its derivatives of a continuous system. And a new sensitivity analysis method is presented by using the amount of change of generalized stiffness and vibrational mode caused by the variation of stiffness. In this paper, to get or detect appropriate results, cantilever beam and stepped beam and stepped beam are used. Deviations of sensitivity coefficient, natural frequency, and vibrational mode are calculated as result, and compared with the theoretical exact values.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.54-59
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• 2006

An analytical solution for deflection-load characteristics of a conical disk spring used especially in the automotive manual transmission clutch applications is proposed in order to take into account the effects of friction and large deformation. The conical disk spring, or the diaphragm spring, has a hinge support, an application point of release load at the tip of the fingers and an application point of clamp load near but inside the outer perimeter of the conical disk spring. The friction coefficient is assumed to be a constant regardless of the speed of deflection and the magnitude of loads. Comparison with experimental shows a good agreement with the analytical prediction. Also, the sensitivity of the clamp load due to variations in the geometrical parameters of the conical disk spring is calculated and discussed.