• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권5호
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• pp.459-468
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• 2001

Average Coordinate Reference System (ACRS) 방법은 인체 보행 분석 시 발생하는 실험오타를 줄이기 위해서 개발되었다. 실험적으로 측정되어지는 운동학 데이터가 인체 모델링 분석을 수행하기 위해서 사용되어지며. 그 모델의 정확성은 그 측정된 데이터에 직접적인 연관 관계가 있다. 그러나, 인체가 보행하는 동안에 피부의 움직임과 골격구조의 변형이 발생하고 또한 운동 분석 실험장비 자체가 가지고 있는 여러 가지의 한계 때문에. 그 실험 데이터에 정확도는 의문시되어 진다 개발된 ACRS 방법은. 인체 운동분석을 수행하는 여러 종류의 시스템에 적용할 수 있는데. 본 연구에서는 ACRS 방법을 광학적으로 추적이 되는 표적을 인체의 각 세그멘트에 붙인 시스템에 적용하였다 ACRS 방법에서는. 각 세그멘트에 붙어있는 각각의 표적들이 독립적으로 그 세그멘트 안에서 국부좌표계의 원점으로 취급되어질 수 있다. 실험 과정에서 발생하는 본래부터의 오타 때문에. 각 원점에서 계산된 Euler angle은 서로 상이한 값을 갖는다 실험 초기에 측정한 보정 세그멘트 기준 프레임의 지식을 이용하면, 각 표적 위치에서 계산된 Euler angles들의 평균값을 계산할수 있고, 그 평균값은 피부의 확장과 회전의 영향을 최소화한 값이다. 운동분석에 일반적으로 적응되는 Euler angle 방법과 개발된 ACRS 방법을 비교하여 보면. ACRS 방법을 사용하였을 때 오차가 줄어들었다 만약에, 보행 실험 데이터에 오타가 존재하지 않는다면, 절대좌표계를 사용한 무릎 관절의 분리와 관통된 거리는 일회 보행구간 동안에 제로가 될 것으로 생각된다. 일반적으로 적용되는 Euler angle 방법을 적용하였을 때, 분리와 관통된 거리는 약 18 mm 가지 분포가 되었고, 개발된 ACRS 방법을 사용하였을 시에는 약 12 mm 까지 분포가 되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.19-29
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• 2011

블로그는 사용자에게 자신의 의견을 표현하고 다른 사람들의 의견을 수렴할 수 있는 자유로운 의사표현 네트워크를 제공한다. 어떤 글은 사회적, 정치적 이슈를 몰고 다니기도 하며 또 어떤 글은 사용자의 관심을 끌지 못하고 지나가기도 한다. 글이 작성된 초기에 향후 얼마나 인기를 얻을지 예측한다는 것은 글의 저자, 블로거, 광고회사 그리고 웹호스팅 모두에게 흥미로울 것이다. 인기를 예측하기 위한 다양한 연구들이 진행되어 왔지만 대부분의 연구들이 사용자간의 상호연관성에 기반하고 있고 정확한 값으로 표현하는데 높은 에러율을 발생하고 있다. 본 논문에서는 블로그에 글이 작성된 초기에 향후 글의 인기를 예측하기 위해 조회수를 사용하여 글의 인기를 4타입(explosion, hot, warm, cold)의 가상 온도로 예측하는 방법을 제안한다. 먼저 글의 포화시점을 정의하고, 초기 조회수와 포화시점 조회수의 관계를 통해 포화시점 조회수를 예측하는 모델링 공식을 유도하였다. 예측된 포화시점 조회수를 이용하여 글의 인기를 4타입의 가상 온도로 표현하였다. 초기 관찰기간에 따라 예측 정확률이 결정되고 있다. 실험결과 30분 이후부터 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)가 30%이하로 낮아졌지만, explosive 타입의 경우 초기 조회수로 예측하기 힘들었다. explosive를 제외한 hot, warm, cold 타입에서는 30분후부터 86%이상의 평균 예측 정확률을 보여주며, 70분후부터는 90%이상의 평균 예측 정확률을 보여주고 있었다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권10호
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• pp.6019-6023
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• 2013

Lung cancer, one of the leading causes of cancer-related deaths, usually appears as solitary pulmonary nodules (SPNs) which are hard to diagnose using the naked eye. In this paper, curvelet-based textural features and clinical parameters are used with three prediction models [a multilevel model, a least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression method, and a support vector machine (SVM)] to improve the diagnosis of benign and malignant SPNs. Dimensionality reduction of the original curvelet-based textural features was achieved using principal component analysis. In addition, non-conditional logistical regression was used to find clinical predictors among demographic parameters and morphological features. The results showed that, combined with 11 clinical predictors, the accuracy rates using 12 principal components were higher than those using the original curvelet-based textural features. To evaluate the models, 10-fold cross validation and back substitution were applied. The results obtained, respectively, were 0.8549 and 0.9221 for the LASSO method, 0.9443 and 0.9831 for SVM, and 0.8722 and 0.9722 for the multilevel model. All in all, it was found that using curvelet-based textural features after dimensionality reduction and using clinical predictors, the highest accuracy rate was achieved with SVM. The method may be used as an auxiliary tool to differentiate between benign and malignant SPNs in CT images.

• 분석과학
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• 제34권6호
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• pp.241-250
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• 2021

검량선 작성은 기기분석을 통해 생체시료에서 분석물질의 농도를 측정하는 정량분석법 개발과 측정값의 정확도 향상에 있어서 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 R 기반 통계분석기법을 이용하여 개별 분석물질 정량에 적합한 가중계수와 회귀모델 선정하기 위한 단계별 선택 기준을 적용하여 분석 프로그램을 설정하였다. 국내에서 남용빈도가 가장 높은 필로폰과 대마 복용여부 확인을 위해 액체크로마토그래피-질량분석법(LC-MS/MS)이 적용되었으며, 분석물질로 마약의 복용 여부를 확인에 일반적으로 사용되는 대상 마약의 모체와 대사체를 소변 시료에서 분석하였다. 검량선 작성에 있어서 가중계수 적용여부는 원본데이터의 이분산성 검정을 통해 확인하였고, 가중계수가 필요하다고 판단된 경우 분산분석을 통해 적정 가중계수를 선정하였다. 다음으로 편분산분석을 이용하여 회귀모델에 적합한 차수를 결정하였다. 분석물질인 메트암페타민, 암페타민, 대마 대사체에 대해 R 기반 프로그램에 적용한 결과, 단계별 결과 및 최종 모델식을 직관적으로 이해하기 쉽고 신속하게 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 문서 파일로 저장이 가능하여 보관의 편의성을 제고하였으며, 본 연구를 통해 제작된 R 기반 프로그램을 활용하여 검량선 작성을 필요로 하는 다양한 약물분석 분야에 확대 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제17권2호
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• pp.122-130
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• 2014

한반도 여수연안($127^{\circ}37.73^{\prime}E$, $34^{\circ}37.60^{\prime}N$)의 46년(1965-2010년)간 월평균 표면수온의 계절변동과 장기변동추세를 파악하였으며, 시계열모형을 수립하여 향후 12개월의 표면수온을 예측하였다. 여수연안의 연평균 표면수온은 $15.6^{\circ}C$, 연진폭은 $9^{\circ}C$를 보이며, 연위상은 $236^{\circ}$로서 최고수온을 보이는 시기는 8월 26일경으로 나타났다. 장기적으로 여수연안 표면수온은 연간 약 $0.0305^{\circ}C$의 유의한 상승 추세를 가지며, 시기적으로 1981년부터 2010년까지 30년간의 상승 경향이 1966년부터 1995년까지 30년간의 상승 경향보다 현저하며, 계절적으로 겨울철의 상승 경향이 지배적으로 나타났다. 월평균 표면수온을 적합시켜 선택된 시계열모형은 $ARIMA(1,0,0)(2,1,0)_{12}$을 따르며, 수립된 모형에 의한 2010년 월평균 표면수온의 예측치는 8.3%의 평균절대백분율오차(Mean Absolute Percentage Error)를 수반하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제5권4호
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• pp.246-256
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• 2018

하단배출 형태의 연직수문에서의 퇴적토사 이동을 수반한 유량계수, 수력도약 높이, 수력도약 길이의 수리특성을 분석하기 위해 수리 모형실험과 차원해석을 수행하였다. Froude 수와 수리특성의 상관관계를 퇴적토 이동 유무에 따라 도식화하고, 무차원 매개변수와 수리특성의 상관성을 분석하고 다중회귀분석식을 개발하였다. 퇴사의 이동을 수반한 수리특성은 퇴적토의 이동이 없을 경우와는 다른 양상을 확인하여 퇴적토 이동을 특성을 나타낼 수 있는 변수의 도입이 필요함을 확인하였다. 유량계수, 수력도약 높이와 수력도약 길이에 대한 각 다중회귀분석식의 결정계수는 유량계수 0.749, 수력도약 높이 0.896, 수력도약 길이 0.955로 높게 나타났다. 개발한 수리특성식의 적용성을 평가하기 위해 실제 측정값과 회귀분석식에 의해 계산된 값의 95%의 예측구간 분석을 수행하였고, 유량계수, 수력도약 높이와 길이에 대한 예측의 정확도 분석차원의 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency), RMSE (root mean square)와 MAPE (mean absolute percentage error)는 적절한 것으로 판단되었다.

• 한국산림과학회지
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• 제108권3호
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• pp.357-363
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• 2019

본 연구는 Kozak 수간곡선모델을 이용하여 우리나라 상수리나무의 입목수간재적표를 개발하고자 수행하였다. 전국의 분포하고 있는 상수리나무를 총 2,700본의 표준목을 벌채하여 수간고별 직경과 수간석해 자료를 수집하여 생장특성을 조사하였다. 수간곡선식의 적합도 검정을 위하여 적합도지수(Fitness index), 편차(Bias), 평균절대편차(Mean Absolute Deviation)를 이용하여 모델의 적합성을 판단하였다. 추정된 모델의 적합도지수는 97%로 나타났고 편차는 0.017, 평균절대편차는 1.118로 높은 적합도를 보였다. 또한 현행재적표와 신규재적표의 재적간의 차이를 분석한 결과, 통계적으로 유의적인 재적차이를 보였다(p = 0.0008, <0.005). 이는 현실림을 반영한 신규재적표를 이용하는 것이 목재자원량의 평가시 손실을 줄이고 국가 및 지자체의 산림통계의 정확도를 향상시킬 것으로 판단된다. 본 연구의 주요한 결과인 추정된 수간곡선식을 이용한 입목수간재적표는 우리나라의 주요 활엽수종인 참나무류 중 상수리나무의 생장 정보 및 합리적 경영을 위한 경영제표가 될 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.263-278
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• 2022

최근 IoT 기술의 발달로 외출 중에도 반려동물에 급여하도록 자동 사료급식기가 유통되고 있다. 그러나 자동급식에서 중요한 중량을 측정하는 저울 방식은 쉽게 고장이 나고, 3D카메라 방식은 비용이 든다는 단점이 있으며, 2D카메라 방식은 중량 측정의 정확도가 떨어진다. 특히 사료가 복합된 경우 중량 측정 문제는 더욱 어려워질 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 2D카메라를 사용하면서도 중량을 정확하게 추정할 수 있는 딥러닝 접근법을 제안하는 것이다. 이를 위해 다양한 합성곱 신경망을 이용하였으며, 그중 ResNet101 기반 모델이 3.06 gram의 평균 절대 오차와 3.40%의 평균 절대비 오차를 기록하며 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구의 결과로 사료와 같이 규격화된 물체의 중량을 확보가 용이한 2D 이미지를 통해서만 예측할 필요가 있을 경우 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 한국습지학회지
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• 제13권3호
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• pp.547-565
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• 2011

수위예측을 위해 개념적, 물리적 모형들을 포함한 다양한 유형의 기법들이 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 이러한 기법들 중 수위예측을 위해 단일의 우수한 모형을 선정하는 것은 매우 어려운 일이다. 최근에는 수문학적 과정의 복잡성으로 인해 기존 물리적 기반의 강우-유출 모형이 가지고 있는 단점들을 극복하고자 자료 지향형 수위예측 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 자료 지향형 모형 중 뉴로-퍼지와 회귀분석 모형의 수위예측에 대한 성능을 비교하는 것이다. 제안된 두 모형을 한강수계의 왕숙천에 대해 적용하였다. 제안된 두 모형의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 뉴로-퍼지 수위예측 모형이 다중선형회귀 수위예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제26권1호
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• pp.222-233
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• 2010

해상운임의 변동은 해운업계에만 영향을 미치는데 그치지 않고 전후방 연쇄효과를 통해 조선업계를 비롯하여 경제 전반에 영향을 미친다. 따라서 해상운임의 움직임을 정확히 예측하는 것은 해운업계 뿐만 아니라 우리나라 경제에도 중요한 의미를 갖게 된다. 그러나 해상운임은 주가나 환율과 같이 다양한 요인에 의해 결정될 뿐만 아니라 최근 들어 운임의 변동성이 크게 커지는 추세이어서 예측에 상당한 어려움이 있다. 본고는 2010년의 BDI를 예측하기 위하여 가장 단순한 모형인 단변량모형인 ARIMA 모형, 개입ARIMA모형, HP 모형을 이용한다. 개입ARIMA 모형은 글로벌 금융위기와 중국효과가 미친 효과를 분석하기 위한 것이다. ARIMA모형은 2010년 말에 4,230-4.690에 도달할 것으로, 개입ARIMA모형은 낙관적인 경우 4,460-4,900선에, 비관적일 경우 2,820-2,940선이 될 것으로 예상하여 모형별로 상당한 차이를 드러내고 있다. 그런데 HP 모형에 의한 예측치는 기준 역할을 하므로 HP모형에 의한 2010년 말 예측치 3,500 포인트를 감안하면 2010년 12월에 2,820-4,230의 범주에 도달할 것으로 예측된다. 2010년 12월 2,800 포인트는 해운업계에 어두운 그림자를 드리우는 예측치이다. 그러나 낙관적인 2010년 12월 4,000포인트는 2008년 BDI가 10,000 포인트를 넘어선 때를 기억하면 그리 높게 생각되지 않을 수 있으나 4,000 포인트 이상의 BDI는 해운관련업계에게 어느 정도의 안도감을 주고 재도약을 할 수 있는 기반을 제공할 수 있는 수준으로 판단된다.