• 환경영향평가
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• 제33권1호
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• pp.9-17
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• 2024

본 연구의 목적은 온열질환자를 설명, 예측하기 위한 최적의 폭염 관련 지표를 선정하고 예측하여 실효성을 확인하는 것이다. 2021년부터 2023년까지의 온열질환 응급실감시체계 데이터와 기상청 AWS 데이터를 기반으로 일 평균 기온, 일 최고 기온, 일 평균 WBGT, 일 최고 WBGT 값을 계산하여 회귀분석을 진행하였다. 분석 결과 네 가지 지표 중 일 최고 WBGT가 R² 값 0.81, RMSE 0.98로 가장 적합한 지표로 나타났으며 그 임계값은 29.94도로 나타났다. 전체 분석 기간 중 해당 임계값을 초과하는 날은 총 91일이었으며 이 때 발생한 환자수는 339명으로 나타났다. 일 최고 WBGT의 회귀식을 통해 2021년부터 2023년까지의 온열질환자 수를 예측한 결과 매년 10명 미만의 오차를 보여 정확성이 상당히 높은 것을 확인할 수 있었다. 지속적인 연구를 통해 데이터 및 분석 방법을 고도화한다면, 폭염 피해를 예측 및 저감하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.19-23
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• 2024

양손 절단 환자들에게 미용적 목적과 함께 기능적 목적을 갖춘 의수가 필요하며 잔존 근육의 근전도를 이용한 인공 의수에 대한 연구가 활발하나 아직도 비싼 비용의 문제가 있다. 본 연구에서는 저비용의 부품과 소프트웨어인 표면 근전도 센서, 머신러닝 소프트웨어 Edge Impulse, Arduino Nano 33 BLE, 그리고 3D 프린팅을 이용하여 인공의수를 제작하고 성능을 평가하였다. 표면 근전도 센서로 획득하고 Edge Impulse에서 디지털 시그널 프로세싱 과정을 거친 신호들을 이용하여 머신러닝으로 손가락 운동의 종류를 판단하는 훈련을 통해 각 손가락의 굽힘 운동신호를 의수 모델의 손가락들에 전달하였다. 디지털 시그널 프로세싱 조건을 노치 필터 60 Hz, 대역필터 10-300 Hz, 그리고 샘플링 주파수 1,000 Hz로 했을 때, 머신 러닝의 정확도가 82.1%로 가장 높았다. 각 손가락 굴곡 운동간에 혼동될 수 있는 가능성은 약지가 가장 높아서 검지의 운동으로 혼동될 가능성이 44.7 %이었다. 저비용 인공의수의 성공적인 개발을 위해서는 더 많은 연구가 필요하다.

• 대한치과교정학회지
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• 제27권5호
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• pp.853-864
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• 1997

성장의 잠재력에 대한 평가는 개체의 성숙도를 나타내는 여러 생리학적 지표(physiologic indicators)들에 의해 이루어지며 그 중 골성숙도(skeletal maturity)는 성적성숙도(serual maturity)와 신장의 성장변화와 밀접 한 관계가 있는 것으로 알려져 있으나, 치아발육과의 상관관계에 대해선 논란이 많은 실정이다. 그러나, 최근의 연구에 의하면 하악 견치를 포함한 일부 치아의 발육이 골성숙도와 밀접한 관련이 있는 것으로 보고된 바 있다. 이에, 본 연구에서는 7세에서 15세까지의 한국인 남, 녀 아동 387명 의 수완부 방사선 사진과 파노라마 사진을 이용하여 Fishman 방법과 Greulich와 Pyle 방법에 의해 골성숙도를 평가하였으며 변형된 Demirjiran방법에 의해 치아의 성숙도를 평가하여, 수완부 방사선 사진의 도움 없이 골성숙도를 추정할수 있는 방법을 구하고자 다중회귀모형을 이용한 수완부 골성숙도의 추정에 관한 연구를 시행하였으며 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 골성숙 지수의 추징을 위한 아래의 다중회귀모형은 84%의 설명력을 나타내며 연대연령, 성별, 하악 견치의 회귀계수는 통계학적 유의성을 보였다. 골성숙 지수 = 0.60x연대연령 - 1.67x성별 + 0.88x하악 견치 - 0.05x하악 제2대구치 - 10.3 2. 골연령의 추정을 위한 아래의 다중회귀모형은 87%의 설명력을 나타내며 연대연령, 성별, 하악 견치의 회귀계수는 통계학적 유의성을 보였다. 골연령 = 0.75x연대연령 - 0.55x성별 + 0.71x하악 견치 + 0.09x하악 제2대구치 - 5.77 (성별: 남자=1, 여자=0., 하악 견치, 제2대구치 : 각 발육단계별 평균연령)

• 한국지구과학회지
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• 제37권7호
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• pp.420-433
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• 2016

본 연구의 목적은 2011년 4월 22일부터 10월 22일까지 우리나라에서 강수가 있는 총 75일 동안 COMS 위성의 적외 채널 $10.8{\mu}m$ 휘도 온도(IR), 적외 채널 $10.8{\mu}m$와 수증기 채널 $6.7{\mu}m$의 휘도 온도차(IR-WV), 정규화 된 가시반사도(VIS)와 기상 레이더의 강우강도를 이용하여 2-D와 3-D 대류운의 강우강도 (CRR) 조견표를 향상시키는 것이다. 특별히 한국형 2-D와 3-D CRR 조견표를 검증하기 위해 2011년 강수가 있는 24일 동안의 기상 레이더 강우강도 자료가 사용된다. 2-D와 3-D CRR 조견표는 각 채널의 등급 범주별 강우 총수와 비강우 총수의 행렬을 이용하여 구한 강우 확률에 평균 누적강우강도와 최대 강우강도를 각각 곱함으로써 2-D (IR, IR-WV)와 3-D (IR, IR-WV, VIS) 조견표의 기본과 최대 행렬을 얻을 수 있다. 최종적으로 새로운 2-D와 3-D의 CRR 조견표는 경험적으로 기본과 최대 강우강도 행렬의 회귀 분석으로 얻어진다. 그 결과 새로운 CRR 조견표는 기존보다 낮은 IR 휘도 온도, 낮은 IR-WV 휘도 온도차일 때에도 비교적 많은 강우 현상을 나타내며, $10mm\;h^{-1}$ 이상의 강우강도 영역이 확대되어 나타난다. 정확도와 범주별 통계가 주어진 기간 동안 발생했던 CRR 자료에 대해 계산된다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표의 평균 오차, 평균절대 오차, 제곱근평균 오차가 기존 조견표보다 작게 나타나며, 예측 거짓경고비율은 감소하고, 탐지확률은 증가하며, 임계성공지수는 개선된다. 태풍과 뇌우와 같은 기상 이변에서의 강한 호우를 고려하기 위해서 습윤 보정 계수를 교정한다. 이 인자는 수치모델이나 COMS에서 복원한 지면에서 500 hPa까지 평균한 총가강수량과 상대습도의 곱 (PW RH)으로 정의된다. 이 연구에서는 PW RH에 근거하여 IR 운정 휘도 온도가 210 K 이하일 때, 상대습도가 40% 이상일 때 1에서 2사이를 경험적으로 정한다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표를 적용한 결과 평균 오차, 평균 절대 오차, 제곱근 평균 오차가 줄어든다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.157-176
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• 2018

관리종목은 상장폐지 가능성이 높은 기업들을 즉시 퇴출하기 보다는 시장 안에서 일정한 제약을 부여하고, 그러한 기업들에게 상장폐지 사유를 극복할 수 있는 시간적 기회를 주는 제도이다. 뿐만 아니라 이를 투자자 및 시장참여자들에게 공시하여 투자의사결정에 주의를 환기시키는 역할을 한다. 기업의 부실화로 인한 부도 예측에 관한 연구는 많이 있으나, 부실화 가능성이 높은 기업에 대한 사회, 경제적 경보체계라 할 수 있는 관리종목에 관한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 이에 본 연구는 코스닥 기업들 가운데 관리종목 지정 기업과 비관리종목 기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 관리종목 지정 예측 모형을 개발하고 검증하였다. 분석결과에 따르면 로지스틱 회귀분석 모형은 ROE(세전계속사업이익), 자기자본현금흐름률, 총자산회전율을 사용하여 관리종목 지정을 예측하였으며, 전체 평균 예측 정확도는 검증용 데이터셋에 대해 86%의 높은 성능을 보여주었다. 의사결정나무 모형은 현금흐름/총자산과 ROA(당기순이익)를 통한 분류규칙을 적용하여 약 87%의 예측 정확도를 보여주었다. 로지스틱 회귀분석 기반의 관리종목 탐지 모형의 경우 ROE(세전계속사업이익)와 같은 구체적인 관리종목 지정 사유를 반영하면서 기업의 활동성에 초점을 맞추어 관리종목 지정 경향성을 설명하는 반면, 의사결정 관리종목 탐지 모형은 기업의 현금흐름을 중심으로 하여 관리종목 지정을 예측하는 것으로 나타났다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제24권2호
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• pp.127-132
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• 2013

환자 호흡할 때 흉 복부 내부에 있는 장기의 위치는 주기적으로 변한다. 이에 따라 방사선치료 동안 종양에 대한 선량불확도가 발생하게 되며, 불확도를 줄이기 위한 여러 방사선치료방법이 제시되고 있다. 호흡연동방사선치료는 특정 위상 또는 진폭에만 방사선을 조사하는 방법으로 불필요한 피폭선량은 줄일 수 있는 장점이 있지만 긴 치료 시간과 노력이 필요하다는 단점이 있다. 호흡연동방사선치료 중 회전세기조절방사선치료(respiratory gated Volumetric Modulated Arc Therapy, VMAT)는 다른 호흡연동치료시스템에 비해 치료 시간이 짧다는 장점이 있기 때문에 본 연구는 respiratory gated VMAT 치료 선량의 정확성을 검증하여 임상 적용의 적절성을 평가하고자 한다. 본 연구는 총 6개의 VMAT 치료계획(Eclipse, ver. 8.6, Palo Alto, USA)을 토대로 수행되었으며, 각각의 치료계획은 AAA 알고리즘을 이용해서 선량이 계산되었다. 환자의 호흡운동을 구현하기 위해 환자 테이블 위에 1차원운동팬텀이 사용되었으며, 영상 기반 추적 시스템(Real-time Position Management, RPM, Varian Medical Systems, Palo Alto, USA)을 통해 운동 주기 신호를 획득하였다. 또한, 2차원-이온함-배열(MatriXX, IBA, Germany) 측정기를 이용하여 특정 호흡 신호 위상에 따른 전달 선량을 측정하였다. 측정된 선량과 치료 계획된 선량을 정성적인 분석을 위해 상용화되어 있는 선량분석용 프로그램(I'mRT, IBA, Germany)을 통해 2차원 선량분포를 0에서 1사이의 감마지표(Gamma index) 비교 결과 모든 케이스에서 97% 이상의 일치함을 확인하였다. 따라서 호흡연동 회전세기조절 방사선치료는 호흡연동방사선치료의 단점인 시간적인 제약을 일정 부분 해소할 수 있었으며 2차원 선량분포 비교 결과 오차값 3%이내의 정확도에서 환자정도관리 수준을 만족하였고 임상적용이 가능함을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1757-1766
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• 2021

녹피율은 행정구역면적 대비 녹지가 피복된 면적의 비율로, 실질적인 도시녹화 지표로 활용되고 있다. 현재 녹피율은 토지피복지도를 기반하여 산출되는데, 토지피복지도의 낮은 공간해상도와 일정하지 않은 제작시기는 정확한 녹피율 산출과 정밀한 녹피분석을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 새로운 녹피율 산출방안으로 항공영상과 심층학습을 활용한 방안을 제안한다. 항공영상은 높은 해상도와 비교적 일정한 주기로 정밀한 분석을 가능하게 하며 심층 학습은 항공영상 내 녹지를 자동으로 탐지할 수 있다. 지자체는 매년 다양한 목적을 위해 유인항공영상을 취득하여 이를 활용해 신속하게 녹피율을 산출한다. 하지만 미리 취득된 유인항공영상은 취득 시기와 해상도, 센서와 같은 세부사항을 선택할 수 없어 정밀한 분석이 어려울 수 있다. 이러한 한계점은 다양한 센서의 탑재가 가능하고 낮은 고도의 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있는 무인항공기를 활용하여 보완될 수 있다. 이에 두 가지 항공영상으로부터 녹피율을 산출하였고 그 결과, 모든 녹지 유형으로 부터 높은 정확도로 녹피율을 산출할 수 있었다. 하지만 유인항공영상으로부터 산출된 녹피율은 복잡한 환경에서 한계가 있었다. 이를 보완하고자 활용한 무인항공영상은 복잡한 환경에서도 높은 정확도의 녹피율을 산출할 수 있었고 추가밴드 영상을 통해 더 정밀한 녹지 영역 탐지가 가능했다. 추후 기존 유인항공영상에 새로 취득한 무인항공영상을 보완적으로 사용해 녹피율을 효과적으로 산출할 수 있을 것이라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.121-142
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• 2023

수입식품의 수입 건수와 수입 중량이 꾸준히 증가함에 따라 식품안전사고 방지를 위한 수입식품의 안전관리가 더욱 중요해지고 있다. 식품의약품안전처는 통관단계의 수입검사와 더불어 통관 전 단계인 해외제조업소에 대한 현지실사를 시행하고 있지만 시간과 비용이 많이 소요되고 한정된 자원 등의 제약으로 데이터 기반의 수입식품 안전관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현지실사 전 부적합이 예상되는 업체를 사전에 선별하는 기계학습 예측 모형을 마련하여 현지실사의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 통합식품안전정보망에 수집된 총 303,272건의 해외제조가공업소 기본정보와 2019년도부터 2022년 4월까지의 현지실사 점검정보 데이터 1,689건을 수집하였다. 해외제조가공업소의 데이터 전처리 후 해외 제조업소_코드를 활용하여 현지실사 대상 데이터만 추출하였고, 총 1,689건의 데이터와 103개의 변수로 구성되었다. 103개의 변수를 테일유(Theil-U) 지표를 기준으로 '0'인 변수들을 제거하였고, 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis)을 적용해 축소 후 최종적으로 49개의 특성변수를 도출하였다. 서로 다른 8개의 모델을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증으로 과적합을 방지하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 비교 평가하였다. 현지실사 대상업체 선별의 연구목적은 부적합 업체를 부적합이라고 판정하는 확률인 검측률(recall)을 최대화하는 것이다. 머신러닝의 다양한 알고리즘을 적용한 결과 Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, 균형정확도(Balanced Accuracy)가 가장 높은 랜덤포레스트(Random Forest)모델이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 인스턴스의 부적합 업체 선정 근거를 제시하기 위해 SHAP(Shapley Additive exPlanations)을 적용하고 현지실사 업체 선정 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구결과를 바탕으로 데이터에 기반한 과학적 위험관리 모델을 통해 수입식품 관리체계의 구축으로 인력·예산 등 한정된 자원의 효율적 운영방안 마련에 기여하길 기대한다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제26권2호
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• pp.171-176
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• 2014

목 적 : Lung SABR plan 에서 AAA의 calculation grid를 변화시켜 선량변화를 분석하고 그에 따른 영향을 연구하여 적절한 적용 방안에 대해 고찰한다. 대상 및 방법 : 모든 plan에 이용된 4D CT image는 Brilliance Big Bore CT(Philips, Netherlands)에서 촬영되었으며 10 건의 Lung SABR plan($Eclipse^{TM}$ ver 10.0.42, Varian, the USA)에서 anisotropic analytic algorithm (AAA, ver. 10, Varian Medical Systems, Palo Alto, CA, USA)을 이용하여 각각 1.0, 3.0, 5.0 mm의 calculation grid로 계산하였다. 결 과 : 10 건의 Lung SABR plan에서 1.0 mm calculation grid를 사용한 경우 $V_{98}$이 각각 처방선량의 약 $99.5{\pm}1.5%$ 였으며 Dmin이 각각 처방선량의 약 $92.5{\pm}1.5%$ 였고 Homogeneity Index(HI)는 약 $1.0489{\pm}0.0025$로 나타났다. 3.0 mm calculation grid를 사용한 경우 $V_{98}$이 각각 처방선량의 약 $90{\pm}4.5%$였으며, Dmin이 각각 처방선량의 약 $87.5{\pm}3%$ 였고 HI가 약 $1.07{\pm}1$로 나타났다. 5.0 mm calculation grid를 사용한 경우 $V_{98}$이 각각 처방선량의 약 $63{\pm}15%$ 였으며, Dmin이 각각 처방선량의 약 $83{\pm}4%$ 였고 HI가 약 $1.13{\pm}0.2$로 나타났다. 결 론 : 1.0 mm calculation grid의 계산 시간이 3.0 mm, 5.0 mm 보다 오래 걸렸지만 grid의 간격이 좁을수록 상대적으로 작은 PTV를 갖는 plan의 정확성을 향상시키는 것으로 나타났다. 또한 Lung과 같이 비교적 넓게 퍼져 있으며 밀도가 낮은 장기의 작은 PTV를 치료해야 하는 경우에는 1.0 mm의 calculation grid를 사용하는 것이 좋을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.129-142
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• 2016

전자상거래에서 소비자들의 구매 의사결정에 판매 제품을 이미 구매하여 사용한 고객의 리뷰가 중요한 영향을 미치고 있다. 전자상거래 업체들은 고객들이 제품 리뷰를 남기도록 유도하고 있으며, 구매고객들도 적극적으로 자신의 경험을 공유하고 있다. 한 제품에 대한 고객 리뷰가 너무 많아져서 구매하려는 제품의 모든 리뷰를 읽고 제품의 장단점을 파악하는 것은 무척 힘든 일이 되었다. 전자상거래 업체들과 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 리뷰들 중에서 유용한 리뷰들의 속성을 파악하거나 유용한 리뷰와 유용하지 않은 리뷰를 미리 분류하는 노력을 수행하고 있다. 고객들에게 유용한 리뷰를 필터링하여 전달하는 방안이다. 본 연구에서는 문서-단어 매트릭스에서 단어의 제거 기준으로 온라인 고객 리뷰가 유용한 지, 그렇지 않은지를 구분하는 문제에서 단어들이 유용 리뷰 집합과 유용하지 않은 리뷰집합에 중복하여 등장하는 정도를 측정한 중립도를 제시한다. 제시한 중립도를 희소성과 함께 분석에 활용하여 제거할 단어를 선정한 후에 각 분류 알고리즘의 성과를 비교하였다. 최적의 성과를 보이는 중립도를 찾았으며, 희소성과 중립도에 따라 단어를 선택적으로 제거하였다. 실험은 Amazon.com의 'Cellphones & Accessories', 'Movies & TV program', 'Automotive', 'CDs & Vinyl', 'Clothing, Shoes & Jewelry' 제품 분야 고객 리뷰와 사용자들의 리뷰에 대한 평가를 활용하였다. 전체 득표의 수가 4개 이상인 리뷰 중에서 제품 카테고리 별로 유용하다고 판단되는 1,500개의 리뷰와 유용하지 않다고 판단되는 1,500개의 리뷰를 무작위로 추출하여 연구에 사용하였다. 데이터 집합에 따라 정확도 개선 정도가 상이하며, F-measure 기준으로는 두 알고리즘에서 모두 희소성과 중립도에 기반하여 단어를 제거하는 방안이 더 성과가 높았다. 하지만 Information Gain 알고리즘에서는 Recall 기준으로는 5개 제품 카테고리 데이터에서 언제나 희소성만을 기준으로 단어를 제거하는 방안의 성과가 높았으며, SVM에서는 전체 단어를 활용하는 방안이 Precision 기준으로 성과가 더 높았다. 따라서, 활용하는 알고리즘과 분석 목적에 따라서 단어 제거 방안을 고려하는 것이 필요하다.