• 대한토목학회논문집
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• 제37권5호
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• pp.927-940
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• 2017

산사태는 인도네시아에서 오랫동안 피해가 많은 재해로 최근 기후변화와 산지 주위의 무분별한 도시 개발로 인해 위험이 가중되고 있다. 인도네시아 자바지역은 매년 산사태가 빈번하게 발생하고, 인도네시아 인구 절반 이상이 거주하고 있어 그 피해가 크다. 하지만 이러한 위험한 상황에도 불구하고 산사태 위험지역에 매년 거주하는 주민이 증가하고 있어 산사태 위험지역 및 취약지 분석에 대한 기술이 필요한 상황이다. 이에 본 연구는 인도네시아 자바지역을 대상으로 GIS 기반 공간예측모델을 이용하여 산사태 취약성을 평가하고자 한다. 연구지역의 산사태 발생 위치, 지형, 수문, 토양, 토지피복 등의 지형공간정보 자료를 구축하였고, 공간예측모델로는 Weight of Evidence (WoE), 의사결정트리 알고리즘, 인공신경망을 선정하여 산사태 취약지도를 제작하였다. 세 가지 모델은 각각 66.95%, 67.04%, 69.67%의 예측정확도를 보였다. 본 연구의 결과는 향후 인도네시아 산사태 피해 예방 및 산사태 관련 재난관리정책에 중요한 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.4910-4918
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• 2013

본 연구는 급성심근경색환자의 효율적인 재원일수 관리를 위해 재원일수에 대한 중증도 보정 모형을 개발하고자 하였다. 2004-2009년 퇴원손상심층조사 자료에서 주진단이 I21인 급성심근경색환자 6,074명을 추출하였으며, 모형 개발 시 데이터마이닝 기법(다중회귀분석, 의사결정나무, 신경망 기법)을 적용하였다. 개발된 모형들 중에서 의사결정나무 모형이 가장 우수한 모형으로 판정되어 이를 본 연구의 중증도 보정 모형으로 채택하였다. 급성심근경색 환자의 재원일수의 중증도 보정에 영향을 미치는 주요한 요인은 관상동맥우회술 시행유무, 퇴원 시 사망유무, 동반지수 등 이였으며, 병상규모와 의료기관 소재지 별로 중증도 보정 재원일수와 실제 재원일수에 차이가 있었다. 급성심근경색환자의 재원일수 변이를 줄이고 효율적으로 관리하기 위해서는 개발된 모형에 각 의료기관의 자료를 적용하여 중증도를 보정한 후, 차이가 나는 요인을 규명하여 이를 해결하는 활동이 수행되어야 할 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제90권6호
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• pp.725-733
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• 2001

본 연구에서는 안면도 소나무 임지에 대해 임분 내 생장인자들간의 상관관계를 구명하고 이를 기초로 동적 임분생장모델을 구축하였다. 이를 위해 영급이 고루 분포되도록 96개의 표본점을 선정하였고, 각 표본점에서 입목의 흉고직경, 수고를 측정한 후 이를 분석하여 평균흉고직경, 평균수고, 우세목수고, ha당 본수, ha당 단면적, ha당 재적 등을 추정하였다. SAS의 비선형 회귀분석(NLIN) 및 단순선형분석(REG)을 통해 생장인자간의 함수식을 유도하였으며, 이 함수들을 이용하여 관리방법에 따라 임분의 생장 및 수확이 다양하게 예측될 수 있는 동적 임분생장모델을 구축하였다. 다양한 시업주기 및 강도를 적용해 임분의 생장을 예측한 결과, 본 연구에서 구축된 동적 임분생장모델은 일반적인 생장법칙을 잘 나타내고 있어 안면도 소나무임분의 생장 및 수확량 예측에 적합한 것으로 판단되었다. 이러한 동적 임분생장모델은 실제 산림경영에서 다양한 관리방법에 따른 임분의 생장예측을 위하여 이용될 수 있을 것이며, 산림경영계획에 있어 의사결정을 위한 도구로서 이용될 수 있을 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제9권12호
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• pp.115-123
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• 2019

본 연구는 의사결정나무 통계분석법을 톨해 국민건강영양조사 자료를 2차 분석하여 심혈관질환자의 재입원 위험 요인을 확인하는 기초자료를 마련하고자 하였다. 연구대상자는 국민건강영양조사 4-6기 자료대상자 총 65,973명 중 협심증이나 심근경색 진단 병력이 있는 총 1,037명의 성인이며, SPSS window 21 Program을 이용하여 분류 분석 중 CHAID 의사결정나무 방법으로 분석하였다. 뿌리 마디(Root node)는 경제활동상태((χ²=12.063, p=.001), 자식 마디(Child node)는 개인 소득수준(χ²=6.575, p=.031), 최근 1년간 체중 변화(χ²=12.758, p=.001), 거주지역(χ²=4.025, p=.045), 직접흡연(χ²=3.884, p=.049), 교육수준(χ²=9.630, p=.024)으로 확인되었다. 끝마디(Terminal node)는 고혈압(χ²=3.854, p=.050), 당뇨(χ²=6.056, p=.014), 직업형태(χ²=7.799, p=.037)로 분석되었다. 이를 통해 심혈관질환자의 재입원 관리를 위해 다양한 요인의 통합적 접근을 고려한 프로그램의 개발 및 운영이 필요함을 제언한다.

• 한국환경독성학회:학술대회논문집
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• 한국환경독성학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.149-149
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• 2003

To understand environmental paths of the transport and accumulation of endocrine disrupting chemicals (EDCs), a single cell multimedia fate model has been constructed and evaluated. The EDCs of concern were PAHs, Organochlorine Pesticides (OCPs), PCBs, Alkyl phenols, and phthalates. An evaluation model was designed for the multimedia distribution, including air, water, soil, sediment and vegetation. This model was verified using reported values and via monitoring data. Based on collected data, the distribution trends of EDCs with respect to environmental media were analyzed. Those results have applied to the model for the prediction of the spatial and temporal distribution of EDCs in Seoul. Especially, phenol compound, phthalates, PAHs, PCBs and organochlorine pesticides were estimated and the model was verified. This model was successfully conducted to environmental media, such as air (vapor and suspended particles), soils (forest soil, bare soil, and cement-concrete covered soil), water (dissolved and suspended solids), sediment, trees (deciduous and coniferous). The discrepancies between the model prediction and the measured data are approximately within or near a factor of 10 for the PAHs of three rings through that of six rings, implying that multimedia distribution of the PAHs could be predicted with a factor of 10. Concerning about the air equilibrium may be assumed, a fugacity at steady state is similar in all environmental media. Considering the uncertainties of this model, the use of equilibrium models may be sufficient for assessing chemical fates. In this study, a suggestion was made that modeling and estimation of chemicals in environmental multimedia be rigorously evaluated using the measured flux data. In addition, these data should be obtained, for example, from the precise and standardized inventory of the target chemicals. The model (EDC Seoul) will be refined in an on-going research effort and will be used to support decision-making concerning the management of EDCs.

• 한국항해항만학회지
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• 제36권1호
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• pp.9-14
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• 2012

해적과 테러공격에 의한 해상보안사고는 해상운송이 발생한 이후에 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 기존의 해양사고 조사방법으로 해상보안사고를 조사하고 문제점을 파악하는데 한계가 있으므로 해상보안관리를 위한 분석모델을 개발할 필요가 있다. 이러한 분석모델을 개발하기 위해 해상운송에서 해상보안관리 위협대상을 선박, 화물의 종류, 항만시스템, 인적요소, 정보흐름으로 구분하고, 이에 대한 위험평가기준을 마련하여 해상보안사고 발생가능성 4등급으로 구분하였다. 또한 해상보안관리 관련 이해관계자를 단계별로 구분하여, 국제기구, 각국정부, 해운회사, 선박에서 이루어지고 있는 각종 보안제도들의 동향을 통해 분석모델의 기본틀을 마련하였다. 해상보안관리 관련 단계주체별 이해관계자들이 시행하고 있는 각종 보안제도를 상향식 및 하향식의 의사결정 및 이행방식을 토대로 하여 해상보안관리 분석모델을 개발하였으며, 실제 Petro Ranger호에서 발생한 해상보안사고 사례를 적용하여 유효성을 입증하였다.

• 응용통계연구
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• 제18권2호
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• pp.343-354
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• 2005

데이터 마이닝에서 데이터를 효율적으로 분류하고자 할 때 많이 사용하고 있는 알고리즘을 실제 자료에 적용시켜 분류성능을 비교하였다. 분류자 생성기법으로는 의사결정나무기법 중의 하나인 CART, 배깅과 부스팅 알고리즘을 CART 모형에 결합한 분류자, 그리고 SVM 분류자를 비교하였다. CART는 결과 해석이 쉬운 장점을 가지고 있지만 데이터에 따라 생성된 분류자가 다양하여 불안정하다는 단점을 가지고 있다. 따라서 이러한 CART의 단점을 보완한 배깅 또는 부스팅 알고리즘과의 결합을 통해 분류자를 생성하고 그 성능에 대해 평가하였다. 또한 최근 들어 분류성능을 인정받고 있는 SVM의 분류성능과도 비교?평가하였다. 각 기법에 의한 분류 결과를 가지고 의사결정나무를 형성하여 자료가 가지는 데이터의 특성에 따른 분류 성능을 알아보았다. 그 결과 데이터의 결측치가 없고 관측값의 수가 적은 경우는 SVM의 분류성능이 뛰어남을 알 수 있었고, 관측값의 수가 많을 때에는 부스팅 알고리즘의 분류성능이 뛰어났으며, 데이터의 결측치가 존재하는 경우는 배깅의 분류성능이 뛰어남을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제24권3호
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• pp.535-546
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• 2011

본 연구는 겨울철 남한지역 황사출현일수에 대한 이 범주 계절예측모형 개발을 목적으로 수행되었다. 최근 31년간 관측된 황사출현일수를 예측량으로 하고, 황사발원지 기상요소(지상기온, 강수량, 강설량, 지상풍속)에 대한 NCEP 재분석자료 예측치와 광역규모 기후지수들을 잠재적 예측인자로 사용하였다. 월별로 구분하여 예측모형을 개발하기 위하여 네 종류 통계모형(중회귀모형, 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무모형, 지지벡터기계)을 각각 적용하였다. 예측모형 평가측도인 정분류율, 탐지확률, 잘못된 경고를 사용하여 모형 비교하고 예측모형을 제안하였다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2001년도 제2회 생물정보 워크샵 (DNA Chip Bioinformatics)
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• pp.165-196
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• 2001

DNA chip 또는 microarray는 다수의 유전자 또는 유전자 조각을 (보통 수천내지 수만 개)칩상에 고정시켜 놓고 DNA hybridization 반응을 이용하여 유전자들의 발현 양상을 분석할 수 있는 기술이다. 이러한 high-throughput기술은 예전에는 생각하지 못했던 여러가지 분자생물학의 문제에 대한 해답을 제시해 줄 수 있을 뿐 만 아니라, 분자수준에서의 질병 진단, 신약 개발, 환경 오염 문제의 해결 등 그 응용 가능성이 무한하다. 이 기술의 실용적인 적용을 위해서는 DNA chip을 제작하기 위한 하드웨어/웻웨어 기술 외에도 이러한 데이터로부터 최대한 유용하고 새로운 지식을 창출하기 위한 bioinformatics 기술이 핵심이라고 할 수 있다. 유전자 발현 패턴을 데이터마이닝하는 문제는 크게 clustering, classification, dependency analysis로 구분할 수 있으며 이러한 기술은 통계학과인공지능 기계학습에 기반을 두고 있다. 주로 사용된 기법으로는 principal component analysis, hierarchical clustering, k-means, self-organizing maps, decision trees, multilayer perceptron neural networks, association rules 등이다. 본 세미나에서는 이러한 기본적인 기계학습 기술 외에 최근에 연구되고 있는 새로운 학습 기술로서 probabilistic graphical model (PGM)을 소개하고 이를 DNA chip 데이터 분석에 응용하는 연구를 살펴본다. PGM은 인공신경망, 그래프 이론, 확률 이론이 결합되어 형성된 기계학습 모델로서 인간 두뇌의 기억과 학습 기작에 기반을 두고 있으며 다른 기계학습 모델과의 큰 차이점 중의 하나는 generative model이라는 것이다. 즉 일단 모델이 만들어지면 이것으로부터 새로운 데이터를 생성할 수 있는 능력이 있어서, 만들어진 모델을 검증하고 이로부터 새로운 사실을 추론해 낼 수 있어 biological data mining 문제에서와 같이 새로운 지식을 발견하는 exploratory analysis에 적합하다. 또한probabilistic graphical model은 기존의 신경망 모델과는 달리 deterministic한의사결정이 아니라 확률에 기반한 soft inference를 하고 학습된 모델로부터 관련된 요인들간의 인과관계(causal relationship) 또는 상호의존관계(dependency)를 분석하기에 적합한 장점이 있다. 군체적인 PGM 모델의 예로서, Bayesian network, nonnegative matrix factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.26-32
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• 2016

자율주행자동차는 운전자의 조작 없이 목표지점까지 스스로 주행환경을 인식하여 운행하는 최첨단 자동차를 말하며 위성항법장치, 센서 등으로 위치를 측정하고 주행환경을 인식, 연산장치로 가감속 차선변경 등 자율주행을 제어한다. 최근, 자동차 산업은 기존 기계공학과 정보통신, 센서, 위성항법 등 첨단기술이 총 집약된 자율주행 자동차로 빠르게 진화중이다. 교통안전 정책과제 분석은 Issue-Tree를 활용하여 분석하였다. Issue-Tree 방법론은 복잡한 문제를 세분화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구로 자율주행자동차 도입에 따른 교통안전 관련 Issue의 해결을 위한 정책과제를 도출하기 위해 사용된다. 교통안전 정책과제를 분석하기 위해는 우선 미래 사회 및 교통여건 변화로부터 Key Word를 도출하고, 이와 연계되는 국내외 도로교통 정책/계획을 확인하여 국내외 도로 교통 정책목표 Key Word를 도출하였다. 도출된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였는데, 이때 Issue-Tree 방법을 통해 체계화하였다.