In the present work, a simple and refined shear deformation theory is used to analyze the effect of visco-elastic foundation on the buckling response of exponentially-gradient sandwich plates under various boundary conditions. The proposed theory includes indeterminate integral variables kinematic with only four generalized parameters, in which no shear correction factor is used. The visco-Pasternak's foundation is taken into account by adding the influence of damping to the usual foundation model which characterized by the linear Winkler's modulus and Pasternak's foundation modulus. The four governing equations for FGM sandwich plates are derived by employing principle of virtual work. To solve the buckling problem, Galerkin's approach is utilized for FGM sandwich plates for various boundary conditions. The analytical solutions for critical buckling loads of several types of powerly graded sandwich plates resting on visco-Pasternak foundations under various boundary conditions are presented. Some numerical results are presented to indicate the effects of inhomogeneity parameter, elastic foundation type, and damping coefficient of the foundation, on the critical buckling loads.
본 논문은 보험 손실 추정을 위한 회귀 설정에서 다양한 분포 가정의 성능을 실제 데이터를 사용하여 비교 분석합니다. 감마 분포는 일반적으로 보험의 손실 분포의 비대칭성을 처리하는 데 사용됩니다. 그러나 최근 연구는 보험자료의 분석에 있어서 손실 분포의 두꺼운 꼬리의 중요성을 강조합니다. 실제 주택 화재 보험 데이터 분석을 통해 우리는 회귀 방법에서 다양한 분포 가정의 효과를 비교합니다. 우리의 결과는 보험손실에 대한 분포 가정의 선택이 "초과 손해 보험" 및 "한도 보험"을 포함한 다양한 보험 상품의 보험료 결정에 중요하다는 것을 보여줍니다. 또한 주택 화재 보험의 통계적 모형설정에 있어서 실제 고려 사항에 대해 논의합니다.
Background: Shift work is known to cause changes in the circadian rhythm of the human body and adversely affect not only physical health but also mental health. Some studies have demonstrated the correlation between shift work and thyroid stimulating hormone (TSH), a hormone that changes according to the diurnal rhythm, but few studies have reported the different TSH levels according to the shift work type. This study aimed to investigate changes in TSH according to the shift work type. Methods: This study included 1,318 female workers who had a medical checkup at a university hospital in Changwon from 2015 to 2019. Shift work types were classified as non-shift work, regular 2 shifts, and irregular three shifts, and a TSH ≥ 4.2 mIU/L was defined as abnormal. A general linear model (GLM) was used to compare the TSH levels and the risk of subclinical hypothyroidism in each year, and a binary logistic analysis was performed using a generalized estimation equation (GEE) to compare the risk of subclinical hypothyroidism over the 5-year period. Results: Of the 1,318 participants included in this study, 363, 711, and 244 were non-shift, two-shift, and irregular three-shift workers, respectively. In the GEE analysis, after adjusting for age, body mass index, smoking, and alcohol consumption, the odds ratios (ORs) were 1.81 (95% confidence interval [CI]: 1.15-2.86; p = 0.011) in 2 shifts and 2.02 (95% CI: 1.23-3.32; p = 0.006) in irregular three shifts, compared to non-shift. Conclusions: Our results showed that shift work had a higher risk of subclinical hypothyroidism than non-shift work and that there was a significant difference in the risk of subclinical hypothyroidism according to the shift work type. These findings suggest that the shift work type can be considered in future thyroid function tests and evaluations.
Objectives: The aim of the current study was to evaluate the effect of polishing systems and surface sealant on the color stability and whiteness index of single-shade resin composites after staining and bleaching. Materials and Methods: Three single-shade (Omnichroma, Charisma Diamond One, Zenchroma) and one multi-shade (Filtek Z250) materials were tested. From each resin composite, 40 specimens were prepared. The specimens were divided into 4 subgroups (n = 10) according to the surface treatments: 1-step polishing, 1-step + Biscover LV, 2-step polishing, and 2-step polishing + Biscover LV. Color differences (ΔE00) were calculated after being immersed in the coffee solution for 12 days. After the staining, the specimens were immersed in a whitening mouthrinse (Crest-3D White) for 12 hours. Whiteness index differences (ΔWID = WID after staining - WID after bleaching) values were recorded. The generalized linear model was used for analysis (p< 0.05). Results: The lowest and highest ΔE00 values were found for Zenchroma and Charisma Diamond One respectively. Sealed groups indicated higher ΔE00 values than nonsealed groups with significant differences (p = 0.008). The lowest and highest ΔWID values were found for Zenchroma and Charisma Diamond One respectively. Sealed groups indicated lower ΔWID values than nonsealed groups with significant differences (p = 0.022). Conclusions: The use of surface sealant increased the discoloration and showed less whiteness change in resin materials. When the 1-step was compared with the 2-step polishing, the effects on the color stability and whiteness index values of the resin materials were similar.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.587-598
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2016
각종 선거를 앞두고 여러 여론조사 기관들은 다양한 방법으로 선거 결과를 예측한다. 조사를 통한 선거 예측을 수행하는 데 있어서 발생할 수 있는 문제점 중 하나는 무응답이며 무응답 대체 방법에 따라 예측 결과는 완전히 다른 결과를 생산해 낼 수 있다. 본 연구에서는 무응답 대체의 방법으로 모형을 기반으로 한 대체 방법에 대하여 연구하였다. 특히, 최대 우도 추정 방법을 적용했을 때 무시할 수 없는 무응답 (non-ignorable non-response) 체계 하에서 발생할 수 있는 변방 값 문제를 해결하기 위해 Wei와 Tanner (1990)가 제안한 Monte Carlo EM 알고리즘을 적용하였다. 모의 실험을 통하여 MCEM 방법과 기존의 최대 우도 추정 방법, 베이지안 추정 방법 사이의 비교 연구를 진행하였고 그 결과 MCEM 방법이 기존 방법들에 대한 대안 방법으로 이용될 수 있음을 보였다. 또한 2012년에 시행된 제18대 대통령 선거 당일의 출구조사 자료를 적용하여 실증 분석을 수행하였다. 예측 결과를 비교하기 위해 Bautista 등 (2007)이 제안한 MWPE (modified within precinct error)를 이용하였다.
최근 경륜은 2015년도 기준, 5백만 명 이상의 많은 사람들이 참여하고 2조를 넘어선 매출을 발생시키는 대중적인 레저스포츠로서 자리 잡고 있다. 본 연구의 목적은 다양한 통계적 분석기법을 사용하여 경륜경기의 순위를 예측하고, 순위에 유의한 영향을 미치는 변수들을 파악하는 데에 있다. 다양한 Classification 방법과 Regression 방법들을 적용하여 순위예측모형을 만들고 비교분석하였다. 대부분의 모형에서 공통적으로 선택된 변수들을 살펴보면, 등급이 강급될수록, 종합득점이 높을수록 순위가 높아지며 반대로 등급이 승급될수록, 번호 4번을 부여받을수록 그리고 최근성적의 순위가 낮을수록 순위가 낮아지는 것을 알 수 있었다. 또한, 선수의 실력과 관련된 연속형 변수들을 각 경기별로 평균값을 빼서 보정한 자료와 원자료를 사용하여 모형을 적합시킨 결과 모든 모형에서 보정된 자료를 사용하였을 때 더 낮은 오분류율을 보였다. 마지막으로 분석에 사용하지 않은 최근 한 달 경기결과를 예측해서 베팅했을 때 모든 경우에 예측률은 높았지만 큰 이익을 거두지 못했는데 그 이유는 낮은 배당률을 가진 경기의 결과만을 잘 예측했기 때문이다.
최근에 수문시계열로부터 저차원의 비선형 거동을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 우수한 상태-공간 재구성 능력을 갖는 비선형 예측모형을 구성하여 Great Salt Lake(GSL) Volume에 적용하였다. SVM은 Kernel 함수로부터 유도된 고차원의 특성공간 안에서 선형함수의 가상공간을 이용하는 Machine Learning 방법론이다. 또한 SVM은 훈련자료로부터 얻어지는 평균제곱오차가 아닌 일반화된 오차를 최소화함으로써 상대적으로 기존 방법에 비해 적은 수의 매개변수와 과적합(over fitting)을 피하면서 비선형 함수의 최적화가 가능하다. 본 연구에서 제시한 SVM 회귀분석의 적용성은 미국의 GSL의 2주 간격 Volume을 대상으로 검토하였다. SVM을 이용한 비선형 예측모형은 GSL Volume의 2주(1-Step), 8주(4-Step)와 반복예측(Iterated Prediction, 121-Step)까지 적용되었다. 본 연구에서는 극치사상 즉, 급격한 감소 및 증가 구간을 예측하는데 있어서 훈련구간과 예측구간을 구분하여 모형의 신뢰성을 평가하였다. 예측결과SVM은 훈련자료로부터 적은 수의 관측치를 이용하여 동역학적 거동을 추출할 수 있었으며 실제 관측자료와 거의 유사한 예측이 가능함을 통계적 지표로 확인할 수 있었다. 따라서 비선형 수문시계열의 단기 예측을 위한 모형으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.
Han, Kyu-Tae;Kim, Sun Jung;Park, Eun-Cheol;Yoo, Ki-Bong;Kwon, Jeoung A;Kim, Tae Hyun
Journal of Hospice and Palliative Care
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제18권2호
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pp.128-135
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2015
목적: 2006년부터 가정산소치료 서비스에 대해 보장을 시작함에 따라, 기준에 부합하는 사람들은 가정산소 서비스이용에 대해 20%의 본인부담만을 지출하게 되었다. 이 같은 제도의 도입은 환자의 가정산소치료 서비스에 대한 부담을 경감시키게 됨에 따라 주요 이용자인 만성 폐쇄성 폐질환 환자들에게 긍정적인 효과를 미쳤을 것으로 예상된다. 하지만, 제도 도입 후 가정산소치료 서비스 제도의 효과에 대한 연구가 많지 않았고, 실증적 근거자료 또한 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구는 제도 도입 후, 가정산소치료 서비스가 만성 폐쇄성 폐질환 환자들의 상태에 긍정적 영향을 미쳤는지를 알아보고자 한다. 방법: 만성폐쇄성 폐질환으로 2007년부터 2012년까지 병원을 방문한 사람(N=10,798)의 청구데이터를 분석에 이용하였으며, 가정산소치료 서비스 제도 적용의 기준인 호흡기장애등급에 따라 분포의 차이를 설명하기 위해 ${\chi}^2$ test을 하였다. 또한, 가정산소치료 서비스 이용에 대한 요인을 알아보고자 Multiple Logistic Regression Analysis을 하였으며, 가정산소치료 서비스 이용이 호흡기장애등급의 변화에 어떠한 영향을 주었는지 알아보고자 Generalized Linear Mixed Model 분석을 하였다. 결과: 분석대상 중 호흡기장애등급 1등급에 속하는 대상은 2,490명이었으며, 2/3등급에 속하는 대상은 8,308명이었다. 가정산소치료 서비스 이용에 대해서는 호흡기 장애등급 3등급이 1 또는 2등급에 비해 적게 이용하였다(OR: 0.33, 95% CI: 0.30~0.37). 또한, 가정산소치료를 이용함에 따라 환자의 상태의 변화에 대해 분석한 결과, 가정산소치료 이용자는 미이용자에 비해 상태의 완화 또는 유지에 대해 높은 값을 보였다(OR: 1.41, 95% CI: 1.23~1.61). 결론: 가정산소치료 서비스 이용은 만성 폐쇄성 폐질환 환자의 상태 악화방지에 대해서 긍정적인 영향을 준다.
이더넷 클러스터에서 그 분산처리 규모를 확장하려면 스위치 당 최대포트 수(현재 48포트)에 의해 물리적 제약을 받는다. 본 연구에서는 MPI기반 이더넷 클러스터에서 일반화 허프변환(generalized Hough transform: GHT)의 분산처리 규모를 확장하기 위해 다수의 이더넷 스위치들로 다중 클러스터를 구현하고, 확장에 따른 통신 부담을 병렬분산 시간분석 모델 및 통신성능 모델로 분석한 후 고속화 구현하였다. 다중 클러스터 분산처리환경에서 가능한 작업분할 정책들에 대해 평가하고, 허프공간 누산기 배열분할(accumulator array partitioning: AAP)정책을 수정 적용하여 노드간의 통신회수와 통신시간을 최소화하였고, 노드 수의 증가에 따라 AAP 정책의 분할 데이터 범위를 크게 하고 그에 부합하는 부하균형 알고리즘도 구현하였다. 단일링크 병목을 갖는 클러스터간(intercluster) 통신지연을 최대한 줄이기 위하여 일감 분배에는 선형 파이프라인 방송을 사용하고, 작은 결과 메시지들의 수합(gathering)에는 선형 플랫트리(flat tree)를 사용함으로써 총체적으로 계산과 통신을 최대한 시간 중첩시켰다. 제안한 병렬분산 GHT를 이더넷 다중 클러스터 상에서 그 성능을 점근해석하고 실험하여, 4개 고속 이더넷 스위치로 128 노드의 MPI 기반 다중 클러스터를 구현하여 거의 선형에 가까운 속도제고율(speedup)을 확인하였다.
통계적 모형에서 적절한 변수를 선택하는 것은 회귀분석에서 매우 중요하다. 최근 벌점 함수(예: LASSO 및 SCAD)와 함께 벌점화 가능도를 사용하는 변수 선택 방법들이 선형모형 및 일반화 선형모형과 같은 단순한 통계 모형에서 널리 연구되고 있다. 이러한 방법들의 주요 장점은 중요한 변수를 선택하고 동시에 회귀계수를 추정하는 것이다. 그러므로 이 방법들은 0으로 회귀계수를 추정함으로써 중요하지 않은 변수를 삭제한다. 이 논문에서는 콕스 비례 위험 모형의 한 확장인 준 모수적 프레일티 모형에서 벌점화된 다단계 가능도(h-likelihood; HL)를 기반으로 적절한 변수를 선택하는 방법을 연구한다. 이를 위해 세 가지 벌점 함수 LASSO, SCAD 및 HL을 사용한다. 본 논문에서는 변수선택을 효율적으로 하기 위해 "frailtyHL" R 패키지 (Ha 등, 2012)를 기반으로 하여 새로운 함수를 개발하였다. 개발된 방법의 예증을 위해 전남대 의과대학 병원에서 수집된 유방암 생존자료를 이용하여 세 가지 변수 선택 방법의 결과를 비교하고, 이 변수선택방법들의 상대적 장 단점에 대해 토론한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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