Khan, Hafiz Mohammad Rafiqullah;Saxena, Anshul;Rana, Sagar;Ahmed, Nasar Uddin
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권2호
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pp.663-669
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2014
Background: With recent progress in health science administration, a huge amount of data has been collected from thousands of subjects. Statistical and computational techniques are very necessary to understand such data and to make valid scientific conclusions. The purpose of this paper was to develop a statistical probability model and to predict future survival times for male breast cancer patients who were diagnosed in the USA during 1973-2009. Materials and Methods: A random sample of 500 male patients was selected from the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) database. The survival times for the male patients were used to derive the statistical probability model. To measure the goodness of fit tests, the model building criterions: Akaike Information Criteria (AIC), Bayesian Information Criteria (BIC), and Deviance Information Criteria (DIC) were employed. A novel Bayesian method was used to derive the posterior density function for the parameters and the predictive inference for future survival times from the exponentiated Weibull model, assuming that the observed breast cancer survival data follow such type of model. The Markov chain Monte Carlo method was used to determine the inference for the parameters. Results: The summary results of certain demographic and socio-economic variables are reported. It was found that the exponentiated Weibull model fits the male survival data. Statistical inferences of the posterior parameters are presented. Mean predictive survival times, 95% predictive intervals, predictive skewness and kurtosis were obtained. Conclusions: The findings will hopefully be useful in treatment planning, healthcare resource allocation, and may motivate future research on breast cancer related survival issues.
오늘날 많은 비용이 국가 의료보장체계의 유지를 위협하고 있다. 국가 질병 통제 및 방지 센터의 감사체계를 동반한 건강관리 역학성에 대한 연구에도 불구하고, 시간 한계, 표본 한계, 대상 질병 한계에 대한 제약이 여전히 존재하고 있다. 이러한 배경에서, 방대한 양의 전수 데이터를 활용하여, 많은 기술들이 건강의 선제적 예측이나 그 대상 질병을 확장하는 분야에 충분하게 적용되고 있다. 우리는 국민건강보험의 구조적 데이터와 소셜네트워크서비스의 비구조적 데이터를 활용하여 질병을 예측하는 모형을 설계하였다. 이 모형은 건강예보서비스를 제공함으로써, 국민건강을 증진시키고 사회적 혜택을 극대화할 수 있다. 또한, 빅데이터 분석에 근거하여, 건강보험비용의 갑작스러운 증가를 감소시키거나 적시적인 질병발생을 예측할 수도 있다. 관련된 의료 예측 사례를 살펴보았고, 제안된 모형의 검증을 위하여 시범과제를 통한 실험을 수행하였다.
엔지니어링 분야의 병렬 컴퓨터 시스템은 일반적으로 초대형 구조해석이나 항공분야에 많이 적용되어 대형 설계문제의 긴 해석시간을 단축하였다. 슈퍼컴퓨터나 다수의 컴퓨터를 사용하여 해석시간을 단축하는 효과는 다분야통합최적설계의 설계시간을 줄이는데 사용 할 수가 있다. 하지만 기존의 상용 MDO 프레임워크의 다분야통합최적화 설계 프로세스는 해석 프로그램을 순차적으로 호출하는 방식으로 동작하여 설계 해를 도출하는 방식으로 비효율적이다. 본 연구에서는 이런 문제를 해결하기 위해서 병렬 설계 프로세스를 도입하여 수행할 수 있는 MDO 프레임워크를 개발하였다. 개발된 MDO 프레임워크를 검증하기 위해서 수식 문제 및 모터설계 문제와 헬기설계 문제를 적용하여 유효성을 검증하였으며, 설계 해를 도출하기 까지 걸리는 총 설계시간을 혁신적으로 줄임으로써 기존의 MDO 프레임워크에 비해 우수성을 증명하였다.
효모는 엽권의 중요한 서식자이지만, 효모의 분포와 역할을 정확하게 이해하고 있지 못한 형편이다. 2013년 봄과 가을에, 대전시 서구 만년동에 위치한 한밭 수목원에 식재되어 있는 각종 꽃과 과일로부터 효모를 분리하였다. 분리된 효모 집락을 PCR 방법에 의해 26S rDNA의 D1/D2 지역을 증폭하고 염기서열을 결정한 후, BLAST를 이용하여 데이터베이스와 비교하여 효모를 동정하였다. 그 결과 29종의 꽃과 6종의 과일로부터, 14속 31종에 속하는 효모를 57균주를 분리하였다. 그 결과 봄과 가을, 계절에 따라서 같은 수목원에서 분리되는 효모 종에 현저한 차이가 있는 것을 발견하였다.
본 연구는 음악교육 전공 학생들의 교육만족도를 살펴보고, 이를 바탕으로 사범대학이 지향해야 하는 바에 대한 시사점을 도출하고자 한다. 이를 위해 A대학 음악교육 전공 152명을 대상으로 설문을 실시하였으며, SPSS 22 for Windows 프로그램을 사용하여 기술통계분석, 독립표본 t검정, 일원 배치 분산분석, 교차분석을 시행하였다. 연구결과 음악교육 전공 학생들의 성별, 학년, 진로희망, 학생들의 개별 노력에 따라 교육만족도에 유의미한 차이가 있었다. 사범대학은 미래의 인재를 가르치는 교사 양성 기관으로 사회에 큰 영향을 미친다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 사범대학들이 훌륭한 교사를 양성할 수 있도록 기초 자료로서 역할을 하길 기대한다.
정보의 중요성이 더욱 커지는 지식정보사회에서 정보에 대한 접근이 불가능한 것은 아주 치명적 불이익이 된다. 공공도서관이 제공하는 홈페이지 접근에 가장 취약한 계층은 화면 읽기 프로그램과 같이 보조 기기를 사용하는 전맹이나 시각적으로 장애를 가진 이용자들이다. 본 연구는 홈페이지 서비스를 제공하고 있는 567개 일반 공공도서관 중 지역별 도서관수의 10%범주 내에서 62개를 평가 대상도서관으로 선정하였다. 현재 공공도서관 홈페이지는 웹 접근성의 국가 표준 지침이 거의 준수되고 있지 않았고, 시각장애인에 의한 평가에도 접근성이 상당히 저조한 것으로 평가되었다. 본 연구는 웹 콘텐츠 접근에 이중적 불이익을 받고 있는 시각장애인을 위한 공공도서관의 웹 접근성 제고 방안을 인식, 운용, 이해의 용이성과 기술적 진보성 측면에서 제시하였다.
이 논문은 근래 일본 교육개혁에 관한 관심이 뜨거운 상황에서, 고대접속개혁의 핵심인 대학입시 개혁의 배경과 의미, 현장의 반응 등을 면밀히 분석하고자 하는 문제의식에서 작성되었다. 학력검사에서 공통 제1차 학력시험, 그리고 대학입시센터시험과 추천입시 및 AO 입시의 등장 배경과 경과를 살펴보고, 교육재생실행회의와 중앙교육심의회, 그리고 고대접속개혁회의에 이르기까지 교육개혁의 경위를 추적하였다. 이번 개혁의 핵심인 대학입학희망자학력평가 테스트를 세밀하게 분석하고, 한국에서 특히 주목을 끌고 있는 국제 바칼로레아와 대학 입학문제를 검토하였다. 고교교육과 대학교육 개혁의 접속이라는 관점에서 대학입시개혁을 바라보고, 기술식 문항 등 새로운 유형의 평가를 시행할 때 검토할 사항, 그리고 다양한 학생을 포괄할 수 있도록 개혁 구상을 확장할 것을 제언하고, 국제 바칼로레아 도입에 앞서 검토할 사항을 제시하였다.
Main engine failures in ship operations can lead to a major damage in terms of the vessel itself and the financial cost. In this respect, monitoring of a vessel's main engine condition is crucial in ensuring the vessel's performance and reducing the maintenance cost. The collection of a huge amount of vessel operational data in the maritime industry has never been easier with the advent of advanced data collection technologies. Real-time monitoring of the condition of a vessel's main engine has a potential to create significant value in maritime industry. This study presents a case study on the establishment of upper control limit to detect vessel's main engine failures using multivariate control chart. The case study uses sample data of an ocean-going vessel operated by a major marine services company in Korea, collected in the period of 2016.05-2016.07. This study first reviews various main engine-related variables that are considered to affect the condition of the main engine, and then attempts to detect abnormalities and their patterns via multivariate control charts. This study is expected to help to enhance the vessel's availability and provide a basis for a condition-based maintenance that can support proactive management of vessel's main engine in the future.
본 연구는 밀크씨슬 오일을 첨가한 모질 개선 제형제를 제조하여 손상된 모발에 도포하여 모질 개선 효과를 알아보고자 하였다. 밀크씨슬 오일 함량을 0 g, 1 g 2 g, 3 g 으로 다르게 하여 제형제를 제조하였다. 제조한 제형제로 탈색한 시료 모발에 도포 후 열처리와 자연방치를 한 후에 시료 별로 도포 전과 후를 측정하여 비교 분석하였다. 모질 개선 효과를 알기 위해 인장강도, 메틸렌블루를 이용한 흡광도, 광택을 측정하였고 하였다. 모질 개선 효과를 알기위한 인장강도 측정결과는 7레벨과 9레벨 모든 시료의 인장강도가 증가함을 알 수 있었다. 메틸렌블루를 이용한 흡광도 분석결과 도포 전, 후의 변화는 도포 후의 값이 감소함을 알 수 있었다. 광택 측정결과는 모든 시료에서 큰 차이가 없음을 알 수 있었다. 밀크씨슬 오일이 손상된 모발에 모질 개선 효과가 있는 것을 알 수 있었다. 차후 다양한 오일 종류와 연구방법으로 모질개선 연구가 필요하다.
제조 생산공정에는 다양한 센서를 통해 실시간으로 양질의 데이터가 데이터베이스에 축적되고 있다. 이와 함께 통계적으로 접근하기 까다로운 데이터에 대해서 높은 수준의 정확도로 예측모델을 구축할 수 있는 머신러닝이 보급되면서 '4차 산업화 시대'를 맞이하고 있다. 본 논문에서는 이러한 제조업계의 흐름에 따라 업계의 주요 관심사인 제품의 품질특성을 예측하는 머신러닝 모델의 성능을 향상하는 방법을 제시한다. 머신러닝 모델의 성능을 향상하는데 일반적으로 사용되는 샘플 크기의 증가, Hyper-Parameter의 최적화 및 적절한 알고리즘 선택의 효과를 검증한다. 그리고, 새로운 성능향상 방법을 제시하고, 그 효과를 검증해본다. 논문에서 제시한 방법을 통해서 제조업에서는 더욱 향상된 성능의 예측모델을 구축, 품질예측과 관리에 크게 이바지할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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