• 제목/요약/키워드: life- time prediction

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데이터 마이닝 기법을 이용한 차량용 반도체의 불량률 예측 연구 (Prediction of field failure rate using data mining in the Automotive semiconductor)

  • 윤경식;정희운;박승범
    • 기술혁신연구
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    • 제26권3호
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    • pp.37-68
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    • 2018
  • 본 논문에서는 차량용 반도체가 제품 출하 후 사용 환경에 따라 발생되는 불량률을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 20세기 이후 가장 보편적인 이동수단인 자동차는 전자 컨트롤 장치와 자동차용 반도체의 사용량이 급격히 증가하면서 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 자동차용 반도체는 차량용 전자 컨트롤 장치 중 핵심 부품으로 소비자들에게 안정성, 연료 사용의 효율성, 운전의 안정감을 제공하기 위해 사용되고 있다. 자동차용 반도체는 가솔린엔진, 디젤 엔진, 전기 모터를 컨트롤하는 기술, 헤드업 디스플레이, 차선 유지 시스템 등 많은 부분에 적용되고 있다. 이와 같이 반도체는 자동차를 구성하는 거의 모든 전자 컨트롤 장치에 적용되고 있으며 기계적인 장치를 단순히 조합한 이상의 효과를 만들어 내고 있다. 자동차용 반도체는 10년 이상의 자동차 사용 기간을 고려하여 높은 신뢰성, 내구성, 장기공급 등의 특성을 요구하고 있다. 자동차용 반도체의 신뢰성은 자동차의 안전성과 직접적으로 연결되기 때문이다. 반도체업계에서는 JEDEC과 AEC 등의 산업 표준 규격을 이용하여 자동차용 반도체의 신뢰성을 평가하고 있다. 또한 자동차 산업에서 표준으로 제시한 신뢰성 실험 방법과 그 결과를 이용하여 개발 초기 단계 및 제품 양산 초기단계에서 제품의 수명을 예측 하고 있다. 하지만 고객의 다양한 사용 조건 및 사용 시간 등 여러 변수들에 의해 발생되는 불량률을 예측하는 데는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 학계와 산업계에서 많은 연구가 있어왔다. 그 중 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 다수의 반도체 분야에서 진행되고 있지만, 아직 자동차용 반도체에 대한 적용 및 연구는 미비한 상태이다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 반도체 조립(Assembly)과 패키지 테스트(Package test) 공정 중 발생 된 데이터들간의 연관성을 규명하고, 고객 불량 데이터를 이용하여 잠재 불량률 예측에 적합한 데이터 마이닝 기법을 검증하였다.

토양 수리학적 함수를 이용한 불포화 수리전도도로부터 공극크기분포의 모사 (The Simulation of Pore Size Distribution from Unsaturated Hydraulic Conductivity Data Using the Hydraulic Functions)

  • 윤영만;김정규;신국식
    • 한국토양비료학회지
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    • 제43권4호
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    • pp.407-414
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    • 2010
  • 토양의 공극 크기별 분포는 토양중 수분의 함량과 수분퍼텐셜의 관계를 나타내는 토양수분특성 자료로부터 계산된다. 그러나 기존의 토양수분특성 측정방법들은 교란된 토양을 이용하거나 코어시료를 채취한다 하여도 동역학적으로 변화하는 현장 토양 공극분포를 반영하는 데는 많은 어려움이 있었다. 또한 이러한 토양수분특성 자료를 얻기 위해서는 많은 시간과 노력이 요구되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 교란되지 않은 현장 토양에서 측정한 불포화 수리전도도 자료로부터 토양의 공극 크기별 분포 곡선을 추정하는 이론적 체계를 제시하고자 하였다. 이를 위해 Brooks-Corey와 van Genuchten의 수리학적 모델을 이용하여 토양의 불포화 수리전도도 자료로부터 공극의 크기별 분포를 추정하는 이론적 모델을 전개하였으며, 이러한 이론적 모델에 근거하여 Brooks-Corey와 van Genuchten의 soil parameter들의 변화에 따른 불포화수리전도도와 공극 크기별 분포곡선의 모사하였다. 공극크기별 분포곡선의 모사는 토성별 불포화수리전도도 곡선의 scaling factor 역할을 하는 $K_s$를 1.0 cm $h^{-1}$로 설정하고, 수리학적 모델별로 일정한 경계조건 (Brooks-Corey soil parameters, ${\alpha}_{BC}=1-5L^{-1}$, b = 1 - 10; van Genuchten soil parameters, ${\alpha}_{VG}=0.001-1.0L^{-1}$, m = 0.1 - 0.9)에서 수행하였다. Brooks-Corey 모델을 이용한 공극 크기별 분포곡선의 모사에서는 parameter b가 공극분포곡선의 형태에 영향을 주었으며, ${\alpha}_{BC}$는 공극분포곡선의 민감도에 영향을 주었다. 또 van Genuchten 모델을 이용한 공극 크기별 분포곡선의 모사에서는 ${\alpha}_{VG}$가 scaling factor의 역할을 하였으며, parameter m은 공극분포곡선의 형태에 영향을 주었다. 따라서 경계조건 안에서 불포화 수리전도도 자료로부터 공극의 크기별 분포 모사가 가능하였으며, 토양 parameter들이 토성, 입자분포 등의 물리적 특성을 잘 반영하는 경우 이론적으로 현장 토양의 공극 크기별 분포의 추정이 가능할 것으로 판단되었다.

기계학습을 활용한 특허수명 예측 및 영향요인 분석 (Prediction of patent lifespan and analysis of influencing factors using machine learning)

  • 김용우;김민구;김영민
    • 지능정보연구
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    • 제28권2호
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    • pp.147-170
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    • 2022
  • 특허의 사적 가치(private value)를 나타내는 특허수명 추정은 오래전부터 연구되었으나 추정과정에서 선형모델에 의존하는 경우가 대부분이었고, 기계학습 방법을 사용하더라도 변수 간 관계에 대한 해석이나 설명이 부족하였다. 본 연구에서는 특허의 생존 기간이 특허의 가치를 대리한다는 기존 연구결과를 바탕으로 특허 등록 이후의 생존 기간(연장횟수) 예측을 통해 특허의 가치를 추정한다. 이를 위해 1996~2017년까지 미국 특허청(USPTO)에 출원하여 등록된 특허 4,033,414개를 수집하였다. 특허수명을 예측하기 위해 기존 연구에서 특허수명에 영향을 미친다고 밝혀진 특허의 특성, 특허의 소유자 특성, 특허의 발명가 특성을 반영할 수 있는 다양한 변수가 사용되었다. 서로 다른 4개의 모델(Ridge Regression, Random Forest, Feed-forward Neural Network, Gradient Boosting Models)을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5-fold Cross Validation으로 초매개변수 조정이 이루어졌다. 이후 생성된 모델의 성능을 평가하고 특허수명을 추정할 수 있는 예측변수의 상대적 중요도를 제시하였다. 또한, 성능이 우수했던 Gradient Boosting Model을 기반으로 Accumulated Local Effects Plot을 제시하여 예측변수와 특허수명 간 관계를 시각적으로 나타내었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 특허의 평가 근거를 제시하기 위하여 Kernal SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 적용하고 특허평가 시스템에의 적용 가능성을 제시한다. 본 연구는 기존에 특허수명을 추정하는 연구에 누적적으로 기여한다는 점 그리고 선형성을 바탕으로 진행된 기존 특허수명 추정 연구들의 한계를 보완하고 복잡한 비선형 관계를 설명가능한 방식으로 제시하였다는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한, 개별 특허의 평가 근거를 도출하는 방법을 소개하고 특허평가 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다는 점에서 실무적 의의가 있다.

트윗 데이터를 활용한 IT 트렌드 분석 (An Analysis of IT Trends Using Tweet Data)

  • 이진백;이충권;차경진
    • 지능정보연구
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    • 제21권1호
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    • pp.143-159
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    • 2015
  • 불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.

사회연결망 분석을 활용한 연관규칙 확장기법 (Extension Method of Association Rules Using Social Network Analysis)

  • 이동원
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.111-126
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    • 2017
  • 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.

본태성 고혈압 환자의 자가간호증진을 위한 자기조절 프로그램 효과 -Orem이론과 Bandura이론의 합성과 검증- (An Effect of the Self-Regulation Program for Hypertensives -Synthesis & testing of Orem and Bandura's theory-)

  • 박영임;홍여신
    • 지역사회간호학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.109-129
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    • 1994
  • Chronic health problems has become a major concern and challenge to the health care professionals today. Especially hypertension, one of the leading primary cause of death in Korea, is a typical chronic disease requiring adequate and continuous management. Though these hypertensives need to maintain desirable health practice by themselves for their life time, many previous studies indicated that most of the essential hypertensives have no specific symptoms and thus, reluctant to follow appropriate medical regimens causing the condition further aggravated and complicated. Self-care is an essential factor that keeps chronic patients in control of their health and wellness. Thus this study was conducted to identify the effect of the comprehensive self-regulation program as a nursing intervention on the promotion self-care performance and improvement in physical parameters of hypertensives. For this purpose, a one group quasi-experimental research with pre and post test design was used. The subjects of the study was consisted of thirty persons with mild or moderate essential hypertension from two companies in Cheong-ju city. The whole program was carried out from October, 1993 to February, 1994. The self-regulation program was consisted with group education on hypertension and self-care, self-regulation including the blood pressure self-monitoring and recording, recording of daily self-care activities, and encouraging and reinforcing self-efficacy through verbal persuation and enactive attainment. The subjects were asked to measure their own blood pressure by themselves twice per day and to record blood pressure and the daily self-care performance according to the instructions provided during the whole period of 9 weeks. The instruments used for data collection in this study were as follows : 1) Instruments used for measuring the knowledge about hypertension, multiple health locus of control, and perceived benifits and barriers were adapted from previous studies and modified by author to be fit for the subjects. 2) Self-efficacy scale and self-care performance record were developed by the author. 3) Physiological parameters included systolic / diastolic blood pressure, body weight, level of blood cholesterol, and 24hour ambulatory blood pressure. The post-experimental Cronbach's Alpha as the reliability test of scales were 0.703-0.897, an appropriate level of confidence. The effect of the program was analyzed by experimental stages ; the first week, the fifth week, and the ninth week since the experimental imput began. Data were analyzed by the SPSS PC+ program with paired t-test and t-test, repeated measure ANOVA, and pearson's correlation to de termine the effect of program. The results were as follows : 1) After the self-regulation program, scores on knowledge(t=-2.41, p=.011), perceived self-efficacy (F=5.60, p=.001), self-care performance(F=22.31, p=.0001) were significantly higher than those before the program. 2) After the program, both systolic and diastolic blood pressure were significantly lower than those before the program(F=10.89 -13.11, p=.0001). However in 24hour ambulatory blood pressure, systolic mean pressure was nearly significantly lower, but not in diastolic mean pressure. 3) After the program, the body weight was significant decresed(t=5.53, p=.0001), but the blood cholesterol level was not decreased significantly except in those cases with higher cholesterol level. 4) There were significant relationships between changes in self-care performance and diastolic pressure at 1st week (r=.3389, p=.033) and changes in self-care performance and systolic pressure at 9th week(r=.3651, p=.024). 5) There were significant relationship between perceived self-efficacy and self-care performance at 5th week(r=.5313, p=.001) and 9th week (r=.3026, p=.052). 6) After the program, internal health locus of control and perceived benefits did not show significant change, but perceived barriers was significantly lower than those before the program (t=3.57, p=.0001). From the above results, it can be concluded that 1) The self-regulation program is an effective nursing strategy to promote self-care performance of hypertensives and to lower the blood pressure. Thus this program can be recommended in the management of the hypertensives in workplaces and community settings. 2) The synthesis of Orem's self-care theory and Bandura's self-regulation & self-efficacy theory in this study was proved to enhance explanation and prediction of the change of self-care behavior. Thus the result of the study would contribute in development of the self-care theory and an expansion of practice-theory.

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국내 Holstein종 젖소의 생산수준이 젖소의 수익형질에 미치는 효과 (The Impact of Milk Production Level on Profit Traits of Holstein Dairy Cattle in Korea)

  • 도창희;박수훈;조광현;최연호;최태정;박병호;윤호백;이동희
    • Journal of Animal Science and Technology
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    • 제55권5호
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    • pp.343-349
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    • 2013
  • 농협젖소개량사업소가 1983년부터 2011년까지 산유능력검정 사업을 통해 수집한 438,019두의 산유능력검정자료 1,372,050개의 기록과 유대수입과 수익자료를 개체별로 산정하여 젖소의 초기의 생산수준이 수익에 영향하는 효과를 조사하였다. 초기 (1산과 2산)의 산유능력의 중간 그룹에 해당하는 개체들이 가장 축군내에 오래 머무는 것으로 나타났다. 1산 기준에서는 9,000 kg 이상의 그룹들은 전체 산차 평균 3.13 보다 낮게 나타났으며, 생애착유일에서는 7,000 kg 이하의 그룹과 10,000 kg 이상의 고능력우 그룹에서 평균 1,076.8일 보다 낮게 나타났다. 수명관련 형질에서의 변이를 나타내는 표준편차는 생산수준이 높을수록 적게 나타나고 있다. 2산 기준에서는 11,000 kg 이상의 고능력우들이 전체 평균 3.43산 보다 낮게 나타났다. 착유일수는 12,000 kg 이상 그룹에서 각각 1,212.0일로 가장 높았고, 대체적으로 생산수준과 비례하여 저능력우들이 착유일 수가 낮게 나타났다. 초기 (1산과 2산)의 생산수준에 따른 순수익은 생산수준이 높아짐에 따라 모두 증가하고 있다. 낮은 생산수준에서는 2산보다 1산이 오히려 수익을 더 많이 내는 것으로 나타났다. 그러나 높은 단계에서는 순수익이 역전되어 2산에서 높은 수익을 얻고 있다. 이러한 결과들로 미루어 볼 때 생산수준이 낮은 개체들이 생산 능력의 수준에 기인하는 것 보다는 번식 또는 기타 관리의 문제로 도태의 위험에 많이 노출되는 것으로 판단된다. 또한 1산 보다 2산에서 산유량 측정에 의한 개체의 평가가 정확성에서 보다 낮을 확률이 높게 나타내어, 생산수준에 의한 수익의 예측은 2산에서 하는 것이 바람직하다. 1산의 경우는 도태를 하는 것은 바람직하지 않지만, 부득이 도태가 필요하면 제한적으로 7,000 kg 이하의 그룹에 속한 개체들을 도태하여야 한다. 결론적으로 수익함수에 포함되는 모든 요소들에 대하여 개량목표에 반영하여야 하나, 생산수준을 활용, 제한적으로 생애수익을 늘릴 수 있도록 하는 데에 이용 될 수 있다.

소백산맥에 의한 서풍 파동 발생 (The Generation of Westerly Waves by Sobaek Mountains)

  • 김진욱;윤대옥
    • 한국지구과학회지
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    • 제38권1호
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    • pp.24-34
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    • 2017
  • 등학교에서 사용되는 고급지구과학 교과서에서는 서풍이 대규모 산맥을 넘어갈 때 풍하측에 파동이 발생하는 현상을 개략적인 그림으로 제시하여 간략히 이론적으로만 설명하고 있다. 이 현상은 편서풍 파동 현상으로 산을 넘어가는 공기 기둥의 소용돌이도(잠재와도) 보존 이론으로 설명될 수 있다. 그러나 우리나라와 같이 소규모 산맥이 존재하는 지역에서 관측자료를 바탕으로 중규모 편서풍 파동 현상에 대한 사례 연구는 부재하였다. 또한 서풍에 의한 파동이 형성되는 조건인 산맥의 폭과 길이에 따라 서풍의 풍속, 지속시간을 명확히 규정한 선행연구는 미미하다. 따라서 본 연구에서는 우선적으로 소백산맥을 대상으로 근처의 지표 관측소에서 관측한 지역별 상세관측자료를 이용하여 파동이 실제로 형성되는 지 확인하였다. 또한 소백산맥에 의하여 지표 근처에서 서풍 파동이 생성되기 위한 서풍의 최저속도인 임계 속도를 이론적으로 유도하여, 대략 $0.6m\;s^{-1}$의 값을 구하였다. 더 나아가 기상청 2014년 지역예보모델의 4-차원 자료동화 자료를 추가하여 소백산맥 풍하측 서풍 파동 발생의 연중 빈도와 서풍 파동의 진행 발달과정을 고도별로 분석하였다. 발생한 서풍 파동은 meso-${\beta}$ 또는 -${\gamma}$ 규모였다. 파동의 생성 및 소멸은 풍속 또는 풍향과 밀접한 관계가 있으며, 풍속이 감소함에 따라 산맥에 의한 서풍 파동은 점차 소멸되었다. 서풍이 강할수록 상층에 meso-${\beta}$ 규모의 파장을 갖는 와도 생성 비율이 높았다. 분석 범위를 동아시아 권역으로 넓혔을 때 중국 동북부 옌산 산맥에서도 서풍 파동 현상을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 유체지구에 대한 이론과 현상의 이해, 특히 우리나라 산맥에 의해 발생하는 대기의 파동 현상을 실제 관측 자료를 바탕으로 이해를 돕는 교육 자료로 활용될 수 있다.

대기오염물질 농도에 따른 천식 응급환자 수 예측 연구 (A prediction study on the number of emergency patients with ASTHMA according to the concentration of air pollutants)

  • 이한주;지민규;김청원
    • 서비스연구
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    • 제13권1호
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    • pp.63-75
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    • 2023
  • 산업이 발전하면서 대기오염물질에 대한 관심도는 높아졌다. 대기오염물질은 환경오염, 지구 온난화 등 다양한 분야에 영향을 미쳤다. 그 중 환경성 질환은 대기오염물질에 의해 영향을 받은 분야 중 하나이다. 대기오염물질은 분자의 크기가 작아 인체의 피부나 호흡기를 통해 영향을 미칠 수 있다. 이러한 점 때문에 대기오염물질과 환경성 질환에 대한 연구가 다양하게 진행됐다. 환경성 질환의 일환인 천식은 증상이 심해져 천식발작을 일으킬 경우 생명에 위협을 줄 수 있고 성인 천식의 경우 한번 발병을 하면 완치가 어렵다. 천식을 악화시키는 요인에는 황사, 대기오염이 포함된다. 전 세계적으로 천식은 유병률이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 대기오염물질이 천식 환자의 응급실 입원 건수와 어떤 상관관계를 가지는지 연구하고 상관관계가 높은 대기오염물질을 이용하여 미래의 천식 환자 수를 예측했다. 대기오염물질은 아황산가스(SO2), 일산화탄소(CO2), 오존(O3), 이산화질소(NO2)와 미세먼지(PM10) 5가지 대기오염물질의 농도를 이용하고 환경성 질환은 천식 환자의 응급실 입원 건수 데이터를 이용하였다. 대기오염물질과 천식의 응급환자 수에 대한 데이터는 2013년 1월1일 부터 2017년 12월 31일 까지 총 5년 치의 데이터를 이용하였다. 모델은 Informer와 LTSF-Linear의 두 가지 모델을 이용하여 예측을 진행하였고 모델의 성능을 측정하기 위해 MAE, MAPE, RMSE 의 성능지표를 이용했다. 천식의 응급환자 수 예측은 응급환자 수를 포함하여 예측을 진행한 경우와 포함하지 않고 진행한 두 가지 경우 모두 진행하여 결과를 비교했다. 본 논문은 Informer와 LTSF-Linear 모델을 이용한 천식 응급환자 수의 예측에 모델의 성능을 향상 시키는 대기 오염물질을 제시한다.

웹기반 지능형 기술가치평가 시스템에 관한 연구 (A Study on Web-based Technology Valuation System)

  • 성태응;전승표;김상국;박현우
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.23-46
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    • 2017
  • 2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.