• Annals of dermatology
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• 제30권6호
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• pp.668-675
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• 2018

Background: Drug survival, defined as the time until discontinuation, is a parameter reflecting real-world therapeutic effectiveness. Few studies have examined the influence of economic factors on the drug survival of biologic agents for psoriasis, particularly in Asian countries. Objective: To determine the drug survival for ustekinumab in real-life settings and investigate the factors affecting drug survival for psoriasis patients in Korea. Methods: We evaluated 98 psoriasis patients who were treated with ustekinumab at a single center. We analyzed the efficacy and drug survival of ustekinumab. Cox proportional hazard analysis and competing risk regression analysis were performed to reveal the factors affecting the drug survival of ustekinumab. Results: The overall mean drug survival was 1,596 days (95% confidence interval [CI], 904~2,288). Among the 39 cessations of ustekinumab treatment, 9 (23.1%) patients discontinued treatment after experiencing satisfactory results. Multivariate Cox proportional hazard analysis revealed that paying on patients' own expense was the major predictor for the discontinuation of ustekinumab (hazard ratio [HR], 9.696; 95% CI, 4.088~22.998). Competing risk regression analysis modeling of discontinuation because of factors other than satisfaction of an event also revealed that ustekinumab treatment at the patient's expense (HR, 4.138; 95% CI, 1.684~10.168) was a predictor of discontinuation rather than satisfaction. Conclusion: The results of our study revealed that the cost of biologics treatment affects the drug survival of ustekinumab and suggested that economic factors affect the drug survival of ustekinumab treatment in Korea.

• Investigative and Clinical Urology
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• 제59권6호
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• pp.376-382
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• 2018

Purpose: The authors performed this study to investigate the risk factors for predicting stent failure and to evaluate its impact on prognosis. Materials and Methods: Between January 2002 and March 2017, we retrospectively reviewed 117 consecutive patients who underwent retrograde ureteral stenting and exchanging at least once every 3 months for malignant ureteral obstruction. The patients were classified according to their pre-stenting chronic kidney disease (CKD) stage. The factors affecting stent failure were analyzed using a logistic regression model. Overall survival (OS) was estimated, and the prognostic significance of each variable was estimated using Cox proportional-hazards regression modeling. Results: Before stenting, 91 patients were CKD stages 1-3 and 26 patients were CKD stages 4-5. These two groups differed significantly only in pre-stenting estimated glomerular filtration rate (eGFR), bilateral obstruction, and pre-stenting pyuria. Among the 117 patients, stent failure occurred in 30 patients (25.6%), and there were no differences between the groups. Pre-stenting pyuria and post-stenting complications were significant predictors of stent failure. There were 79 deaths in total, including 56 in the CKD stages 1-3 group and 23 in the CKD stages 4-5 group. In the multivariate analysis predicting patient OS, pre-stenting eGFR and post-stenting disease progression were significant factors. Conclusions: Internal ureteral stenting was effective for maintaining renal function in malignant ureteral obstruction. However, it did not restore renal function, which is related to the prognosis of the patients. Therefore, to improve patients' renal function and prognosis, patients who require stenting must be quickly recognized and treated.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권8호
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• pp.553-563
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• 2021

Customer value has long been believed to be a direct trigger for increased tourist satisfaction, but as a mediating variable, it still needs to be proven further. This paper aims to examine the causal relationship between research variables, as well as to examine the role of customer value as a mediating variable in the relationship between service quality, brand quality, tourism products, customer value, and tourist satisfaction with tourists' objects. The population is tourists who visit tourist sites/destinations in the Gianyar Regency on the island of Bali, Indonesia, and the sample size is 270 respondents, selected through random sampling. Structural equation modeling (SEM), a multivariate statistical analysis technique, is used to analyze the causal relationships between variables. The results show that the model is accepted, and customer value is proven to be a positive mediating variable. The results also show that service quality, brand quality, and tourism products have an effect on customer value. This provides insight into the practical implications for tourism managers to increase the brand quality of tourist attractions as well as increase the professionalism and quality of tour guide services. This, in turn, will increase customer value and increase tourist satisfaction.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제46권4호
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• pp.509-516
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• 2004

한우 종모우 선발을 위한 유전능력 평가에서 고려되는 형질들 중 이산형 형태로 조사되는 근내지방도의 유전변이가 추정방법에 따라 어느 정도 차이가 있는지 알아보기 위한 모의실험을 실시하였다. 모의실험 자료는 연속변량으로 간주되는 도체중 및 배장근단면적과 근내지방도의 잠재변수를 다변량 정규분포함수에서 생성하였고 근내지방도의 잠재변수를 이용하여 특정 임계값을 중심으로 순서화된 근내지방도 점수로 변화 하였따. 근내지방도의 점수 부여방법으로써 비거세우에서 조사된 근내지방도의 점수 1${\sim}$5점 사이에 정규분포에서 크게 어긋나는 분포특성을 갖도록 자료(DSI)를 생성하였고 또한 한우 거세우에서 현재 조사되고 있는 점수 1${\sim}$7점 사이에 정규 분포에 좀더 접근한 분포특성을 갖는 모의 자료(DS2)를 생성하였다. 분석방법간에 유전변이 추정의 정확도를 알아보기 위하여 1) 생성된 이들 자료를 선형으로 간주하고 다형질 혼합 선형 개체모형에서 REML 분석방법으로 유전변이를 추정하였고 2) 특정 임계치를 중심으로 잠재변수가 존재한다는 가정하에 다형질 임계 개체 혼합모형을 설정하여 Gibbs sampling 방법으로 유전변이를 추정하였다. 여기서 추정된 유전변이(유전력, 유전상관 및 잔차상관)에 대하여 모수와의 차이를 검정함으로써 편의되는 정도를 알아보았다. 모의실험은 각 자료에 대하여 10회 실시하였다. 분석결과, 근내지방도의 유전력 추정치는 DS1에서는 다형질 임계개체혼합모형을 설정하여 Gibbs sampling 방법으로 모수에 대한 사후분포의 평균으로 계산한 결과 참값과 유의적인 차이가 없는 것으로 분석되었다. 반면에 근내지방도를 선형으로 간주하고 다형질 선형 개체혼합모형에 의한 유전력 추정치는 모수보다 매우 낮은 유전력을 보였다(0.500 vs 0.315). 유전상관 추정치는 선형모형에서의 REML 방법 또는 임계모형에서의Gibbs sampling 방법에서 모두 모수와 유의적인 차이가 없는 것으로 분석되었으나 근내지방도의 잔차상관에 있어서 REML 방법으로 분석하였을 경우에 모수보다 낮게 추정되었다. 반면에 범주형 모형에서는 모수와 추정치 간에 유의적인 차이가 없는 것으로 분석되었다. 또한 7개의 범주형으로 조사된 자료(DS2)에서 이들 추정치는 DS1에서와 동일한 경향을 보였는데 그 편의 정도는 다소 적어지는 경향을 보였다. 따라서 이산형으로 조사되는 근내지방도에 대한 유전변이를 추정하기 위해서는 범주형 임계모형이 선형모형 보다 사소 정확한 추정을 할 수 있을 것으로 판단 되었다.

• 원예과학기술지
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• 제32권1호
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• pp.105-114
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• 2014

본 연구에서는 UV-VIS spectrophotometer를 이용한 total carotenoids, flavonoids, phenolics 함량 데이터와 FT-IR 스펙트럼 데이터를 다변량통계분석법을 통하여 기능성 성분 함량이 높은 아프리칸 얌 고속 선발 시스템을 구축하였다. 62개 아프리칸 얌의 total carotenoids 함량은 $0.01-0.91{\mu}g{\cdot}g^{-1}$ dry wt 나타냈다. Total flavonoids와 phenolics 함량은 $12.9-229.0{\mu}g{\cdot}g^{-1}$ dry wt와 $0.29-5.2mg{\cdot}g^{-1}$ dry wt로 각각 나타났다. 아프리칸 얌은 FT-IR 스펙트럼상의 1700-1500, 1500-1300, $1,100-950cm^{-1}$, 부위에서 중요한 스펙트럼 변화가 나타났다. 이 부위는 각각 amide I과 II을 포함하는 아미노산 및 단백질계열의 화합물, phosphodiester group을 포함한 핵산 및 인지질 그리고 단당류나 복합 다당류를 포함하는 carbohydrates 계열의 화합물들의 질적, 양적 정보를 반영하는 부위이다. PCA 분석과 PLS-DA 분석에서 62개 아프리칸 얌은 유연성이 높은 종으로 3개의 그룹을 형성하였다. 아프리칸 얌의 FT-IR 스펙트럼 데이터와 UV-VIS spectrophotometer을 이용한 total carotenoids, flavonoids, phenolics 함량 데이터 간에 PLS regression 분석하였다. Total carotenoids, flavonoids, phenolics 함량 성분의 실측 값과 예측 값간에 상관계수($R^2$)가 각각 0.83, 0.86, 0.72로 나타났다. 이 결과, 아프리칸 얌으로부터 FT-IR 스펙트럼을 이용한 total carotenoids, flavonoids, phenolics 함량 예측이 가능하였다. 본 연구에서 확립된 대사체 수준에서 아프리칸 얌의 유용 기능성 성분 함량 예측 모델링을 통해 품종, 계통의 신속한 선발 수단으로 활용이 가능할 것으로 예상된다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제42권1호
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• pp.60-70
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• 2015

본 연구의 목적은 적외선 분광스펙트럼 데이터를 이용하여 대두 종자내의 지방산 함량을 동시에 예측할 수 있는지 여부를 조사하기 위한 것이다. 총 153종의 대두(Glycine max Merrill) 종자로부터 적외선 분광스펙트럼 및 지방산의 함량을 기체크로마토그라피 분석을 통하여 확인하였다. 적외선 분광스펙트럼 조사결과 대두는 단백질이나 아미노산의 amide bond region ($1,700{\sim}1,500cm^{-1}$), 핵산이나 인지질의 phosphodiester groups ($1,500{\sim}1,300cm^{-1}$) 그리고 탄수화물 등 다당류의 sugar region ($1,200{\sim}1,000cm^{-1}$)에서 계통별로 큰 차이가 이루어짐을 알 수 있었다. 총 29라인의 대두 계통별 시료로부터 지방산 함량을 조사한 결과 총 지방산의 함량은 건조 시료 0.1 g 당 $185.57{\mu}g$에서 $325.9{\mu}g$으로 계통간에 차이가 있었음을 알 수 있었으며 평균 함량은 $244.48{\mu}g$이었다. PLS regression 분석을 이용하여 총 5개 지방산(팔미틱산, 스테아릭산, 올레익산, 리노레익산 그리고 리노레닉산) 함량 예측 calibration models의 실측 검증 결과, 팔미틱산($R^2=0.8002$), 올레익산($R^2=0.8909$) 그리고 리노레익산($R^2=0.815$)은 회귀분석 상관계수가 0.8 이상으로 정확도 높음을 알 수 있었다. 그러나 스테아릭산($R^2=0.4598$)과 리노레닉산($R^2=0.6868$)의 경우 상관계수가 0.7 이하로 상대적으로 예측정확도가 낮음을 알 수 있었다. 본 연구에서 확립된 기술은 지방산의 조성 변환을 통하여 새로운 대두 품종 개발을 위한 계통선발 과정에서 매우 효율적인 수단으로 활용이 가능할 것으로 사료된다. 더 나아가 본 기술은 대두는 물론 대두 유래 농산물이나 식품의 품질 검증 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 자원환경지질
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• 제41권6호
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• pp.657-672
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• 2008

본 연구의 목적은 금산 생활쓰레기 매립장을 대상으로 지하수의 수리지 화학적 특성과 통계분석을 통하여 침출수의 누출원인과 누출경로 및 영향범위를 파악하고, 매립지로부터 발생되는 오염물질인 침출수의 누출이 연구지역의 지하수환경에 미치는 위해요인에 대해 정량적으로 평가하는 것이다. 본 연구를 위해서 수질 검층, 침출수와 지하수 수질 분석 및 통계분석, 그리고 오염물질 이동모델링 기법 등을 이용하였다. 수질검층 결과 침출수 집수정 부근에서 침출수가 주변 대수층으로 누출되고 있었으며, 매립장과 인접한 하류부 관측정의 4-12m 깊이에서 지하수에 대한 침출수의 영향을 확인할 수 있었다. 침출수는 유출 범위는 매립장으로부터 70-100m 내외이며 오염된 지하수에서 전기전도도는 $400-750{\mu}S/cm$를 나타내었다. 주성분분석수행 결과 주성분 1과 2는 각각 침출수과 대수층의 매질 특성을 나타내었다. 주성분분석결과는 또한 침출수의 영향을 받는 지하수의 수질 변화에 의해 나타내어지는 양이온교환반응, 흡착 및 미생물 생분해 같은 자연저감과정을 나타내었다. 지하수 흐름 및 오염물 이동 모델링 결과 지하수는 매립장에서 서쪽으로 계곡을 따라 흐르며, 오염물질은 그에 따라 이동함을 알 수 있었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제45권1호
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• pp.32-38
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• 2007

통계적인 공정 제어 기법을 회분식 공정에 적용하여, 일반적인 회분식 공정의 데이터를 통해 보다 빠르고, 손쉽게 공정의 상태를 진단할 수 있는 시스템을 구현해 보았다. 대표적인 회분식 공정의 하나인 반도체 식각공정과 반회분식 스타이렌-부타디엔 고무 생산 공정의 데이터를 이용하여 공정 변수와 공정의 상태간의 연관 관계를 규명할 수 있는 모델을 수립하였으며, 이 모델의 출력(output) 결과를 이용해 통계적 공정 제어 차트를 구성하고, 시간에 따른 공정의 추이를 분석해 이상을 판별해 보았다. 회분식 공정의 다축(multi-way) 데이터를 두개의 축으로 만드는 펼치기(unfolding) 과정을 거쳤으며, 모델링 방법으로는 Support Vector Regression 및 Partial Least Square 등의 다변량 회귀분석 방법을 이용하였다. 또한 에러차트 및 변수 기여도 차트(variable contribution chart)를 이용해 이상의 세기, 형태 및 이상 데이터에 대한 각 변수들의 기여도를 계산해 보았으며, 그 결과 이상의 발생 유무 및 발생시점 뿐만아니라 이상의 세기 및 원인 까지 진단해 볼 수 있는 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권3호
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• pp.189-211
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• 2005

This paper makes an effort to compare the recently evolved soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) with the traditional hard classification methods based on Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) and Maximum Likelihood Classification (MLC) algorithms in order to achieve appropriate results for mapping, monitoring and preserving valuable coastal wetland ecosystems of southern India using Indian Remote Sensing Satellite (IRS) 1C/1D LISS-III and Landsat-5 Thematic Mapper image data. ISODATA and MLC methods were attempted on these satellite image data to produce maps of 5, 10, 15 and 20 wetland classes for each of three contrast coastal wetland sites, Pitchavaram, Vedaranniyam and Rameswaram. The accuracy of the derived classes was assessed with the simplest descriptive statistic technique called overall accuracy and a discrete multivariate technique called KAPPA accuracy. ISODATA classification resulted in maps with poor accuracy compared to MLC classification that produced maps with improved accuracy. However, there was a systematic decrease in overall accuracy and KAPPA accuracy, when more number of classes was derived from IRS-1C/1D and Landsat-5 TM imagery by ISODATA and MLC. There were two principal factors for the decreased classification accuracy, namely spectral overlapping/confusion and inadequate spatial resolution of the sensors. Compared to the former, the limited instantaneous field of view (IFOV) of these sensors caused occurrence of number of mixture pixels (mixels) in the image and its effect on the classification process was a major problem to deriving accurate wetland cover types, in spite of the increasing spatial resolution of new generation Earth Observation Sensors (EOS). In order to improve the classification accuracy, a soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) was described to calculate the spectral mixture and classify IRS-1C/1D LISS-III and Landsat-5 TM Imagery. This method considered number of reflectance end-members that form the scene spectra, followed by the determination of their nature and finally the decomposition of the spectra into their endmembers. To evaluate the LSMM areal estimates, resulted fractional end-members were compared with normalized difference vegetation index (NDVI), ground truth data, as well as those estimates derived from the traditional hard classifier (MLC). The findings revealed that NDVI values and vegetation fractions were positively correlated ($r^2$= 0.96, 0.95 and 0.92 for Rameswaram, Vedaranniyam and Pitchavaram respectively) and NDVI and soil fraction values were negatively correlated ($r^2$ =0.53, 0.39 and 0.13), indicating the reliability of the sub-pixel classification. Comparing with ground truth data, the precision of LSMM for deriving moisture fraction was 92% and 96% for soil fraction. The LSMM in general would seem well suited to locating small wetland habitats which occurred as sub-pixel inclusions, and to representing continuous gradations between different habitat types.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권2호
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• pp.147-158
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• 1999

지표면에 대한 다양한 정보를 제공해 주는 원격탐사기법은 수 십년 동안 우리의 환경을 관찰하고 이해하는데 중요한 역할을 해왔다. 이러한 원격탐사 자료를 이용하는데 다양한 디지털 영상처리기법이 도입되어 자료에서 관찰되는 여러 가지 특성을 모형화하고 처리하는데 매우 유용하게 활용되어져 왔다. 화소들 간의 공간적 관계를 고려하는 Markov Random Field (MRF) 모형은 텍스처 모델링이나 영상분할 및 분류와 같은 여러 분야에서 많이 이용되는 모형으로 이것에 기초한 다양한 알고리즘이 발표되었다. 보통 원격탐사 자료는 그 크기가 매우 크고 시간적 간격을 두고 변화를 관측해 가는 경우에는 분석해야할 자료의 양이 매우 방대하다. 이러한 자료를 처리하는데 걸리는 시간은 처리해야할 자료의 양과는 비선형적 관계에 있다. 본 논문에서는 MRF를 이용하여 원격탐사 자료를 처리할 때 걸리는 시간을 단축하기 위한 방법론이 연구되었다. 이를 위해 논리적 구조로 영상을 피라미드형태로 감소하는 크기로 분석하는 multiresolution 구조가 고려되었는데 이는 연상의 거시적 특징과 미세한 특징을 효율적으로 분석할 수 있는 방법을 제공해 준다. 영상의 크기가 커질수록 파라미터 추정 또한 복잡하고 많은 시간을 요하게 된다. 본 논문에서는 이를 위해 Bayesian 방법을 이용하여 원격탐사 영상과 같은 크기가 큰 영상의 MRF 모형의 파라미터를 효율적으로 추정할 수 있는 방법에 제안되어 있다.