• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.1-7
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• 2022

이 연구는 119 응급 의료 서비스 팀을 위해 설계된 사전 및 사후 교육 실험을 활용하여 분류 교육 프로그램의 효과를 확인하기 위해 수행되었다. 목적: 이 연구는 분류 교육 프로그램에 참여한 119구급대원이 수행한 분류의 정확성에 대한 분류 교육 프로그램의 효과를 평가하였다. 연구 방법: 본 연구의 대상자는 119구급대원 119명으로, 프리젠테이션으로 구성된 20명의 모의환자가 제시되었다. 자료는 SPSS 21.0을 사용하여 분석하였다. 결과: 119명의 응급의료팀의 분류 정확도가 증가한 것으로 나타났다(p<.001). 그리고 과소 분류는 상당한 감소가 나타났다(p<.001). 또한 과대분류는 감소 되었으나 통계적으로 유의하지 않았다. 결론 : 본 연구에서 얻은 결과는 분류 교육 프로그램이 119구급대원의 다발성 부상 환자 또는 재난 피해자 분류의 정확성을 향상시키는데 효과적임을 보여주었다.

• 응용통계연구
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• 제27권3호
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• pp.357-371
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• 2014

최근 들어 데이터 마이닝의 분류문제에 있어 목표변수의 불균형 문제가 많은 관심을 받고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 이전 연구들은 원 자료에 대하여 데이터 전처리 과정을 실시했는데, 전처리 과정에는 목표변수의 다수계급을 소수계급의 비율에 맞게 조정하는 과소표집법, 소수계급을 복원추출하여 다수계급의 비율에 맞게 조정하는 과대표집법, 소수계급에 K-최근접 이웃 방법 등을 활용하여 과대표집법을 적용 후 다수계급에는 과소표집법을 적용한 하이브리드 기법 등이 있다. 또한 앙상블 기법도 이러한 불균형 데이터의 분류 성능을 높일 수 있다고 알려져 있어, 본 논문에서는 데이터의 전처리 과정과 앙상블 기법을 함께 고려한 여러 모형들을 사용하여, 불균형 자료에 대한 이들모형의 분류성능을 비교평가한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1265-1271
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• 2009

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다. 또한 강우량 및 유출량의 범위에 제한을 받지 않는 강우-유출예측 모형의 개발 및 홍수기로부터 갈수기까지의 보다 넓은 범위의 유출량의 예측에 기여할 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제10권4호
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• pp.98-103
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• 2020

본 연구에서는 KTAS(Korean Triage and Acuity Scale) 결과가 분류를 시행한 주체의 직종에 따른 차이가 있는지를 알아보고자 한다. 2016년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지의 응급의료기관으로 내원한 환자 자료 중, 국가응급진료정보망으로 전송된 자료 총 10,960,359건을 분석하였다. 분류자 직종은 전문의, 전공의, 인턴, 일반의, 간호사, 응급구조사였다. 최초 중증도 분류와 최종 중증도 분류 결과의 일치율은 일반의가 98.9%로 가장 높았고, 인턴이 80.2%로 가장 낮았다. 과대 분류에서는 일반의가 0.6%로 가장 낮았고, 인턴은 16.0%로 가장 높았다. 또한 과소 분류는 전문의와 응급구조사가 0.4%로 가장 낮았고, 인턴이 3.8%로 가장 높았다. 중증도 분류 결과는 직종별 유의미한 차이가 있었다(p<0.001). 중증도 분류는 환자의 예후에 영향을 미치는 요인 중 하나로 직종별, 숙련도에 따라 그 결과가 달라져서는 안 된다. 때문에 정확한 중증도 분류를 위한 분류자의 역량 강화가 필요하다.

• 한국지형학회지
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• 제19권3호
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• pp.1-22
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• 2012

하구의 분류는 크게 지형경관적 특성에 근거한 정성적인 분류와 수괴의 물리적 특성에 근거한 정량적 분류로 구분될 수 있으나, 전자는 하구의 특성을 정량화하기 어려우며 후자는 자료부족으로 인해 폭넓은 적용이 어렵다. 하구의 형태적 수렴 특성은 자료의 획득이 상대적으로 용이하면서도 하구의 조석전파 특성과 연관시킬 수 있어 하구분류 기준으로 사용하기 적합하다. 본 연구는 국내 19개 하구에 대해 하구의 형태적 수렴특성을 이용하여 하구별 특징을 파악하고 분류를 시도한 것이다. 하구의 수심과 너비자료를 이용하여 수심과 너비의 감소율(${\nu}$)과 무차원화된 하구의 길이($y_0$)를 구하고, 1차원 수심적분 운동방정식과 연속방정식으로부터 유도한 전이함수 ${\xi}({\nu},ky)$에 ${\nu}$와 $y_0$을 대입하여 하구별 조위/조석 진폭비와 조위/조류 위상차를 도출하였다. 이 결과를 토대로 19개 하구의 특징을 파악하고 3개 그룹을 구분하였다. 국내 19개 하구는 크게 조위 변동이 조류 변동보다 우세한 제1그룹, 하구와 조류 변동이 조위 변동보다 우세한 제2그룹, 그리고 1그룹과 2그룹의 전이 형태를 갖는 제3그룹 하구로 분류된다. 민감도 분석 결과 하구분류 알고리듬은 하구 길이의 변화에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 하구 길이가 과대 혹은 과소 추정되었을 때 본래의 조위/조류 진폭비는 과소 혹은 과대 추정되며, 본래의 조위/조류 위상차는 과대 혹은 과소 추정된다. 그러므로 형태적 수렴 특성을 이용하여 하구분류를 하고자 할 때는 하구 길이의 적절한 산정이 무엇보다 중요하다. 하구분류 알고리듬은 수심의 변화를 무시하여도 동일한 분류 결과를 주는 것으로 확인되었다. 이는 하구길이의 적절한 산정이 전제될 경우 하구분류 알고리듬이 자료의 제약 없이 대부분의 국내하구에 적용할 수 있음을 의미한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.5492-5500
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• 2015

LDL-콜레스테롤(LDL-C)은 심뇌혈관질환의 주된 교정 가능한 위험인자로서, 정확한 측정값을 임상에 적용하는 것이 중요하다. 하지만 LDL-C의 측정은 실제 측정이 아닌 Friedewald 공식에 의한 계산방법이 널리 이용되고 있다. 본 연구의 목적은 LDL-C의 Friedewald-추정값과 실측값을 비교하고, 두 방법의 LDL-C 위험수준 분류 일치도를 평가하는 것이다. 표본은 국민건강영양조사 2개년(2009년과 2010년)의 공개된 자료에서 추출되었고, 혈액 검사에서 총 콜레스테롤, HDL-콜레스테롤, 직접 측정한 LDL-C, 그리고 중성지방 중 어느 한 결측치도 없는 4,319명을 연구대상으로 하였다. 중성지방 400 mg/dL 미만일 때, Friedewald-추정값과 실측값은 높은 상관관계를 보였고 (r = 0.958, p < 0.001), 위험수준 분류 일치 백분율은 82.7%이었다. 중성지방 수준이 높을수록, 일치 백분율은 낮았다. 중성지방 수준 150 mg/dL 미만, 150-200 mg/dL, 그리고 200-399 mg/dL일 때, 일치 백분율은 각각 85.4%, 78.2%, 그리고 71.4%이었다. Friedewald 공식은 중성지방 농도 150 mg/dL 미만에서는 LDL-C를 과대평가하는 반면, 중성지방 농도 150 mg/dL 이상에서는 과소평가하는 경향이 있었다. 이에 따라 LDL-C 위험수준 분류에 있어 그 범주가 과대평가된 사람은 382명 (9.1%)인 반면, 과소평가된 사람은 348명 (8.3%)이었다. 이러한 결과는 Friedewald-추정값의 LDL-C 과소평가뿐만 아니라, 과대평가도 심각한 문제일 수 있음을 제시한다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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• pp.31-40
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• 1998

본 연구의 목적은 기존의 Cell Transmission(1994, Daganzo) 교통류 이론을 기반으로 동적통행배정 모형을 개발하는 것이다. 이 모형은 동적 O-D 발생모듈, HOV 차선모듈, 분류부 분할모델, 링크비용함수 모듈, 최단경로 탐색 모듈등으로 구성된다. 이 모델에서 적용하는 교통류 모델은 각 링크를 동일한 특성을 가지는 셀로 구분하여 셀내의 진입시간과 진출시간을 계산하여 링크비용을 계산하는데 이것은 비용의 과대·과소 추정을 피할 수 있으며 교통지체 현상을 현실적으로 표현해 줄 수 있는 장점이 있다. 또한 HOV 차선 모듈에 의해 수단별 교통류 진행 및 비용고려가 가능하며 HOV 차선의 평가 및 분석이 가능하다. 기존의 동적통행배정모형은 매 시간대별 출발지에서 균형상태를 추구하는 통행배정기법을 사용하고 있지만 이 모델은 분류되는 노드를 가상의 출발점이라고 가정하여 각 시간대별로 최단경로를 탐색하여 균형상태를 추구해나가는 기법을 적용하고 있다. 각 셀별 차량을 목적지별, 차종별, 대기시간별로 추적하여 진행시키며 분류부에서는 최단경로를 탐색하여 배분된다. 또한 진행하고자 하는 셀의 용량과 현재 셀의 밀도를 고려함으로서 용량제약 하에서의 동적통행배정모형을 적용하고 있다. 이 모형은 고속로의 합류부 및 분류부의 교통특성을 세밀히 분석할 수 있으며, TCS 및 램프미터링과 접목하여 고속도로 운영에 이용될 수 있으며, 고속도로 중·장기적인 계획에 이용될 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제17권3호
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• pp.225-231
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• 1999

위성영상의 통계적 분석에서는 트레이닝을 통하여 추정된 각 클래스의 평균과 분산을 통계적 유사성 결정의 근거로 사용한다. 따라서, 트레이닝 작업의 결과는 전체적인 분류정확도에 큰 영향을 주게 된다. 이상적인 위성영상 데이터의 분포는 정규분포에 근사한 것으로 가정되고 있으나, 실제로는 약간의 밀집도와 편의를 보이며 이러한 분포의 이상이 트레이닝 결과 추정되는 분산뿐만 아니라 분류 결과 자체에도 많은 영향을 준다. 본 연구에서는 트레이닝을 통해 추정된 분산의 특성과 이러한 특성이 화소값의 분포와 어떤 관련이 있는지를 규명하고, 그에 따른 분류결과의 변화에 대해 검토하였고, 분산 과소추정의 영향을 최소화할 수 있는 트레이닝 기법을 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.13-29
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• 2020

자동차는 우리의 일상에 필수재가 된 지 오래지만 자동차 교통사고로 인한 사회적 비용이 국가 예산의 9%를 넘을 정도로 심각하여 이에 대한 국가적인 예방 및 대응 체계 구축이 매우 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분석 기법을 활용하여 차대차 교통사고의 상해 심각도를 정확히 예측할 수 있는 모형을 제시하고자 하였다. 이를 위해 과거 3년간의 전국교통사고 발생 데이터를 토대로, K-최근접 이웃, 로지스틱 회귀분석, 나이브베이즈, 의사결정나무, 앙상블 알고리즘을 적용하여 각 모델의 상해 심각도 분류의 성능을 비교 분석하였다. 특히 이 과정에서 각 상해 심각도 수준 간의 데이터 수에 차이가 있음에 주목하여 표본수가 많은 그룹에 대해서는 과소표본추출을 시행하는 등의 방법을 통해 분류 예측의 정확도를 높일 수 있었고, 분산 분석을 통해 모델의 유의성을 검증하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 추계학술대회논문집; 한국종합전시장, 24 Nov. 1995
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• pp.296-304
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• 1995

환경시험의 일부인 진동시험은 그 결과를 가지고 장비가 실제 운용하기 전에 진동에 대한 내구성이 있는가를 판단할 수 있는 단 하나의 방법이다. 이런 진동시험을 성공적으로 이끌어 정확한 결론에 도달하기 위해서는 아래 두 가지 문제에 대한 해결이 필수적이라고 생각한다. 첫번째는 '실제 상황을 정확히 반영할 수 있는 진동시험수준의 결정이다.' 진동시험수준이 적절하지 못하면 전체적으로나 부분적으로 과대진동시험(Overtest)을 실시하거나, 과소진동시험(Undertest)을 실시할 수 밖에 없고, 이에 따른 결과도 신뢰도가 떨어진다. 예를 들어, 과대진동시험으로 시험장비가 고장나거나, 과소진동시험으로 시험장비에 이상이 없다고 해서 실제 상황에서 이 장비가 진동에 대하여 만족할 만한 내구성을 갖는다고 누구도 말할 수 없기 때문이다. 두번째는 '정해진 진동시험수준을 진동시험기로부터 시험장비에 얼마나 정확히 전달할 수 있는가?'라는 문제이다. 실제로 원하는 진동시험수준을 한치의 오차없이 정확히 시험장비에 가하는 것은 거의 불가능하다. 특히 시험장비가 대형화 되면 될수록 문제는 더 심각하다. 결론적으로 위에 지적한 두가지 문제의 해결이 성공적인 진동시험의 열쇠이며, 또한 시험결과에 대한 신뢰성을 보장받을 수 있는 길이기 때문이다. 이번 논문에서 다루고자 하는 것은 두번째 문제인 진동시험수준의 정확한 전달을 위하여 진동시험기와 시험장비 사이를 연결해 주는 진동시험치구(Test Fixture) 개발에 관한 것이다. 실제 개발한 치구는 미군사규격(Military-Standard)과 보잉사 규격(Boeing specification) 그리고 샌디아사 규격(Sandia Corporation Standard)에 근거하여 분류하는 분류기준표에서 치구 중 가장 큰 부류(500 pounds 이상)에 속는 것으로, 현재 우리나라에서 보유하고 있는 것 중에 용량이 가장 큰 진동시험기에서 진동시험을 준비하고 있는, 체계에 전원을 공급하는 대형장비의 치구이다. 또한 실 진동시험을 실시하기 전의 모달시험과 예비시험 그리고 실 시험결과를 기술하므로써 제작된 치구의 실험적 평가를 하고자 한다.