악성 골종양의 치료의 주된 목적은 장기 생존기간을 연장 및 삶의 질적 개선이나, 소아의 경우 골격 성장이 지속되어 종양 치료 후 성장 완료 시 나타나는 하지 부동(leg length discrepancy)이 치료에 있어 중요한 문제 중 하나이다. 성장기 소아의 하지 부동을 치료하기 위해서는 먼저 소아의 정상적인 성장에 대한 정확한 이해가 필요하며, 성장 과정에서의 하지 부동의 정도를 예측하는 것은 이에 대한 수술적 치료의 시기 및 방법의 선택에 있어 필수적이다. 또한 이러한 성장 예측 방법들을 적절히 사용하기 위해서는 지속적인 추시 관찰이 필수적이므로 환아의 부모와의 긴밀한 협조 또한 중요할 것으로 생각된다.
식물성 단백질의 주요 공급원이며 우리나라 전통식품 중의 하나인 두부의 유통기한을 정량적으로 예측할 수 있는 수학적 모델을 개발하고자 온도와 초기균수에 따른 두부 부패세균의 성장 실험 결과를 데이터베이스화하여 이를 바탕으로 균의 성장을 정량적으로 평가할 수 있는 수학적 모델을 개발하였다. 근의 증식 지표인 최대증식속도상수(k), 유도기(LT), 세대시간(GT)은 온도에 지배적인 영향을 받았으며, 초기균수에 따른 유의 적 인 차이 는 없었다(p<0.05). 최대증식속도상수와 온도 및 초기균수의 상관관계를 나타내는 수학적 정량평가모델인 square root model을 이 용하여 두부 부패 세균의 성장을 정량적으로 예측할 수 있는 모델$({\surd}{\kappa}=0.016861(T+6.87095))$을 개발하였으며 실험치와 예측치의 상관계수는0.969이었다. 이 예측 정량평가모델로부터 예측한 최대증식속도상수와 두부의 관능적 부패시 점을 반영 한 Gompertz 변형 모델을 이용하여 두부의 유통기한을 예측할 수 있는 모델$(Spoilage-critrion(hr)=\frac{2{\times}Ln2+Ln[(Nmax/No)-1])}{k}$을 개발하였다
미래 예측의 방법은 기술적 특성 또는 기술적 성능으로 예측이 가능할 수 있다. 그러므로 기술예측은 경제적, 사회적 이익을 산출해 낼 수 있는 전략적 연구 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 기술적 특성으로 미래를 예측하는 방법의 연구를 통하여 미래 시장을 예측하였다. 특별한 제품의 수요 욕구에 따라 시장을 점유하는 시점의 예측을 통해 미래 예측 방법을 연구하였다. 시장수요 예측을 위하여 대표적인 계량적 분석 방법인 연평균성장률(CAGR) 모형, BASS 모형, Logistic 모형, 곰페르츠 성장모형(Gompertz Growth Curve) 등의 비교를 통해 미래시장의 수요예측 모형을 제안하였다. 본 연구는 Rogers의 혁신확산 이론을 접목하여 제품이 시장에 확산되는 시점을 예측하였다. 연구결과로 특별한 제품이 시장을 점유하기 위한 다양한 요인들의 확산 시점을 통해 특별한 상품이 미래 시장에서 성숙하는 시점을 예측할 수 있는 방법론을 개발하였다. 그러나 시장을 예측하기 위한 전문가 판단에 대한 오류를 줄이는 것은 한계점이 있다.
도시의 물리적 성장을 분석하기Hl 원격탐사 자료는 매우 유용한 도구를 제공한다 할 수 있다. 도시의 물리적 성장은 도시의 토지이용과 밀접하게 관련되어 있으며 지속 가능한 도시성장을 위하여서는 토지이용을 중심으로 한 성장관리가 필수적이다. 그러나 위성영상을 이용한 도시 토지이용의 분류는 우선 그 기준이 사용자의 관점에 따라 다르고 영상의 해상도 등에 따라 달리 그 기준이 정해질 수 있다. 도시의 성장 분석을 위해서는 다중시기의 위성영상 및 항공사진을 이용하여 토지이용 분류를 수행하고 시기별 토지이용 변화와 양상을 분석함으로써 성장요인을 추출하고 이를 기반으로 향후의 도시 성장을 예측할 수 있는 성장모델 개발이 가능해 진다. 따라서 본 연구에서는 도시성장 예측모델 개발의 전 단계로써 도시의 성장관리를 위해 사용되는 다양한 공간 해상도를 지닌 원격탐사 자료의 국내외 다양한 분류기준의 검토를 통해 토지이용 분류 기준을 도시 성장관리의 측면에서 설정하고자 한다.
TV의 평면화가 세계시장으로 진행된다. PDP TV, LCD TV는 2004년 AV의 경쟁시장을 이끌어 가는데 불가피한 품목이다. '테이프에서 디스크로'-DVD레코더의 성장도 2004년 성장의 열쇠가 될 것이다. DSC(디지털스틸카메라)는 계속 순조로운 성장이 기대되는 일본유럽 미국에서 널리 세계에 보급될 것으로 예측되고 있다. 주요 7품목을 간략히 소개한다.
멸종위기종 개체군의 연령구조를 파악하는 것은 개체군의 변동에 관한 정보를 제공할 수 있기 때문에 중요하다. 본 연구에서는 환경부 멸종위기종 II급과 문화재청 천연기념물로 지정되어 있는 남생이 (Mauremys reevesii)의 등갑에 나타나는 성장선으로 실제 연령을 신뢰성 있게 예측할 수 있는지를 평가하였다. 실험개체는 실 연령이 1-9살인 서울동물원에서 사육하는 100개체였다. 성장선은 중앙 추갑판 네 개와 좌우측 첫 번째 늑갑판에서 측정하였다. 연구결과 실 연령 1-5살까지는 성장선의 수가 실 연령보다 많았으나, 6-9살에는 성장선의 수가 실 연령보다 적었다. 실 연령과 성장선 연령을 비교 평가한 결과 성장선으로 실 연령을 예측하는 것은 6살 이하에서 제한적으로 가능한 것으로 나타났다. 본 연구에서 또한 어린 개체와 암컷 남생이들의 등갑의 길이와 너비를 이용하여 나이를 예측하는 수식을 제공하였으나 연구에 사용한 남생이들의 나이가 실 연령이 어린개체들이 대부분이어서 신뢰성 있는 연령예측은 가능하지 않았다. 종합하면, 등갑에 나타난 성장선을 이용하여 남생이의 실 연령의 예측하는 경우, 성장선 6개 이하는 성장선 수의 최소값을 7개부터는 최대값을 이용하는 것이 가능한 실 연령과의 편차를 줄 일 수 있음을 보여준다. 우리의 연구결과가 비록 제한적이기는 하지만, 국내에서 거북류의 성장선의 수를 이용하여 실 연령을 예측한 첫 번째 연구로, 야외에서 멸종위기종인 남생이의 연령을 평가할 때 유용하게 사용될 것으로 판단된다.
최근 수산 자원의 고갈에 따른 육상 양식장에서의 '기르는 어업'에 의한 생산성 향상에 대한 기대가 크게 고조되고 있다. 육상 양식장의 경우, 해상 환경과 달리 환경 및 양성 요소에 대한 제어와 관리가 용이하며, 출하 계획에 따른 생산량 조정이 가능한 이점이 있다. 반면, 자연 환경에서와 달리 어류 성장을 위한 인위적인 관리가 필요하기 때문에 운영에 따른 비용이 크게 증가할 수 있는 단점이 있다. 따라서, 계획된 목표 출하량에 맞추어 효율적으로 양식장을 운영함으로써 이윤 극대화를 추구할 수 있다. 이러한 효율적인 양식장 운영 및 어류 양성을 위해서는 대상 어종에 따른 정확한 성장 예측 모델이 반드시 요구된다. 현재까지 대부분의 성장 예측 모델은 양식장 수집 데이터를 활용하여 통계적 분석 기반의 수치 해석적인 결과들이 주를 이룬다. 본 논문에서는 기존의 통계적 관점에 의한 성장 예측 모델이 가질 수 있는 데이터 확보의 어려움 및 낮은 정확도에 대한 정량적 수치를 제공하기 어려운 단점을 극복하기 위해 확률적 관점에서의 성장 예측 모델을 제시한다. 확률적 접근을 위하여 양성에 가장 중요한 요소인 수온을 기반으로 한 가우시안 프로세스 회귀 방식을 도입하여 모델링을 수행한다. 이를 통해, 특정 시점에서의 성장 예측값에 대한 평균치와 해당 값에 대한 신뢰구간을 동시에 제공함으로써 보다 효율적인 양식장 운영을 위한 참고 수치를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
중장기 수요예측을 위해 자주 사용되는 방법으로 확산모형과 성장곡선모형을 들 수 있다. 본 논문에서는 이들 방법론의 성격 및 실제 적용에 있어 모수추정에 따른 문제점들을 살펴보고, 모수추정을 효율적으로 수행하기 위한 전략을 제시한다. 또한 실제 자료에 각 방법론들을 적용하여 예측결과를 비교한다.
소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 소프트웨어 신뢰도를 정량적으로 평가하기 위해서 사용되며 고장 데이터를 사용해서 소프트웨어 출시일 또는 추가 테스트 노력을 결정하기 위해서도 사용된다. 특정 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 모든 소프트웨어에 사용할 수 없기 때문에 평가 대상 소프트웨어에 가장 잘 맞는 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 선택하는 것이 중요한 이슈가 되었다. 기존 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법은 수집된 고장 데이터에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델의 적합도만을 평가하며 앞으로 발생할 고장 예측의 정확도는 고려하지 않는다. 이 논문에서는 고장 데이터의 트렌드와 고장 예측능력을 반영한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법을 제안한다. 연구의 타당성을 보이기 위하여 실험을 통해서 기존 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법의 문제점을 확인하고 이 논문에서 제안하는 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법을 사용하면 기존 방법에 비해 더 정확한 고장 예측을 하는 신뢰도 모델을 선택할 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 Lasso Regression을 기반으로 하여 지역 경제 성장과 비만율을 예측한다. 연구는 3단계로 나누어 진행된다. 우선 지역성장을 대변할 수 있는 가상의 GDP 수치를 구한다. 그 다음 가상의 GDP 수치와 비만율 데이터를 이용하여 학습모델을 만든다. 마지막으로 이전의 데이터를 이용하여 앞으로의 성장을 예측하고 학습모델에 적용하여 비만율을 예측한다. 본 연구의 데이터는 학습데이터와 실험데이터를 구성된다. 학습데이터로는 국내의 8도 중 하나인 강원도의 데이터를 이용하며 실험데이터로는 강릉과 원주의 데이터를 이용한다. 평가 비교 대상으로는 과거의 흐름을 반영하는 최소자승법 예측기법을 선정하여 비교한다. 연구 결과 강릉의 경우 비교 데이터와의 오차율 평균은 1.22%로 큰 차이가 없음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 제안하는 방법이 과거의 흐름을 기반으로 작성됨을 알 수 있다. 하지만 단순히 과거의 흐름만을 통해 예측하는 것은 여러 요소가 복합적으로 작용하는 비만율 예측에 알맞지 않기 때문에 본 연구 방법이 유의미하다고 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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