• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.9 no.10
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• pp.309-316
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• 2020

We predict the mortality of the elderly patients visiting the emergency department who are over 65 years old using Feed Forward Neural Network (FFNN) and Convolutional Neural Network (CNN) respectively. Medical data consist of 99 features including basic information such as sex, age, temperature, and heart rate as well as past history, various blood tests and culture tests, and etc. Among these, we used random forest to select features by measuring the importance of features in the prediction of mortality. As a result, using the top 80 features with high importance is best in the mortality prediction. The performance of the FFNN and CNN is compared by using the selected features for training each neural network. To train CNN with images, we convert medical data to fixed size images. We acquire better results with CNN than with FFNN. With CNN for mortality prediction, F1 score and the AUC for test data are 56.9 and 92.1 respectively.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.255-258
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• 2009

제한된 채널을 통하여 영상을 전송하고자 할 때 한정된 비트량 에서 최적의 화질을 얻기 위한 비트 할당기법은 영상의 부호화 과정에서 중요한 역할을 하며 중요한 연구 과제이다. H.264/AVC 표준안의 비트율 제어 방식은 영상의 복잡도에 따라 최적의 비트를 할당하는 방식을 사용하지만 첫 번째 프레임인 인트라 프레임에 대한 QP 값을 정확히 예측하지 못하는 문제점을 보인다. 비트율 제어에 있어 인트라 프레임의 복잡도를 예측하여 인트라 프레임에 대하여 할당되는 비트량은 인트라 프레임 이후 영상들의 화질에 큰 영향을 미치게 되므로 인트라 프레임의 복잡도를 예측하여 적절한 QP를 결정 하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 실시간 H.264/AVC를 위하여 인트라 모드의 적응적 비트율 제어 기법에 대해 제안한다. 통계적 실험을 통한 인트라 프레임과 인터 프레임과의 선형적 특성을 이용하여 인트라 프레임과 인터 프레임 간의 관계식을 도출한다. 이 관계식을 통하여 인터 프레임 이후에 일어나는 인트라 프레임의 QP 값을 정확하게 예측하는 비트율 제어 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.4-4
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• 2022

낙동강 하구 환경/생태 복원을 위하여 "해수유입"으로 하구환경을 조성하는 사업이 추진되고 있으며, 해수 유입 규모와 빈도에 따른 생태환경변화를 예측하는 연구수요가 증가하고 있는 상황이다. 보다 구체적으로는 단기간의 해수유입에 의한 흐름 및 염분 확산범위 예측과 더불어 보다 장기간의 지형변화, 수질환경 변화, 생태환경 변화 등에 대한 예측이 필요한 상황이다. 그리고 그 예측의 대부분을 수치모델에 크게 의존하고 있는 상황이다. 그러나, 수치모형을 이용한 단기 예측은 가까운 미래에 대한 입력조건을 사용하여야 하기 때문에 입력조건에 대한 불확실성이 포함되고, 환경생태모형의 불확실성에 따른 예측 한계 등으로 인하여 오차가 누적되기 때문에 직접적인 활용에 크게 제한이 따를 수 있다. 또한 운영과정에서 어떤 분산, 편향 오차 등이 지속적으로 발생하는 경우, 모델 예측 결과에 대한 신뢰수준이 크게 감소하기 때문에 모델의 적절한 운영기법이 요구된다. 모델은 관심을 가지는 자연현상에 대한 근사(approximation)이고, 예상하지 못한 오차가 발생할 수 있기 때문에 관측 자료를 이용한 자료동화(data assimilation) 과정이 운영모델에서는 필수적인 부분이다. 이론적인 기반이 탄탄한 유체역학 기반 기상예측의 경우에도, 가용한 모든 지점의 관측 자료를 이용한 자료 동화과정을 통하여 모델 예측 결과를 개선하여 나가는 과정을 포함하여 운영하고 있다. 이 과정이 포함하는 중요한 개념은 수치모델이 가지고 있는 (예측 수준의) 한계를 인정하고, 수치모델에 전적으로 의존하는 것이 아니라 관측 자료를 이용하여 그 한계를 저감하여 나가는 과정이다. 모니터링은 모델의 한계를 알려주는 지표이다. 모델링과 모니터링의 불가피한 상호의존 관계를 의미하는 이 개념은 단기간의 흐름, 염분 확산 예측으로 한정되지 않고, 장기적인 변화가 예상되는 생태환경변화 모델에도 적용이 된다. 즉각적인 변화보다는 장기적인 관점에서 파악하여야 하는 생태학적인 변화는 보다 다양한 인자가 관여하기 때문에 어떤 측면에서는 모델보다는 적절한 빈도와 항목에 대한 관측계획 수립(monitoring design)이 더 중요하다고 할 수 있다. 이론적인 질량보존(mass conservation) 방정식을 기반으로 하는 모델은 다양한 현실적인 인자의 영향을 받기 때문에 모델의 한계를 인정하고, 모니터링 자료를 적극적으로 활용하여 불확실성을 저감하는 접근방식이 요구된다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.10 no.1
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• pp.102-113
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• 2009

When planning and promoting apartment house development project, it is very important to carry on profitability in planning stage through realistic evaluation and analysis about distributability. Especially, the analysis about project feasibility through forecasting the early distribute rate is crucial stage because it could evaluate overall expecting benefit and feasibility of the project. However, researches and studies related with forecasting profitability and distributabilty of construction development project are insufficient. Also there is a big gap of the standard for evaluating early distribute rate between government and individual corporations. So it is necessary to study about the evaluating early distribute rate. In this point, this study aims to present effective evaluating standard(criteria) which is for forecasting profitability and distribute rate through analyzing various factors and weight of apartment house development projects. This study compared and analyzed examples of the real initial rate of private apartment sale based on the government estimated standard. Among estimated index, omitted items and factors to be additionally considered are combined as 33 detail appraisal contents of 4 parts 9 items by allotting them based on the data about priority of all considered factors.

• Journal of Environmental Health Sciences
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• v.27 no.4
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• pp.99-105
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• 2001

도로교통소음은 많은 지역에 산재해 있으며 특히 주도로변에 거주하는 사람들에게 환경과 관련하여 매우 중요하다. 도로교통으로부터 소음수준을 계산하는데 몇가지 다른 방법들이 이용되고 있다. 이 방법들은 계산방법과 그래프식 그리고 컴퓨터 모델링 기술 등이다. 교통과 교통소음의 영향으로부터 소음을 계산하는 간단한 기술의 예측방법은 여기에 나타내었다. 이 TNS (traffic Noise Screening) 방법은 서로 다른 도로유형에 대한 일련의 도로교통소음레벨의 예측그래프로 전개된 것이다. 이 그래프는 Federal Highway Administration (FHWA) STAMINA 2.0을 이용하여 다양한 시나리오에 대한 소음 예측모델을 계산한 결과를 기초하였다. TNS에 도로의 기하학적 형태, 교통량 주행속도 그리고 도로중앙선의 거리등의 데이터를 입력시킨다. TNS 그래프는 소음영향과 연관된 교통소음예측에서 사용하는 경우 교통소음레벨의 계산을 쉽게 한다. 이 TNS 방법은 STAMINA 2.0과 같은 상세 모델링을 대신하지는 못하지만 상세 모델을 필요로 할 때 도움을 주는 도구이다 만약 소음계산들이 중요하거나 또는 시나리오가 보다 복잡하고 부가된다면 보다 상세한 모델링이 수행되어져 스크린 결과들이 나타난다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.1
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• pp.100-105
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• 2011

Needs of intelligent system has risen continuously to solve given problem optimally using learning and reasoning. This system has performed important roles in diverse fields for improving the human-life quality in past, present, and future. So, it is important to analyze the trend of technology forecasting for the intelligent system. In this paper, we propose a patent analysis method for technology forecasting of the intelligent system using objective patent data. To verify our study, we use the patent data applied and registered until now.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.673-676
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• 2006

생명현상을 이해하기 위해서는 단백질의 기능 규명이 이루어져야한다. 단백질 기능 규명을 위한 서열분석 방법은 서열 상동성이 현저히 낮은 경우 단백질 기능 예측이 불가능하고, 과거의 전체적인 단백질 구조 분석을 통한 기능 예측의 문제점이 보고되고 있다. 이 논문에서는 기능상 중요한 의미를 가지고 있는 단백질의 특정하위구조의 기하학적 특징을 추출하여 이 특징과 잔기의 위치와의 관계를 규명하였다. 또한 NaiveBayes, SVM, C4.5의 분류알고리즘을 이용하여 각 알고리즘별 분류성능을 평가하였다. 기능상 중요한 의미를 가지고 있는 특정하위구조를 비교함으로써 모르는 단백질의 기능을 예측할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1299-1301
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• 2015

항공서비스에 있어서 여러 중요한 요소가 있지만 그 가운데 가장 중요한 요소로 운항의 정시성을 들 수 있다. 본 논문에서는 마코프 체인을 이용하여 항공사 및 공항의 정시성을 평가하고 예측하고자 하였다. 실험용 데이터로 선택한 미국 항공운항 데이터를 기상 악화에 따른 도착지연시간을 기준으로 정시성이 우수한 항공사를 제안하는 기능을 테스트하였다. 본 논문에서는 과거의 항공운항 데이터를 활용하여 미래의 운항 지연을 예측할 수 있도록 마코프 체인을 기반으로 한 예측 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.176-176
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• 2021

한반도의 강수를 예측하는 것은 수자원 관리 측면에서 매우 중요하다. 한반도의 강수는 연별 변동 뿐 아니라 계절별로 변동을 갖는다. 우리는 이 중 건기(Dry period)의 가뭄과 그 이후 농번기(3월, 4월)에 영향을 미치는 초겨울(11월, 12월)의 강수를 예측은 수자원 관리에 있어서 중요한 의미를 갖는다. 본 연구에서는 Regularized regression 모형인 Elastic net model을 이용하여 중장기 (7개월 이상)기반으로 초겨울의 강우 예측의 가능성에 대해서 논하고자 한다. 특히, 본 연구에서는 우리나라의 초겨울 강우의 변동이 대서양의 대규모의 대기 순환과 밀접한 관계를 보이는 것을 확인하였으며 이를 논하기 위해서 Sea Surface Temperature (SST) 등의 자료를 사용하여 분석하였다. 이 시간적 지체 효과를 갖고 있는 대기 순환은 Eurasia 지역을 기반으로 횡적인 순환과 관련이 깊은 것으로 파악되었다. 본 연구의 결과는 앞으로 우리나라의 가뭄관리에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.35-36
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• 2017

단백질의 구조가 무질서한 것을 예측하는 문제는 단백질 시퀀스 구조의 비교 시간을 단축할 수 있으며 단백질 구조 분석 영역을 표시할 수 있기 때문에 중요하게 다루어진다. 이 논문에서는 단백질의 무질서한 구조 예측을 신경회로망을 이용하여 해결하고자 하였으며, 시뮬레이션 결과 일반적인 신경회로망 보다 심층신경회로망이 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.