로켓엔진 추력발생용으로 광범위하게 사용되는 액체추진제는 고성능, 대용량의 액체추진제 로켓엔진에서는 필연적으로 고주파 연소불안정의 문제를 수반하며, 이 연소불안정의 정도는 연소성능과 더불어 엔진개발의 성패를 좌우하는 중요한 여건이 된다. 따라서 안정한 로켓의 비행을 보장하기 위해서는 연소불안정의 문제가 선결되어야 한다. 연소불안정의 기본 메커니즘은 연소기에서 발생하는 압력섭동에 반응하여 불안정한 음향에너지를 되먹임하는 연소과정으로 설명된다. 연소불안정 현상이 발견된 이후 실험 및 이론적 접근에 의해 이와 같은 연소불안정 메커니즘 및 예측에 대한 체계적인 연구가 이루어져 왔으며, 현재까지의 다양한 고주파 연소불안정 예측방법 중에서 음향 및 기화 응답함수를 이용하는 방법은 직관적 고찰에 의존하는 단순한 연소모델을 적용하며 주로 음향적 섭동에 의한 연소의 반응을 연소안정성 평가의 파라메터로 사용한다. 이와 같은 음향적인 예측방법은 연소불안정 현상을 이론적으로 전개하므로 경제적으로 각종 설계변수에 대한 연소불안정의 변화를 구분할 수 있는 장점이 있어 성능 및 호환설계와 병행하여 로켓엔진 연소실의 초기 안정성 설계방법으로 주로 사용된다.
세계적으로 기후변화와 관련한 연구가 증가하고 있다. 국내에서도 기후변화에 따른 수문학적 변화에 대한 연구가 주를 이루어 진행되고 있지만 오염부하량 변화에 대한 연구는 미흡하다. 또한 모형을 이용한 기후변화 예측에 있어 SWAT 모형이 주를 이루어 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 기후변화 시나리오인 RCP시나리오 중 RCP 4.5와 RCP 8.5의 자료를 이용하여 용담댐 유역을 대상으로 기후변화에 따른 오염부하량을 예측하기 위하여 GWLF, SWAT 및 SWMM 모형을 선정하여 분석하였다. SWAT, GWLF 및 SWMM에 대하여 적용성 평가를 수행하였다. 기후변화에 따른 미래의 오염부하량을 예측한 결과 모델의 특성 등에 따라 결과가 다르게 나타났다.
본 연구에서는 Gehring, CSM, NTNU 모델을 이용한 디스크 커터 수명 예측 방법과 각 모델이 가지는 특징을 살펴보았다. 디스크 커터 수명에 크게 영향을 주는 요소인 관입깊이, 암석의 일축압축강도, 마모지수의 변화가 각각의 예측 모델들에 미치는 영향을 분석하였다. 디스크 커터 수명은 1회전당 관입깊이에 선형적으로 증가하였고, 일축압축강도의 증가에 따라 감소하는 경향을 보였다. 마모지수인 CAI 값이 증가함에 따라 Gehring과 CSM 모델에서의 디스크 커터 수명은 감소하였으나, CLI 값이 증가할수록 NTNU 모델의 디스크 커터 수명은 증가하는 경향을 보였다. 그리고 실제 현장 자료를 이용하여 디스크 커터 수명을 상호 비교하였다.
시청률은 각 방송사의 주요 수입원인 광고비 책정의 중요한 변수이다. 따라서 프로그램 편성자(Program Planner)는 경쟁 방송사의 편성을 고려한 시청률 최대화 전략을 수립하려 하며, 시청률 예측 모델을 사용하여 그 목적을 달성할 수 있다. 나아가 시청률 예측모델이 정확할수록 현재의 임의적인 광고비 책정 방식보다 정확한 광고비의 가격 책정이 가능해져 보다 합리적인 광고 및 미디어 시장 환경을 성립할 수 있다. 본 연구에서는 최근의 국내 TV 시청률 자료를 이용하여 국내 공중파 방송에 대한 시청률 예측 모델을 성립하고, 이를 이용한 시청률 최대화 전략을 제시한다.
최근 딥러닝 모델을 다양한 도메인에 적용하여 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 하지만 딥러닝 모델은 정답으로 제시된 결과가 정상적으로 예측된 결과인지, 단순히 오버피팅에 의해 예측된 결과인지를 구분하기 어렵다. 이러한 불확실성(Uncertainty)을 측정 할 수 없다는 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 베이지안 딥러닝 방법 중 하나인 변분추론(Variational Inference)과 몬테카를로 Dropout을 오픈도메인(Open-Domain) 태스크에 적용하고, 예측 결과에 대한 불확실성을 측정하여 예측결과에 영향을 주는 모델의 성능을 측정해 효과성을 보인다.
본 연구에서는 한계상태이론에 기초하며 비교적 적은 매개변수를 활용하도록 최근에 개발된 Hvorslev-MCC 모델 및 전통적 MCC 모델의 거동예측 능력을 엄격하게 수행된 삼축압축시험 결과와 비교하여 고찰하였다. 모델예측 결과의 차이는 과압밀점토 시료에서 주로 발생하였다. Hvorslev-MCC 모델은 과압밀점토 시료의 첨두강도를 매우 정확히 예측하였으며, 이는 한계상태 건조 측의 항복면에 단순 타원이 아닌 Hvorslev 면을 활용하였기 때문이다.
대규모 댐의 운영으로 인한 인위적인 유량 교란은 물리 기반 수문모형의 정확한 하천유량 모의를 어렵게 만든다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 상류의 자연형 유역 모의를 위한 물리 기반 수문모형 Variable Infiltration Capacity model과 댐 운영 모의를 위한 딥러닝 기반 모델을 결합한 하이브리드 모델링 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 수도권의 주요 상수원이자 대규모 댐들이 존재하는 팔당댐 유역을 대상으로, 물리 기반 수문모형만을 기반으로 구축한 단일 및 계단식 구조의 모델과 하이브리드 모델의 예측 성능을 비교하였다. 2015년부터 2019년까지의 검증 기간 동안, 하이브리드 모델, 단일 및 계단식 구조 모델의 Nash-Sutcliffe Efficiency는 각각 0.6410, -0.1054 그리고 0.2564로 하이브리드 모델의 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 머신러닝 알고리즘을 이용한 댐 운영 고려가 정확한 하천유량 평가를 위해서 필수적임을 시사한다. 이러한 결과는 수자원 관리, 홍수 예측 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 미래의 지속 가능한 물 관리를 위해 실무자에게 정확한 자료를 제공하는 데 기여할 수 있다.
본 연구에서는 기계 학습을 사용하여 심혈관 질환 예측 모델을 제안한다. 먼저 두 집단간에 다양한 차이를 다차원분석하고 그 결과를 시각화한다. 특히, 질환과 같이 정상집단과 환자집단 간에 높은 클래스 불균형이 존재하는 경우에 대하여 민감도를 향상시킬 수 있는 비용 민감 학습을 사용하는 예측 모델을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 머신러닝 기술인 CART와 XGBoost를 사용하여 예측모델을 개발하고, 심혈관 질환 환자 데이터를 대상으로 예측하고 성능을 비교한다. 연구결과에 따르면 CART가 XGBoost 보다 더 높은 정확도와 특이도를 보였으며, 정확도는 약 70%~74%로 나타났다.
4 차산업혁명의 발달은 전 세계가 건강한 삶에 관련된 스마트시티 및 맞춤형 치료에 큰 관심을 갖게 하였고, 특히 기계학습 기술은 암을 극복하기 위한 유전체 기반의 정밀 의학 연구에 널리 활용되고 있어 암환자의 예후 예측 및 예후에 따른 맞춤형 치료 전략 수립 등을 가능케하였다. 하지만 암 예후 예측 연구에 주로 사용되는 유전자 발현량 데이터는 약 17,000 개의 유전자를 갖는 반면에 샘플의 수가 200 여개 밖에 없는 문제를 안고 있어, 예후 예측을 위한 신경망 모델의 일반화를 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 고차원의 유전자 발현량 데이터를 신경망 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 2D 이미지로 표현하는 기법을 제안한다. 길이 17,000 인 1 차원 유전자 벡터를 64×64 크기의 2 차원 이미지로 사상하여 입력크기를 압축하였다. 2 차원 평면 상의 유전자 좌표를 구하기 위해 유전자 네트워크 데이터와 Node2Vec 이 활용되었고, 이미지 기반의 암 예후 예측을 수행하기 위해 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 기법을 정확하게 평가하기 위해 이중 교차 검증 및 무작위 탐색 기법으로 모델 선택 및 평가 작업을 수행하였고, 그 결과로 베이스라인 모델인 고차원의 유전자 벡터를 입력 받는 다층 퍼셉트론 모델보다 더 높은 예측 정확도를 보여주는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 18F-FDG PET과 CT에서 추출한 영상인자를 이용하여 비소세포폐암의 전이를 예측하는 머신러닝 모델을 생성하였다. 18F-FDG는 종양의 포도당 대사 시 사용되며 이를 추적하여 환자의 암 세포를 진단하는데 사용되는 의료영상 기법 중 하나이다. PET과 CT 영상에서 추출한 이미지 특징은 종양의 생물학적 특성을 반영하며 해당 ROI로부터 계산되어 정량화된 값이다. 본 연구에서는 환자의 의료영상으로부터 image texture 프절 전이 예측에 있어 유의한 인자인지를 확인하기 위하여 AUC를 계산하고 단변량 분석을 진행하였다. PET과 CT에서 각각 4개(GLRLM_GLNU, SHAPE_Compacity only for 3D ROI, SHAPE_Volume_vx, SHAPE_Volume_mL)와 2개(NGLDM_Busyness, TLG_ml)의 image texture feature를 모델의 생성에 사용하였다. 생성된 각 모델의 성능을 평가하기 위해 accuracy와 AUC를 계산하였으며 그 결과 random forest(RF) 모델의 예측 정확도가 가장 높았다. 추출된 PET과 CT image texture feature를 함께 사용하여 모델을 훈련하였을 때가 각각 따로 사용하였을 때 보다 예측 성능이 개선됨을 확인하였다. 추출된 영상인자가 림프절 전이를 나타내는 바이오마커로서의 가능성을 확인할 수 있었으며 이러한 연구 결과를 바탕으로 개인별 의료 영상을 기반으로 한 비소세포폐암의 치료 전략을 수립할 수 있을 것이라 기대된다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.