• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.229-234
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• 2022

비파괴적으로 콘크리트 강도를 간편하게 구할 수 있는 방법으로 적산온도(Maturity) 개념을 통한 콘크리트 강도 추정방법이 많은 연구자를 통하여 검증되고 있다. 본 연구에서는 적산온도 개념을 도입하여 콘크리트 강도를 평가하고자 하는데, 11편 논문의 실험결과에서 W/B=18~70%의 범위에서 일정한 온도(5, 10, 20, 30, 40, 50℃)와 다양한 재령(0.5~182일)에 따른 843개의 실험값을 가지고 가장 간편한 적산온도 모델을 사용하고, 강도별로 보통강도 콘크리트(40Mpa이하), 고강도콘크리트(40~70MPa), 초고강도 콘크리트(70MPa 이상)로 구분하여 현장에서 쉽게 적용할 수 있는 적산온도와 콘크리트 강도관계를 도출하고, 적산온도에 따른 최저 보증 콘크리트 압축강도 추정식을 제시하였다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제66권4호
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• pp.456-464
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• 2023

Objective : This study aims to investigate the incidence of vestibular schwannoma (VS) and demographic characteristics in Korea using population-based National Health Insurance Service data. Methods : This study analyzed Korean National Health Insurance Service data from 2005 to 2020, based on the International Classification of Diseases, 10th version, Clinical Modification codes D333 and D431. Only those patients who had undergone magnetic resonance imaging and audiologic tests were considered definitive cases. Demographic variables included age, sex, treatment modality, hypertension, diabetics, dyslipidemia, smoking history, alcohol history, and income status. Results : The total number of VS patients was 5751. The average incidence rate was 0.71 per 100000 from 2005 to 2020, and the annual incidence rate increased from 0.33 in 2005 to 1.32 in 2019 but decreased to 0.80 in 2020. Incidence was highest in those aged 60-69 years (1.791) and lowest in those younger than 20 years (0.041). Incidence was higher in females, and the number of patients who received radiosurgery (46.64%) was largest compared to the wait and scan group (37.96%), microsurgery group (12.85%), or the group who received both (2.56%). Diabetes, dyslipidemia, and alcohol consumption increased the risk of VS, while cigarette smoking reduced the risk of VS. Conclusion : The incidence of VS exhibited an increasing trend from 2005 to 2019. Radiosurgery (46.64%) was the most common treatment modality. Diabetes, dyslipidemia, and alcohol consumption increased the risk of VS, while cigarette smoking reduced the risk of VS.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권1호
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• pp.23-31
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• 2023

Research and interest in sustainable printing are increasing in the packaging printing industry. Currently, predicting the amount of ink required for each work is based on the experience and intuition of field workers. Suppose the amount of ink produced is more than necessary. In this case, the rest of the ink cannot be reused and is discarded, adversely affecting the company's productivity and environment. Nowadays, machine learning models can be used to figure out this problem. This study compares the ink usage prediction machine learning models. A simple linear regression model, Multiple Regression Analysis, cannot reflect the nonlinear relationship between the variables required for packaging printing, so there is a limit to accurately predicting the amount of ink needed. This study has established various prediction models which are based on CART (Classification and Regression Tree), such as Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting Machine, and XGBoost. The accuracy of the models is determined by the K-fold cross-validation. Error metrics such as root mean squared error, mean absolute error, and R-squared are employed to evaluate estimation models' correctness. Among these models, XGBoost model has the highest prediction accuracy and can reduce 2134 (g) of wasted ink for each work. Thus, this study motivates machine learning's potential to help advance productivity and protect the environment.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.53-63
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• 2023

본 연구는 고령층의 치매 예방을 위한 선별검사 수단으로 자동화된 기계학습(AutoML)을 활용하여 인지기능 장애 예측모형을 개발하였다. 연구 데이터는 한국지능정보사회진흥원의 '치매 고위험군 웨어러블 라이프로그 데이터'를 활용하였다. 분석은 구글 코랩 환경에서 PyCaret 3.0.0이 사용하여 우수한 분류성능을 보여주는 5개의 모형을 선정하고 앙상블 학습을 진행하여 모형을 통합한 뒤, 최종 성능평가를 진행하였다. 연구결과, Voting Classifier, Gradient Boosting Classifier, Extreme Gradient Boosting, Light Gradient Boosting Machine, Extra Trees Classifier, Random Forest Classifier 모형 순으로 높은 예측성능을 보이는 것으로 나타났다. 특히 '수면 중 분당 평균 호흡수'와 '수면 중 분당 평균 심박수'가 가장 중요한 특성변수(feature)로 확인되었다. 본 연구의 결과는 고령층의 인지기능 장애를 보다 효과적으로 관리하고 예방하기 위한 수단으로 기계학습과 라이프로그의 활용 가능성에 대한 고려를 시사한다.

• Advances in nano research
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• 제15권5호
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• pp.451-466
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• 2023

Gastrointestinal cancer (GC) is a prevalent malignant tumor of the digestive system that poses a severe health risk to humans. Due to the specific organ structure of the gastrointestinal system, both endoscopic and MRI diagnoses of GIC have limited sensitivity. The primary factors influencing curative efficacy in GIC patients are drug inefficacy and high recurrence rates in surgical and pharmacological therapy. Due to its unique optical features, good biocompatibility, surface effects, and small size effects, nanotechnology is a developing and advanced area of study for the detection and treatment of cancer. Because of its deep location and complex surgery, diagnosing and treating gastrointestinal cancer is very difficult. The early diagnosis and urgent treatment of gastrointestinal illness are enabled by nanotechnology. As diagnostic and therapeutic tools, nanoparticles directly target tumor cells, allowing their detection and removal. XGBoost was used as a classification method known for achieving numerous winning solutions in data analysis competitions, to capture nonlinear relations among many input variables and outcomes using the boosting approach to machine learning. The research sample included 300 GC patients, comprising 190 males (72.2% of the sample) and 110 women (27.8%). Using convolutional neural networks (CNN) and artificial neural networks (ANN)-EXtreme Gradient Boosting (XGBoost), the patients mean± SD age was 50.42 ± 13.06. High-risk behaviors (P = 0.070), age at diagnosis (P = 0.037), distant metastasis (P = 0.004), and tumor stage (P = 0.015) were shown to have a statistically significant link with GC patient survival. AUC was 0.92, sensitivity was 81.5%, specificity was 90.5%, and accuracy was 84.7 when analyzing stomach picture.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제46권6호
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• pp.553-560
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• 2023

This study aimed to understand the correlations of prevalence and relevant variables of cholelithiasis with a group of cirrhosis patients and a control group targeting the subjects who received the abdomen ultrasonography from K university hospital in Daejeon Metropolitan City from January 1^st 2019 to December 31^st. And the results are as follows. First, the group of cirrhosis patients showed relatively higher prevalence of cholelithiasis than the control group as ordinary people, which showed statistically significant differences. Second, in the control group, there were statistically significant differences in the occurrence of cholelithiasis with respect to age. Conversely, in the cirrhosis patient, there was no statistically significant association observed with age; nonetheless, age itself exhibited statistical significance. Third, according to sex, the prevalence was not statistically significant in both group of cirrhosis patients and control group. Fourth, in each degree and cause of subdivided cirrhosis, the correlation was only shown in each degree. In the results of this study, the cirrhosis patients showed high correlation with the incidence of cholelithiasis, and the control group showed the high correlation with the incidence of cholelithiasis according to age.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.145-150
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• 2023

지하철은 사람들이 일상적으로 이용하는 대중교통으로 자리잡고 있다. 특히 2호선은 지하철 승객이 하루동안 가장 많이 이용하는 역들이 포함되어 있는 호선으로 출퇴근 시간대에는 높은 혼잡도로 인해 압사사고의 위험성이 높아지고 있으며, 이는 지하철을 이용하는 사람들의 안전성과 쾌적함을 저하시킨다. 따라서 지하철 역사 내 혼잡도 예측을 바탕으로 높은 혼잡도로 인해 발생하는 문제를 대비할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 출퇴근 시간대 혼잡 여부를 판별하는 머신러닝 분류 모델을 제안한다. 선행연구를 통해 지하철 혼잡도에 영향을 주는 변수를 파악하고, 공공데이터포털에서 출퇴근 시간대의 2호선 지하철 혼잡도 데이터셋을 수집하여 머신러닝을 기반하여 2호선 지하철 역사 내 혼잡 여부를 예측한다. 본 연구에서 제안하는 출퇴근 시간대 2호선 역사 내 혼잡도 예측 모델은 지하철 이용객의 안전과 만족도를 향상시키기 위한 지하철 운영 계획 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제23권5호
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• pp.583-593
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• 2023

건축 프로젝트의 안전 성과를 효과적으로 평가하기 위해서는 당해 사업의 공사특성과 현장 실행을 분리하여 검토할 필요가 있다. 본 연구는 실제 사고사례 데이터를 활용하여 건축공사 안전사고에 유의미한 영향을 미치는 공사특성 요인과 현장 실행 요인을 분석하였다. 안전사고의 유형을 사망사고와 다인 부상사고로 설정하고, 독립변수로 공사특성 변수, 현장 실행 변수, 외부환경 변수를 투입하여 이항로짓 모형을 구축하여 유의미한 변수와 그 영향력을 파악하였다. 분석 결과, 사망사고 발생 확률에 영향을 미치는 공사특성 요인은 공사비가 절대적이었다. 반면, 사망사고 및 다인 부상사고에서 현장의 안전 실행 변수들이 영향력이 컸다. 이는 건설 프로젝트의 안전 성과를 측정할 때 공사비에 따라 프로젝트를 분류하고 보정하는 것만으로도 충분한 설명력을 가지며, 사업의 안전 성과를 평가할 때는 현장의 다양한 노력과 조치를 성과지표에 반영하기 위한 노력을 필요하다는 점을 시사한다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제12권1호
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• pp.1-20
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• 2024

This research aims to study and confirm enabling factors affecting the knowledge transfer and business process of community enterprise groups in Pattani province, Thailand. Key informants were community enterprise entrepreneurs; 30 people were selected purposively with criteria. This study used a mixed-methods approach and conducted semi-structured interviews to collect data. Qualitative data were analyzed using content analysis and classification, while quantitative data were analyzed using descriptive statistics with frequency, percentage, mean, and standard deviation. Moreover, inferential statistics chi-square value, Phi Cramer's V, and multiple regression analysis with the R program for statistical computing were employed to analyze the relationship between the variables, test the research hypothesis, and create forecasting equations. The research results revealed that the overview of enabling factors had a very high relationship (Cramer's V=0.965). Regarding community enterprise, it was found that enabling factors related to the knowledge transfer and business process consisted of four factors: regulations and administrative guidelines, business plan, reinforcement, and brainstorming. Reinforcement was the factor with the highest degree of correlation (Cramer's V=0.873) and predictor of influence on the knowledge transfer and business process (R₂=0.670, p<0.05). This study's findings can lead to the developing of guidelines for promoting community enterprises properly and timely. These guidelines are expected to be used to develop knowledge about business models for community enterprises, which will help to improve their competency and competitiveness.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.51-59
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• 2024

투자자는 수익의 극대화를 위해 언론사의 기사를 포함한 다양한 정보를 활용하여 투자 전략을 수립한다. 이에 국내 언론사에서도 신뢰도 있는 투자정보를 제공하기 위해, 애널리스트의 종목분석 보고서에 기초한 종목 추천기사를 게재하고 있다. 본 연구에서는 종목 추천기사 게재를 하나의 사건(event)으로 간주하고, XGBoost와 LightGBM 모델을 활용하여 기사 게재 10일 이후 가격의 상승 또는 하락을 예측하는 분류 모델을 제시한다. 또한, 전체 추천종목을 유가증권시장과 코스닥 시장 및 기업규모(대형/소형)에 따라 4가지로 분류하고, 하위 그룹에 따라 모델의 예측 정확도에 차이가 있는지 파악하고자 한다. 학습 결과 전체 모델의 분류 정확도는 XGBoost 75%, LightGBM 71%로 나타났고, 예측 정확도는 유가증권 시장 예측력이 코스닥시장 주식 대비 높게 나타났으며, 대형주의 예측력이 소형주 보다 높게 나타났다. 마지막으로, SHAP(Shapley Additive exPlanations) 분석을 통해 개별 모델의 예측에 중요한 변수를 살펴보고 모델의 해석력을 제고하였다.