• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1615-1615
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• 2001

During the past ten years, Near Infrared Spectroscopy has been successfully applied to the analysis of a great variety of agriculture products. Previous works (Morra et al., 1991; Salgo et al., 1998) have shown the potential of this technology for soil analysis, estimating different parameters just with one single scan. The main advantages of NIR applications in soils are the speed of response, allowing the increase of the number of samples analysed to define a particular soil, and the instantaneous elaboration of recommendations for fertilization and soil amendment. Another advantage is to avoid the use of chemical reagents at all, being an environmentally safe technique. In this paper, we have studied a set of 129 soil samples selected from representative glasshouse soils from Southern Spain. The samples were dried, milled, and sieved to pass a 2 mm sieve and then analysed for organic carbon, total nitrogen, inorganic nitrogen (nitrate ammonium), hygroscopic humidity, pH and electrical conductivity in the 1:1 extract. NIR spectra of all samples were obtained in reflectance mode using a Foss NIR Systems 6500 spectrophotometer equipped with a spinning module. Calibration equations were developed for seven analytical parameters (ph, Total nitrogen, organic nitrogen, organic carbon, C/N ratio and Electric Conductivity). Preliminary results show good correlation coefficients and standard errors of cross validation in equations obtained for Organic Carbon, Organic Nitrogen, Total Nitrogen and C/N ratio. Calibrations for nitrates and nitrites, ammonia and electric conductivity were not acceptable. Calibration obtained for pH had an acceptable SECV, but the determination coefficient was found very poor probably due to the reduced range in reference values. Since the estimation of Organic Carbon and C/N ratio are acceptable NIIRS could be used as a fast method to assess the necessity of organic amendments in soils from Mediterranean regions where the low level of organic matter in soils constitutes an important agronomic problem. Furthermore, the possibility of a single and fast estimation of Total Nitrogen (tedious determination by modifications of the Kjeldahl procedure) could provide and interesting data to use in the estimation of nitrogen fertilizer rates by means of nitrogen balances.

• 서비스연구
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• 제12권2호
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• pp.80-93
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• 2022

본 연구는 선행 연구를 통해 소비자 관점에서 제품/서비스에 대한 구매와 사용에 영향을 주는 다양한 요인들을 추출하고, 전체 연령과 성별에 따른 소비자의 유형과 성향을 분석할 수 있는 방법론에 관한 연구이다. 이를 위해서 일반적 개인 성향, 소비영향, 소비결정 등의 관점에서 요인을 수치화 하여 데이터 의 정합성을 확인하고 이러한 연구를 토대로 스타트업과 중소기업 관점에서 유의미한 소비자유형의 데이터 분석 방법론을 제시하고 입증하기 위한 연구를 수행하였다. 그 결과 소비자 관점에서의 데이터 분석을 위해 가정한 세 가지의 주요 요인인 일반 성향, 일반 소비 성향, 소비 결정 영향 요인의 상관관계가 있음을 교차 검증을 통해 확인하였고 소비자 관점의 데이터 분석 방법론의 정합성을 검증하였다. 본 연구는 소비자 관점에서의 데이터 분석 방법론과 소비자 데이터 분석의 프레임워크를 제시하였다. 디지털 인프라가 기하급수적으로 발전하고 개인의 선호도를 투영할 수 있는 방법을 강구하는 현재의 데이터 분석 추세에서 이러한 데이터 분석의 관점은 유효한 통찰이 될 수 있다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제23권2호
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• pp.355-364
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• 2023

Background: There are no clear guidelines to determine whether to perform D1 or D1+ lymph node dissection in early gastric cancer (EGC). This study aimed to develop a nomogram for estimating the risk of extraperigastric lymph node metastasis (LNM). Materials and Methods: Between 2009 and 2019, a total of 4,482 patients with pathologically confirmed T1 disease at 6 affiliated hospitals were included in this study. The basic clinicopathological characteristics of the positive and negative extraperigastric LNM groups were compared. The possible risk factors were evaluated using univariate and multivariate analyses. Based on these results, a risk prediction model was developed. A nomogram predicting extraperigastric LNM was used for internal validation. Results: Multivariate analyses showed that tumor size (cut-off value 3.0 cm, odds ratio [OR]=1.886, P=0.030), tumor depth (OR=1.853 for tumors with sm2 and sm3 invasion, P=0.010), cross-sectional location (OR=0.490 for tumors located on the greater curvature, P=0.0303), differentiation (OR=0.584 for differentiated tumors, P=0.0070), and lymphovascular invasion (OR=11.125, P<0.001) are possible risk factors for extraperigastric LNM. An equation for estimating the risk of extraperigastric LNM was derived from these risk factors. The equation was internally validated by comparing the actual metastatic rate with the predicted rate, which showed good agreement. Conclusions: A nomogram for estimating the risk of extraperigastric LNM in EGC was successfully developed. Although there are some limitations to applying this model because it was developed based on pathological data, it can be optimally adapted for patients who require curative gastrectomy after endoscopic submucosal dissection.

• 한국산림과학회지
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• 제112권3호
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• pp.363-373
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• 2023

산림 바이오매스 조사는 탄소흡수원으로서의 산림을 평가하고 관리하기 위해 주기적으로 수행된다. 원격탐사의 한 종류인 라이다는 적은 노동력으로 객관적인 산림 구조 정보를 획득할 수 있어, 최근 라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)를 이용한 산림 조사가 주목받고 있다. 본 연구에서는 임분 상하층 바이오매스 추정에 백팩형 라이다(Backpack Laser Scanning, BPLS)와 드론 라이다(Unmanned Aerial Vehicle Laser Scanning, UAV-LS)를 이용하는 방법을 제시하고 그 정확도를 평가하였다. 상층의 경우 BPLS와 UAV-LS의 흉고직경과 수고 추정 정확도를 분석하였고, 하층의 경우 BPLS 데이터에서 추출한 수직구조 변수 중 최상의 변수 조합으로 하층 바이오매스를 추정하는 다중회귀모델을 개발하였다. 그 결과, BPLS는 흉고직경을 높은 정확도로 추정하였지만(R² =0.92) 수고는 과소 추정하였다(R² =0.63, Bias=-5.56 m). UAV-LS는 BPLS보다 더 높은 수고 추정 정확도를 보였다(R² =0.91). 하층의 경우 점들의 평균 높이와 라이다 데이터를 같은 높이를 가진 10개의 층으로 나누었을 때 아래에서 네 번째 층의 점 밀도를 의미하는 변수가 선택되어 모델이 개발되었으며, 교차검증 결과 결정계수 값은 0.68로 나타났다. 본 연구의 결과는 BPLS와 UAV-LS를 이용한 임분의 상하층 바이오매스 조사 방법이 기존의 조사 방식을 효과적으로 대체할 수 있음을 시사한다.

• 한국심리학회지 : 코칭
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• 제4권2호
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• pp.1-26
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• 2020

본 연구의 목적은 4년제 대졸 워킹맘이 겪는 심리적 어려움을 측정할 수 있는 척도를 개발하고 타당화를 검증하는 것이다. 연구 1에서는 문헌연구와 함께 경력의 단절이 없으며 학력이 4년제 대졸이상이고 미성년 자녀가 있는 맞벌이 워킹맘을 대상으로 인터뷰, 개방형 설문을 실시하였으며, 17개요인 69문항을 개발하였다. 연구 2에서는 워킹맘 306명에게 예비 조사를 실시하여 12개요인 64문항을 추출하였다. 연구 3에서는 638명에게 본조사를 실시하였으며 교차타당도 검증을 위해 638명을 임의로 두 집단으로 나누어 한 집단(G1)의 319명은 탐색적 요인분석을 실시하고 다른 집단(G2)의 319명은 확인적 요인분석을 실시하였다. G1으로 탐색적 요인 분석을 실시한 결과, 가족에 대한 미안함, 업무평가에서의 차별, 몸과 마음의 탈진, 불공평한 육아와 가사 부담, 도우미와의 갈등, 역량개발의 한계, 사회적 편견, 근태의 어려움 총 8개요인 48문항이 추출되었다. G2를 대상으로 확인적 요인분석을 실시한 결과 8개 요인구조의 부합도가 높게 나타나서 워킹맘 심리적 어려움 척도의 구성타당도가 입증되었다. 수렴타당도 검증을 위한 워킹맘 심리적 어려움과 다중 역할 부정경험의 상관이 유의미해 수렴타당도가 검증되었고 워킹맘 심리적 어려움과 준거변인인 삶의 만족, 조직몰입, 직무열의 모두와 유의미한 상관을 보여 준거관련타당도도 검증되었다. 이러한 결과를 토대로 본 연구 의의, 이론·실무적 시사점, 제한점과 향후 연구 방향 등에 관해 논의하였다.

• 환경생물
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• 제39권4호
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• pp.581-589
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• 2021

본 연구는 메꽃과 6종의 식물에 대해 신속하고 비파괴적으로 분류하기 위해 근적외선(Vis-NIR) 스펙트럼을 이용하였고 데이터의 전처리와 머신러닝 기술을 적용하였다. 전국적으로 분포하는 메꽃과 6종에 대해 야외에서 휴대용 분광기를 이용하여 판별하였다. 식물의 잎의 표면에서 400~1,075 nm의 근적외선 스펙트럼(1.5 nm)을 수집하였다. 수집된 스펙트럼 데이터는 3가지의 전처리와 raw데이터를 이용하였고 4종류의 머신러닝 모델을 적용하여 높은 판별 정확도를 확인하였다. 전처리와 머신러닝 모델의 조합을 통해 분석된 판별의 정확도는 43~99%의 범위로 분석되었고, standard normal variate 전처리와 support vector machine 머신러닝 모델의 조합에서 판별 정확도가 98.6%로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서 수집된 스펙트럼은 식물의 성장단계, 다양한 측정 지역 및 잎에서의 측정 위치 등과 같은 요인과 더불어 데이터 분석을 위한 조건으로 최적의 전처리와 머신러닝 기술을 적용한다면 메꽃과 식물의 야외에서의 정확한 분류가 가능하고 이들 식물의 효과적인 관리와 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권4호
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• pp.259-267
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• 2022

기존의 국내 개발 회전익 항공기 시스템의 고장-안전 설계 요구사항 도출 방법은 최신 통합형 항공전자 시스템에 적용 시 단일 항목의 고장으로 인하여 치명적인 시스템 기능 고장을 발생시키는 요인을 누락할 수 있다. 그 원인은 고장-안전 설계 대상을 선정함에 있어 단일 품목의 체계 기능 고장 영향성을 그 기준으로 함에 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위하여 민수 항공기 개발 국제 표준인 SAE ARP4754A의 기능적 위험요소 평가 및 개발보증수준 할당 절차를 활용하여, 시스템 구조의 고장-안전 설계 요구사항을 도출하기 위한 체계적인 분석 절차를 제시한다. 또한 본 연구에서 제시한 절차가 앞서 제시한 문제점을 해결할 수 있는지를 확인하기 위하여 치명적인 기능 고장을 발생시킬 수 있는 단일 요인을 내포한 시스템 구조를 가정하여 교차 검증을 수행하였다. 그 결과 기존 연구 방법으로는 누락되었던 치명적인 공통 요인을 식별할 수 있었고 이를 통제하기 위한 고장-안전 설계 요구사항이 도출됨을 확인하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.96-105
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• 2017

본 논문에서는 실제 응급상황센터에 접수된 신고전화의 음성분석을 통하여 발화자의 연령을 분류하고자 한다. 2가지 발화행태적 특징요소인 무성휴지(Silent Pause), 대화반응시간(Turn-taking latency)를 활용하여 성인과 노인을 분류할 수 있는 특징에 대한 분류기준을 선정하고, 이를 기계학습 분류기인 SVM(Support Vector Machine)을 활용하여 분류정확도를 확인하였다. 먼저, 응급상황센터의 실제 신고전화에 대하여 발화행태적 특징 요소를 기반으로 청취분석을 통하여 발생길이에 대하여 성인과 노인사이에 통계적으로 유의하다는 것을 확인하였다(p<0.05). 또한, 성인과 노인 각 100개, 총 200개의 음성데이터를 5차 교차검증방법을 사용하여 기계학습을 실행한 결과, 2가지의 발화행태를 모두 사용한 복합기준(무성휴지+대화반응시간)일 경우, 70%의 가장 높은 분류정확도를 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 음성에 기반한 연령을 분류하는 연구에 있어서, 기존의 음성정보와 더불어, 새로운 발화행태적 특징요소와의 결합을 통하여 연령구분을 가능하게 하는 새로운 방법으로 제안할 수 있을 것이다. 또한, 향후 음성기반 상황판단 시스템 기술 개발에 있어서 기초자료로 적용이 가능하며, 이를 통하여 신속한 연령분류를 판단을 통한 상황대처가 가능하도록 하는 데에 기여할 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3D호
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• pp.407-415
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• 2008

본 연구에서는 도시하천의 수체적 계산에 이용되는 지형측량자료의 정확도 향상을 위해 영상정보를 연계하는 기법을 제시하였다. 먼저, 사주와 초지에 대한 지형을 구축하기 위해 횡단측량자료로부터 IDW와 크리깅과 같은 GIS 공간추정기법을 적용하였으며 생성된 지형의 정확도를 평가하기 위해 검정점 측량자료와 비교하였다. 비교결과, 사주에서는 2차 제곱의 IDW가 초지영역에서는 크리깅 구형모델이 하천내 지형구축에 효과적이었으나, 보간법간의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다. 또한 하천에 분포하고 있는 사주와 초지에 대한 영역을 효과적으로 고려하기 위해 최소거리법을 적용하여 영상을 분류하여 Water Level Point의 수위값을 적용하였다. 사주와 초지영역을 영상정보로부터 추출하여 생성한 지형자료로부터 분석한 하천내 수체적은 영상정보를 활용하지 않은 기존의 지형에 비해 사주는 20%, 초지는 13%의 정확도 개선효과를 나타내었다. 따라서, 영상정보를 연계한 하천지형분석기법은 홍수시 댐하류에 분포하는 사주와 초지영역에 대한 모니터링 및 하천내 수체적 계산에 유용하게 활용될 수 있으리라 판단된다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제86권3호
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• pp.203-215
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• 2023

Background: Surgical resection is the standard treatment for early-stage lung cancer. Since postoperative lung function is related to mortality, predicted postoperative lung function is used to determine the treatment modality. The aim of this study was to evaluate the predictive performance of linear regression and machine learning models. Methods: We extracted data from the Clinical Data Warehouse and developed three sets: set I, the linear regression model; set II, machine learning models omitting the missing data: and set III, machine learning models imputing the missing data. Six machine learning models, the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), Ridge regression, ElasticNet, Random Forest, eXtreme gradient boosting (XGBoost), and the light gradient boosting machine (LightGBM) were implemented. The forced expiratory volume in 1 second measured 6 months after surgery was defined as the outcome. Five-fold cross-validation was performed for hyperparameter tuning of the machine learning models. The dataset was split into training and test datasets at a 70:30 ratio. Implementation was done after dataset splitting in set III. Predictive performance was evaluated by R² and mean squared error (MSE) in the three sets. Results: A total of 1,487 patients were included in sets I and III and 896 patients were included in set II. In set I, the R² value was 0.27 and in set II, LightGBM was the best model with the highest R² value of 0.5 and the lowest MSE of 154.95. In set III, LightGBM was the best model with the highest R² value of 0.56 and the lowest MSE of 174.07. Conclusion: The LightGBM model showed the best performance in predicting postoperative lung function.