• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.435-447
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• 2019

불필요한 재입원을 예방하기 위해서는 재입원 확률이 높은 집단을 집중적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해서는 재입원 예측모형의 개발이 필요하다. 재원예측 모형을 개발하기 위해 1개 대학병원의 2016년에서 2017년의 2년간의 퇴원요약환자 데이터를 수집하였다. 이때 재입원 환자는 연구 기간 내에 2번 이상 퇴원한 환자라 정의 하였다. 재입원환자의 특성을 파악하기 위해 기술통계와 교착분석을 실시하였다. 재입원 예측 모형개발은 데이터마이닝 기법인 로지스틱회귀모형, 신경망, 의사결정모형을 이용하였다. 모형평가는 AUC(Area Under Curve)를 이용하였다. 로지스틱회귀모형이 AUC가 0.81로 가장 우수하게 나옴에 따라 본 연구에서는 로지스틱 회귀모형을 최종 재입원 예측 모형으로 선정을 하였다. 로지스틱회귀모형에서 선정된 재입원에 영향을 끼치는 주요한 변수는 성별, 연령, 지역, 주진단군, Charlson 동반질환지수, 퇴원과, 응급실 경유 여부, 수술여부, 재원일수, 총비용, 보험종류 등이었다. 본 연구에서 개발한 모형은 1개병원의 2년치 자료이므로 일반화하기에는 제한점이 있다. 추후에 여러 병원 장기간의 데이터를 수집하여 일반화 할 수 있는 모형을 개발하는 것이 필요하다. 더 나아가 계획에 없던 재입원 까지 예측을 할 수 있는 모형을 개발하는 것이 필요하다.

• 대한소아치과학회지
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• 제50권3호
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• pp.263-276
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• 2023

이 연구의 목적은 소아의 치근단 방사선 사진에서 인접면 우식증 객체 탐지 의 객체 탐지를 위해 YOLO (You Only Look Once)를 사용한 모델의 성능을 평가하는 것이다. M6 데이터베이스에서 학습자료군으로 2016개의 치근단 방사선 사진이 선택되었고 이 중 1143개는 한 명의 숙련된 치과의사가 주석 도구를 사용하여 인접면 우식증을 표시하였다. 표시한 주석을 데이터 세트로 변환한 후 단일 합성곱 신경망(CNN) 모델을 기반으로 하는 YOLO를 데이터 세트에 학습시켰다. 187개의 평가자료군에서 객체 탐지 모델 성능 평가를 위해 정확도, 재현율, 특이도, 정밀도, NPV, F1-score, PR 곡선 및 AP를 계산하였다. 결과로 정확도 0.95, 재현율 0.94, 특이도 0.97, 정밀도 0.82, NPV 0.96, F1-score 0.81, AP 0.83으로 인접면 우식증 탐지에 좋은 성능을 보였다. 이 모델은 치과의사에게 치근단 방사선 사진에서 인접면 우식증 병변을 객체 탐지하는 도구로 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.444-444
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• 2021

하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제67권1호
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• pp.94-102
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• 2024

Objective : The spontaneous intracerebral hemorrhage (ICH) remains a significant cause of mortality and morbidity throughout the world. The purpose of this retrospective study is to develop multiple models for predicting ICH outcomes using machine learning (ML). Methods : Between January 2014 and October 2021, we included ICH patients identified by computed tomography or magnetic resonance imaging and treated with surgery. At the 6-month check-up, outcomes were assessed using the modified Rankin Scale. In this study, four ML models, including Support Vector Machine (SVM), Decision Tree C5.0, Artificial Neural Network, Logistic Regression were used to build ICH prediction models. In order to evaluate the reliability and the ML models, we calculated the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), specificity, sensitivity, accuracy, positive likelihood ratio (PLR), negative likelihood ratio (NLR), diagnostic odds ratio (DOR). Results : We identified 71 patients who had favorable outcomes and 156 who had unfavorable outcomes. The results showed that the SVM model achieved the best comprehensive prediction efficiency. For the SVM model, the AUC, accuracy, specificity, sensitivity, PLR, NLR, and DOR were 0.91, 0.92, 0.92, 0.93, 11.63, 0.076, and 153.03, respectively. For the SVM model, we found the importance value of time to operating room (TOR) was higher significantly than other variables. Conclusion : The analysis of clinical reliability showed that the SVM model achieved the best comprehensive prediction efficiency and the importance value of TOR was higher significantly than other variables.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.206-212
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• 2013

멀티미디어, 가상현실 및 네트워크로 대표되는 ICT 기술은 문화콘텐츠의 원형을 보존하고 복원을 위한 좋은 수단이다. 본 논문에서는 우리나라의 대표적인 문화콘텐츠라 할 수 있는 전통목조건축물을 디지털화하기 위한 멀티미디어와 증강현실 기술의 세부적인 방법을 제시하고 구현하였다. 그래픽 기법을 사용하여 전통목조건축물에 사용되는 건축 부재들을 3D 모델링하였고, 전통목조건축물의 지붕 곡선을 표현하였고, 전통목조건축물의 재질 매핑을 하였다. 또한, 마커 기반 증강현실 기법을 사용하여 모바일 기기를 통하여 전통목조건축물의 정보를 획득할 수 있도록 구현하였다. 멀티미디어 및 증강현실로 구현된 전통목조건축물 결과물의 활용 방안을 또한 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.875-886
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• 1994

본 연구는 유역의 지형인자를 고려한 강우의 수리학적 단기유출 해석 시스템을 개발한 것이다. 강우 유출의 기본 개념은 Kinematic Wave 이론에 의거하였으며, 그 수치해는 특성곡선 추적법에 의하여 산출된다. 개발된 강우유출해석 시스템은 한개의 하도를 중심으로 좌우 2개의 등가사면을 지니는 단위 등가조도 모델이 복수개의 하도망을 따라 결합된 복합 등가조도 유역 모델로 구성되며, 등가조도유역 모델은 유역의 하천차수이론에 근거하여 규정됨으로써 유역이 지니는 확률적 지형인자를 모델 파라메타에 함축시키는 특성을 지닌다. 모델 파라메타의 민감도분석과 IHP 대표유역인 보청천 유역의 지형 및 수문자료를 이용한 모델 보정과 검정을 통하여 제안 시스템의 현장 적용성과 재현가능성이 확인되었다. 본 연구의 성과에 의하여 해석대상 등가유역의 시공간상 임의 위치에서 수리량의 시간변동 예측 및 유역의 개발에 따른 단기적 수질변동 해석에 요구되는 수리량의 해석이 가능하게 되었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제58권4호
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• pp.67-74
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• 2016

Load Duration Curve (LDC) can be used as a method for load management of point and non-point pollution source because the LDC easily assesses the water quality corresponding to hydrological changes in a watershed. Recently, the application of LDC to total pollution load management is a growing interest in Korea. In this regard, A desktop-based LDC assessment system was developed in this study to provide convenience to users in water quality evaluation. The developed system can simply produce the LDC by using streamflow and water quality data involved in its database. Also, The system can quantitatively inform the success or failure of the achievement for a target water quality at monthly scale. Furthermore, seasonal water quality and point/non-point pollution load in a watershed can be estimated by this system. We expect that the developed system will contribute to establish local and national policies regarding water management and total pollution load management because of its advantages such as the pollution tracking investigation and the analysis of water quality and pollution loading amount in an ungauged watershed.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2007년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.133-136
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• 2007

한반도의 단주기 표면파의 특성을 연구하기 위하여 기상청 지진관측망에서 관측된 지진자료에 잡음의 상호상관기법(Campillo and Paul, 2003; Shapiro et al., 2005)을 적용하였다. 다론 시간에 관측된 지진자료의 에너지를 평준화시키기 위해 1 비트 샘플링 방법이 아닌 화이트닝 기법을 사용한 것을 제외하고 일반적인 상호상관기법이 그대로 적용되었다. 잡음상호상관기법으로 얻어진 그린함수에서 다중필터기법으로 군속도를 계산하였다. 군속도를 역산하여 0.5 - 20 초 주기에서 표면파 분산의 공간적인 변화를 이미지화하였다. 사용된 토모그래피 역산기법은 각 주기의 공간적인 이미지 뿐만 아니라 주기함수인 분산 곡선을 동시에 구하기 위하여 모든 주기의 군 속도자료를 역산하였다. 역산결과, 한반도 남동부 지역인 경상분지에서 낮은 군속도를 확인할 수 있었다.

• 천문학회보
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• 제38권2호
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• pp.63.1-63.1
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• 2013

We present the results of time monitoring observations of $^{28}SiO$ v = 1, 2, J = 1-0, $^{29}SiO$ v = 0, J = 1-0 and $H_2O$ $6_{16}-5_{23}$ maser lines toward radio Source I in Orion KL. The observations have been performed from 2009 June to 2013 April using the 21m single dish radio telescopes of the Korean VLBI Network. Both SiO and $H_2O$ maser lines were simultaneously obtained at 20 epochs. In particular, the third outburst of $H_2O$ maser emission (the first: 1985, the second: 1998) was detected and the flux density variation curve was obtained. The maximum flux density flared up to an order of $10^5$ Jy during 2012 May-July at peak velocity of 7.33 km $s^{-1}$. Hirota et al. (2011) reported that the bursting maser features are located at 8" from Source I and coincident with the interacting region between the outflow from Source I and a dense ambient gas, Orion Compact Ridge. In the case of SiO masers arising from close to the Source I, the peak emission of the v = 1, J = 1-0 maser line appeared in 2010 April. We are investigating the possible relation between this SiO maser peak emission and the third $H_2O$ maser flaring.

• 품질경영학회지
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• 제46권3호
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• pp.739-752
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• 2018

Purpose: The purpose of this study was to investigate the relationship between kiln processing parameters and NOx emissions that occur in the sintering and calcination steps of the cement manufacturing process and to derive the main factors responsible for producing emissions outside emission limit criteria, as determined by category models and classification rules, using data mining techniques. The results from this study are expected to be useful as guidelines for NOx emission control standards. Methods: Data were collected from Precalciner Kiln No.3 used in one of the domestic cement plants in Korea. Thirty-four independent variables affecting NOx generation and dependent variables that exceeded or were below the NOx emiision limit (>1 and <0, respectively) were examined during kiln processing. These data were used to construct a detection model of NOx emission, in which emissions exceeded or were below the set limits. The model was validated using SPSS MODELER 18.0, artificial neural network, decision treee (C5.0), and logistic regression analysis data mining techniques. Results: The decision tree (C5.0) algorithm best represented NOx emission behavior and was used to identify 10 processing variables that resulted in NOx emissions outside limit criteria. Conclusion: The results of this study indicate that the decision tree (C5.0) can be applied for real-time monitoring and management of NOx emissions during the cement firing process to satisfy NOx emission control standards and to provide for a more eco-friendly cement product.