• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2004년도 춘계 학술대회논문집
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• pp.220-223
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• 2004

The initial conditions such as the film thickness and the void fraction at the onset of annular flow are required for the analytical dryout model. The Disturbance Wave Instability model(DWI model) is one of the model describing the Annular-to-Intermittent Flow regime Transition(AIFT). The experimental CHF conditions for the uniformly heated tube were compared with the predictions by the modified Levy model, for which the initial conditions at AIFT were estimated by the DWI model. For the flow through long tubes with small inlet subcooling, the effect of AIFT model on the dryout prediction was little. However, the use of DWI model gave better prediction of CHF in a short tube.

• 대한교통학회지
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• 제27권3호
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• pp.149-160
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• 2009

본 연구의 목적은 음주운전초 재범자들의 특성을 비교하고, 운전자의 혈중 알코올 농도 모형과 음주운전 재범에 모형을 개발하는 데에 있다. 운전자의 혈중 알코올 농도 예측모형은 다중회귀분석을, 음주운전 재범모형은 로지스틱 회귀분석 방법을 이용하였다. 본 연구에 따른 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 음주운전 재범자는 초범자에 비하여 형사전과와 교통사고 경력이 많았으며, 무면허 운전자는 운전면허 소지자에 비하여 혈중 알코올 농도가 높았다. 둘째, 음주운전 운전자들의 혈중 알코올 농도 회귀모형이 개발되었으며, 형사전과, 운전거리가 주요 변수임을 알 수 있었다. 셋째, 음주운전 재범 모형이 개발되었으며 과거 교통사고 경력, 운전면허 유무, 형사전과가 재범에 가장 중요한 요인인 것으로 나타났다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권10호
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• pp.1680-1689
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• 2021

Objective: To investigate the diagnostic yield of diffusion-weighted imaging (DWI) in patients with transient global amnesia (TGA) and identify significant parameters affecting diagnostic yield. Materials and Methods: A systematic literature search of the MEDLINE and EMBASE databases was conducted to identify studies that assessed the diagnostic yield of DWI in patients with TGA. The pooled diagnostic yield of DWI in patients with TGA was calculated using the DerSimonian-Laird random-effects model. Subgroup analyses were also performed of slice thickness, magnetic field strength, and interval between symptom onset and DWI. Results: Twenty-two original articles (1732 patients) were included. The pooled incidence of right, left, and bilateral hippocampal lesions was 37% (95% confidence interval [CI], 30-44%), 42% (95% CI, 39-46%), and 25% (95% CI, 20-30%) of all lesions, respectively. The pooled diagnostic yield of DWI in patients with TGA was 39% (95% CI, 27-52%). The Higgins I² statistic showed significant heterogeneity (I² = 95%). DWI with a slice thickness ≤ 3 mm showed a higher diagnostic yield than DWI with a slice thickness > 3 mm (pooled diagnostic yield: 63% [95% CI, 53-72%] vs. 26% [95% CI, 16-40%], p < 0.01). DWI performed at an interval between 24 and 96 hours after symptom onset showed a higher diagnostic yield (68% [95% CI, 57-78%], p < 0.01) than DWI performed within 24 hours (16% [95% CI, 7-34%]) or later than 96 hours (15% [95% CI, 8-26%]). There was no difference in the diagnostic yield between DWI performed using 3T vs. 1.5T (pooled diagnostic yield, 31% [95% CI, 25-38%] vs. 24% [95% CI, 14-37%], p = 0.31). Conclusion: The pooled diagnostic yield of DWI in TGA patients was 39%. DWI obtained with a slice thickness ≤ 3 mm or an interval between symptom onset and DWI of > 24 to 96 hours could increase the diagnostic yield.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제25권2호
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• pp.118-128
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• 2021

Purpose: To investigate the value of MR textural analysis, including use of diffusion-weighted imaging (DWI) to differentiate malignant from benign soft-tissue tumors on 3T MRI. Materials and Methods: We enrolled 69 patients (25 men, 44 women, ages 18 to 84 years) with pathologically confirmed soft-tissue tumors (29 benign, 40 malignant) who underwent pre-treatment 3T-MRI. We calculated MR texture, including mean, standard deviation (SD), skewness, kurtosis, mean of positive pixels (MPP), and entropy, according to different spatial-scale factors (SSF, 0, 2, 4, 6) on axial T1- and T2-weighted images (T1WI, T2WI), contrast-enhanced T1WI (CE-T1WI), high b-value DWI (800 sec/mm²), and apparent diffusion coefficient (ADC) map. We used the Mann-Whitney U test, logistic regression, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC) for statistical analysis. Results: Malignant soft-tissue tumors had significantly lower mean values of DWI, ADC, T2WI and CE-T1WI, MPP of ADC, and CE-T1WI, but significantly higher kurtosis of DWI, T1WI, and CE-T1WI, and entropy of DWI, ADC, and T2WI than did benign tumors (P < 0.050). In multivariate logistic regression, the mean ADC value (SSF, 6) and kurtosis of CE-T1WI (SSF, 4) were independently associated with malignancy (P ≤ 0.009). A multivariate model of MR features worked well for diagnosis of malignant soft-tissue tumors (AUC, 0.909). Conclusion: Accurate diagnosis could be obtained using MR textural analysis with DWI and CE-T1WI in differentiating benign from malignant soft-tissue tumors.

• 한국농림기상학회지
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• 제6권4호
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• pp.242-249
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• 2004

This study was conducted to develop a forest fire occurrence model using meteorological characteristics for the practical purpose of forecasting forest fire danger. Forest fire in South Korea is highly influenced by humidity, wind speed, and temperature. To effectively forecast forest fire occurrence, we need to develop a forest fire danger rating model using weather factors associated with forest fire. Forest fore occurrence patterns were investigated statistically to develop a forest fire danger rating index using time series weather data sets collected from 8 meteorological observation centers. The data sets were for 5 years from 1997 through 2001. Development of the forest fire occurrence probability model used a logistic regression function with forest fire occurrence data and meteorological variables. An eight-province probability model by was developed. The meteorological variables that emerged as affective to forest fire occurrence are effective humidity, wind speed, and temperature. A forest fire occurrence danger rating index of through 10 was developed as a function of daily weather index (DWI).

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제7권2호
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• pp.116-123
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• 2003

목적 : 가토 모델을 이용한 급성 허혈성 뇌경색에서 확산강조 자기공명영상과 관류자기공명영상의 유용성에 대해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 여섯 마리의 순계 가토의 경동맥에 히스토아크릴글루와 리피오돌 및 텅스텐 파우더를 동맥내 주입하여 뇌경색을 유발한 후 1시간 내에 고식적인 T1 및 T2 강조영상, 그리고 확산강조 자기공명영상과 관류자기공명영상을 획득하였다. 관류자기공명영상은 측내실 수준과 대뇌기저핵의 1cm 상방에서 각각 얻었고, 이 영상을 특수 영상 소프트웨어로 후처리하여 뇌혈류 용적 , 뇌혈류양 및 평균 조영제 통과시간을 포함한 관류 영상을 획득하였다. 뇌경색 부위는 각각의 관류 지도와 확산강조 자기공명영상으로 평가하였다. 뇌경색 부위와 반대편 정상 부위에서 조영제 평균 통과시간 차이를 측정하였다. 결과 : 모든 가토에서 T2 강조영상상 비정상 신호강도는 없었으나 확산강조 자기공명영상에서 고신호강도의 뇌경색 병변을 확인할 수 있었다. 상대적 뇌혈류용적, 뇌혈류양 및 평균 조영제 통과시간을 포함한 관류자기공명영상에서 모두 관류 결손을 인지할 수 있었다. 뇌혈류양과 평균 조영제 통과시간 지도에서 관류결손지역으로 나타난 면적의 비교는 6예 중 4예에서 평균 조영제 통과시간 지도가 뇌혈류양 지도보다 면적이 크게 나왔으며, 2예는 같았다. 평균 조영제 통과시간 지도의 관류결손 면적이 뇌혈류양 지도보다 작게 나온 경우는 없었다. 또한 뇌혈류양 지도에서 병변의 면적은 확산강조 자기공명영상에서의 병변의 면적보다 3예에서 넓게 나타났고, 3예에서 같게 나타났다. 평균 조영제 통과시간 지도에서 병변의 면적은 확산강조 자기공명영상에서의 병변의 면적보다 모두 크게 나타났다. 평균 조영제 통과시간 지도에서 병변의 면적이 뇌혈류양 지도에서 병변의 면적보다 크면서 확산강조 자기공명영상에서와 같은 경우가 3예, 뇌혈류양 지도에서 병변의 면적이 확산강조 자기공명영상에서와 같으며 평균 조영제 통과시간 지도에서 병변의 면적보다 작은 경우가 3예, 그리고 평균 조영제 통과시간 지도에서 병변의 면적이 뇌혈류양 지도의 병변의 면적보다 크면서 확산강조 자기공명영상에서의 면적이 가장 적은 경우가 1예 있었다. 결론 : 확산강조 자기공명영상과 관류자기공명영상은 가토에서 초급성 뇌경색을 진단하고 뇌혈류 역학상태를 평가하는데 유용한 기법이라고 생각된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권4호
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• pp.348-356
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• 2018

본 연구는 현 국가산불위험예보시스템에서 실시간으로 분석되는 기상에 의한 산불발생확률 모형의 문제점을 개선하기 위하여 수행하였다. 기존 시스템의 문제점은 제주도를 포함한 9개의 도별 산불발생확률모형으로 인해 행정경계 지역에서 산불위험등급(관심-주의-경계-심각 4단계)의 차이가 발생하여 산불담당자들간 혼선을 야기할 수 있고, 이로 인해 인접 시군 경계 간 산불대응력이 떨어질 수 있다는 것이다. 이의 해결을 위해 기존 9개의 산불발생확률모형을 하나로 통합하는 산불발생확률모형을 개발하여 신뢰도 검증과 실제로 산불이 발생한 지점에서 예측된 산불위험지수 값을 추출하여 정확도 평가를 실시하였다. 새롭게 개발한 기상에 의한 봄철과 가을철의 전국 통합 산불발생확률 모형(DWI)은 국립산림과학원에서 운영하는 국가산불위험예보시스템에 반영하여 예측모델을 개선하였다. 연구 결과, 봄철 산불발생에 영향을 주는 기상변수로는 해당 시간대의 평균기온, 상대습도, 실효습도, 평균풍속이었으며, 가을철은 평균기온, 상대습도, 평균풍속으로 나타났으며 모두 99% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 봄철과 가을철의 전국 통합 산불발생확률 모형은 각각 $[1+{\exp}\{-(2.706+(0.088^*T_{mean})-(0.055^*Rh)-(0.023^*Eh)-(0.014^*W_{mean}))\}^{-1}]^{-1}$, $[1+{\exp}\{-(1.099+(0.117^*T_{mean})-(0.069^*Rh)-(0.182^*W_{mean}))\}^{-1}]^{-1}$으로 표본내 예측력은 봄철이 71.7%, 가을철은 86.9%로 나타나 모형의 적합도는 매우 높은 것으로 나타났다. 기존의 도별 9개 모형을 하나의 전국 통합 모형으로 적용할 경우 인접 행정경계에서 발생하는 위험등급의 차이를 해소하여 산불조심기간 중 발효되는 산불위험 단계별 조치사항의 이행에 혼란을 피할 수 있다는 장점이 있다. 새롭게 개발한 전국 통합 산불발생확률 모형(DWI)의 예측 결과 검증을 위해 2014년 봄철 발생한 산불 66건을 대상으로 산불위험지수의 정확도를 평가하였으며, 주의 단계인 산불위험지수 51이상으로 예측된 지역에서 실제로 산불이 발생한 비율은 기존 9개 모형에서 74.24% (산불 49건), 새롭게 개발한 전국 통합 모형에서는 83.33% (산불 55건)가 발생하여 약 9%의 정확도 향상을 보였다. 개발된 모형은 현재 운영중인 산림청 국립산림과학원의 국가산불위험예보시스템에 반영하여 산불이 가장 많이 발생하는 봄철과 가을철 건조시기의 산불발생위험을 정확히 예측하여 산불예방은 물론 진화자원의 효율적인 배치를 통해 시간과 인적 경제적 비용을 절감하고 산불피해를 최소화 할 수 있는 선택과 집중의 산불정책에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제14권1호
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• pp.1-10
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• 2012

본 연구는 디지털예보(현 동네예보) 자료를 활용하여 우리나라의 산불위험예보의 정확도 향상은 물론 기상에 의한 산불위험지수를 산출하여 한반도의 산불위험예보 체계를 구축하는데 있다. 한반도 지역의 산불발생위험을 나타내는 기상지수(daily weather index, DWI)를 산출하기 위해 기상청의 5km 격자간격의 디지털예보자료를 이용하였다. DWI 분석을 위해 온도, 습도, 풍속 UV, 1시간 강우량, 12시간 강우량을 대상으로 한반도 전역에 대한 기상요소별 기후분포도를 제작하였다. 한반도의 기상에 의한 일일 DWI 산출을 위해 대형산불이 자주 발생하는 강원도 지역의 산불발생확률식 $[1+{\exp}\{-(2.494+(0.004{\times}T_{max})-(0.008{\times}EF))\}]^{-1}$을 적용하였다. 기상예보자료의 예측정확도 검증을 위해 RDAPS, 디지털예보, 실황자료 모두 2005년 12월 12일 15시 자료를 대상으로 비교 분석한 결과 76개 기상관측소에서 관측한 실황자료에 대응하는 기상요소별 디지털예보의 예측값이 RDAPS 추출 자료보다 향상된 예측결과를 보였다. 산불위험예보 정확도 검증을 위해 사용한 실황자료와 디지털예보자료의 평균오차는 평균 기온 $0.2^{\circ}C$, 실효습도 2.4%, 평균풍속 2.2m/s로 나타나 큰 변이는 없었지만, 평균풍속에서 실측값과 예측값간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 디지털예보자료를 활용할 경우 RDAPS 자료보다 산불위험예보의 정확도가 크게 향상되는 결과를 얻을 수 있었으며, 산불위험예보의 정확도 검증을 위해 실황자료와 디지털예보자료를 적용하여 예측된 전국 233개 시 군 구의 평균 산불위험지수를 각각 추출하여 비교한 결과 $R^2$=0.854의 높은 정확도를 보였다. 산불위험도가 가장 높은 15시의 실제 76개소에서 관측한 기상자료를 적용하여 전국의 산불위험지수를 예측한 값은 70.5로 디지털예보자료를 적용하여 예측한 위험지수(70.0)와 0.5의 오차를 보여 예측력이 개선되었음을 확인할 수 있었다. 따라서 디지털예보를 적용할 경우 실황자료와의 예측력이 검증된 만큼 향후 기상에 의한 한반도의 산불발생위험지수를 보다 정확하게 계산하는데 유용하게 이용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국임상수의학회지
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• 제33권1호
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• pp.10-15
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• 2016

The purpose of this study was to establish reproducible ischemic infarction model using allogenic blood clot in beagle dogs and identify induced ischemic lesion after middle cerebral artery occlusion using magnetic resonance imaging (MRI) and histopathologic findings. Twenty eight male beagle dogs with no evidence of neurologic disease were experimented. Allogenic embolus was made using a healthy beagle dog. After internal carotid artery (ICA) was exposure, 16G catheter was introduced through the ICA. The dog was administered 0.3 ml blood clot for 15 seconds followed by 3 ml of saline for 15 seconds. MRI scans were performed with 1.5T to evaluate ischemic lesion at 7 days after middle cerebral artery occlusion procedure. Evaluation parameters of MRI include location, distribution, infarction type, margin, shape, mass effect and intensity of T1-weighted imaging (T1WI), T2-weighted imaging (T2WI), fluid attenuated inversion recovery (FLAIR) sequence, diffusion weighted imaging (DWI) and apparent diffusion coefficient (ADC). On MRI, all dogs (28/28) showed focal or multifocal lesion including telencephalon and thalamus lesions, especially caudate nucleus (24/28). These lesions had well-defined margin from adjacent brain parenchyma, none or mild mass effect and various shape. Most of dogs appeared hyperintensity on T1WI, T2WI, FLAIR, and DWI/ADC, corresponding to chronic infarction. These lesions were histopathologically confirmed atrophic changes and unstained lesion. In conclusion, MRI is the useful method to provide information about ischemic infarction in dogs and the best reproducible ischemic infarction model was developed by using allogenic blood clot.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권9호
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• pp.45-52
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• 2021

Stock price fluctuations affect investor returns, particularly, in this pandemic situation that has triggered stock market shocks. As a result of this situation, investors prefer to move their money into a safer portfolio. Therefore, in this study, we approach an efficient portfolio model using smart beta and combining others to obtain a fast method to predict investment stock returns. Smart beta is a method to selects stocks that will enter a portfolio quickly and concisely by considering the level of return and risk that has been set according to the ability of investors. A smart beta portfolio is efficient because it tracks with an underlying index and is optimized using the same techniques that active portfolio managers utilize. Using the logistic regression method and the data of 100 low volatility stocks listed on the Indonesia stock exchange from 2009-2019, an efficient portfolio model was made. It can be concluded that an efficient portfolio is formed by a group of stocks that are aggressive and actively traded to produce optimal returns at a certain level of risk in the long-term period. And also, the portfolio selection model generated using the smart beta, beta, alpha, and stock variants is a simple and fast model in predicting the rate of return with an adjusted risk level so that investors can anticipate risks and minimize errors in stock selection.