전국 대학생의 중도 탈락 비율의 증가는 학생 개인 뿐만 아니라 대학과 사회에 심각한 부정적 영향을 끼친다. 본 연구에서는 중도 탈락이 예상되는 학생을 사전에 식별하기 위하여, 각 대학의 학사관리 시스템에서 손쉽게 얻을 수 있는 학적 데이터를 기반으로 머신러닝 분야의 결정트리, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀 및 딥러닝 기반의 중도 탈락 예측 모델을 구축하고, 그 성능을 비교·분석하였다. 분석 결과 로지스틱 회귀 기반 예측 모델의 재현율이 가장 높았으나 f-1 및 auc 값이 낮은 한계를 보였고, 랜덤 포레스트 기반의 예측 모델의 경우 재현율을 제외한 다른 모든 지표에서 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 예측 기간에 따른 예측 모델의 성능을 확인하기 위하여 예측 기간을 단기(1개 학기 이내), 중기(2개 학기 이내) 및 장기(3개 학기 이내)로 나누어 분석해 본 결과, 장기 예측 시 가장 높은 예측력을 보였다. 본 연구를 통해 각 대학은 중도 탈락이 예상되는 학생들을 조기에 식별하고, 이들에 대한 집중 관리를 통해 중도 탈락 비율을 줄이며 나아가 대학 재정 안정화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
폐기물 매립지의 침하량을 예측하는 것은 우리나라와 같은 좁은 국토를 효율적으로 관리하기 위하여 매우 중요하다. 매립장내 유기물이 장기간에 걸쳐 생화학적으로 분해되기 때문에 압밀이론으로 해석하기 곤란하다. 본 연구에서는 실내모델실험을 통하여 매립가스의 발생특성을 분석하였다. 두개의 시험매립조를 만들었는데 하나는 침출수를 재순환한 것과 다른 하나는 재순환하지 않은 것이다. 시간의 변화에 따른 가스발생량과 매립조의 침하량과의 관계를 분석하였다. 수학적 침하량예측모델을 제안하여 장기침하량을 예측하여 실험계측치와 비교하고 수정계수를 사용하도록 제안하였다. 침출수 재순환이 침하를 촉진하는 효과가 있는 것으로 나타났는데 가스모델의 수정계수가 침출수순환을 하지 않은 경우는 1.4, 재순환한 경우는 1.7으로서 약 22%의 촉진효과가 있다.
Kwon, Yong Wonn;Moon, Won-Jin;Park, Mina;Roh, Hong Gee;Koh, Young Cho;Song, Sang Woo;Choi, Jin Woo
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제22권3호
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pp.158-167
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2018
Purpose: To investigate the surgical, perfusion, and molecular characteristics of glioblastomas which influence long-term survival after treatment, and to explore the association between MR perfusion parameters and the presence of MGMT methylation and 1p/19q deletions. Materials and Methods: This retrospective study was approved by our institutional review board. A total 43 patients were included, all with pathologic diagnosis of glioblastoma with known MGMT methylation and 1p/19q deletion statuses. We divided these patients into long-term (${\geq}60\;months$, n = 7) and short-term (< 60 months, n = 36) survivors, then compared surgical extent, molecular status, and rCBV parameters between the two groups using Fisher's exact test or Mann-Whitney test. The rCBV parameters were analyzed according to the presence of MGMT methylation and 1p/19q deletions. We investigated the relationship between the mean rCBV and overall survival using linear correlation. Multivariable linear regression was performed in order to find the variables related to overall survival. Results: Long-term survivors (100% [7 of 7]) demonstrated a greater percentage of gross total or near total resection than short-term survivors (54.5% [18 of 33]). A higher prevalence of 1p/19q deletions was also noted among the long-term survivors (42.9% [3 of 7]) than the short-term survivors (0.0% [0 of 36]). The rCBV parameters did not differ between the long-term and short-term survivors. The rCBV values were marginally lower in patients with MGMT methylation and 1p/19q deletions. Despite no correlation found between overall survival and rCBV in the whole group, the short-term survivor group showed negative correlation ($R^2=0.181$, P = 0.025). Multivariable linear regression revealed that surgical extent and 1p/19q deletions, but not rCBV values, were associated with prolonged overall survival. Conclusion: While preoperative rCBV and 1p/19q deletion status are related to each other, only surgical extent and the presence of 1p/19q deletion in GBM patients may predict long-term survival.
This paper proposes a deep convolutional long short-term memory (ConvLSTM)-based crack growth prediction technique for predictive maintenance of structures. Since cracks are one of the critical damage types in a structure, their regular inspection has been mandatory for structural safety and serviceability. To effectively establish the structural maintenance plan using the inspection results, crack propagation or growth prediction is essential. However, conventional crack prediction techniques based on mathematical models are not typically suitable for tracking complex nonlinear crack propagation mechanism on civil structures under harsh environmental conditions. To address the technical issue, a field data-driven crack growth prediction technique using ConvLSTM is newly proposed in this study. The proposed technique consists of the four steps: (1) time-series crack image acquisition, (2) target image stabilization, (3) deep learning-based crack detection and quantification and (4) crack growth prediction. The performance of the proposed technique is experimentally validated using a concrete mock-up specimen by applying step-wise bending loads to generate crack growth. The validation test results reveal the prediction accuracy of 94% on average compared with the ground truth obtained by field measurement.
Kim, Sun-Young;Yi, Seon-Ju;Eum, Young Seob;Choi, Hae-Jin;Shin, Hyesop;Ryou, Hyoung Gon;Kim, Ho
Environmental Analysis Health and Toxicology
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제29권
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pp.12.1-12.8
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2014
Objectives Cohort studies of associations between air pollution and health have used exposure prediction approaches to estimate individual-level concentrations. A common prediction method used in Korean cohort studies is ordinary kriging. In this study, performance of ordinary kriging models for long-term particulate matter less than or equal to $10{\mu}m$ in diameter ($PM_{10}$) concentrations in seven major Korean cities was investigated with a focus on spatial prediction ability. Methods We obtained hourly $PM_{10}$ data for 2010 at 226 urban-ambient monitoring sites in South Korea and computed annual average $PM_{10}$ concentrations at each site. Given the annual averages, we developed ordinary kriging prediction models for each of the seven major cities and for the entire country by using an exponential covariance reference model and a maximum likelihood estimation method. For model evaluation, cross-validation was performed and mean square error and R-squared ($R^2$) statistics were computed. Results Mean annual average $PM_{10}$ concentrations in the seven major cities ranged between 45.5 and $66.0{\mu}g/m^3$ (standard deviation=2.40 and $9.51{\mu}g/m^3$, respectively). Cross-validated $R^2$ values in Seoul and Busan were 0.31 and 0.23, respectively, whereas the other five cities had $R^2$ values of zero. The national model produced a higher cross-validated $R^2$ (0.36) than those for the city-specific models. Conclusions In general, the ordinary kriging models performed poorly for the seven major cities and the entire country of South Korea, but the model performance was better in the national model. To improve model performance, future studies should examine different prediction approaches that incorporate $PM_{10}$ source characteristics.
최근 태양광 발전량 예측은 태양광 발전량 설비 시스템의 안정적인 작동을 위한 조정 계획, 설비 규격 결정 및 생산 계획 일정을 수립하기 위해 필수적인 요소로 고려된다. 특히, 대부분의 태양광 발전량은 피크시간에 측정되기 때문에, 태양광 시스템 운영자의 이익 최대화와 전력 계통량 안정화를 위해 피크시간의 태양광 발전량 예측은 매우 중요한 요소이다. 또한, 기존 연구들은 광범위한 지역에서 예측된 불확실한 기후 정보들을 이용하여 태양광 발전량을 예측하는 한계점 때문에 일사량, 운량, 온도 등과 기상정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측하는 것은 매우 어려운 문제로 고려된다. 따라서 본 논문에서는 피크이전의 기후, 계절 및 관측된 태양광 발전량을 이용하여 미래의 기후 및 계절 정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측할 수 있는 LSTM(Long-Shot Term Memory) 기반의 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 모델을 기반으로 실 데이터를 통한 실험 결과, 단기 및 장기적 관점에서 높은 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 피크시간의 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.
최근 이상 기후로 인해 극한 호우 및 국지성 호우의 규모 및 빈도가 증가하여 하천 주변의 홍수 피해가 증가하고 있다. 이에 따라 하천 또는 유역 내 수문학적 시스템의 비선형성이 증가하고 있으며, 기존의 물리적 기반의 수문 모형을 활용하여 홍수위를 예측하기에는 선행시간이 부족한 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 Deep Neural Network (DNN) 및 Long Short-Term Memory (LSTM)기반의 딥러닝 기법을 적용하여 울산시(태화교) 지점의 수위를 0, 1, 2, 3, 6, 12시간에 대해 선행 예측을 수행하였고 예측 정확도를 비교 분석하였다. 그 결과 sliding window 개념을 적용한 DNN 모형이 선행시간 12시간까지 상관계수 0.97, RMSE 0.82 m로 가장 높은 정확도를 보이고 있음을 확인하였다. 향후 DNN 모형을 활용하여 딥러닝 기반의 수위 예측을 수행한다면 기존의 물리적 모형을 통한 홍수위 예측보다 향상된 예측 정확도와 충분한 선행시간을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.
In order to predict stress intensity limit of high-temperature creep structures, creep work-time equation, defined as $W_ct^P=B$, was used, and the results of the equation were compared with isochronous stress-strain curve (ISSC) ones of ASME BPV NH Code. For this purpose, the creep strain tests with. time variations for commercial type 316 stainless steel were conducted with different stresses; 160 MPa, 150 MPa, 145 MPa, 140 MPa and 135 MPa at $593^{\circ}C$. The results of log $W_c$ and log t plots showed a good linear relation up to $10^5$ hr. The constants p, B and stress intensity limit values showed comparatively good agreement to those of ASME NH ISSC. It is believed that the relation can be simply obtained with only several short-term 1% strain data without ISSC which can be obtained by long-term creep data.
This study measured the thickness and speculation coefficient of the coating for existing buildings and calculated the diffusion coefficient of the coating to predict the depth of carbonation through numerical analysis in order to evaluate the impact of the external finish and local environment. As a result, it was possible to predict the short-term and long-term carbonation depth of reinforced concrete buildings coated with coating film with considerable reliability.
Long-term variations in wind speed and capacity factor(CF) on Seongsan wind farm of Jeju Island, South Korea were derived statistically. The selected areas for this study were Subji, having a year wind data at 30m above ground level, Sinsan, having 30-year wind data at 10m above ground level and Seongsan wind farm, where long-term CF was predicted. The Measure-Correlate-Predict module of WindPRO was used to predict long-tem wind characteristics at Seongsan wind farm. Eachyear's CF was derived from the estimated 30-year time series wind data by running WAsP module. As a result, for the 30-year CFs, Seongsan wind farm was estimated to have 8.3% for the coefficien to fvariation, CV, and-16.5% ~ 13.2% for the range of variation, RV. It was predicted that the annual CF at Seongsan wind farm varied within about ${\pm}4%$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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