• 대한치과교정학회지
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• 제35권5호
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• pp.331-340
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• 2005

치관경사도 연구는 부정교합 진단과 치료 계획 수립 및 더욱 편리한 교정 장치 개발과 관련한 기초 자료로써 중요시되어 왔다 이에 본 연구는 307명(남자 187명, 여자 120명)의 대표본 성인 정상교합자를 연구대상으로 삼아 자료의 신뢰성 검증이 병행된 치관경사도를 보고함으로써 치과교정학 임상에 도움이 되는 기초자료를 도출해 보고자 시행되었다. 치관경사도 측정을 위하여 정상교합자 표본의 모형 상에서 개개 치아의 근원심 각도 및 협설측 각도를 측정하였으며, 측정 전후 측정자간 및 측정자 내의 신뢰성 검증을 시행하였고. 남녀간의 성차와 기존 연구자료와의 차이를 검증하였다. 연구 결과 본 연구가 대표본을 대상으로 하여 높은 신뢰성 지표를 보였음에도 불구하고 정상교합자의 치관경사도는 변동이 심한 것이 관찰되었고 이에 따라 기존 연구들에 대비하여 임상적으로 유의한 자료상의 차별성은 고찰할 수 없었으며 변동의 양상 또한 선학들이 보고한 자료와 유사하였다 결론적으로 치관경사도 측정시 드러난 정상변동을 해석하여 개별 적합성이 최대로 증진된 효율적인 치과교정장치를 개발하기 위해 좀 더 발전된 수학적·통계학적 모형 구성이 필요할 것으로 생각되었다

• 한국임상수의학회지
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• 제33권2호
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• pp.107-112
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• 2016

The objective of this study was to determine potential contributing factors associated with biosecurity level of farrow-to-finish pig farms and to develop a classification tree model to explore how these factors related to each other based on prediction model. To this end, the author analyzed data (n = 193) extracted from a cross-sectional study of 344 farrow-to-finish farms which was conducted between March and September 2014 aimed to explore swine disease status at farm level. Standardized questionnaires with information about basic demographical data and management practices were collected in each farm by on-site visit of trained veterinarians. For the classification of the data sets regarding biosecurity level as a dependent variable and predictor variables, Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID) algorithm was applied for modeling classification tree. The statistics of misclassification risk was used to evaluate the fitness of the model in terms of prediction results. Categorical multivariate input data (40 variables) was used to construct a classification tree, and the target variable was biosecurity level dichotomized into low versus high. In general, the level of biosecurity was lower in the majority of farms studied, mainly due to the limited implementation of on-farm basic biosecurity measures aimed at controlling the potential introduction and transmission of swine diseases. The CHAID model illustrated the relative importance of significant predictors in explaining the level of biosecurity; maintenance of medical records of treatment and vaccination, use of dedicated clothing to enter the farm, installing fence surrounding the farm perimeter, and periodic monitoring of the herd using written biosecurity plan in place. The misclassification risk estimate of the prediction model was 0.145 with the standard error of 0.025, indicating that 85.5% of the cases could be classified correctly by using the decision rule based on the current tree. Although CHAID approach could provide detailed information and insight about interactions among factors associated with biosecurity level, further evaluation of potential bias intervened in the course of data collection should be included in future studies. In addition, there is still need to validate findings through the external dataset with larger sample size to improve the external validity of the current model.

• 한국측량학회지
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• 제33권4호
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• pp.297-304
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• 2015

원격탐사 자료를 활용한 변화탐지 기법은 재난/재해, 국토모니터링 등의 다양한 분야에서 활용가능하다. 그러나, 고해상도 위성영상을 활용하여 무감독 변화탐지를 수행할 경우에는, 기복변위 등에 의한 기하학적인 오차와 영상의 노이즈 정보에 의하여 미변화지역들이 변화지역으로 오탐지될 수 있는 문제점을 지닌다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 변화탐지 기법인 IR-MAD 기법을 활용하여 고해상도 위성영상에 대한 객체 기반의 변화탐지를 수행하였다. 특히, 교차융합기법으로 부가적인 자료를 생성하여 객체 기반의 변화탐지 정확도를 향상시키고자 하였다. KOMPSAT-2 위성영상을 활용한 실험을 수행한 결과, 화소기반의 IR-MAD 기법과 비교하여 객체 기반의 IR-MAD 기법이 높은 변화탐지 정확도를 보이는 것을 확인하였다. 또한, 교차융합영상을 활용하였을 경우가 원 다시기 영상만을 사용하였을 때보다 높은 변화탐지 정확도를 보였다. 이를 통해, 객체 기반의 IR-MAD 기법이 고해상도 위성영상을 활용한 국토의 변화탐지를 효과적으로 수행할 수 있음을 실험적으로 증명하였다.

• 한국노년학
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• 제31권3호
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• pp.607-621
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• 2011

목적: 본 연구는 만성폐쇄성폐질환(Chronic Obstructive Pulmonary Disease, COPD) 환자의 신체활동, 수면 장애, 건강관련 삶의 질 간의 관련성을 검정하기 위해 수행되었다. 방법: 본 연구는 COPD 환자의 증상관리중재연구의 사전 조사 자료를 이용한 서술적 조사연구이다. 성 조지 호흡기계 설문지, 국제신체활동 설문지, 만성폐쇄성 폐질환과 천식의 수면영향 설문지를 이용하여 6개의 병원에서 자료수집이 이루어 졌으며, 총 245명이 분석에 포함되었다. 대상자의 특성, 대상자의 신체활동, 수면장애, 건강관련 삶의 질의 수준 및 연구 개념간의 관련성을 확인하기 위해 서술적 통계, ANOVA, Pearson 상관분석, 회귀분석이 SPSS WIN 18.0 프로그램을 통해 이루어졌다. 결과: 대상자의 건강관련 삶의 질과 수면장애의 평균(표준편차)은 각각 36.04(19.43)과 14.33(6.20)이었다. 대상자의 32%가 비활동적인 것으로 나타났다. 다변량적 접근에서 수면장애가 심하고(β=.27), FEV1 % predicted가 낮고(β=-.23), 신체활동량이 적고(β=-.19), 가정의 총수입이 낮고(β=-.16), COPD 진단을 받은 지 5년 이상(β=.14)이 된 대상자들에게서 유의하게 삶의 질이 낮았다(R²=.34). 결론: 본 연구결과는 COPD 환자의 삶의 질 향상을 위한 중재방안으로 수면의 질 향상과 신체활동량 증진이 효과적일 수 있음을 제시하며 이들 중재프로그램의 효과검증이 추후 필요하다 하겠다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제35권2호
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• pp.121-133
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• 2023

The demand for cement and limestone crushed materials has increased many folds due to the tremendous increase in construction activities in Pakistan during the past few decades. The number of cement production industries has increased correspondingly, and so the rock-blasting operations at the limestone quarry sites. However, the safety procedures warranted at these sites for the blast-induced ground vibrations (BIGV) have not been adequately developed and/or implemented. Proper prediction and monitoring of BIGV are necessary to ensure the safety of structures in the vicinity of these quarry sites. In this paper, an attempt has been made to predict BIGV using artificial neural network (ANN) at three selected limestone quarries of Pakistan. The ANN has been developed in Python using Keras with sequential model and dense layers. The hyper parameters and neurons in each of the activation layers has been optimized using randomized and grid search method. The input parameters for the model include distance, a maximum charge per delay (MCPD), depth of hole, burden, spacing, and number of blast holes, whereas, peak particle velocity (PPV) is taken as the only output parameter. A total of 110 blast vibrations datasets were recorded from three different limestone quarries. The dataset has been divided into 85% for neural network training, and 15% for testing of the network. A five-layer ANN is trained with Rectified Linear Unit (ReLU) activation function, Adam optimization algorithm with a learning rate of 0.001, and batch size of 32 with the topology of 6-32-32-256-1. The blast datasets were utilized to compare the performance of ANN, multivariate regression analysis (MVRA), and empirical predictors. The performance was evaluated using the coefficient of determination (R²), mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean squared error (RMSE)for predicted and measured PPV. To determine the relative influence of each parameter on the PPV, sensitivity analyses were performed for all input parameters. The analyses reveal that ANN performs superior than MVRA and other empirical predictors, andthat83% PPV is affected by distance and MCPD while hole depth, number of blast holes, burden and spacing contribute for the remaining 17%. This research provides valuable insights into improving safety measures and ensuring the structural integrity of buildings near limestone quarry sites.

• 환경영향평가
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• 제26권6호
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• pp.418-430
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• 2017

지표수의 수질은 음용수, 공업용수, 농업용수 등과 같이 다양한 용도로 이용하기 위해서 아주 중요하다. 다양한 수질변수들에 대한 정기적인 수질조사가 실시되고 있으며 정확하고 효과적인 분석 및 해석이 수반되어야 한다. 본 연구의 목적은 다변량 분석방법을 이용하여 지역적 및 계절적 수질변화를 평가하는데 있다. 2012년부터 2016까지 5년간 12개 조사지점에 대하여 유량(flow)과 수질항목(water temperature, pH, EC, DO, BOD, COD, SS, TN, TP 및 TOC)을 조사 분석하였다. 계절적 수질변화에서는 봄과 겨울의 BOD, TN, TP 및 TOC 평균농도가 여름 및 가을에 비하여 높게 조사되었다. 유량 및 SS의 평균농도가 다른 계절에 비하여 여름이 높았다. 상관분석에서 EC는 BOD(r=0.857), COD(r=0.854), TN(r=0.899) 및 TOC(r=0.910) 와 높은 상관성을 나타냈다. 주성분분석에서 요인 1은 TP, DO 및 pH을 포함하며 32.0%, 요인 2는 EC 및 TN을 포함하며 26.0%, 요인 3은 SS을 포함하며 18.0%의 기여율을 보였고, 요인 4는 유량을 포함하며 12.0%, 요인 5는 수온을 포함하며 10.0%를 보였다. 5개의 요인은 전체 수질변동 특성의 98.0%를 설명할 수 있었다. 안양천, 왕숙천, 중량천 및 탄천은 유기오염물질의 영향을 받는 것으로 조사되었다. 군집분석에서 조사지점에 대한 계절적 차이를 도출하였으며, 또한 군집분석 결과는 주성분분석 결과 해석을 더 잘 설명하게 되었다.