• 시스템엔지니어링학술지
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• 제18권2호
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• pp.75-93
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• 2022

Machine learning (ML) data-driven meta-model is proposed as a surrogate model to reduce the excessive computational cost of the physics-based model and facilitate the real-time prediction of a nuclear power plant's transient response. To forecast the transient response three machine learning (ML) meta-models based on recurrent neural networks (RNNs); specifically, Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a sequence combination of Convolutional Neural Network (CNN) and LSTM are developed. The chosen accident scenario is a control element assembly withdrawal at power concurrent with the Loss Of Offsite Power (LOOP). The transient response was obtained using the best estimate thermal hydraulics code, MARS-KS, and cross-validated against the Design and control document (DCD). DAKOTA software is loosely coupled with MARS-KS code via a python interface to perform the Best Estimate Plus Uncertainty Quantification (BEPU) analysis and generate a time series database of the system response to train, test and validate the ML meta-models. Key uncertain parameters identified as required by the CASU methodology were propagated using the non-parametric Monte-Carlo (MC) random propagation and Latin Hypercube Sampling technique until a statistically significant database (181 samples) as required by Wilk's fifth order is achieved with 95% probability and 95% confidence level. The three ML RNN models were built and optimized with the help of the Talos tool and demonstrated excellent performance in forecasting the most probable NPP transient response. This research was guided by the Systems Engineering (SE) approach for the systematic and efficient planning and execution of the research.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.300-307
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• 2015

본 연구는 모바일 앱을 이용한 당뇨 환자 관리관련 선행연구들을 체계적으로 고찰하여 임상적 유용성에 미치는 효과를 분석하고, 이를 토대로 근거 중심의 가이드라인 제공 및 향후 연구방향을 제시하고자 시도되었다. 데이터베이스는 Ovid, CINAHL, Cochrane library를 활용하였으며 (app*OR mobile) AND (nurs*OR health* OR medic*) AND (diabet*)을 주요어로 2004년부터 2014년까지의 문헌을 대상으로 검색하였다. 총 375편의 연구 중 3편의 논문이 최종 선정되었고, Scottish Intercollegiate Guidelines Network (SIGN)의 Checklist를 이용해 문헌의 질을 평가하였다. 연구결과 앱을 적용한 당뇨관리는 당화혈색소 감소에 통계적으로 유의한 효과가 있었다. 추후 연구의 설계유형이나 이를 기반으로 한 효과적인 중재개발 연구를 제안한다. 향후 충분한 표본수를 고려한 무작위 실험연구와 당화혈색소 이외 생리적 지표와 심리적 지표에 대한 연구가 더 많이 시행될 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.111-124
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• 2018

본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.

• 한국노년학
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• 제37권2호
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• pp.431-444
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• 2017

본 연구는 국내 노인의 인지기능 향상 프로그램의 효과를 확인하기 위해 수행되었다. 2000년부터 2016년까지 4개의 데이터베이스에서 9,624개의 논문을 검색하였고, 최종 14개의 논문이 메타분석을 위해서 선정되었다. 선정된 연구의 질 검증을 위해서 Scottish Intercollegiate Guidelines Network의 controlled trial checklist를 사용하였다. R 프로그램 version 3.3.2(2016-10-31)를 사용하여 효과크기와 이질성 검증, 출간오류를 분석하였다. 인지기능 향상 프로그램의 전체 효과크기는 중간 효과크기를 나타냈고 이질성은 중간 정도의 이질성을 나타냈다(SMD=0.759, 95% CI: 0.506~1.013, $I^2=34%$). 전체 논문의 이질성 검증을 위한 조절효과분석을 실시한 결과 중재종류에 따라 통계적으로 유의한 차이를 보였으며 복합운동중재가 가장 큰 효과크기를 나타냈다(SMD=1.231, 95% CI: 0.658~1.804, $I^2=40.8%$). 출간오류는 Funnel plot과 Egger's regression test를 통해서 통계적으로 유의한 오류가 발견되었지만 오류의 심각정도를 확인하기 위해 Trim-and-Fill 분석을 실시한 결과 전체연구 결과를 번복할 정도의 심각한 오류는 확인되지 않았다. 따라서 노인을 대상으로 한 인지기능 향상 프로그램 중 복합운동중재는 노인의 인지기능 향상에 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.271-284
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• 2016

본 연구는 임부의 산전우울에 대한 인지행동치료 중재의 효과를 검증하기 위해 수행된 체계적 문헌고찰 및 메타분석 연구이다. 데이터베이스는 CINAHL, PubMed, EMBASE 및 Koreamed, 국회도서관, 한국학술정보(Korean studies Information Service System, KISS), 한국의학논문데이터베이스 등 국내외 domain을 활용하였다. 검색은 ((Perinatal OR Antenatal OR Antepartum OR Pregnant) AND Depression) AND Women AND (CBT OR (Cognitive behavioral AND (Therapy OR Treatment)))와 '산전우울', '임부', '인지행동치료' 등의 검색어로 2016년 5월까지 출판된 문헌을 검토하였다. 분석은 R을 이용한 임의효과모형을 적용하여 산전우울과 불안의 효과크기를 각각 산출하였으며, 효과크기의 이질성을 검증하기위해 메타 ANOVA를 활용하여 조절효과분석을 실시하였다. 그리고 funnel plot, Egger's regression test, fail-safe N, trim-and-fill 분석을 활용한 출간오류분석과 민감성 분석을 실시하여 전체 연구 결과의 타당성을 검증하였다. 연구결과 총 180편의 문헌이 검색되었으며, 선택배제기준에 따라 최종적으로는 clinical trials 16편을 분석하였다. 분석에 포함된 개별문헌은 Scottish Intercollegiate Guideline Network (SIGN)의 checklist를 통해 비뚤림 위험을 평가하였으며, 대체로 비뚤림 위험은 낮았다. 연구결과 본 연구에서 중재의 산전우울에 대한 효과크기는 Hedges' g=-0.55(95% CI: -0.76~-0.33)로 통계적으로 유의하게 낮았으며, 불안에 대한 효과크기는 Hedges' g=-0.20(95% CI: -0.48~-0.08)이었으나, 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 문헌의 이질성, 출판오류의 위험성 등은 낮았다. 본 메타분석결과에 의하면 인지행동치료는 임신부의 산전우울 증세 완화에 보통 정도의 효과가 있음이 밝혀졌다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.183-190
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• 2012

본 연구는 연구논문 및 저자 프로파일을 기반으로 상호 협력이 가능한 전문가 검색 시스템을 구축한다. 제안한 방법론은 다음과 같다. 첫째, 입력 키워드와 가장 연관성 높은 키워드를 검색하기 위한 가중치 부여 기법을 제안하고, 둘째, 이 기법을 통해 전문가를 효율적으로 검색하는 방안을 제안한다. 우선적으로 논문에서 키워드와 저자 프로파일을 추출하고, 이를 통하여 전문가를 검색할 수 있도록 한다. 이것은 소셜 네트워크의 여러 분야에서 활용할 수 있다. 이러한 정보는 여러 시스템에 분산되어 있다. 이렇게 분산된 데이터를 통합하기 위한 기술로 멀티 온토롤지를 이용하는 기법을 제안한다. 멀티 온톨로지는 메타 온톨로지, 인스턴스 온톨로지, 로케이션 온톨로지와 연관관계 온톨로지로 구성되고, 연관관계 온톨로지는 동적으로 키워드 연관관계 분석을 통해 구축된다. 이 멀티 온톨로지를 이용하여 전문가 망을 제공하고, 이것은 키워드의 연관관계 추적을 통한 전문가 검색이 가능하도록 한다. 이를 통하여 전문가들의 연구물을 확인할 수 있도록 제공함으로써 세부 전문분야를 확인할 수 한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권8호
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• pp.725-731
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• 2007

본 연구의 목적은 인접한 2항만 간 화주의 항만선택에 관한 행동을 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 퍼지추론법과 뉴럴네트웍 모델을 이용하여 항만선택 행동모델, 즉 퍼지-뉴로 행동모델을 구축하고 부산항과 광양항을 대상으로 화주의 항만선택 행동을 분석하였다. 또한 로짓모델과 비교하여 퍼지-뉴로 모델의 판별 우수성을 검정하였고, 서비스 수준과 화물량 등의 파라미터를 변경한 항만선택 행동을 분석하였다.

• 한국간호교육학회지
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• 제23권1호
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• pp.15-26
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• 2017

Purpose: This study evaluated the efficacy of a communication ability enhancement program for nursing students in Korea through a systematic review of literature and meta-analysis. Methods: The researchers searched data-bases, including the Data Base Periodical Information Academic, Research Information Sharing Service, National Digital Science Library and National Assembly Library. The key words used included 'communication' and 'nursing student'. The researchers evaluated articles published up to July 2016. Out of 381 selected articles, 20 clinical trial studies were meta-analyzed. Each article was evaluated in accordance with the Checklist of Scottish Intercollegiate Guideline Network. The effect size of communication ability, self-efficacy and interpersonal relations were synthesized by a random effects model from analysis software (R 3.2.3). The heterogeneity of effect size was analyzed by exploratory and confirmatory moderator analysis. Results: The overall effect size of the program was of a moderate level (SMD=0.78, 95% CI: 0.49~1.07) along with each outcome of self-efficacy (SMD=0.80, 95% CI: 0.23~1.37), and interpersonal relations (SMD=0.47, 95% CI: 0.14~0.80). For heterogeneity, moderator analysis was performed, by grade, and a statistically significant moderator was found. Conclusion: It is evident that a communication ability enhancement program for nursing students is moderately effective in improving communication ability, self-efficacy and interpersonal relations.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제15권2호
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• pp.87-94
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• 2015

This paper aimed at modeling a fine triangular grid for network dome by using Harmony Search (HS) algorithm. For this purpose, an optimization process to find a fine regular triangular mesh on the curved surface was proposed and the analysis program was developed. An objective function was consist of areas and edge's length of each triangular and its standard deviations, and design variables were subject to the upper and lower boundary which was calculated on the nodal connectivity. Triangular network dome model, which was initially consist of randomly irregular triangular mesh, was selected for the target example and the numerical result was analyzed in accordance with the HS parameters. From the analysis results of adopted model, the fitness function has been converged and the optimized triangular grid could be obtained from the initially distorted network dome example.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.703-712
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• 2003

오늘날 통신의 발전에 따라 인터넷상에 존재하는 정보의 양이 많아지고, 필요한 정보를 효율적으로 찾아내는 정보 검색 시스템의 중요성이 크게 대두되고 있다. 대부분의 정보 검색 시스템에서는 단순한 키워드나 키워드를 이용한 불리언 질의어를 바탕으로 필요한 문서를 검색해 내고 있다. 그러나, 키워드를 이용한 정보 검색은 사용자의 편의성 및 주어진 질의어에 대한 이해의 정확성 측면에서 우리가 일상생활에서 사용하는 대화체 문장을 이용한 질의어에 비해 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 한국어 대화체 문장의 정보 검색을 위한 메타질의어처리시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 제안한 한국어 대화체 문장 분석을 이용한 정보 검색은 주어진 질의어에 대해 형태소 분석과 구문 분석 및 시소러스를 이용한 질의어의 확장을 통해 사용자가 원하는 질의어를 포함하는 새로운 질의어를 형성해 내며, 질의어에 포함된 중의성도 부분적으로 해결할 수 있었다.