• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제58권3호
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• pp.230-242
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• 2005

연구배경 : 우리나라 국민을 대상으로 실시한 폐활량검사의 판정과 해석은 우리나라 국민을 대상으로 구한 폐활량 예측식이 사용되어야 한다. 그 동안 외국인을 대상으로 구한 폐활량 예측치가 사용되어 오류가 있었다. 본 연구에서는 전 국민을 대상으로 대표성 있고 신뢰할 수 있는 노력성 폐활량과 일초간 노력성 폐활량, 6초간 노력성 폐활량, 일초율에 대한 정상 예측식을 개발 하고자 하였다. 연구방법 : 전 국민을 대상으로 층화표본 추출법을 사용하여 조사대상을 선정하였으며, 폐활량검사기와 검사방법, 검사과정, 결과의 선택을 미국흉부학회에서 권고하는 기준에 따라 체계적인 정도관리와 질관리를 실시하였다. 폐활량 검사를 실시한 대상자 4,816명 중에서 비흡연자이면서 폐활량에 영향을 미칠 수 있는 호흡기 질환 및 증상이 없고, 흉부방사선학적 검사에서 심폐 이상 소견이 없으면서, 폐활량에 영향을 미치는 유해인자에의 노출력이 없는 대상자는 1,212명으로 남자 206명, 여자 1,006명이었다. 이들은 지역과 연령별로 우리나라 국민을 대표할 수 있었다. 통계분석에서 혼합효과모델을 적용하여 AIC 값이 가장 작은 모델로서 남자와 여자에 공통적으로 포함된 변수들을 일반선형회귀분석에 적용하여 폐활량 예측식을 구하였다. 결 과 : 노력성 폐활량의 예측식은 남자 -4.8434 - 0.00008633*연령$^2$(년) + 0.05292*신장(cm) + 0.01095*체중(kg)이었으며, 여자 -3.0006 - 0.0001273 *연령$^2$(년) + 0.03951*신장(cm) + 0.006892*체중(kg)이었다. 일초간 노력성 폐활량의 예측식은 남자 -3.4132 -0.0002484*연령$^2$(년) + 0.04578*신장(cm)이었으며, 여자 -2.4114 - 0.0001920*연령$^2$(년) + 0.03558*신장(cm)이었다. 6초간 노력성 폐활량의 예측식은 남자 -4.4244 -0.0001367*연령$^2$(년) + 0.05156*신장(cm) + 0.008246*체중(kg)이었으며, 여자 -3.1433 - 0.0001442*연령$^2$(년) + 0.04018*신장(cm) + 0.007077*체중(kg)이었다. 일초율의 예측식은 남자 119.9004 - 0.3902*연령(년) - 0.1268*신장(cm)이었으며, 여자 97.8567 - 0.2800*연령(년) - 0.01564*신장(cm)이었다. 결 론 : 본 예측식은 미국흉부학회에서 제시하고 있는 연령과 신장 변수에 체중이 포함되어 차이가 있었다. 이러한 이유는 연령효과와 젊은 연령에서 신장과 체중이 급격하게 변화하는 체격효과가 복합적으로 작용하기 때문이라고 해석된다. 본 예측식과 다른 국내 및 국외 예측식을 비교할 때 본 예측식이 노력성 폐활량과 일초간 노력성 폐활량, 일초율의 예측치를 높게 추정하였으나 대부분 그 차이가 10% 이내로 비슷하였다. 코카시안인 백인을 대상으로 구한 외국의 예측식보다 본 연구의 정상 예측치가 낮지 않았다. 이러한 이유로는 우리나라 젊은 사람들의 체격조건의 변화와 함께 엄격한 정상인의 선정기준, 검사방법과 검사결과의 정도관리 및 질관리에 기인하는 것으로 판단되었다.

• 대한예방의학회:학술대회논문집
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• 대한예방의학회 2001년도 제53차 추계 학술대회 연제집
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• pp.446-447
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• 2001

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-9
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• 2016

In this paper, we propose a method of measuring bone mineral density in a peripheral-type clinical X-ray CT using a phantom, and we propose a method of classifying osteoporosis using bone mineral density and bone structure parameters together. It segments the trabecular bone region and cortical bone region for the six sections of the phantom and calculates the average HU value of the segmented regions. By using these values, it derives an expression converting HU value to bone mineral density. It segments trabecular bone of 1 cm region in the end part of distal radius and extracts the bone mineral density and structural parameters for the trabecular bone region. We extracted bone mineral density and structural parameters for the 18 subjects each of normal and osteoporotic group. We carried out classification experiments using three classification methods; SAD, SVM, ANN. The sensitivity, specificity, accuracy, positive predictive value, negative predictive value, likelihood ratio of the classification was improved in the order of ANN, SVM and SAD. Also, The sensitivity, specificity, accuracy, positive predictive value, negative predictive value, likelihood ratio of the classification was improved when we use the bone mineral density and structural parameters together.

• 대한안전경영과학회지
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• 제25권4호
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• pp.141-151
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• 2023

Recently, due to the expansion of the logistics industry, demand for logistics automation equipment is increasing. The modern logistics industry is a high-tech industry that combines various technologies. In general, as various technologies are grafted, the complexity of the system increases, and the occurrence rate of defects and failures also increases. As such, it is time for a predictive maintenance model specialized for logistics automation equipment. In this paper, in order to secure the operational safety and reliability of the parcel loading system, a predictive maintenance platform was implemented based on the Naive Bayes-LSTM(Long Short Term Memory) model. The predictive maintenance platform presented in this paper works by collecting data and receiving data based on a RabbitMQ, loading data in an InMemory method using a Redis, and managing snapshot DB in real time. Also, in this paper, as a verification of the Naive Bayes-LSTM predictive maintenance platform, the function of measuring the time for data collection/storage/processing and determining outliers/normal values was confirmed. The predictive maintenance platform can contribute to securing reliability and safety by identifying potential failures and defects that may occur in the operation of the parcel loading system in the future.

• 대한핵의학회지
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• 제32권3호
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• pp.259-265
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• 1998

목적: 심근의 T1-201 섭취는 심근 조직의 관류를 반영한다. 급성 심근 경색 환자에서 재관류 후에 T1-201 심근 SPECT로 구조된 심근을 찾아내어 심근벽 운동 회복을 예측할 수 있다. 대상 및 방법: 급성 심근 경색 환자에서 조기 재관류 또는 경색 연관동맥에 대한 지연 재관류를 시행하고 6 시간 이내에 휴식, 다음날 지연 심근 T1-201 심근 SPECT를 촬영하여 휴식기 T1-201의 섭취 정도와 지연 재분포 여부를 관찰하여 재관류 후 조기에 시행한 T1-201 심근 SPECT의 심근벽 운동 호전 예측능을 평가하였다. 결과 휴식기 T1-201 섭취와 지연 재분포를 같이 고려하여 판정한 심근벽 운동 호전 예측능은 양성 예측율 99% (70/71), 음성 예측율 54% (14/27)이었다. 휴식기 T1-201 섭취 정도로 판정한 심근벽운동 호전 예측능은 양성 예측율 100% (69/69),음성 예측율 52% (15/29)로, 지연 재분포의 관찰이 휴식기 T1-201 섭취로만 판가한 심근벽 운동 호전 예측능을 유의하게 향상시키지 않았다. 심근벽 운동감소 정도에 따라 분류한 T1-201 심근 SPECT의 심근벽 운동 호전 예측능은 심근벽 운동이 저하된 46 분절에서 양성 예측율 100%, 음성 예측능 14%이었고, 심근벽 운동이 전혀 없거나 이상 운동이 있었던 52 분절에서 양성 예측을 97%, 음성 예측율 60%이었다. 음성 예측율은 심근벽 운동이 저하된 분절보다 전혀 없거나 이상 운동이 있는 분절에서 유의하게 높았다. 결론: 급성 심근 경색 환자에 대한 재관류 후 조기에 검사한 T1-201 심근 SPECT에서 심근생존능이 있으면 심근벽 운동은 호전되어 좋은 양성예측율을 보였으나 음성 예측율은 비교적 낮았다. 음성 예측율을 올리기 위해서 심근벽 운동을 고려하여 심근 관류를 판정할 필요성이 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.103-111
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• 2023

본 논문은 시계열 데이터에 존재하는 이상값을 정상값으로 변환하는 새로운 데이터 보정기법을 제안한다. 최근 IT기술의 발전으로 센서를 통해 방대한 시계열 데이터가 수집되고 있다. 하지만 센서의 고장, 비정상적 환경으로 인해, 대부분의 시계열 데이터는 다수의 이상값을 포함할 수 있다. 이상값이 포함된 원천 데이터를 그대로 사용하여 예측모델을 구축하는 경우, 고신뢰도의 예측 서비스가 실현되기 어렵다. 이에 본 논문은 LSTM-GAN 모델을 활용하여 원천 시계열 데이터에 존재하는 이상값을 탐지하고, DTW(Dynamic Time Warping) 및 GAN 기법을 결합하여 분할된 윈도우 단위로 이상값을 정상값으로 보정하는 기법을 제안한다. 기본 아이디어는 탐지된 이상값이 포함된 윈도우에 인접한 정상 분포 데이터의 통계정보를 DTW에 적용하여 연쇄적으로 GAN 모델을 구축하여 정상적 시계열 데이터를 생성하는 것이다. 오픈 NAB 데이터를 활용한 실험을 통해, 우리는 제안 기법이 기존 2개의 보정기법보다 성능이 우수함을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.886-893
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• 2022

Outlier detection refers to the task of detecting data that deviate significantly from the normal data distribution. Most outlier detection methods compute an outlier score which indicates the degree to which a data sample deviates from normal. However, setting a threshold for an outlier score to determine if a data sample is outlier or normal is not trivial. In this paper, we propose a binary prediction method for outlier detection based on spectral clustering and one-class SVM ensemble. Given training data consisting of normal data samples, a clustering method is performed to find clusters in the training data, and the ensemble of one-class SVM models trained on each cluster finds the boundaries of the normal data. We show how to obtain a threshold for transforming outlier scores computed from the ensemble of one-class SVM models into binary predictive values. Experimental results with high dimensional text data show that the proposed method can be effectively applied to high dimensional data, especially when the normal training data consists of different shapes and densities of clusters.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권1호
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• pp.37-53
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• 2024

In this study, flood records from 79 sites across Thailand were analyzed to estimate flood indices using the regional frequency analysis based on the L-moments method. Observation sites were grouped into homogeneous regions using k-means and Ward's clustering techniques. Among various distributions evaluated, the generalized extreme value distribution emerged as the most appropriate for certain regions. Regional growth curves were subsequently established for each delineated region. Furthermore, 20- and 100-year return values were derived to illustrate the recurrence intervals of maximum rainfall across Thailand. The predicted return values tend to increase at each site, which is associated with growth curves that could describe an increasing long-term predictive pattern. The findings of this study hold significant implications for water management strategies and the design of flood mitigation structures in the country.

• Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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• 제48권1호
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• pp.61-68
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• 2021

Objective: This study was conducted to investigate the relationship of semen parameters in samples used for intracytoplasmic sperm injection (ICSI) with fertilization and pregnancy rates in infertile couples. Methods: In this prospective study of Infertile couples with male factor infertility that had undergone ICSI, fractions of the same semen samples obtained for microinjection (to ensure the best predictability) were evaluated to determine the semen parameters and sperm DNA fragmentation index (DFI) on the day of oocyte recovery. Results: In total, 120 couples completed the study and were subdivided into fertilized (n=87) and non-fertilized couples (n=33). The fertilized couples were further classified into pregnant (n=48) and non-pregnant (n=39) couples. Compared to non-fertilized and non-pregnant couples, fertilized and pregnant couples showed statistically significantly higher sperm viability and percentage of normal sperm morphology, as well as significantly lower sperm DFI values. A receiver operating characteristic curve analysis of data from the 120 ICSI cycles showed that sperm viability, normal sperm morphology percentages, and sperm DFI were significant prognostic indicators of fertilization at cutoff values of 40%, 7%, and 46%, respectively. A sperm DFI of 46% showed sensitivity and specificity of 95% and 90%, respectively, for predicting fertilization, and no clinical pregnancies occurred in couples with a sperm DFI above 46%. Conclusion: Semen parameters from the ICSI day sample, especially sperm viability, normal morphology, and DFI, had an impact on fertilization and pregnancy outcomes in ICSI cycles.

• 임상이비인후과
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• 제29권2호
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• pp.212-222
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• 2018

Background and Objectives : The purpose of this study was to compare the measured values of acoustic and auditory perceptual assessments between normal and functional dysphonia (FD) groups. Materials and Methods : 102 subjects with FD and 59 normal voice groups were participated in this study. Mid-vowel portion of the sustained vowel /a/ and two sentences of 'Sanchaek' were edited, concatenated, and analyzed by Praat script. And then auditory-perceptual (AP) rating was completed by three listeners. Results : The FD group showed higher acoustic voice quality index version 2.02 and version 3.01 (AVQIv2 and AVQIv3), slope, Hammarberg index (HAM), grade (G) and overall severity (OS), values than normal group. Additionally, smoothed cepstral peak prominence in Praat (PraatCPPS), tilt, low-to high spectral band energies (L/H ratio), long-term average spectrum (LTAS) in FD group were lower than normal voice group. And the correlation among measured values ranged from -0.250 to 0.960. In ROC curve analysis, cutoff values of AVQIv2, AVQIv3, PraatCPPS, slope, tilt, L/H ratio, HAM, and LTAS were 3.270, 2.013, 13.838, -22.286, -9.754, 369.043, 27.912, and 34.523, respectively, and the AUC of each analysis was over .890 in AVQIv2, AVQIv3, and PraatCPPS, over 0.731 in HAM, tilt, and slope, over 0.605 in LTAS and L/H ratio. Conclusions : In conclusion, AVQI and CPPS showed the highest predictive power for distinguishing between normal and FD groups. Acoustic analyses and AP rating as noninvasive examination can reinforce the screening capability of FD and help to establish efficient diagnosis and treatment process plan for FD.