• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.50-59
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• 2023

본 연구에서 강원도 강릉시에 위치한 A기관의 2020년, 2021년의 2년간 데이터를 중심으로 손상으로 입원한 환자를 손상 코드별로 분석하고자 하였다. 각 연도별 발생인원이 많은 손상코드를 분석하였으며, 이에 따른 손상외인코드를 분석하였다. 손상외인 코드의 빈도수를 분석하여 손상코드의 발생 원인을 분석하였다. 손상코드 S0650는 손상외인코드 W189, X5999의 빈도수가 가장 많았으며, 이는 상세불명의 장소 또는 화장실에서 넘어졌을 때 열린 두개 내 상처 없는 외상성 경막하 출혈의 원인으로 판단하였다. 손상코드 S72120는 손상외인코드 W010, W180의 빈도수가 가장 많았으며, 주거지에서 넘어질 때 발생하는 폐쇄성 대퇴골전자간 골절의 원인이 되는 것으로 판단하였다. 손상코드 S32090은 X5999의 빈도수가 많았으며, 상세불명의 장소에서 노출에 의한 사고로 요추 부위의 폐쇄성 골절의 원인 되는 것으로 분석 하였으며, 손상코드 S72.090에서 발생되는 손상외인 코드는 W010, W180의 빈도수가 많은 것을 확인하였다. 주로 주거지에서 미끄러지거나 헛디딤으로 인해 대퇴골 경부의 폐쇄성 골절의 원인이 되는 것을 확인 할 수 있었으며, 손상코드 S0220은 Y049의 손상외인코드의 빈도수가 높았으며, 주로 완력 또는 주먹에 의해 비골이 골절되는 것을 확인하였다. 이와 같이 손상코드 별 손상외인코드의 빈도수를 분석하여 손상코드의 발생 원인을 분석하였다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제55권1호
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• pp.29-36
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• 2023

이 연구는 특수건강진단 폐활량검사 시 아시안 외국인 근로자들에게 적절한 예측식을 제안하는 것이다. 연구 대상은 지리적 분포에 따라 중앙아시아, 동북아시아, 남아시아태평양 그룹으로 나누었으며, 그룹별 폐활량검사 결과와 예측식간 일치도를 확인하였다. 이를 기준으로 국내 외국인 근로자들에게 폐활량검사 시 적절한 예측식을 제안하였고, 제안한 예측식을 적용할 수 없는 폐활량검사기에는 보정계수를 제안하였다. Global lung function initiative 2012 (GLI2012)-동북아시안식과 동남아시안식의 해석일치도는 남성 0.819, 여성 0.770이었고, GLI2012-동남아시안식과 남아시안식의 해석 일치도는 남성 0.881, 여성 0.886이었다. GLI2012-동북아시안식과 중앙아시안식의 해석일치도는 남성 0.831, 여성 0.833이었다. 따라서 동북아시안, 중앙아시안 그룹에 속하는 외국인 근로자는 GLI2012-동북아시안식을 적용하고, 동남아시안, 남아시안 그룹에 속하는 외국인 근로자는 GLI2012-동남아시안식을 제안한다. GLI2012-동남아시안식을 선택할 수 없는 폐활량검사기의 경우 최정근식(Dr. Choi equation)에 보정계수 0.87을 적용할 것을 제안한다.

• Wind and Structures
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• 제36권4호
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• pp.237-247
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• 2023

The emergence of high-rise buildings has necessitated frequent structural health monitoring and maintenance for safety reasons. Wind causes damage and structural changes on tall structures; thus, safe structures should be designed. The pressure developed on tall buildings has been utilized in previous research studies to assess the impacts of wind on structures. The wind tunnel test is a primary research method commonly used to quantify the aerodynamic characteristics of high-rise buildings. Wind pressure is measured by placing pressure sensor taps at different locations on tall buildings, and the collected data are used for analysis. However, sensors may malfunction and produce erroneous data; these data losses make it difficult to analyze aerodynamic properties. Therefore, it is essential to generate missing data relative to the original data obtained from neighboring pressure sensor taps at various intervals. This study proposes a deep learning-based, deep convolutional generative adversarial network (DCGAN) to restore missing data associated with faulty pressure sensors installed on high-rise buildings. The performance of the proposed DCGAN is validated by using a standard imputation model known as the generative adversarial imputation network (GAIN). The average mean-square error (AMSE) and average R-squared (ARSE) are used as performance metrics. The calculated ARSE values by DCGAN on the building model's front, backside, left, and right sides are 0.970, 0.972, 0.984 and 0.978, respectively. The AMSE produced by DCGAN on four sides of the building model is 0.008, 0.010, 0.015 and 0.014. The average standard deviation of the actual measures of the pressure sensors on four sides of the model were 0.1738, 0.1758, 0.2234 and 0.2278. The average standard deviation of the pressure values generated by the proposed DCGAN imputation model was closer to that of the measured actual with values of 0.1736,0.1746,0.2191, and 0.2239 on four sides, respectively. In comparison, the standard deviation of the values predicted by GAIN are 0.1726,0.1735,0.2161, and 0.2209, which is far from actual values. The results demonstrate that DCGAN model fits better for data imputation than the GAIN model with improved accuracy and fewer error rates. Additionally, the DCGAN is utilized to estimate the wind pressure in regions of buildings where no pressure sensor taps are available; the model yielded greater prediction accuracy than GAIN.

• 서비스연구
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• 제13권3호
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• pp.105-126
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• 2023

국내 중고차 시장은 지속적으로 성장하고 있으며, 이와 동시에 중고차 온라인 플랫폼 서비스 역시 함께 매년 시장 점유율을 확대하고 있다. 중고차 온라인 플랫폼 서비스는 차량의 제원, 점검 이력, 사고 내역, 그리고 세부 옵션 등을 서비스 이용자에게 제공하고 있다. 대부분의 기존 연구는 차량의 제원과 차량의 일부 옵션을 활용한 중고차 가격의 예측이었으며, 중고차 가격과 일부 제원 변수 간 비선형 관계임을 확인하였다. 이에 따라 연구자들은 이러한 비선형 문제를 해결하기 위해 머신러닝(Machine Learning) 모델의 실행을 제안하였으며, 그 결과 회귀(Regression) 기반 머신러닝 모델은 변수의 실질적인 영향력과 방향성을 알 수 있는 장점이 존재하였으나, 트리(Decision Tree) 기반 머신러닝 모델에 비해 비용함수 수치가 저조한 단점이 존재하였다. 본 연구는 국내 브랜드를 대상으로 차량의 제원과 차량의 옵션, 총 70여 개의 변수를 모두 활용하여 회귀 기반 머신러닝 모델과 트리 기반 머신러닝 모델을 순차적으로 실행하여 두 유형의 머신러닝 모델의 장점을 취합하고자 하였다. 이를 통해 브랜드별 변수의 실질적 영향력과 방향성을 확인한 후 브랜드별 가장 우수한 트리 기반 머신러닝 모델을 선정하였다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 중고차 온라인 플랫폼 서비스를 이용하는 구매자와 판매자가 전반적인 중고차 가격 예측을 지원할 수 있다. 이에 따라 중고차 온라인 플랫폼 서비스 이용자 간 정보의 비대칭으로 인한 문제 해결 역시 지원이 가능할 것으로 기대한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.89-103
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• 2023

Obstructive sleep apnea (OSA) is one of the most prevalent sleep disorders that can lead to serious consequences, including hypertension and/or cardiovascular diseases, if not treated promptly. Continuous positive airway pressure (CPAP) is widely recognized as the most effective treatment for OSA, which needs the proper titration of airway pressure to achieve the most effective treatment results. However, the process of CPAP titration can be time-consuming and cumbersome. There is a growing importance in predicting personalized CPAP pressure before CPAP treatment. The primary objective of this study was to optimize the CPAP titration process for obstructive sleep apnea patients through EEG feature engineering with machine learning techniques. We aimed to identify and utilize the most critical EEG features to forecast key OSA predictive indicators, ultimately facilitating more precise and personalized CPAP treatment strategies. Here, we analyzed 126 OSA patients' PSG datasets before and after the CPAP treatment. We extracted 29 EEG features to predict the features that have high importance on the OSA prediction index which are AHI and SpO2 by applying the Shapley Additive exPlanation (SHAP) method. Through extracted EEG features, we confirmed the six EEG features that had high importance in predicting AHI and SpO2 using XGBoost, Support Vector Machine regression, and Random Forest Regression. By utilizing the predictive capabilities of EEG-derived features for AHI and SpO2, we can better understand and evaluate the condition of patients undergoing CPAP treatment. The ability to predict these key indicators accurately provides more immediate insight into the patient's sleep quality and potential disturbances. This not only ensures the efficiency of the diagnostic process but also provides more tailored and effective treatment approach. Consequently, the integration of EEG analysis into the sleep study protocol has the potential to revolutionize sleep diagnostics, offering a time-saving, and ultimately more effective evaluation for patients with sleep-related disorders.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.19-36
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• 2023

정보통신기술의 발전으로 인해 누구나 쉽게 정보를 생산, 유포할 수 있게 되면서, 이를 악용하여 의도적으로 유포하는 거짓 정보인 가짜뉴스가 새로운 문제로 대두되기 시작하였다. 초기에 텍스트 방식으로 주로 전파되던 가짜뉴스는 점차 진화하여 이제는 멀티미디어 형식으로 퍼지고 있다. 유튜브는 2005년에 설립된 이후 세계 최고의 동영상 플랫폼으로 성장하면서 전 세계 사람들이 대부분 이용하고 있다. 하지만 유튜브는 가짜뉴스가 퍼지는 주요 창구가 되며 사회적인 문제를 일으키고 있다. 유튜브의 가짜뉴스를 탐지하기 위하여 다양한 학자들이 연구를 진행해 왔다. 가짜뉴스 탐지 연구에는 콘텐츠 기반의 접근과 배경정보 기반의 접근이 존재하는데 기존 가짜뉴스 연구와 유튜브의 가짜뉴스 탐지 연구를 살펴보면 콘텐츠 기반의 접근이 다수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 기반의 가짜뉴스 탐지가 아닌 배경정보 기반의 가짜뉴스 탐지기법을 제안하는데, 그 중에서도 유튜브에서 제공하는 관련 동영상 정보를 활용하여 가짜뉴스를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 관련 동영상에서 얻은 정보와 원본 동영상에서 얻은 정보를 임베딩 기술인 Doc2vec을 이용하여 벡터화 한 후, 딥러닝 네트워크인 합성곱 신경망(CNN)을 통하여 가짜뉴스를 판별하고자 하였다. 실증분석 결과 제안 기법은 기존의 콘텐츠 기반으로 유튜브 가짜뉴스를 탐지하는 접근에 비해 보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 본 연구의 제안 기법은 파급력이 높은 유튜브 상에서 유포되는 가짜뉴스의 전파를 사전에 예방함으로써, 우리사회를 보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한간호학회지
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• 제53권4호
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• pp.468-479
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• 2023

Purpose: This study aimed to evaluate the use of the respiratory rate oxygenation (ROX) index, ROX-heart rate (ROX-HR) index, and saturation of percutaneous oxygen/fraction of inspired oxygen ratio (SF ratio) to predict weaning from high-flow nasal cannula (HFNC) in patients with respiratory distress in a pediatric intensive care unit. Methods: A total of 107 children admitted to the pediatric intensive care unit were enrolled in the study between January 1, 2017, and December 31, 2021. Data on clinical and personal information, ROX index, ROX-HR index, and SF ratio were collected from nursing records. The data were analyzed using an independent t-test, χ² test, Mann-Whitney U test, and area under the curve (AUC). Results: Seventy-five (70.1%) patients were successfully weaned from HFNC, while 32 (29.9%) failed. Considering specificity and sensitivity, the optimal cut off points for predicting treatment success and failure of HFNC oxygen therapy were 6.88 and 10.16 (ROX index), 5.23 and 8.61 (ROX-HR index), and 198.75 and 353.15 (SF ratio), respectively. The measurement of time showed that the most significant AUC was 1 hour before HFNC interruption. Conclusion: The ROX index, ROX-HR index, and SF ratio appear to be promising tools for the early prediction of treatment success or failure in patients initiated on HFNC for acute hypoxemic respiratory failure. Nurses caring for critically ill pediatric patients should closely observe and periodically check their breathing patterns. It is important to continuously monitor three indexes to ensure that ventilation assistance therapy is started at the right time.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권3호
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• pp.114-125
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• 2023

편미분방정식의 해를 구하기 위한 여러 수치해법들의 한계와 순수 데이터 기반 기계학습의 단점을 극복하기 위해 물리정보신경망(physics-informed neural network, PINN)이 제안되었다. 물리정보신경망은 편미분방정식을 손실함수 구성에 직접 활용하여 기계학습 훈련에 물리적 제약을 주는 기법으로 파동방정식 모델링에도 활용될 수 있다. 그러나 물리정보신경망을 이용하여 파동방정식을 풀기 위해서는 신경망 훈련 시 입력에 대한 2차 미분이 수행되어야 하고, 그 결과로 출력되는 파동장은 복잡한 역학적 현상들을 포함하고 있어 섬세한 전략이 필요하다. 이 해설 논문에서는 물리정보신경망의 기본 개념을 설명하고 파동방정식 모델링에 활용하기 위한 고려사항들에 대해 고찰하였다. 이러한 고려사항에는 공간좌표 정규화, 활성함수 선정, 물리손실 추가 전략이 포함된다. 훈련자료의 공간좌표를 정규화한 후 사용하면 파동방정식 모델링을 위한 신경망 훈련에서 초기 조건이 더 정확하게 반영되는 것을 수치 실험을 통해 보였다. 또한 신경망을 통한 파동장 예측에 가장 적절한 활성함수를 선정하기 위해 여러 함수들의 특성을 비교했다. 특성 비교는 각 활성함수들의 입력자료에 대한 미분과 수렴성을 중심으로 이루어졌다. 마지막으로 신경망 훈련 중 손실함수에 물리손실을 추가하는 두가지 시나리오의 결과를 비교하였다. 수치 실험을 통해 훈련 초기부터 물리손실을 활용하는 전략보다 초기 훈련단계 이후부터 물리손실을 적용하는 커리큘럼 기반 학습전략이 효과적이라는 결과를 도출했다. 추가로 이 결과를 물리손실을 전혀 사용하지 않은 훈련 결과와 비교하여 PINN기법의 효과를 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권3호
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• pp.185-194
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• 2023

국내에는 22,300개 이상의 소하천이 전국에 분포하고 있으며, 이들은 위치한 지역, 지형 및 토지 이용 상태에 따라 다양한 유출 특성을 갖는다. 소하천의 재난관리를 위해서는 소하천 특성에 적합한 세부 설계기준을 수립하는 것이 중요하다. 현재 국내 소하천설계기준에서 제시하는 개별 산정식들은 국내 중·대규모 하천이나, 외국 하천의 설계기준을 준용하고 있어 국내 소하천에 적합한 산정식 개발이 필요하다. 그 중 계획하폭은 하천의 규모를 결정하는 기준 중 하나로 현재 계획홍수량과 유역면적 등에 기반하여 결정하고 있다. 본 연구에서는 국내 소하천의 특성정보를 바탕으로 적정 계획하폭을 산정하기 위해, 국내 12개 시·도 4,073개 소하천의 다양한 특성정보와 계획하폭 정보를 수집하고 이들을 이용하여 회귀분석을 수행하였다. 이를 바탕으로 계획홍수량에 대한 1변수 계획하폭 산정식과 소하천의 계획홍수량, 유역면적, 하천연장, 하상경사에 따른 다변수 계획하폭 산정식을 도출하였다. 이렇게 산정된 소하천 계획하폭 산정식들은 소하천 설계기준 개선이나 소하천정비 종합계획 수립 등 소하천 재난관리에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권6호
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• pp.5-16
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• 2009

본 연구는 콘 관입시험(CTP)과 딜라토미터시험(DMT)을 이용한 부산지역 점토의 최대전단탄성계수 추정($G_{max}$)에 관한 것이다. 이를 위해 부산신항 지역과 녹산지역에서 피에조콘 관입시험(CPT) 및 달라토미터시험(DMT)를 수행하였으며, 비교란 시료를 채취하여 hybrid oedometer 시험을 실시하였다. Oedometer 내벽에 장착된 벤더엘리먼트로 전단파 속도를 측정하여 최대전단탄성계수를 산정하였으며, 이를 바탕으로 부산점토의 최대전단탄성계수와 구속응력, 간극비, 응력이력간의 관계를 파악하였다. 현장시험 및 실내시험을 분석한 결과, $q_t$와 $G_{max}$의 상관계수 ${\alpha}_G$는 소성지수에 반비례하는 것으로 나타났으며, $E_D$와 $G_{max}$의 상관계수 $R_G$는 ($I/I_D$)$(p_a/{\sigma}'_v)^{0.5}$와 비례관계를 나타냈다. 이러한 관계를 바탕으로 본 연구에서는 CPT와 DMT 시험으로부터 $G_{max}$를 추정하는 방법을 개발하였으며, 제안된 방법은 부산점토의 최대전단탄성계수를 적절하게 예측하는 것으로 관찰되었다.