컴퓨터 기술의 발전과 기상예보 모델 및 예측방식의 고도화에 따라 더 고성능의 기상예측 소프트웨어가 개발되었으며 슈퍼컴퓨터를 활용한 소프트웨어 수행으로 더욱 정밀하고 정확한 기상예보가 가능하게 되었다. 본 논문에서는 주요 6개국이 사용하고 있는 기상예측 예보 모델을 조사하여 그 특징들을 분석하고 현재 한국 기상청에서 영국 기상청과 2012년부터 협업하여 사용하고 GloSea 소프트웨어에 대하여 설명한다. 그런데 기존의 GloSea는 기상청 슈퍼컴퓨터에서만 수행되어 다양한 연구자들의 전문 분야별 세분화된 연구에 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 현재 우리나라에서 사용하고 있는 GloSea6 기반의 저해상도 버전을 로컬시스템에 사용할 수 있는 표준 실험환경을 구축하고 이를 테스트해봄으로써 연구실 환경에서 수행 가능한 저해상도 GloSea6의 로컬화를 제시하고자 한다. 즉, 본 논문에서는 사용자 단말기-계산서버-리퍼지토리 서버로 구성되는 기본 아키텍처를 구축하고 해당 소프트웨어의 실행 테스트를 수행함으로써 저해상도 GloSea6의 로컬 이식성을 검증한다.
Kim, Hong Nyun;Yang, Dong Heon;Park, Bo Eun;Park, Yoon Jung;Kim, Hyeon Jeong;Jang, Se Yong;Bae, Myung Hwan;Lee, Jang Hoon;Park, Hun Sik;Cho, Yongkeun;Chae, Shung Chull
Journal of Yeungnam Medical Science
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제38권4호
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pp.337-343
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2021
Background: Chromogranin A (CgA) levels have been reported to predict mortality in patients with heart failure. However, information on the prognostic value and clinical availability of CgA is limited. We compared the prognostic value of CgA to that of previously proven natriuretic peptide biomarkers in patients with acute heart failure. Methods: We retrospectively evaluated 272 patients (mean age, 68.5±15.6 years; 62.9% male) who underwent CgA test in the acute stage of heart failure hospitalization between June 2017 and June 2018. The median follow-up period was 348 days. Prognosis was assessed using the composite events of 1-year death and heart failure hospitalization. Results: In-hospital mortality rate during index admission was 7.0% (n=19). During the 1-year follow-up, a composite event rate was observed in 12.1% (n=33) of the patients. The areas under the receiver-operating characteristic curves for predicting 1-year adverse events were 0.737 and 0.697 for N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-proBNP) and CgA, respectively. During follow-up, patients with high CgA levels (>158 pmol/L) had worse outcomes than those with low CgA levels (≤158 pmol/L) (85.2% vs. 58.6%, p<0.001). When stratifying the patients into four subgroups based on CgA and NT-proBNP levels, patients with high NT-proBNP and high CgA had the worst outcome. CgA had an incremental prognostic value when added to the combination of NT-proBNP and clinically relevant risk factors. Conclusion: The prognostic power of CgA was comparable to that of NT-proBNP in patients with acute heart failure. The combination of CgA and NT-proBNP can improve prognosis prediction in these patients.
Jeon, Se Min;Hosseindoust, Abdolreza;Ha, Sang Hun;Kim, Tae Gyun;Mun, Jun Young;Moturi, Joseph;Lee, SuHyup;Choi, Yo Han;Lee, Sang Deok;Sa, Soo Jin;Kim, Jin Soo
Journal of Animal Science and Technology
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제63권4호
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pp.827-840
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2021
Several studies have focused on Ca and P requirements for pigs. These requirements are estimated from their retention and bone formation. However, modern pig breeds have different responses to dietary Ca and P than traditional breeds, and their requirements are expected to change on an annual basis. Besides individual Ca and P needs, the Ca to P ratio (Ca/P) is an important factor in determining requirements. This study aimed to implement a linear and quadratic regression analysis to estimate Ca and P requirements based on average daily gain (ADG), apparent total tract digestibility (ATTD) of Ca (ATTD-Ca), ATTD of P (ATTD-P), and crude protein (CP) digestibility. Results show that Ca/P had linear and quadratic effects on ADG in the phytase-supplemented (PS) group in both the 6-11 kg and 11-25 kg categories. In the latter category, the CP digestibility was linearly increased in response to increasing Ca/P in the without-phytase (WP) group. In the 25-50 kg category, there was a linear response of ADG and linear and quadratic responses of CP digestibility to Ca/P in the PS group, while a linear and quadratic increase in CP digestibility and a quadratic effect on ATTD-Ca were observed in the WP group. In the 50-75 kg category, Ca/P had significant quadratic effects on ADG in the PS and WP groups, along with significant linear and quadratic effects on ATTD-Ca. In addition, Ca/P had significant quadratic effects on ATTD-P and led to a significant linear and quadratic increase in the CP digestibility in the WP group. In the 75-100 kg category, analysis showed a significant decrease in ATTD-Ca and ATTD-P in the PS and WP groups; in the latter, ATTD-P and ATTD-Ca were linearly decreased by increasing Ca/P. In conclusion, our equations predicted a higher Ca/P in the 6-25 kg bodyweight categories and a lower Ca/P in the 50-100 kg category than that recommended in the literature.
탄소흡수량 산정 및 토지이용 변화에 대한 이해는 기후변화 연구에서 매우 중요하다. 기존의 연구에서는 토지이용 변화에 따른 탄소흡수량 산정에 원격탐사 기술이 사용되고 있으나 대부분 과거의 탄소흡수량 변화에 초점을 맞추고 있다. 따라서 미래 탄소흡수량 변화 예측 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서 CLUE-S 모형을 사용하여 토지이용 변화를 모의하고 기후변화 시나리오를 고려하여 미래 탄소흡수량의 변화를 예측하였다. 그 결과, RCP 4.5 및 8.5 시나리오에서 탄소흡수량은 각각 7.92, 13.02% 감소되는 것으로 예측되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법은 다른 기후변화 시나리오를 고려한 미래 탄소흡수량 변화에도 적용이 가능할 것으로 기대된다.
한국 자산 시장에서 부동산이 가지는 영향력에도 불구하고 시장 추이 예측은 쉽지 않으며, 그중 아파트는 주거 공간인 동시에 투자 속성을 내포하고 있어 더욱 예측이 쉽지 않다. 아파트 가격에 영향을 주는 요인은 다양하며 지역적 특성 또한 고려되어야 한다. 본 연구는 서울시 전체, 강남 3구, 노원, 도봉, 강북, 금천, 관악, 구로구의 아파트 매매가에 영향을 미치는 요인과 특성을 비교하고 이를 기반으로 가격 예측의 가능성을 파악하기 위해 수행되었다. 분석에는 신경망, CHAID, 선형회귀, 랜덤포레스트 등 머신러닝 알고리즘이 사용되었다. 서울시 전체 아파트 평균 매매가에 가장 중요한 영향을 미치는 요소는 정부 정책 요소였으며, 거래규제 완화, 금융규제 완화 등의 완화 정책이 영향력이 높게 도출되었다. 강남 3구의 경우 정책의 영향력이 낮은 것으로 파악되었으며 강남구의 경우 주택 공급량이 가장 중요한 요인이었다. 반면 6개의 중·하위구들은 정부 정책이 중요 변수로 작용하였으며 공통적으로 금융규제 정책이 영향을 끼치는 요인이었다.
본 연구에서는 6개의 기계학습 기법들을 활용하여 2019년과 2020년 전국 땅밀림 현장조사 결과를 기반으로 땅밀림 위험지역을 A부터 C까지 3개 등급(A등급: 위험, B등급: 보통, C등급: 양호)으로 구분할 수 있는 분류모형을 구축하고, 분류 정확도를 비교·분석한다. 기계학습 기법으로는 K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Extreme Gradient Boosting 총 6개를 적용하였다. 분류 정확도 분석결과, 6개의 기법 모두 0.9 이상의 우수한 정확도를 보여주었다. 수치형 자료를 학습에 적용한 경우가, 문자형 자료를 학습한 모형보다 우수한 성능을 나타냈으며, 현장조사 평가점수 자료군(C1~C4) 보다는 전문가의견이 반영된 평가점수 자료군(R1~R4)으로 학습한 모형이 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 특히, 직접징후와 간접징후 정보를 학습에 반영한 경우가 예측정확도가 높게 나타났다. 향후 땅밀림 현장조사 자료가 지속적으로 확보될 경우, 본 연구에서 활용한 기계학습기법은 땅밀림 분류를 위한 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 유목의 생성 및 퇴적과 쓰나미 흐름을 수치모형을 활용하여 실험하였다. 이를 위해 2차원 수심적분흐름모형과 유목동역학모형을 사용하였다. 연구지역은 일본 센다이(Sendai)해안가로서 관측자료(Inagaki et al. 2012)를 이용하여 시뮬레이션 결과와 유목의 퇴적패턴을 비교검증하였다. 본 연구를 위해 흐름의 항력으로 인해 유목이 발생하는 단순화된 모형이 개발되었다. 또한 유목 발생량을 고려하기 위해 Google Earth를 활용하여 연구지역의 퇴적된 유목 수를 추정하였으며 그 결과, 해안숲의 30만 그루의 나무으로부터 13000개 이상의 유목이 발생하여 내륙으로 이송되는 수치모의를 수행하였다. 이 수치실험 결과는 Inagaki et al. (2012)의 관측데이터와 유사하였다. 또한, 유목의 발생과 퇴적 패턴의 재현성은 종방향 퇴적패턴에서 높은 상관성을 나타냈다. 추후에는 목재의 크기, 경계 조건, 격자 크기와 같은 유목 매개변수에 대한 민감도 분석을 구축하여 유목의 이동패턴을 분석할 필요가 있을 것으로 판단된다. 이러한 모델링은 물의 흐름과 유목에 따른 재해예측에 유용한 방법론이 될 것으로 기대된다.
기업이 물류비용을 절감할 수 있는 정교한 수요 예측 모형은 그동안 수많은 연구를 통해 다양한 방법들이 제시되었다. 이러한 연구들은 주로 수요 패턴에 의해서 적용 가능한 수요 예측 모형을 결정하고, 통계적 검증을 통해서 모형의 정확성을 판단하였다. 수요 패턴은 크게 규칙성과 불규칙성으로 나뉘어 질 수 있다. 규칙적인 패턴은 주문이 정기적이고 주문량이 일정한 경우를 의미한다. 이러한 경우에는 주로 회귀모형이나 시계열 모형을 통해서 수요를 예측하는 방법들이 사용된다. 그러나 불규칙적이고 주문량의 변동 폭이 큰 경우는 간헐적 수요(Intermittent Demand)라고 하는데, 기존의 회귀 모형이나 시계열 모형으로는 수요 예측의 오류 발생 가능성이 높기 때문이다. 간헐적 수요를 보이는 품목에 대해서는 주로 Croston모형 혹은 Holts모형 등을 사용하여 수요를 예측한다. 본 연구에서는 간헐적 수요 패턴을 보이는 항공 화물의 다양한 품목에 대해서 수요 패턴을 분석하고, 다양한 모형을 통해 수요를 예측하여 각 모형의 예측력을 비교 분석하였다. 이 과정에서 항공 화물의 품목별, 지역별로 다양한 모형의 적합도를 분석하여 항공사가 가장 효율적으로 운영할 수 있는 항공 화물의 수요 예측 모형에 대한 개발 방향을 제시하고자 함이 본 논문의 목적이다.
BACKGROUND: The present study aimed to examine the crops capable of growing and adapting to the external environment and various stresses of reclaimed agriculture land for the development of high value-added agricultural utilization technology based on reclaimed land through standardization and empirical study of cultivation environment for cultivating crops. METHODS AND RESULTS: Two crops namely turnips and beets were selected for the salt tolerance test of soil environmental conditions on reclaimed land. Turnip and beet seedlings were planted on the soil collected at the 'Seokmun' reclaimed land. There are five treatments such as non-treatment, 1.0, 2.0 (control), 4.0 and $8.0dS{\cdot}m^{-1}$ of EC. The contents of betacyanin in beet roots was highest in control and decreased with increasing salt concentration. The GSL contents in the turnip roots waswere highest at EC 2.0 and decreased with increasing salt concentration, whereas those in turnip leaves waswere high both in the non-treated control and atthe EC 1.0-treatment. But, tThere was, however, no statistical differences among the treatments. CONCLUSION: The degree of salt tolerance of crops was examined, and the limit EC iswas expected to be $3.0{\sim}4.0dS{\cdot}m^{-1}$ as reported to date. If the soil improvement is performed and irrigation systems are used in the actual reclaimed land, the EC of supplied irrigation will be low, and desalination effecttreatment by the lower EC of the supplied irrigation on the soil will lead to more favorable soil condition of the rhizosphere and cultivation environment offor the crops than those in the port experiment. Therefore, monitoring the salinity, water content and ground water level will enable prediction of the rhizosphere environment, and setting up irrigation management and supplying irrigation will lead to crop cultivation results that are close to normal.
본 연구는 갑상샘 초음파에서 K-TIRADS 분류와 K-TIRADS 분류에 따른 Different risk group의 조합을 이용한 방법이 양성과 악성 결절의 감별진단에 유용한지를 평가하였다. 갑상샘 초음파를 시행한 210명을 대상으로 하였으며, 세침흡인세포검사 결과를 바탕으로 후향적인 분석을 하였다. 갑상샘 결절의 양성과 악성에 따른 K-TIRADS와 Different risk group의 점수체계의 차이 분석은 카이제곱 검정을 하였다. ROC 곡선 분석을 통해 악성 결절의 예측을 위한 K-TIRADS 점수와 Different risk group의 최적 cut off 값을 결정하였다. 양성과 악성 결절 군의 분류에 따른 K-TIRADS와 Different risk group의 차이검증 결과에서 각각 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p=.001). ROC 곡선 분석에서 양성과 악성 결절의 예측을 위한 K-TIRADS에 따른 점수분류에서는 AUC 0.786, Cut-off value> 2를 나타내었으며, Different risk group에서는 AUC 0.640, Cut-off value> 2로 결정되었다(p=.001). 갑상샘 초음파에서 결절을 발견했을 때 양성과 악성 갑상샘 결절을 감별하는 데 도움을 주는 K-TIRADS에 따른 분류체계가 Different risk group에 따른 분류체계보다 갑상샘 결절의 감별진단에 도움을 줄 것으로 생각하며 K-TIRADS에 따른 분류체계를 적용하면, 불필요한 세포 검사를 줄일 수 있고, 악성 결절의 조기발견에 도움이 될 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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