• 대한한의진단학회지
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• 제15권1호
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• pp.87-94
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• 2011

Objectives: The purpose of our study was to verify whether the Seven Emotions evaluated by Guibi-Tang questionnaire (GTQ) were predictive of self-awareness level of one's quality of life (QOL). Methods: Eighty volunteers participated in this study and completed the GTQ. In addition, the volunteers were asked to answer one's self-awareness of the QOL using numerical scale. Factor analysis was conducted for extraction of GTQ factors. Structural Equation Model (SEM) was conducted to verify path structure. Results: The estimates of the four factors on the level of one's QOL demonstrated that Chest Factor (=-0.330) showed the highest level of correlation followed by the seven emotions (=-0.213); Deficient fire (=0.141); and Qi Deficiency (=-0.023). Model fit is $X^2$=34.740 (df=36), GFI=0.931, AGFI=0.873, NFI=0.867, RFI=0.797, IFI=0.975, TLI=1.006, CFI=1.009, RMSEA=0.000. Therefore, considering these values, SEM could be accepted as a workable model. Conclusions: Our study results suggest that According to SEM, The Seven Emotions evaluated by GTQ are predictable for self-awareness of one's QOL.

• Food Science and Biotechnology
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• 제16권2호
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• pp.238-242
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• 2007

Square root models were developed for predicting the kinetics of growth of Listeria monocytogenes in sesame leaves as a function of temperature (4, 10, or $25^{\circ}C$). At these storage temperatures, the primary growth curves fit well ($R^2=0.898$ to 0.980) to a Gompertz equation to obtain lag time (LT) and specific growth rate (SGR). The square root models for natural logarithm transformations of the LT and SGR as a function of temperature were obtained by SAS's regression analysis. As storage temperature ($4-25^{\circ}C$) decreased, LT increased and SGR decreased, respectively. Square root models were identified as appropriate secondary models for LT and SGR on the basis of most statistical indices such as coefficient determination ($R^2=0.961$ for LT, 0.988 for SGR), mean square error (MSE=0.l97 for LT, 0.005 for SGR), and accuracy factor ($A_f=1.356$ for LT, 1.251 for SGR) although the model for LT was partially not appropriate as a secondary model due to the high value of bias factor ($B_f=1.572$). In general, our secondary model supported predictions of the effects of temperature on both LT and SGR for L. monocytogenes in sesame leaves.

• 대한간호학회지
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• 제50권4호
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• pp.554-570
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• 2020

Purpose: This study aimed to develop and test a structural equation model of health-related quality of life among older women following bilateral total knee replacement based on a literature review and Wilson and Cleary's model of health-related quality of life. Methods: One hundred ninety three women who were diagnosed with osteoarthritis, were older than 65 years, and were between 13 weeks and 12 months of having a bilateral total knee replacement were recruited from an outpatient clinic. Data were collected from July 2017 to April 2018 using a structured questionnaire and medical records. Data were analyzed using SPSS/WIN 22.0, AMOS 22.0, and Smart PLS 3.2.4. Results: The fitness of the hypothetical model was good, with coefficients of determination (R²) ranging between .28 and .75 and predictive relevance (Q²) between .26 and .73. The standardized root mean square residual of the model fit indices for the hypothetical model was .04; which explained 64.2% of physical and 62.5% of mental health-related quality of life. Self-efficacy, symptom status, functional status, and general health perceptions had a significant direct effect on physical health-related quality of life, while social support, symptom status, and general health perceptions had a significant direct effect on participants' mental-health-related quality of life. Conclusion: To improve the physical and mental quality of life of older women who receive bilateral knee replacement, nursing-based intervention strategies that reduce symptoms, improve functional status, and increase health perceptions, self-efficacy, and social support are needed. The most important factor is the symptom status.

• 자원리싸이클링
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• 제26권4호
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• pp.56-61
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• 2017

본 연구에서는 토양내 BaA 농도로부터 BaP, DahA와 ${\Sigma}PAH$의 농도 예측식 개발과 토양 재활용을 위하여 통계적 접근을 시도하였다. 회귀분석 결과 높은 상관성($R^2$ > 0.90)과 BaA와 BaP(또는 DahA) 농도 사이에 밀접한 연관성을 보였다. 또한 개발된 회귀식을 다른 검증 연구에 적용한 결과 유사한 예측값을 얻었다. 통계적 분석에서 BaA가 BaP 예측에 높은 상관성을 보였으며 PAHs 예측에 중요한 인자로 여겨진다. 이들 예측식을 적용 할 경우 BaA 농도만을 이용하여 평균적인 BaP, DahA나 ${\Sigma}PAH$ 농도를 빨리 계산 할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.517-522
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• 2019

본 논문은 전동기 상수 추정 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 전동기 전압방정식을 차동식 형태로 전개한 수식에 기반한다. 차동식 형태를 이용함으로써 전동기 상수 추정시 사용되는 전압 정보에 존재하는 크기 오차인 데드타임의 영향을 배제한다. 전동기의 상수값은 전동기 제어 성능 향상을 위해서 필요할 때가 있다. 예를 들면 DTC(Direct Torque Control) 제어 기법에는 토오크 및 자속 크기의 연산시 전동기의 상수를 알아야한다. 다른 예로서 예측제어의 경우 지령치 전압 생성을 위해서는 정확한 전동기의 상수 값의 정보가 필요하다. 전동기의 상수는 구동 환경에 따라 변동하는 값이므로 부정확한 전동기 상수 사용시 제어 성능의 저하를 가져온다. 따라서, 정확한 전동기 상수의 추정이 필요하다. 제안하는 기법에서 전압차동식에 기초하여 추정되는 전동기 상수는 RLS(Recursive Least Square) 기법에 의해 구해진다. 본 연구에서는 단순 수식에 의한 형태로 전동기의 상수를 추정하지 않고, RLS 알고리즘을 적용하여 노이즈에 강인하게 전동기 상수를 추정한다. 표면 부착형 영구자석 전동기의 제어시스템에 적용하여 제안하는 기법의 타당성을 보인다.

• Journal of Sleep Medicine
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• 제15권2호
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• pp.48-54
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• 2018

Objectives: The aim of this study was to develop a predicting model for the optimal continuous positive airway pressure (CPAP) for obstructive sleep apnea (OSA) patient with obesity by using a machine learning. Methods: We retrospectively investigated the medical records of 162 OSA patients who had obesity [body mass index (BMI) ≥ 25] and undertaken successful CPAP titration study. We divided the data to a training set (90%) and a test set (10%), randomly. We made a random forest model and a least absolute shrinkage and selection operator (lasso) regression model to predict the optimal pressure by using the training set, and then applied our models and previous reported equations to the test set. To compare the fitness of each models, we used a correlation coefficient (CC) and a mean absolute error (MAE). Results: The random forest model showed the best performance {CC 0.78 [95% confidence interval (CI) 0.43-0.93], MAE 1.20}. The lasso regression model also showed the improved result [CC 0.78 (95% CI 0.42-0.93), MAE 1.26] compared to the Hoffstein equation [CC 0.68 (95% CI 0.23-0.89), MAE 1.34] and the Choi's equation [CC 0.72 (95% CI 0.30-0.90), MAE 1.40]. Conclusions: Our random forest model and lasso model ($26.213+0.084{\times}BMI+0.004{\times}$apnea-hypopnea index+$0.004{\times}oxygen$ desaturation index-$0.215{\times}mean$ oxygen saturation) showed the improved performance compared to the previous reported equations. The further study for other subgroup or phenotype of OSA is required.

• 한국건축시공학회지
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• 제23권6호
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• pp.683-692
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• 2023

본 연구에서는 보통 및 경량 굵은 골재를 사용한 콘크리트의 역학적 특성을 평가하기 위해 압축강도와 초음파 속도를 측정하였다. 압축강도에서는 재령 초기에서 보통골재 콘크리트가 높은 경향을 나타냈으나 시간 경과에 따라 경량골재 콘크리트가 높아지는 것을 알 수 있으며, 경량골재의 특징 중 높은 흡수율의 영향이라고 판단된다. 초음파 속도에서는 일정 시간을 제외하고 대부분 보통골재가 높은 경향을 나타냈으며, 골재의 내부 공극의 차이라고 판단된다. 압축강도와 초음파 속도의 상관관계를 통한 예측식의 상관계수(R²)가 0.95를 상회하며, 본 실험을 통한 예측식으로 강도 예측의 신뢰성이 높다고 판단된다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제37권1호
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• pp.65-72
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• 2024

Water ingress poses a common and intricate geological hazard with profound implications for tunnel construction's speed and safety. The project's success hinges significantly on the precision of estimating water inflow during excavation, a critical factor in early-stage decision-making during conception and design. This article introduces an optimized model employing the gene expression programming (GEP) approach to forecast tunnel water inflow. The GEP model was refined by developing an equation that best aligns with predictive outcomes. The equation's outputs were compared with measured data and assessed against practical scenarios to validate its potential applicability in calculating tunnel water input. The optimized GEP model excelled in forecasting tunnel water inflow, outperforming alternative machine learning algorithms like SVR, GPR, DT, and KNN. This positions the GEP model as a leading choice for accurate and superior predictions. A state-of-the-art machine learning-based graphical user interface (GUI) was innovatively crafted for predicting and visualizing tunnel water inflow. This cutting-edge tool leverages ML algorithms, marking a substantial advancement in tunneling prediction technologies, providing accuracy and accessibility in water inflow projections.

• 한국식품영양과학회지
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• 제34권2호
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• pp.196-201
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• 2005

본 연구에서는 실측 휴식대사량과 신장, 체중, 성별, 나이, 제지방 등을 적용한 예측 기초대사량 공식 3가지를 비교하여 어느 예측 공식 이 우리 나라의 젊은 여성들에게 적합한지를 알아보았고, 실측 휴식대사량과 신장, 체중, 체표면적, 체질량지수, 제지방량, 체지방량 및 체지방율과의 상관관계를 분석하고, 예측 공식을 유도하였다. 20∼24세의 건강한 여대생 120명을 연구 대상으로 12시간 금식한 후 30분간 산소섭취량과 이산화탄소 생성량을 측정하여 실측 휴식대사량을 구하였고, 체성분분석은 생체전기저항법(Bioelectrical impedence analysis)으로 측정하였으며, 예측 기초대사량은 Harris-Benedict 공식 , WHO/FhO/UNU 공식 과 Cunnin gham 공식을 이용하였다. 실험 결과 실측 휴식대사량은 1257.3$\pm$147.9 kcal/day이었으며, 성별에 따라 신장, 체중과 나이를 적용한 Harris-Benedict 공식으로 구한 예측 기초대사량은 실측 휴식 대사량보다 116.04$\pm$122.8 kcal/day 높게 나타났으며, WHO/FAO/UNU 공식은 32.7$\pm$115.6 kcal/day 높게, Cunningham 공식은 69.7$\pm$116.2 kcal/day 낮게 나타났으며, 상관분석을 통하여 제지방량을 적용하여 기초대사량을 계산하는 Cunningham 공식이 실측 휴식대사량과 가장 밀접한 관계를 보였다. 실측 휴식 대사량에 영향을 주는 요인들로 제지방, 체표면적과 체중이 순서대로 상관관계가 높게 나타났고, 그 외 신장, 체질량지수, 체지 방량과 체지방율은 기초대사량과의 연관성이 낮은 것으로 조사되었다. 기초대사량과 관련하여 분석한 요인들 가운데 상관성이 가장 높은 제지방량(FFM)을 독립변수로 하고 측정한 기초대사량을 종속변수로 하여 회귀 분석한 결과 RMR=-569.86+48.27(FFM), $R^2$=0.5514로 나타났다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제28권1호
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• pp.7-12
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• 2013

본 연구에서는 멸균처리공정이 없는 돈육 포장공정을 대상으로 작업장에서 직접 분리한 야생균주인 Salmonella spp. KSC101를 작업장의 온도와 시간을 주요 변수로 하여, 이들 현장에서의 Salmonella spp. KSC101의 성장 특성을 파악하고, 이를 수학적으로 예측할 수 있는 모델을 개발하였다. 돈육포장공장 현장을 반영하여 온도는 0, 5, 10, 15, $20^{\circ}C$로, 시간은 0, 1, 2, 3시간으로 하였으며, $0^{\circ}C$와 $5^{\circ}C$에서는 성장이 발생하지 않았으며, $10^{\circ}C$, $15^{\circ}C$, $20^{\circ}C$에 는 약간의 성장이 있었으나 증가수준은 평균 0.34 log CFU/g정도였고, $20^{\circ}C$에서 성장율이 더 높았으나 $15^{\circ}C$와는 통계적으로는 유의하지 않았다(p < 0.05). 하지만 PMP와 비교시 야생균주인 Salmonella spp. KSC101의 성장이 더 빠른 것으로 나타났다. 이들 실험결과를 바탕으로 1차 모델은 Gompertz 4 parameter식을, 2차 모델은 Exponential decay식을 이용하여 성장예측모델을 개발하였으며, $R^2$값은 0.99이상으로 나타났다. 개발된 모델에 대한 검증으로 RMSE를 이용하였으며, 값이 0.103으로 양(+)의 방향으로 약간 초과 예측하는 것으로 나타났으나, 최종적으로 실험값과 예측값이 ${\pm}0.5$ log cfu/g 내에서 일치하고 있어, 본 연구에서 개발된 모델은 추후 냉장돈육 포장공정에서 위생관리기준 설정에 대한 과학적 근거자료로 활용할 수 있을 것이다.