• 대한토목학회논문집
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• 제32권1B호
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• pp.9-20
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• 2012

최근 수위 예측을 위한 개념적 기반, 수문학적, 물리적 기반 모형 등의 단점을 극복하고자 홍수예측을 위해 자료지향형 모형 중의 하나인 다중선형회귀 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 다중선형회귀 모형의 서로 다른 회귀계수 선정 방법에 따른 홍수예측 성능을 비교 검토하고 이를 통해 적절한 다중회귀 홍수예측 모형을 구축하는 것이다. 이를 위해 입력자료의 자기상관분석을 통해 독립변수의 시간 규모를 결정한 후 최소 자승법, 가중 최소 자승법, 단계별 선택법의 각기 다른 회귀계수 산정 방법을 이용한 홍수예측 모형을 구축하고 중랑천 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 구축된 모형들의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 단계별 선택법을 이용한 다중선형회귀 홍수예측 모형이 가장 정확한 예측 결과를 보였고, 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형이 가중 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타냈다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권1호
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• pp.169-186
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• 2018

급속한 고령화 사회에서 노인인구가 갖는 사회적 영향력은 더욱 가속화될 것이다. 본 연구에서는 인공지능 방법론 중 머신러닝, 인공신경망, 국토정보 분석을 통해 노인복지 취약지구를 추출하는 방법론을 정립하는데 목적을 두었다. 분석방향 정립을 위해 65세 이상 노인, 공무원, 노인복지 시설물 담당자와 인터뷰 후 방향을 설정하였다. 경기도 용인시를 대상으로 500 m 공간단위 벡터 기반 격자에 15분 이내 지리적 거리 수용력, 노인복지 향유도, 공시지가, 이동통신 기반 노인활동을 지표로 설정하였다. 10단계 군집형성 후 모의학습 결과 RBF 커널 알고리즘을 활용한 머신러닝 서포트 벡터머신에서 83.2%의 예측정확도가 나타났다. 그리고 역전파 알고리즘을 활용한 인공신경망에서 높은 상관성 결과(0.63)가 나타났다. 변수간 공간적 자기상관성을 분석하기 위해 지리적 가중회귀분석을 수행했다. 분석결과 결정계수가 70.1%로 모형으로 나타나 설명력이 우수한 것으로 나타났다. 변수의 공간적 이상값 여부와 분포패턴을 검토하기 위해 국지적인 공간적 자기상관성 지수인 Moran's I 계수와 Getis-Ord Gi 계수를 분석하였다. 분석결과 용인시 신도시인 수지 기흥구에서 노인복지 취약지구가 발생하는 특성을 보였다. 본 연구의 인공지능 모의방법과 국토정보 분석의 연계는 최근 정부의 지역여건을 고려한 노인복지 불균형을 해결하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제26권1호
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• pp.137-145
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• 2002

환경문제에 대한 유동시뮬레이션은 수체에서의 오염 물질의 거동에 대한 정확한 예측과 보다 나은 이해를 위해 국지적인 상세한 분석이 종종 요구된다. 이 연구는 연안의 개발 및 거대항만개발계획이 야기하는 연안지역의 변화가능성을 발견하기 위한 2차원흐름과 분산모형의적용을 다루고 있다. 유한요소법은 복잡한 연안의 기하학을 실제와 유사하게 다를 수 있는 능력과 유연성 때문에 매력적인 방법이라 할 수 있는데, 본 모형은 유한요소법과 Galerkin의 가중잔차법에 의한 접근을 그 기초로 하였고, 개발된 모형은 부산 신항만지구에 적용되었다. 모형의 결과는 관측수심과 대상해역의 4개 지점에 비교하였으며, 모의된 흐름 패턴은 건설장소로부터 멀리 떨어져서 흐름의 영향을 받지 않는 지점에서의 관측자료와 유사한 양상을 보였다. 이러한 시뮬레이션 결과로부터 이 모델이 항만계획과 관리 목적을 위한 다른 다수의 연구, 특히 흐름이 매우 복잡한 근해에 있어서의 오염확산과 흐름분석에 대해서 유용한 수단이 돌 수 있음을 알았다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제23권2호
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• pp.125-135
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• 2019

Purpose: The purpose of this study was to evaluate dynamic contrast-enhanced breast magnetic resonance imaging (DCE-MRI), and diffusion-weighted imaging (DWI) variables, for axillary lymph node (ALN) metastasis in the early stage of breast cancer. Materials and Methods: January 2011-April 2015, 787 patients with early stage of breast cancer were retrospectively reviewed. Only cases of invasive ductal carcinoma, were included in the patient population. Among them, 240 patients who underwent 3.0-T DCE-MRI, including DWI with b value 0 and $800s/mm^2$ were enrolled. MRI variables (adjacent vessel sign, whole-breast vascularity, initial enhancement pattern, quantitative kinetic parameters, signal enhancement ratio (SER), tumor apparent diffusion coefficient (ADC), peritumoral ADC, and peritumor-tumor ADC ratio) clinico-pathologic variables (age, T stage, multifocality, extensive intraductal carcinoma component (EIC), estrogen receptor, progesterone receptor, HER-2 status, Ki-67, molecular subtype, histologic grade, and nuclear grade) were compared between patients with axillary lymph node metastasis and those with no lymph node metastasis. Multivariate regression analysis was performed, to determine independent variables associated with ALN metastasis, and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), for predicting ALN metastasis was analyzed, for those variables. Results: On breast MRI, moderate or prominent ipsilateral whole-breast vascularity (moderate, odds ratio [OR] 3.45, 95% confidence interval [CI] 1.28-9.51 vs. prominent, OR = 15.59, 95% CI 2.52-96.46), SER (OR = 1.68, 95% CI 1.09-2.59), and peritumor-tumor ADC ratio (OR = 6.77, 95% CI 2.41-18.99), were independently associated with ALN metastasis. Among clinico-pathologic variables, HER-2 positivity was independently associated, with ALN metastasis (OR = 23.71, 95% CI 10.50-53.54). The AUC for combining selected MRI variables and clinico-pathologic variables, was higher than that of clinico-pathologic variables (P < 0.05). Conclusion: SER, moderate or prominent increased whole breast vascularity, and peritumor-tumor ADC ratio on breast MRI, are valuable in predicting ALN metastasis, in patients with early stage of breast cancer.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권8호
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• pp.811-820
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• 2022

Objective: To develop a model incorporating radiomic features and clinical factors to accurately predict acute ischemic stroke (AIS) outcomes. Materials and Methods: Data from 522 AIS patients (382 male [73.2%]; mean age ± standard deviation, 58.9 ± 11.5 years) were randomly divided into the training (n = 311) and validation cohorts (n = 211). According to the modified Rankin Scale (mRS) at 6 months after hospital discharge, prognosis was dichotomized into good (mRS ≤ 2) and poor (mRS > 2); 1310 radiomics features were extracted from diffusion-weighted imaging and apparent diffusion coefficient maps. The minimum redundancy maximum relevance algorithm and the least absolute shrinkage and selection operator logistic regression method were implemented to select the features and establish a radiomics model. Univariable and multivariable logistic regression analyses were performed to identify the clinical factors and construct a clinical model. Ultimately, a multivariable logistic regression analysis incorporating independent clinical factors and radiomics score was implemented to establish the final combined prediction model using a backward step-down selection procedure, and a clinical-radiomics nomogram was developed. The models were evaluated using calibration, receiver operating characteristic (ROC), and decision curve analyses. Results: Age, sex, stroke history, diabetes, baseline mRS, baseline National Institutes of Health Stroke Scale score, and radiomics score were independent predictors of AIS outcomes. The area under the ROC curve of the clinical-radiomics model was 0.868 (95% confidence interval, 0.825-0.910) in the training cohort and 0.890 (0.844-0.936) in the validation cohort, which was significantly larger than that of the clinical or radiomics models. The clinical radiomics nomogram was well calibrated (p > 0.05). The decision curve analysis indicated its clinical usefulness. Conclusion: The clinical-radiomics model outperformed individual clinical or radiomics models and achieved satisfactory performance in predicting AIS outcomes.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제6권
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• pp.163-169
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• 1988

본 연구는 식품의 동결시 동결기구의 설계 및 동결에너지의 효율적인 운용등을 위하여 동결상태에서 과일쥬스의 농도 및 온도변화에 따른 밀도변화를 예측하기 위하여 수행되었다. 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40%농도의 Orange Juice, Apple Juice, Grape Juice 및 Sucrose Solation을 시료로 하여 온도강하에 의해 동결팽창되는 부위를 제거하므로써 거기에 따른 무게변화를 $-5^{\circ}C$에서 $-40^{\circ}C$까지의 온도범위에서 $5^{\circ}C$ 간격으로 각각 측정하여 밀도를 산출하였다. 그리고, Heldman의 식을 이용하여, 위의 농도와 온도범위에서 각 과일쥬스와 Sucrose Solution의 Unfrozen water fraction을 계산하였다. 실험을 통해 측정된 밀도데이타와 Unfrozen water fraction 데이타를 최적화 컴퓨터 프로그램을 이용하여 10%에서 40%까지의 농도범위와 $-5^{\circ}C$에서 $-40^{\circ}C$까지의 온도범위에서 Orange Juice, Apple Juice, Grape Juice 및 Sucrose Solution의 밀도를 예측할 수 있는 모델을 수립하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권3B호
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• pp.221-232
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• 2011

산불 사면의 토양침식에 대하여 세 개의 토양침식 모형의 적용성을 평가하였다. 영동지역에서 발생한 2000년 대규모 산불지역 조사구에서 조사된 자료가 분석에 사용되었다. 본 연구에서 채택한 토양침식 모형은 경험적 모형인 RUSLE, 물리적 모형인 WEPP의 산림지역 적용 모드, 산불사면을 대상으로 개발된 SEMMA이다. 이들 모형으로 산정한 지표유출량과 토양 침식량을 관측치와 비교하였다. 적용결과 모든 모형들은 토사유출량의 최대치를 저평가 하였으며, RUSLE와 WEPP은 2배 이상의 차이를 보였다. SEMMA는 가장 좋은 모형반응계수, 결정계수, 모의효율을 나타내었다. 산불발생 경과연수에 따른 모형 적용 평가에서 산불에 의해 교란된 초기 단계에서는 모든 모형이 저평가하였다. 산불 사면에 대한 토양침식 모의 결과는 관측치가 크면 과소 예측하는 경향을 보였다. 산불직후 반발수력이 커진 고은입자 토양의 과대 노출로 작은 규모의 강우에도 많은 양의 토사유출이 발생할 수 있음에도 불구하고 이와 같이 과소 예측하는 것은 이들 모형이 산불의 영향으로 가중되는 토양침식 영향인자를 반영하는데 한계를 갖고 있기 때문으로 보인다.

• 한국농림기상학회지
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• 제3권2호
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• pp.96-104
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• 2001

작물모형 등 생태계 관리용 의사지원수단의 적용공간이 점 단위에서 지역규모로 확대되는 추세에 따라 이들 모형의 구동변수로 가장 널리 이용되는 일 최고 및 최저기온 공간변이의 정확한 추정이 요구된다. 특히 고도변이가 심하고 지형이 복잡한 우리나라의 경우 국지기온의 결정인자가 다양하여 단순한 기존의 공간내삽기법을 개선할 필요성이 더욱 절실하다. 본 연구에서는 해발고도에 따른 일별 기온 변화양상을 분석하여 계절별 기온감율을 결정하고 이를 이용한 기온 공간내삽방법에 의해 일 최고 및 최저기온을 추정하여 그 추정오차를 기존 방법과 비교하였다. 먼저 기상청 63개 표준관측소에서 수집된 1999년 한 해 동안의 일 최고, 최저기온 값을 이들 관측지점의 위도, 경도, 해안 거리 및 표고에 회귀시켜 최적모형을 작성하고, 이 모형의 표고 편회귀계수를 기온감율로 간주하였다. 이 기온감율의 계절변동을 주기함수화 하여 거리가중에 의한 내삽과정에 표고편차의 영향을 추가하였다. 기상청 자동기상관측소 267개 지점에 이 방법을 적용하여 2000년 1월, 5월, 8월의 임의 날짜 최고 및 최저기온을 추정하고 이를 기존의 방법에 의해 추정된 결과와 비교한 결과, 오차평균, 절대오차평균, 그리고 평방근 오차평균 측면에서 연중 지속적인 개선효과를 보였다. 이 방법은 적용이 간편하고 추정간의 신뢰도가 높아 기존의 거리가중법이나 연평균 기온감율 적용법을 대신하여 하루 단위의 시간규모와 1km 이상 수 km 단위의 공간규모에서 실용적인 기온변이 추정법으로 사용할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.1873-1879
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• 2014

실시간 자료를 반영한 통행시간 예측 기법은 다양하지만 관련 연구 검토 결과 과거이력데이터가 충분하다면 타 모형에 비해 K 최대근접이웃(K-Nearest Neighbors)의 정확도가 우수하므로 본 연구에서는 이에 대한 적용 방법 도출 및 가능성 평가를 목적으로 한다. 본 연구에서는 KNN의 입력 자료로 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 및 과거 이력자료, 경로통행시간 이력자료를 활용하였다. 통행시간 예측치는 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 자료와 유사한 경로통행시간을 탐색한 후 이를 가중평균하여 산출하였다. 예측 기법을 적용한 결과 DSRC 구간통행시간의 가중치가 증가할수록 정확도는 증가하였으며, 이는 실시간 교통상황 변화를 DSRC 구간통행시간이 잘 반영하기 때문이다. 그러나 TCS 교통량을 기반으로 한 경우 역시 정확도의 차이가 크지 않으며, 변화 추이도 유사하게 나타났다. 이러한 결과를 볼 때 향후 대용량의 과거이력자료가 축적될 경우 예측오차는 더욱 감소될 것으로 기대된다.

• 대한지리학회지
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• 제44권2호
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• pp.105-121
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• 2009

지형 굴곡이 심한 하와이 화산섬의 경우, 측후소 분포가 매우 제한적이어서 공식적인 기온 분포도가 작성되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 기온 지도화의 문제점을 해결하는 방법으로 위성기반의 지표온도 자료로부터 기온추정치를 추출하여 내삽법에 필요한 입력자료로 사용하였다. 추출된 온도값을 표본값으로하여 거리 역비례 가중치법(IDW)과 공동크리깅 (cokriging)을 적용하여 기온추정치를 지도화하였다. 기온과 고도값을 함께 이용한 cokriging이 IDW에 비해 크게 향상된 추정 오차값을 나타내었다. Cokriging은 주 변수와 고도와 같은 추가 변수 간의 상관관계가 유의하게 나타날 때 효과적으로 사용되는 내삽법이지만, 내삽 정확도는 계절적인 기상조건에 민감하게 영향받는 것으로 조사되었다. 강수량이 크게 증가하는 우기에는 건기에 비해 공간적인 기온변화가 크며, 이에 따라 기온 추정 오차값도 우기에 높게 나타났다.