본 논문은 불완전한 데이터를 처리하기 위해 2가지의 서로 다른 기법과 이를 학습하는 알고리즘을 소개한다. 첫째방법은 손실변수가 가질 수 있는 균등한 확률로 손실값을 할당하여 불완전한 데이터를 처리하고, SVM 알고리즘으로 이 데이터를 학습하는 것이다. 이 기법은 임의의 변수에 손실 값의 빈도가 높을수록 엔트로피가 높도록 하여 이 변수가 결정트리에서 선택되지 않도록 하는 것이다. 이 방법은 손실 변수에 남아있는 정보를 모두 무시하고 새로운 값을 할당한다는 특징이 있다. 이에 반해 새로운 방법은 손실 값을 제외하고 남아있는 정보로 엔트로피 확률을 구하고 이를 손실 변수의 추정 값으로 사용하는 것이다. 즉, 불완전한 학습데이터로부터 소실되지 않은 많은 정보들을 이용해 소실된 일부 정보를 복구하고 딥러닝을 이용해 학습한다. 이 2가지 방법은 학습데이터에서 차례로 변수 하나를 선택하고, 이 변수에 손실된 데이터의 비율을 달리하면서 서로 다른 측정값들의 결과들과 반복적으로 비교함으로써 성능을 측정한다.
Background: Inflammatory diseases can increase the prevalence of anemia. Recent studies confirmed that the prevalence of anemia is increased by atopic dermatitis (AD), a chronic inflammatory disease. Therefore, we aimed to elucidate the correlation between AD severity and prevalence of anemia. Methods: We used data of pediatric patients from the Health Insurance Review and Assessment Service (HIRA-PPS-2016). We included pediatric patients (<18 years) with AD diagnosis who were prescribed medications for AD. We applied a propensity score method with inverse probability of treatment weighting (IPTW) adjusting for differences in prevalence of confounders and performed IPTW logistic regression to evaluate associations between the anemia and severity of AD. Results: In total, 91,501 patients (mild AD: 47,054 patients; moderate-to-severe AD: 44,447 patients) <18 years who were prescribed drugs for AD were analyzed. Analysis of the probability of patients with mild AD and prevalence of anemia as a reference revealed an odds ratio (OR) of 1.159 (95% CI, 1.109-1.212; p<0.001) in moderate-to-severe AD patients, indicating a correlation between anemia prevalence and AD severity. Subgroup analysis according to gender, age group, and type of health insurance revealed there was an association between AD severity and anemia except in patients equal or older than 7 years. Conclusion: The prevalence of anemia increased with AD severity despite adjusting for confounding factors. Our results support the hypothesis that AD can cause anemia, and anemia prevalence could be increased in severe AD patients. Further studies are needed to establish a pathological basis.
본 연구에서는 기존에 개발된 개착식 철도 터널의 지진취약도 모델들을 가중 조합하여 새로운 모델을 제시하고 제시한 모델의 적정성을 평가하였다. 지진취약도 함수의 형태는 최대지반가속도의 대수정규분포형태로, 누적확률분포로 표현된다. 독립적으로 개발된 각 모델을 선형 가중 조합하는 것으로 모델의 불확실성을 줄일 수 있기에 4개의 모델에 대하여 25%씩 동등하게 선형가중을 부여하였다. 조합된 지진취약도 곡선에 최대 지반가속도에 대한 피해발생확률을 이용하여 지진취약도 곡선의 중앙값과 표준편차를 결정하여 새로운 지진취약도 함수를 개발하였다. 개발된 지진취약도 함수의 적합성을 평가하기 위하여 다양한 터널의 지진취약도 곡선과 비교 분석을 진행하였다. 개발된 곡선은 상대적으로 지진피해에 안전한 굴착식 터널의 지진취약도 함수와 비슷한 취약도를 갖는 것으로 나타나는데, 대상 터널은 국내 고속철도 개착식 터널로 높은 내진설계 기준에 의해 기인하는 것으로 판단된다.
2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.
Quadrature spatial modulation (QSM) utilizes the in-phase and quadrature spatial dimensions to transmit the real and imaginary parts of a single signal symbol, respectively. The improved QSM (IQSM) transmits two signal symbols per channel use through a combination of two antennas for each of the real and imaginary parts. The main contributions of this study can be summarized as follows. First, we derive an upper bound for the error performance of the IQSM. We then design constellation sets that minimize the error performance of the IQSM for several system configurations. Second, we propose a double QSM (DQSM) that transmits the real and imaginary parts of two signal symbols through any available transmit antennas. Finally, we propose a parallel IQSM (PIQSM) that splits the antenna set into equal subsets and performs IQSM within each subset using the same two signal symbols. Simulation results demonstrate that the proposed constellations significantly outperform conventional constellations. Additionally, DQSM and PIQSM provide a performance similar to that of IQSM while requiring a smaller number of transmit antennas and outperform IQSM with the same number of transmit antennas.
The purpose of this study was to explore the determinants of induced abortions of married women in Korea, with focus on the socioeconomic factors including fertility behaviors and ideation regarding family values. Data from the 2000 Korea National Fertility Survey by Korea Institute of Health and Social Affairs were used for the research. In particular, the women´s fertility history from 1998 to 2000 was served as the main data for this study. Among 1,901 pregnancies in total, 1,612 pregnancy outcomes were selected for the final analysis. Chi-square test, Wilcoxon rank sum test and multivariate logistic regressions were employed to identify influential factors on induced abortions. According to the results, working women was more likely than those who did not work to terminate their pregnancy by an induced abortion. Women´s religion did not show any significant impact on an induced abortion. A pregnant woman already having more than or equal to two children was very likely to choose an induced abortion. Likewise, those in unwanted pregnancy showed high probability of induced abortions. However, contrary to what we believe, it turned out that the number of sons did not affect the choice of induced abortions.
이 논문에서는 M-FSK(frequency shift keying) 변조신호를 자동으로 분류하는데 필요한 효율적인 첨두 검출 방법을 제안하였다. 다른 디지털 변조신호와 FSK 신호는 진폭 스펙트럼의 특성을 이용하여 분류할 수 있다. FSK 신호의 진폭 스펙트럼은 다른 디지털 변조신호와 다르게 변조차수와 동일한 수의 첨두를 나타낸다. 일반적으로 신호의 첨두를 검출하기 위해서는 임계치가 필요한데, 변조인식과 같이 사전에 신호에 대한 정보가 없는 경우 임계치를 정하기 어려운 점이 있다. 이 논문에서는 진폭 스펙트럼의 히스토그램을 이용하여 자동으로 간단하게 임계치를 결정하는 방법을 제시하였다. 모의실험 결과 적은 수의 표본과 잡음이 많은 환경에서도 매우 우수한 분류확률을 나타내었다.
지금까지 분산-큐 이중-버스(DQDB)의 공정성을 위한 제어는 대부분 평형 트래픽, 대칭형 트래픽, 역대칭형 트래픽 같은 특정 트래픽를 대상으로 연구하였다. 본 논문에서는 이러한 특정 트래픽이 아닌 일반적인 트래픽 형태인 클라이언트-서버 트래픽 환경에서 DQDB 네트워크의 대역폭을 모든 스테이션에 공평하게 분배 할 수 있는 효율적인 제어 방식을 제안한다. 제안한 방식은 접근 임계값을 기준으로 서버에게는 APS(Access Protection Scheme)를 적용하고, 클라이언트에게는 접근 임계값만으로 대역 폭 할당을 제어한다. 시뮬레이션을 통하여 다른 방식보다 제안한 방식이 더 우수하다는 것을 확인하였다.
Vibration is a source of performance degradation in all optical imaging systems. Performance of high resolution remote sensing payloads is often limited due to satellite platform vibrations. Effects of Linear and high frequency sinusoidal vibrations on the system MTF are known exactly in closed form but the low frequency vibration effects is a random process and must be considered statistically. Usually the vibration MTF budget is defined based on the mission requirements and the overall MTF limitations. For analyzing low frequency effects, designer must know all the systems specifications and parameters. With a good understanding of harmful vibration frequencies and amplitudes in the system preliminary design phase, their effects could be removed totally or partially. This procedure is cost effective and let the designer to eliminate just harmful vibrations and avoids over-designing. In this paper we have analyzed the effects of low-frequency platform vibrations on the payload's modulation transfer function. We have used a statistical analysis to find the probability of imaging with a MTF equal or greater than a pre-defined budget for different missions. The worst and average cases have been discussed and finally we have proposed "look-up figures". Using these look-up figures, designer can choose the electro-optical parameters in such a way that vibration effects be less than its pre-defined budget. Furthermore, using the results, we can propose a damping profile based on which vibration frequencies and amplitudes must be eliminated to stabilize the payload system.
분산-큐 이중-버스(DQDB)는 단일 방향 버스 구조를 갖는 망의 고유 특성으로 인해 대역폭 할당에 있어 공정하지 않다. 지금까지 DQDB에서 공정성 제어 연구는 대부분 평형 부하. 대칭형 부하, 비대칭형 부하 형태와 같은 특정 부하 형태를 대상으로 수행하였다. 웹 환경에서 클라이언트-서버 부하 형태는 특정 부하 형태 보다 더 실질적인 트래픽 패턴이다. 본 논문에서는 웹 환경에서 DQDB에 접속된 각 스테이션들에게 대역폭을 공정하게 할당하기 위해, 대역폭 요구 패턴으로부터 직접 접근 임계값을 구하여, 이 값을 기준으로 하여 클라이언트 쪽에서 빈 슬롯을 서버에게 양보함으로써 대역폭을 제어하는 방식을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 다른 방식보다 제안한 방식이 더 우수하다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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