In this study, the prevalence of osteoporosis was predicted based on 10 independent variables such as age, weight, and alcohol consumption and 4 tree-based machine-learning models, and the performance of each model was compared. Also the model with the highest performance was used to check the performance by clearing the independent variable, and Area Under Curve(ACU) was utilized to evaluate the performance of the model. The ACU for each model was Decision tree 0.663, Random forest 0.704, GBM 0.702, and XGBoost 0.710 and the importance of the variable was shown in the order of age, weight, and family history. As a result of using XGBoost, the highest performance model and clearing independent variables, the ACU shows the best performance of 0.750 with 7 independent variables. This data suggests that this method be applied to predict osteoporosis, but also other various diseases. In addition, it is expected to be used as basic data for big data research in the health care field.
본 논문은 등가정하중을 이용하여 제어시스템을 포함한 구조물의 설계를 위한 최적화 방법을 제안한다. 지난 연구는 구조물과 제어시스템 최적설계를 독립적으로 분리하여 수행하였고, 구조물과 제어시스템을 동시에 최적화하여도 제어시스템의 제어변수는 정상상태에서만 최적화하여 성능을 향상시켰다. 하지만 제어변수는 모든 시간영역에서 최적화해야 한다. 즉, 제어시스템의 해석은 과도상태에서 수행해야 한다. 본 연구에서는 새로운 등가정하중을 이용하여 제어변수를 포함하는 제어시스템 구조물의 최적설계를 위한 방법을 제시하였다. 등가정하중은 동적하중이 구조물에 작용할 때 발생하는 임의 시간에서의 변위장과 동일한 변위장을 만들어내는 정하중을 의미한다. 이렇게 계산된 등가정하중을 이용하여 설계영역에서 선형정적응답 최적설계를 진행한다. 몇 가지 예제를 통해 새로운 등가정하중을 적용한 동적응답 최적설계방법의 유용성을 확인하였다.
본 연구는 창원시를 대상으로 일상생활 속에서 걷기와 자전거 타기를 활성화하기 위한 보행환경 평가지표와 Mobile GIS를 활용한 현장에서의 보행환경 DB 구축방법론을 제시하고자 하였다. 이를 위해 국내 외 문헌연구를 통하여 총 20개의 보행환경 평가항목을 선정한 후 항목별 평가점수 부여방식을 정립하였고, Mobile GIS 기법을 활용하여 각 조사항목의 DB를 효과적으로 구축하였다. 그 결과를 활용하여 종합적인 보행환경 평가를 실시한 결과는 다음과 같다. 전반적으로 창원광장을 중심으로 분포하고 있는 구역의 종합점수가 42점 이상으로 다른 구역에 비해 양호한 보행환경을 가지는 것으로 평가되었으나, 단독 및 연립주택 중심의 주거지역에서는 보행환경이 상대적으로 매우 불량한 것으로 평가되었다. 본 연구결과는 보행환경의 개선이 필요한 지역과 주요 목적지인 공원, 쇼핑시설, 학교 등에 접근할 수 있는 구간을 전략적으로 설정하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 보행환경개선 지역 또는 구간이 결정되면, 현장조사 결과 및 지역주민의 보행환경 인식조사결과와 비교 분석하여 집중적으로 개선해야 할 보행환경 요소를 추출하는 것이 가능할 것이며, 일상생활 속에서 시민들의 신체 활동을 증진시키기 위한 보행환경계획 및 설계, 그리고 유지 관리를 수행하는데 있어 유용한 의사결정지원수단으로 활용 가능할 것이다.
Recently, the rabid development of information technology has brought enormous changes in education. Consolidation of communications and multimedia technologies are enabling the new educational paradigm such as distance learning and virtual education. Furthermore, many studies in the education engineering field report that teaching using multimedia technologies more enhances students' performance than the traditional instructor-teaching method. However, little research regarding the education using multimedia has been done in the MIS filed. None of multimedia-related studies could be found in the top-ranked MIS journals published in Korea for the last five years, and only a few studies were found even worldwide. In this regard, the purpose of this study is to investigate which features of multimedia software are most important to enhance the teaching results of students. From the previous research, we found out the specific features of the educational multimedia software which are considered to affect the students'performance, and defined the research variables related to those educational software features. And, based on the constructivism and motivation theory of the education engineering field a theoretical research model and research hypotheses were developed. Perceived usefulness of the class and a student's perceived interests in the class were used as surrogate variables to measure teaching performance. Total 277 students participated separately in one of the two multimedia classes which have continued for three weeks. One was C programming language class and the other was multimedia CD-title development class. Each student listened for the multimedia session of the class using multimedia software and, at the end of the multimedia session, answered the survey questionnaire. The results of the study show that motivation to the class and the contents of education were statistically significant to the students'performance in the class. That implies, not only in the traditional instructor-teaching method but also in the multimedia class, that the contents of education itself and student's motivation to the class are most important to raise instructional results.
Recently, the rapid development of information technology has brought enormous changes in education. Consolidation of communications and multimedia technologies are enabling the new educational paradigm such as distance learning and virtual education. Furthermore, many studies in the education engineering field report that teaching using multimedia technologies more enhances students' performance than the traditional instructor-teaching method. However, little research regarding the education using multimedia has been done in the MIS filed. None of multimedia-related studies could be found in the top-ranked MIS journals published in Korea for the last five years, and only a few studies were found even worldwide. In this regard, the purpose of this study is to investigate which features of multimedia software are most important to enhance the teaching results of students, From the previous research, we found out the specific features of the educational multimedia software which are considered to affect the students' performance, and defined the research variables related to those educational software features, And, based on the constructivism and motivation theory of the education engineering field, a theoretical research model and research hypotheses were developed. Perceived usefulness of the class and a student's perceived interests in the class were used as surrogate variables to measure teaching performance. Total 277 students participated separately in one of the two multimedia classes which have continued for three weeks. One was C programming language class and the other was multimedia CD-title development class. Each student listened for the multimedia session of the class using multimedia software and, at the end of the multimedia session, answered the survey questionnaire, The results of the study show that motivation to the class and the contents of education were statistically significant to the students' performance in the class. That implies, not only in the traditional instructor-teaching method but also in the multimedia class, that the contents of education itself and student's motivation to the class are most important to raise instructional results.
PD phenomena can be regarded as a deterministic dynamical process where PD should be occurred if the local electric field be reached to be sufficiently high. And thus, its mathematical model can be described by either difference equations or differential equations using several state variables obtained from the time sequential measured data of PD signals. These variables can provide rich and complex behavior of detectable time series, for which Chaos theory can be employed. In this respect, a new PD pattern recognition method is proposed and named as 'Chaotic Analysis of Partial Discharges (CAPD)' for this work. For this purpose, six types of specimen are designed and made as the models of the possible defects that may cause sudden failures of the underground power transmission cables under service, and partial discharge signals, generated from those samples, are detected and then analyzed by means of CAPD. Throughout the work, qualitative and quantitative properties related to the PD signals from different defects are analyzed by use of attractor in phase space, information dimensions ($D_0$ and D2), Lyapunov exponents and K-S entropy as well. Based on these results, it could be pointed out that the nature of defect seems to be identified more distinctively when the CAPD is combined with traditional statistical method such as PRPDA. Furthermore, the relationship between PD magnitude and the occurrence timing is investigated with a view to simulating PD phenomena.
Multiperiod portfolio selection problem attracts more and more attentions because it is in accordance with the practical investment decision-making problem. However, the existing literature on this field is almost undertaken by regarding security returns as random variables in the framework of probability theory. Different from these works, we assume that security returns are uncertain variables which may be given by the experts, and take absolute deviation as a risk measure in the framework of uncertainty theory. In this paper, a new multiperiod mean absolute deviation uncertain portfolio selection models is presented by taking transaction costs, borrowing constraints and threshold constraints into account, which an optimal investment policy can be generated to help investors not only achieve an optimal return, but also have a good risk control. Threshold constraints limit the amount of capital to be invested in each stock and prevent very small investments in any stock. Based on uncertain theories, the model is converted to a dynamic optimization problem. Because of the transaction costs, the model is a dynamic optimization problem with path dependence. To solve the new model in general cases, the forward dynamic programming method is presented. In addition, a numerical example is also presented to illustrate the modeling idea and the effectiveness of the designed algorithm.
General circulation models (GCMs) are widely used in hydrological prediction, however their coarse grids make them unsuitable for regional analysis, therefore a downscaling method is required to utilize them in hydrological assessment. As one of the downscaling methods, convolutional neural network (CNN)-based downscaling has been proposed in recent years. The aim of this study is to generate the process of dynamic downscaling using CNNs by applying GCM output as input and RCM output as label data output. Prediction accuracy is compared between different input datasets, and model structures. Several input datasets with key atmospheric variables such as precipitation, temperature, and humidity were tested with two different formats; one is two-dimensional data and the other one is three-dimensional data. And in the model structure, the hyperparameters were tested to check the effect on model accuracy. The results of the experiments on the input dataset showed that the accuracy was higher for the input dataset without precipitation than with precipitation. The results of the experiments on the model structure showed that substantially increasing the number of convolutions resulted in higher accuracy, however increasing the size of the receptive field did not necessarily lead to higher accuracy. Though further investigation is required for the application, this paper can contribute to the development of efficient downscaling method with CNNs.
A partially coupled thermo-piezoelectric-mechanical triangular finite element model of composite laminates with surface bonded piezoelectric actuators, subjected to externally applied mechanical load, temperature change load, electric field load is developed. The governing differential equations are obtained by applying the principle of free energy and variational techniques. A higher order zigzag theory displacement field is employed to accurately capture the transverse shear and normal effects in laminated composite plates of arbitrary thickness. Nonconforming shape functions by Specht are employed in the transverse displacement variables. Numerical examples demonstrate the accuracy and efficiency of the proposed triangular plate element.
This paper present a general computation taking into account the slotting effect on the magnetic field due to permanent magnet in surface mounted permanent magnet machine. The analytical method is based on the solution of Laplace's and Poisson's equations (by the separation of variables technique) for each subdomain, i.e., magnets, air gap, and slots. The general solution is obtained using boundary and continuity conditions. The analytical results are in very good agreement with those obtained by the FEA, considering both amplitude and waveform.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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