• 치위생과학회지
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• 제9권2호
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• pp.181-187
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• 2009

본 연구는 구조화된 설문을 통하여 구강건강 유지 및 증진을 위해 구강건강실태를 조사 분석하여 치통을 일으키는 요인을 기반으로 치통예측모형을 개발하였다(n=110). 1. 연구대상자는 총 110명 남성 27명, 여성 83명이었다. 신장 평균은 남성 172.59cm, 여성 161.95cm, 체중 평균은 남성 64.33kg, 여성 53.81kg이었다. BMI (Body Mass Index)는 남성이 $21.58{\pm}1.84$, 여성 $20.51{\pm}2.00$으로 성별에 따라 유의하였다(p=0.004). 2. 식습관0 조사 결과 선호하는 맞은 남성 51.8%가 짠맛을 선호하는 반면, 여성 62.7%는 보통(중간)의 맛을 선호하는 것으로 나타나 성별에 따른 차이가 나타났다(p=0.009). 본인의 식사가 균형이 있는지 인식을 조사한 결과 남성 76.9%는 '그렇다'라고 한 반면, 여성 49.4%만 균형 있는 식사를 하고 있다고 하여 성별에 따른 차이가 있었다(p = 0.011). 3. 운동 및 기호에 대한 조사결과 일주일 동안 운동 시간에 대한 결과 남성 55.6%, 여성 55.5%가 주당 4시간미만 운동하는 것으로 나타났다. 지금 운동의 적절성에 대한 인식 결과 남성 82.6%, 여성 66.7%가 적정한 운동이라고 답하였다. 흡연은 남성 77.8%, 여성 100%가 전혀 흡연을 한 경험이 없는 것으로 나타났다(p < 0.001). 4. 구강 건강 습관 조사결과 조사시점에 치통 유무는 남성 11.5%, 여성 20.7%가 있는 것으로 나타났다. 칫솔질 교육은 남성 55.6%, 여성 69.9%가 받았다고 하였다. 하루 3번 칫솔질하는 횟수는 남성 50.0%, 여성 66.3%로 나타났다. 5. 잇몸수술 경험은 없으며, 칫솔횟수는 하루 4회하며 균형 있는 식습관을 하고 있으며, 약간 단맛을 선호하는 사람이 치통을 더 느끼는 것으로 나타났다. 6. 치통 예측 모델링에 대한 결과 신경망 모델을 사용한 상대적 중요도가 높은 독립변수는 선호 맛, 스트레스 합, 흡연 유무, 잇몸수술, BMI, 균형 있는 식사 인식, 나이였으며, 치통발생 모형의 정확도는 88.75%이었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.93-101
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• 2015

현대 사회는 다양한 범죄가 발생하고 있다. 범죄를 예방하기 위해서는 범죄를 예측 하는 것이 필요하고, 범죄 예측에 관한 다양한 연구가 진행 중에 있다. 범죄 관련 데이터는 검찰청에서 1년에 한번 통계처리를 하여 발표하고 있다. 그러나 통계처리 된 자료는 현재 시점을 기준으로 약 2년 전의 자료로 현재 발생하는 범죄에 대한 데이터로 적합하지 않다. 본 논문은 범죄를 예측하는 데이터로 네이버 트랜드를 적용했다. 네이버 트랜드의 웹 검색 트래픽을 이용하면, 현재 발생하는 범죄에 대한 관심도 데이터를 얻을 수 있다. 네이버 웹 검색 트래픽 데이터를 이용하여 범죄를 예측할 수 있는 모델링을 구성하였고, 예측 이론으로 마코프 체인을 적용하였다. 다양한 범죄 중 살인, 방화, 강간을 대상으로 예측 모델링에 적용하였고, 결과 값을 분석하였다. 그 결과 실제 발생한 범죄 발생 빈도수를 기준으로 20%이내의 유사한 결과를 얻었다. 향후에는 계절의 특성을 고려한 범죄 예측 모델링에 대한 연구를 진행할 예정이다

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2010년 춘계학술대회논문집
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• pp.444-445
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• 2010

Predictive modeling schemes have been developed to characterize the heat Transfer and thermo-mechanical behavior for the plasma display panel (PDP) in operation. The inverse approach was adopted to predict the accurate temperature distribution and deformation in PDP. The predictive models were validated with the measurements from real panel. The developed models could be utilized to predict and/or improve the product quality of PDP.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.119-121
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• 2013

최초의 컴퓨터 바이러스인 브레인 바이러스가 만들어진 이후로, 현재까지 컴퓨터 바이러스로 인한 피해는 늘어나고 있다. 이에 따라 컴퓨터 바이러스를 막기 위한 여러 가지 노력이 현재도 진행 중에 있다. 컴퓨터 바이러스로 인한 피해 방지와 예방을 위한 대책을 수립하기 위해서는 컴퓨터 바이러스의 발생 빈도수를 예측 하는 것이 필요하다. 본 논문은 다양한 예측 연구에 활용되고 있는 마코프 체인을 적용하였다. 본 논문은 마코프 체인을 적용하여 컴퓨터 바이러스 빈도수를 예측하는 모델링을 제안한다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.89-96
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• 2002

This paper aims to develop an intelligent model for predicting top-bead width for the robotic GMA(Gas Metal Arc) welding process using BP(Back-propagation) neural network and multiple regression analysis. Firstly, based on experimental data, the basic factors affecting top-bead width are identified. Then BP neural network model and multiple regression models of top-bead width are established. The modeling methods and procedure are explained. The developed models are then verified by data obtained from the additional experiment and the predictive behaviors of the two kind of models are compared and analysed. Finally the modeling methods, predictive behaviors md the advantages of each models are discussed.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제13권1호
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• pp.177-190
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• 2006

The aim of this study is to propose a Bayesian model for fitting mortality rate of colon cancer. For the analysis of mortality rate of a disease, factors such as age classes of population and spatial characteristics of the location are very important. The model proposed in this study allows the age class to be a random effect in addition to its conventional role as the covariate of a linear regression, while the spatial factor being a random effect. The model is fitted using Metropolis-Hastings algorithm. Posterior expected predictive deviances, standardized residuals, and residual plots are used for comparison of models. It is found that the proposed model has smaller residuals and better predictive accuracy. Lastly, we described patterns in disease maps for colon cancer.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.329-330
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• 2012

인터넷과 웹의 발전으로 수많은 정보가 발생하고 있으며, 공공기간도 많은 정보를 축적하고 있다. 이에 각 국에서는 공공기간이 보유하는 데이터를 공개하고 있으며 우리나라도 통계청을 중심으로 다양한 데이터를 공개하고 있다. 그러나 공개된 자료의 활용도가 낮은 편이다. 본 논문에서는 공개된 공공데이터 중 에너지 소비 데이터를 활용하고자 한다. 에너지 소비 데이터를 미래 예측 연구에 많이 이용되고 있는 마코프 프로세스를 적용하여, 에너지 소비를 예측할 수 있는 모델링을 제안하고, 그 기대 효과에 대해 논의 한다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2004년도 하계학술대회 논문집 Vol.5 No.1
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• pp.130-133
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• 2004

The characterization of interdigitated capacitors was investigated. The test structures are manufactured by low temperature co-fired ceramic(LTCC) process and their s-parameters were measured. The optimized equivalent circuit models for test structures were obtained using the partial element equivalent circuit(PEEC) method. Predictive modeling was performed on different test structures using optimized parameters to verify the circuit models. From this result, the manufacturability on the process can be improved through the predictive modeling for the characteristics of interdigitated capacitors.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.706-712
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• 2006

Recursive Partial Least Squares(RPLS) method has been used for processing the on-line available multivariate chemical process data and modeling adaptive prediction model for process changes. However, RPLS method is unstable in PLS model updating because RPLS method updates PLS model by merging past PLS model and new data. In this study, Adaptive Predictive Partial Least Squres(APPLS) method is suggested for more sensitive adaptation to process changes. By expanding APPLS method, block-wise Adaptive Predictive Partial Least Squares(block-wise APPLS) method is suggested for a lager scale data of chemical processes. APPLS method has been applied to predict the reactor properties and the product quality of a direct esterification reactor for polyethylene terephthalate(PTT), and block-wise APPLS method has been applied to predict the cetane number using NIR Diesel Spectra data. APPLS and block-wise APPLS methods show better prediction and updating performance than RPLS method.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제44권8호
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• pp.889-896
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• 2012

Recent progress in the computational fluid dynamics methods of two- and multiphase phase flows has already started opening up new exciting possibilities for using complete multidimensional models to simulate boiling systems. Combining this new theoretical and computational approach with novel experimental methods should dramatically improve both our understanding of the physics of boiling and the predictive capabilities of models at various scale levels. However, for the multidimensional modeling framework to become an effective predictive tool, it must be complemented with accurate mechanistic closure laws of local boiling mechanisms. Boiling heat transfer has been studied quite extensively before. However, it turns out that the prevailing approach to the analysis of experimental data for both pool boiling and forced-convection boiling has been associated with formulating correlations which normally included several adjustable coefficients rather than based on first principle models of the underlying physical phenomena. One reason for this has been the tendency (driven by practical applications and industrial needs) to formulate single expressions which encompass a broad range of conditions and fluids. This, in turn, makes it difficult to identify various specific factors which can be independently modeled for different situations. The objective of this paper is to present a mechanistic modeling concept for both pool boiling and forced-convection boiling. The proposed approach is based on theoretical first-principle concepts, and uses a minimal number of coefficients which require calibration against experimental data. The proposed models have been validated against experimental data for water and parametrically tested. Model predictions are shown for a broad range of conditions.