광산배수의 지구화학적 특징에 따라 SAPS에 적용하는 기질물질이 정화효율에 미치는 영향을 평가하였다. 실험에 사용한 광산배수는 총 5개로 각각의 산도에 따라 두 그룹으로 나누었다. 기질물질은 양송이 버섯 폐상퇴비를 사용하였다. 실험을 진행하는 동안 모든 모든광산배수의 pH가 7.0 이상으로 상승하였고, TOC 및 주요 양이온의 농도 가 증가하였다. 약 14일 경과 후 ORP는 -300 mV를 보여 환원환경이 조성된 것으로 판단되며 Fe와 S의 거동에서도 철 환원과 황환원 반응이 나타났다. 용존된 Fe, Al, Cu, Zn는 실험이 진행된 pH와 ORP조건에서 금속(수)산화물 또는 황 화물로 침전 및 제거 되었다. 그러나 산도가 높고 Fe3+의 농도가 높은 SM의 광산배수에서는 실험이 진행되는 동안 다 량의 황산염이 용존되어 나타났다. 본 결과를 바탕으로 SAPS 설계 시 일관된 기질물질 층을 적용하기 보다는 광산배 수의 지구화학적 특성을 고려하여 기질물질 층의 높이와 기능성 기질물질 층을 고려해야 한다.
최근 몇 년 간 저유가가 지속됨에 따라 유·가스전 운영사들은 적은 투자로 생산성을 높이기 위해 셰일가스 생산정에 재수압파쇄를 적용하고 있다. 하지만, 재수압파쇄는 적용 시기에 따라 가스생산량과 물생산량이 달라지므 로 적합한 적용 시기를 파악하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 경제성 평가를 수행하여 순이익이 최대가 되는 재수압 파쇄 적용 시기를 파악하고자 하였으며 이를 위해 셰일가스 저류층의 재수압파쇄 시기에 따른 누적가스와 물생산량 을 도출하였다. 그 결과 재수압파쇄 적용 시기가 이를수록 누적가스생산량과 물생산량이 증가하는 경향이 있었고 이 는 초기 수압파쇄수의 잔존에 의한 저류층 수포화율이 높아 물생산량이 증가한 것으로 확인하였다. 이로 인해 물처리 비용이 증가하여 재수압파쇄 적용시기에 영향을 미치는 것을 확인하였으며 재수압파쇄 시기 선정 시 물처리 비용에 대한 충분한 고려가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 친환경적이며 경제적인 미생물 회수증진공법에 대해 검토하였다. 최근 신재생 에너지에 대 한 관심이 커지고 있지만, 석유는 여전히 주요 에너지원으로 사용되고 있다. 그러므로 저류층 내 잔존하는 오일을 추 가적으로 생산하기 위한 연구는 활발하게 이루어져야 한다. 미생물 회수증진공법은 제 3차 오일회수공법으로 회수율 을 개선하기 위해 생명공학 기술을 이용하는 기술이다. 본 논문에서는 미생물 회수증진공법의 적용 가능 범위와 주요 메커니즘, 그리고 현장 적용 사례를 분석하였다. 미생물로부터 생성된 생성물이 오일 회수에 미치는 영향 중 선택적 공극막힘, 습윤도 개선, 저류암 용해, 오일 분해능을 분석하였다. 또한 해당 기술의 현장 적용 사례들을 분석함으로써 실제 미생물 회수증진공법이 가지는 가능성을 평가하였다.
지금까지 신호교차로의 좌회전 운영 효율성 향상을 위한 많은 연구가 수행되어 왔다. 하지만 대향 직진 차로수와 교통량만을 고려한 분석으로 교차로의 운영 효율성을 판단했다. 신호교차로의 효율성 판단 시 신호시간이 중요한 변수임에도 불구하고 이를 고려하여 체계적으로 분석한 연구는 없었다. 이에 본 연구에서는 대향 직진 신호시간, 좌회전 신호시간 등의 신호 조건을 포함시켜 좌회전 처리방안(PRLT, PELT, PPLT)을 분석했다. 또한 조건 변화에 따른 상호관계를 고려하여 교차로에서의 효율적인 좌회전 처리방안을 제시하였다. 분석 결과 좌회전 신호시간이 10, 20초로 짧아서 혼잡한 경우는 PPLT 적용 후 PRLT보다 좌회전 지체시간이 크게 감소하였다. 반면에 좌회전이 혼잡하지 않은 30초의 경우는 PPLT 도입 효과가 크지 않은 것으로 분석되었다. 따라서 좌회전 혼잡이 큰 교차로일수록 PPLT 도입 필요성이 높으며 도입 효과도 클 것으로 판단된다. 차로별 대향직진 교통량과 좌회전 교통량, 신호시간(대향직진 신호시간과 좌회전 신호시간 및 신호주기) 등을 조사하여 시뮬레이션 결과에 적용하면 효율적인 좌회전 처리방식인 PPLT와 신호시간 운영계획 수립에 활용될 수 있다.
최근 도시철도 내 사건사고 및 범죄 수가 급격히 증가하면서 승객의 안전에 대한 관심은 점차 늘어나고 있다. 지능형 CCTV를 활용한 도시철도역사 통합 관리 방안 등 다양한 전략이 제시되고 있으나, 비용 절감 및 개인사생활 침해 등은 여전히 이슈가 되고 있다. 최근 기술 개발로 인한 다양한 센서에 대한 연구가 진행되고 있으며, 그 중에서도 LiDAR 센서는 사물 인식, 추적 그리고 실시간 정보 처리 등 장점이 많다. 본 연구에서는 이러한 LiDAR 센서를 활용하여, 개별 보행자의 동선 정보로부터 개인 속성을 추출하였으며, 제안된 신경망 알고리즘 기반 모형을 통해 보행자의 속성을 추정하였다. 분석결과를 통해 도시철도역사 환경 요소와 개인 속성을 고려한 행태 정보를 반영한 보행 흐름에 대한 활용성 및 도시철도 역사에 대한 효율적인 유지관리 가능성을 제시하였다.
전 세계적인 고령화로 인하여 고령자의 사회 ․ 경제 ․ 문화 활동이 증가하고 있다. 기존 연구에 따르면 고령자는 보행 중 신체적 부담을 느끼고 있으며, 특히 연속적인 보행으로 통행해야 하는 경사로 이용에 부담을 느끼고 있다. UN 산하의 World Assembly on Ageing에서 2002년에 발표한 ‘고령화에 관한 마드리드 국제행동계획’에서는 고령자의 능동적 생활을 장려하기 위한 대책으로, 고령 친화적 물리적 환경 조성이 필요함을 강조하고 있다. 이와 같은 측면에서 고령 친화적 경사로 보행을 위한 시설 기준 마련이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 동작분석시스템을 이용하여 경사각도 기준 3°, 5°, 7° 및 9° 등 4개 유형의 보행로를 대상으로 국내 평균 고령자 신체치수와 유사한 고령자의 보행 및 신체특성을 측정하였다. 그 결과 5°에서 7° 경사로 변화 시 가장 큰 동작 및 신체변수의 변화가 측정되었다. 이를 종합하여 볼 때, 고령자가 안전하고 편안한 보행을 위해서는 7° 미만의 경사로 보행로가 구성되어야 함을 의미한다. 이와 같은 고령자가 평지 보행과 유사한 형태로 보행이 가능한 보행 시설 구성을 통해 고령자의 자립 지원 및 적극적 고령 사회 대비가 가능할 것으로 기대한다.
지속적인 해외 여행객 증가와 지방공항을 거점으로 하는 저비용항공사의 등장에 따라 수도권 공항에 집중되어 있는 내국인의 국제선 이용 행태가 변화할 것으로 예상된다. 막대한 비용이 투입되는 공항 신설과 확장사업들을 평가함에 있어서 이와 같은 항공 여행객들의 공항선택 행태 변화를 정확하게 예측하는 것은 핵심적인 요소이다. 본 연구에서는 내국인의 국제선 공항선택 행태를 다항로짓모형을 적용하여 분석하였다. 모형 추정에는 출입국 수속 과정에서 정확하게 수집되는 국제선 여객 통계자료를 사용하였으나, 이 자료는 이산선택모형 추정에 일반적으로 사용되는 여행객 개인에 대한 개별적인 관측치가 아니고 거주지와 여행국가별로 집계된 자료이다. 따라서 다항로짓모형을 추정할 때 공항선택 관측값에 대해서 공항별 선택비율과 공항별 이용객수를 각각 적용한 2가지 다른 모형을 개발하였다. 2가지 모형 중에서 통계적 유의성과 VOT 추정치를 바탕으로 동일인에 대한 반복적 관측 자료를 활용하는 방식인 공항별 이용객 수를 적용한 모형을 최적 공항 선택 모형으로 제시하였다. 선정된 공항선택 모형의 실제 적용가능성은 현재 건설이 추진 중인 김해신공항사례를 통해 검증하였다.
본 연구에서는 스트랩 다운 영상 탐색기를 활용한 유도무기와 목표물 사이의 관측각을 효과적으로 추적할 수 있는 연구를 수행하였고 이를 시각적으로 시뮬레이션 가능한 테스트 베드를 구축하였다. 영상 정보를 이용하여 목표물 추적을 위한 Lucas Kanade의 Optical flow 알고리즘과 같은 희박 특징점 추적 알고리즘 구현 시 고성능의 특징점 분포를 유지시키는 법을 기술하였으며, 특징점 추적 문제를 특징점 관리의 개념으로 확장하여 연구하였다. 이를 구현하기 위해 Unity3D 엔진을 이용하여 시각 환경을 구성하고 OpenCV를 이용하여 영상 처리 시뮬레이션을 개발하였다. 상호-시뮬레이션을 위해 매틀랩(Matlab) 시뮬링크(Simulink)로 동적 시스템 모델링을 하였고, Unity3D를 이용한 시각 환경을 구성, OpenCV를 이용한 컴퓨터 비전 작업을 수행하였다.
관성항법장치 순수항법 성능을 개선하는 방법으로 관성센서 오차가 상호 상쇄되도록 관성센서뭉치를 회전시켜 항법 성능을 개선하는 방법이 있으며 이러한 원리로 동작하는 항법장치를 회전형 관성항법장치라 한다. 관성센서 오차에 의한 회전형 관성항법장치의 정확한 항법 성능 분석을 위해서는 이에 대한 이론적 오차해석이 요구되나 기존의 많은 연구에서는 지구회전 각속도 및 중력 가속도에 의한 영향을 무시하고 오차해석을 수행하여 회전형 관성항법장치의 정확한 항법 성능 분석이 수행되지 않았다. 본 논문에서는 링레이저 자이로 기반 회전형 관성항법장치의 정확한 항법 성능 분석을 위하여 지구회전 각속도 및 중력 가속도 항을 포함한 이론적인 오차해석을 수행하고 이를 기반으로 회전형 관성항법장치의 항법 성능 분석 결과를 제시하였다.
항공기 시현계통은 항공기 운영에 필요한 다양한 정보를 통합하여 조종사에게 시현한다. 시현계통에서 소프트웨어 결함이 발생되면 정확하지 않은 정보가 조종사에게 시현될 수 있기 때문에 항공기의 운영에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 따라서 시현계통의 개발 중에 지상시험과 비행시험을 통해 발생 가능한 소프트웨어 결함을 식별하고 제거하려고 노력하고 있다. 본 연구는 비행시험 자료를 이용하여 시현계통의 소프트웨어 결함 분석을 지원하는 도구인 FDR(Flight Data Replay)을 제시한다. 이 도구는 항공기 임무컴퓨터와 연동되어 실시간으로 동작한다. 그리고 시현소프트웨어에 비행시험 자료를 적용하여 시현장치에 나타나는 기능적인 오류상황을 재현한다.
PCM, STT-MRAM과 같은 차세대 비 휘발성 메모리(NVM) 기술은 낮은 지연시간, 높은 대역폭, 비 휘발성 및 높은 용량을 제공한다. 이러한 NVM은 고성능 컴퓨팅을 위해 컴퓨터 시스템 및 데이터베이스 분야에서 널리 사용 및 연구되고 있다. 예를 들어, 최근 연구자들은 NVM을 파일시스템의 저널링 버퍼 및 데이터베이스의 로깅을 위해 사용하며 이에 따른 최적화 연구들을 많이 진행하고 있다. 기존 연구들을 보완하는 연구로 본 논문에서는 응용의 원자성 페이지(page) 업데이트에 대해 초점을 맞춘다. 예를 들어, 데이터베이스 시스템과 같은 데이터 관리 응용에서는 여러 페이지들을 원자적으로 업데이트하기 위해, 임시 버퍼를 두고 중복적인 쓰기 연산을 수행함으로써 그 페이지들의 원자성을 보장한다. 하지만, 이러한 중복적인 쓰기 연산은 성능을 크게 감소시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 일관성을 보장하면서 성능을 향상시키기 위해, 하나의 로그 구조 버퍼 관리자(Log-structured buffer manager(LSBM))를 소개한다. LSBM은 원자적 업데이트를 위해 로그 기반으로 페이지를 NVM에 업데이트하고 버퍼링 기능을 제공한다. 또한 해당 버퍼에 중복 페이지가 있을 경우, 이전 버전의 페이지를 제거하여 최신의 페이지만 반영하도록 함으로써 입출력과 쓰기량을 최소화시킨다. 실험결과는 LSBM이 응용의 성능을 개선시키고 총 쓰기량을 감소시킴을 보여준다.
온라인 롤플레잉 게임(MMORPG) 내 사용자들은 다양한 소셜 활동 성향을 보이며, 일부 사용자의 경우 혼자 게임을 즐기는 성향을 나타내기도 한다. 본 논문에서는 사용자가 소속된 길드의 특성을 소셜 활동 및 소속감 정도에 따라 분류하고, 분류된 각 그룹의 이탈율 및 이탈원인을 분석한다. 또한 소셜 활동 성향으로 분류된 각 사용자 그룹을 대상으로 게임 참여도 변동 추이를 측정하여 이탈을 예측하는 프레임워크를 제안한다. 비슷한 성향으로 분류된 각 그룹의 사용자는 이탈 직전에 유사한 행동 패턴을 보일 수 있으므로, 이를 기준으로 이탈 사용자와 비이탈 사용자의 패턴을 분류할 수 있다. 엔씨소프트의 대표 MMORPG인 아이온 데이터를 대상으로 본 모델을 테스트하였으며, 평균 약 75%의 정밀도를 보여주었다.
모바일 앱의 속도는 사용자 경험에 큰 영향을 미치기 때문에 개발자들은 사용자의 만족도를 높이기 위하여 앱의 속도를 고려한다. 하지만 안드로이드 개발 도구가 제공하는 앱 속도 측정 방법은 다운로드 컨텐츠의 렌더링 시간을 측정하지 못 하기 때문에 사용자가 실제로 느끼는 속도를 알려주지 못 한다. 본 연구는 웹의 성능 지표인 스피드 인덱스를 모바일 앱에 적용하여 모바일 앱의 속도를 측정하는 방법을 제안한다. 모바일 앱 스피드 인덱스 계산을 위하여 무작위 사용자 이벤트 생성기와 속도 측정기를 개발하였으며 이미지 유사도 비교를 통하여 렌더링 완료를 파악하였다. Google Play Store 인기 차트 1093개의 앱을 대상으로 스피드 인덱스를 계산하여 8%의 느린 앱을 발견하였다.
지식 그래프는 실세계의 개체들과 개체 사이의 관계로 구성된 네트워크를 의미하며, 최근에는 대용량 데이터를 기반으로 구축되고 있다. 대부분의 지식 그래프들은 누락된 엔티티 또는 관계들로 인해 불완전성에 대한 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 지난 연구들은 지식 그래프를 다차원 공간상에 임베딩하는 방법을 적용했다. 그러나 이러한 연구들은 지식 그래프가 변화하지 않는다는 가정을 하고 있다. 이로 인해 새로운 트리플이 추가되어 빠르게 진화하는 실세계의 지식 그래프에 적용하기 위해 반복적인 임베딩 모델의 재학습은 고비용의 연산이 요구되며, 실용적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 변화하는 지식 그래프를 대상으로 하는 부분 임베딩 기반의 지식 완성 방법을 제안한다. 지식 완성의 대상이 되는 관심 관계들을 추출하기 위해 온톨로지의 공리와 문맥 정보를 활용했으며, 이를 기반으로 엔티티와 관계들을 임베딩하고 학습하여 지식 완성을 수행했다. 제안하는 방법의 성능을 측정하기 위해 Freebase와 WiseKB 데이터셋을 대상으로 최신 지식 완성 연구들과의 비교 실험을 진행하였고, 평균적으로 학습시간이 약 49%∼90% 감소했으며, 전체적인 성능이 약 6.7% 증가하는 것을 확인했다.
실행 의미구조는 프로그래밍 언어의 의미구조를 형식적으로 엄밀하게 정의할 때 가장 많이 사용하는 기법으로, 프로그램이 실행되는 과정 또는 해석되는 과정을 프로그램의 의미로 정의하는 기법이다.
본 논문에서는 ML 스타일의 간단한 함수형 언어에 대해 파이썬에서 방문자 패턴과 예외 처리를 이용하여작은 보폭으로 정의된 구조적 실행 의미구조를 구현하는 기법을 소개한다. 본 논문의 이차적인 목적은 학습 난이도가 높고 비교적 덜 알려진 ML, Haskell, Scheme 등과 같은 전통적인 함수형 언어 대신에, 풍부한 라이브러리와 유연한 프로그래밍을 지원하여 사용자층이 폭넓고 두터운 파이썬을 활용하여 프로그래밍 언어 이론의 핵심 개념과 관련 구현 기법을 설명하는 데에 있다.
변수간의 비선형적인 연관성을 감지할 수 있는 상호정보 (mutual information)는 변수선택의 좋은 기준이 되지만 고차원 자료에서는 적용하기 쉽지 않아 많은 연구가 진행되어 왔다. Cai 등 (2009)은 일반적인 상호정보가 아닌 최대 2차원까지만 고려하여 추정하는 조건부 상호정보를 이용하여 추정의 어려움을 해결하였으며, 고차원자료에 SVM을 적용하기 위한 변수선택에서 기존의 필터링 방법과 SVM-RFE로 선택된 변수들보다 더 분류 성능이 뛰어난 변수들을 선택하는 것을 보였다. Ahn과 Kim (2014)은 조건부 상호정보의 추정에 대한 계산효율을 높이기 위해 설명변수간에는 모수적으로 분포가정을 하는 준모수적 조건부 상호정보 추정량을 제안하였다. 하지만 설명변수간에 정규분포라는 가정이 심하게 위배되면 분류성능이 매우 저하될 수 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 설명변수의 분포를 혼합정규분포로 가정하여 조건부 상호정보를 가중치를 활용하여 준모수적인 방법으로 추정하는 방법을 제시하였다. 반응변수와 설명변수 간에는 모수적 분포를 가정하지 않으므로 비모수적 연관성을 측정하는 상호정보의 특징을 보존하며 설명변수간에는 모수적 분포가정을 하여 추정의 효율을 향상시킬 수 있다. 모의실험결과 혼합정규분포를 가정한 조건부 상호정보의 준모수적 추정법이 유의변수 선택능력에서 매우 우수하였다.
최근 뇌영상 데이터에 대한 연구는 폭발적인 증가를 보이고 있으며 기능적 뇌영상 데이터를 이용한 연구 또한 데이터의 증가와 더불어 연구가 매우 활발히 진행되고 있다. fMRI 데이터는 뇌과학, 뇌공학, 심리학, 물리학, 통계학 등의 분야에서의 연구자들이 학제간적 연구가 필요하여 뇌 활동(brain activity) 현상에 관한 궁극적 정보를 얻기위해 선진국에서 연구에 대한 지원과 더불어 연구자들은 뇌연구에 박차를 가하고 있다. 이 논문에서는 fMRI 데이터의 특성을 설명하고 뇌데이터 연구에 통계학과 통계적 방법을 설명하고 통계적 문제를 다루어 앞으로 뇌 연구에 통계학의 필요성을 더욱 강조하고자 한다.
준모수 가곡소장시간모형은 로그화된 생존시간과 공변량벡터간에 선형관계를 가정한다. 직관적인 형태와 공변량의 효과를 생존시간에 대해 직접적으로 모형화하는등 여러 장점에도 불구하고 Cox 모형에 비해 우중도절단된 생존자료의 분석에는 상대적으로 덜 사용되어 왔다. 가장 큰 이유는 효율적이고 안정적인 추정량의 계산 방법과 이를 구현한 소프트웨어의 부재였는데 2000년대 중반부터 많은 발전을 이루어 이런 문제가 많이 해소된 상태이다. 따라서 본 논문에서는 가속고장시간모형, 특히 준모수적 가속고장시간모형의 통계추론방법에 대해 근래 제안된 방법들을 중심으로 살펴본다.
임상 시험 연구에서 종종 예후 인자의 값을 기준으로 환자들을 저위험군과 고위험군으로 나누곤 한다. 많은 추적 연구에서 환자들은 두 개 이상의 이벤트에 동시에 노출되곤 하는데 이와 같은 상황을 경쟁 위험이라 한다. 본 논문에서는 경쟁 위험 모형에서 환자들을 관심 이벤트의 발생 위험이 낮은 집단과 높은 집단으로 가장 잘 구분할 수 있는 예후 인자의 경계 값을 추정하는 방법을 제안하였다. 또한 관심 이벤트의 발생 시간과 예후 인자 간의 독립성을 검정하기 위해 근사 검정법과 순열 검정법을 각각 제안하였다. 제안한 방법을 서울삼성병원에서 수집한 간세포성 암종 자료와 미만성 거대 B-세포 림프종 자료에 적용하였다. 간세포성 암종 자료의 분석에서는 MELD 접수가 13 이하인 고위험군과 13을 초과하는 저위험군 간의 간세포성 암종의 재발 비율이 통계적으로 유의하게 다른 것으로 나타났으며, 미만성 거대 B-세포 림프종 자료의 분석에서도 릭투시맙-CHOP 항암 치료 시 환자의 연령이 68세 이하인 저위험군과 68세를 초과하는 고위험군 간의 열성 호중구 감소증의 발생 비율이 통계적으로 유의하게 다른 것으로 나타났다.
관심의 대상이 되는 사건이 발생할 때까지 걸리는 생존시간을 다루는 생존분석의 가장 큰 특성은 생존시간이 완전하게 관측되지 않고 중도 절단 된다는 점이다. 이러한 중도절단자료의 특성을 고려하여 추정, 검정 및 모형적합에 대하여 고전적인 생존분석 방법들이 많이 개발되어져 왔으나, 마이크로 어레이자료를 시작으로 대용량의 유전체 자료가 수집되면서 유전적 정보와 생존시간과의 연관성 연구가 진행되면서 표본의 수에 비하여 엄청나게 많은 수의 유전정보 변수들을 다루는 새로운 통계적인 방법들이 생존자료에 확장되었다. 결과적으로 기존의 임상자료로만 구축된 통계예측모형에 유전체 정보가 추가적으로 고려됨으로써 생존함수에 대한 예측력이 향상되었고, 개인의 유전정보에 따라 더 적합한 치료방법이나 치료약을 개발해야 한다는 개인맞춤의학의 필요성이 부각되기 시작되었다. 다양한 첨단 생물학 기술을 통하여 서로 다른 형태의 대용량의 유전체 자료를 통합하는 방법론에 대한 연구들이 이루어지면서 기계학습 방법이 생존분석에 접목되어 많은 연구방법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 기존의 임상자료를 기반으로 분석하는 전통적인 생존분석 방법들을 소개하고, 고차원의 유전체 자료를 분석하기 위한 생존분석 방법들과 통합적인 유전체 자료분석을 위하여 생존분석에 접목된 기계학습방법들에 대하여 간략하게 살펴보고자 한다.
악성간암 환자의 임상자료와 유전체자료로 구조적 연관성을 네트웍분석을 통한 네트웍그래프와 나무구조 분류모형, 나무구조 생존모형, SDA 분류모형 상관원 그래프 등을 통하여 변수간의 연관성과 중요도 등을 시각적으로 파악하고자 한다. 성인병 들과 원인 변수들로 상호연관성을 네트웍 그래프와 워들로 작성하여 각 질환에 영향을 주는 변인들을 찾고 상대적인 중요도, 영향의 방향과 강도 등을 파악하고자 한다.
그 결과 HCC에서는 AFP 접수, 암세포의 크기, CHILD 접수, TACE횟수 등이 암세포의 전이와 사망, 생존기간에 영향을 주는 중요한 변수로 관찰되었고 일반질환의 네트웍 그래프, 워드클라우드 분석 결과, 빈혈, 아토픽성 피부염, 등이 관상동맥질환과 당뇨고혈압 등의 성인병에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 시각화된 그래프를 통하여 각종 질병의 진단 및 예후진단 등에 중요한 역할을 하는 임상변수, 사회인구학적 변수, 유전체변수 등을 참음으로써 환자의 질병의 진단과 치료를 효율화 할 수 있고 이에 따라 환자의 수명을 연장하고 치료비를 절약하여 국가적 의료비 절감에 기여할 수 있을 것이다.
의료 진단 및 생물 정보학 분야에서 얻어지는 자료에 존재하는 관계, 속성 및 개체들은 근본적으로 퍼지 (fuzzy)하다. 이러한 자료를 다루기에 적합한 이론이 퍼지 집합 이론이다. 퍼지 집합 이론은 경계의 불확실성 및 분류의 불확실성을 다룰 수 있도록 창안된 이론으로 명확한 경계와 분류를 가지는 기존의 집합 이론을 포함하는 확장개념으로 여겨진다. 본 논문에서는 퍼지 집합 이론에 기반 한 퍼지 접근법이 의한 진단 및 생물 정보학 분야의 자료에 어떻게 적용될 수 있는지 살펴보고 지금까지 성공적으로 적용되어 온 다양한 사례에 대해 소개하고자 한다.
기후변화로 인한 수자원 전망은 배출 시나리오, 전지구적 순환모형, 상세화 기법, 수문 모형 등 여러 전망 단계를 거쳐 이루어지며, 각 단계는 수자원 전망의 총 불확실성의 원천이 된다. 근래에 들어 수자원 전망의 총 불확실성을 개별 전망 단계로, 이를 다시 전망 단계에 속하는 여러 시나리오의 불확실성으로 분해하는 방법의 필요성이 제기되고 있다. 그러나 그 필요성에 비하여 관련 연구는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 수자원 전망의 총 불확실성을 시나리오의 불확실성으로 분해나는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개별 시나리오의 불확실성이 총 불확실성에 기여하는 상대적 비중을 제시함으로써 시나리오 간의 불확실성 비교를 가능하게 한다. 제안한 방법을 이용하여 실제 수자원 전망 자료를 분석한 결과를 제시한다.
우리나라 중년 여성의 우울증에 영향을 주는 요일들을 알아보기 위하여 한국복지패널 자료 중 2012년에서 2016년까지의 40세에서 60세 사이의 중년 여성의 우울과 관련된 자료들을 분석한다. 기존 중년 여성의 우울의 연구들에서 우울의 원인들로 관심을 가졌던 요일들을 설명변수들로 구성하고, 중년 여성의 우울과 관련된 조사 항목들을 접수화하여 반응변수로 한다. 매년 반복 측정된 자료이기에 각 중년 여성의 우울의 자료들의 종속성을 감안한 적절한 상관계수행렬을 선택하고 중년 여성의 우울에 영향을 주는 요인들의 고정효과와 개인의 특성을 반영한 임의효과를 포함한 선형혼합모형으로 분석한다.
현대인들은 주변으로부터 직간접적으로 정신적 신체적 스트레스를 받고 있다. 그리고 스트레스는 만병의 근원이라고 알려져 있다. 따라서 스트레스 증상과 아건강 상태를 사전에 파악하여 적절한 조치를 취한다면 정신적 신체적으로 보다 나은 생활을 할 수 있을 것이다. 이제 본 연구에서는 특정한 집단을 대상으로 사람들이 받고 있는 스트레스 증상의 정도와 아건강 상태에 관한 설문에 응답한 자료를 가지고 통계적 분석을 수행하였다. 스트레스 증상의 경중에 따른 아건강과의 차이 분석에서는 호흡기만 유의수준 5%에서 유의하고 나머지 9개의 아건강은 유의수준 1%에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 스트레스 증상과 아건강과의 분석 결과에서는 유의수준 1%에서 스트레스 증상이 10개의 모든 아건강 진단지표와 관계가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 의사결정나무분석 결과는 면역계의 아건강 상태가 불량인 응답자의 97.4%가 스트레스 증상에 시달리고 있다는 것을 보여주었다. 이들을 종합해보면 스트레스를 잘 극복한다면 아건강 상태를 양호하게 하여 사전에 질병을 예방할 수 있을 것으로 판단된다.
약물상호작용은 두 개 이상의 약제를 함께 사용하면서 서로 영향을 미치는 것으로, 임상적으로 약효의 변화와 함께 약물이상반응을 초래할 가능성이 있다. 본 연구는 건강보험청구자료를 이용하여 중환자실에서 노인환자를 대상으로 마약성 진통제와 중환자실 다빈도사용 약제의 병용처방 현황 및 잠재적 약물상호작용을 파악하고자 하였다. 2016년 고령환자데이터셋과 의약품정보데이터베이스인 Micromedex를 분석에 사용하였다. 전체 대상자 1,327,455명 중 중환자실에서 마약성 진통제를 처방한 환자는 20,050명으로 평균 나이는 76.4세였고 중환자실 재원일수는 중앙값 3일이었다. 전체 환장 중 91.1%에서 병용처방이 이루어졌고, 환자당 병용처방 약물개수는 중앙값 3개 (범위, 0-25)이었다. 마약성 진통제와 약물상호작용이 있는 약물은 54.3%에서 처방되었다. 다변수 로지스틱 회귀모형으로 잠재적 약물상호작용 관련요인을 파악한 결과, 관련요인은 수술, 병용약물수, 연령, 응급식을 통한 입원이었다.
본 연구는 안전보건공단에서 2014년 시행한 제4차 근로환경조사 자료를 이용하여 6,014명의 제조업 근로자의 근무환경이 건강상태에 어떠한 영향을 주는지 살펴보았다. 독립변수인 근로자의 근무환경은 물리적 작업환경, 근무시간, 임금으로 정의하였고, 종속변수인 건강상태는 응답자의 주관적인 건강상태를 활용하였다. 정의된 변수 간 연관성을 확인하기 위하여 상관분석을 시행하였고 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 파악하기 위해 다중회귀분석을 시행하였다. 연구결과, 물리적 작업환경은 근무시간과 건강상태에 양의 상관관계가 있었으며, 임금과는 음의 상관관계가 있었다. 또한, 근무시간은 임금과 건강상태에 양의 상관관계가 있었고 임금과 건강상태는 음의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 회귀분석 결과, 물리적 작업환경이 열악할수록, 임금이 낮을수록, 근무시간이 길수록 근로자의 건강문제를 야기하는 것으로 나타났다. 근로자의 근무환경이 개선되는 정책을 시행하는데 본 연구가 기초자료로 활용될 것으로 기대하는 바이다.
두 제제의 동등성을 입증하는 생물학적 동등성 시험은 표준 2×2 교차설계를 원칙으로 하고 있으나, 최근에는 제제 특성에 기인한 고변동성 때문에 2×k 고차 교차설계를 사용하는 경우가 많아지고 있다. 고차 교차설계는 고변동성 제제의 생동성 평가에도 의미가 있지만, 잔류효과가 존재할 때 이를 적절하게 고려할 수 있는 장점도 있다. 제제의 특성에 기인한 잔류효과의 고려가 필요할 때 2×3 이중설계는 2×4 반복 설계에 비해서 두 제제간 생동성을 평가하는데 효과적일 수 있음을 논의하고 제시한다. 또한 사례를 통해 개정된 의약품동등성시험기준을 적용하면서 잔류효과를 포함하는 생동성 분석평가 결과를 논의한다.
신약 개발 연구 또는 임상시험에서 개발된 약의 주요 관심사는 최소효과용량과 최대안전용량을 확인함으로써 유효하고 안전한 약물의 치료범위를 찾는 것이다. 기존에는 연속형 반응 변수에 대해서 유효하고 안전한 약물의 치료범위가 연구되었다면 본 논문에서는 순서형 반응변수로 측정되는 많은 경우에 최소효과용량과 최대안전용량을 확인할 수 있는 비모수적 검정법을 제안하였다. 또한 몬테카를로 모의실험을 실시하여 family-wise error rate (FEW)와 검정력을 통해 제안방법의 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 수리가 가능한 시스템 (repairable system)에 대한 k0-재생교체보증 (k0-renewing replacement warranty)을 제안하였는데, k0-재생교체보증 하에서는 보증기간 동안 시스템에 발생되는 번까지의 고장에 대해서 각각 새로운 시스템으로 교체를 해주고 보증기간도 다시 시작한다. 본 논문에서는 이러한 k0-재생교체보증이 주어지는 경우에 대하여 생산자 측면에서의 보증분석(warranty analysis)을 이론적으로 수행하였다. 이를 위해서 생산자 측면에서의 총기대보증길이 (expected total warranty length)와 총기대보증비용 (expected total expected warranty cost)을 유도하였다. 끝으로 수치적 예를 통하여 본 논문에서 제안된 보증정책을 설명하였다.