기능적 뇌네트워크 간 연결성의 차이를 통한 임상적 고위험군에서 정신증 발병 예측

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 자연과학대학 뇌인지과학과, 2017. 8. 권준수.Among individuals at clinical high risk for psychosis (CHR) who show prodromal symptoms of psychosis, some progress to full-blown psychosis. There have been attempts to find markers predicting the onset of psychosis, and brain structures related to onset of psychosis have been reported. However, no studies have examined wide-range interactions at the functional network level that can adequately account for the schizophrenia, a dysconnectivity disorder. To discover predicting markers for psychosis, I conducted a longitudinal study for a follow-up period of a minimum of 12 months. At the baseline, the resting-state functional magnetic resonance imaging was acquired from individuals at CHR (N = 69), individuals with first-episode psychosis (FEP) (N = 35), and healthy controls (HC) (N = 70). Eight psychosis-related functional networks were extracted, and interactions between paired functional networks were measured, resulting in estimations of 28 possible combinations. After the group comparison, correlation analyses between the altered network interactions and symptom severity were conducted to reveal clinical associations. Seven of 69 (10%) individuals at CHR proceeded to full-blown psychosis (CHR-C). There were no significant difference in age, gender, and handedness among FEP, CHR-C, CHR-NC, and HC. Of the 28 combinations, there were significant group differences in four functional network connectivity. The FEP group showed the most severe degree of decrement in functional network connectivity compared to HC. Among all four significantly different functional network interactions, CHR-C showed no significant difference from FEP, while the nonconverters (CHR-NC) had significantly higher functional network connectivity compared to FEP. Among the altered combinations, the interaction between the anterior default mode network and salience network of the FEP group was associated with the overall negative psychotic symptom severity. This is the first study to suggest that large network interactions can serve as potential markers of the psychosis onset by showing that the CHR-C is similar to FEP, while CHR-NC is comparable to HC. The degree of functional network connectivity in CHR may have prognostic implications regarding the risk of conversion to full-blown psychosis.Chapter 1. Introduction 1 Chapter 2. Methods 12 Chapter 3. Results 20 Chapter 4. Discussion 22 Chapter 5. Conclusion 31 References 32 Tables 44 Figures 57 Abstract in Korean 67Docto

Prediction of Liquid Surge for Gas Wells Using Machine Learning

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 에너지시스템공학부, 2022.2. 정훈영.Liquid surge is the inflow liquid volume during a time interval in the pipeline flow. To analyze the liquid surge problem, the multiphase flow simulator is used. On the other hand, the license cost of the flow simulator is high, and the number of licenses is limited to apply to several wells. The machine learning model for predicting maximum liquid surge volume can resolve the problem of licenses. In this research, the feedforward network is used. The input variables are previous wellhead pressure, target wellhead pressure, gas volume flow rate, water-gas ratio, and the number of fracture stages for hydraulic fractured shale gas well. The output variables are gas and water volume flow rate after adjusting pressure, and maximum liquid surge volume. Although the prediction accuracy is high with a coefficient of determination of 0.9 or more, the prediction ability decreases when the water-gas ratio is high. Furthermore, the feedforward network model has no significant prediction ability decrease when the pipeline length becomes longer. In addition, sequential adjusting, one of the solutions for liquid surge problem, is applied to feedforward network model, which has high prediction accuracy.액체 서지(Liquid Surge)는 관 내에서 특정 시간 간격 동안 유입되는 액체 부피를 의미한다. 과도한 액체 서지 문제 분석을 수행하기 위하여 일반적으로 다상 관 유동 시뮬레이터를 사용하지만 라이선스의 수와 비용에 대한 제약이 있기 때문에 동시에 여러 유정에 대하여 액체 서지 문제 분석을 수행하기 어렵다. 따라서 기계학습 모델을 사용하여 액체 서지 부피를 예측하면 시뮬레이터 라이선스의 제약 없이 액체 서지 문제를 예측할 수 있다. 본 연구에서는 순방향신경망 학습 모델을 사용하여 현장 지상에서 모니터링 할 수 있는 인자인 변경 전과 후의 정두 압력, 가스 부피유량, 물-가스비율, 총 수압 파쇄 단계 수를 입력 인자로 하여 최대 서지 부피와 정두 압력 조절 후 가스와 물의 부피유량을 예측하는 학습 모델을 구축하였다. 예측 정확도는 결정 계수 0.9 이상으로 매우 높지만 물-가스비율이 높은 경우 예측 성능이 감소하는 현상을 확인하였다. 또한, 같은 구조의 순방향신경망 학습 모델은 전체 관 유동 길이가 길어져도 안정된 예측 성능을 보이는 것을 확인하였으며, 단계적 압력 조절을 통한 액체 서지 문제 해결을 적용하였을 때에도 매우 높은 예측 성능을 보였다.제 1 장 서론 1 1.1 연구 목적 1 1.2 연구 배경 2 제 2 장 방법론 5 2.1 액체 서지 부피의 계산 5 2.2 순방향신경망 6 제 3 장 최대 액체 서지 부피 예측 모델 8 3.1 분석 모델 개요 8 3.2 모델 시뮬레이션 예시 10 3.3 훈련 데이터 및 모델 구성 12 3.4 학습 및 예측 결과 14 3.5 영향 인자 분석 20 제 4 장 유동 길이가 긴 경우의 적용 24 4.1 분석 필요성 및 모델 개요 24 4.2 훈련 데이터 및 모델 구성 27 4.3 학습 및 예측 결과 28 제 5 장 정두압력의 단계적 조절 적용 34 5.1 분석 필요성 및 모델 개요 34 5.2 훈련 데이터 및 모델 구성 34 5.3 학습 및 예측 결과 36 제 6 장 결론 44 참고문헌 46 Abstract 48석