• 대한치과교정학회지
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• 제28권5호
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• pp.681-688
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• 1998

본 연구는 브라켓 간접부착술식시 레진 베이스의 표면처리에 따른 전단결합강도와 파절양상을 비교함으로써 레진 베이스 표면처리의 효과를 평가해 보기 위하여 시행되었다. 소의 하악 중절치를 포매하여 만든 90개 시편의 석고 모형에 광중합형 레진 접착제를 이용하여 금속 브라켓을 위치시킨 후 대조군은 표면처리하지 않은 반면 실험군은 레진 베이스를 Plastic Conditioner와 sandblasting으로 각각 표면 처리하여 시편에 옮겨 부착한 다음 만능물성 시험기를 이용하여 전단결합강도를 측정하고,파절양상을 관찰하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 레진 베이스를 표면처리하지 않은 경우에 비하여 Plastic Conditioner와 sandblasting으로 각각 처리한 경우 평균 전단결합강도가 높게 나타났으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 2. Plastic Conditioner로 처리한 군과 sandblasting으로 처리한 군 간의 전단결합강도는 통계적 유의차를 보이지 않았다. 3. 각 군의 파절양상을 접착제 잔류지수를 통하여 비교 관찰한 결과 세 군 간에 통계적 유의차를 보이지 않았다. 4. 전단결합강도와 접착제 잔류지수 간의 상관검정 결과 전단결합강도가 높은 경우 레진 베이스와 브라켓 경계부에서의 파절이 빈번한 경향을 보였으나 그 통계적 유의성은 보이지 않았다. 이상의 실험결과는 브라켓 간접부착술식에서 결합강도 증가를 위하여 레진 베이스의 표면처리가 필요함을 시사하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.169-174
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• 2002

본 연구는 k개 지수분포 모수들의 기하평균에 대한 베이지안추정 방법을 제시하였다. 이를 위해 Tibshirani가 제안한 직교변환법으로 비정보적 사전확률분포를 도출하여 모수들의 결합사후확률분포를 유도해 내었으며, 이 분포 하에서 가중 몬테칼로 방법을 사용하여 기하평균을 추정하는 절차를 제안하였다. 모의실험과 실제자료의 예를 통해 제안된 베이지안 추정의 유효성 및 효용성을 보였으며, 본 연구에서 제안한 사전확률분포가 전통적인 포함확률을 기준으로 볼 때, Jeffrey의 사전확률분포 보다 더 유효한 추정을 함을 보였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.46-46
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• 2011

가뭄은 인간이 극복하기 힘든 자연재해로 사회, 경제, 환경등에 막대한 피해를 가져온다. 따라서, 이를 극복하기 위해 지속적인 가뭄 모니터링이 필요한데, 현재 가뭄의 모니터링은 대부분 기상학적 인자를 고려한 가뭄지수의 심도에 의해 이루어지고 있다. 본 연구는 이러한 가뭄모니터링 방법을 좀 더 현실적으로 개선시키고자 가뭄심도를 근거로 가뭄발생 빈도와 가뭄발생 시 취약인자의 선정을 통해 가뭄위험평가기법을 제안하였다. 이를 위해 가뭄의 위험정도를 정량화하고 가뭄발생으로 인해 발생 가능한 피해 요소들을 정량화하여 가뭄재해지수(Drought Hazard Index)와 가뭄취약성지수(Drought vulnerability Index)를 산정하고, 두 지수의 결합으로 가뭄위험지수(Drought Risk Index)를 산정하였다. 가뭄재해지수는 가뭄지수 EDI를 바탕으로 가뭄심도에 따른 발생확률을 근거로 산정하였으며, 가뭄취약성지수는 가뭄 발생 시 취약한 인자를 선정하여 이를 지수화 하였다. 가뭄위험평가의 적용을 위해 2001년의 경상도 지역의 가뭄을 평가하였다. 가뭄위험지수를 바탕으로 경상도 지역의 가뭄의 위험정도를 평가할 수 있는 가뭄위험지도를 작성한 결과 경상북도 지역이 경상남도 지역보다 가뭄발생빈도와 취약정도가 컸음을 확인할 수 있었으며, 경상도 내륙지방을 중심으로 가뭄의 위험이 높음을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.180-180
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• 2017

최근 기후변화에 따른 기상이변으로 전 세계적으로 가뭄피해가 증가하고 있다. 기존의 가뭄지수들은 자연현상만을 분석하여 가뭄의 심화정도를 나타내고 있다. 하지만 도시개발에 따른 도시화가 진행됨에 따라 인문 사회적 요소들이 서로 얽혀서 결합되어 단순히 자연현상만으로는 가뭄재해를 표현하기 어려워지고 있다. 본 연구에서는 복원력개념을 고려한 사회경제적 가뭄지수를 개발하고자 하였다. 복원력개념을 도입하기 위해서 가뭄위험지수, 가뭄대응능력 지수, 가뭄취약성 지수를 산정하였다. 가뭄위험지수로는 SDI(Streamflow Drought Index)를 사용하였으며, 사회 경제적 가뭄을 판단하기 위해서 적합 가뭄지속기간을 고려하였다. 대응능력 지표로는 인문, 사회적 요소와 생활, 농업, 공업용수 공급량, 지하수 함양량을 고려하였다. 취약성 지표로는 인문 사회적 요소와 생활, 농업용수 부족량, 기상요소를 고려하였다. 각 요소의 가중치는 AHP분석을 통해 산정하였다. 산정된 SDI(Streamflow Drought Index), 가뭄대응능력지수, 가뭄취약성지수를 표준화하여 잠재가뭄피해지수 PDDI(Potential Drought Damage Index)를 산정하였으며, 실제 가뭄 기간을 참고하여 등급화를 실시하였다. 그 후, 단순강우를 고려한 SPI(Standardized Precipitation Index)와 강우와 증발산량을을 고려한 RDI(Recommaissamce Drought Index)와의 비교를 통하여 복원력 개념을 고려한 잠재가뭄피해지수의 필요성을 확인하였다.

• 대한치과교정학회지
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• 제28권5호
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• pp.783-789
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• 1998

본 연구는 침수후 시간경과에 따른 교정용 레진접착제의 전단결합강도 변화를 비교연구하고 파절양상을 평가하기 위하여 시행되었다. 건전한 제1소구치를 포매하여 만든 시편에 화학중합형 레진접착제인 $Concise^{\circledR}$와 광중합형 레진접착제인 $Transbond^{\circledR}$를 이용하여 금속 브라켓을 부착하고 $37^{\circ}C$ 증류수에 1일, 1주일, 1개월, 3개월, 6개월 동안 침수시킨 후 전단결합강도를 측정하고 파절양상을 관찰하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 침수시간에 따른 전단결합강도 비교시 Concise군과 Transbond군 모두에서 6개월의 결합강도가 1일, 1주, 1개월에 비해 유의성있게 높았으며(p<0.05) 상관검정 결과 침수시간이 증가할수록 전단결합강도가 증가하는 것으로 나타났다(p<0.01). 2. Concise군과 Transbond군간의 전단결합강도 비교에서는 유의한 차이가 없었다. 3. 접착제 잔류지수를 통하여 파절양상을 비교 관찰한 결과 브라켓 기저부와 접착제 경계부에서의 탈락이 가장 많았으며 침수시간에 따른 접착제 잔류지수간에 유의한 차이는 없었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.9-18
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• 2003

본 논문에서는 나카가미 페이딩 채널에서 Type- I Hybrid ARQ 기법과 결합될 수 있는 패킷결합 기법을 DS/CDMA 시스템에 적용하여 AWGN 채널과 레이크 수신기를 사용한 나카가미 페이딩 채널하에서 시스템의 전송율을 분석하였다. 분석을 위한 파라메터로서 패킷결합수(L), 다이버시티 브렌치수$({L_c})$, 페이딩지수 m, 사용자수(K) 및 패킷의 길이(N)를 사용하였으며, 에러검출을 위해 CRC-12 부호와 에러정정을 위해 (2,1,3) 길쌈부호를 사용하였다. 분석결과 AWGN 채널에서 보다 나카가미 페이딩 채널하에서 레이크 수신기를 사용하였을 때 시스템의 전송율이 우수함을 확인하였고, 패킷결합수( L)가 증가할 때 채널의 상태가 저하됨에 따라 시스템의 전송율은 급격히 감소하지만 결합기법을 통해 낮은 ${E_b}/{N_o}$에서도 시스템의 전송율은 일정하게 유지됨을 확인하였다. 또한 페이딩 지수(m)와 다이버시티 브렌치수$({L_c})$가 증가하면 시스템의 전송율은 증가하지만, 사용자수(K)와 패킷의 길이(N)이 증가하면 시스템의 전송율은 감소함을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제32권6호
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• pp.851-865
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• 2019

하나의 시계열 자료에서 다양한 특징을 발견하는 일은 간단한 문제가 아니다. 본 논문에서는 하나의 시계열 자료에서 복수의 패턴을 찾아내어 예측 정확도를 높이는 방식인 다중 결합 예측 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 시간적 결합과 예측값 조합의 개념을 사용한다. 시간적 결합 방식을 통해, 하나의 시계열 자료에서 여러 개의 시계열 자료를 생성할 수 있으며, 각각의 자료는 별도의 특성을 가지게 된다. 여러 개의 시계열 자료에서 다양한 특성을 추출하기 위하여 지수평활법을 사용하고 시계열 요소들 및 이들의 예측값을 계산한다. 마지막 단계에서 시계열 요소 별로 예측값을 혼합 한 후, 각 시계열 요소들의 조합값을 더하여 최종 예측값을 만든다. 실증 분석으로 국내 교통사고 발생 건수를 예측한다. 분석 결과, 기존의 다른 예측 방식보다 예측 성능이 우수함을 확인할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.324-324
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• 2022

정확한 오염물질 예측은 기상학, 자연재해, 기후변화 연구 등 현장에서 필수적인 과제 중 하나이다. 주변 관측소에서 얻은 데이터를 사용하는 경우 모델 학습을 위한 불필요한 데이터로 인해 예측 결과에 왜곡 문제가 있을 수 있습니다. 따라서, 우리는 종합적인 대기질 지수 행동에 영향을 미치는 요인을 제공하는 최적의 데이터 소스를 찾기 위해 네트워크 방식을 사용했습니다. 본 연구에서는 2015년부터 2020년까지 우리나라의 6개 오염물질과 종합적인 대기질 지수 예측에 대한 네트워크 기법을 적용한 LSTM 및 DNN 모델을 적용하였다. 본 연구는 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 오존(O3), 이산화황(SO2), 이산화질소(NO2), 일산화탄소(CO) 등 6가지 오염물질을 기반으로 종합적인 대기질 지수를 예측하는 2단계로 구성되어 있다. LSTM을 이용하여, 개별적으로 예측된 6가지 오염물질을 이용하여 DNN 모형을 이용하여 종합적인 대기질 지수를 예측한다. 6가지 오염물질에 대한 각 모델의 예측능력과 종합적인 대기질 지수 예측은 관측된 대기질 데이터와 비교하여 평가하였다. 본 연구는 심층신경망 모델과 네트워크 방식을 결합한 것이 높은 예측력을 제공함을 보여주었으며, 종합적인 대기질 지수 예측을 위한 최적의 모델로 선정되었다. 재난관리의 필요성이 증가함에 따라 네트워크 방식의 딥러닝 모델은 자연재해 피해를 줄이고 재난관리를 개선할 수 있는 충분한 잠재력을 가질 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.265-267
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• 2004

경제 여건의 향상 및 생활양식의 변화로 최근 우리나라에서도 당뇨병 환자가 늘어남에 따라 당뇨병의 예측 및 치료가 중요한 관심사가 되고 있다. 본 논문은 1993년과 1995년 두 차례에 걸쳐 경기도 연천 지역 주민들의 여러 가지 신체 지수 등을 조사한 데이터를 대상으로, 1차 년도의 데이터로부터 동일한 환자가 2차 년도에 정상상태를 유지하는지 흑은 당뇨병으로 진행이 되는지를 예측하는 문제를 다룬다. 혈당량, 허리둘레 등의 수치가 당뇨병의 발병에 영향을 끼치는 것은 알려진 사실이므로, 현재의 데이터로부터 앞으로의 발병 가능성을 예측하는 것이 가능하며, 이는 환자에게 보다 정확한 정보를 알려줄 수 있으므로 의미가 있는 일이다. 예측을 위해 본 논문에서는 분류기를 사용하며, 예측율을 높이기 위해 여러 분류기를 BKS로 결합하였다. BKS (behavior knowledge space) 결합 방법은 분류기간의 독립 가정이 필요 없으며, 데이터 크기가 크고 전형적인 경우에 좋은 결과를 낼 수 있는 방법이다. BKS 결합 방법을 통해 실험을 해본 결과 단일 분류기로 실험을 한 결과보다 향상된 성능을 얻을 수 있었으며, 투표 결합 방법과 비교하여 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.141-148
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• 2008

각종 인공지능 기법들을 활용하여, 주식시장의 흐름을 예측하려는 연구가 지금까지 많은 인공지능 및 금융공학의 연구자들에 의해 시도되어 왔으며, 그 결과 다양한 인공지능 기법들이 예측 방법론으로 제시되어 왔다. 이런 가운데 서로 다른 예측모형들이 산출하는 예측결과를 종합 - 보완하는 결합기법에 관련된 연구가 90년대 후반부터 오늘날까지 꾸준하게 발표되고 있다. 본 연구 역시 유전자 알고리즘 기반의 새로 인공지능 예측모형간 결합기법을 제시하고 있다. 다만, 기존의 연구모형들이 각 개별모형 결과의 상대적 가중치에 초점을 맞추고 있었다면, 본 연구의 제안모형은 등락을 판단하는데 활용되는 임계치까지 유전자 알고리즘을 이용해 동시에 최적화하도록 설계되어 있다는 점에서 차별화된다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 1998년부터 2007년까지의 KOSPI 지수 등락 예측을 위해 구축된 로지스틱 회귀모형, 인공신경망, SVM모형의 결과들을 제안모형을 이용해 결합하였다. 그 결과, 예측력 향상에 본 연구의 제안모형이 기여 할 수 있음을 확인 할 수 있었다.