• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2011.11a
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• pp.99-101
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• 2011

접이안 조선은 도선사들의 필수 업무에 해당하는 것이며 이에 대한 안전성 확보는 무엇보다 중요하다. 새로운 항만의 개발, 새로운 선형 선박의 등장 등으로 도선사가 접이안 하는 항만은 계속 그리고 빠르게 변화하고 있다. 이런 변화에 능동적으로 대처하여 도선사 개개인의 선박조종 능력을 함양할 수 있는 방법의 하나로서 도선사들이 쉽게 어디서나 접할 수 있도록 랩탑(laptop) 기반의 선박조종 시뮬레이터를 개발하였다. 도선사들이 다루는 선박에서는 통상의 정속의 항행속력이 아닌 저속에서의 선박 조종이 주가 되므로 이에 대하여 특별히 고려하여 선박모델을 개발하였다. 선박 텔러그래프의 해당 속력 및 그 속력에 도달하는 시간 등이 실선에 부합할 수 있도록 하였다. 선박은 일본의 MMG 모델을 기반으로 하였으며 실제 선박의 시운전 데이터를 참고하여 개발하였다. 실선박이 가진 시운전 자료는 공선의 경우가 많으므로 이에 대하여서는 각 도선사들의 자문을 받아 수정 보완하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.151-157
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• 2003

OLS로 알려진 기존의 주절 방법은 변수수의 증가에 따라 다중공선성(Multicollinearity)의 문제와 더불어 해석력(Interpretability)이 떨어지는 문제를 가지게 된다. 본 연구에서는 파라미터의 절대값의 크기(L1-Norm)에 제약을 줌으로써 이와 같은 OLS의 문제를 해결할 수 있는 동시에, 잔차의 제곱합대신 절대오차를 사용하는 Least Absolute Value(LAV) 방법을 사용함으로써 이상치에 로버스트한 결과를 주는 방법론을 제안한다. 또한. 본 연구에서 제안하는 방법이 선형계획법에 의해 모델처럼 될 수 있는 특성으로 인해 제약조건이 있는 이차 형태의 최적화 문제보다 수행 속도면에서 뛰어난 결과를 주는 것을 수치예제을 통해 보인다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.12a
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• pp.21-24
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• 2011

본 연구는 기업규모, 장부가치/시장가치 비율, 순이익/주가 비율, 현금흐름/주가 비율, 레버리지 등 기본적 변수를 사용하여 주식수익률에 유의적인 변수를 확인하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 횡단면 자료와 시계열 자료를 결합한 패널자료(panel data)를 이용하여 패널자료분석방법으로 연구모형을 실증적으로 분석하였다. 일반적으로 패널자료를 사용하면 Hsiao(2003)가 지적한 바와 같이 표본의 크기를 확대시켜 자유도를 증가시키고 이론적으로 설명변수간 다중공선성(muti-collinearity) 문제를 완화할 수 있다. 실증분석결과에 의하면 기업규모(SIZ), 장부가치/시장가치 비율(B/M), 순이익/주가 비율(E/P), 현금흐름/주가 비율(C/P) 등이 주식수익률의 횡단면적 차이를 설명할 수 있는 유의적인 변수라 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.536-538
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• 2023

수출의존도가 높은 한국은 코로나19 팬데믹, 우크라이나-러시아 전쟁 등 대외환경의 변화에 따른 수출 여건에 민감할 수 밖에 없는 환경이다. 이에 발 빠르게 대응하기 위해 정확한 수출증감률 예측이 필요하며 이를 가장 잘 수행할 수 있는 예측모델을 찾고자 한다. 수출에 영향을 끼치는 주요변수 선정 후, min-max 정규화를 시행하고 변수간 상관계수와 다중공선성 확인을 통해 변수를 축소했다. 그리고 머신러닝 예측모델로 많이 사용되는 Linear Regression, Decision Tree, Gradient Boost Regressor, Random Forest 4가지 모델에 대입하여 수출 증감률 예측 정확도를 비교했다. 그 결과, Linear Regression의 MSE가 0.087로 가장 낮아 제일 우수한 모델이라는 결론에 도달했다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• v.51 no.3
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• pp.373-382
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• 2012

The purpose of this study is to predict VO₂max with body index and submaximal metabolic responses. The subjects are consisted of 250 male aging from 18 to 34 and we separated them into two groups randomly; 179 for a sample, 71 for a cross-validation group. They went through maximal exercise testing with Bruce protocol, and we measured the metabolic responses in the end of the first(3 minute) and second stage(6 minute). To predict VO₂max, we applied multiple regression analysis to the sample with stepwise method. Model 1's variables are weight, 6 minute HR and 6 minute VO₂(R=0.64, SEE=4.74, CV=11.7%, p<.01), and the equation is VO₂max(ml/kg/min)= 72.256-0.340(Weight)-0.220(6minHR)+0.013(6minVO₂). Model 2's variables are weight, 6 minute HR, 6 minute VO₂, and 6 minute VCO₂(R=0.67, SEE=4.59, CV=11.3%, p<.01), and the equation is VO₂max(ml/kg/min)= 68.699-0.277(Weight) -0.206(6minHR)+0.020(6minVO₂)-0.009(6minVCO₂). And the result did not show multicolinearity for both models. Model 2 demonstrated more correlation compared to Model 1. However, when we conducted cross-validation of those models with 71 men, measured VO₂max and estimated VO₂ Max had statistical significance with correlation (R=0.53, 0.56, P<.01). Although both models are functional with validity considering their simplicity and utility, Model 2 has more accuracy.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.02a
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• pp.232-232
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• 2010

정보화 산업의 발달은 DRAM, flash memory 등을 포함한 기존의 반도체 메모리 소자를 대체할 수 있는 차세대 메모리 소자에 대한 개발을 요구하고 있다. 특히 magnetic random access memory (MRAM)는 SRAM과 대등한 고속화 그리고 DRAM 보다 높은 기록 밀도가 가능하고 낮은 동작 전압과 소비전력 때문에 대표적인 차세대 비휘발성 메모리로 주목받고 있다. 또한 MRAM소자의 고집적화를 위해서 우수한 프로파일을 갖고 재증착이 없는 나노미터 크기의 magnetic tunnel junction (MTJ) stack의 건식 식각에 대한 연구가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 고밀도 반응성 이온 식각법(Inductively coupled plasma reactive ion etching; ICPRIE)을 이용하여 재증착이 없이 우수한 식각 profile을 갖는 CoFeB과 IrMn 박막을 형성하고자 하였다. Photoresist(PR) 및 Ti 박막의 두 가지 마스크를 이용하여 HBr/Ar, HBr/$O_2$/Ar 식각 가스들의 농도를 변화시키면서 CoFeB과 IrMn 박막의 식각 특성들이 조사되었다. 자성 박막과 동일한 조건에 대하여 hard mask로서 Ti가 식각되었다. 좋은 조건을 얻기 위해 HBr/Ar 식각 가스를 이용 식각할 때 pressure, bias voltage, rf power를 변화시켰고 식각조건에서 Ti 하드마스크에 대한 자성 박막들의 selectivity를 조사하고 식각 profile을 관찰하였다. 식각 속도를 구하기 위해 alpha step(Tencor P-1)이 사용되었고 또한 field emission scanning electron microscopy(FESEM)를 이용하여 식각 profile을 관찰함으로써 최적의 식각 가스와 식각 조건을 찾고자 하였다.

• Journal of the Korean Applied Science and Technology
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• v.37 no.2
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• pp.192-205
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• 2020

The purpose of this study is to verify the structural relationship empirically among self-esteem, self-efficacy and life satisfaction of college students who answered that they had high academic stress. SPSS 23.0 and AMOS 21.0 were used to achieve the objectives of this study. In SPSS 23.0, frequency analysis to analyze demographic characteristics, correlation analysis to verify multi-collinearity among the questionnaire scales, and reliability verification to determine the reliability of questionnaire questions were conducted. In AMOS 21.0, confirmatory factor analysis was conducted to verify the construct validity of factors and to verify the causal relationship between variables. To determine the goodness of fit of the model, the 𝑥² test and the goodness-of-fit index were used. Judging. First, the self-efficacy of college students with high academic stress group through swimming class was positively influenced on self-esteem. Second, the self-efficacy of college students with high academic stress group through swimming class was positively influenced on life satisfaction. Third, the self-esteem of college students with high academic stress group through swimming class was found to affect life satisfaction. This study has significance in demonstrating the problem of academic stress of Korean university students and in proposing expansion of the physical education class as a solution.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.31 no.4
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• pp.701-718
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• 2021

Geological field surveys and a series of laboratory tests were conducted to obtain data related to landslides in Sancheok-myeon, Chungju-si, Chungcheongbuk-do, South Korea where many landslides occurred in the summer of 2020. The magnitudes of various factors' influence on landslide occurrence were evaluated using logistic regression analysis and an artificial neural network. Undisturbed specimens were sampled according to landslide occurrence, and dynamic cone penetration testing measured the depth of the soil layer during geological field surveys. Laboratory tests were performed following the standards of ASTM International. To solve the problem of multicollinearity, the variation inflation factor was calculated for all factors related to landslides, and then nine factors (shear strength, lithology, saturated water content, specific gravity, hydraulic conductivity, USCS, slope angle, and elevation) were determined as influential factors for consideration by machine learning techniques. Minimum-maximum normalization compared factors directly with each other. Logistic regression analysis identified soil depth, slope angle, saturated water content, and shear strength as having the greatest influence (in that order) on the occurrence of landslides. Artificial neural network analysis ranked factors by greatest influence in the order of slope angle, soil depth, saturated water content, and shear strength. Arithmetically averaging the effectiveness of both analyses found slope angle, soil depth, saturated water content, and shear strength as the top four factors. The sum of their effectiveness was ~70%.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.9 no.4
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• pp.269-281
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• 2022

The prediction of changes regarding the distribution of vegetation and plant species according to climate changes is important for ecosystem management. In this study, we attempted to develop an assessment method to evaluate the possibility of the potential distribution of warm-temperate woody plant species of East Asia in Korea. To begin with, a list of warm-temperate woody plants distributed in China and Japan, but not in Korea, was prepared, and a database consisting their global distribution and bioclimatic variables was constructed. In addition, the warm-temperate vegetation zone in Korea was delineated using the coldness index and relevant bioclimatic data were collected. After the exclusion of multicollinearity among bioclimatic variables using correlation analysis, mean temperature of the coldest quarter, mean temperature diurnal range, and annual precipitation were selected as the major variables that influence the distribution of warm-temperate plants. A multivariate environment similarity surfaces (MESS) analysis was conducted to calculate the similarity scores between the distribution of these three bioclimatic variables in the global distribution sites of the East Asian warm-temperate woody plants and the Korean warm-temperate vegetation zone. Finally, using stepwise variable-selection regression, the mean temperature of the coldest quarter and annual precipitation were selected as the main bioclimatic variables that affect the MESS similarity index. The mean temperature of the coldest quarter accounted for 88% of the total variance. For a total of 319 East Asian warm-temperate woody plant species, the possibility of their potential distribution in Korea was evaluated by applying the constructed multivariate regression model that calculates the MESS similarity index.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.32 no.4
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• pp.585-596
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• 2022

This study determined major factors influencing landslide occurrence along a forest road near Sangsan village, Sancheok-myeon, Chungju-si, Chungcheongbuk-do, South Korea. Within a 2 km radius of the study area, landslides occur intensively during periods of heavy rainfall (August 2020). This makes study of the area advantageous, as it allows examination of the influence of only geological and tomographic factors while excluding the effects of rainfall and vegetation. Data for 82 locations (37 experiencing landslides and 45 not) were obtained from geological surveys, laboratory tests, and geo-spatial analysis. After some data preprocessing (e.g., error filtering, minimum-maximum normalization, and multicollinearity), structural equation model (SEM) and logistic regression (LR) analyses were conducted. These showed the regolith thickness, porosity, and saturated unit weight to be the factors most influential of landslide risk in the study area. The sums of the influence magnitudes of these factors are 71% in SEM and 83% in LR.