• 월간양계
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• 제41권7호
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• pp.98-101
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• 2009

경영분석이란 기업이나 농장의 대차대조표와 손익계산서를 바탕으로 재무상태와 경영성적의 정도를 판단하는 기술(기법)이다. 최초의 경영분석은 은행가들이 돈을 빌려간 사람의 신용상태 또는 상환능력을 파악하기 위하여 시작하였지만 오늘날에는 재무분석 뿐만 아니라 제품, 영업, 판매, 조직, 업무, 지원 모든 분야에서 경영분석이 이루어지고 있다. 대차대조표 등 재무제표를 자료로 하여 자산구성, 자본구성, 자산과 자본의 상호관계를 분석하여 경영에 투하된 자본이 어떻게 운용되는가, 그 자본의 원천은 어디에서 얻게 되었는가를 규명하는 분석이 있다. 경영분석은 다시 두 가지로 구분되는 바, 시간을 정해두고 대차대조표를 자료로 하여 일정한 시점에서의 각종 지표를 비교하는 정태(靜態)분석과 손익계산서 등을 자료로 하여 일정 기간 동안의 수익성을 파악하는 것을 동태(動態)분석이 그것이다.

• 한국연초학회지
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• 제12권2호
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• pp.103-118
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• 1990

담배의 부류연예 나타나는 여러성분에 대한 현재까지의 연구결과를 문헌을 토대로 요약정리하여 본다. 부류연에 나타나는 연기성분의 함량을 주류연과 비교하고 부류연을 포집하기 위해 현재까지 사용된 실험설비와 environmental tobacco smoke(ETS)의 구성에 관한 부류연 자료의 중요성을 논의한다. 부류연에 대한 연구 및 주류연과 부류연의 양과 분포에 대한 연구는 연기발생 및 담배흡연시 일어나는 기작에 대한 지식을 얻는데 유용한 자료를 제공한다. 그러나 이 자료와 계산되어진 비율은 ETS의 양적구성을 밝히는데는 전혀 연관성이 없다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.413-417
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• 1999

최근 인터넷을 통한 언어 교육 연구에 관심이 고조되면서 다양한 언어 학습 홈페이지가 등장하였다. 이 논문은 국어 작문 학습을 목표로 본 연구실에서 개발한 '바른 우리글 쓰기' 학습시스템에 대해 다룬다. 본 학습 시스템은 초보자에서 전문가에 이르는 학습자를 대상으로 우리말로 글을 쓸 때 필요한 우리말 지식을 체계적으로 학습하도록 하거나 학습자가 직접 쓴 문장에서 스스로 오류를 찾아 분석하고 그에 따른 설명 및 글쓰기 규칙을 더 상세하게 알 수 있도록 설계하였다. 학습시스템의 내부 구조를 효율적으로 구성하기 위해 우리말 글과 관련 있는 자료를 수집하여 각각 지식베이스화하고, 학습 내용을 서로 체계적으로 연결하기 위해 우리나라 사람이 자주 틀리는 오류를 중심으로 해당 글쓰기 규칙과 참고 자료와 용례를 하이퍼텍스트화하였다. 이 시스템은 특히 학습 모형에 따라 학습 자료를 재구성할 수 있도록 지식베이스와 모형을 독립하였다. 이와 같이 학습 자료를 풍부하게 준비하고 학습 내용을 구성하는 일 만큼이나 중요한 과제는 학습자의 수준에 맞춰 학습 줄거리를 구성하는 작업이다. 이 시스템에서도 학습자의 특성을 살릴 수 있도록 연역적 학습 모형과 귀납적 학습 모형을 시도하였지만 더 세분화된 학습 줄거리 구성에 대한 연구가 있어야 한다. 따라서 학습자의 학습 동기를 유발할 수 있는 학습 내용과 적절한 기술이 조화를 이룬 홈페이지를 만드는 일이 향후 우리가 지향할 연구 과제이다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권3호
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• pp.388-393
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• 2023

지도 학습 기반의 신경 망을 활용한 공학적 자료의 분석은 화학공학 공정 최적화, 미세 먼지 농도 추정, 열역학적 상평형 예측, 이동 현상 계의 물성 예측 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 신경 망의 지도 학습은 학습 자료를 요구하며, 주어진 학습 자료의 구성에 따라 학습 성능이 영향을 받는다. 빈번히 관찰되는 공학적 자료 중에는 DNA의 길이, 분석 물질의 농도 등과 같이 로그 간격으로 주어지는 자료들이 존재한다. 본 연구에서는 넓은 범위에 분포된 로그 간격의 학습 자료를 기계 학습으로 처리하는 경우, 사용 가능한 손실 함수들의 학습 성능을 정량적으로 평가하였으며, 적합한 학습 자료 구성 방식을 연구하였다. 이를 수행하고자, 100×100의 가상 이미지를 활용하여 기계 학습의 회귀 과업을 구성하였다. 4개의 손실 함수들에 대하여 (i) 오차 행렬, (ii) 최대 상대 오차, (iii) 평균 상대 오차로 정량적 평가하여, mape 혹은 msle가 본 연구에서 다룬 과업에 대해 최적의 손실 함수가 됨을 알아내었다. 또한, 학습 자료의 값이 넓은 범위에 걸쳐 분포하는 경우, 학습 자료의 구성을 로그 간격 등을 고려하여 균등 선별하는 방식이 높은 학습 성능을 보임을 밝혀내었다. 본 연구에서 다룬 회귀 과업은 DNA의 길이 예측, 생체 유래 분자 분석, 콜로이드 용액의 농도 추정 등의 공학적 과업에 적용 가능하며, 본 결과를 활용하여 기계 학습의 성능과 학습 효율의 증대를 기대할 수 있을 것이다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2010년도 학술대회 초록집
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• pp.155-156
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• 2010

포텐셜 자료의 해석을 위해서는 상하향 연속을 이용하는 경우가 많다. 빠른 계산과 다양한 적용성 때문에 FFT(Fast Fourier Transform)을 이용한 상하향 연속을 주로 사용하는데, FFT를 적용하기 위해서는 격자망 형태로 얻어진 자료가 필요하다. 현장 중자력 자료는 보통 산발적(scattered)으로 얻어지기 때문에 FFT를 수행하기 위하여 격자망 자료로 변환하는 격자화(gridding) 과정에서 계산적인 오차가 발생한다. 반면 등가샘(equivalent source) 방법은 주어진 자료에 맞는 가상의 샘(source)들의 조합을 생성하고, 구해진 샘들의 조합으로부터 임의의 영역에서 필드값을 구하므로 격자화 과정이 필요없다. 이 연구의 목적은 등가샘 방법의 필요성을 보이고 여러 가지 등가샘 알고리즘을 비교분석하고 현장 자료에 사용하기 적합한 등가샘 방법들을 보여주는데 있다. 그림 1에서 보듯이 FFT를 사용한 상향 연속은 FFT 이론상 전 영역에 대한 적분이 필요하나 현장에서는 일부분의 자료만을 획득할 수 있으므로 상향 연속에서 정확한 자력값으로 연속을 수행하는 것은 불가능하다. 그러나 주어진 값들로 등가샘을 구성하여 상향 연속을수행한 결과는 상대적으로 보다 정확한 해에 도달한다. 또한 등가샘 방법을 이용한 연속의 장점은 그림 2와 같이 얻어진 자료의 높이가 서로 다른 자료를 주어진 높이로 연속을수행할 수 있다는 점이다. 또한 한번 등가샘들을 구성하면 이를 이용하여 격자화, 필터링 등을 해석을 위한 기초 자료처리에 적용할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.642-655
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• 2015

한국사 교과서는 국사 학습의 기본적 교재이다. 학생들은 한국사 교과서를 통해 지난 일들을 배우며, 역사를 이해한다. 한국사 교과서에는 학생들이 흥미를 갖게 하는 교육 자료들이 구성되어 있다. 그 중 시각적인 형태로 교육에 도움을 주는 것은 자료 사진이다. 자료 사진은 시각적 자료로 글 위주의 본문보다 학생들의 흥미를 유발하게 하며, 보다 객관적 형태로 학생들에게 당시 역사를 간접체험하게 하는 역할을 한다. 자료사진은 이처럼 중요한 역할을 하고 있는데, 만약 오류가 있는 사진이 사용된다면 중요한 비중을 차지하고 있는 만큼 혼란을 초래할 수 있다. 이에 본 연구에서는 현재 교육과정에서 사용하고 있는 고교 8종 한국사검정 교과서 자료 사진 구성의 신뢰성과 적합성에 대한 분석을 사진의 유형별로 진행 하였다. 그리고 앞으로 개정될 한국사 교과서 자료 사진 구성 방안을 제시해 보았다. 앞으로의 교과서에는 자료 사진의 양이 더 많아질 것이며, 자료 사진이 갖는 비중도 그만큼 높아질 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제18권6호
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• pp.47-61
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• 2000

차량추종모형은 차선변경모형과 함께 미시적 시뮬레이션 모형의 핵심 모형으로서 정확한 차량추종모형의 적용은 시뮬레이션 모형 분석결과의 신뢰성에 영향을 미친다. 기존의 차량추종모형은 대부분 가속상황과 감속상황에 동일한 모형을 적용하거나 자극부문과 민감도 부분은 거의 동일한 형태를 취하고 있으며, 가상자료를 토대로 모형이 개발되었다. 본 연구의 목적은 첫째, 모형을 추정하기 위한 연구체계를 구성하고, 둘째, 이러한 연구체계를 이용하여 신호교차로 미시적 시뮬레이션에 직접 적용이 가능한 차량추종모형을 정립하는 데 있다. 본연구에서는 이를 위해서 신호교차로에서 미시적 실측자료를 수집하였으며, 수집된 자료에서 통계적 기법을 통해서 모형 추정에 적합한 자료를 구축하였다. 현장에서 실측된 이산적인 원시자료는 차량추종모형 추정에 직접 이용할 수 없다. 따라서, 이산적 원시자료를 모형추정에 적합한 자료로 구성하기 위하여 비선형 곡선적합 알고리즘을 이용하여 연속적인 궤적함수를 구성하였고, 이를 통해서 모형추정에 필요한 선두차량과 후행차량의 현재시점과 반응시간 이후 시점에서의 위치, 순간 가속도와 순간속도 등을 도출하였다. 본 연구에서는 차량추종상황을 가속상황, 감속상황, 출발상황, 그리고 정지상황으로 구분하여 차량추종모형을 구축하였다. 가속상황과 감속상황에 대해서는 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였으며, 출발상황과 정지상황에 대해서는 추정된 가/감속상황의 모형을 바탕으로 출발상황과 정지상황에서의 차량행태를 설명할 수 있는 모형을 구축하였다 또한, 민감도와 자극부분을 새롭게 정의하여 각 상황별로 미시적 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였다. 이렇게 추정된 모형들 중에서 통계적 기법과 실측치와의 비교를 통해서 가장 적합한 모형을 선택하였다. 선택된 모형은 통계적 검정, 가상자료 그리고 실측치와의 비교를 통해서 분석하였으며, 분석결과 구축모형의 적용성은 우수한 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.759-764
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• 2004

본 연구는 Deng(1989)이 제시한 Grey 모형을 이용하여 성진강댐의 월유입량을 예측하였고 그 방법을 제시하였다. Grey 모형은 시계열모형이나 다른 모형에 비해 비교적 적은 수의 자료를 이용하고, 간단할 수식으로 구성되어 있는 장점이 있으나, 적은 수의 자료로 인해 입력자료가 가지는 증감의 경향(trend)으로 오차가 발생하기 쉽다. 그러므로 예측오차를 극복하기 위해서 Fuzzy 시스템을 결합한 Fuzzy-Grey 모형을 구성하였고 Fuzzy 시스템에 필요한 매개변수를 추정하기 위해 최적화기법인 유전자 알고리즘(GA; Genetic Algorithm)을 이용하였다. Grey 모형과 결합된 Fuzzy 시스템은 현재의 입력자료가 가지는 패턴과 가장 유사한 패턴의 과거자료를 이용하여 현재의 입력자료의 예측오차를 추론해내는 기능을 가진다. 오차를 추론하기 위해서 과거 월유입량 자료중 현재 입력 자료와 유사한 패턴을 Grey 상관도를 이용하여 검색하고, 보다 높은 유사성을 가지는 패턴을 선별하고자 노름(norm)을 사용하였고, 유전자 알고리즘의 탐색공간을 제한하였다. 이렇게 구성한 Fuzzy-Grey 모형을 이용하여 전국적인 가뭄년도였던 1992년, 1988년, 2001년에 대해 섬진강댐의 월유입량을 예측하였다. 오차는 1982년, 2001년, 1988년 순으로 비슷한 크기의 오차가 발생하였는데 결과를 분석하여 보면, 급격한 월유입량의 변화가 있었던 경우에 오차가 크게 발생하였으나 가뭄년도에 대해 월유입량의 불확실성이 큼에도 불구하고 비교적 월유입량의 추세를 잘 예측한 것으로 판단된다. 본 연구에서 적용한 Fuzzy-Grey 모형은 적은 수의 자료를 이용하여 예측하고 예측결과를 다시 입력자료로 사용하는 업데이트 방식을 사용하기 때문에 예측결과의 오차가 완전하게 보정되지 않으면 다음 결과에 역시 오차를 주게 되어 오차보정이 상당히 중요하다는 것을 알 수 있었다. 오차를 보다 효과적으로 보정하기 위해서는 퍼지제어에 사용되는 퍼지규칙의 수를 늘리고, 유입량에 직접적인 영향을 주는 강우량과 연계한 2변수의 Fuzzy-Grey 모형을 이용한다면 보다 정확한 유입량 예측이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.314-318
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• 2009

본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하였고 이를 낙동강 유역에 적용하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소의 8일 측정 유량이 가지는 정확성을 이용하면서 상류 댐의 일 방류량자료와 유역별 강우자료 및 국토해양부 수위관측소의 수위자료를 연계하여 유량을 보간할 수 있는 유량 보간 신경망 모형을 개발하였다. 신경망 모형의 출력값은 낙동강물환경 연구소에서 측정하지 않은 기간에 대하여 유량을 보간할 수 있도록 구성하였으며 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 본 연구를 통하여 낙동강 전 유역에 대하여 유량 보간 모형을 적용한 결과 댐 방류량과 강우자료 및 상류 수위 관측소의 유량 자료를 이용한 유량 보간 신경망모형의 일 유량결과의 적용가능성을 검증할 수 있으며, 제시된 모형은 지속적인 수문자료의 질적 향상과 유출패턴의 축적으로 그 성능을 향상시킬 수 있을 것이며 또한 홍수기의 더 정확한 유량예측을 위한 적용사례의 확장 및 SWAT을 이용한 모형의 적용에 대한 연구가 병행되어야 할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.469-473
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• 2005

수질모형의 지배방정식에서 정의되는 대표적인 수질매개변수는 유역 및 대기로부터의 오염부하량 퇴적물로부터의 오염물질 용출부하량, 확산계수. 반응계수 등으로 직접적인 관측이 곤란할 뿐만 아니라 많은 관측비용을 필요로 한다. 본 연구에서는 매개변수를 포함한 오염물질 수지방정식을 구성하고, 구성된 선형 연립방정식을 이용함으로써 계산된 농도분포자료와 관측된 시계열 농도분포자료를 이용하여 계산한 질량변화량의 차이를 최소화하는 역산문제를 구성하여 모형의 매개변수를 추정하는 방법을 제시하였다. 이 방법을 이용하여 천수만, 울산만(울산항) 해역에서 관측된 연직방향 농도분포 자료를 이용하여 확산계수 및 대기로부터의 오염부하량, 퇴적물로부터의 오염물질 용출율, 확산$\cdot$반응에 의한 오염물질 변화량 등을 추정하였으며, 추정 매개변수는 시기적으로 변동이 크게 나타났다. 반면, 추정매개변수를 이용한 관측자료와 계산결과를 비교한 결과, RMS 오차는 관측자료 범위의 $5.0\% 이하, 일치지수는 0.95 이상으로 본 방법을 이용한 매개변수 추정결과의 신뢰성은 우수한 것으로 파악되었다.