본 연구는 급속한 고령화 시대에서 우리나라의 고령층의 경제활동 수준을 다양한 머신러닝 기법으로 정확히 예측하고자 하였다. 고령층의 경제활동 수준과 기존 연구들은 고령층의 삶의 만족도, 사회보장제도 등과 연관된 인과성 검증을 중심으로 이루어진 데 반해, 본 연구는 다양한 머신러닝 기법으로 고령층의 경제활동 수준을 예측하였으며, 특히 예측조합법을 함께 사용함으로써 예측의 안정성을 도모하였다. 60세 이상의 경제활동참가율, 취업률 등을 종속변수로 하고 가구 특성, 소득, 평균임금 등을 설명변수로 설정하여 서로 다른 특성을 지닌 5가지의 머신러닝 기법과 2가지의 예측조합법을 적용하여 예측결과들을 비교하였다. 분석 결과, 종속변수별, 예측구간별로 예측성능이 높은 머신러닝 기법 및 예측조합법은 상이하였으나, 예측의 안정성 측면에서는 예측조합법이 상대적으로 우수한 것으로 나타났다. 이에 따라, 본 연구는 고령층의 경제활동 수준을 정확히 예측하고 예측의 안정성을 도모하여 정책적 관점에서도 실용성을 제고한다고 볼 수 있다.
건물의 지진응답을 평가하기 위하여 비선형 푸시오버 해석을 수행한다. 구조물의 비탄성 지진응답을 정확히 예측하기 위해서는, 비선형해석에 사용되는 층하중분포가 구조물의 시간이력 지진응답 동안 실제로 발생되는 지진하중분포를 나타낼 수 있어야 한다. 본 연구에서는 건축물의 지진하중분포를 예측하기 위하여 새로운 모드조합법을 개발하였다. 개발된 모드조합법에서는 모드조합계수를 곱한 각 모드의 스펙트럼응답을 조합하여 다수의 지진하중분포를 예측한다. 모멘트 골조와 켄틸레버 벽체에 대한 변수연구를 수행하였다. 변수연구 결과를 토대로, 각 고유모드가 구조물의 지진응답에 미치는 영향을 나타내는 모드조합계수를 정의하였다. 다양한 정형 및 수직 비정형 구조물에 대하여 제안된 계수모드조합법을 적용하였다. 그 결과 제안된 모드조합법은 시간이력 응답 동안 구조물에 실제로 발생되는 지진하중분포를 정확히 예측할 수 있었다.
본 논문에서는 계층적 시계열 자료 분석을 위한 대표적인 두 가지 방법인 상향식과 최적조합 예측법을 소개한다. 이러한 예측법은 계층적 시계열을 구성하는 모든 계열을 예측해야 하는 독립적 예측과 달리, 임의의 조정 과정이 없이 하위 계층 계열의 예측값의 합은 항상 상위 계층의 예측값과 일치하게 된다. 또한, 독립적 예측과 비교하여 예측력을 향상시킨다. 계층적 예측법의 효율성을 살펴보기 위하여 국내 16개 시도별 남녀 교통사고 발생건수 시계열 자료를 예측하였다. 이를 통하여 교통사고 발생건수에 대한 각 계층의 예측에서 계층적 방법과 독립적 방법의 차이점 및 우수성을 비교하였다.
본 고에서는 체내 심실신호를 농하여 신경학적 분석 및 다형성의 측면에서 심실세동이 일어나는 것을 예측하는 분석 알고리즘을 설계하였다. 신경학적 측면에서는 시계열 신호의 Peak to Peak Interval을 예측법과 0.15Hz를 기준으로 HRV 신호의 AR Burg 모델링을 통하여 고주파성과 저주파성을 나누어 교감신경과 부교감신경의 활동성 통한 신경학적 예측법을 제시하였으며 또한 체내 심실신호의 비선형적 특성을 고려한 Fractal Dimension을 생성시킴으로서 주기성의 특성과 다형성 통한 예측법을 제시하였다. 체내 심전도를 기반으로 Simulation 하였으며 각 분석별 조합을 통하여 최적의 예측 구조를 찾고자 하였다. 의학적 의미가 있는 민감도와 특이도를 판별하였으며 예측을 위한 수행시간을 실험하였다. 이를 통하여 자율신경 활성도와 다형성 판별을 조합한 방법이 심실세동 예측을 위한 민감도의 측면에서 가장 우수함을 나타내었고 시뮬레이션을 위만 시뮬레이터(Simulator) UI(User Interface)를 제시하였다.
해무는 해면에 인접한 층에서 수증기가 응결하여 대기 중에 부유하는 현상으로 기상학적으로 수평 가시거리가 1km이하 일때로 정의되며 해무로 인해 항공기 이착륙 지연, 교통사고, 운항 통제, 인명 피해 등 사회적, 경제적 피해를 유발하고 있다. 본 연구에서는 기존의 해무 발생, 탐지, 예측과 관련한 연구를 비교 분석하여 향후 연구개발의 방향을 제시하고자 한다. 해무 발생, 예측과 관련하여 연구개발이 진행되어 왔으나 해무의 특성상 규칙성이 약하고 고정적인 측정법이나 이를 다루기 위한 네트워크가 부족하여 예측하기가 어렵다. 특히, 국내에서는 국립해양조사원과 기상청에서 해무 탐지 및 예측에 관한 연구개발 및 서비스가 진행되고 있으나 현업화가 이루어지지 않거나 특정지점에 대한 정보만 제공되고 있는 한계가 있다. 따라서, CCTV영상, 인공위성 영상, 시정계, 기상자료, 수치모형을 통해 수집된 정보를 통합하여 예측할 수 있는 인공지능기반의 해무 탐지 및 예측 기술개발이 진행되어야 할 것이다.
본 연구는 남부 지방에서 널리 사용되고 있는 상록활엽수인 돈나무의 내한성 예측을 위한 편리하고 신뢰성 있는 평가 모델 개발을 목적으로 전해질 용출법을 통한 내한성 평가에서 나타나는 실험방법 상의 오차를 최소화하는 내한성 평가 모델을 도출하고자 수행되었다. 평가 모델링은 저온 처리된 식물체에 대한 재생검사와 전해질 용출 평가로 구성되었고, 전해질 용출법에서 표본조직 선택, 최대 전해질 용출 측정을 위한 온도 처리법, 치사 온도 예측을 위한 통계 분석법에 의한 방법적 조합들로부터 예측된 치사 온도들이 재생검사 결과와 비교되었다. 재생 검사 결과 돈나무의 저온 치사 온도는 50% 미만의 생존율을 보이는 최고온도인 $^-10{\circ}C{\sim}-5^{\circ}C$로 분석되었고, 이 결과를 바탕으로 전해질 용출법에 의해 예측된 저온 치사 온도를 분석한 결과, 잎을 표본 조직으로 하여 냉각치사법으로 최대 전해질 용출을 측정한 방법적 조합에서 재생 검사 결과와 가장 근접한 예측 저온 치사 온도가 나타났다. 저온 치사온도 예측을 위한 통계 모델 평가에서는 선형보간법이 비선형회귀에 비하여 내한성을 과대평가하는 경향이 상대적으로 높았다. 결론적으로 돈나무 내한성 예측을 위한 내한성 평가 모델은 잎을 표본 조직으로 사용하고, 최대 전해질 용출 측정을 위한 온도 처리 방법으로 냉각치사법을 적용하며, 치사온도 예측을 위한 통계 분석 기법으로 비선형회귀를 활용하는 방법적 구성이 가장 적합한 것으로 나타났다.
고도(高度)의 엔지니어링 구조물(構造物)로 경제성이 높은 경량(輕量) 목조(木造)트러스에 사용될 수 있는 소나무(Pinus densiflora) 재(材)에 적용한 20게이지 아연도금 강(鋼) 플레이트 접합부(接合部)의 조합하중(組合荷重) 및 모멘트 성능(性能)을 평가하기 위하여 정밀도를 개선(改善)한 편심가력(偏心加力) 장치(裝置)를 창안하여 실험하고 반강절(半剛節) 접합부의 개념(槪念)과 가상(假想)일 법(法)을 적용한 모형을 유도하여 비선형(非線形) 해석(解析)하였다. 반강절(半剛節) 접합부(接合部)의 개념을 도입하여 저자가 유도한 비선형(非線形) 모형으로 조합하중 하에서의 접합부 거동을 해석한 결과, 금속 플레이트 접합부의 모멘트는 Wolfe 모형에 비하여 정확도가 높은 값으로 계산되었는데, 이는 비선형모형에서 접합부의 반강성(半剛性)에 의한 2차적인 모멘트의 영향을 적절히 고려한 때문으로 판단되었다. 본 연구에서 사용한 실험장치는 조합하중에 대한 금속 플레이트 접합부의 성능을 평가하기 위한 표준시험법(標準試驗法)으로 적용될 수 있을 것이며, 비선형(非線形) 해석방법(解析方法)은 조합하중(組合荷重)및 모멘트 성능(性能)을 예측(豫測)하는데 활용될 수 있다.
소성응력분포법과 변형률적합법은 콘크리트충전 각형강관(RCFT, rectangular concrete filled tube) 기둥의 P-M조합강도 산정을 위한 대표적인 두 방법으로, 일반적으로 소성응력분포법은 근사적인 강도치를 제공하는 반면 변형률적합법은 단면에 사용되는 각 물성치의 구성방정식이 정확하다는 전제 하에서 정해에 가까운 해를 제공한다. 최근 변형률적합법에 따른 RCFT기둥의 P-M조합강도 산정에 관한 필자의 연구에 따르면, 현재 연구된 외부 강관으로 구속된 콘크리트 구성방정식이 부정확하기 때문에, 변형률적합법을 통해 산정된 다양한 물성치를 가지는 콘크리트와 강재의 조합으로 이루어진 단면의 P-M조합 강도가 부정확하게 산정되는 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구에서는 기존에 수행된 실험결과를 분석하여 콘크리트충전 각형 강관기둥의 P-M 조합강도 예측을 위한 변형률적합법에 활용될 수 있는 충전콘크리트의 구성방정식을 제시하고 그 타당성을 입증하였다. 본 연구에서 추구하는 모형은 실무적용을 위한 우회적이고 현상학적 모형으로, 외부 강재와 내부 콘크리트 간 상대강도비와 강재의 판폭두께비의 P-M조합강도에 대한 영향을 압괴변형률의 크기에 반영하여 단면내의 힘의 재분배 정도를 조절함으로써 실험결과와 합치하는 결과를 얻어내는 모형이다. 이를 위해 현 규준에서 제시하고 있는 압괴변형률 0.003의 일괄적 제한의 한계를 지적하였으며, 상대강도비와 판폭두께비의 P-M조합강도에 대한 영향을 압괴변형률의 크기에 반영하여 단면내의 힘의 재분배 정도를 조절함으로써 실험결과와 합치하는 결과를 얻어내는 모형을 제시하였다.
최근의 삼풍백화점 붕괴사고 및 성수대교사고 등 대형사고의 원인을 살펴보면 건물의 안전진단 미비와 구조물의 안전관리 진단판정미비로 건축물의 붕괴를 예측하지 못한 결과이다. 이는 모든 불확실 시스템의 상태를 적당한 항목으로 판정 정규화한 계수값으로 나타내어 예방하지 못한 결과이다. 비단건축물 시스템뿐 아니라 실존 가시물(可視物)과 비가시물(悲歌視物)에 대해서도 비결정 상황의 상태표시계수를 예측하여 정규값으로 나타낼 필요가 있다. 즉, 교통도로의 교통량 특정, 통신신호의 수신율 측정 등을 최적화 예측할 수가 있게된다. 본 논문에서는 환경 및 시스템 출력값에 표시하여 어떤 결과를 가져오는지 확인하기 위하여 평면 상의 임의의 데이터의 조합으로부터 특정 데이타를 선택 최적화하는 과정을 실험화 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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