• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
• /
• 제13권1호
• /
• pp.117-127
• /
• 1991

현대 사회에서 외상의 특성은 다발성 손상이 빈발하는 것이며 상악골절시 생명을 위협하는 다발성 전신손상이 동반되면 수술이 지연되어 골절부의 지연된 부정유합을 보일 수 있다. 또한 골절된 양상에 따라서는 관혈적 정복술의 적용여부가 고려되는데 특히 골절편의 분쇄가 심하면 수술시 골절부위의 이개 후 정상위치로의 이동이 어렵고 설사 골절편의 이동이 이루어졌다고 하여도 정상위치로의 고정이 용이하지 않을 뿐만 아니라 분쇄골절편의 상실량이 많아지면 골이식까지 시행해야 하는 등 외과적이술식의 적용에 많은 난관이 예상된다. 따라서 상악골절 후 통상 6주일 간의 시간경과가 없다면 오히려 상악골절편의 이동방향을 예측하여, 전방견인용 headgear 또는 headcap 을 사용한 교정적인 치료를 시도함이 바람직할 수도 있다. 더우기 reverse headgear를 이용한 치료법은 골절된 경우가 아니더라도 상악골의 전방이동에 유용함이 실험적으로나 임상적으로 입증된 만큼 이를 상악골절후 후퇴된 상악골의 전방견인에 적용할 경우 교정치료의 최대장애인 cortical bone의 연속성이 골절로 인해 끊어지고 섬유성 유착상태로 남게되어 교정력의 효과가 치아이동 뿐만 아니라 골편의 이동에 매우 유익하리라 사료된다. 이에 저자는 상악골적이 분쇄양상인 한 환자에서 headgear와 headcap을 이용한 교정치료법을 5개월간 적용해 양호한 결과를 얻었고, 골절양상이 분쇄형이 아닌 증례에서는 외상후 5주간 경과 되었지만 관혈적 정복술을 시행하여 정상교합을 회복했으며, 심한 두부 손상으로 6개월만에 의식 회복을 한 LeFort I, II, III, 환자에서는 두부방사선 계측학적 분석, 교합기 상에서의 모형분석, 전산화 단층촬영 검사 등을 시행한 후 새로운 골면에다 LeFort I -osteotomy with iliac bone graft를 시행해 정상교합 및 안모추형을 개선시켰기에 이를 보고한다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제15권4호
• /
• pp.153-166
• /
• 1999

일반적으로 도심지에서 이루어지는 굴착은 안정성의 중요도에 비하여 해석의 정확도가 떨어지기 때문에 시공 중 현장계측관리가 필수적으로 수반된다. 그러나 계측은 이미 진행된 공정의 거동을 나타내는 것이고, 실제로 시공관리에 도움이 되는 향후 예정된 공정에 대한 예측에는 한계가 있다. 본 연구에서는 계측결과를 해석에 반영하여 예측 결과의 신뢰성을 제고하는 역해석기법을 이용하여 굴착 시공 중 차후 공정의 거동예측을 정확하게 예측할 수 있는 굴착 관리 정보화 시스템을 개발하였다. 개발시스템은 탄소성 지반스프링 모델을 이용한 탄소성 기법을 토대로 측정변위와 모델에 의하여 계산된 변위간의 최소자승 오차를 최소화하는 역해석 기법을 사용하였으며, 정해석, 계측관리, 역해석을 시스템 내에서 일관되게 수행할 수 있고, 실시간 적용과 사용자의 편의를 감안하였다. 개발된 시스템을 두 가지 사례에 적용한 결과 굴착 지반의 거동을 정확하게 예측할 수 있음을 확인하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제24권4호
• /
• pp.567-573
• /
• 2011

본 연구는 3년간 가정용수의 실측사용량 자료를 바탕으로 표본가구의 가구특성, 주택특성, 월 특성을 나타내는 항목들을 조사하여 가정 용수 수요예측모형을 개발하는 것이다. 그러나 가정용수 사용량의 분포가 왼쪽으로 치우쳐져 있는 형태를 가지므로 정규분포를 따르지 않는다. 따라서 반응변수가 정규분포를 가정하는 다중회귀모형 적용 시 추정치가 편의 되며, 모형의 설명력이 매우 낮은 결과를 초래한다. 그리고 자료의 대용량화로 인하여 오차분산이 매우 작아지므로 분산분석표에 나타나는 설명변수들의 검정 시 항상 유의하게 나타나는 결과를 초래한다. 이에 대한 대안으로 와이블 회귀모형 및 대수정규 회귀모형을 이용하여 가정 용수 수요량 예측 모형을 통계적으로 분석하고자 한다. 분석결과를 토대로 가정용수의 수요예측, 수요관리 정책수립, 수도 관련 기자재 및 시설 규격결정 등에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제13권9호
• /
• pp.177-182
• /
• 2015

북미시장에서 국내 가전업체의 브랜드 및 제품 인지도는 크게 성장했으며 북미 소비자들에게 국내 기업의 제품은 성능이 좋고 혁신적인 기술 제품으로 인식되고 있다. 또한 에너지 절약을 원하는 소비자가 늘어나면서 국내 가전제품의 에너지 절약 측면에서 우수성이 부각됨에 따라 시장점유율이 상승으로 이어지고 있다. 최근 스마트폰과 모바일 기기 시장 확대 및 스마트 그리드 기술 발달의 영향으로 가전제품 시장에도 스마트 열풍이 거세게 몰아치고 있는데, 국내 기업들은 가전제품과 결합된 다양한 부가기능을 통해 소비자 편의를 제공함에 따라 지속적인 제품개발을 하고 있다. 본 연구에서는 지속적인 경쟁우위를 유지하기 위한 방안으로 국내 A사의 북미시장에서의 TV 판매 데이터를 이용하여 북미시장에서의 가전제품 판매예측을 위한 융합모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 인공신경망과 유전자 알고리즘 기반의 융합모델을 이용한 가전제품의 판매예측을 수행하기로 한다. 추가적으로 본 연구에서는 제안한 융합모델과 기존의 예측모델과의 비교분석을 통해 제안한 융합모델의 우수성을 입증하기로 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
• /
• pp.1862-1866
• /
• 2010

기후변화에 관한 정부간 협의체(International Panel on Climate Change, IPCC) 4차 보고서에는 21세기말 지구의 평균기온이 최대 $6.4^{\circ}C$ 까지 더 상승할 것으로 전망하였다(IPCC, 2007). 지구의 평균온도는 지난 100년 동안 $0.74^{\circ}C$ 상승하였으며 그중 0.45%는 최근 25년간 상승한 것이며 이것은 지난 100년 보다 2.4배나 빠르게 상승하고 있는 추세이다. 우리나라의 경우 기온이 전 지구평균기온에 비해 2배 이상 높은 $1.5^{\circ}C$정도 상승 하였다. 또한 온실가스 증가 속도는 다른 나라에 비해 빠르게 진행되고 있으며, 1990년에서 지난 2001년간 다른 OECD국가들과 비교했을 때 가장 빠르게 증가하고 있을 뿐 아니라($CO_2$배출량은 OECD국가 중 10위) 현재와 같은 에너지 다소비형 산업구조와 소비패턴으로는 온실가스 배출량이 감소할 가능성은 낮은 것으로 분석된다. 따라서 우리나라의 경우 다른 국가에 비하여 기후변화에 취약한 위치에 있고 민감하게 반응함에 따라 미래 기후변화에 대한 영향은 우리나라 농업수자원에 큰 영향을 미칠 것으로 판단된다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 MM5 기상자료를 이용하여 농업용저수지 필요저수량 변화를 예측하였다. MM5 기상자료는 충남 서산관측소 과거 관측자료를 이용하여 편의보정을 거쳐 재추출하였다. 생성된 자료는 물수지분석 입력 자료로 구축하여 충남에 위치한 고풍저수지에 대하여 필요저수량변화를 예측하였다. 그 결과 기온상승으로 인한 실재증발산량은 676mm에서 717mm로 41mm가 증가하였으며, 소비수량 또한 1,617mm에서 1,659mm로 42mm 증가하였다. 유효우량은 2020s는 520mm 이였으나 2080s는 533mm으로 13mm 증가한 것으로 분석되었다. 본 자료를 이용하여 고풍저수지의 필요저수량을 분석한 결과 2020s, 2050s, 2080s 각각 31.2%(3,538.9천$m^3$), 16.0%(1,489.7천$m^3$), 26.6%(2,834.5천$m^3$)가 부족한 것으로 예측되었다. 이는 강우량은 증가하나 기준년도에 비하여 5월 8월이 낮게 예측된 것이 가장 큰 원인으로 분석되었다. 따라서 소비수량은 증가하지만 유효유량의 부족으로 필요저수량이 부족한 것으로 예측되었다.

• 터널과지하공간
• /
• 제31권6호
• /
• pp.440-459
• /
• 2021

최근 대형 로드헤더가 국내 터널현장에 도입되면서 해외 제조사의 굴진율 예측모델에 대한 관심이 증가하고 있다. 현재 주로 사용되는 해외모델은 압축강도로부터 굴진율을 예측하고 있는데, 암석 시험편의 직경 대 길이의 비율이 1.0인 시편을 일축압축시험으로 사용하고 있다. 일반적으로 시편의 형상과 치수는 강도에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 기술보고에서는 직경 대 길이 비율에 따른 암석강도의 변화에 대한 기존 연구사례를 조사하였다. 그 형상효과에 대한 원인을 이론적으로 고찰하였다. 이를 토대로 국내 예정된 암종에 대해서 길이 비율에 따른 강도의 변화 양상을 예측하고 굴진율 수정모델을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제6권7호
• /
• pp.297-306
• /
• 2017

버스정보 시스템을 이용하는 시민들은 더 정확한 예측 정보를 원한다. 하지만 평균 기반 단기간 예측 알고리즘을 사용하는 대부분의 버스정보시스템에서는 교통흐름, 신호주기, 정차시간 등의 영향이 고려되지 않기 때문에 많은 오차를 포함하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 오차의 영향요인 분석을 통해 예측정보의 정밀도를 향상시켜 시민들의 편의를 도모하고자 한다. 이에 현재 운영되고 있는 버스정보 시스템의 자료를 토대로 오차의 영향요인을 분석했다. 분석 데이터에서 시간대별 특성과 지리적 여건에 의한 영향이 복합적으로 나타나고, 정차시간과 단위구간속도에 미치는 영향도가 다름을 보였다. 이에 따라 정차시간은 일반화 가법 모형을 사용하여 시간, GPS 좌표, 통과 노선수의 설명변수로 패턴을 구축하고, 단위구간에 대해 은닉 마르코프 모델을 사용하여 교통흐름에 따른 영향도를 고려한 패턴을 구축했다. 패턴 구축의 결과로 정밀한 실시간예측이 가능하고, 노선 통행속도의 장기간 예측이 가능했다. 마지막으로 관측 데이터와 예측 데이터의 통계적 검정 과정을 통해 전구간 예측에 적합한 모델임을 보였다. 본 논문의 결과로 시민들에게 더 정확한 예측 정보를 제공하고, 장기간 예측은 배차시간 등의 의사결정에 중요한 역할을 수행할 수 있으리라 생각한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제6권4호
• /
• pp.189-196
• /
• 2017

버스정보시스템은 버스도착시간 예측과 같은 버스와 관련한 여러 정보를 제공한다. BIS는 우리나라 거의 모든 도시에 구축되어 있고 대중교통의 편의성 개선에 능동적인 역할을 하고 있다. 현재 BIS 시스템에서 버스 도착 예정시간을 예측하기 위하여 사용되는 대표적인 방법으로는 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형 등이 있다. 버스 도착 시간 예측의 정확성은 BIS 시스템에서 고려하고 있는 교통 상황이나 예측 알고리즘에 따라 차이가 크다. 현재 BIS에서 사용하는 예측 기법은 구간 통과 시간과 거리만을 이용한다. 그러나 도착시간 예측은 교통흐름, 신호주기, 이상 상황, 데이터 결측 등에 큰 영향을 받는다. 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해서는 위의 문제를 고려하여 모델링해야 하는 어려움이 있다. 은닉 마르코프 모델은 이와 같은 다양한 상황을 효과적으로 모델링 할 수 있다. 따라서 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 도착시간에 대한 HMM 예측 모델을 구축했다. 이 모델에서는 순천시의 2015년 한 해 동안 수집한 데이터가 이용되었으며, 순천시에는 2298개의 정류장과 217개의 노선이 있다. 모델은 주중과 주말의 패턴을 다르게 적용하며, 다른 구간과 시간에 대해 모델이 적용된다. 본 논문에서는 버스정보시스템에 은닉 마르코프 모델 적용방법과 검증을 통해 버스정보시스템에서 사용 중인 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형을 사용한 예측 방법 보다 정밀한 정확도를 얻는 방법을 제안한다.

• 경영정보학연구
• /
• 제10권2호
• /
• pp.137-158
• /
• 2008

기업 경쟁력 강화의 중요한 이슈인 대량 개별화(mass-customization)의 실행을 위하여 통합 고객관계 관리 프로세스로서의 CRM(customer relationship management)에 대한 관심과 활용에 대한 필요성은 점점 더 높아지고 있다. 특히, 기존 고객들의 구매 정보를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고 의도를 예측하는 것은 오늘날 실질적인 판매 전략을 수립하는 마케팅 분야에서 상당히 큰 비중을 차지하고 있다. 고객의 구매의도 예측에는 대량의 데이터로부터 과거에 인지하지 못했던 의미 있고, 근거 있는 정보를 추출하는 데이터마이닝(datamining)이 주로 사용되고 있다. 기존의 구매의도 예측에 사용된 데이터마이닝 기법들은 주로 신경망(neural networks)과 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)이었는데, 예측 정확성 및 모형 구축의 어려움으로 인한 다양한 문제점들이 제기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지고 있는 단점들을 개선하기 위하여 신경망과 로지스틱 회귀분석 외에 연관규칙(association rule), 연관성 매트릭스(association matrix), 의사결정 나무(decision tree), 베이지안 망(bayesian network), SVM(support vector machine) 기법들을 추가로 제안하였다. 본 연구의 목적은 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기보다는 기존의 다양한 데이터마이닝 기법들을 적용시켜 봄으로써, 가장 우수한 예측성과를 나타내는 기법을 발견하는 것이다. 연구에 사용된 자료는 기존의 연구에서는 적용되지 않았던 편의점의 영수증 데이터이다. 예측 목표상품은 카테고리화 된 '우유'와 '냉동식품'이며, 제안된 기법들의 신뢰성을 위하여 전체 데이터를 10개의 training과 test 셋으로 중복되지 않게 구분함과 동시에 10번의 교차 검증(cross validation)을 실시하였다. 실험 결과 SVM이 영수증 데이터를 이용한 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측에서 가장 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.1-12
• /
• 2014

e-러닝 환경에서는 학습자의 학습행동이 학습관리시스템(LMS)에 자동으로 기록되며, 최근에는 이러한 데이터를 분석하여 수업과 학습성과 향상에 활용하는 학습분석학(learning analytics)적 접근이 증가하고 있다. 중도탈락은 e-러닝에서 지속되어 온 문제로, 본 연구는 일반대학 e-러닝 강좌에서 LMS에 기록된 데이터로부터 중도탈락 예측 모형을 구축하여 e-러닝 중도탈락 처방에 기초 자료를 제공하고자 하였다. 국내 일반대학에서 운영되는 교양 e-러닝 강좌를 편의표집하고, 이 강좌를 수강하는 578명의 자료로 중도탈락을 예측하는 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과, 주차별로 계획된 학습을 규칙적으로 완료하는 출석과 총 학습시간이 중도탈락 예측에 유의한 선행요인으로 분석되었고, 이 로지스틱 회귀모형은 전체적으로 96%의 정확도로 수강완료자와 중도탈락자를 구분하였다. 또한 학습자가 중도탈락을 결정하기 이전 시점에서 이 모형을 적용하여 중도탈락 조기 판별 가능성을 탐색하고, 본 연구결과를 토대로 시사점과 이 모형의 잠재적 활용가치를 논의하였다.