• 생물환경조절학회지
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• 제22권3호
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• pp.284-290
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• 2013

본 연구는 시설재배에서 참외를 수확할 수 있는 로봇의 엔드이펙터를 개발하기 위한 전단계로서, 참외의 엔드이펙트 중에서 소프트 핸드링이 가능한 그립퍼와 참외줄기를 절단하는 커터를 설계하기 위해 참외의 기하학, 압축, 절단, 마찰 특성 등을 분석하였다. 그 결과 참외의 길이는 평균 108mm, 직경은 중간지점에서 평균 70mm, 중량은 평균 188g, 부피는 평균 333mL, 진원도는 평균 3.8mm로 나타났다. 참외의 중량(W)에 대하여 길이(L)와 직경(D2)을 변수로 하는 식 $W=L^a{\times}D_2^b$로부터 비선형 회귀분석을 실시한 결과 a는 2.0279, b는 -0.9998의 상수값을 가지는 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 참외줄기의 지름은 평균 3.8mm이며, 참외 줄기는 중심으로부터 반경 5mm 범위 내에서 대부분 분포하였다. 참외의 항복치와 압축강도, 경도의 평균값은 각각 $36.5N/cm^2$, $185.7N/cm^2$, $636.7N/cm^2$이며, 참외 줄기의 절단력과 절단강도는 각각 $2.87{\times}10^{-2}N$와 $5.60N/cm^2$로 나타났다. 참외의 마찰계수는 고무가 0.609으로 가장 높게 나타났고, 그 다음으로 알루미늄이 0.393, 스테인레스강이 0.177, 테프론이 0.079로 나타났다. 분석된 자료를 토대로 엔드이펙터 설계시 동작에 따른 위치 오차와 안전율을 감안하여, 그립퍼의 및 커터의 크기, 선회반경, 설치위치, 구동모터의 동력, 재료 및 재질의 선정 등에 적용할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 지질공학
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• 제15권2호
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• pp.213-227
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• 2005

본 연구는 지하시험시설을 이용한 수리 지질환경 연구의 대안으로, 지하유류저장시설 건설과정 중 조사된 자료를 이용하여 지표조사단계에서 예측된 자료와 저장공동 굴착 시 확인된 자료의 대비를 통해 불확실성이 높은 단열 및 수리 인자의 지하분포특성을 해석하여 조사방법의 문제점을 도출하고 보완방안을 모색해 보고자 하였다. 지표조사단계에서 예측된 6개 단열대 중 지하공동 심도에서 그 위치와 방향이 비교적 일치하는 단열대는 WE-1 단 하나로 예측신뢰도는 매우 낮다. 본 연구에서는 지하공동 내 NE-1 단열대의 분포특성을 토대로 지표조사단계에서 BHTV 이미지를 이용한 정량적인 분류기준을 제시하였다. 암반단열은 심 도가 깊어짐에 따라 단열의 주 방향이 바뀌고 길이 및 빈도는 감소하는 경향을 보이고 있다. 조사대상의 경사변화와 조사방향 및 조사규모 등에 따라 오차가 발생될 수 있으므로 조사에 따른 편의 (investigation bias)를 가능한 한 최소화하여야 할 것이다. 지표조사단계에서 수리적 연결성에 대한 해석은 시추공 내에서 주입이나 양수를 통한 지하수체의 교란 시 구간에 따른 수리지질학적 특성파악이 가능한 이중수위측정시설이나 다중패커시스템을 통하여 수위 변화 및 지하수의 지화학특성에 대한 구간별 정밀계측이 요구된다. 수직 및 수평 수벽공에 의해 계측된 공동주변 수리 전도도의 기하평균은 지표조사 시 지표부 파쇄대 및 풍화대 영역을 제외한 평균값보다 약 $2\~3$배 작은 값을 나타내며, 수평수벽공의 기하평균 역시 수직수벽공보다 약 6배정도 작게 나타났다. 수리 전도도 역시 신뢰도 향상을 위해서는 시험공의 경사방향이 편중되지 않도록 조사편의를 최소화하고, 매질의 특성 및 시험목적을 고려하여 시험방법 및 해석식이 적용되어야 할 것으로 판단된다. tazanowskii), 쉬리 (Coreleuciscus splendidus). 새코미꾸리 (Koreocobitis rotundicaudata), 퉁가리 (Liobagrus andersoni) 등 8종이었고, 반대로 영동수계에서 영서수계로 도입된 종은 산천어 (O. masou masou) 1종이었다. 또한 각 지점간 출현종을 근거로 하여 유사거리를 측정하여 집괴 분석을 실시한 결과 크게 4집단으로 나누어 졌으며 특히 몇몇 지점에서 지리적인 분포보다는 인위적 분포양상에 의한 어류교란이 발견되었다. 수술합병증으로 수술 전후의 심근경색증 9예$(5.8\%)$, 저심박출증 17예$(11\%)$, 부정맥 30예$(19.5\%)$등이었다. 결론: 국립의료원 흉부외과에서는 관상동맥 우회술을 시작한 이래 수술경험의 축적, 비체외순환하 관상동맥 우회술의 도입, 내흉동맥 및 요골동맥으로의 이식편 이용 변화에 따라 수술성적이 향상되었음을 알 수 있으며, 향후 더 많은 임상경험의 축적 및 장기 추적 관찰이 필요하다고 사료된다.보였으며, 난중, 난황색, 난백고 및 Haugh unit는 처리 간 차이(p>0.05)가 없었다.이고, 환자 1인당 Wedge filter의 교체작업이 $1{\sim}2$회일 때 10MV의 경우 연간선량이 $0.08{\sim}0.4mSv$로 평가되었으며, 15MV의 경우 $0.27{\sim}1.36mSv$로 평가되어 작업종사자의 연간 허용선량인 20mSv에 비해 안전한 것으로 평가되었다.서 정상조직이 적게 조사되었다. 결과 : 기존의 ICRU계획은 그 효과 및 안전성이 입증되었음에도 불구하고 CT를 이용한 CTV계획 등을 적용 한다면 잔류종양이 적은

• 한국초지조사료학회지
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• 제19권3호
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• pp.265-272
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• 1999

초지생태계(草地生態系)에 있어서의 칼륨 동태(動態)에 관한 연구의 한 부분으로, 목초(牧草)인 오차드그라스(Dactylis glomerata L.)를 말린 뒤 일년의 실험기간중 각각 한 달씩 채초지(採草地) 위에 놓아둔 뒤, 그 목초로부터 토양에로의 용출(溶出)을 조사하기 위하여 거두어 들인 목초중의 칼륨(K), 마그네슘(Mg), 칼슘(Ca), 질소(N)와 인(P)을 측정하여 계절별(季節別), 또는 무기물(無機物)간의 차이를 조사하였는 데 실험에서 얻은 결과는 다음과 같다. 1. 1986년 여름 동안의 목초중 칼륨 함량은 일정하지는 않았지만 감소하는 경향이 있었고, 마그네슘과 칼슘 함량은 증가했다. 그 원인은 빗물에 대해서 목초의 1가(價) 무기물인 칼륨과 2가(價)인 마그네슘과 칼슘이 용해도(溶解度) 또는 용출(溶出)의 난이도(難易度)에 있어서 서로 다른 반응을 보인 것 때문이라고 생각된다. 2. 목초중 처음에 함유된 인의 양에 대한 남은 양의 비율은 비가 왔던 시기인 (1986년 2월~3월)과 비가 많이 오는 시기인 5월부터 7월의 기간동안 많은 감소를 나타냈다. 목초중의 인은 물에 의해 쉽게 용출되는 것으로 보였다. 3. 칼슘, 질소, 마그네슘과 칼륨의 4가지 무기물의 전체 함량에 대한 남은 양의 비율은 (1986년 6월~7월)의 시기에 가장 작았다. 4. 마그네슘과 질소의 전체 함량에 대한 남은 양의 비율이 아주 비슷하게 변하기는 했지만, 여름이 오기 전에는 (1월부터 5월까지) 질소의 남은 양 비율이 마그네슘의 남은 양 비율보다 컸고, 그 시기 이후에는 (6월부터 12월까지) 마그네슘의 남은 양 비율이 질소의 남은 양 비율보다 큰 경향이었다. 5. 실험 기간동안 (1986년 5월~6월)의 시기까지는 칼륨과 인의 전체 함량에 대한 남은 양의 비율의 변화가 아주 비슷한 모습이어서 각 무기물의 남은 양의 비율의 순서는 $Ca>N{\geq}Mg>P=K$이었다. 그러나 (6월~7월) 시기부터는 인의 남은 양의 비율이 증가하여 거의 질소의 남은 양의 비율과 비슷하게 되어서 각 무기물의 남은 양의 비율은 $Ca>Mg{\geq}N{\geq}P>K$이었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.509-520
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• 2015

대학수학능력시험(수능)은 고등학교 3년간의 학업 성취도를 측정하는 대표적인 평가 도구로서 대한민국 대학 입시에 있어 매우 중요한 역할을 하는 시험이다. 응시생들의 학업 성취도를 효과적으로 평가하기 위해서는 수능의 난이도가 적절하게 조절되어야 하나 지금까지는 수능 난이도의 편차가 매우 크게 나타나 매 입시연도마다 여러 가지 문제점을 야기해왔다. 본 연구에서는 전문가의 판단에 의존한 기존 방식에서 벗어나 지금까지 시행된 모의고사 및 실제 시험을 통해 축적된 자료를 바탕으로 데이터마이닝 기법을 적용하여 영어영역 문제의 난이도를 예측하는 모델을 구축하고 난이도 예측에 영향을 미치는 요소를 판별하고자 한다. 이를 위해 각 문항의 특성을 판별할 수 있는 여러 지표와 함께 지문, 문제, 답안 등에 나타난 단어들의 특징을 토픽 모델링(topic modeling) 기법을 이용하여 정량화하고 이를 바탕으로 선형회귀분석 및 의사결정나무 기법을 이용하여 각 문항의 난이도를 예측하는 모델을 구축하였다. 구축된 예측 모델을 실제 문제에 적용한 결과 난이도의 상/하 구분에 대한 예측 정확도는 90% 수준으로 나타났으며, 실제 정답률 대비 오차 비율은 약 16% 이내인 것으로 나타났다. 또한 배점 및 문제 유형이 문제의 난이도에 큰 영향을 미치며 지문이 특정 주제에 관련된 경우에도 난이도에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구에서 제시된 방법론을 이용하여 영어영역 각 문제들에 대한 기대 정답률의 범위를 추정할 수 있으며 이를 종합하여 영어영역 전체 문제에 대한 정답률 예측을 통해 적절한 난이도의 문제를 출제하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.99-120
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• 2010

최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제43권4호
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• pp.234-249
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• 2018

이 연구는 심폐소생술의 인지, 교육경험, 시행능력 간의 관계를 확인함으로써 인구학적요인, 지역적 요인, 의료 현황, 교육적 경험 등이 심폐소생술 시행능력에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 2014년도 지역사회 건강조사 자료를 활용했다. 이 자료는 대한민국 전체 인구를 대상으로 2014년 7월 기준 시, 군, 구에 거주하는 만 19세 이상의 성인 중, 조사에 참여한 228,712명에서 보건소별로 평균 900명(목표오차 ${\pm}3%$)으로 고려하여 표본을 추출해 실시하였다. 자료분석은 R 통계프로그램 3.1.3.을 사용하여 카이제곱검정, 상관분석, 다중로지스틱회귀분석 등으로 이루어졌다. 심폐소생술의 시행능력은 남성에서(3.34배), 젊은 층에서(1.06배), 교육수준이 높을수록(1.61배), 화이트 칼라 직업일수록(1.14배), 소득수준이 높을수록(1.07배), 급만성질환 및 사고중독의 비경험자일수록(0.91배), 고혈압 비진단자 일수록(1.12배), 당뇨병 비진단자 일수록(1.16배, 이상지질혈증 비진단자 일수록(0.86배), 뇌졸중 비진단자 일수록(1.54배), 주관적 건강이 높을수록(1.08배, 1.16배), 비고령사회일수록(0.90배), 심폐소생술 교육경험이 높을수록(3.25배), 심폐소생술 마네킹 실습경험이 있을수록(4.30배) 유의하게 더 높았다. 분석결과, 개인 및 지역사회 요인과 심폐소생술 인지, 교육경험 등은 심폐소생술 시행능력에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 국내 환경에 적합한 심폐소생술 교육정책 마련에 적극 고려되어야 할 것이며, 이를 통해 병원 전단계 심폐소생술 능력 향상에 기여할 수 있을 것이다.