• 제목/요약/키워드: 우수시스템

검색결과 5,658건 처리시간 0.032초

에너지 저장장치용 슈퍼커패시터 이온 도핑 제어를 통한 에너지 밀도 향상 연구 (Improvement of Energy Density in Supercapacitor by Ion Doping Control for Energy Storage System)

  • 박병준;유선미;양성은;한상철;노태무;이영희;한영희
    • KEPCO Journal on Electric Power and Energy
    • /
    • 제5권3호
    • /
    • pp.209-213
    • /
    • 2019
  • 최근 전력 계통에 사용되는 주파수 조정용(F/R) 에너지 저장장치에 대하여 높은 에너지 밀도와 장수명의 안정성에 대한 요구가 증대되고 있다. 이와 관련하여 슈퍼커패시터는 장수명과 급속 충방전 특성이 우수하므로 이러한 F/R 적용을 위한 에너지 저장장치로 적합하게 여겨지고 있다. 슈퍼커패시터는 단주기 F/R 영역의 보완 운전을 담당하고 전력계통에 설치된 ESS의 장주기 운영 수명을 연장함으로써 기존 용량을 담당하는 리튬 배터리의 설치 규모와 양을 획기적으로 줄일 수 있다. 하지만 낮은 에너지 밀도는 전력 계통과 같은 큰 시스템에서 적용에 한계가 있으며 여전히 배터리를 대체할 수 있는 높은 에너지 밀도 요구에 어려움을 겪고 있다. 그러나 최근에는 리튬이온 커패시터(Lithium ion capacitor; LIC) 구조가 3.8 V 이상의 전압 구간을 구현할 수 있기 때문에 전기이중층 커패시터(Electric double layer capacitor; EDLC) 구조보다 고에너지 밀도 구현을 위한 구조로 각광을 받고 있지만 여전히 상용화를 위해서는 여러가지 전기화학적 성능에 대한 구체적인 검증 및 개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 LIC의 에너지 밀도와 관계되는 용량을 증대하기 위하여 새로운 전극사전-도핑 방법을 설계하였다. 양극 활물질은 0.1% 이하의 상대습도 분위기 드라이룸에서 기계적 강도와 음극 도핑을 안정되게 수행될 수 있도록 $100{\mu}m$의 두께로 제작되었다. 또한 접촉 저항을 최소화하기 위하여 제조된 전극은 상온에서 $65^{\circ}C$까지 열 압축공정을 실시하였다. 최종적으로 LIC 구조에 대한 다양한 사전-도핑법을 설계하고 그 메커니즘을 분석하여 용량과 전기화학적 안정성이 향상된 새로운 LIC 사전-도핑 방법을 제안하였다.

4차 산업혁명 기반 한국 벤처기업의 SWOT요인에 대한 중요도 분석 (Analysis of the Weight of SWOT Factors of Korean Venture Companies Based on the Industry 4.0)

  • 이동익;이상석
    • 벤처창업연구
    • /
    • 제16권4호
    • /
    • pp.115-133
    • /
    • 2021
  • 본 연구는 그 동안 혼재되어 왔던 4차 산업 혁명의 개념과 관련 기술 들을 살펴보고 이로 인한 사회 경제적 변화와 영향 및 주요 국가의 4차 산업혁명에 대응하는 사례를 검토 하였다. 이를 기반으로 한국벤처기업이 4차 산업혁명에 대비하기 위한 SWOT 요인 도출 및 요인별 중요도 산출을 통해 정부 및 정책 입안자들에게 관련 정책 수립을 위한 방향 제시에 도움을 주고자 한다. 나아가 한국벤처기업 들에게는 글로벌 경쟁력 확보를 위한 추진 방향을 제시하고 이후에 진행할 학문적 심층 연구를 위해서도 기초적이고 체계적인 분석에 도움을 주는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 4차 산업 관련 분야에서 한국 벤처기업의 내부 역량과 외부 환경 변화 요인이 무엇인지를 파악하기 위해 기존 문헌 탐구와 자료 조사를 통해 총 21개의 SWOT 요인을 도출하여 이를 업계, 학계, 정책전문가 그룹으로 구분하여 델파이 조사를 통해 확정하였다. 또한 이를 체계적 의사결정 기법인 AHP 기법으로 항목별 중요도를 분석하였다. 분석 결과에 따르면 강점(48%)→기회(25%)→위협(16%)→약점(11%) 순으로 중요하게 여기고 있음을 보여 주었으며 세부 항목별 중요도 분석 결과에서는 총 21개 세부항목 중 상위 3개 항목으로는 '신속하고 유연한 사업화 능력, '플랫폼·빅데이터·비대면 서비스 활성화, 'ICT 인프라 구축 및 활용' 순으로 중요도가 높게 나타났다. 반면 하위 3개 항목으로는 '안정적인 거시 경제 및 SOC 기반', '세계적 보호무역 기조에 따른 해외시장 진출 어려움, '외국인 투자규모 절대 열세' 항목은 우선순위가 낮게 나타났다. 전문가 그룹별 견해 차이를 보기 위한 중요도 순위 검증 결과, 업계와 학계전문가는 상관관계가 높고 업계와 정책전문가는 중간 정도의 상관관계를 보여 큰 견해 차이가 없었으나 학계전문가와 정책전문가의 상관관계는 통계적으로 유의하지 않아(p<0.01) 중요도에 대한 견해 차이가 있는 것으로 분석 되었다. 이는 정책전문가는 강점 항목인 '신속하고 유연한 사업화'와 기회 항목인 '우수한 교육시스템 및 고급인력 보유', '신시장 창출'을 매우 중요하게 생각한 반면, 학계전문가는 강점 항목인 '정부 정책의 지원 부분'을 훨씬 중요하게 생각하는 차이에서 기인된 것으로 판단된다. 본 연구의 시사점은 한국벤처기업이 4차 산업혁명 분야에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 강점과 기회요인의 해당 항목 들을 우선적으로 지원하는 정책이 필요함을 있음을 시사하고 있으며 또한 학계와 정책전문가 사이에 다른 견해를 보이고 있는 강점 요인과 기회 요인의 세부 항목 차이는 적극적으로 검토하여 정책에 반영할 필요가 있음을 의미한다고 볼 수 있다.

CNN 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 개인화 추천 서비스 성능 향상에 관한 연구 (A Study on Enhancing Personalization Recommendation Service Performance with CNN-based Review Helpfulness Score Prediction)

  • 이청용;이병현;이흠철;김재경
    • 지능정보연구
    • /
    • 제27권3호
    • /
    • pp.29-56
    • /
    • 2021
  • 전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.

미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획요소 도출 - 텍스트 마이닝을 활용하여 - (Derivation of Green Infrastructure Planning Factors for Reducing Particulate Matter - Using Text Mining -)

  • 석영선;송기환;한효주;이정아
    • 한국조경학회지
    • /
    • 제49권5호
    • /
    • pp.79-96
    • /
    • 2021
  • 그린인프라 계획은 미세먼지 저감을 위한 대표적인 조경 계획 방안 중 하나이다. 이에, 본 연구에서는 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시 활용될 수 있는 요소를 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 도출하고자 하였다. 미세먼지 저감계획, 그린인프라 계획 요소 등의 키워드를 중심으로 관련 선행연구, 정책보고서 및 법률 등을 수집하여 텍스트 마이닝을 통해 단어 빈도-역 문서 빈도(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 이하 TF-IDF) 분석, 중심성 분석, 연관어 분석, 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, TF-IDF 분석을 통해 미세먼지 및 그린인프라와 관련된 주요 주제어는 크게 환경문제(미세먼지, 환경, 탄소, 대기 등), 대상 공간(도시, 공원, 지역, 녹지 등), 그리고 적용 방법(분석, 계획, 평가, 개발, 생태적 측면, 정책적 관리, 기술, 리질리언스 등)으로 구분할 수 있었다. 둘째, 중심성 분석 결과, TF-IDF와 유사한 결과가 도출되었으며, 주요 키워드들을 연결하는 중심단어는 '그린뉴딜', '유휴부지'임을 확인할 수 있었다. 셋째, 연관어 분석 결과, 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시, 숲과 바람길의 계획이 필요하며, 미기후 조절의 측면에서 수분에 대한 고려가 반드시 필요한 것으로 확인되었다. 또한, 유휴공간의 활용 및 혼효림의 조성, 미세먼지 저감 기술의 도입과 시스템의 이해가 그린인프라 계획 시 중요한 요소가 될 수 있음을 확인할 수 있었다. 넷째, 토픽 모델링 분석을 통해 그린인프라의 계획요소를 생태적·기술적·사회적 기능을 중심으로 분류하였다. 생태적 기능의 계획요소는 그린인프라의 형태적 부분(도시림, 녹지, 벽면녹화 등)과 기능적 부분(기후 조절, 탄소저장 및 흡수, 야생동물의 서식처와 생물 다양성 제공 등), 기술적 기능의 계획요소는 그린인프라의 방재 기능, 완충 효과, 우수관리 및 수질정화, 에너지 저감 등, 사회적 기능의 계획요소는 지역사회 커뮤니티 기능, 이용객의 건강성 회복, 경관 향상 등의 기능으로 분류되었다. 이와 같은 결과는 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시 리질리언스 및 지속가능성과 같은 개념적 키워드 중심의 접근이 필요하며, 특히, 미세먼지 노출 저감의 측면에서 그린인프라 계획요소의 적용이 필요함을 시사한다고 볼 수 있다.

직업훈련 부정 예방교육 만족도 조사와 개선방안 연구 (A Study on the Satisfaction and Improvement Plan of Fraud Prevention Education about Technical and Vocational Education and Training)

  • 정선정;이은혜;이문수
    • 직업교육연구
    • /
    • 제37권5호
    • /
    • pp.25-53
    • /
    • 2018
  • 이 연구는 직업훈련 부정 예방교육(이하 '예방교육')에 참여한 훈련기관 관계자의 만족도 조사를 통하여 개선방안을 도출하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2017년 집합교육과 이러닝으로 실시하는 예방교육에 참여한 훈련기관 관계자를 대상으로(5,939명) 만족도 조사를 실시하였다(4,263명). 최종적으로 회수된 유효 응답자료(4,237명)를 기술통계 및 회귀분석 등을 이용하여 분석하였다. 이 연구의 주요 결과는 첫째, 훈련기관 관계자가 인식한 교육서비스 품질(4.42)과 만족도(4.44), 이해도(4.44) 및 도움도(4.45)는 모두 매우 높고, 교육서비스 품질을 구성하는 하위요인도 4점 이상으로 모두 높게 나타났다. 둘째, 방법별 교육서비스 품질과 만족도, 이해도 및 도움도는 집합교육에 비해 이러닝으로 참여한 훈련기관 관계자의 인식도가 모든 변인에서 높게 나타났다. 셋째, 예방교육 서비스 품질 하위요인 모두는 집합교육과 이러닝에서 각각 만족도, 이해도, 도움도에 영향을 미치는데, 교육서비스 품질 하위요인 중에서 만족도, 이해도, 도움도에 공통적으로 가장 큰 영향을 미치는 요인은 집합교육에서는 교육내용이, 이러닝에서는 자료구성으로 나타났다. 넷째, 예방교육에서 추가적으로 희망하는 교육내용은 부정훈련 사례(70.7%), 처분규정(47.9%), NCS과정 운영 유의사항(32.8%), 훈련운영 우수사례(32.4%) 등의 순으로 나타났다. 추가 요구사항에서도 심화과정 개설, 훈련생 대상 부정 예방교육 콘텐츠 제공, 이러닝에서 집중할 수 있는 화면전환 및 시스템 안정성 등이 추가적으로 제기되었다. 따라서 이 연구의 제언으로는 첫째, 집합교육에 비해 이러닝의 만족도 등이 더 높게 나타난 것을 반영하여, 예방교육 이러닝을 보다 활성화할 필요가 있다. 둘째, 예방교육 만족도와 이해도 및 도움도에 공통적으로 가장 큰 영향을 주고, 희망사항 및 기타의견에서도 교육내용에 대한 보완이 제시되고 있어, 예방교육 내용을 다양화 하여 보다 풍부하게 제공할 필요가 있다. 셋째, 집합교육에서 교육내용 다음으로 만족도 등에 상대적으로 큰 영향을 미치는 요인은 전달방법과 교육장소로 나타난 바, 전달력이 뛰어난 강사 배정과 편의성 등을 고려한 교육장소 마련이 필요가 있다. 넷째, 이러닝에서 자료구성 다음으로 이해도와 도움도에 공통적으로 큰 영향을 미치는 요인은 운영자지원으로 나타난 바, 보다 활발한 운영자 지원활동이 요구된다. 다섯째, 직업훈련에 참여하는 훈련생을 대상으로 한 부정훈련 예방활동도 요구되며, 여섯째, 예방교육의 내용을 보다 체계적으로 구성하기 위하여 교육 요구도 분석을 수행할 필요가 있다.

피부투과 기능성 펩타이드를 이용한 경피투과성 상피세포성장인자의 개발 (Development of Dermal Transduction Epidermal Growth Factor (EGF) Using A Skin Penetrating Functional Peptide)

  • 강진선;나하나;박선욱;엄효정;이병규;신희제
    • 대한화장품학회지
    • /
    • 제45권2호
    • /
    • pp.175-184
    • /
    • 2019
  • 상피세포성장인자(epidermal growth factor, EGF)는 인간의 표피 및 진피에서 세포막 수용체와 상호작용을 통하여 세포의 생장 및 증식을 유도하는 기능을 갖고 있다. 이 같은 EGF의 기능은 의료 및 화장품 분야에서 상처치유 의약품 및 노화방지 화장품의 주요원료로 사용되고 있다. 화장품 원료로서 EGF는 피부장벽으로 알려져 있는 피부 각질층의 투과가 잘 안되기 때문에 가지고 있는 본연의 효능을 구현하는 데 문제가 있다. 본 연구에서는 EGF의 경피투과 효율을 개선하기 위하여 피부 투과능이 확인된 거대분자 전송 도메인(macromolecule transduction domain, MTD) 151이 융합된 형태로 재조합 인간 상피세포성장인자 ($MTD_{151}-EGF$)를 개발하였다. $MTD_{151}-EGF$의 유전자가 coding된 vector로 형질전환된 대장균에서 $MTD_{151}-EGF$ 발현시킨 후 정제를 진행하였다. 정제된 MTD-EGF를 대상으로 세포증식시험, 세포독성시험, 생체외 피부흡수시험 그리고 인공피부를 이용한 경피투과능을 평가하였다. 99% 이상 고순도로 정제된 $MTD_{151}-EGF$의 세포증식 활성은 EGF 대비 동등 이상의 수준이었으며, 세포독성은 관찰되지 않았다. 또한, 인공피부 투과모델에서 FITC로 표지된 EGF와 $MTD_{151}-EGF$의 진피층까지의 투과를 공초점 현미경으로 관찰한 결과, $MTD_{151}-EGF$는 EGF 대비 우수한 투과능을 보였으며, 경피흡수 시스템을 이용한 투과물질의 정량분석 결과, EGF 대비 약 16 배 이상 투과량이 많은 것으로 확인되었다. 이러한 결과들은 다양한 활성물질들의 화장품용 원료로서의 경피투과에 MTD가 기존의 물리적인 경피투과 방법을 효율적으로 개선한 대안이 될 것으로 판단된다.

화장품에서 1,3-부틸렌 글라이콜 및 알칸디올계 조성에 따른 방부력에 관한 연구 (Preservative Efficacies according to the Composition of 1, 3-Butylene Glycol and Alkane Diols in Cosmetics)

  • 서지영;윤믿음;이예슬;현송화;박동순;박수남
    • 대한화장품학회지
    • /
    • 제44권4호
    • /
    • pp.363-373
    • /
    • 2018
  • 최근 화장품에서 방부제로 사용되는 파라벤류는 인체 안전성에 대한 문제가 이슈화되고 있다. 따라서 본 연구에서는 파라벤류를 대체할 수 있는 방부시스템으로 1,3-butylene glycol, 1,2-hexanediol 및 1,2-pentanediol의 함량에 따른 방부력 효능을 평가하고자 하였다. 화장품 크림에 1,3-butylene glycol을 5- 25% 사이의 농도로 첨가하였다. 1,3-Butylene glycol의 방부력은 Personal Care Products Council(CTFA)의 M-3 시험법으로 측정하였다. 알칸 디올계인 1,2-hexanediol 및 1,2-pentanediol도 유사한 방법으로 평가하였다. 1,3-Butylene glycol의 함량에 따른 방부력 평가 결과, 25%를 첨가한 크림 처방에서 모든 시험 균주에 대하여 방부력을 나타내었으며, phenoxyethanol 0.3%와 ethylhexylglycerin 0.1%가 혼합된 처방에서 방부력을 나타내었다. 방부제인 phenoxyethanol의 0.3% 함량을 대체할 수 있는 대체 방부제로 alkane diol계인 1,2-hexanediol과 1,2-pentanediol을 선정하여 방부력 평가를 진행하였다. 1,2-Hexanediol과 1,2-pentanediol의 조성에 따른 방부력 평가 결과, 1,2-hexanediol 1%와 1,2-pentanediol 1%의 혼합 처방에서 방부력을 나타내었다. 결과적으로 본 연구에서는 25%의 1,3-butylene glycol과 0.1%의 ethylhexylglycerin, 1%의 1,2-hexanediol 및 1%의 1,2-pentanediol의 처방은 가장 우수한 방부력을 나타냄을 입증하였다. 따라서 이러한 처방은 화장품에서 사용되어 안전성의 이슈가 되어온 파라벤류 방부제를 대체할 수 있는 가능성이 있음을 시사한다.

직물의 세부 구조 및 굴곡이 웨어러블 광섬유의 발광 효과에 미치는 영향 (Influence of Detailed Structure and Curvature of Woven Fabric on the Luminescence Effect of Wearable Optical Fiber Fabric)

  • 양진희;조현승;곽휘권;오윤중;이주현
    • 감성과학
    • /
    • 제21권4호
    • /
    • pp.55-62
    • /
    • 2018
  • 웨어러블 광섬유 직물의 주요 요건은 의류에 적용하기 위해 높은 유연성을 전제로 해야 한다는 점과 인체의 평평한 부위뿐만 아니라 굴곡이 있는 구간에서도 발광 효과, 즉 휘도를 유지해야 한다는 점이다. 따라서 본 연구에서는 위 조건을 충족하는 웨어러블 광섬유 직물의 세부 구조를 직조(weaving) 타입과 자수(computer embroidery) 타입의 2가지로 제작하였고, 이를 토대로 다음의 두 가지 조건에서 실험을 실시하였다. 첫째, 굴곡이 없는 평평한 상태에서의 웨어러블 광섬유 직물을 1cm간격으로 총 10개의 측정점을 좌표화하여 그 휘도를 측정하였다. 둘째, 인체 부위 중 입체적 굴곡이 발생하는 팔뚝 부위에 가로 방향으로 웨어러블 광섬유 직물을 배치하고 1cm 간격으로 총 10개의 측정점을 좌표화하여 그 휘도값을 측정하였다. 그 결과 직조(weaving) 타입의 경우, 평평한 상태에서의 휘도값은 최대 $5.23cd/m^2$, 최소 $2.74cd/m^2$, 평균 $3.56cd/m^2$, 표준편차 $1.11cd/m^2$로 나타났고, 팔뚝 부위에서의 휘도값은 최대 $7.92cd/m^2$, 최소 $2.37cd/m^2$, 평균 $4.42cd/m^2$, 표준편차 $2.16cd/m^2$로 나타났다. 또한 자수(computer embroidery) 타입의 경우, 평평한 상태에서의 휘도값은 최대 $7.56cd/m^2$, 최소 $3.84cd/m^2$, 평균 $5.13cd/m^2$, 표준편차 $1.04cd/m^2$로 나타났고, 팔뚝 부위에서의 휘도값은 최대 $9.62cd/m^2$, 최소 $3.63cd/m^2$, 평균 $6.13cd/m^2$ 표준편차 $2.26cd/m^2$ 나타났다. 즉, 자수(computer embroidery) 타입의 경우가 직조(weaving) 타입의 경우에 비해 더 높은 발광 효과를 보였는데 이는 자수(computer embroidery) 타입의 세부 구조가 배면 소재로 인해 빛의 손실을 줄일 수 있었기 때문으로 사료된다. 또한 두 타입 모두에서 팔뚝부위의 휘도가 평평한 상태에 비해 각각 124%, 119%로 나타나, 인체의 굴곡에도 본 웨어러블 광섬유 직물의 발광효과가 우수하게 나타남을 알 수 있었다. 이는 빛의 파동설을 정의한 호이겐스의 원리(Huygens' principle), 빛 파면의 진행 방향과 이루는 각도(${\theta}$)의 크기에 커지면 이와 비례하여 빛의 세기도 커진다는 호이겐스-프레넬-키르히호프 원리(Huygens-Fresnel-Kirchhoff principle)와 일치하는 결과이다.

비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측 모델 (A Recidivism Prediction Model Based on XGBoost Considering Asymmetric Error Costs)

  • 원하람;심재승;안현철
    • 지능정보연구
    • /
    • 제25권1호
    • /
    • pp.127-137
    • /
    • 2019
  • 재범예측은 70년대 이전부터 전문가들에 의해서 꾸준히 연구되어온 분야지만, 최근 재범에 의한 범죄가 꾸준히 증가하면서 재범예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 미국과 캐나다에서 재판이나 가석방심사 시 재범 위험 평가 보고서를 결정적인 기준으로 채택하게 된 90년대를 기점으로 재범예측에 관한 연구가 활발해졌으며, 비슷한 시기에 국내에서도 재범요인에 관한 실증적인 연구가 시작되었다. 지금까지 대부분의 재범예측 연구는 재범요인 분석이나 재범예측의 정확성을 높이는 연구에 집중된 경향을 보이고 있다. 그러나 재범 예측에는 비대칭 오류 비용 구조가 있기 때문에 경우에 따라 예측 정확도를 최대화함과 동시에 예측 오분류 비용을 최소화하는 연구도 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 재범을 저지르지 않을 사람을 재범을 저지를 것으로 오분류하는 비용은 재범을 저지를 사람을 재범을 저지르지 않을 것으로 오분류하는 비용보다 낮다. 전자는 추가적인 감시 비용만 증가되는 반면, 후자는 범죄 발생에 따른 막대한 사회적, 경제적 비용을 야기하기 때문이다. 이러한 비대칭비용에 따른 비용 경제성을 반영하여, 본 연구에서 비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측모델을 제안한다. 모델의 첫 단계에서 최근 데이터 마이닝 분야에서 높은 성능으로 각광받고 있는 앙상블 기법, XGBoost를 적용하였고, XGBoost의 결과를 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression Analysis), 의사결정나무(Decision Trees), 인공신경망(Artificial Neural Networks), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)과 같은 다양한 예측 기법과 비교하였다. 다음 단계에서 임계치의 최적화를 통해 FNE(False Negative Error)와 FPE(False Positive Error)의 가중 평균인 전체 오분류 비용을 최소화한다. 이후 모델의 유용성을 검증하기 위해 모델을 실제 재범예측 데이터셋에 적용하여 XGBoost 모델이 다른 비교 모델 보다 우수한 예측 정확도를 보일 뿐 아니라 오분류 비용도 가장 효과적으로 낮춘다는 점을 확인하였다.

황사배출량을 적용한 동아시아 미세먼지 예보 개선 연구 (A Study on Particulate Matter Forecasting Improvement by using Asian Dust Emissions in East Asia)

  • 최대련;윤희영;장임석;이재범;이용희;명지수;김태희;구윤서
    • 한국도시환경학회지
    • /
    • 제18권4호
    • /
    • pp.531-546
    • /
    • 2018
  • 동아시아지역을 대상으로 황사배출량 산정 모듈 및 이를 적용한 예보시스템을 개발하였고, 개발된 모형의 화학수송모델링 정합도 및 실시간 예보 운영 평가를 진행하였다. 2015년 화학수송모델링 정합도 평가 결과, 중국 지역에서는 황사 배출량을 적용한 예보 모형이 과대평가하는 기간이 있으나 대부분 지역에서 저평가 되었던 $PM_{10}$ 을 보완하고, 통계수치가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 한국 지역에서는 황사 발생일인 2월 22일~24일, 3월 16일~17일(서울지역대상)에는 황사의 유입을 적절히 모사하였으나 황사가 관측되지 않은 4월에는 황사를 적용한 예보모델이 과대평가하는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 황사를 적용한 예보모형은 한반도 대부분 지역에서 저평가 되었던 $PM_{10}$ 을 보완하고, 통계수치가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 2017년 예보 성능 평가 결과, 황사배출량을 적용한 예보모델은 기존 모델과 비교하였을 때, POD는 대부분 개선되지만, A는 유사 또는 감소, FAR는 대부분 증가하는 경향이 나타났다. 황사배출량을 적용한 예보모형은 동아시아 지역에 저평가 하고 있는 $PM_{10}$ 을 보완하는 장점이 있지만, 황사배출량 산정의 불확실성 등이 내제되어 모델이 측정값을 과대모의하여 오경보율이 높다. 따라서 한반도 지역에 대표 대기질 예보모형으로 사용하기는 부적절하다고 판단된다. 그러나 황사 기간에는 황사배출량 모델의 모사성능은 우수하였으므로, 황사가 발생하는 기간에는 기존 모델과 융합하여 예보관이 예보하는 것이 필요하다고 사료된다.