• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제16권4호
• /
• pp.1-8
• /
• 2012

본 연구에서는 실물모형 화재시험 후 쉴드터널 라이닝의 손상평가를 수행하였다. 먼저 고온에 노출된 쉴드터널 라이닝의 코어 채취를 통해 잔존압축강도를 측정하고, X선 회절분석 및 열중량 분석으로 수열온도를 예측하였다. 코어 채취에 의해 측정된 잔존 압축강도를 통해 고온에 의한 부재의 강도저하를 평가할 수 있었다. 또한 정확한 수열온도 예측이 이루어진다면 기존의 연구결과를 통해 부재의 잔존압축강도를 추정할 수 있다. X선 회절분석 및 열중량 분석은 약 $450^{\circ}C$의 온도를 기준으로 수열온도 예측이 가능하지만 정량적인 수열온도의 판단에는 한계가 있었다. $400{\sim}600^{\circ}C$의 수열온도범위에서는 기기분석에 의한 평가와 더불어 해석적 기법이 병행된다면 보다 정확한 수열온도 예측이 가능할 것이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제13권5호통권57호
• /
• pp.121-132
• /
• 2009

본 논문은 이론으로 개발된 FEM과 HGA의 조합을 이용한 외부 긴장재의 손실 긴장력 평가에 대한 실험적 검증과 현장 적용에 대하여 소개한다. 외부 긴장된 텐던에 대한 모형실험과 현장실험을 통하여 진동 실험이 수행되었고, 진동실험으로부터 고유진동수를 획득하였다. 추출된 고유진동수를 기반으로 제안된 기법이 적용되었고, 모형실험으로부터 추정장력과 추정 긴장 손실량은 4%이내의 오차를 보여주었다. 또한 현장실험에서는 Rayleigh 댐핑이 고려된 현장 시스템에 대한 정확한 모델이 모사되었다. 제안된 기법을 적용하여 1%이내의 장력이 추정되었고, 추정된 긴장 손실량은 실제값보다 작은 값으로 수렴되었다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
• /
• 제28권2호
• /
• pp.334-346
• /
• 1995

특수건강진단에 대한 근로자들의 태도에 영향을 미치는 요인들을 조사하기 위해 대구지역의 29개 사업장에서 특수건강진단 수검근로자들에게 자기기입식 설문조사를 실시하여 그중 779명을 대상으로 하여 분석하였다. 건강믿음모형을 일부 변형하여, 특수건강진단에의 자발적 수검 여부와 필요성 인지를 최종적인 종속변수로 한 새로운 연구모형을 만들어서 이들에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 특수건강진단에 대한 필요성 인지율은 77.2%, 자발적 수검율은 79.2%로 나타났다. 자발적 수검 여부에는 특수건강진단에 대한 필요성 인지, 유익성, 행동계기가 주요 영향요인으로 제시되었으며, 특수건강진단에 대한 필요성 인지에는 직업병에 대한 감수성 및 심각성, 특수건강진단에 대한 지식, 회사의 지지도가 통계적으로 유의한 영향을 미쳤다. 직업병에 대한 감수성 및 심각성에는 성, 연령, 학력, 직업경력, 보건교육경험이, 특수건강진단에 대한 지식에는 연령, 학력, 직업경력, 질병통제위가, 특수건강진단에 대한 유익성에는 연령, 질병통제위, 건강자부심, 보건교육경험이 유의한 영향을 미치는 변수로 나타났다. 이러한 결과로 미루어 볼 때 특수건강진단에 대한 자발적 수검률과 필요성 인지율을 높이기 위해서는, 직업병 판정을 받은 사업장에서는 그 사실을 널리 알려 직업병에 대한 경각심을 높여야 하며, 특수건강진단의 결과를 근로자 본인에게 바로 통보하여야 하고, 회사의 적극성을 높이기 위해 회사간부 대상의 홍보 및 교육 프로그램이 필요할 것으로 생각된다. 보건교육 경험이 특수건강진단에 대한 지식과 유익성, 직업병에 대한 감수성 및 심각성에 영향을 미치는 것으로 보아, 앞으로의 보건교육은 여성, 저연령, 저학력, 저경력자 위주로 이루어져야 하고, 교육 실시 횟수를 늘이고 직업관련 내용을 더 많이 포함하여야 할 것으로 생각된다. 더불어 특수건강진단의 결과로 인해 근로자 본인에게 불이익이 돌아가지 않도록 배려되어야 할 것이다.

• 한국도로학회논문집
• /
• 제10권4호
• /
• pp.139-150
• /
• 2008

본 연구는 도로연장측면에서 본선에 비해 상대적으로 연결로에서 발생하는 사고빈도가 높고, 교통사고가 증가하는 추세인 고속도로 연결로의 교통사고 예측모형의 개발에 초점을 두었다. 연결로 유형별(직결, 준직결, 루프)로 통계적으로 유의한 사고인자를 선정하고, 사고율과의 관계가 비선형 임을 분석하여 변수를 변형(Variables Transformation)하여 All possible 방식으로 예측모형을 개발하고, 통계적 진단 및 검증을 거쳐 유의성을 확인하였으며 이에 기존 개발 모형에 비해 예측력이 더욱 우수한 결과를 보였다. 개발된 사고예측모형은 보다 비용면에서 효율적이고, 안전한 트럼펫형 IC 연결로의 설계와 연결로 교통사고 원인분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한핵의학회지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.11-17
• /
• 1986

핵의학기기중 scintillation gamma camera의 임상적 유용도는 이미 잘 알려져 왔으며 80년대에 들어와서는 Computer의 도입으로 그이용도가 더욱 확대되어 보유댓수가 급격한 증가를 이루게 되었다. 따라서 이에 대한 정도관리가 필요하게 되었다. 정도관리의 목적은 장비기능의 정상여부를 조기에 발견하여 항상 균등한 질의 영상을 재현하여 보다 정확한 진단을 하는데 있다. 따라서 r-camera의 사용자는 기계의 기능과 성능을 항상 정화하게 파악하여 빠르고 적절한 대책을 세워 양질의 영상을 얻도록 해야한다. 또한 스캔의 결과도 판독자 환자대상군, 검사방법에 따라 천의 예민도 및 특이도가 달라지며 정확도 또한 공간점유병소의 위치, 원인, 병소수의 크기에 따라 달라진다고 하였다. 저자는 이점을 감안하여 대상군, 검사방법 병소위치에 의한 변화를 배제하고 판독자의 검출정확도를 알아보고자 IAEA-RCA 협조를 얻어 IAEA-WHO 제공 간모형 (SALP: simulatied anatomic liver phantom)을 사용하여 국내 16개 병원 핵의학과 staff 20명에게 의뢰하여 얻은 결과와 아시아 8개국의 276명의 결과를 함께 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 각개인의 간모형영상의 판독 정확도는 $60%\sim100%$ 사이었고 대부분 90% 내외였다. 2) 아시아 태평양지역의 정확도는 유럽 및 라틴아메리카의 결과와 비슷하였다. 3) 각 나라별의 정확도 결과는 91.1%에서 76.4%를 나타내었다. 4) 스캔너를 사용한 영상의 판독결과와 감마 카메라의 영상판독결과는 차이가 없었다. 5) 정도관리빈도와 정도관리검사방법은 영상판독 정확도의 결과와는 무관 하였다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보시스템학회 2002년도 추계학술대회
• /
• pp.348-364
• /
• 2002

본 연구는 기술개발상의 위험을 진단하면서, 상업화의 위험을 시장분석을 통하여 관찰하고 가격변동으로 인한 민감도를 고려하면서, 신기술 적용상의 장기적인 이익 및 수익의 예측정확도를 극대화하고 시장점유율을 예측할 수 있는 새로운 기법으로서 사례기반추론을 통한 신기술 사업성 평가시스템을 제시하고자 한다. 또한 본 연구가 새롭게 제시하는 기법과 새롭게 재무분석 분야에서 연구되고 있는 성장옵션 모형을 활용한 신기술 가격결정 시스템을 개발하고자 한다. 이 두 가지 시스템을 통하여 신기술의 마케팅적 관점, 재무걱 관점, 시스템적 관점을 모두 파악할 수 있으며 보다 객관적이고 과학적이며 예측 정확도가 높은 신기술의 화폐적 가치를 산출할 수 있게 될 것이다. 신기술의 사업성 평가에 관한 연구는 향후 한국기업의 국가경쟁력을 위해서 꼭 필요한 과업이며 신기술 기반의 중소기업을 효율적으로 지원하기 위해서도 꼭 이루어져야만 하는 중요 과업이 아닐 수 없다. 그러나 이러한 과업의 중요성에 비해서 그 동안 관련 연구는 거의 이루어지지 않았고(황규성, 2001) 다만 은행 등 금융권의 실무자들이 쉽게 적용할 수 있는 단순한 방법들이 제시되는 정도에 불과하였다. 이렇듯 관련 연구가 부족한 이유는 관련 분야가 재무관리, 회계학, 마케팅, 관련 기술분야 등 광범위하게 걸쳐져 있고 실무적인 성격이 강하여 학문적으로 일반화하기가 쉽지 않기 때문이다.

• 대한교통학회지
• /
• 제22권7호
• /
• pp.155-159
• /
• 2004

최근 교통량 예측을 위한 인공 신경망(Artificial neural networks : ANNs) 구조와 학습방법에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 이것은 신경망이 유연한 비선형 모형(non-linear model)으로 강력한 패턴 인식 능력을 가지고 있기 때문이다. 그러나, 신경망은 비선형 모형이기 때문에 많은 매개변수(parameter)를 사용하게 되면서 과적합(overfitting) 문제에 부딪히게 된다. 본 논문에서는 이러한 교통량 예측을 위한 신경망 모형에서 과적합을 해소하기 위한 방안으로 매개변수에 대한 다양한 모형선택기준(model selection criterion)에 대한 적용성에 대해서 알아보았다. 특히, AIC계열을 중심으로 모형선택기준으로 선택된 모형이 과적합 경향을 해소하고 시간적 전이성을 보장할 수 있는지를 분석하는데 본 연구의 목적을 두고 있다. 교통량 자료를 신경망 모형에 적용하여 분석한 결과, 첫째 학습자료(in-sample) 모형선택기준에 의해 선택된 모형이 검증자료(out-of-sample)의 최적의 성능을 보장하지는 못한다는 결과를 얻었다. 즉, 본 연구에서 기존의 연구에서처럼, 학습자료(in-sample)의 최적 모형이 검증자료(out-of-sample)의 성능과 직접적인 관계가 없다는 것을 알 수 있었다. 둘째 모형선택기준의 안정성을 분석한 결과 AIC3, AICC, BIC는 안정적인 모형을 선택하는 기준으로서 의미가 있는 것으로 분석되었다. 하지만, AIC4의 경우는 최상의 모형과 편차가 큰 것으로 분석되었다. 시계열 자료 분석과 예측에 있어서 모형의 불확실성은 학습 자료와 검증 자료의 상관관계에 영향을 줄 수 있음에 비춰볼 때, 앞으로 보다 많은 자료에 대한 분석이 필요하다고 판단되며, 다른 시계열 자료에 대한 분석이 요구된다. 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권11호
• /
• pp.1-11
• /
• 2023

유방암은 전 세계적으로 여성들 대다수에게 가장 두려워하는 질환이다. 오늘날 데이터의 증가와 컴퓨팅 기술의 향상으로 머신러닝(machine learning)의 효율성이 증대되어 암 검출 및 진단 등에 중요한 역할을 하고 있다. 딥러닝(deep learning)은 인공신경망(artificial neural network, ANN)을 기반으로 하는 머신러닝 기술의 한 분야로 최근 여러 분야에서 성능이 급속도로 개선되어 활용 범위가 확대되고 있다. 본 연구에서는 유방암 분류를 위해 전이학습(transfer learning) 기반 DNN(Deep Neural Network)과 SVM(support vector machine)의 구조를 결합한 DNN-SVM Hybrid 모형을 제안한다. 전이학습 기반 제안된 모형은 적은 학습 데이터에도 효과적이고, 학습 속도도 빠르며, 단일모형, 즉 DNN과 SVM이 가지는 장점을 모두 활용 가능토록 결합함으로써 모형 성능이 개선되었다. 제안된 DNN-SVM Hybrid 모형의 성능평가를 위해 UCI 머신러닝 저장소에서 제공하는 WOBC와 WDBC 유방암 자료를 가지고 성능실험 결과, 제안된 모형은 여러 가지 성능 척도 면에서 단일모형인 로지스틱회귀 모형, DNN, SVM 그리고 앙상블 모형인 랜덤 포레스트보다 우수함을 보였다.

• 정보보호학회지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.37-44
• /
• 2004

조직의 정보보호 목표를 효율적이고 효과적으로 달성하기 위해서는 조직의 정보보호 수준을 정확히 평가하고 이를 개선시킬 방향을 제시하는 기준이나 평가모델이 필요하다. 또한 이를 위해 부문별 정보보호 수준을 평가하고 개선할 수 있는 평가 지표나 기준이 필요하고 우리나라에서 적용 가능한 정보보호 시스템들의 평가방법론이 연구되어야한다. 따라서 본 연구에서는 정보보호와 관련된 기술적 요소와 관리적 요소, 물리적 요소를 기본으로 하는 정보보호 지표체계를 구성하고 정보보호수준을 종합적이고 체계적으로 평가하기 위한 정보보호 성숙 5단계 모형을 통해 서로 매핑 될 수 있는 정보보호수준 통합평가시스템을 개발하였다. 이러한 통합평가시스템은 기존연구와의 비교 및 사례적용을 통해 그 실효성을 검증하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제26권1호
• /
• pp.179-185
• /
• 2015

최근 고가의료장비의 도입으로 진단기술이 빠르게 발전하고 있으나 이에 따른 건강보험 재정의 부담이 크게 늘어 이에 대한 적절한 관리와 효율적 운영에 대한 정책이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 의사결정나무분석 모형을 사용하여 CT 의료장비의 검사빈도에 영향을 미치는 요인을 파악하여 효율적 운영에 대한 방안을 제시한다.