본 연구에서는 다항식 회귀분석(Polynomial regression analysis) 방법을 이용하여 비선형 특성을 갖는 전자저울의 질량 추정 모델 개발이 이루어 졌다. 전자저울에 사용되는 로드셀의 출력 단자 전압을 기준 질량 추를 사용하여 직접 측정하였고 이 데이터를 이용하여 MS Office 엑셀의 행렬식 계산과 데이터 추세선 분석 기능을 이용하여 다항식 회귀모델을 구하였다. 5kg까지 측정 가능한 로드셀 전자저울을 사용하여 100g단위로 질량을 측정하였고 다항식 회귀분석(Multiple regression analysis) 모델을 구하였으며, 단순(1차), 2차, 3차 다항식 회귀분석에 대한 오차를 구하였다. 각 모델에 대한 회귀 방정식의 적합도 분석을 위해 결정계수(Coefficient of determination)를 제시하여 추정 질량과 측정 데이터와의 상관관계를 나타내었다. 본 연구에서 제안하는 3차 다항식 모델을 이용하여 추정 값의 표준편차가 10g, 결정계수 1.0으로 상당히 정확한 모델을 얻었다. 본 연구에 사용된 선형 회귀 분석 이론을 바탕으로 최근 인공지능 분야에서 많이 사용되고 있는 로지스틱 회귀 분석(Logistic regression analysis)을 활용하여 기상예측, 신약개발, 경제지표 분석 등의 분야에 대한 다양한 연구를 수행할 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구에서는 임의지속기간의 확률강우량 산정을 위해 실무에서 주로 사용되고 있는 전대수 다항식형 확률강우강도식의 최적차수 결정을 위하여 경상북도 내 9개 지점을 대상으로 확률강우량을 산정하고 전대수 다항식형 강우강도식의 회귀계수를 추정하였다. 추정된 지점별 다항식을 대상으로 단계선택법을 이용하여 각 지점별 다항식의 최적변수를 선정하고 선정된 변수들의 통계적 유의성을 검토하기 위하여 분산분석을 통한 유의성 검정을 실시하였으며, 이들 결과를 이용하여 각 지점별 통계적으로 적절하게 산정된 강우강도식을 제시하였다. 경북 9개 지점의 전대수 다항식형 강우강도식의 변수선정 결과는 6개 지점에서 1~3차식이 최적식으로 나타났고 1개 지점이 불완전 3차식이 최적식으로 나타났다. 그 중 1차는 Sherman 식, 2차는 General 식의 형태와 유사하므로 독립변수의 수를 증가시켜 적합도를 높이고 사용 편의를 위해 통일된 형태의 강우강도식으로 제시한다면 전대수 다항식형 강우강도식은 3차 회귀식까지만 고려하여도 통계학적으로 문제가 없는 것으로 판단된다.
토브라마이신은 그람음성균 감염에 사용하는 아미노글리코사이드계 항생제로 이독성 및 신독성 등의 부작용과 큰 개인차로 혈중농도 모니터를 통한 투여계획이 필요한 약물이다. 본 연구에서는 16명의 위암환자에서 비선형 최소자승 회귀분석과 베이시안 분석에 의한 토브라마이신의 약물동태에 분석오차의 영향에 대하여 연구하였다. 약물투여는 토브라마이신 1-2 mg/kg을 30분에 걸쳐 8시간 간격으로 등속 주입하였으며, 혈액 채취는 정상상태에 도달되었다고 판단되는 첫 약물투여 72시간 후에, 약물 주입 5분전과 주입이 끝난 뒤 30분과 2시간에서 세차례 채취하였다. 혈청중 약물농도는 형광편광면역법으로 측정 하였다. 분석오차를 위해 0, 1, 2, 4, 8 및 12 ${\mu}g/mL$에 해당하는 토브라마이신 혈중농도(C)을 네차례 측정하여 각 혈중농도의 표준편차 (SD)을 구하였다. 토브라마이신 분석오차를 구하기 위한 다항식이 SD = 0.0224+0.0540C+0.00173C2, $R^2$ = 0.935이었다. 이 식에서 구한 SD 값으로 분석시 가중치를 주었을 때, 비선형 최소자승 회귀분석에 의한 토브라마이신의 약물동태학적 파라메타 ($V_d$, $K_{el}$, $K_{slpoe}$, $t_{1/2}$)에 유의성있는 영향을 주었으나, 베이시안 분석에 의한 토브라마이신의 약물동태학적 파라메타에는 영향이 없었다. 이 다항식으로 부터 구한 분석오차를 토브라마이신의 비선형 최소자승 회귀분석을 이용한 약물동태 연구 및 파라메타 분석에 적용하여 좀 더 정확한 투여용량을 결정할 수 있으며, 더 나아가 토브라마이신 약물동태 시뮬레이션 연구에 응용할 수 있다.
아미카신은 그람음성균 감염에 사용하는 아미노글리코사이드계 항생제로 이독성 및 신독성 등의 부작용과 큰 개인차로 혈중농도 모니터를 통한 투여계획이 필요한 약물이다. 본 연구에서는 16명의 위암환자에서 비선형최소자승 회귀분석과 베이시안 분석에 의한 아미카신의 약물동태에 분석오차의 영향을 연구하였다. 약물투여는 아미카신 7.5 mg/kg을 30분에 걸쳐 12시간 간격으로 등속 주입하였으며, 혈액 채취는 정상상태에 도달되었다고 판단되는 첫 약물투여 72시간 후에, 약물 주입 5분전과 주입이 끝난 뒤 30분과 2시간에서 세차례 채취하였다. 혈청중 약물농도는 형광편광면역법으로 측정하였다. 분석오차를 위해 0, 5, 15, 30, 60 및 $80\;{\mu}g/ml$에 해당하는 아미카신 혈중농도(C)을 네차례 측정하여 각 혈중농도의 표준편차 (SD)을 구하였다 아미카신 분석오차를 위한 다항식이 $SD=0.3017+(0.00538C)+(0.00112C^2)$, $R^2=0.974$이었다 이 식에서 구한 SD 값으로 분석시 가중치를 주었을 때, 비선형최소자승 회귀분석에 의한 아미카신의 약물동태학적 파라메타($V_d$, $K_{el}$, $K_{slpoe}$, $t_{1/2}$)에 유의성있는 영향을 주었으나, 베이시안 분석에 의한 아미카신의 약물동태학적 파라메타에는 영향이 없었다. 이 다항식에 의한 분석오차를 비선형최소자승 회귀분석에 의한 아미카신 약물동태학적 파라메타 분석시 적절히 사용하면 안전하고 효율적인 투여계획을 할 수 있다.
최근 청소년들의 인터넷 및 스마트폰 과도한 사용이 사회적 이슈가 되어왔다. 작업에 대한 몰입 수준은 좋은 결과물을 만들 수 있는 긍정적 효과와 과 몰입 같은 부정적 효과를 모두 가지고 있다. 본 연구는 심혈관 반응 기반의 몰입 상태를 판단하는 알고리즘을 개발하고자 하였다. 피험자들은 무 자극 상태, 그리고 몰입을 유발하기 위한 패턴 맞추기 게임을 수행하였고, 몰입 수준을 제공하기 위해 협력과 경쟁 태스크로 나누어 실험 디자인 하였다. 각 태스크에 따라 심박과 진폭의 상관성을 분석하고 다항식 회귀 분석을 통해 회귀식 및 정확도를 확인하였다. 결과는 게임 태스크일 때, 심박과 진폭은 양의 상관성을 보였으며 무자극일 때 음의 상관성을 보였다. 개발된 다차항 회귀식으로 게임 태스크와 무 자극을 구분하는 정확도는 평균 89%의 정확도를 보였다. 태스크간의 차이는 76.5% 정확도를 확인하였다. 본 연구는 실시간으로 몰입 수준을 정량적으로 평가하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Halon대체 소화제로 쓰이는 불활성 기체 중 Ar, $N_2$, $CO_2$의 단일 성분일 때의 물성(포화압력, 밀도, 점도)에 관한 실험식을 구하였다. 문헌에서 얻은 실험 값을 이용하여 다항식 등의 회귀분석에 의해서 실험식을 얻었다. 포화압력은 온도에 대하여 각각 2차와 3차의 실험식으로 표시하였다. 밀도는 Ar, $N_2$는 온도에 대한 1차 함수로 표시하였고, $CO_2$는 온도에 대하여 각각 2차와 3차의 실험식으로 표시하였다. 점도는 온도에 대한 지수함수로 표시하였다. 이들 실험식을 이용하여 단일 성분일 때의 상태를 알 수 있다.
반응 표면법(RSM)과 Box-Behnken 설계(BBD) 통계 방법을 사용하여 폐감귤박으로 만든 활성탄(WCAC)에 의한 염료 Eosin Y의 흡착을 검토하였다. 실험은 Eosin Y의 농도(Conc. : 30~50 mg/L), 용액 온도(Temp. : 293~313 K) 및 흡착제 투여량(Dose : 0.05~0.150 g/L)의 3가지 입력 변수를 가진 BBD에 따라 수행하였다. 염료 Eosin Y 제거에 대해 얻어진 2차 다항식 모델의 회귀분석 결정계수($R^2$) 값이 0.9851이고 적합성 결여(Lack of fit)의 p 값은 0.342로 실험 데이터는 2차 다항식 모델에 잘 부합하였다. 염료 농도 50 mg/L, 온도 333 K 및 흡착제 투여량 0.1056 g에서 최적 염료 흡착량 59.3 mg/g이 얻어졌다. WCAC에 의한 Eosin Y의 흡착공정은 유사 2차 속도식에 의해 잘 기술되었으며, 등온 실험결과는 Langmuir 모델식을 따랐다.
TTS(Text-To-Speech) 시스템 합성음성의 자연감을 개선하기 위해 하나의 언어에 대해 존재하는 운율 법칙을 정확히 구현해야 한다. 존재하는 운율 법칙을 추출하기 위해서는 방대한 분량의 언어 자료 구축이 필요하다. 그러나 이 방법은 존재하는 운율 현상이 포함된 언어자료에 대해 완벽한 운율을 파악할 수 없으므로 합성음성의 질을 좋게 할 수 없다. 본 논문은 한국어 음성의 운율을 학습하기 위해 2개의 인공 신경망을 제안한다. 하나의 신경망으로 문장의 각 음소에 대한 피치 변화를 학습시키는 것이며, 다른 하나는 에너지 변화를 학습하도록 하였다. 신경망은 BP 신경망을 이용하며 11개의 음소를 나타내기 위해 11개의 입력과, 중간 음소의 피치와 에너지 변화곡선을 근사하는 다항식 계수를 출력하도록 하였다. 신경망시스템의 학습과 평가에 앞서, 음성학적 균형잡힌 고립단어를 기반으로 의미있는 문장을 구성하였다. 문장을 남자 화자로 하여금 읽게 하고 녹음하여 음성 DB를 구축하였다. 음성 DB에 대해 각 음소의 운율 정보를 수집하여 신경망에 맞는 목표 패턴과 훈련 패턴을 작성하였다. 이 목표 패턴은 회귀분석을 통한 추세선을 이용해 피치와 에너지에 대한 2차 다항식계수로 구성하였다. 본 논문은 목표패턴에 맞는 신경망을 학습시켜 좋은 결과를 얻었다.
소화제인 Freon-23과 몬트리올 의정서에 의해서 규제받는 CFC의 대체 물질인 HFC-227ea의 물성(포화압력, 밀도, 점도, 엔탈피, 표면장력)에 관한 실험식을 구하였다. 문헌에서 얻은 실험값을 이용하여 다항식등의 회귀분석에 의해서 실험식을 얻었다. 포화압력은 온도에 대하여 각각 3차와 2차의 실험식으로 표시하였다. 압축인자와 포화압력을 이용하여 온도에 대한 밀도에 관한 실험식을 제시하였다. 점도는 온도에 대한 지수함수로 표시하였고, 엔탈피는 열용량과 마찬가지로 온도에 대한 2차 함수로 정의하여 나타내었다. 표면장력에 대해서는 간단한 1차 온도에 대한 선형적인 관계가 있었다.
ORIGEN-S 전산코드로 계산된 가압경수로(PWR)사용후핵연료 내에 존재하는 방사성핵종비 $^{134}$ Cs/$^{137}$Cs 및 $^{154}$ Eu/$^{137}$Cs 를 감마선 분광실험으로 측정한 값과 비교하여 핵연료의 연소도를 결정하였다. 고리 1호기 및 2호기 사용후핵연료봉에 대한 감마선 분광실험을 한국원자력연구소 조사재시험시설(IMEF)과 조사후시험시설(PIEF)의 시험기기 및 장치를 이용하여 수행하고 이 결과로부터 $^{134}$ Cs/$^{137}$Cs 와 $^{154}$ Eu/$^{137}$Cs 의 핵종비를 측정하였다. 이와 별도로 사용후핵연료의 연소도, 냉각시간, 초기농축도등에 따른 $^{134}$ Cs/$^{137}$Cs 와 $^{154}$ Eu/$^{137}$Cs의 핵종비를 ORIGEN-S 코드로 계산을 하였으며, 이 핵종비와 연소도 사이의 관계를 회귀분석하여 2차 다항식 함수로 유도하였다 이관계식과 감마선 분광실험으로 측정한 $^{134}$ Cs/$^{137}$Cs와 $^{154}$ Eu/$^{137}$Cs 의 핵종비를 이용하여 각각의 연소도를 결정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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