• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제19권5호
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• pp.75-82
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• 2015

본 연구는 고강도 철근을 확대머리 이형철근으로 사용하는 경우 정착길이 효과에 관한 실험 연구이다. 현행 기준에서는 확대머리 이형철근의 정착길이를 산정하는 식에서 철근의 설계기준강도를 400 MPa로 한정하고 있다. 고강도 철근에 대한 연구결과가 충분하지 않기 때문에 이러한 규정이 명시된 것이다. 따라서 본 연구에서는 설계기준 항목강도 600 MPa의 철근으로 확대머리 이형철근을 제작하여, 변수별 실험연구를 수행하였다. 실험은 철근의 정착길이, 철근의 개수, 그리고 확대머리의 형상 등의 변수로 계획하였다. 실험체는 정착길이가 긴 L형과 정착길이가 짧은 S형으로 분류하고, 확대머리의 형상은 원판형(A형)과 원뿔형(B형)으로 구분하였다. L형 실험체는 원판형 확대머리를 대상으로 철근 개수가 1~3으로 변하는 3개의 실험체와 S형 실험체는 원판과 원뿔형 확대머리 형상에 대하여 정착길이를 L형의 50%, 45%, 40%, 35%로 변화한 실험체를 계획하였다. L형(LA형) 3개, SA형 4개, SB형 4개 등 총 11개의 실험체를 인발실험을 하였다. 실험결과는 콘크리트구조기준(부록 II)의 정착길이 산정 규정에 따라 평가하였으며, 그 결과 항복강도 600 MPa의 철근을 사용한 확대머리 이형철근은 현행기준의 설계식을 적용하여 설계할 수 있음을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.921-932
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• 2015

본 연구에서는 증강된 보병대대의 과학화 전투훈련 데이터 중 공격작전에 관한 장병들의 생존분석을 실시하였다. 과학화 전투훈련은 KCTC(Korea Combat Training Center)로 불리는 전투훈련장에서 MILES(Multiple Integrated Lazer Engagement System)와 중앙통제장비체계 등 과학화된 훈련장비와 체계 운용하 훈련부대가 적 전술 및 무기체계를 사용하는 전문 대항군과 실시하는 쌍방 자유기동훈련이다. 이는 훈련기간 동안 훈련지역의 모든 데이터가 저장되어 훈련통제 뿐 아니라 분석 및 사후검토를 할 수 있는 첨단화된 군사 훈련으로 통계적 분석이 가능한 데이터를 제공한다. 분석방법은 모수적 분포 가정이 필요하지 않은 Cox의 비례위험모형을 적용하였으며, 보다 풍부하고 용이한 해석을 위해 의사결정나무모형(CART(Classification and Regression Trees), GUIDE(Generalized, Unbiased, Interaction Detection and Estimation), CTREE(Conditional Inference Trees))을 활용하였다. Cox 비례위험모형의 비례성 가정을 확인하여 이를 위배하는 변수에 대해서 층화하여 분석하고, Cox 비례위험모형 결과 복무기간에 관한 해석이 용이하지 않아 단변량으로 local 회귀분석을 통해 추가적인 해석을 시도하였다. CART, GUIDE, CTREE는 모형의 특성별로 나무모형을 형성하며 이를 통하여 다양한 해석이 가능하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.440-446
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• 2016

군사 비밀이나 조직의 기밀 데이터는 그 조직의 매우 중요한 자원이며 외부로부터의 접근이 차단되어야 한다. 그러나 최근 인터넷의 접근성이 높아짐으로써 보안이 중요한 이슈로 부상하고 있다. 이를 위해 네트워크 내부에 대한 공격이나 침입행위를 탐지하는 이상 행위 탐지 방법이 제안되었다. 그러나 대부분의 이상 행위 탐지는 외부로부터의 침입에 대한 측면만 다루고 있으며, 공격이나 침입보다 더 큰 피해를 입히는 내부 데이터의 유출에 대해서는 다루고 있지 않다. 또한 기존의 이상 행위 탐지 방법을 데이터 유출 탐지에 적용할 경우 네트워크 내부의 환경과 여러 가지 변수들이 고려되어 있지 않기 때문에 많은 문제점들이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 유출 탐지를 위한 이상 행위 탐지(Data Exfiltrating Detection for Anomaly Detection : DEDfAD) 방법의 정확도 향상을 위하여 DEDfAD에서 고려되어야 하는 이슈 사항들에 대하여 기술하고, 프로파일 기반의 탐지 방법과 머신러닝 기반의 탐지 방법으로 분류하여 이들의 장단점을 분석한다. 또한 분류된 접근 방법을 중심으로 이슈들과의 비교분석을 통해 향후 연구 방향을 제시한다.

• 한국산림과학회지
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• 제79권2호
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• pp.216-221
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• 1990

계룡산(鷄龍山)과 덕유산(德裕山) 삼림군집(森林群集)의 종(種) 조성(組成)과 입지(立地)와의 관계(關係)를 구명(究明)하기 위하여 TWINSPAN(two-way indicator species analysis)과 DCCA(detrended canonical correspondence analysis)를 시행하였다. 식생(植生) 및 환경자료(環境資料)로 계룡산(鷄龍山) 128개소(個所), 덕유산(德裕山) 57개소(個所)의 data를 사용(使用)하여 분석(分析)한 결과(結果)는 다음과 같다. 계룡산(鷄龍山)과 덕유산(德裕山)의 삼림군집(森林群集)과 토양환경(土壤環境)과의 관계(關係)를 살펴보면 Quercus mongolica군집(群集)은 해발고(海拔高)가 높고, 토양(土壤) 양료(養料)가 많은 곳에 주(主)로 분포(分布)하고 있으며, Carpinus laxiflora군집(群集)과 Fraxinus rhynchophylla군집(群集)은 해발고(海拔高)는 중간(中間)이고 양료(養料)가 많은 곳에 주(主)로 분포(分布)하고 있으며, Pinus densiflora-Quercus mongolica 군집(群集)과 Quercus variabilis 군집(群集)은 해발고(海拔高), 양료(養料) 모두 중간(中間) 부분(部分)인 곳에 주(主)로 분포(分布)하고 있으며, Styrax japonica 군집(群集)은 해발고(海拔高)는 낮고 양료(養料)가 중간부분(中間部分)인 곳에 주(主)로 분포(分布)하고 있으며, Pinus densiflora 군집(群集)은 해발고(海拔高)는 낮고 양료(養料)가 적은 부분(部分)에 주(主)로 분포(分布)하고 있다. 군집(群集) 분포(分布)에 영향을 미치는 제일(第一)의 환경(環境) 요인(要因)은 해발고(海拔高)(온도(溫度))이다.

• 한국항만경제학회지
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• 제34권4호
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• pp.53-68
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• 2018

본 연구에서는 2015년 경제총조사 자료를 이용하여 국내 중소 해운물류기업들의 업종별 경영성과지표를 산정함과 동시에 경영성과 결정요인 분석을 수행하였다. 실증분석 결과, 국내 해운물류기업 규모에 관계없이 평균 매출액, 평균 영업이익, 종사자 당 매출액, 종사자 당 영업이익, 매출액 영업이익률, 매출액 대비 재료비 비중, 평균 부가가치액 등의 경영성과지표는 기업 규모가 클수록 그 값이 크게 분석된 반면, 매출액 대비 인건비 비중과 부가가치율 지표는 기업 규모가 작을수록 그 값이 크게 분석되었다. 즉 위에서 산정된 국내 해운물류기업들의 경영성과지표들은 업종 및 규모별로 큰 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 그리고 국내 중소 해운물류기업들의 지역 및 기업특성변수들 중 매출액 영업이익률과 매출액 대비 부가가치율 등 경영성과에 미치는 결정요인들은 실업률(-), 종업원 수(-), 매출액(+), 인건비 비중(+), 종업원당 인건비(-) 등으로 분석되었고, 탄력성을 기준으로 한 개별 설명변수들의 영향력은 변수들마다 차이를 보이고 있다. 본 연구결과에서 도출된 국내 중소 해운물류기업의 경영성과지표들에 대한 개별 설명변수들의 탄력성 추정치들은 향후 기업별 경영성과지표 개선방안을 수립하는 데 정량적 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제18권2호
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• pp.67-98
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• 2017

본 연구의 목적은 학교폭력 잠재집단이 각 유형별 피해경험과 가해경험에 따라 어떻게 나눠지는지 살펴보고, 이러한 잠재집단 분류에 개인과 학교 요인들이 미치는 영향을 검증하는 것이다. 이를 위해 서울교육종단연구(SELS2010)의 초등학교 4학년 패널의 5차 자료 중 학교폭력을 한번 이상 경험한 학생 2,195명의 학교폭력 피해 및 가해경험에 대해 다층 잠재프로파일 모형(multilevel latent profile model)을 적용하여 분석하였다. 분석 결과, 학교폭력 가해 및 피해경험을 종류별, 수준별로 모두 고려하였을 때 가해피해 고수준집단(1.7%), 가해위주집단(2.1%), 피해위주집단(3.7%), 언어적 폭력경험집단(92.5%)의 4가지의 집단으로 분류되었다. 영향요인 검증 결과, 학생수준에서 성별, 탄력성, 자기통제력, 친구관계, 부모자녀관계가 유의하게 나타났고, 학교수준에서 교사학생관계, 학교폭력 예방교육, 학교 내 성비가 유의하게 나타났다. 본 연구는 학교폭력 가해와 피해 경험을 모두 포함하여 빈도별, 유형별로 집단을 한 번에 분류하여 이론적 논의를 확장하였고, 다층자료임을 반영하여 개인수준과 학교수준의 영향요인을 동시에 검증했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.121-132
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• 2018

기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.349-357
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• 2019

본 연구는 초음파상 지방간을 세 등급으로 구분하여 적용하는 것이 어떠한 임상적 의의가 있는지 알아보고자 하였다. 2018년 6월부터 2019년 4월까지 부산 P 검진센터에서 복부초음파 검사를 받은 3607명 중 지방간으로 진단된 1047명(남 818명, 여 229명)을 대상으로 하였다. 초음파상 간 실질의 에코정도, 음향감쇄정도, 간 내 혈관 및 횡격막이 보이는 정도에 따라 Grade I 군(경증 지방간), Grade II 군(중등도 지방간), Grade III 군(중증 지방간)의 세 등급으로 분류하고, 각 군별 비만지표(체질량지수, 허리둘레), 혈액학적 분석 및 대사증후군과의 연관성을 남녀로 구분하여 분석하였다. 결과로 지방간 등급이 올라갈수록 남자는 여자에 비해 중증 지방간의 비율이 높게 나타났다. 성별에서는 남자가 지방간 등급이 올라 갈수록 각 군별 평균연령이 높게 나타났다. 체질량지수, 허리둘레는 남녀 모두에서 유의하게 지방간 등급이 올라갈수록 증가하는 차이를 나타내었다(p=.000). 혈액학적 분석에서는 남자는 AST, ALT, ${\gamma}-GTP$, TG, 공복혈당, 당화혈색소에서 유의한 차이를 나타내었다(p<.05). 여자는 ALT, ${\gamma}-GTP$, TG에서 지방간의 등급이 올라갈수록 유의한 차이가 나타났다(p<.05). 대사증후군의 유병률은 남녀 모두 지방간의 등급이 올라갈수록 유의하게 증가하였다(p=.000). 연구결과를 기초로 초음파상 지방간을 등급에 따라 세분하여 적용함에 있어 혈액학적 변수, 대사증후군 등을 고려하여 지방간 등급을 나눈다면 지방간의 치료 및 경과관찰에 도움이 될 것으로 사료된다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제62권4호
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• pp.442-449
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• 2019

Objective : Bone mineral density (BMD) is an important consideration during fusion surgery. Although dual X-ray absorptiometry is considered as the gold standard for assessing BMD, quantitative computed tomography (QCT) provides more accurate data in spine osteoporosis. However, QCT has the disadvantage of additional radiation hazard and cost. The present study was to demonstrate the utility of artificial intelligence and machine learning algorithm for assessing osteoporosis using Hounsfield units (HU) of preoperative lumbar CT coupling with data of QCT. Methods : We reviewed 70 patients undergoing both QCT and conventional lumbar CT for spine surgery. The T-scores of 198 lumbar vertebra was assessed in QCT and the HU of vertebral body at the same level were measured in conventional CT by the picture archiving and communication system (PACS) system. A multiple regression algorithm was applied to predict the T-score using three independent variables (age, sex, and HU of vertebral body on conventional CT) coupling with T-score of QCT. Next, a logistic regression algorithm was applied to predict osteoporotic or non-osteoporotic vertebra. The Tensor flow and Python were used as the machine learning tools. The Tensor flow user interface developed in our institute was used for easy code generation. Results : The predictive model with multiple regression algorithm estimated similar T-scores with data of QCT. HU demonstrates the similar results as QCT without the discordance in only one non-osteoporotic vertebra that indicated osteoporosis. From the training set, the predictive model classified the lumbar vertebra into two groups (osteoporotic vs. non-osteoporotic spine) with 88.0% accuracy. In a test set of 40 vertebrae, classification accuracy was 92.5% when the learning rate was 0.0001 (precision, 0.939; recall, 0.969; F1 score, 0.954; area under the curve, 0.900). Conclusion : This study is a simple machine learning model applicable in the spine research field. The machine learning model can predict the T-score and osteoporotic vertebrae solely by measuring the HU of conventional CT, and this would help spine surgeons not to under-estimate the osteoporotic spine preoperatively. If applied to a bigger data set, we believe the predictive accuracy of our model will further increase. We propose that machine learning is an important modality of the medical research field.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.475-486
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• 2021

본 연구는 서울시 공공자전거 이용환경 만족도에 영향을 미치는 물리적 특성을 파악함으로써 서울시 공공자전거 서비스 개선을 위한 정책방향을 제안하는데 목적이 있다. 이를 위해 서울시 공공자전거를 이용한 경험이 있는 이용자를 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 최종적으로 567명의 설문조사 자료를 분석에 활용하였다. 분석방법은 IPA분석과 순서형 로지스틱 분석을 활용하였으며, 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 서울시 공공자전거 IPA 분석 결과 모든 항목에서 중요도에 비해 만족도가 낮게 나타났다. 특히 자전거 도로설치, 자전거 도로의 연결성 개선, 자전거 도로관리상태 개선, 차도와 자전거 도로 구분, 야간주행 시 안전성 개선, 안전시설물 설치의 경우 중요도는 높은 반면 만족도는 낮은 것으로 나타나 가장 시급하게 개선이 필요한 것으로 나타났다. 둘째, 서울시 공공자전거 이용환경 만족도에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과 인지된 근린환경특성 변수를 추가함에 따라 모형의 설명력이 0.062에서 0.437로 크게 증가한 것으로 나타나 인지된 근린환경특성이 서울시 공공자전거 이용환경 만족도를 결정하는 중요한 변수임을 확인하였다. 또한 인지된 근린환경특성 중에서는 접근성, 편의성, 관리성, 경제성 변수가 서울시 공공자전거 이용환경 만족도와 통계적으로 유의미한 상관관계를 갖는 것으로 나타났으며, 경제성, 편의성, 관리성, 접근성 순으로 영향력이 높은 것으로 나타났다.