• 전기학회논문지
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• 제66권12호
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• pp.1772-1781
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• 2017

In this study, the design methodology for alleviating the overfitting problem of Polynomial Neural Networks(PNN) is realized with the aid of two kinds techniques such as L2 regularization and Sum of Squared Coefficients (SSC). The PNN is widely used as a kind of mathematical modeling methods such as the identification of linear system by input/output data and the regression analysis modeling method for prediction problem. PNN is an algorithm that obtains preferred network structure by generating consecutive layers as well as nodes by using a multivariate polynomial subexpression. It has much fewer nodes and more flexible adaptability than existing neural network algorithms. However, such algorithms lead to overfitting problems due to noise sensitivity as well as excessive trainning while generation of successive network layers. To alleviate such overfitting problem and also effectively design its ensuing deep network structure, two techniques are introduced. That is we use the two techniques of both SSC(Sum of Squared Coefficients) and $L_2$ regularization for consecutive generation of each layer's nodes as well as each layer in order to construct the deep PNN structure. The technique of $L_2$ regularization is used for the minimum coefficient estimation by adding penalty term to cost function. $L_2$ regularization is a kind of representative methods of reducing the influence of noise by flattening the solution space and also lessening coefficient size. The technique for the SSC is implemented for the minimization of Sum of Squared Coefficients of polynomial instead of using the square of errors. In the sequel, the overfitting problem of the deep PNN structure is stabilized by the proposed method. This study leads to the possibility of deep network structure design as well as big data processing and also the superiority of the network performance through experiments is shown.

• 대한화학회지
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• 제65권4호
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• pp.254-259
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• 2021

The purpose of this work is the development of a method for an effective, less expensive, rapid, and simultaneous determination of three phenolic compounds (caffeic acid, gallic acid, and quercetin) widely present in food resources and known for their antioxidant powers. The method relies on partial least squares (PLS) calibration of UV-visible spectroscopic data. This model was applied to simultaneously determine, the concentrations of caffeic acid (CA), gallic acid (GA), and quercetin (Q) in six herb infusion extracts: basil, chive, laurel, mint, parsley, and thyme. A wavelength range (250-400) nm, and an experimental calibration matrix with 21 samples of ternary mixtures composed of CA (6.0-21.0 mg/L), GA (10.0-35.2 mg/L), and Q (6.4-17.5 mg/L) were chosen. Spectroscopic data were mean-centered before calibration. Two latent variables were determined using the contiguous block cross-validation procedure after calculating the root mean square error cross-validation RMSECV. Other statistic parameters: RMSEP, R², and Recovery (%) were used to determine the predictive ability of the model. The results obtained demonstrated that UV-visible spectrometry and PLS regression were successfully applied to simultaneously quantify the three phenolic compounds in synthetic ternary mixtures. Moreover, the concentrations of CA, GA and Q in herb infusion extracts were easily predicted and found to be 3.918-18.055, 9.014-23.825, and 9.040-13.350 mg/g of dry sample, respectively.

• 한국정밀공학회지
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• 제24권10호
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• pp.64-74
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• 2007

Because of the size and environment in the shipbuilding process, the portable type robot is required for the automatic seam tracking. For this reason, the structure of laser sensor should be considered in the initial design step and the coordinate transformation between welding robot and laser sensor, which is joint finder, must be identified exactly and the real time tracking algorithm based on these consideration could be developed. In this research, laser displacement sensor in which its structure is laser beam's vertical projection, is developed to recognize the location of weld joint. In practical applications, however, images of weld joints are often degraded because of the surface specularity or spatter. To overcome the problem, the constrained joint finding algorithm is proposed. In the approach of coordinate conversion rule for the visual feedback control among welding torch, robot body and laser sensor is applied by the same reference point method. In the real time seam tracking algorithms we propose constrained sampling method which uses look ahead distance. The RLS(Recursive Least Square) filter is applied to obtain the smooth tracking path from the sensitive edge data. From the experimental results, we could see the possibility that the developed laser sensor with proposed processing algorithm and real time seam tracking method can be used as a welding under the shipbuilding condition.

• 한국응급구조학회지
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• 제22권2호
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• pp.79-91
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• 2018

Purpose: To assess the satisfaction of continuing education and need assessment according to job characteristics in emergency medical technicians (EMTs). Methods: A self-reported questionnaire was completed by 222 EMTs from May 28 to July 6, 2018. It consisted of questions on the method and need of continuing education, and satisfaction regarding education time, assessed using a 5-point Likert scale. Descriptive statistics, a chi-square test, and ANOVA were used to analyze the data. Results: The responses to questions on the method of continuing education (${\rho}=.000$), satisfaction of regarding the duration of continuing education (${\rho}=.029$), method (${\rho}$< .001), and topic (${\rho}=.000$) varied according to the differences in job characteristics of EMTs. Assessment and management of patients with multiple trauma ($4.17{\pm}.735$) emerged as the most important while license examination protocol for EMTs ($3.33{\pm}.968$) was rated the least important among topics for continuing education. Separation of continuing education (${\rho}$< .001), education method (${\rho}$< .001), education topic (${\rho}$< .001), and necessity of quality management of continuing education (${\rho}$< .001) differed according to the job characteristics of EMTs. Conclusion: It is important to provide a suitable program catering to the diverse requirements of EMTs. The education programs must be tailored to the needs of level 1 and level 2 EMTs separately. To improve the quality of education, it is necessary to evaluate the continuing effects.

• 한국전자파학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.397-403
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• 2015

본 논문은 임펄스 초광대역 레이다를 이용한 ISAR 영상의 기하보정 방법에 대해 서술하였다. 임펄스 초광대역 레이다는 시간영역에서 신호처리를 하므로 다중 경로, 간섭 문제 등이 일어나지 않는 장점이 있다. 안테나와 대상체 사이의 송수신 신호를 평면파라고 가정하면, ISAR 기하 모델에서 회전축의 중심을 점표적을 이용하여 계산한다. 수신 데이터에서 합성을 수행하기 전, 점표적은 최대 점의 위치를 최소 자승법으로 근사하여 회전축의 중심을 알아낼 수 있다. 이 방법은 대조비가 더 뛰어난 영상을 얻을 수 있었고, 엔트로피도 가장 큰 값을 가질 수 있었다. 이러한 방법은 장비를 최초 작동하거나 주기적으로 사용되어서 회전축의 중심을 보상하여 영상 합성을 할 것이다. 의료나 보안 감시와 같은 고정된 기하를 가지는 영상화 장비에서 유용하게 사용될 것이다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제53권2호
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• pp.236-242
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• 2015

고분자전해질 연료전지 스택의 성능 및 주요 운전 변수를 예측하기 위해 부분최소자승법과 인공신경망의 두 가지 데이터 기반 모델링 기법을 제시한다. 30 kW급 고분자전해질 연료전지 스택 실험으로부터 확보한 데이터를 사용하여 부분최소자승 및 인공신경망 모델들을 구성한 후 각 모델의 예측 성능 및 계산 시간을 비교하였다. 모델의 복잡성을 줄이기 위해 부분최소자승법에 기초한 VIP(Variable Importance on PLS Projections) 선정기준을 모델링 절차에 포함하여, 초기 입력변수의 집합으로부터 모델링에 필요한 입력변수들을 선정하였다. 모델링 결과, 인공신경망이 스택의 평균 셀전압과 캐소드(cathode) 출구 온도를 예측하는데 있어서, 부분최소자승법 보다 우수한 성능을 보였다. 그러나 부분최소자승법 또한 입력변수와 출력변수 간에 선형적 상관관계만을 모델링 할 수 있음에도 불구하고 비교적 만족할 만한 예측 성능을 나타냈다. 모델의 정확도와 계산속도의 요구조건에 따라 두 모델링 기법은 고분자전해질 연료전지의 설계 및 운전 분야의 성능 예측, 온라인 및 오프라인 최적화, 제어 및 이상 진단을 위해 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국가스학회지
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• 제24권6호
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• pp.34-46
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• 2020

미래의 안정적인 천연가스 수급을 위해서는 사전에 정확한 수요행태를 파악하고 이를 바탕으로 공급 물량을 확보하는 것이 필요하다. 본 논문은 향후 국내 천연가스 수요 증가의 핵심인 산업용 도시가스의 수요함수 추정 방법론을 제안하여 보다 정확하게 국내 천연가스 수요 특성을 파악하고 안정적인 공급계획 수립에 도움이 되고자 하였다. 국내 304개 산업체의 횡단면 자료를 활용하여 산업용 도시가스 수요함수를 추정하였고, 도시가스 가격, 산업체 매출 이외에 자본투자, 제조원가 등 산업체의 운영 특수성이 수요에 미치는 영향을 도출하였다. 최종적으로 특이치에 강건하고, 오차항의 동분산 및 정규성을 가정하지 않는 최소절대편차추정법을 선택하여 결과 값을 도출하였다. 추가로 산업용 도시가스의 가격탄력성 값을 활용하여 산업용 도시가스의 경제적 가치를 추정하였다. 분석 결과, 산업체에 도시가스를 확대 공급하는 것이 국가 차원에서 이득이 되는 것으로 나타났으며, 따라서 정부는 산업용 도시가스 지원 정책을 통해 보급 확대를 추진할 필요가 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제35권11호
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• pp.51-62
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• 2019

본 연구에서는 초분광 근적외선 영상을 이용하여 광역지역의 흙의 함수비 변화를 간편한 방법으로 예측하기 위해 수행되었다. 근적외선(VNIR) 영역대에서 변화되는 함수비 별로 모래, 화강풍화토(우면산, 구룡산, 대모산, 황령산), 카오리나이트를 초분광 카메라로 촬영하여 반사율을 추출하였고, 흙의 함수비와 가장 연관성 높은 매개변수를 찾기 위하여 선정된 매개변수와 함수비를 변수로하여 Partial Least Square Regression(PLSR) 분석을 이용하여 함수비 예측모델을 구축하였다. 함수비 예측모델을 구축한 결과, 흙의 종류에 관계없이 Area of reflectance(Near-infrared, NIR)의 매개변수가 흙의 함수비와 가장 연관성 높은 매개변수임을 확인하였고, 모든 흙에서 예측모델의 정확도(R²)는 0.9 이상임을 확인하였다. 또한 흙의 실제 함수비와 비교 검증해본 결과, 평균절대백분율(mean absolute percentage error, MAPE)이 15%이내로 확인되었다. 따라서 대상 흙들에서 50% 이내에서 변화되는 함수비 예측 가능성을 확인하였다. 본 연구를 통해 초분광 근적외선 영상을 이용하여 모래, 화강풍화토, 카오리나이트의 함수비 예측 가능성을 확인하였고, 모델의 정확도 개선 및 더 높은 범위의 함수비 예측을 위해서는 흙의 분류모델 개발이 추가적으로 필요하다고 판단된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제28권2호
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• pp.129-153
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• 2012

물류 아웃소싱의 증가에 따른 화주기업과 물류기업과의 거래에서 파트너쉽 구축이 장기 거래에 영향을 미친다는 많은 연구와 노력들이 진행 되어 왔으며, 이러한 거래에서 상호 관계를 정확하게 이해하고 예상되어지는 어려움을 미리 예측하여 대비하기 위해 물류계약서를 사용하게 된다. 본 연구에서는 물류기업의 관점에서 물류계약서 조항과 공정성 조항의 구체성이 화주기업과의 파트너쉽 구축과 물류기업의 성과에 미치는 영향을 PLS (Partial Least Square) 모델링 기법을 이용하여 가설을 검증하였다. 연구 모형에서 계약 조항을 선행 연구 문헌으로부터 조작적 정의를 통하여 비용발생, 위험관리 2개 요인으로 구분하였고, 공정성 요인을 측정하기 마케팅, 심리학, 사회과학 분야에서 사용되어지고 있는 분배공정성, 절차공정성 2개 조항을 구분하였다. 실증 분석 결과 첫째, 비용발생 조항에 대한 계약서 구체화는 화주기업과의 파트너쉽(신뢰, 의사소통) 구축에 긍정적인 영향을 미친다는 것으로 나타났다. 둘째, 위험관리 조항에 대한 계약서 구체화는 화주기업과의 신뢰구축에는 영향을 주었으나 의사소통에는 크게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 분배공정성 조항에 대한 계약서 구체화는 화주기업과의 의사소통에는 긍정적인 영향을 미쳤으나, 신뢰에는 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 넷째, 절차공정성에 대한 계약서 구체화는 화주기업과의 파트너쉽 구축에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 마지막으로 화주기업과의 파트너쉽은 물류기업의 물류성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 물류기업과 화주기업 간의 관계 구축의 위한 실무적 방향성을 제시하는데 기여를 할 것이다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권sup3호
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• pp.113-117
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• 2016

Quantile regression is an efficient method for predicting and estimating the relationship between explanatory variables and percentile points of the response distribution, particularly for extreme percentiles of the distribution. To study the relationship between urbanization and cancer morbidity, we here applied quantile regression. This cross-sectional study was conducted for 9 cancers in 345 cities in 2007 in Iran. Data were obtained from the Ministry of Health and Medical Education and the relationship between urbanization and cancer morbidity was investigated using quantile regression and least square regression. Fitting models were compared using AIC criteria. R (3.0.1) software and the Quantreg package were used for statistical analysis. With the quantile regression model all percentiles for breast, colorectal, prostate, lung and pancreas cancers demonstrated increasing incidence rate with urbanization. The maximum increase for breast cancer was in the 90th percentile (${\beta}$=0.13, p-value<0.001), for colorectal cancer was in the 75th percentile (${\beta}$=0.048, p-value<0.001), for prostate cancer the 95th percentile (${\beta}$=0.55, p-value<0.001), for lung cancer was in 95th percentile (${\beta}$=0.52, p-value=0.006), for pancreas cancer was in 10th percentile (${\beta}$=0.011, p-value<0.001). For gastric, esophageal and skin cancers, with increasing urbanization, the incidence rate was decreased. The maximum decrease for gastric cancer was in the 90th percentile(${\beta}$=0.003, p-value<0.001), for esophageal cancer the 95th (${\beta}$=0.04, p-value=0.4) and for skin cancer also the 95th (${\beta}$=0.145, p-value=0.071). The AIC showed that for upper percentiles, the fitting of quantile regression was better than least square regression. According to the results of this study, the significant impact of urbanization on cancer morbidity requirs more effort and planning by policymakers and administrators in order to reduce risk factors such as pollution in urban areas and ensure proper nutrition recommendations are made.