• 한국도로학회논문집
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• 제4권2호
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• pp.9-18
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• 2002

포장의 공용성에 영향을 미치는 주요파손은 소성변형, 피로균열, 종단평탄성이다. 따라서 이들 세가지 파손량에 영향을 미치는 요인들을 분석하고 예측모델을 개발하는 것이 포장의 공용성 관리면에서 중요하다. 본 논문에서는 미국에서 개발되어 다양한 포장구간에 대한 광범위한 데이터가 축적되어 있는 DataPave 프로그램을 이용하여 세가지 파손량과 각각에 영향을 미치는 인자들을 추출한 후 파손 예측모델을 개발하였다. 개발된 모델의 입력변수들이 각각의 파손량에 미치는 영향을 파악하기 위해 민감도분석을 수행하였다. 소성변형 예측모델의 민감도분석결과 아스팔트함량, 공극율, 노상의 최적함수비가 주요영향인자로 나타났으며, 피로균열예측모델의 경우 아스팔트점도, 아스팔트함량, 공극율 순으로 나타났다. 종단평탄성 예측모델 분석결과 아스팔트점도, 노상골재의 200번체 통과율, 아스팔트함량 순으로 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권8호
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• pp.1-12
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• 2021

Altman's Z-score is used to measure a company's financial health and to predict the probability that a company will collapse within 2 years. It is proven to be very accurate to forecast bankruptcy in a wide variety of contexts and markets. The goal of this study is to use Altman's Z-score model to forecast insolvency in non-financial publicly traded enterprises. Non-financial firms are a significant industry in Malaysia, and current trends of consolidation and long-term government subsidies make assessing the financial health of such businesses critical not just for the owners, but also for other stakeholders. The sample of this study includes 84 listed companies in the Kuala Lumpur Stock Exchange. Of the 84 companies, 52 are considered high risk, and 32 are considered low-risk companies. Secondary data for the analysis was gathered from chosen companies' financial reports. The findings of this study show that the Altman model may be used to forecast a company's financial collapse. It dispelled any reservations about the model's legitimacy and the utility of applying it to predict the likelihood of bankruptcy in a company. The findings of this study have significant consequences for investors, creditors, and corporate management. Portfolio managers may make better selections by not investing in companies that have proved to be in danger of failing if they understand the variables that contribute to corporate distress.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.545-558
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• 2022

본 연구의 목적은 전통적인 통계과 기계학습(Machine Learning)을 통해 중국 문화산업 기업의 재무적 곤경을 정확하게 예측하는 분석 모형을 탐색하는 데 있다. 예측모형을 구축하기 위하여 중국 128개 문화산업상장 기업의 데이터를 수집하였다. 25개 설명변수로 이뤄진 데이터베이스를 토대로 판별분석과 로지스틱 회귀(Logistic) 등 전통적인 통계 방법과 서포트 벡터 기계(SVM), 결정 트리(Decision Tree)와 랜덤 포레스트(Random Forest) 등 기계학습을 이용한 예측모형을 구축하고 각 모형의 성능 평가를 위해 Python 소프트웨어를 사용한다. 분석 결과, 예측 성능이 가장 좋은 모형은 랜덤 포레스트(Random Forest) 모형으로 95%의 정확도를 보였다. 그 다음은 서포트 벡터 기계(SVM) 모형으로 93%의 정확도를 보였다. 그 다음은 결정 트리(Decision Tree) 모형으로 92%의 정확도를 보였다. 그 다음은 판정분석 모형으로 89%의 정확도를 보였다. 예측 효과가 가장 낮은 모형은 로지스틱 회귀(Logistic) 모형으로 88%의 정확도를 보였다. 이는 중국 문화산업 기업의 재무적 곤경을 예측하면서 기계학습 모형이 전통적인 통계 모형보다 더 좋은 예측 효과를 얻을 수 있음을 설명한다.

• 생물정신의학
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• 제21권4호
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• pp.141-150
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• 2014

Objectives The purpose of this study is to evaluate the effects of attachment security, social support and health-related burden in the prediction of psychological distress and the mediation effects of social support and health-related burden in relationship between attachment security and psychological distress. Methods Finally, 161 patients were included for the analysis. Chi-square test and independent samples t-test were used for comparing differences between depressive/anxious group and non-depressive/non-anxious group. For evaluating the relationship among attachment security, social support, psychological distress and health-related burden, structural equation modeling analysis were performed. Results 40.7% and 32.0% of the patients have significant depressive symptoms and anxiety symptoms, respectively. In the analysis for testing the differences between groups who have psychological distress and who have not, there were no significant differences of sociodemographic factors and medical characteristics between groups, except for association between depressive symptoms and type of surgery (p = 0.01). Contrary to sociodemographic and medical characteristics, there were significant differences of health-related burden and two coping resources (attachment security and social support) between groups (all p < 0.01), except for the support from medical team in between anxious group and non-anxious group (p = 0.20). In the structural equation model analysis (Model fit : chi-square/df ratio = 0.8, root mean square error of approximation = 0.000, comparative fit index = 1.000, non-normed fit index =0.991), attachment security and social support emerged as an important predictor of psychopathology. Conclusions Attachment security and social support are important factors affecting the psychological distress. We suggest that individual attachment style and the social support state must be considered to approach the newly diagnosed breast cancer patients with psychological distress.

• 한국도로학회논문집
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• 제19권6호
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• pp.83-95
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• 2017

PURPOSES : The purpose of this study is to develop a regression model to predict the International Roughness Index(IRI) and Surface Distress(SD) for the estimation of HPCI using Expressway Pavement Management System(PMS). METHODS : To develop an HPCI prediction model, prediction models of IRI and SD were developed in advance. The independent variables considered in the models were pavement age, Annual Average Daily Traffic Volume(AADT), the amount of deicing salt used, the severity of Alkali Silica Reaction(ASR), average temperature, annual temperature difference, number of days of precipitation, number of days of snowfall, number of days below zero temperature, and so on. RESULTS : The present IRI, age, AADT, annual temperature differential, number of days of precipitation and ASR severity were chosen as independent variables for the IRI prediction model. In addition, the present IRI, present SD, amount of deicing chemical used, and annual temperature differential were chosen as independent variables for the SD prediction model. CONCLUSIONS : The models for predicting IRI and SD were developed. The predicted HPCI can be calculated from the HPCI equation using the predicted IRI and SD.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.1-12
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• 2022

해양조난사고 발생 시 해상 익수자의 안전과 생명 보장을 위해 구조자산을 활용한 신속한 탐색 및 구조작전은 매우 중요하다. 본 연구는 해양관측부이에서 수집되는 기상정보에 다중선형회귀분석, 의사결정나무, 서포트벡터머신, 벡터자기회귀, 순환신경망의 LSTM을 활용하여 울릉도 북서해역의 표층해류를 분석하고 유향과 유속에 대한 각각의 예측모형을 구축하여 예측된 유향과 유속정보를 통해 해상 익수자의 이동경로를 예측하는 모형들을 제안한다. 본 연구에서 적용한 다양한 기계학습 모형을 MAE와 RMSE의 성능 평가척도로 비교해 볼 때 LSTM이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한, 익수자 이동지점과 예측모형의 예측지점 간 거리 차이에 있어서도 LSTM이 다른 모형들에 비해 탁월한 성능을 나타내었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제7권4호
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• pp.1-8
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• 2005

아스팔트 포장에서 소성변형은 교통하중에 의해 발생하는 가장 심각한 파손중의 하나이다. 현재 개발중인 한국형 포장 설계법은 역학적-경험적 설계법으로 다양한 포장 파손 예측모델을 필요로 한다. 이 연구는 포장설계시 아스팔트층에서 발생하는 소성 변형량을 예측할 수 있는 모델을 개발하여 포장의 공용성을 규명하고자 하였다. 본 논문은 아스팔트 혼합물의 소성변형에 영향을 미치는 인자를 규명하고, 소성변형 예측 모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 3단계 온도, 공극률을 조합한 19mm 밀입도 혼합물에 대하여 삼축압축 반복재하시험을 수행하였다. 그 결과 혼합물의 온도와 공극률이 소성변형 예측 모델 계수에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이에 근거하여 19mm밀입도 아스팔트 혼합물에 대한 소성변형 예측식을 다중 회귀분석을 통하여 개발하였으며, 개발된 모델을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.83-102
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• 2021

2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 1996년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.363-369
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• 1996

PMS(Pavement Management System) is the effective and efficient decision making system to provide pavements in an acceptable condition at the lowest life-cycle cost. As the highway system become larger, the necessity of the PMS in increasing. As of December 1995, the 3rd stage of PMS project was completed. The accomplishment of the research work can be itemized to the followings : $\bullet$ Calibration of PMS submodules (1) Pavement Condition Evaluation Model (2) Pavement Distress Prediction Model (3) Pavement Performance Prediction Mode (4) Selection of Pavement Rehabilitation Criteria (5) Optimization Technique for PMS Economic Analysis $\bullet$ Development of Computer Program to Implement PMS Logic $\bullet$ A Study to Implement the Automized Pavement Condition Survey Equipment to PMS $\bullet$ PMS Test Run $\bullet$ Development of PMS Operation Guideline $\bullet$ The 2nd Pavement Condition Survey for Long-Term Pavement Performance Monitoring.

• 한국방재학회 논문집
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• 제9권1호
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• pp.57-64
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• 2009

본 연구의 목적은 국내 대표 아스팔트 혼합물의 소성변형특성을 평가하고, 이를 이용하여 소성변형을 예측할 수 있는 파손모형을 다중회귀분석을 이용하여 개발하는 것이다. 2가지 아스팔트 바인더와 5종의 골재입도를 이용하였고, 2개의 다른 공극률(6%, 10%)로 시편을 제작하였다. 시험은 30, 45, 60 온도에서 3가지 구속하중을 이용하여 삼축압축 반복재하시험을 수행하였다. 이를 이용하여 소성변형에 영향을 미치는 인자를 규명하고 소성변형 예측모델을 개발하고자 한다. 소성변형 시험의 결과를 이용한 소성변형 예측 모델을 다중회귀분석을 이용하여 제안하였으며 모델의 신뢰도를 분석하였다. 회귀분석을 이용한 소성변형 모델은 AASHTO 2002 설계법에서 제시한 예측식을 기본으로 소성변형에 영향을 미치는 인자인 온도, 하중재하횟수, 공극률을 주요 변수로 하였다. 이를 SPSS 통계프로그램을 이용하여 제시하였으며 실제 시험값과 모델의 예측값으로 신뢰도를 분석하였다.