• 제목/요약/키워드: Empirical Validation

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트랜스포머 알고리즘을 활용한 탄소나노튜브와 플라이애시 혼입 시멘트 복합재료의 압저항 특성 분석 (Analysis of Piezoresistive Properties of Cement Composites with Fly Ash and Carbon Nanotubes Using Transformer Algorithm)

  • 김종혁;방진호;전해민
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제36권6호
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    • pp.415-421
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    • 2023
  • 본 논문에서는 시멘트에 탄소나노튜브를 혼입하여 전기 전도성을 향상시킨 복합재료의 압저항 특성을 딥러닝 기반 트랜스포머 알고리즘을 적용하여 분석하였다. 훈련 데이터 확보를 위한 실험수행을 병행하였으며, 기존 연구문헌을 참조하여 배합설정, 시편제작, 화학조성 분석, 압저항 성능측정 실험을 수행하였다. 특히 본 연구에서는 탄소나노튜브 혼입 시편뿐 아니라 플라이애시를 바인더 대비 50% 대체한 시편에 대한 제작 및 성능평가를 함께 수행하여, 전도성 시멘트 복합재료의 압저항 특성 향상 가능성을 탐구하였다. 실험결과, 플라이애시 대체 바인더의 경우 보다 안정적인 압저항 특성결과가 관찰되었으며, 측정된 데이터의 80%를 이용하여 트랜스포머 모델을 훈련시키고 나머지 20%를 통해 검증하였다. 해석 결과는 실험적 측정과 대체로 부합하였으며, 평균 절대 오차 및 평균 제곱근 오차는 각각 0.069~0.074와 0.124~0.132을 나타내었다.

토석류 저감시설 적용에 따른 토석류 수치해석에 관한 연구 (A Study on Numerical Analysis for Debris Flow considering the Application of Debris Flow Mitigation Facilities)

  • 강배동;안중수;전계원;장창덕
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제16권4호
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    • pp.33-43
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    • 2023
  • 장마와 같이 장기간에 내리는 강우나 단기간에 많은 양의 강우가 내리는 집중호우의 영향으로 산사태, 토석류와 같은 산지재해가 발생한다. 산사태와 토석류는 인적, 물적 피해를 야기하므로 이를 예방하기 위한 다양한 대책의 적용과 연구가 수행되고 있다. 토석류 재해 연구 중 토석류 수치모형은 비교적 간단하게 연구지역에 대한 위험도를 분석할 수 있다. 다만 경험에 의한 방정식이 적용되어 모형마다 다른 결과를 나타내고 입력변수도 모델마다 차이가 있어 수치모형의 검증은 필수적이다. 본 연구에서는 토석류 수치모형을 이용하여 토석류의 피해를 저감하기 위한 시설인 사방댐과 종단구조물인 계간수로를 반영하여 이에 따른 저감효과를 비교·분석하였다.

토양수분함량 예측 및 계획관개 모의 모형 개발에 관한 연구(I) (A Study on the Development of a Simulation Model for Predicting Soil Moisture Content and Scheduling Irrigation)

  • 김철회;고재군
    • 한국농공학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.4279-4295
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    • 1977
  • Two types of model were established in order to product the soil moisture content by which information on irrigation could be obtained. Model-I was to represent the soil moisture depletion and was established based on the concept of water balance in a given soil profile. Model-II was a mathematical model derived from the analysis of soil moisture variation curves which were drawn from the observed data. In establishing the Model-I, the method and procedure to estimate parameters for the determination of the variables such as evapotranspirations, effective rainfalls, and drainage amounts were discussed. Empirical equations representing soil moisture variation curves were derived from the observed data as the Model-II. The procedure for forecasting timing and amounts of irrigation under the given soil moisture content was discussed. The established models were checked by comparing the observed data with those predicted by the model. Obtained results are summarized as follows: 1. As a water balance model of a given soil profile, the soil moisture depletion D, could be represented as the equation(2). 2. Among the various empirical formulae for potential evapotranspiration (Etp), Penman's formula was best fit to the data observed with the evaporation pans and tanks in Suweon area. High degree of positive correlation between Penman's predicted data and observed data with a large evaporation pan was confirmed. and the regression enquation was Y=0.7436X+17.2918, where Y represents evaporation rate from large evaporation pan, in mm/10days, and X represents potential evapotranspiration rate estimated by use of Penman's formula. 3. Evapotranspiration, Et, could be estimated from the potential evapotranspiration, Etp, by introducing the consumptive use coefficient, Kc, which was repre sensed by the following relationship: Kc=Kco$.$Ka+Ks‥‥‥(Eq. 6) where Kco : crop coefficient Ka : coefficient depending on the soil moisture content Ks : correction coefficient a. Crop coefficient. Kco. Crop coefficients of barley, bean, and wheat for each growth stage were found to be dependent on the crop. b. Coefficient depending on the soil moisture content, Ka. The values of Ka for clay loam, sandy loam, and loamy sand revealed a similar tendency to those of Pierce type. c. Correction coefficent, Ks. Following relationships were established to estimate Ks values: Ks=Kc-Kco$.$Ka, where Ks=0 if Kc,=Kco$.$K0$\geq$1.0, otherwise Ks=1-Kco$.$Ka 4. Effective rainfall, Re, was estimated by using following relationships : Re=D, if R-D$\geq$0, otherwise, Re=R 5. The difference between rainfall, R, and the soil moisture depletion D, was taken as drainage amount, Wd. {{{{D= SUM from { {i }=1} to n (Et-Re-I+Wd)}}}} if Wd=0, otherwise, {{{{D= SUM from { {i }=tf} to n (Et-Re-I+Wd)}}}} where tf=2∼3 days. 6. The curves and their corresponding empirical equations for the variation of soil moisture depending on the soil types, soil depths are shown on Fig. 8 (a,b.c,d). The general mathematical model on soil moisture variation depending on seasons, weather, and soil types were as follow: {{{{SMC= SUM ( { C}_{i }Exp( { - lambda }_{i } { t}_{i } )+ { Re}_{i } - { Excess}_{i } )}}}} where SMC : soil moisture content C : constant depending on an initial soil moisture content $\lambda$ : constant depending on season t : time Re : effective rainfall Excess : drainage and excess soil moisture other than drainage. The values of $\lambda$ are shown on Table 1. 7. The timing and amount of irrigation could be predicted by the equation (9-a) and (9-b,c), respectively. 8. Under the given conditions, the model for scheduling irrigation was completed. Fig. 9 show computer flow charts of the model. a. To estimate a potential evapotranspiration, Penman's equation was used if a complete observed meteorological data were available, and Jensen-Haise's equation was used if a forecasted meteorological data were available, However none of the observed or forecasted data were available, the equation (15) was used. b. As an input time data, a crop carlender was used, which was made based on the time when the growth stage of the crop shows it's maximum effective leaf coverage. 9. For the purpose of validation of the models, observed data of soil moiture content under various conditions from May, 1975 to July, 1975 were compared to the data predicted by Model-I and Model-II. Model-I shows the relative error of 4.6 to 14.3 percent which is an acceptable range of error in view of engineering purpose. Model-II shows 3 to 16.7 percent of relative error which is a little larger than the one from the Model-I. 10. Comparing two models, the followings are concluded: Model-I established on the theoretical background can predict with a satisfiable reliability far practical use provided that forecasted meteorological data are available. On the other hand, Model-II was superior to Model-I in it's simplicity, but it needs long period and wide scope of observed data to predict acceptable soil moisture content. Further studies are needed on the Model-II to make it acceptable in practical use.

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효과적인 입력변수 패턴 학습을 위한 시계열 그래프 기반 합성곱 신경망 모형: 주식시장 예측에의 응용 (A Time Series Graph based Convolutional Neural Network Model for Effective Input Variable Pattern Learning : Application to the Prediction of Stock Market)

  • 이모세;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.167-181
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    • 2018
  • 지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

검량보정 검증의 실험적 적합성에 대한 연구 -치료적 약물검사를 중심으로- (An Empirical Validation Study for Calibration Verification in TDM Test)

  • 장상우;김남용;최호성;박용원;추경복;윤근영;박병옥
    • 대한임상검사과학회지
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    • 제37권1호
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    • pp.1-7
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    • 2005
  • The purpose of this study was to verify (i) a consistent calibration verification for the assessment of method linearity and (ii) calibration agreement with calibration settings. We validated calibration verification through method linearity with different lot number of individual calibrators that span the working range for 9 tests except salicylate with control sample in test. We evaluated that it covered broad analyte range to assay from near zero to the top of the measuring range with 5 or 6 points every three times for 10 analytes in TDM test. Target values were plotted on X-axis with assigned or observed values on the Y-axis. Working range were as follows. Calibration verification of the measuring range (maximum to minimum values) has been validated asetaminophen 0.1 to $304.6_{\mu}g/mL$, salicylate 0 to $1005_{\mu}g/mL$, valproic acid 3.2 to $154.19_{\mu}g/mL$, digoxin 0.17 to 5.65 ng/mL, vancomycine 1.3 to $80.51_{\mu}g/mL$, carbarmazepine 0.1 to $22.3_{\mu}g/mL$, phenytonin 0.6 to $40.21_{\mu}g/mL$, theophyline 0.2 to $40.21_{\mu}g/mL$, primidone 0 to $24.07_{\mu}g/mL$, phenobarbital 0.6 to $60.0_{\mu}g/mL$. Drawing a straight line through five or six points of these data showed good linearity. We are sure that it is important to assess the calibration verification of a test method to ascertain the lowest and highest test results that are reliable.

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외면부식직접평가 장비 개발 및 실증 시험에 관한 연구 (A Study on the Development and the Verification Experiment of ECDA Equipment)

  • 류영돈;이진한;정성원;박경완
    • 한국가스학회지
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    • 제20권5호
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    • pp.72-81
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    • 2016
  • 매설된 강관의 피복이 손상되는 경우에는 부식이 발생할 수 있고, 부식으로 인한 핀홀이 발생하여 가스누출사고가 발생할 수도 있다. 미국과 영국 등 국외에서는 이를 방지하기 위하여 DCVG 또는 ACVG 등을 이용하여 매설된 배관의 피복손상을 탐측하고 이상부위에 대하여 직접 굴착을 통해 배관외면부식여부 등을 확인하고 필요시에는 보수를 하고 있다. 이를 외면부식 직접평가법(ECDA)이라 하며, NACE 기준 등에서 ECDA에 대한 기준을 규정하고 있다. 국내의 경우에는 2014년 중압배관의 정밀안전진단 제도를 도입하면서 KGS 코드에 외면 부식직접평가에 대한 내용을 포함하여 규정하고 있다. 본 연구에서는 매설배관의 외면부식을 탐측할 수 있는 장비를 개발하고, 개발된 장비의 실증시험을 위한 배관시험장을 구축하였다. 또한, 개발된 장비의 성능을 입증하기 위하여 배관 시험장에서 현장 실증시험을 실시하였다. 현장 실증 시험은 개발된 장비와 국내에 도입되어 사용중인 국외 장비와의 피복결함 탐측 성능 비교시험으로 실시하였다. 개발한 장비를 이용하여 매설배관 탐측 시험을 실시한 결과, 개발한 장비는 미국이나 영국에서 개발되어 국내에 보급되어 사용중인 장비에 비해 훨씬 사용이 편리하고 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.

환경의 동태성이 유통경로 시스템에서 관계특성, 그리고 신용과 호의에 미치는 영향 (The Effects of Environmental Dynamism on Relationship Characteristics, Credibility, and Benevolence in Distribution Channel System)

  • 이종태;오세조;성민
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제11권2호
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    • pp.29-57
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    • 2006
  • 유통경로 관리에서 유통환경을 명확히 이해하고, 그것이 유통경로 시스템에 주는 영향을 파악하는 것이 매우 중요하다는 점을 인지하면서도 환경의 영향에 대한 이론적 실증적 연구는 그다지 활발하지 못하였다. 특히 기존의 유통경로 연구들은 환경이 유통경로에 영향을 미치는 메커니즘을 다양한 관계특성과 관계의 질 측면에서 다루지 않았다. 이 연구의 목적은 환경차원 중 환경의 동태성이 유통경로 구성원 간 관계특성인 신문사의 거래특유투자, 신문사의 기회주의, 그리고 신문지국의 갈등에 미치는 영향과 그러한 관계특성들이 유통경로 구성원 간 관계의 질인 신뢰, 즉 신용과 호의에 미치는 영향을 규명하는 데 있다. 이를 위하여 국내 한 신문사에 소속된 신문지국의 지국장 103명을 대상으로 자료를 수집해 분석한 결과, 환경의 동태성은 신문사의 기회주의 및 신문지국의 갈등과 정(+)의 상관관계를 보였고, 신문사의 거래특유투자와는 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 또한 신문사의 거래특유투자는 신용과 호의에 각각 정(+)의 상관관계를 보였고, 신문사의 기회주의와 신문지국의 갈등 수준은 신음과 호의에 각각 부(-)의 상관관계를 보였다. 이 연구는 요즘과 같이 환경의 동태성 수준이 높은 상황에 처한 신문사에게 신문지국과의 장기적인 관계를 유지하고 발전시키기 위한 필수조건인 신뢰를 형성하기 위해 어떠한 관리적 측면의 노력이 필요한지를 제시할 수 있을 것이다.

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Landsat 8 영상을 이용한 심층신경망 기반의 지표면온도 산출 (Retrieval of Land Surface Temperature Using Landsat 8 Images with Deep Neural Networks)

  • 김서연;이수진;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권3호
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    • pp.487-501
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    • 2020
  • 이 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 지표면 온도를 산출하는 기존의 여러가지 방법 이외에 보다 새로운 접근으로, 인공지능 기반의 심층신경망 기법을 148장의 Landsat 8 영상에 적용하여 우리나라 지표면온도를 산출하고 그 적합성을 평가하였다. Landsat 8 열적외 10번 밴드(약 11 ㎛ 파장대)의 밝기온도와 방출률은 물리방정식에 경험상수가 결합하여 도출된 값이기 때문에, 지역적 기상, 기후, 지형, 식생 등의 조건에 따른 불확실성을 내포하고 있다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 밝기온도와 방출률로부터 지표면온도 초기추정치 T0를 산출하고 이와 함께, NDVI, 토지피복, 지형요소(고도, 경사, 향, 거칠기) 등을 입력변수로 하는 계절별 심층신경망 모델을 최적화하여 지표면온도를 산출하였다. 이는 ASOS(Automated Synoptic Observing System)와의 선형관계식으로 편의보정을 수행하는 기존 방법에 비해 진보된 기법이다. ASOS 관측치와 시공간적으로 일치되는 1,728건의 자료를 비교한 결과, 계절별로 차이가 있기는 하지만 특히 봄, 가을에는 상당히 좋은 결과를 보였으며(CC=0.910~0.917, RMSE=3.245~3.365℃), 또한 토지피복 유형에 상관없이 안정적인 산출이 이루어짐을 확인하였다. 향후 Landsat 5/7/8 자료의 장기시계열 빅데이터와 함께 추가적인 지표면변수를 활용하여 모델링 을 수행함으로써 기후변화 및 특이기상 하에서도 보다 신뢰도 높은 고해상도 지표면온도 산출이 필요할 것이다.

한국형 강점척도-정신장애인용 개발연구 (The Development and Initial Validation of the Korean Version of Strengths Scale of Individuals with Mental Illness)

  • 박정임
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.596-608
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    • 2017
  • 본 연구는 정신장애인들의 강점을 측정할 수 있는 한국형 강점척도-정신장애인용을 개발하기 위한 목적에서 시도되었다. 척도개발을 위해서 첫째, 문헌연구와 정신장애인들을 대상으로 한 3회의 포커스그룹면접을 통해서 예비문항을 구성하였다. 둘째, 2명의 정신보건사회복지 교수와 2명의 현장실무자들의 검토를 거쳐 예비문항의 내용타당도를 확보하였으며 최종예비문항을 선정하였다. 셋째, 전국의 사회복귀시설을 이용하고 있는 정신장애인을 대상으로 최종예비문항의 설문조사를 시행하였는데, 650부의 설문지를 배포하였고 552개를 회수하였으며 이 중 478부를 최종통계분석에 활용하였다. 탐색적 요인분석 결과, 7개의 요인구조를 확인하였으며 요인 1은 직업, 요인 2는 가족․사회적 지지, 요인 3은 낙관성, 요인 4는 자원활용, 요인 5는 대처행동, 요인 6은 여가, 요인 7은 건강으로 선정되었다. 넷째, 탐색적 요인분석의 결과를 바탕으로 확인적 요인분석을 실시한 결과, 모델의 적합도도 적절한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 바탕으로 최종 40문항의 한국형 강점척도-정신장애인 용을 개발하였으며, 본 척도의 국내 정신보건사회복지이론 및 실천적 함의를 제시하였다.

기준 일증발산량 산정을 위한 인공신경망 모델과 경험모델의 적용 및 비교 (Comparison of Artificial Neural Network and Empirical Models to Determine Daily Reference Evapotranspiration)

  • 최용훈;김민영;수잔 오샤네시;전종길;김영진;송원정
    • 한국농공학회논문집
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    • 제60권6호
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    • pp.43-54
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    • 2018
  • The accurate estimation of reference crop evapotranspiration ($ET_o$) is essential in irrigation water management to assess the time-dependent status of crop water use and irrigation scheduling. The importance of $ET_o$ has resulted in many direct and indirect methods to approximate its value and include pan evaporation, meteorological-based estimations, lysimetry, soil moisture depletion, and soil water balance equations. Artificial neural networks (ANNs) have been intensively implemented for process-based hydrologic modeling due to their superior performance using nonlinear modeling, pattern recognition, and classification. This study adapted two well-known ANN algorithms, Backpropagation neural network (BPNN) and Generalized regression neural network (GRNN), to evaluate their capability to accurately predict $ET_o$ using daily meteorological data. All data were obtained from two automated weather stations (Chupungryeong and Jangsu) located in the Yeongdong-gun (2002-2017) and Jangsu-gun (1988-2017), respectively. Daily $ET_o$ was calculated using the Penman-Monteith equation as the benchmark method. These calculated values of $ET_o$ and corresponding meteorological data were separated into training, validation and test datasets. The performance of each ANN algorithm was evaluated against $ET_o$ calculated from the benchmark method and multiple linear regression (MLR) model. The overall results showed that the BPNN algorithm performed best followed by the MLR and GRNN in a statistical sense and this could contribute to provide valuable information to farmers, water managers and policy makers for effective agricultural water governance.