• 제목/요약/키워드: Multidimensional Data Model

검색결과 167건 처리시간 0.028초

다차원 분석방법을 활용한 중소규모 공동주택 건축심의 의견의 경향과 비정형 데이터로서의 특성분석 (Multidimensional Analysis of Unstructured Data and Trends in Architectural Review Opinions of Small and Medium-Sized Apartment Projects )

  • 김진희;황태언;김재식;허영기
    • 한국건설관리학회논문집
    • /
    • 제24권6호
    • /
    • pp.74-80
    • /
    • 2023
  • 본 연구는 국내 1인 가구수가 증가함에 따라 중소규모 공동주택에 대한 정책적 관심이 높아지는 가운데, 해당 사업 유형의 사업주들이 대비하기 가장 어려운 리스크로 건축심의가 지적되고 있다. 본 연구는 B도시의 25개 중소규모 공동주택 프로젝트에 대해 다차원 분석방법을 적용하여 건축심의 의견의 경향과 비정형데이터로서 건축심의 의견의 특성을 분석하였다. 대응분석 및 MDS 분석을 실시한 결과, 선행연구와 동일하게 B도시의 건축심의 의견은 주로 상위분류에서 '구조'와 '계획'에 관련된 키워드가 주를 이루었다. 즉, 모든 키워드의 출현빈도수 대비 각 상위분류의 빈도수의 합은, 선행연구의 직접분류결과는 '구조' 40%, '계획' 27%이며, 본 연구의 분석결과는 '구조' 44%, '계획' 39%인 것으로 나타났다. MDS모델의 적합도는 34.4%로 비교적 낮은 편이나, 대응분석을 통해 확인한 결과 건축심의의 비정형적 자료의 특성에 기인한 것으로 확인하였다. 또한, 본 연구에서 분석한 건축심의 의견과 같은 비정형적 데이터는 심의위원의 주관과 지자체별 양식에 따라 다양한 데이터의 조합과 출현이 이루어지며, 주로 언급되는 단어와 전혀 다른 키워드가 등장할 수 있어 첨도가 낮고 왜도가 높은 확률분포적 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구는 일부 한계점이 있으나, 비정형 데이터로서 건축심의 의견의 특징을 도출해내었으며 추후 세부분석을 위한 기초 연구로서 활용 될 수 있을 것이다.

직업상 피폭에 따른 방사선 위험성 평가를 위한 다차원적 모델 (Multidimensional Model for Assessing Risks from Occupational Radiation Exposure of Workers)

  • 배유정;김병수;권다영;김용민
    • 한국방사선학회논문지
    • /
    • 제11권7호
    • /
    • pp.555-564
    • /
    • 2017
  • 직업상 피폭에 대한 현행 방사선 위험성 평가는 종사자의 피폭선량 평가 및 건강진단에 중점을 두고 있다. 이러한 개인 중심의 위험성 평가는 선량계 미착용 및 개개인의 기호로 인한 건강영향 문제 등 정확한 데이터 확보의 어려움으로 인한 오류의 가능성이 있다. 또한 평가의 기준이 되는 선량한도는 법적 최대 상한값으로 방사선 방호에 최적화된 값을 의미하지는 않는다. 이에 선원적, 환경적 및 인적 측면을 복합적으로 고려할 수 있고 방사선방호의 최적화를 이행할 수 있는 국가적 차원의 새로운 위험성 평가 모델이 요구되고 있다. 본 연구에서는 고용노동부의 위험성 평가에 기반하여 개인이 아닌 작업장 중심의 위험성 평가 모델을 연구하였다. 이를 위해 여러 분야의 위험성 추정 방법을 분석하여 방사선 분야에 적용하기 적합한 모델을 도출하고, 모델에 적용하기 위한 데이터 획득 방법 및 절차에 대해 기술하였다. 본 연구에서 도출한 작업장 중심의 다차원적 위험성 평가 모델은 위험성을 점수화하고 Rader Plot을 이용하여 표현함으로서 보다 정확한 방사선 위험성 평가를 가능하게 하며, 결론적으로 효율적인 종사자 관리, 선제적 종사자 보호 및 방사선 방호의 최적화 이행에 기여할 것으로 판단된다.

TOWARD MECHANISTIC MODELING OF BOILING HEAT TRANSFER

  • Podowski, Michael Z.
    • Nuclear Engineering and Technology
    • /
    • 제44권8호
    • /
    • pp.889-896
    • /
    • 2012
  • Recent progress in the computational fluid dynamics methods of two- and multiphase phase flows has already started opening up new exciting possibilities for using complete multidimensional models to simulate boiling systems. Combining this new theoretical and computational approach with novel experimental methods should dramatically improve both our understanding of the physics of boiling and the predictive capabilities of models at various scale levels. However, for the multidimensional modeling framework to become an effective predictive tool, it must be complemented with accurate mechanistic closure laws of local boiling mechanisms. Boiling heat transfer has been studied quite extensively before. However, it turns out that the prevailing approach to the analysis of experimental data for both pool boiling and forced-convection boiling has been associated with formulating correlations which normally included several adjustable coefficients rather than based on first principle models of the underlying physical phenomena. One reason for this has been the tendency (driven by practical applications and industrial needs) to formulate single expressions which encompass a broad range of conditions and fluids. This, in turn, makes it difficult to identify various specific factors which can be independently modeled for different situations. The objective of this paper is to present a mechanistic modeling concept for both pool boiling and forced-convection boiling. The proposed approach is based on theoretical first-principle concepts, and uses a minimal number of coefficients which require calibration against experimental data. The proposed models have been validated against experimental data for water and parametrically tested. Model predictions are shown for a broad range of conditions.

서포트벡터 기계를 이용한 이상치 진단 (Outlier Detection Using Support Vector Machines)

  • 서한손;윤민
    • Communications for Statistical Applications and Methods
    • /
    • 제18권2호
    • /
    • pp.171-177
    • /
    • 2011
  • 실생활에서 얻어지는 자료에서 근사함수를 구성하기 위하여 모델링을 하기 전에 측정된 원자료로부터 이상치를 제거하는 것이 필요하다. 기존의 이상치 진단의 방법들은 시각화나 최대 잔차들을 이용해왔다. 그러나 종종 다차원의 입력자료를 가지는 비선형함수에 대한 이상치 진단은 좋지 않은 결과를 얻었다. 다차원 입력자료를 갖는 비선형함수에 대한 전형적인서포트 벡터 회귀에 기초한 이상치 진단방법들은 좋은 수행능력을 얻어지지만, 계산비용이나 모수들의 보정 등의 실질적인 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서 계산비용을 감소하고 이상치의 문턱을 적절히 정의하는 서포트 벡터회귀를 이용한 이상치 진단의 실질적인방법을 제안한다. 제안한 방법을 실제자료들에 적용하여 타당성을 보일 것이다.

입자군집 최적화에 기초한 최적 퍼지추론 시스템의 구조설계 (Structural Design of Optimized Fuzzy Inference System Based on Particle Swarm Optimization)

  • 김욱동;이동진;오성권
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
    • /
    • pp.384-386
    • /
    • 2009
  • This paper introduces an effectively optimized Fuzzy model identification by means of complex and nonlinear system applying PSO algorithm. In other words, we use PSO(Particle Swarm Optimization) for identification of Fuzzy model structure and parameter. PSO is an algorithm that follows a collaborative population-based search model. Each particle of swarm flies around in a multidimensional search space looking for the optimal solution. Then, Particles adjust their position according to their own and their neighboring-particles experience. This paper identifies the premise part parameters and the consequence structures that have many effects on Fuzzy system based on PSO. In the premise parts of the rules, we use triangular. Finally we evaluate the Fuzzy model that is widely used in the standard model of gas data and sew data.

  • PDF

신경망이론을 이용한 강우예측모형의 개발 (Development of Rainfall Forecastion Model Using a Neural Network)

  • 오남선
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
    • /
    • pp.253-256
    • /
    • 1996
  • Rainfall is one of the major and complicated elements of hydrologic system. Accurate prediction of rainfall is very important to mitigate storm damage. The neural network is a good model to be applied for the classification problem, large combinatorial optimization and nonlinear mapping. In this dissertation, rainfall predictions by the neural network theory were presented. A multi-layer neural network was constructed. The network learned continuous-valued input and output data. The network was used to predict rainfall. The online, multivariate, short term rainfall prediction is possible by means of the developed model. A multidimensional rainfall generation model is applied to Seoul metropolitan area in order to generate the 10-minute rainfall. Application of neural network to the generated rainfall shows good prediction. Also application of neural network to 1-hour real data in Seoul metropolitan area shows slightly good predictions.

  • PDF

A Multidimensional View of SNS Usage: Conceptualization and Validation

  • Edgardo R. Bravo;Christian Fernando Libaque-Saenz
    • Asia pacific journal of information systems
    • /
    • 제32권3호
    • /
    • pp.601-629
    • /
    • 2022
  • Social networking sites (SNSs) have become an essential part of people's lives. It is thus crucial to understand how individuals use these platforms. Previous literature has divided usage into numerous activities and then grouped them into dimensions to avoid excessive granularity. However, these categories have not been derived from a uniform theoretical background; consequently, these dimensions are dispersed, overlapping, and disconnected from each other. This study argues that "SNS usage" is a complex phenomenon consisting of multiple activities that can be grouped into dimensions under the umbrella of communication theories and these dimensions are related to each other in a particular multi-dimensional architecture. "SNS usage" is conceptualized as a third-order construct formed by "producing," "consuming," and "communicating." "Producing," in turn, is proposed as a second-order construct manifested by "commenting," "general information sharing," and "self-disclosure." The proposed model was assessed with data collected from 414 USA adult users and PLS-SEM technique. The results show empirical support for the theorized model. SNS providers now have this architecture that clarifies the role of each dimension of use, which will allow them to design effective strategies to encourage the use of these networks.

Comparative study of turbulent flow around a bluff body by using two- and three-dimensional CFD

  • Ozdogan, Muhammet;Sungur, Bilal;Namli, Lutfu;Durmus, Aydin
    • Wind and Structures
    • /
    • 제25권6호
    • /
    • pp.537-549
    • /
    • 2017
  • In this study, the turbulent flow around a bluff body for different wind velocities was investigated numerically by using its two- and three-dimensional models. These models were tested to verify the validity of the simulation by being compared with experimental results which were taken from the literature. Variations of non-dimensional velocities in different positions according to the bluff body height were analysed and illustrated graphically. When the velocity distributions were examined, it was seen that the results of both two- and three-dimensional models agree with the experimental data. It was also seen that the velocities obtained from two-dimensional model matched up with the experimental data from the ground to the top of the bluff body. Particularly, compared to the front part of the bluff body, results of the upper and back part of the bluff body are better. Moreover, after comparing the results from calculations by using different models with experimental data, the effect of multidimensional models on the obtained results have been analysed for different inlet velocities. The calculation results from the two-dimensional (2D) model are in satisfactory agreement with the calculation results of the three-dimensional model (3D) for various flow situations when comparing with the experimental data from the literature even though the 3D model gives better solutions.

적대적 학습 기반 오토인코더(ATAE)를 이용한 다차원 상수도관망 데이터 생성 (Multidimensional data generation of water distribution systems using adversarially trained autoencoder)

  • 김세형;전상훈;정동휘
    • 한국수자원학회논문집
    • /
    • 제56권7호
    • /
    • pp.439-449
    • /
    • 2023
  • 최근 계측 기술의 발전으로 압력계와 유량계 등 다양한 센서를 설치하여 상수도관망의 상태를 효과적으로 파악할 수 있게 되었으나, 도시가 광범위하게 개발됨에 따라 계측 신뢰도에 영향을 미치는 변수는 다양해지고 있다. 특히 상수도관망 분석에 중요한 영향력을 가지는 수요 데이터의 경우 직접 계측의 난이도가 높고 결측이 발생하기 쉬운 것으로 알려져 데이터 생성의 중요도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 상수도관망에서 누락된 데이터를 정확하게 생성하기 위해 생성적 딥러닝 모델에 기반한 적대적 학습 기반 오토인코더(ATAE) 모델을 제안한다. 제안된 모델은 판별 신경망과 생성 신경망의 두 가지 신경망의 적대적 학습을 사용하여 압력 데이터로부터 수요 데이터를 생성한다. 학습이 완료된 ATAE 모델의 생성 신경망은 관망의 계측되는 압력 데이터가 존재하는 경우, 그로부터 추정된 관망 수요 데이터를 제공할 수 있다. ATAE 모델은 미국 텍사스주 오스틴의 실제 상수도망에 적용되어 성능이 검증되었다. 수요 및 압력 시계열 데이터의 불확실성 정도에 따른 ATAE 예측 결과의 정확도를 비교하여 데이터 불확실성의 영향을 분석하였으며, 또한 수요 수준에 따른 데이터 수집 기간별 생성 결과를 비교하여 이에 따른 데이터 생성 성능을 검토하였다.

주택 사업 분석 시스템 구축 : 서울지역 아파트 가격 데이터를 중심으로 (Implementing an Analysis System for Housing Business Based on Seoul Apartment Price Data)

  • 김태훈;이희석;김재윤;전진오;이은식
    • 정보기술과데이타베이스저널
    • /
    • 제6권2호
    • /
    • pp.115-130
    • /
    • 1999
  • The price structure of housing market varies depending upon market price policy rather than low or high price policy because of IMF. The object of this study is to develop an analysis system for analyzing housing market and its demand. The analysis system consists of four major categories: macro index analysis, market decision analysis, housing market analysis, and consumer analysis. We model each category by using a variety of techniques such as generalized linear model, categorical analysis, bubble analysis, drill-down analysis, price sensitivity meter analysis, optimum price index analysis, profit index measurement analysis, correspondence analysis, conjoint analysis, and multidimensional scaling analysis. Seoul apartment data is analyzed to demonstrate the practical usefulness of the system.

  • PDF