• 벤처창업연구
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• 제13권5호
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• pp.63-72
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• 2018

본 연구의 목적은 청년창업보증을 지원 받은 청년창업기업의 비재무정보를 활용하여 비모수적 방법인 카플란마이어 분석(Kaplanr-Meier Analysis)으로 생존율 및 생존특성에 대해 분석하였다. 창업자의 연령을 20대와 30대로 구분하여 생존특성별 평균생존시간을 추정하고 생존시간에 영향을 미치는 주요 변수를 분석하였다. 연구대상은 2014년 신용보증기관에서 청년창업보증을 지원 받은 기업 3825개가 표본으로 선정되었으며, 이중 정상기업는 3242개, 부실기업는 583개이다. 연구대상기간은 2011년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지로 정하여 생존분석을 실시하였다. 분석결과 창업자의 연령별 구분 결과 20대는 3개의 변수가 30대는 5개의 변수가 유의한 변수로 도출되어 20대와 30대의 창업자 연령에 따른 차이가 발생하고 있다. 창업지원기관과 금융기관은 창업자 연령을 구분한 신용평가시스템의 개발이 필요하며, 20대 창업자의 특성을 반영할 수 있는 정보를 찾아내고, 20대 창업자를 위한 전용 금융상품의 개발이 필요하다. 또한 생존시간이 긴 창업기업에 대해서는 유망중소기업으로 성장할 수 있도록 단계별 지원방안이 필요하며, 생존시간이 짧은 기업에 대해서는 금융지원과 경영컨설팅 등 비금융지원의 활성화가 필요하다. 본 연구는 청년창업기업의 비재무정보를 이용하여 생존분석을 수행하였다는 점에서 의의가 있으며, 이와 같은 생존분석결과는 창업지원기관과 창업자에게 창업기업의 생존특성 정보를 제공하여 창업기업의 생존율을 높이는데 기여할 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1353-1366
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• 2015

공정의 안정성을 평가하기 위해 사용되는 Shewhart 관리도 기법은 최근 다양한 분야에서 널리 응용되고 있지만, 품질 특성치에 대한 엄격한 확률분포를 가정한다. 하지만 현업에서 수집되고 있는 데이터의 확률분포는 알려진 경우가 많지 않으며, 다변량 데이터로 확장될수록 확률분포를 결정하는데 더 큰 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 비모수 관리도 기법이 연구되었는데, 최근 연구되고 있는 비모수 관리도 기법 중 하나인 RBF (Radial Basis Function) 커널 기반의 SVDD (Support Vector Data Description) 관리도는 관리상태 하의 데이터 영역에 대한 경계를 결정함으로써 공정의 이상상태를 탐지하는 기법으로 K 관리도로 불리우며, 다양한 분야에서 적용되고 있다. 그런데 K 관리도를 적용하기 위해서는 관리도의 성능을 결정짓는 커널모수 등의 선택이 중요하며, 관리도를 작성하기 전에 미리 결정되어야 한다. 이를 위해 기존의 연구들은 격자 탐색법 등을 활용하여 모수를 결정하고 있지만, 선택 가능한 범위에 대한 반복적인 계산으로 최적값을 선택하고 있어 계산 비용이 커지고 또 시간 등의 문제로 실제 문제에 적용하기 어려운 점이 있다. 따라서 본 연구에서는 데이터의 구조에 따라 모의실험을 통해 선택 가능한 영역에서의 효율성을 비교 검토하고, 이를 바탕으로 쉽게 적용할 수 있는 새로운 모수 선택 방법을 제안하고자 한다. 이를 통해 데이터 구조에 대해 강건함을 보이는 모수의 선택과 K 관리도의 구성을 논의하고 실제 자료에 적용해 보았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1777-1783
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• 2014

본 연구에서는 전자장비 내방사화 기술의 새로운 효율적 접근방법인 전원제어형 방호장치에서 핵심 기능을 수행하는 고속 반도체 센서를 개발하고 그 특성을 분석하였다. 먼저, 펄스방사선에 의한 다이오드 내부에서의 생성 전하를 계산한 후 TCAD로 모델링하여 $42{\mu}m$ 진성층의 실리콘 에피텍시 웨이퍼 기반의 고속 신호탐지용 PIN 다이오드 센서를 다양한 구조로 설계하였다. PAL의 Test LINAC의 전자빔 변환 감마방사선 4.88E8 rad(Si)/sec에 대한 실측시험에서 소자의 면적에 비례하는 광감도와 응답속도 증가 결과를 얻었으며 포화특성과 소자의 균일성을 기준으로 2mm직경의 센서를 최적으로 판단되었다. 선정 센서를 대상으로 한 펄스감마선 고출력 범위(2.47E8 rad(Si)/sec~6.21E8 rad(Si)/sec)로 선량률 가변시험에서는 개발한 소자가 시험장치의 고 선량률 영역에서 전원제어 신호처리에 충분한 60mA 이상의 광전류 피크값과 함께 350 ns 이하의 고속 응답특성을 가지는 선형적 센서임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.11-18
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• 2016

Magnetic resonance image (MRI) is widely used in brain research field and medical image. Especially, non-invasive brain activation acquired image technique, which is functional magnetic resonance image (fMRI) is used in brain study. In this study, we investigate brain activation occurred by LED light stimulation. For investigate of brain activation in experimental small animal, we used high magnetic field 9.4T MRI. Experimental small animal is Balb/c mouse, method of fMRI is using echo planar image (EPI). EPI method spend more less time than any other MRI method. For this reason, however, EPI data has low contrast. Due to the low contrast, image pre-processing is very hard and inaccuracy. In this study, we planned the study protocol, which is called block design in fMRI research field. The block designed has 8 LED light stimulation session and 8 rest session. All block is consist of 6 EPI images and acquired 1 slice of EPI image is 16 second. During the light session, we occurred LED light stimulation for 1 minutes 36 seconds. During the rest session, we do not occurred light stimulation and remain the light off state for 1 minutes 36 seconds. This session repeat the all over the EPI scan time, so the total spend time of EPI scan has almost 26 minutes. After acquired EPI data, we performed the analysis of this image data. In this study, we analysis of EPI data using statistical parametric map (SPM) software and performed image pre-processing such as realignment, co-registration, normalization, smoothing of EPI data. The pre-processing of fMRI data have to segmented using this software. However this method has 3 different method which is Gaussian nonparametric, warped modulate, and tissue probability map. In this study we performed the this 3 different method and compared how they can change the result of fMRI analysis results. The result of this study show that LED light stimulation was activate superior colliculus region in mouse brain. And the most higher activated value of segmentation method was using tissue probability map. this study may help to improve brain activation study using EPI and SPM analysis.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권5B호
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• pp.364-378
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• 2008

Data Envelopment Analysis(DEA) 모형은 다수출력/다수입력을 갖는 IT중소기업 정부자금지원정책 성과평가에 활용가능하다. DEA효율성지수의 정확성 제고를 위해 기업역량을 반영한 외생고정변수를 DEA모형에서 고려할 수 있다. 또한, 다수 DEA기본모형과 확장모형을 활용한 성과평가를 시도함으로써, 단일 DEA모형에 의존하는 성과평가의 한계를 완화할 수 있다. 본 연구는, IT중소기업 정부자금지원시점에서의 기업자산, 매출액, 종업원수를 외생고정변수로 갖는; 1)DEA자료구조 정립; 2)DEA기본모형과 확장모형 수립; 3)실증자료를 이용한 사례분석을 예시한다. DEA기본모형으로 CCR, BCC, Super-efficiency모형, DEA확장모형으로 비제어변수(noncontrollable variables), 비자유변수(nondiscretionary variables)를 갖는 모형을 수립한다. DEA모형 비교 및 Analytic Hierarchy Process(AHP) 가중치를 이용한 통합 활용절차가 설명된다. 모수 비모수분산분석에 의한 기술분야별 DEA효율성지수로써의 성과유의차를 판정한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.981-984
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• 2014

IBASPM(Individual Brain Atlases using Statistical Parametric Mapping Software)를 이용하여 해마의 체적 측정시, Atlas의 종류(Atlas69, Atlas71, Atlas84, Atlas116)에 따른 체적의 변화를 평가하기 위해 20대 정상 성인 10명(남5/여5, $23.3{\pm}2.66$)으로부터 뇌 영상을 획득하였다. 1.5T MRI system(Siemens, Avanto, Erlangen, Germany)의 머리 격자코일(Head matrix coil)을 사용하여 3차원 경사에코 펄스 열(3-D gradient echo pulse sequence)인 MPRAGE(Magnetization Prepared Rapid Acquisition Gradient Echo)영상을 획득하였다. Atlas의 종류에 따라 획득된 해마의 체적을 이용하여 대응표본 t 검정(Paired t-test)을 수행한 결과, 좌측 해마옆이랑(parahippocampal gyrus - left) Atlas69-Altas84, Atlas69-Atlas116(p=0.729, 0.729), 우측 해마형성체(hippocampal formation - right) Atlas69-Atlas84, Atlas69-Atlas116(p=0.219, 0.219)는 유의한 차이가 없었으며, 이를 제외한 부분에서 유의한 차이가 있었다(p=0.000). 그러고 Atlas84와 Atlas116을 이용한 해마의 체적은 모두 동일한 값을 나타내어 유의한 차이가 없었다(p=0.000). Atlas영상과 원본 영상의 overlay를 이용한 영상분석에서는 Atlas71에서만 해마의 부위가 잘 못 정합되는 것을 발견할 수 있었다. 본 연구에 사용된 Atlas의 경우에는 서양인을 바탕으로 개발되었기 때문에 동양인의 뇌와는 차이가 있으며, 정확성 높은 체적의 측정을 위해서는 상황에 맞는 Atlas의 개발이 필요할 것으로 사료된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제47권5호
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• pp.364-370
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• 2019

본 연구에서는 능동적인 블레이드 제어기법인 개별 블레이드 제어(Individual Blade Control, IBC) 기법을 적용하여 고속비행 시 동축반전 회전익기의 허브 진동하중을 억제하기 위한 최적 제어입력을 탐색하였다. 통합 공탄성 해석 프로그램인 CAMRAD II를 이용하여 동축반전 회전익기인 XH-59A를 모델링하고 다양한 IBC 입력 조건에 대하여 파라미터 연구를 수행하였다. 파라미터 조절 연구를 통하여 허브 진동억제 성능을 구한 결과, 3/rev 가진 주파수의 $0.5^{\circ}$ 진폭에 $300^{\circ}$ 위상각을 갖는 IBC 제어 입력을 적용할 경우 기준 대비 진동 수준이 최대 50% 감소하는 것을 확인하였다. 진동 억제 성능은 후류 간섭에서 보다 자유로운 상부로터에서 6% 가량 하부로터보다 크게 나타났다. 로터의 전진면에서만 IBC 입력를 가진하는 경우에는 조화 가진 입력과 동일한 입력을 가할 경우 진동 수준이 최대 17% 정도 추가적으로 감소하는 것을 확인하였다. 이러한 진동 감소는 전진면만을 대상으로 적은 에너지 투입 비용으로 달성한 특징이 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.454-464
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• 2021

연구목적: 기시공되어 현재 운행 중인 2-Arch 터널에 대하여 피난연결통로 신설의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 중앙벽체 굴착에 따른 터널 및 벽체 거동 분석과 안정성 분석에 목적을 두고 있다. 연구방법: 2-Arch 터널과 피난연결통로의 이론적 배경을 설명하고, 3차원의 유한요소 수치해석을 통하여 터널 및 벽체의 거동을 집중적으로 분석하였다. 다양한 지반 조건을 변수로 하여 암반 등급에 따른 매개변수 해석을 수행하였으며, 중앙벽체의 변위와 응력을 집중적으로 분석하였다. 연구결과: 중앙벽체 굴착 시 개구부 중앙에서 가장 큰 침하량을 보였으며, 응력은 첫 번째 굴착 시 가장 크게 발생하였다. 또한 개구부 양 상단에서 응력집중 현상이 발생함을 알 수 있었으며, 허용응력 개념을 고려한 안정성 검토 결과 허용응력을 초과하는 것으로 나타났다. 결론: 터널의 천단변위는 허용기준치 내로 안정성을 확보하였지만, 발생응력은 허용기준치를 초과하는 것으로 나타나 시공 시 적절한 보강공법을 적용하여 갑작스런 응력 해방에 대한 방지가 필요할 것으로 사료된다.

• 융합정보논문지
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• 제10권12호
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• pp.126-131
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• 2020

본 연구는 전라도 지역 시·군·구의 지역 유형 변화를 파악하기 위하여 응급실 환자들의 유출입 현황을 분석하였다. 2014-2018년의 국가응급진료정보망에서 전라도 지역의 자료를 추출하였고, 환자의 주소와 응급의료기관 주소를 활용하여 지역친화도(Relevance index, RI)와 지역환자구성비(Commitment index CI)를 계산하였다. 계산된 지표들을 적용하여 군집분석으로 지역유형을 분류하였고, 비모수적 방법인 크루스칼-왈리스 검정을 사용하여 지역유형에 대한 RI와 CI의 연도별 차이를 살펴보았다. RI와 CI를 활용한 군집분석 결과는 3개의 지역유형으로 구분되었고, 군집 1은 유출형, 군집 2는 유입형, 군집 3은 자체충족형으로 분류되었다. 각 군집(지역유형)에 대한 RI와 CI의 연도별 차이에서는 군집 2(유입형)와 군집 3(자체충족형)은 유의한 차이가 없었다. 군집 1(유출형)은 CI에서는 유의한 차이가 없었고, RI에서 2004년은 2017년과 2018년에 유의한 차이가 있었다. 이는 응급의료 집중화가 심해진 반면, 응급의료 환경이 개선되었다고 보기는 어려운 것으로 해석된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.19-27
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• 2022

머신러닝(ML, Machine Learning)기반 응용에서의 인식성능은 적용된 모델의 종류와 크기, 학습환경 및 학습에 사용되는 데이터 등 다양한 요인에 따라 결정된다. 특히 학습에 사용되는 데이터가 충분치 않을 경우 인식성능이 저하되거나 과적합(Overfitting)등의 문제가 발생하기도 한다. 이미지 인식을 주요 대상으로 하는 기존 연구들은 학습을 위한 데이터셋이 풍부하고 검증된 데이터셋을 사용하여 학습 및 인식성능을 평가할 수 있다. 하지만 사용된 센서, 인식의 대상, 인식 상황이 다른 특정 응용들의 경우 데이터셋을 직접 구축해야 한다. 이런 경우, ML모델의 성능은 데이터의 양과 품질에 따라 달라진다. 본 논문에서는 이용 가능한 학습용 데이터가 충분치 않은 움직임 인식응용에 효율적으로 사용될 수 있는 비모수 추정 방식의 일종인 커널 밀도 추정 알고리즘을 사용하여 학습용 데이터를 증폭한 후, 사용된 커널의 종류에 따라, 원본 데이터의 수 및 증폭 비율에 따라 증폭된 데이터가 원본 데이터의 특징을 잘 반영하는지 인식 정확도 변화를 토대로 비교 분석한다. 실험결과, 본 연구에서 사용한 움직임 인식응용에서는 좁은 대역폭을 가진 Tophat 커널로 증폭된 데이터셋에서 최대 14.31%의 인식 정확도 향상을 확인하였다.