• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제13권4호
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• pp.319-345
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• 2011

한랭지에 건설된 터널의 경우 터널 주변지반 지하수의 동결은 동절기 터널 배수 장애의 원인이 되며 라이닝을 내공 측으로 압출시키는 원인으로 작용하기도 한다. 노르웨이 등 해외에서는 이미 한랭지에 건설되는 터널의 동해방지를 위한 단열기준을 가지고 있으나 국내에서는 아직까지 터널 라이닝 동해방지를 위한 단열설계가 도입되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 국내 도로터널의 동결 사례를 고찰하여 터널 라이닝 동해방지 대책이 필요함을 파악하였다. 또한 터널 주위의 온도분포를 파악하기 위해 화악터널에서 터널 종단길이에 따른 온도분포, 라이닝 내부의 온도, 포장면 하부지반의 온도 분포를 계측하였으며 이로부터 외기 온도변화에 따른 터널 내부 온도 분포 특성을 분석하였다. 화악터널의 온도분포 계측 결과를 바탕으로 단열재의 성능시험을 위해 인공기후실에서 단열재 설치 유무에 따른 암석시편의 열유동 실험을 수행하였다. 또한 터널 라이닝 동해를 방지할 수 있는 적정 단열재 두께를 제안하기 위해 3 차원 수치해석을 실시하였다. 수치해석 결과로부터 터널배면 지하수 동결기준으로 동결지수를 약 291$^{\circ}C{\cdot}$ Hr로 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• 한국지역사회생활과학회지
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• 제27권3호
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• pp.477-493
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• 2016

This research was conducted to investigate the performance of a weight control program in university students in Daejeon during 3 months from November 2014 to February 2015. This program measured body measurement and composition analysis, nutritional education, and counseling every month. The status of students' weight control was surveyed before and after the program. The participants were 17 males (24.5 years old) and 15 females (20.8 years old). Their weights before the program were 78.2 kg (male) and 57.2 kg (female), whereas after the program, weights were 77.6 kg (male) and 56.2 kg (female). Weight reduction in students was 53.1%, and weight increase was 40.6% by the weight control program. Body mass index (BMI) tended to decrease after the program. Body fat % and muscle masses were not significantly different by program practice. Body image decision of females showed mainly 'normal' status while that of male was 'over fatty constitution', Before and after the program, the most prevalent method of weight control was exercise for all students. The most selected exercise was 'walking and jogging' during the program. For the most effective weight control method, female acknowledged both 'reducing amount of meals' and 'increasing exercise' while males selected 'increasing exercise.' On the side effects of weight control, over 40% of all students chose 'no experience' and 'loss of volition'. The degree of student's goal achievement was largely 20 ~-20% compared with their goal weights. Accordingly, this program didn't show significant effects. For effective weight control, it is recommended to conduct nutritional education. Students can exercise regularly and control diet to sustain a healthy and satisfactory body status.

• 한국측량학회지
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• 제28권3호
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• pp.329-336
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• 2010

본 연구는 시간차방식(TOF: Time of flight)과 근적외선 파장대역(760-3000nm)을 사용하는 지상라이다를 이용해서 다양한 사용자 타깃에 대해 반사도와 거리정확도를 테스트하였다. 특별히 사용자 타깃에 대한 측점군의 반사도는 실내에서 독일 Gretag Macbeth사의 i1 분광광도계로 측정되었다. 그리고 지상라이다의 성능 평가를 위해 정밀 EDM 검기선장에서 지상라이다를 이용해서 타깃을 스캐닝 하여 기준표석간 이격거리를 측정하여 표준거리와 비교하였다. 테스트 결과로서, 약 10m 와 170m 기준표석간 이격거리에 설치된 흰색 수지 타깃을 제외하고, 실험에 이용된 다른 타깃들의 거리측정값은 기준거리와 수 mm 정확도 차이를 보였다. 향후 대기보정, 장비보정, 부가상수와 같이 거리정확도에 영향을 미치는 변수들에 대한 연구가 필요할 것으로 사료 된다.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.249-261
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• 2014

최근 큰 관심을 받는 빅데이터는 분산처리를 통해서만 효과적으로 처리할 수 있다. 분산처리란 주어진 쿼리를 여러 대의 컴퓨터로 분할하고 각 분할된 데이터의 계산 결과를 취합하는 과정으로, 주어진 하드웨어 리소스를 효과적으로 최대한 사용하는 것이 중요하다. 하둡은 이러한 분산처리를 가능하게 하는 플랫폼 중의 하나로 분산처리에 사용된 컴퓨터의 개수만큼 성능 향상을 기대할 수 있는 확장성을 최대한 보장하는 매우 성공적인 플랫폼이다. 이 논문에서는 하둡 플랫폼이 얼마나 최적화 되어있는지에 대한 객관적이고 계량적인 지수를 제공함으로써 주어진 하둡 플랫폼의 효율성을 측정한다. 방법론적으로는 로렌츠 커브를 이용하여 하드웨어 리소스들이 얼마나 잘 균등히 배분되어 있는지 살펴보고 CPU, 디스크 일기/쓰기 및 네트워크 병목현상에 따른 비용을 감안한 최적화된 로렌츠 커브를 찾음으로써 최적화 지수를 산출한다. 바꾸어 말하면, 이러한 최적화 지수는 주어진 하둡 플랫폼이 얼마만큼의 성능 향상이 가능한지 알려주는 척도로 오랜 시간을 필요로 하는 빅테이터의 처리 속도 개선을 위한 중요한 정보를 제공한다. 실험 자료 및 모의실험을 통해 본 논문에서 제안된 방법을 검증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.226-231
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• 2019

한방 설진에서 WTCI(Winkel Tongue Coating Index) 설태 평가는 환자의 설태량 측정을 위한 중요한 객관적인 지표 중의 하나이다. 그러나 이전의 WTCI 설태 평가는 혀영상으로부터 설태 부분을 추출하여 전체 혀 영역에서 추출된 설태 영역의 비율을 정량적으로 측정하는 방법이 대부분으로 혀영상의 촬영 조건이나 설태 인식 성능에 의해서 비객관적 측정의 문제점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능의 딥러닝 방법을 적용하여 설태량을 분류하여 평가하는 딥러닝 기반의 WTCI 평가 방법을 제안하고 검증한다. 설태 평가 방법에 있어서 딥러닝의 유효성 검증을 위해서는 CNN을 학습 모델로 사용하여 소태, 박태, 후태의 3가지 유형의 설태량을 분류한다. 설태 샘플 영상을 학습 및 검증 데이터로 구축하여 CNN 기반의 딥러닝 모델로 학습한 결과 96.7%의 설태량 분류 정확성을 보였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제24권7호
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• pp.938-944
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• 2000

Recently, micro fin tube is widely used to heat exchanger for high performance. And, as the alternative refrigerants for R-22, hydrocarbons such as R-290, R-600 and R-600a are very promising because of their low GWP and ODP. Thus, R-290 was used as working fluid in this study. Most design of heat exchanger had been based on heat transfer characteristics of pure refrigerant although refrigerant oil exists in the refrigeration cycles. So, the influence of oil on heat transfer characteristics have to be considered for investigating exact evaporation heat transfer characteristics. But, this is an unresolved problem of refrigeration heat transfer. Therefore the influence of the refrigeration oil to the evaporation heat transfer characteristics of R-290 were conducted in a horizontal micro tin tube. The mineral oil was used as refrigeration oil. The experimental apparatus consisted of a basic refrigeration cycle and a system for oil concentration measurement. Test conditions are as the follows; evaporation temperature $5^{\circ}C$, mass velocity 100 $kg/m^2s$, heat flux 10 $kW/m^2$, oil concentration 0, 1.3, 3.3, 5.7 wt.%, and quality $0.07{\sim}1.0$. When refrigeration oil was entered, oil foaming was observed at the low quality region. And, very small bubbles were observed as quality was increased. Pressure drop and heat transfer coefficient increased as the concentration of refrigeration oil increased to 5 wt.%.. The performance index of heat exchanger was the highest near 3.3 wt.%.

• 대한인간공학회지
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• 제27권3호
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• pp.1-6
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• 2008

Individual finger/total grip forces, and subjective preferences for various individual finger grip spans (i.e., four fingers had identical grip spans or different grip spans) were evaluated by using an "Adjustable Multi-Finger Force Measurement (MFFM) System". In this study, three grip spans were defined as follows: a 'favorite grip span' which is the span with the highest subjective preference; a 'maximum grip span' which is the span with the highest total grip force; a 'maximum finger grip span' which is a set of four grip spans that had maximum finger grip forces associated with the index, middle, ring, and little fingers, respectively. Ten males were recruited from university population for this study. In experiment I, each participant tested the maximum grip force with five grip spans (45 to 65mm) to investigate grip forces and subjective preferences for three types of grip spans. Results showed that subjective preferences for grip spans were not coincidence with the performance of total grip forces. It was noted that the 'favorite grip span' represented the lowest total grip force, whereas the 'maximum finger grip span' showed the lowest subjective preferences. The individual finger forces and the average percentage contribution to the total finger force were also investigated in this study. The findings of this study might be valuable information for designing ergonomics hand-tools to reduce finger/hand stress as well as to improve tool users' preferences and performance.

• Geomechanics and Engineering
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• 제37권5호
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• pp.475-498
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• 2024

The prediction of the susceptibility of soil to liquefaction using a limited set of parameters, particularly when dealing with highly unbalanced databases is a challenging problem. The current study focuses on different ensemble learning classification algorithms using highly unbalanced databases of results from in-situ tests; standard penetration test (SPT), shear wave velocity (V_s) test, and cone penetration test (CPT). The input parameters for these datasets consist of earthquake intensity parameters, strong ground motion parameters, and in-situ soil testing parameters. liquefaction index serving as the binary output parameter. After a rigorous comparison with existing literature, extreme gradient boosting (XGBoost), bagging, and random forest (RF) emerge as the most efficient models for liquefaction instance classification across different datasets. Notably, for SPT and V_s-based models, XGBoost exhibits superior performance, followed by Light gradient boosting machine (LightGBM) and Bagging, while for CPT-based models, Bagging ranks highest, followed by Gradient boosting and random forest, with CPT-based models demonstrating lower G_mean(error), rendering them preferable for soil liquefaction susceptibility prediction. Key parameters influencing model performance include internal friction angle of soil (ϕ) and percentage of fines less than 75 µ (F₇₅) for SPT and V_s data and normalized average cone tip resistance (q_c) and peak horizontal ground acceleration (a_max) for CPT data. It was also observed that the addition of V_s measurement to SPT data increased the efficiency of the prediction in comparison to only SPT data. Furthermore, to enhance usability, a graphical user interface (GUI) for seamless classification operations based on provided input parameters was proposed.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제41권8호
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• pp.786-796
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• 2008

본 연구는 초등학생의 영양소 섭취상태, 식습관, 학업스트레스 및 이들 요인과 학업성취도와의 관계를 분석해보고자 경기도 부천 소재 초등학교 5학년 학생 224명을 대상으로 2007년 7월에 실시하였다. 본 연구대상 학생은 정상범위의 신장과 체중 및 신체충실지수를 나타내고 있었으나 남학생에 비해 여학생에서 마른 학생의 비율이, 여학생에 비해 남학생의 비만율이 더높았다. 영양소 섭취상태는 대부분 권장량 수준으로 섭취하고 있었으며, 단백질, 비타민 A, 비타민 B1는 120% 이상 섭취하고 있었다. 그러나 칼슘 (61%)과 엽산 (66%)은 부족하게 섭취하고 있었으며, 식이섬유소와 칼륨, 엽산의 섭취량은 여학생이 남학생보다 많았다 (p < 0.05). 탄수화물：단백질：지방의 섭취비율과 n-3계열과 n-6계열 지방산 모두 적정량을 섭취하고 있었다. 식습관은 전반적으로 양호하였으으나 남학생이 여학생에 비해 불량한 편이었으며 학업스트레스는 남녀 모두 총 점수의 40% 정도로 스트레스를 적게 받고 있는 것으로 나타났다. 학업성취도는 영양소 섭취상태 (에너지, 단백질, 인, 칼륨, 아연, n-6계열 지방산, 다중불포화지방산)가 좋을수록 (p < 0.05), 식습관점수가 높을수록 좋았다 (p < 0.05). 반면, 외식 빈도수가 적을수록 학업성취도가 높은 경향을 보였다. 학업스트레스는 학업성취도가 높을수록 적게 받고 있었다 (p < 0.01). 본 연구 결과, 학업성취도가 높은 사람일수록 영양소 섭취상태와 식습관이 좋았으며 학업스트레스를 적게 받고 있었다. 따라서 영양교사와 학부모 및 담임교사들은 아동에게 체계적인 영양교육을 실시함으로서 아동의 영양 상태증진 및 올바른 식습관 정립을 통하여 학업성취도 향상에도 일부 기여할 수 있을 것으로 기대된다.