• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.45-52
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• 2019

이산화탄소 농도가 높은 도심지의 경우 탄산화로 인한 철근부식이 발생하기 쉬우며 이는 콘크리트 구조물의 내구수명을 감소시킨다. 콘크리트 구조물의 경우 다양한 구속조건을 가지며 항상 외부의 재하하중을 받고 있다. 도입된 응력수준은 이산화탄소와 같은 유해인자의 확산을 변화시키며 탄산화 깊이의 변동성을 야기한다. 본 연구에서는 응력재하수준에 따른 탄산화 변동성을 정량화하였으며, 이를 이용하여 탄산화 예측식을 도출하였다. 내구성 설계인자인 피복두께, 이산화탄소 확산계수, 탄산화 반응 수화물, 그리고 외부 이산화탄소 농도를 확률변수로 정의하였으며, MCS을 통하여 영향인자의 변동성에 따른 내구수명을 도출하였다. 또한 응력수준에 따라 변화하는 내구수명을 도출하였으며, 이를 결정론적인 방법의 결과와 비교하였다. 피복두께 및 내부 수화물 생성이 내구수명 변동성에 가장 큰 영향을 미쳤으며, 응력수준을 고려한 내구수명평가는 유지관리 우선순위 설정에 합리적으로 적용할 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권1호
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• pp.55-66
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• 2010

본 연구에서는 2007년에 실시한 17대 대통령 선거를 위한 NI Korea의 인터넷 패널조사와 KBS의 대선 패널 전화여론조사 결과를 토대로 인터넷조사와 전화조사의 차이를 비교하고, 인터넷조사의 활용 가능성을 검토해 보고자 한다. 인터넷조사는 조사대상자가 인터넷 사용자로 제한됨에 따라 발생하는 포함오차와 조사 참여 의사를 갖는 사람들만을 조사에 참여시킴으로써 발생하는 선택편향 등으로 인해 흔히 표본의 대표성이 문제점으로 지적되고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 인터넷 사용자 표본이 전체 유권자 표본을 설명 할 수 있도록 성향점수(Propensity score)를 사용하여 가중치를 보정하는 방안을 제시한다. 17대 대선 자료를 기초로 한 사례분석을 통해, 적절한 성향점수보정 기법을 적용하는 경우 인터넷조사를 선거예측에 활용하는것이 가능하다는 결론을 얻을 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제8권2호
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• pp.135-145
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• 1988

본(本) 연구(硏究)는 재료(材料)의 배합(配合)이 단순한 mortar를 제작 그 균열발생을 관찰, 측정하여 정적하중(靜的荷重)에 의한 균열 및 일정진폭을 갖는 동적하중(動的荷重)에 의한 균열성장영역 예측을 시도한 것이다. 사용시편은 mortar의 배합비(配合比)와 물-시멘트비(比)를 달리하여 ASTM E 561-80에서 제안한 CLWL-DCB(crack-line-loaded-double-cantilever-beam)의 제1방법인 벽개형(劈開型)모드(opening mode)에 의거 균열성장거동을 측정하였다. 본(本) 실험(實驗)에서는 X-Y recorder에 나타난 하중(荷重)(P)-균열개구변위($2V_1$), 균열개구변위($2V_1$)-균열선단개구변위($2V_2$)의 diagram을 해석하여 정적하중(靜的荷重)에 의한 균열선단의 비선형적인 미소균열을 포함하는 유효균열길이(effective crack length; $a_e$)와 균열선단의 미소균열을 제외한 물리적균열길이(physical crack length; $a_m$) 및 replica 필름으로 구한 균열길이(replica crack length; $a_t$)의 상관관계와 일정진폭을 갖는 반복하중에 의한 $a_e$, $a_m$, $a_t$를 구하여 정적하중(靜的荷重)에 의한 균열특성과 동적하중(動的荷重)에 의한 균열특성을 조사한 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.18-26
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• 2023

빌딩에너지관리시스템(BEMS: Building Energy Management System)은 생산 및 소비되는 에너지를 효율적으로 관리하는 시스템이다. 그러나 건물 내 전력소비는 물리적인 특성상으로 인해 생산 및 소비가 일정하지 않아 안정적인 전력 공급이 필수적이다. 이에 따라 건물의 안정적인 전력 공급을 위해서는 정확한 건물 내 전력 소비 예측이 중요하다. 최근에는 시계열분석, 통계분석, 인공지능 등 다양한 방법을 이용하여 전력소비예측에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 Prophet 모델의 장점과 단점을 분석하여 장점인 growth, seasonality, holidays를 선택하였고, Prophet 모델의 단점인 데이터의 복잡성과 외부변수(기후 데이터)의 제한성을 해결하기 위하여 GRU을 조합하여 단기(2일) 및 중기(7일, 15일, 30일) 전력소비량 예측 알고리즘을 제안한다. 실험결과, 제안한 방법은 기존 GRU 및 Prophet 모델보다 성능이 우수하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.96-101
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• 2021

본 논문은 빅데이터를 이용하여 심방세동 환자의 뇌졸중 발병을 예측하는 기계 학습 모델을 제시한다. 학습 데이터로는 국민 건강 보험공단에서 제공하는 대한민국 전수에 해당하는 심방세동 환자의 정보를 수집하였다. 수집된 정보는 인구사회학, 과거 병력, 건강검진을 포함한 68개 독립변수로 구성된다. 본 연구의 목표는 기존 심방세동 환자의 뇌졸중 위험도 예측에 사용되던 통계적 모델 (CHADS2, CHA2DS2-VASc)의 성능을 검증하고 기계 학습 모델을 적용하여 기존 모델보다 높은 정확도를 가지는 모델을 제시하는 것이다. 제안하는 모델의 정확도, AUROC (area under the receiver operating characteristic)를 검증한 결과 제안하는 기계 학습 기반의 모형이 심방세동 환자의 뇌졸중 위험도를 사용한 모델이 기존의 통계적 모델보다 높은 정확도, 민감도, 특이도를 가지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권2호
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• pp.153-164
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• 2022

본 연구는 2000년 1월부터 2021년 12월까지의 대표적 원자재 운송 수단인 Capesize 중고선가를 대상으로 해운산업에 대한 분위수 모형을 추정한다. 본 연구는 두 가지 학술적 기여를 목표로 한다. 첫째, 혼재된 실증분석 결과가 제기되는 원자재 운송 시장의 대표적 선종인 Capesize 중고선과 운임시장의 연관성을 분석한다. 둘째, 분위수 회귀로 김현석·장명희(2020a) 연구에서 제기하는 구조변환을 고려하는 실증분석 모형을 제시한다. 분석 결과는 분위수 모형은 시계열 자료에서 구조변화를 분석에 반영함으로써 오차의 불안정성으로 제기되는 문제를 우회할 수 있음을 확인한다. 그리고 공적분 모형의 장기 균형관계를 장기와 단기 추정변수를 통해 외생변수의 장·단기 영향으로 구분하고, 이를 분위별로 세분화한 예측으로 확장한다. 이상의 추정결과는 해운 이론모형에 기반한 분석을 인공지능과 기계학습으로 확장할 수 있는 근거가 된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 한국환경농학회지
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• 제6권2호
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• pp.53-65
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• 1987

본(本) 연구(硏究)는 1981년(年)부터 1984년(年)까지 4개년(個年)에 걸쳐 울산공업단지주변(蔚山工業團地周邊) 21 개지점(個地點)에서 수행(遂行)되었다. 대기중(大氣中) 황화물(黃化物) 및 불화물(弗化物)이 수도(水稻)의 생육(生育) 및 수량(收量)에 미치는 영향(影響)을 구명(究明)하기 위해 수도(水稻)의 수량구성요소(收量構成要素), 수량(收量), 대기중(大氣中)의 류황산화물(硫黃酸化物), 엽내류황(葉內硫黃) 및 불소함량(弗素含量), 엽피해율(葉被害率)을 조사(調査)하여 검토(檢討)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 수도(水稻)의 수량(收量)에 대(對)한 수량구성요소(收量構成要素)의 기여율(寄與率)은 주당수수(株當穗數)의 기여율(寄與率)이 매년(每年) 제일 높았으며, 타(他) 수량구성요소(收量構成要素)들의 기여율(寄與率)은 주당수수(株當穗數)보다 현저히 낮았고, 이들의 기여정도(寄與程度)는 조사년도(調査年度)에 따라 차이(差異)가 있었다. 2. 수량(收量)과 주당수수(株當穗數) 및 등열율(登熱率)에 대(對)해서는 매년(每年) 엽내불소함량(葉內弗素含量)에 의한 영향도(影響度)는 엽내류황(葉內硫黃)에 의한 것보다 크고, 수당입수(穗當粒數)에 대(對)한 엽내류황(葉內硫黃)과 불소(弗素)에 의한 영향도(影響度)는 조사년도(調査年度)에 따라 일정(一定)한 경향(傾向)이 없었으며, 이들 오염지표(汚染指標)와 천립중간(千粒重間)에는 상관(相關)의 유의성(有意性)이 인정(認定)되지 않았다. 그리고 수량(收量) 및 수량구성요소(收量構成要素)에 대(對)한 월별(月別) 오염물(汚染物)이 영향(影響)은 조사연도(調査年度)에 따라 차이(差異)가 있었으며, 매년(每年) 주당수수(株當穗數)의 감소(減少)에 가장 큰 영향(影響)을 미친 월별(月別) 오염물(汚染物)이 최종수량(最終收量)의 감소(減少)에도 가장 영향(影響)이 컸다. 3. 수도(水稻)의 수량추정(收量推定)에 적용(適用)할 오염지표(汚染指標)를 선정(選定)할 때 월별(月別) 엽내류황(葉內硫黃) 및 불소함량(弗素含量)과 엽피해율(葉被害率)을 함께 적용(適用)하는 것이 PSS 값이 제일 낮았다. 그리고 PSS에 의해 선정(選定)된 오염지표(汚染指標)를 이용(利用)하여 만든 회귀식(回歸式)에 의한 예측수량(豫測收量)과 실측수량간(實測收量間)에는 높은 상관관계(相關關係)가 인정(認定)되었다.

• 생태와환경
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• 제56권1호
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• pp.45-56
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• 2023

본 연구는 저서성 대형무척추동물을 이용한 RIVPACS 유형의 국내 실정에 맞는 수생태계 예측 및 평가모델을 구축하기 위한 사전 연구로서 수행되었다. 자연상태의 하천인 887개의 참조하천을 선정하고, 참조하천을 저차하천과 고차하천으로 구분한 뒤 random forest 알고리즘을 이용하여 각각의 과에 대하여 예측모델을 구축하였다. 저차하천은 학습과 검증 데이터를 7 : 3의 비율로 나누어 구축하였으며, 고차하천의 경우에는 leave-one-out 방법을 이용하였다. 예측모델에 사용된 환경변수는 비계량 다차원 척도법(NMDS)을 이용하여 선정되었으며, 고도, 경사각, 평년평균기온, 숲의 비율, 하폭, 여울 비율, 하상 구조의 큰돌의 비율로 7개의 변수가 선택되었다. 3,224개의 조사대상 지점을 하천차수에 따른 유형에 따라 구분한 뒤, 각각의 유형에 해당하는 모델을 이용하여 30개 과에 대한 과 단위의 생물상을 예측하였다. 예측된 생물상(E)은 실제 생물상(O)과 생물지수를 이용하여 비교되었다. 생물지수는 BMWPK 지수를 과의 수로 나눈 ASPT를 이용하였다. 그 이후 EQR 지수(O/E)를 이용하여 각 조사지점의 건강성을 평가하였다. 마지막으로, EQR 값을 기존에 이용되고 있는 BMI 값과 비교하였다. 건강성 점수 평가 결과, 실제 군집은 0~20과, 예측된 군집은 0~19과 범위로 예측되어 유사하게 나타났다. 실제 ASPT는 평균 4.82 (±2.04 SD), 예측된 ASPT는 6.30 (±0.79 SD)으로 예측된 값이 더 높게 나타났다. ASPT와 BMI의 비교 결과, 대체로 EQR이 BMI 지수보다 높은 값을 보였다. 이는 참조하천 선정에 있어서 조금 교란된 지점도 자연상태로 가정하여 참조하천으로 이용되었기 때문으로 보인다. RIVPACS 모델은 생태학적 상태에 대한 단순하지만 명확한 진단을 제공해줌으로써 국내 하천 관리에 도움이 될 것으로 기대된다. 본 연구는 연구가 미진하였던 우리나라 실정에 맞는 RIVPACS 유형의 평가법을 개발하는 선행 연구로서의 의의가 있다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제51권3호
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• pp.373-382
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• 2012

본 연구의 목적은 신체변인과 최대하 대사반응을 이용하여 최대산소섭취량(VO₂max)을 간편하고 정확하게 추정하는 데 있다. 18~34세 남성 250명을 대상으로 추정집단(n=179)과 타당도 검증집단(n=71)으로 나누어 최대 운동부하검사를 실시하였으며 3분인 1단계와 6분인 2단계 종료 시점의 대사반응을 측정하였다. 추정 집단을 대상으로 단계선택법(stepwise method)으로 다중회귀분석 (multiple regression analysis)을 실시하였다. 단계별분석법으로 분석한 모형 1의 추정변인은 체중, 6분HR, 6분VO₂이고 R은 0.64(p<.01)이었으며 SEE와 CV는 각각 4.74, 11.7%로 나타났고(p<.01), 추정식은 VO₂max(ml/kg/min)= 72.256-0.340(Weight)-0.220(6분HR)+0.013(6분VO₂)이며 다중공선성이 나타나지 않았다. 모형 2의 추정변인은 체중, 6분HR, 6분VO₂, 6분VCO₂이고 R은 0.66(p<.01)이었으며 SEE와 CV는 각각 4.59, 11.3%로 나타났고(p<.01), 추정식은 VO₂max(ml/kg/min)= 68.699-0.277(Weight) -0.206(6분HR)+0.020(6분VO₂)-0.009(6분VCO₂)이며, 역시 다중공선성이 나타나지 않았다. 모형 1과 비교했을 때 모형 2는 상관이 더 높지만 다중공선성 측면에서는 다소 불리하게 나타났다. 모형 1과 모형 2를 교차타당도 검증집단에 적용했을 때, 측정된 VO₂max와 추정된 VO₂Max 간에 유의한 상관관계가 나타났다(R=0.53, 0.56, P<.001). 타당도 검증을 통해 유용성과 간편성을 고려하면, 본 연구에서 얻은 신체변인 및 최대하 대사반응을 이용한 추정모형들이 모두 사용가능하나 모형 2가 정확도 측면에서 다소 유리하다.