본 연구에서는 미계측 강수자료를 생성하여 공간 해석함으로써 제주도의 정확한 수문총량을 산정하였다. 미계측 강수자료는 본 연구에서 제시된 수정된 다중회귀선형 모형으로 생성하였으며 공간강수량은 PRISM을 적용하여 구하였다. 수정된 다중선형회귀 모형에 의한 미계측 강수자료의 추정 값들은 기존의 강수 패턴과 유사한 양상을 나타내어 모형의 정확도가 우수한 것으로 나타났으며, 공간강수량의 해석결과는 Case 1(원자료)과 Case 2(미계측 강수자료를 보완한 자료)의 연평균 강수량이 약 1.5%의 미미한 차이를나타내었으나 고도별 연평균 강수량 차이는 최대 37.4%가 증가하는 것으로 산정되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 미계측 관측 자료 생성방법은 현재 관측소의 밀도가 낮은 곳과 국지적으로 강수량의 변화가 큰 곳에서의 수문총량의 산정시 유용할 것으로 판단된다.
본 연구는 청소년의 가족기능, 충동성, 스트레스가 집단따돌림 유형에 미치는 영향을 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구대상은 중 고등학생 627명으로, 수집된 자료는 SPSS 18.0 program을 사용하여 평균과 표준편차, t-test, Pearson's Correlation Coefficient 및 stepwise multiple regression analysis으로 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 집단따돌림 유형(가해 및 피해)은 가족기능, 충동성, 스트레스와 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 집단따돌림 가해에 영향을 미치는 요인은 가족기능의 하부요인에서 정서적 반응성, 충동성의 하부영역에서 무계획 충동성, 스트레스의 하부요인에서 친구관련 스트레스, 일반적 특성에서 음주경험(있음), 부모 우울문제 경험(있음)로 확인되었으며, 34.1%의 설명력을 나타내었다. 집단따돌림 피해에 영향을 미치는 요인은 가족기능의 하부요인에서 의사소통, 충동성의 하부영역에서 운동 충동성, 스트레스의 하부요인에서 친구관련 스트레스, 일반적 특성에서 성별(남학생), 학년(중학생)으로 확인되었으며, 30.9%의 설명력을 나타내었다. 결론적으로 본 연구는 청소년의 집단따돌림 유형(가해 및 피해)에 가족기능, 충동성, 스트레스의 역할을 실증적으로 확인하였다는 점과 청소년의 집단따돌림 유형에 따른 중재방안의 기초 자료를 제공하였다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.
플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험을 통해 구한 N치가 설계 시 주요 입력값이나 짧은 입찰기간과 광범위한 구역에서 다수의 현장시험을 실시하는 것은 실제적으로 어려운 상황이다. 본 연구에서는 인공지능(AI)을 가지고 회귀분석을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였으며, 최소한의 시추자료를 학습시킨 후 표준관입시험을 실시하지 못한 곳에서 N치를 예측하는데 그 목적이 있다. AI의 학습 성능을 높이기 위해서는 빅 데이터가 중요하며, 금회 연구 시 부족한 시추자료를 빅 데이터화 하는데 '원형증강법'을 적용하여 시추반경 2 m까지 가상 N치를 생성시키는 작업을 선행하였다. AI 모델 중 인공신경망, 의사결정 나무, 오토 머신러닝을 각각 적용하였으며 이 중 최적의 모델을 선택하였다. 최적의 모델을 선택하는 방법은 세 가지의 예측된 AI 모델 중 최소 오차값을 가지는 것이다. 이를 위해 폴란드, 인도네시아, 말레이시아에서 수행한 6개 프로젝트를 대상으로 표준관입시험의 실측N치와 AI의 예측N치를 비교하여 타당성 여부를 연구하였고, 연구 결과 AI 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 분석되었다. AI 예측값을 가지고 미시추 구간에서 지반특성을 파악 할 수 있었으며 3차원 N치 분포도를 사용하면 최적의 구조물 배치가 가능함을 확인하였다.
교통량자료는 매우 다양한 분야에서 사용되는 기초자료이다. 교통량자료는 도로교통량조사를 통하여 수집되며, 도로교통량조사 중 기계식 장비를 사용하여 365일 24시간 지속적으로 수집되는 자료를 상시교통량자료라고 한다. 상시교통량자료는 장비의 오작동 및 여러 원인으로 교통량자료누락이 발생하는 경우가 있다. 누락된 교통량자료는 여러 누락보정방법을 적용하여 보정을 수행하고 있다. 하지만, 기존의 누락보정방법론들은 기상에 대한 영향을 전혀 고려하지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기상 중 강우의 영향을 고려한 누락교통량자료 보정방법에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 우선 일반국도에서 수집한 교통량자료와 기상청의 기상자료의 매칭을 수행하였으며, 이후 일반국도의 특성별로 군집분석 수행 및 분석대상지점 선정을 진행하였다. 세 가지 보정 기법들(평균대체법/자기회귀모형/EM 기법)을 사용하여 전체 자료에서 누락보정을 수행하는 것과 강우일의 자료만을 가지고 누락보정을 수행하여 보정값의 정확도를 평가하였다. 분석 결과 모든 보정방법 및 분석지점에서 과거 강우일의 교통량자료만을 가지고 보정한 경우가 더 정확한 보정값을 산출하는 것으로 분석되었다.
This study was designed to produce rounded belt pattern and tight-skirt pattern drafting method using 3D body scan data. Subjects were thirty women in their early twenties. In order to figure out the optimum cutting points, namely, where darts are made, using CAD program, curve ratio inflection points on the horizontal curve of waist, abdomen, and hip to find 1 point in the front, two points in the back part. The average length from center front point to maximum curve ratio was 7.7 cm(46.3%) on the waist curve; 7.9 cm(39.4%) on the abdomen curve. And the average length from center back point to maximum curve ratio point was 6.9 cm(39.0%) for first dart and 11.2 cm(63.3%) for second dart on the waist curve; 8.9 cm(35.8%) for first dart and 15.7 cm(63.3%) for second dart on the hip curve respectively. The cutting lines from were made up by connecting curve inflection points. After divided using cutting lines, each patch was flattened onto the plane and all the technical design factors related with patternmaking were measured, such as dart amount, lifting amount of side waist point, etc. Based on the results of correlation analysis among these factors, regression analysis was done to produce equations to estimate the variables necessary to draw up pattern draft method; F1=F8+1.1, $F4=2.5{\times}F2+0.9$, $F5=0.9{\times}F4+1.0$, $F6=0.3{\times}F4+0.4$, $B1=0.9{\times}B8+2.3$, $B4=2.1{\times}B2+1.3$, $B5=0.9{\times}B4+3.5$, and $B6=0.3{\times}B4+0.4$.
A new bioelectrical impedance method has been developed and evaluated. The electrodes; were made of stainless steel and electrical interfaces were created by an upright subject gripping hand electrodes and stepping onto foot electrodes. Eight tactile electrodes were in contact with surfaces of both hands and feet; thumb, palm and fingers, front sole, and rear sole. Automatic on-off switches were used to change current pathways and to measure voltage differences for target segments. Segmental body resistances and whole body resistance(RWHOLE)were measured in 60 healthy subjects. Segmental resistances of right arm(RRA), left arm(RLA), trunk(RT), right leg(RRL) and left leg(RLL)were310.0$\pm$61.6$\Omega$, 316.9$\pm$64.6$\Omega$, 25.1$\pm$3.4$\Omega$, 236.8$\pm$31.2$\Omega$ and 237.6$\pm$30.4$\Omega$, respectively. Individual segmental impedance indexes(Ht2/RRA, Ht2/RT, and Ht2 /RLA) were closely related to lean body mass(LBM)as measured by densitometry ranged from r=0.925 to 0.960. Ht2/(RRA+RT+RLA) predicted LBM slightly better(r=0.969) than the traditional index, Ht2/RWHOLE(r=0.964), supporting the accuracy of the segmental measurement. A multiple regression equation utilizing Ht2/RRA, Ht2/RT and Ht2/RRL predicted LBM with r=0.971. Ht2/RRA term of the regression contributed to more than 40$\%$ of the LBM prediction, indicating that lean mass of arm represented whole body LBM more closely than other body segments. The new bioimpedance method was characterized by upright posture, eight tactile electrodes, segmental measurements and utilization of electronic switches in comparison with the traditional method. The measurement with this new method was extremely reproducible, quick and easy to use.
플라스틱 재료를 생활 필수품 등 많이 사용하는 재료이지만 화재가 발생할 경우에는 유해 가스가 발생하면서 많은 인명 사고가 발생한다. 이러한 화재 발생 할 때 나오는 가스 물질을 원격 모니터링이 가능한 open path FT-IR spectrometer로 측정함으로 해서 유해 가스의 농도를 실시간으로 처리하여 인명 피해를 최소화 할 수 있을 것이다. 원격 모니터링이 가능한 open path FT-IR spectrometer는 원거리 측정이 가능한 푸리에 변환을 사용한 spectrometer와 원거리용 적외선 광원으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 원격 모니터링 open path FT-IR spectrometer를 사용하여 CO, $NO_2$, HCl, HF에 대한 정량 분석을 실시하였으며, 정량 분석 방법으로는 다중 회귀 곡선(MLR, multiple linearity regression)을 사용하였으며, 정량 분석 결과 결정 계수($R^2$)가 0.95이상의 선형성이 확인되었다. 그리고 플라스틱 재료 중 Urethane과 PVC를 사용하여 연소시킨 후 원거리 원격으로 예측을 실시하여 원거리를 통해서 각 가스의 오염 물질에 대한 농도를 측정하였다.
A long-term gridded historical data at 3 km spatial resolution has been generated for practical regional applications such as hydrologic modelling. However, overly high or low values have been found at some grid points where complex topography or sparse observational network exist. In this study, the Inverse Distance Weighting (IDW) method was applied to properly smooth the overly predicted values of Improved GIS-based Regression Model (IGISRM), called the IDW-IGISRM grid data, at the same resolution for daily precipitation, maximum temperature and minimum temperature from 2001 to 2010 over South Korea. We tested various effective distances in the IDW method to detect an optimal distance that provides the highest performance. IDW-IGISRM was compared with IGISRM to evaluate the effectiveness of IDW-IGISRM with regard to spatial patterns, and quantitative performance metrics over 243 AWS observational points and four selected stations showing the largest biases. Regarding the spatial pattern, IDW-IGISRM reduced irrational overly predicted values, i. e. producing smoother spatial maps that IGISRM for all variables. In addition, all quantitative performance metrics were improved by IDW-IGISRM; correlation coefficient (CC), Index Of Agreement (IOA) increase up to 11.2% and 2.0%, respectively. Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE) were also reduced up to 5.4% and 15.2% respectively. At the selected four stations, this study demonstrated that the improvement was more considerable. These results indicate that IDW-IGISRM can improve the predictive performance of IGISRM, consequently providing more reliable high-resolution gridded data for assessment, adaptation, and vulnerability studies of climate change impacts.
High temperature and pressure valves in power plant have been used for fluid flowing and leakage occurred owing to valve internal damage such as disc wear, crack and inserting of foreign objects etc. in these valves. Recently, multi-measuring technique applied both ultrasonic and acoustic method have been used for evaluation of valve internal leakage in order to raise measurement reliability. Therefore, we have performed various leakage tests using ultrasonic and acoustic measuring system and acquired leakage data for the various leakage conditions. In this study, we developed the estimation method of regression model through leakage data, and expectation method for valve opening ratio, which is directly proportion to leakage rate, using the established estimation model from the measured data, valve size and fluid pressure so as to enhance data reliability. As a result of this study, it was founded that expectation method of leakage rate by statistical analysis method is appropriate to valve leakage evaluation.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권4호
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pp.1005-1021
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2007
Traditional procedures for DNA microarray data analysis are to preprocess and normalize the gene expression data, and then to analyze the normalized data using statistical tests. Drawbacks of the traditional methods are: genuine biological signal may be unwillingly eliminated together with artifacts, the limited number of arrays per gene make statistical tests difficult to use the normality assumption or nonparametric method, and genes are tested independently without consideration of interrelationships among genes. A novel method using average rank in each array is proposed to eliminate such drawbacks. This average rank method monitors differentially regulated genes among genetically different groups and the selected genes are somewhat different from those selected by traditional P-value method. Addition of genes selected by the average rank method to the traditional method will provide better understanding of genetic differences of groups.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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