• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제14권5호
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• pp.57-63
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• 2013

본 연구에서는 전자빔공정에서 반응표면법의 하나인 Box-Behnken법을 이용하여 주요 인자로서 diazinon 농도($X_1$), 조사강도($X_2$)와 pH($X_3$)를 토대로 3개 수준으로 구성된 실험설계에 따라 diazinon의 제거와 무기화 특성에 대해 연구하였다. 우선 pH와 diazinon 농도의 영향이 반응표면법(RSM)에 적용될 적정 범위를 결정하기 위해 수행되었다. 통계적 접근은 회귀분석과 분산분석(ANOVA)를 각 인자별 정량적 비교를 도출하기 위해 적용하였으며, 인자별 영향은 조사강도>diazinon 농도>pH의 순으로 나타났다. 회귀모델은 최적화도구를 이용하여 운영조건의 영향을 고려한 최적점을 예측하였으며, 그에 따른 모델식은 $Y_1=81.73-5.58X_1+23.69X_2-14.23X{_2}^2+4.22X{_3}^2(R^2=99.7%)$, $Y_2=35.23-3.01X_1+10.79X_2-7.58X_2{^2}(R^2=97.9%)$로 도출하였다. 그에 따른 결과는 diazinon 농도 12.75mg/L와 조사강도 4.26kGy에서 diazinon 제거율 95.7%, TOC 저감율은 41.8%로 나타났다. pH 조건은 기존의 다른 고도산화공정(AOPs)에 비해 전자빔 공정에서는 유의한 영향이 없는 것으로 나타났다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제10권2호
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• pp.121-140
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• 1994

본 연구에서 경계가 불규칙하고 여러 토층으로 이루어진 자연과 인공 사면에 대한, 토층의 경계에서 굴절하는 대수나선곡선을 파괴면으로 가정한 신뢰도해석 모델을 개발하였다. 이 모델에서, 사면파괴토괴는 양 끝단이 수직평면으로 된 일정한 폭을 가진 Cylindroid로 가정하여 절편법을 적용하였고, 강도정수의 공간적인 변화, 불충분한 시료의 수에 의한 오차 그리고 실험실과 현장조건의 차이에서 오는 모델오차를 고려하여, FOSM 그리고 SOSM의 방법으로 신뢰도 지수를 구하여 파괴확률을 구하는 프로그램을 개발하였다. 이러한 연구를 기초로 다음의 결과를 얻었다: (1) 내부마찰각의 변동계수가 점착력의 변동계 수보다 민감하게 영향을 미침을 보여주었다. 따라서 대수나선파괴면의 사면안정해석에서 내부마 찰각의 불확실성이 사면안정에 더 큰 영향을 주므로 내부마찰각의 추정에 더 큰 주의를 기울여야할 것으로 사료된다. (2) 지진이 없을 경우에는, 사면폭이 증가함에 따라 전체 3차원파괴확률과 한계파괴폭은 증가하였으며, 지진이 있을 경우에는 전체 3차원파괴확률은 증가하였으나 한계 파괴폭은 전체 사면폭이 비교적 클 때, 진도가 커짐에 따라 급격히 감소하였다. (3) 지하수위는 높을수록, 전단강도와 수정계수는 작을수록 사면의 한계폭을 감소시키는 효과가 있다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.99-112
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• 2010

앙상블 학습은 분류 및 예측 알고리즘의 성과개선을 위하여 제안된 기계학습 기법이다. 그러나 앙상블 학습은 기저 분류자의 다양성이 부족한 경우 다중공선성 문제로 인하여 성과개선 효과가 미약하고 심지어는 성과가 악화될 수 있다는 문제점이 제기되었다. 본 연구에서는 기저 분류자의 다양성을 확보하고 앙상블 학습의 성과개선 효과를 제고하기 위하여 유전자 알고리즘 기반의 범위 최적화 기법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 최적화 기법을 기업 부실예측 인공신경망 앙상블에 적용한 결과 기저 분류자의 다양성이 확보되고 인공신경망 앙상블의 성과가 유의적으로 개선되었음을 보여주었다.

• 한국노년학
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• 제37권1호
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• pp.173-200
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• 2017

본 연구의 목적은 노인자살예방을 위해 개발된 통합적 위기개입모델을 경기도를 중심으로 적용한 후 위기개입서비스의 실제 개입효과를 검증하는 것이다. 통합적 위기개입모델은 지역사회 통합시스템 접근과 스트레스 취약성 이론을 포함하는 위기개입 이론에 기초하여 개발되었다. 효과성 검증을 위해 노인우울(GDS-K) 및 자살생각(SSI)척도를 활용하였고, 1차 사전검사 258명, 통합적 위기개입 서비스 6개월 제공 후 2차 사후검사 184명, 2-3년 후 역추적을 통해 3차 추수검사 124명의 자료를 수집하여 분석하였다. 분석은 R Statistics computing을 이용하였고, 서로 다른 시점의 다른 검사를 비교하기 위해 검사 동등화 및 측정 시점 간 수직 척도화를 수행한 후 기술통계와 일변량 분산분석을 실시하였고, 마지막으로 베이지언 추정을 이용해 다층모형 분석을 실시하였다. 연구결과 노인자살예방을 위해 개발된 통합적 위기개입모델 적용 후 사전점수에 비해 사후측정에서 통계적으로 유의하게 노인우울과 자살생각을 감소시키는 것으로 나타났는데, 노인우울 감소에 .56의 효과크기를, 자살생각의 감소에 .39의 효과크기를 나타내 모델의 전체적인 효과성이 입증되었다. 그러나 위기개입 후 2-3년 후 추수검사에서 노인우울 및 자살생각이 다시 높아져 원래 상태를 회복하는 것으로 나타나 개입의 장기적인 유지효과는 확인되지 않았다. 노인우울 및 자살생각 변화량에 영향을 주는 요인을 찾기 위해 다층분석을 통해 위기개입 서비스의 각 유형(위기개입 전문상담, 약물치료, 동료상담)과 내담자특성(성별, 연령), 상담자 특성(전문가 연령, 경력, 전공)들 및 위기개입 서비스 유형(위기개입 전문상담)과 상담자 특성(전문가 연령, 경력, 전공)의 상호작용 효과를 살펴본 결과, 유일하게 약물치료가 단독으로 자살생각을 의미있게 낮추는 것으로 나타났으며, 전문가의 전공이 상담전공일 때 전문상담과 상호작용하여 자살생각을 의미있게 감소시키는 것으로 나타났다. 본 연구는 노인자살예방을 위해 개발된 통합적 위기개입모델의 전체효과와 각 개입서비스 유형의 효과를 검증하여 현장 적용의 근거를 확보했다는 데에 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.47-73
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• 2020

KTX 차량은 수많은 기계, 전기 장치 및 부품들로 구성되어 있는 하나의 시스템으로 차량의 유지보수에는 상당히 많은 전문성과 유지보수 작업자들의 경험을 필요로 한다. 차량 고장발생 시 유지보수자의 지식과 경험에 따라 문제 해결의 시간과 작업의 질적 차이가 발생하며 그에 따른 차량의 가용율이 달라진다. 일반적으로 문제해결은 고장 매뉴얼을 기반으로 하지만 경험이 많고 능숙한 전문가의 경우는 이와 더불어 개인의 노하우를 접목하여 신속하게 진단하고 조치를 취한다. 이러한 지식은 암묵지 형태로 존재하기 때문에 후임자에게 완전히 전수되기 어려우며, 이를 위해 사례기반의 철도차량 전문가시스템을 개발하여 데이터화된 지식으로 바꾸려고 하는 연구들이 있어왔다. 하지만, 간선에 가장 많이 투입되고 있는 KTX 차량에 대한 연구나 텍스트의 특징을 추출하여 유사사례를 검색하는 시스템 개발은 아직 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 차량 유지보수 전문가들의 노하우를 통해 수행된 고장들에 대한 진단과 조치 이력을 문제 해결의 사례로 활용하여 새롭게 발생하는 고장에 대한 조치가이드를 제공하는 지능형 조치지원시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 2015년부터 2017년동안 생성된 차량고장 데이터를 수집하여 사례베이스를 구축하였고, 차원축소 기법인 비음수 행렬 인수분해(NMF), 잠재의미분석(LSA), Doc2Vec을 통해 고장의 특징을 추출하여 벡터 간의 코사인 거리를 측정하는 방식으로 유사 사례를 검색하였으며, 위의 알고리즘에 의해 제안된 조치내역들 간 성능을 비교하였다. 분석결과, 고장 내역의 키워드가 적은 경우의 유사 사례 검색과 조치 제안은 코사인 유사도를 직접 적용하는 경우에도 좋은 성능을 낸다는 것을 알 수 있었고 차원 축소 기법들의 성능 비교를 통해 문맥적 의미를 보존하는 차원 축소 방식 중 Doc2Vec을 적용하는 것이 가장 좋은 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝 기술은 여러 분야에서 활용을 위한 연구들이 이루어지고 있는 추세이나, 본 연구에서 활용하고자 하는 분야처럼 전문적인 용어들이 다수이고 데이터에 대한 접근이 제한적인 환경에서 이러한 텍스트 데이터를 활용한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 키워드 기반의 사례 검색을 보완하고자 텍스트 마이닝 기법을 접목하여 고장의 특징을 추출하는 방식으로 사례를 검색해 조치를 제안하는 지능형 진단시스템을 제시하였다는 데에 의의가 있다. 이를 통해 현장에서 바로 사용 가능한 진단시스템을 단계적으로 개발하는데 기초자료로써 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.9-20
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• 2010

3차원 공간에 존재하는 반투명 물질을 물리 기반으로 렌더링하기 위해서 빛의 진행 경로를 작은 구간으로 나눈 후, 각 구간에 대하여 빛의 직접적인 영향, 산란으로 인한 영향, 반투명 물질안에서의 소멸 및 물질의 발광으로 인한 영향 등을 고려한 빛의 에너지를 계산하여 누적하는 방식을 사용한다. 이중 빛의 산란은 연속 공간에서 매우 복잡한 방식으로 작용하기 때문에 이의 시뮬레이션을 위해서 상당한 노력이 필요하다. 빛의 산란을 효과적으로 계산하기 위해 여러근사 방법들이 고안되었는데, 그중 볼륨 포톤매핑 기법은 빛이 간섭매체 내부에서 산란되는 효과를 단순화된 시뮬레이션으로 미리 계산하여두고 이를 검색해 효율적으로 렌더링 하는 방법을 사용한다. 이 방법은 주변에서 검색한 시뮬레이션 정보를 이용하기 위해서 밀도추정방법을 적용하는데, 시뮬레이션자료의분포에 따라서 검색에 따른 편차가 있을 수 있게된다. 또한 시뮬레이션된 자료만을 이용하여 산란효과를 반영하기 때문에 고밀도이지만 시뮬레이션이 충분하지 못한 위치에 대해서 방향성 있는 위상함수에 대한 특징을 잘 표현하지 못한다는 문제가있다. 이러한 문제를해결하고자 하는 노력의 일환으로, 본 논문에서는 입자형태로 시뮬레이션된 볼륨데이터에 대해 밀도추정방법의 하나인 커널스무딩을 이용하여 표현한 산란효과를 반투명물질 자료구조에 저장하고 이를 복원하는 방법을 제안하고, 실험결과 분석을 통하여 장단점을 분석한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권3호
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• pp.157-165
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• 2006

세포는 환경 변화 및 자극으로부터 자신을 보호하기 위해 유전자가 발현하여 생명을 유지 시스템을 갖고 있다. 유전자의 발현은 비정상적인 상태의 세포를 환경을 조절, 변화시켜 정상으로 바꾸기 위한 기능, 발달단계에 필요한 기능 등 생명현상에 필요한 특수 역할을 수행한다. 따라서 각 유전자의 기능을 아는 것은 생물학적으로 상당히 의미 있는 일이다. 본 논문에서는 유전자 기능을 알아보기 위해 발현 패턴을 통해 같을 때, 유사한 형태 혹은 시차를 갖고 동일한 형태로 발현하는 유전자들은 같은 기능을 한다는 가정을 하였다. 이 가정에 기반하여 각 유전자들을 기능에 따라 분류하였다. (1) IFSA선형 모델을 적용하여 데이타를 잘 나타내 줄 수 있는 특징 패턴을 찾았으며 (2) 이 특징 패턴으로부터 본 논문에서 제안한 Membership Scoring Function을 이용하여 유전자를 필터링(filtering) 하였다. 이 유전자들은 기존의 ICA(Independent Component Analysis) 방법에서 보다 IFSA 방법이 더 효과적으로 각 기능에 따른 유전자 그룹을 찾아내줌을 GO(Gene Ontology)에서 확인할 수 있었다. 이는 시차 혹은 위상 변화에 상관없이 데이타를 잘 나타낼 수 있는 IFSA의 특성이, ICA보다. 생물학적인 변수를 더 고려해 줄 수 있기 때문이라고 생각된다[1]. 이 논문의 또 다른 주요 작업은 유전자의 상호작용 관계로부터 유전자 네트웍을 얻어내는 것이다. 유전자 네트웍은 같은 그룹 내에서 유전자간의 상관 계수를 구하고 가장 높은 상관도를 보이는 유전자쌍을 연결시켜 얻게되었다. 이 네트웍 역시 GO 해석에서 그 유효성을 확인하였다.를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.적외선 분광법을 이용한 사일리지의 화학적 조성분 함량 측정은 적은 오차 범위 내에서 신속하고 정확한 분석법이 될 수 있음을 확인 할 수 있었다. 비록 원물 생시료(IF)에 대한 직접적인 측정은 다소 예측 정확성이 떨어지지만 현장 적용성과 편리성을 높이기 위해서는 생시료의 측정시 오차를 줄일 수 있는 스펙트럼의 수처리 방법이나 산란보정 방법과 같은 데이터 처리기법에 대한 더 많은 연구가 앞으로 진행되어야 한다고 생각되어진다.상자의 50% 이상이 매일 생선 콩 및 콩제품과 채소류를 먹고 있었고, 인스턴트나 패스트푸드는 정상 체중군이 저체중군이나 과체중보다 매일 섭취하는 빈도가 낮았다(p<0.0177). 7. 가장 낮은 영양 섭취 상태를 보여준 영양소(% RDA< 75%)는 철분과 칼슘으로 조사 대상자의 3/4에 해당하는 조사 대상자가 영양 부족 상태였다. 칼슘 섭취의 경우 정상 체중군이 과체중군과 저체중군보다 섭취율이 낮았으나(p<0.0257) 철분은 군간 유의차는 없었다. 8. 칼슘의 경우 과체중군이 저체중군이나 정상 체중군에 비해 영양소 적정비율(NAR) 값이 높았으며(p<0.0257) 철분, 단백질, 비타민 $B_1$과 $B_2$, 나이아신의 경우도 통계적으로 유의하지는 않으나 과체중군이 저체중군 또는 정상 체중군의 NAR 값이 높은 경향을 보여주었다. 9가지 영양소의 NAR을 평균한 MAR 값은 군간 유의적이지는 않으나 과체중군(0.76)이 정상체중(0.73) 또는 저체중군(0.73)에 비해 높은 값은 보여주었다. 9.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.216-225
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• 2011

최근 3차원 영상 콘텐츠와 디스플레이의 증가에 따라 지상파 방송사들은 스테레오스코픽 3차원 텔레비전(3DTV) 방송을 위한 준비를 시작하고 있다. 하지만 현재 지상파 방송사들이 비디오 전송을 위하여 사용하고 있는 ATSC 방송규격의 약 18Mbps 대역폭 제한 내에서 는 고화질의 스테레오스코픽 영상을 전송하는 데 한계가 있다. 따라서 보다 고화질의 3D 영상 방송 서비스를 제공하는 동시에, 기존 2DTV 시청자를 위한 호환성을 유지하기 위하여 좌영상은 현재 지상파 방송에서 채택하고 있는 MPEG-2 기반, 그리고 우영상은 보다 압축 효율이 높은 H.264/AVC 기반의 비디오 압축 및 전송 시스템이 고려되고 있다. 본 연구에서는 이러한 지상파 3DTV 방송 조건 하에서 이종 부호화기로부터 산출되는 비트스트림의 양을 대역폭 제한에 맞게 조절하는 합동 비트율 제어 방법을 제안한다. 제안하는 합동 비트율 제어 방법은 H.264/AVC의 비트율 제어 방법인 이차 율-양자화 모델(quadratic rate-quantization model)을 MPEG-2 부호화 과정 내에 구현하여 압축된 두 비디오 비트스트림의 합이 대역폭 조건을 충족시키면서 화질왜곡을 최소화하는 양자화계수를 계산하도록 설계되었다. 또한 시청자의 시각적 피로도가 양안 영상의 화질 차이와 관계가 있다는 가정 하에 좌영상과 우영상의 화질의 차이를 일정하게 유지되도록 하는 제약식을 최적화 문제에 추가하여 양자화계수를 계산하였다. 실험결과 제안한 지상파 스테레오스코픽 3DTV를 위한 합동 비트율 제어 알고리듬은 목표 비트율을 맞추는 동시에, MPEG-2 및 H.264/AVC의 기존 비트율 제어 알고리듬 방법에 비하여 좌/우 영상의 평균 화질 합을 약 2.02% 향상시켰고, 화질 절대차의 평균은 약 77.6%, 화질차의 분산은 약 74.38% 감소시키는 성능을 보였다.