• 대한기계학회논문집A
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• 제39권8호
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• pp.751-758
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• 2015

수학적 해석모델은 물리적 현상을 파악하고 실험비용을 절감하는데 활발하게 사용되지만 편의를 위한 단순화 또는 파라미터가 가지고 있는 불확실성에 의해 해석모델에 의한 예측결과는 실제현상과 차이가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제에 대해 통계적 기법을 이용하여 해석모델의 불확실성을 반영한 교정 및 검증 방법을 종이 헬리콥터를 통해 제시한다. 먼저, 같은 제원의 세 가지 종이 헬리콥터로 실시한 실험 데이터를 각 그룹으로 형성하여 두 가지 낙하해석모델에서 미지의 입력 파라미터인 항력계수를 교정하는데 사용했다. 그리고 확률분포로 예측된 낙하시간을 실험 데이터 분포와 비교하여 해석 모델을 검증하였다. 이 때, Markov Chain Monte Carlo 기법을 활용하여 항력계수의 불확실성을 정량화하였다. 또한 종이 헬리콥터의 그룹별 데이터에 대해 분산분석(Analysis of Variance)를 이용하여 제작오차와 실험오차의 관계를 비교하였고, 각 그룹이 모두 동일한 대상으로 간주해도 됨을 증명하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권1호
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• pp.78-85
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• 2005

이 연구에서는 지구물리 및 환경공학적 방법을 동원하여 호주 Queensland 남서부 Goondoola Basin 에서의 2차 염분작용의 원인을 조사하였다. 지표 및 지하 물질과 지하수에 대한 정보와 함께 항공 방사능 및 전자탐사 그리고 지표 전자탐사 자료가 얻어졌다. 방사능과 고도자료 및 측정된 물성간에 얻어진 상관관계로부터 지표 물질 및 지하수 유입 포텐샬의 예측도를 만들 수 있었는데, 가장 큰 지하수 유입은 분지를 둘러싼 풍화 기반암에서 일어나는 것으로 예측되었다. 전자탐사자료(항공, 지표 및 시추공)는 토양 및 시추자료와 함께 천부 소금층의 크기와 지하 구조를 규명하는데 사용되었다. 전기전도도 측정자료는 토양 염분의 분포를 반영하고 있다. 그러나 표토 깊은 곳에서는 염분함량이 상대적으로 일정하여, 항공전자탐사 신호는 공극률 또는 물성의 변화에 따라 영향을 받았으며, 이러한 결과로부터 기반암 풍화대의 수평적인 분포를 탐지할 수 있었다. 이 지역의 염분 작용은 표층 구조에 의해 강하게 좌우되는 국부적 및 중간 크기 과정의 결과로 발생하며, 현재의 지표 현상은 사면의 균열에서 유출되는 천부 염분 지하수 상부에서의 증발 농축의 결과이다. 표층과 지하 자료의 종합으로부터 지하수위 상승에 따른 염분도 증가로 야기되는 유사한 산사태 구조의 규명이 가능하였다. 이 정보는 현재 지방 토지 관리자가 과도한 지하수 유입과 더 이상의 염분 이동을 막는 관리방법의 개선에 이용되고 있다.

• 자원리싸이클링
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• 제31권6호
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• pp.81-91
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• 2022

리튬이온 배터리의 사용은 전자기기 및 전기차 등의 생산량 증가로 인해 사용량이 크게 증가하고 있으며, 이와 맞물려 향후 폐배터리의 발생량 증가도 예상된다. 따라서 폐배터리를 구성하고 있는 여러 유가 자원 중 Ni, Co, Mn, Li 등이 함유되어 있는 양극 활물질이 매우 중요한 유가 자원으로, 이를 재활용하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 양극 활물질 회수를 위해서 일반적으로 폐배터리로부터 블랙 매스(Black mass)를 회수하고, 이를 처리하여 주요 금속 자원을 회수한다. 블랙 매스를 회수하는 공정은 폐배터리를 수거-방전-해체-파쇄-분급의 순서로 이루어지며, 본 연구에서는 블랙 매스 회수를 위한 파쇄/분급 공정을 분석하였다. 파쇄/분급 공정을 통해 다양한 공정 산물의 입도 특성을 분석하고, 이 과정에서 생산된 산물의 입도별 형상을 현미경 및 SEM(Scanning Electron Microscopy)-EDS(Energy Dispersive Spectrometer)로 분석하였다. 분석 결과 블랙 매스로 회수되는 입자 중 74 ㎛의 미세한 입자들은 양극/음극 활물질이 전극으로부터 단체분리되어 존재하였지만, 100 ㎛ 이상의 입자들은 전극과 활물질이 붙어있는 상태에서 파쇄에 의해 입도가 감소되어 존재함을 확인하였다. 또한 배터리의 특징인 2종 혼합물(전극과 활물질)이 결합되어 있는 시료에 대해 파분쇄 특성을 모사할 수 있는 PBM(Population Balance Model) 을 개발하였으며, 2종 혼합물의 분쇄 상수를 도출하고 입도 분포 예측 성능을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.111-126
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• 2020

CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.83-102
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• 2021

2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권12호
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• pp.979-991
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• 2004

본 연구에서는 사행하는 자연하천에 유입된 오염물질의 2차원 확산 특성을 모의하기 위하여 2차원 수심적분 모형인 RMA2와 RMA4를 사용하였다. 먼저 2차원 동수역학적인 모형인 RMA2를 사용하여 흐름장을 모의한 후 이 결과를 2차원 수질모형인 RMA4에 입력하여 농도장을 모의하였다. 수치모형을 S자형 사행수로에서 측정한 흐름 및 추적자 농도자료를 이용하여 검증한 결과, RMA4 모형은 최대유속선이 만곡의 내측에 치우쳐 나타나는 현상을 잘 모의하고 있었으며, RMA4 모형은 오염운의 전반적인 확산 특성과 분리 현상을 적절하게 모의하고 있었다. 수치모형을 실제 하천에 적용하여 현장 실험 결과를 비교한 결과, RMA2 모형은 전체적인 흐름 특성 및 만곡의 외측 제방으로 치우치는 최대유속선의 경향 등을 잘 모의하였으며, RMA4모형은 오염운이 최대유속선을 따라 이동하는 경향 등을 적절하게 재현하는 것으로 밝혀졌다. 본 연구에서 분산계수는 실측 농도분포로부터 계산한 값을 미세 조정하여 사용하였으며, 이는 기존의 추정식에 의한 추정치와도 잘 부합하는 것으로 밝혀졌다.

• 대한토목학회논문집
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• 제8권1호
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• pp.127-140
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• 1988

도시의 급속한 팽창에 따라 하수 및 우수관리에 대한 문제가 점점 대두되고 있다. 도시내의 가정과 공장 등에서 나오는 오수 및 폐수들은 지하의 하수관거를 통하여 처리장이나 일반하천으로 방출되는데, 합류식 관거의 경우에는 강우로 인한 유출수까지도 이동시키는 역할을 담당하게 된다. 그런데 강우로 인한 유출수는 폐수나 오수처럼 인위적인 비율로 취급될 성질의 것이 아니므로 강우강도의 차이나 강우량에 따라서 가용적을 초과하여 관거내 압력류(surcharge)나 맨홀상부 범람 현상(overflow)을 발생시키게 된다. 따라서 어느 정도의 하수나 우수량은 감당할 수 있지만 장마철과 같이 강도가 높은 강우가 발생할 때에는 관경이 작거나 경사가 완만한 곳으로부터 지표면상으로 하수 및 우수가 동시에 범람되어 지대가 낮은 지역의 침수현상을 흔히 볼 수가 있다. 이번 연구는 하수관거의 이러한 흐름특성(flow characteristic)을 수치해석방법을 이용하여 해석함으로써, 설계된 관거에 있어서 관경 및 관경사등의 보정에 참고자료로서의 가능성을 찾는데 있었다. 본 연구는 유한차분법(finite difference method) 중 4점 음해법(four point implicit method)을 이용하며 Preissmann Slot Concept를 컴퓨터 용량에 제약이 없는 중첩분할법(Overlapping Segment Method)에 도입함으로써 압력류(surcharge) 및 맨홀의 범람 현상을 용이하게 파악할 수 있도록 시도하였다. 가상관망에 대한 모델의 실행결과 각 관거내의 수위 및 유량곡선의 시간적 분포를 통해 Slot의 적용의 실효성을 확인할 수 있었으며, 관거의 입구 및 출구에서의 유량보존이 성립함으로써 모델의 합리성이 제시되었다.

• 응용통계연구
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• 제27권4호
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• pp.645-653
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• 2014

p-값은 관측 표본과 관측 결과보다 심하게 대안가설의 방향으로 영가설을 이탈하는 표본들이 영가설 하에서 갖는 확률이다. p-값이 일정 ${\alpha}$(= 0:05)보다 작게 나타나면 연구자는 대안가설이 지지된 것으로 본다. 그런 경우라고 하더라도 그의 가설이 향후 연구에서 번복될 수 있는데 그 이유는 p-값이 표본에 따라 변동하는 통계량이기 때문이다. Boos와 Stefanski (2011)는 붓스트랩 방법으로 p-값의 예측분포를 구할 수 있음을 보였다. 그들은 그 분포의 상위 10-20% 분위수가 ${\alpha}$보다 작은가를 확인할 필요가 있음을 강조한다. 만약 그렇지 않은 경우에는 "지지"된 가설의 재현성이 문제될 수 있기 때문이다. 가설검정에서 일정 수준의 재현율을 확보하기 위해서는 표본의 증대가 요구된다. 이 연구는 k배 확대 붓스트랩 표본추출(boosted bootstrap sampling)로써 필요한 표본크기를 계산할 수 있음을 두 표본의 비교와 다중선형회귀의 수치 예에서 보인다. k 값을 정하기 위해서는 몇 차례 시행착오를 해야 하지만 계산적 부담은 크지 않다. 95% 신뢰구간은 독립적인 표본들로부터 같은 방식으로 산출되는 구간이 미지의 모수를 포함할 확률이 95%가 되도록 설정된다. 이 연구는 한 관측표본으로부터 얻어진 95% 신뢰구간 내 개별 점이 미래 연구의 신뢰구간에도 포함될 것인지 그 재현성을 붓스트랩 재표본들에서 평가한다. 이 연구는 개별 점에서 산출한 신뢰구간 재현율을 그래프로 보인다.

• 대한환경공학회지
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• 제38권10호
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• pp.551-557
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• 2016

여러 환경요인을 예측하는데 위성영상과 측정데이터의 접목은 정확도를 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 하지만 습지 토양에 포함되어있는 영양염류의 성분 등을 예측함에 있어 위성영상의 활용 효과는 잘 알려져 있지 않다. 따라서, 본 연구에서는 지구통계학 중 블록크리깅과 회귀크리깅을 자연습지인 에버글레이드에 위치한 수자원관리유역의 토양 내 총인 예측에 적용하였다. 토양시료의 측정된 총인농도를 이용하여 블록크리깅을, 측정값 외에 30 m의 공간해상도를 가지고 있는 위성영상인 Landsat ETM+로부터 추출한 스펙트럼 데이터 및 분광지수 등을 독립변인으로 하여 회귀크리깅을 실시한 결과, 블록크리깅의 결정계수는 0.59, 회귀크리깅의 결정계수는 0.49로 나타났다. 측정 자료만을 이용한 블록크리깅의 예측 오차가 위성영상을 이용한 회귀크리깅의 예측 오차보다 더 작았으나, 각각의 방법을 이용하여 총인 농도를 수자원관리유역에 매핑한 결과 두 경우 모두 비슷한 경향을 보였고, 회귀크리깅의 경우 연구대상유역의 독특하고 복잡한 경관요소들을 더욱 잘 표현할 수 있었다.