• 한국지반공학회논문집
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• 제26권1호
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• pp.45-54
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• 2010

말뚝 구조물의 동적 거동을 분석하고 지진파에 대한 공진 안정성을 확보하기 위해서는 고유 진동수를 합리적으로 산정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 간단한 질량 - 스프링 모델을 이용하여 지진 하중을 받는 말뚝 구조물의 고유 진동수를 간편하면서도 효율적으로 예측할 수 있는 방법을 모색하였다. 고유진동수 산정 결과에 큰 영향을 미치는 지반-말뚝 간 스프링 강성을 지반반력상수와 p-y 곡선 그리고 지반 탄성계수 등을 이용하여 결정하고, 이들을 이용하여 계산한 고유진동수를 1g 진동대 실험에서 계측한 고유진동수와 비교한 결과, 지반반력상수를 이용한 Reese(1974) 방법과 동적 p-y 중추 곡선을 이용한 Yang(2009)의 방법을 이용하여 스프링 강성을 산정하는 것이 가장 우수한 결과를 나타내었는데, 건조토에 위치한 말뚝구조물에서는 5% 이내의 오차를 보였으며, 포화토에 위치한 말뚝 구조물의 경우에는 진동 중에 과잉간극수압의 발생여부에 따라 5%에서 40% 사이의 오차를 나타내었다.

• 한국노년학
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• 제29권1호
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• pp.243-258
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• 2009

배경: 낙상은 노인의 가장 일반적이고 심각한 건강문제로 대두되고 있다. 낙상은 중요한 신체적 심리적 영향을 주며 결과적으로 신체적 행동약화나 기능의 위축, 사회적 기능 약화 등을 야기시킨다. 하지만, 상대적으로 낙상 후의 심리적, 정신적 부분은 간과되어져왔다. 낙상 후 노인들이 심리적 또는 정신적으로 보고하는 대표적인 증상으로는 다시 낙상을 할 것이라는 두려움으로 나타났다. 목표: 이 논문은 노인의 낙상에 대한 두려움에 영향을 주는 요인에 대한 모델을 테스트하는데 있다. 또한, 낙상에 대한 두려움에 영향을 주는 중요한 요인 중 하나인 노인의 운동과 운동에 대한 신념, 운동에 대한 기대감의 관계를 연구함에 있다. 방법: 미국 메릴랜드주 볼티모어시 지역에 거주하는 노인149명을 대상으로 2004 11월부터 2005년 3월까지 수집된 2차 자료를 이용해서 결과가 분석되었다. 참가 가능 노인으로는 본 연구에 참여하기로 동의한 노인을 대상으로, 노인요양시설에 거주하며, 인지적으로 이상이 없고 (MMSE>20), 65세 이상의 나이를 가진 노인을 대상으로 한다. 자료 수집은 구조화된 설문지를 통해서 이루어졌다. 자료 분석을 위해, SPSS 12.0을 통해 빈도분석과 상관분석 등이 사용되었고, 모델 평가를 하기 위해서 AMOS프로그램을 통해 path analysis를 시행하였다. 결과: 모델 내 49개의 path중에 13개의 path가 유의하게 나타났고 모델의 22%가 설명되어졌다. 모델의 확실성은 chi-square를 통해서 조사되었고 결과 모델의 확실성이 입증되었다. 또한, CFI 는 0.99 RMSEA는 0.00으로 모델을 지지하는 결과가 나타났다. 특히, 성별, 과거 낙상경험, 운동은 노인의 낙상에 대한 두려움을 설명하는 중요한 변수로 나타났다. 논의: 본 연구는 노인의 낙상에 대한 두려움을 총체적으로 설명하기 위한 모델을 제시한다. 또한, 운동에 대한 신념과 결과에 대한 기대치가 노인의 운동을 설명하는 직접적 변수로, 낙상에 대한 두려움을 설명하는 간접적인 변수로 나타났다. 이 연구는 노인들이 낙상의 두려움을 줄이기 위해 적극적으로 운동에 참여하도록 하는데 중요한 이론적 근거를 제공한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권6호
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• pp.719-729
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• 2017

최근 농업 분야는 농업 분야에 ICT 기술이 접목 되면서 새로운 도약의 계기가 마련되고 있다. 특히 농업에 사물 인터넷(IoT: Internet of Things) 기술을 접목한 스마트 팜 [smart farm] 영역이 각광받고 있다. 스마트 팜 [smart farm] 기술은 농작물이 재배 되는 환경의 온도, 습도 등의 정보를 센서를 이용해 실시간으로 수집, 분석하여 제어장치에서 농작물 수확에 필요한 장치들을 자동으로 구동하여 농작물이 자랄 수 있는 최적의 환경을 제공하는 것이다. 스마트 팜 [smart farm] 기술이 마치 모든 것을 해결할 수 있을 것처럼 주목을 받고 있지만, 대부분의 연구가 농작물의 생산량 증대에만 치중되어 있다. 본 논문 에서는 농작물의 생산량 증대 보다는 우수한 품질의 농작물을 최적기에 수확할 수 있는 시스템의 아키텍처 개발에 중점을 두어 이루어졌다. 본 논문에서는 사과나무를 표본으로 아키텍처를 개발 하였으며 사과나무의 수확시기를 예측하는 데이터로는 색상정보와 중량정보를 사용하였다. 색상정보와 중량정보를 수집하여 서버 단으로 전송하는 간이형 보드는 아두이노를 사용하였으며. 개발 방법론으로는 모델 주도 개발(model-driven development :MDD)를 적용하였다. PC 사용자들에게는 웹 형태로 서비스를 제공하며 Smart Phone 사용자들에게는 하이브리드앱 형태로 서비스를 제공할 수 있도록 아키텍처를 개발했다. 또한 비콘 기술을 사용해서 과수원 정보를 실시간으로 사용자들에게 제공하도록 아키텍처를 개발했다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권4호
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• pp.413-421
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• 2020

Objective: A widely applicable, non-invasive screening method for non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is needed. We aimed to develop and validate an index combining computed tomography (CT) and routine clinical data for screening for NAFLD in a large cohort of adults with pathologically proven NAFLD. Materials and Methods: This retrospective study included 2218 living liver donors who had undergone liver biopsy and CT within a span of 3 days. Donors were randomized 2:1 into development and test cohorts. CTL-S was measured by subtracting splenic attenuation from hepatic attenuation on non-enhanced CT. Multivariable logistic regression analysis of the development cohort was utilized to develop a clinical-CT index predicting pathologically proven NAFLD. The diagnostic performance was evaluated by analyzing the areas under the receiver operating characteristic curve (AUC). The cutoffs for the clinical-CT index were determined for 90% sensitivity and 90% specificity in the development cohort, and their diagnostic performance was evaluated in the test cohort. Results: The clinical-CT index included CTL-S, body mass index, and aspartate transaminase and triglyceride concentrations. In the test cohort, the clinical-CT index (AUC, 0.81) outperformed CTL-S (0.74; p < 0.001) and clinical indices (0.73-0.75; p < 0.001) in diagnosing NAFLD. A cutoff of ≥ 46 had a sensitivity of 89% and a specificity of 41%, whereas a cutoff of ≥ 56.5 had a sensitivity of 57% and a specificity of 89%. Conclusion: The clinical-CT index is more accurate than CTL-S and clinical indices alone for the diagnosis of NAFLD and may be clinically useful in screening for NAFLD.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.207-228
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• 2007

Measuring Information Technology(IT) organizations' activities have been limited to mainly measure financial indicators for a long time. However, according to the multifarious functions of Information System, a number of researches have been done for the new trends on measurement methodologies that come with financial measurement as well as new measurement methods. Especially, the researches on IT Balanced Scorecard(BSC), concept from BSC measuring IT activities have been done as well in recent years. BSC provides more advantages than only integration of non-financial measures in a performance measurement system. The core of BSC rests on the cause-and-effect relationships between measures to allow prediction of value chain performance measures to allow prediction of value chain performance measures, communication, and realization of the corporate strategy and incentive controlled actions. More recently, BSC proponents have focused on the need to tie measures together into a causal chain of performance, and to test the validity of these hypothesized effects to guide the development of strategy. Kaplan and Norton[2001] argue that one of the primary benefits of the balanced scorecard is its use in gauging the success of strategy. Norreklit[2000] insist that the cause-and-effect chain is central to the balanced scorecard. The cause-and-effect chain is also central to the IT BSC. However, prior researches on relationship between information system and enterprise strategies as well as connection between various IT performance measurement indicators are not so much studied. Ittner et al.[2003] report that 77% of all surveyed companies with an implemented BSC place no or only little interest on soundly modeled cause-and-effect relationships despite of the importance of cause-and-effect chains as an integral part of BSC. This shortcoming can be explained with one theoretical and one practical reason[Blumenberg and Hinz, 2006]. From a theoretical point of view, causalities within the BSC method and their application are only vaguely described by Kaplan and Norton. From a practical consideration, modeling corporate causalities is a complex task due to tedious data acquisition and following reliability maintenance. However, cause-and effect relationships are an essential part of BSCs because they differentiate performance measurement systems like BSCs from simple key performance indicator(KPI) lists. KPI lists present an ad-hoc collection of measures to managers but do not allow for a comprehensive view on corporate performance. Instead, performance measurement system like BSCs tries to model the relationships of the underlying value chain in cause-and-effect relationships. Therefore, to overcome the deficiencies of causal modeling in IT BSC, sound and robust causal modeling approaches are required in theory as well as in practice for offering a solution. The propose of this study is to suggest critical success factors(CSFs) and KPIs for measuring performance for IT organizations and empirically validate the casual relationships between those CSFs. For this purpose, we define four perspectives of BSC for IT organizations according to Van Grembergen's study[2000] as follows. The Future Orientation perspective represents the human and technology resources needed by IT to deliver its services. The Operational Excellence perspective represents the IT processes employed to develop and deliver the applications. The User Orientation perspective represents the user evaluation of IT. The Business Contribution perspective captures the business value of the IT investments. Each of these perspectives has to be translated into corresponding metrics and measures that assess the current situations. This study suggests 12 CSFs for IT BSC based on the previous IT BSC's studies and COBIT 4.1. These CSFs consist of 51 KPIs. We defines the cause-and-effect relationships among BSC CSFs for IT Organizations as follows. The Future Orientation perspective will have positive effects on the Operational Excellence perspective. Then the Operational Excellence perspective will have positive effects on the User Orientation perspective. Finally, the User Orientation perspective will have positive effects on the Business Contribution perspective. This research tests the validity of these hypothesized casual effects and the sub-hypothesized causal relationships. For the purpose, we used the Partial Least Squares approach to Structural Equation Modeling(or PLS Path Modeling) for analyzing multiple IT BSC CSFs. The PLS path modeling has special abilities that make it more appropriate than other techniques, such as multiple regression and LISREL, when analyzing small sample sizes. Recently the use of PLS path modeling has been gaining interests and use among IS researchers in recent years because of its ability to model latent constructs under conditions of nonormality and with small to medium sample sizes(Chin et al., 2003). The empirical results of our study using PLS path modeling show that the casual effects in IT BSC significantly exist partially in our hypotheses.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.351-360
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• 2018

전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다.

• 한국음향학회지
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• 제35권4호
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• pp.261-271
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• 2016

지반에 인입된 파일에 대한 거동 해석은 지반의 비선형 거동 특성으로 인해 일반적으로 유한요소에 기반한 수치적인 방법을 주로 이용한다. 그러나 수치 해석은 파일-지반 모델링 및 연산에 많은 노력과 시간을 요구하므로 파일의 제원과 지반 물성치가 확정되지 않은 초기 설계 단계에서는 활용에 많은 한계를 갖는다. 반면, 지반을 선형화한 이론해석의 경우 수치 해석에 비해 모델이 단순하고 연산 시간이 매우 짧으므로, 해석의 신뢰성이 확보된다면 지반-지지구조의 거동 특성을 초기에 예측하는데 유용할 것이다. 본 연구에서 대상으로 하는 풍력발전기의 경우, 초기 설계 단계에서 풍력터빈의 고유진동수 예측을 위한 동적 거동 해석이 요구되며, 이 때 지반에 인입된 풍력터빈의 지지구조는 탄성경계조건으로 단순화하여 동적 거동 해석에 반영할 수 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 풍력터빈 지지구조의 선단부 탄성 계수를 도출하고자 지반에 인입된 파일에 대한 파일-지반 연성해석을 수행하였다. 해석 시 지반의 변형은 탄성범위 이내에 있다고 단순화하여 지반에 인입된 파일을 탄성지지된 보로 모델링하였다. 탄성지지보 모델을 이용해 파일 선단에 수평 하중 또는 모멘트가 작용할 때 발생하는 파일의 횡변형을 구하고, 이로부터 영향계수를 도출하였다. 풍력터빈의 지지구조에 대한 해석 예로써, 모노파일과 석션파일에 대해 파일 선단의 영향계수를 구하고, 이를 문헌의 결과와 비교함으로써 해석 결과의 신뢰도를 검증하였다. 또한 이 두 파일의 깊이에 따른 변형 및 선단부의 스프링 상수를 비교하여 지지구조의 강성 측면에서 모노파일과 석션파일의 특성을 살펴보았다.

• 한국토양비료학회지
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• 제42권5호
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• pp.399-407
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• 2009

레이저 유도붕괴 분광법(LIBS)은 물질상태(고체, 액체, 기체)에 상관없이 신체 접촉시 오염 우려 및 미량 시료도 전처리 없이 동시에 많은 종류의 원소 분석으로 분석과정이 단순하고 신속하게 분석이 가능하며, 소형화된 레이저의 개발로 시료의 직접적인 채취가 어려운 조건의 현장분석에도 적합하다. 농산물 안정성 평가나 친환경 농업 및 정밀농업을 위한 조사 등에 활용될 수 있는 비파괴 실시간 정량분석기술로서 LIBS 분석법의 토양분석 가능성을 평가하고자 표준광물, 미국의 표준기술연구소의 표준토양, 미국 테네시주 초지 및 밭토양을 대상으로 토양 구성성분의 정성 정량적 분석에 필요한 측정조건을 조사하고 이를 토대로 LIBS에 의한 농도값과 기존의 화학분석법을 통해 측정한 결과를 비교하였다. LIBS 측정은 펄스형 Nd:YAG 레이저(Minilite II, Continuum, Santa Clara, CA)에서 나오는 1064 nm 에너지 파장의 광원을 시편의 플라즈마를 생성시키는데 사용하였고, 25 mJ/pulse 여기 에너지 빔을 펄스폭 35 ns, 펄스 반복 주기 10 Hz, 노출시간 10 s 동안 시료의 표면에 조사하였다. LIBS 분광은 0.03 nm의 해상력으로 200 nm에서 600 nm의 영역에서 50 m 이하로 분쇄하여 원형 펠렛 형태로 압축시킨 시료를 10 rpm의 속도로 회전시키면서 상온 상압의 실험실 조건에서 수행되었다. LIBS를 이용한 토양 중 주요한 원소의 적정 파장(nm)은 Al(I) 309.2 nm, Ca(I) 422.6 nm, Fe(I) 406.4 nm, Mg(I) 285.2 nm, Na(I) 589.2 nm, Si(I) 288.2 nm, Ti(I) 398.9 nm 이었다. LIBS의 피크강도가 물질 중 원소의 농도가 증가됨에 따라 각 원소의 특정 파장대에서 일정하게 증가되는 것으로 나타나고 있으나 표준물질의 LIBS의 신호비와 원소비를 통해 측정된 검량곡선의 상관계수($r^2$)는 0.863에서 0.977의 범위로 원소별로 상이할 뿐만 아니라 0.98에 미치지 못하였다. 또한, 토양 중 분석대상원소에 대하여 기존 ICP-AES에 의한 표준방법으로 분석된 시료의 측정값과 비교하여 상대적인 오차는 대략적으로 (-)40%에서 80%이상이며, 평균오차는 32.2%로 표준척도 20% 이상을 초과하였다. LIBS에 의한 토양분석은 토양의 조성과 입자의 크기에 따른 매질효과(matrix effect)로 표준물질의 검량곡선에서 결정계수가 낮고, 원소별 함량도 기준의 표준방법과 비교할 때 오차가 컸다. 따라서 LIBS에 의한 토양분석은 정성적인 분석 수준의 정밀도를 보였으며, 토양 매질의 영향을 최소화하기 위하여 기존의 분쇄 펠렛형 시료조제 및 회전측정 이외의 다양한 토양매질의 표준물질(standard reference material)의 확보, 새로운 전처리 방법 및 측정상 방법개선 등 신뢰성 있는 정량 분석을 위한 노력이 필요할 것으로 사료된다.

• 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.