• 대한환경공학회지
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• 제35권8호
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• pp.592-597
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• 2013

방음패널의 차음특성은 재료의 면밀도와 소음의 주파수와 높은 상관관계가 있으므로 방음패널의 두께 및 재료의 선택에 있어 실제 도로소음의 특성을 반영하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 재료의 경량 및 시공측면에서 수요가 증가하고 있는 플라스틱 소재 중 방음패널로 활용 가능한 소재를 선정하여 도로교통 소음의 주파수에 따른 차음특성을 평가하였다. 대상 패널은 물리적 특성을 조사하여 효율성 및 경제성 평가를 통해 polypropylene (PP)과 high-density polyethylene (HDPE)를 선정하였고 현재 방음패널의 재료로 사용되고 있는 polycarbonate (PC)와 polymethyl methacrylate (PMMA)와의 재료 및 두께에 따른 차음특성을 비교하였다. 그 결과 방음패널의 차음특성은 재료의 면밀도에 비례하여 PC, PMMA, HDPE, 그리고 PP순으로 높은 투과손실치를 나타내었다. 두께별 차음특성의 경우, 방음패널 두께에 비례하여 투과손실이 증가하나 일치효과로 인해 투과손실이 감소하는 주파수가 낮아짐을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 저감하고자 하는 소음의 주파수대역을 먼저 파악하고 방음패널의 재질과 두께에 따른 주파수별 차음특성을 파악하여 적용한다면 효과적으로 소음을 저감할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.239-242
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• 1996

본 논문에서는 BP(Back Propagation)에 비해서 빠른 학습시간과 다른 경쟁학습 신경회로망 알고리즘에 비해서 비교적 우수한 성능으로 패턴인식 등에 많이 이용되고 있는 LVQ(Learning Vector Quantization) 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 방법을 논의하고자 한다. 일반적으로 LVQ는 음(negative)의 학습을 하기 때문에 초기 가중치가 제대로 설정되지 않으면 발산할 수 있다는 단점이 있으며, 경쟁학습 계열의 신경망이기 때문에 출력 층의 뉴런 수에 따라 성능에 큰 영향을 받는다고 알려져 있다.[1]. 지도학습 형태를 지닌 LVQ의 경우에 학습패턴이 n개의 클래스를 가지고, 각 클래스 별로 학습패턴의 수가 같은 경우에 일반적으로 전체 출력뉴런에 대해서 (출력뉴런수/n)개의 뉴런을 각 클래스의 목표(desired) 클러스터로 할당하여 학습을 수행하는데, 본 논문에서는 각 클래스에 동일한 수의 출력뉴런을 할당하지 않고, 학습데이터에서 각 클래스의 분산을 추정하여 각 클래스의 분산을 추정분산에 비례하게 목표 출력뉴런을 할당하고, 초기 가중치도 추정분산에 비례하게 각 클래스의 초기 임의 위치 입력백터를 사용하여 학습을 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 분류하고자 하는 데이터에 대해서 필요한 최적의 출력뉴런 수를 찾는 것이 아니라 이미 결정되어 있는 출력뉴런 수에 대해서 각 클래스에 할당할 출력 뉴런 수를 데이터의 추정분산에 의해서 결정하는 것으로, 추정분산이 크면 상대적으로 많은 출력 뉴런을 할당하고 작으면 상대적으로 적은 출력뉴런을 할당하고 초기 가중치도 마찬가지 방법으로 결정하며, 이렇게 하면 정해진 출력뉴런 개수 안에서 각 클래스 별로 분류의 어려움에 따라서 출력뉴런을 할당하기 때문에 미학습 뉴런이 줄어들게 되어 성능의 향상을 기대할 수 있으며, 실험적으로 제안된 방법이 더 나은 성능을 보임을 확인했다.initially they expected a more practical program about planting than programs that teach community design. Many people are active in their own towns to create better environments and communities. The network system "Alpha Green-Net" is functional to support graduates of the course. In the future these educational programs for citizens will becomes very important. Other cities are starting to have their own progrms, but they are still very short term. "Alpha Green-Net" is in the process of growing. Many members are very keen to develop their own abilities. In the future these NPOs should become independent. To help these NPOs become independent and active the educational programs should consider and teach about how to do this more in the future.단하였는데 그 결과, 좌측 촉각엽에서 제4형의 신경연접이 퇴행성 변화를 나타내었다. 그러므로 촉각의 지각신경세포는 뇌의 같은 족 촉각엽에 뻗어와 제4형 신경연접을 형성한다고 결론되었다.$/ 값이 210 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$로서 효과적인 저해 활성을 나타내었다 따라서, 본 연구에서 빈

• 물과 미래
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• 제27권3호
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• pp.71-82
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• 1994

수자원 계획을 위하여 기본적으로 필요한 과거 강수량자료의 통계적 특성, 역년(calendar year)과 수문년(water year)의 연강수량 관계, 기간별 총강수량의 빈도 등을 장기간 과거 강수량을 이용하여 분석하였다. 또한 우리나라의 수자원 계획에 많이 이용해 왔던 1967-1968년 한발기간의 강수량을 분석하였다. 대상유역은 한강, 낙동강, 금강, 섬진강, 영산강 유역으로, 기상청 65개 우량관측소의 1905-1968년 한발기간의 강수량을 분석하였다. 대상유역은 한강, 낙동강, 금강, 섬진강, 영산강 유역으로, 기상청 65개 우량관측소의 1905-1991년 기간 자료를 이용하였으며, Thiessen 가중법으로 유역평균강수량을 산정하여 분석하였다. 본 연구의 결과에서 우리나라의 연강 수량은 전체적으로 증가하는 경향이 있었으나 통계적 검정결과 그 변동량의 유의성이 없었다. 역년과 수문년의 연강수량 관계식을 제시하였으며, 두 기간의 연강수량은 거의 차이가 없는 것으로 나타났다. 3, 6, 9 그리고 12개월 기간에 따른 총강수량의 연 최저치계열을 작성하였고, 2변수 대수정규분포를 이용하여 각 기간별 빈도강수량을 제시하였다. 1967-1968년 강우분석의 기준으로 볼 때, 댐 등에 의한 수자원 개발이 않된 자연하천 유역에서 건기(10-5월) 또는 우기(6-9월)의 총강수량이 과거 평균수량의 약 75%정도를 기록하면 한발를 초래하고, 약 60% 정도의 강수량이면 심한 한발을 초래한다고 할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권3호
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• pp.344-355
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• 2002

MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 패턴인식에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있다. 패턴인식에 사용되는 학습 데이타는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부변수 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 웅용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률이 고정되고 학습이 진행됨에 따라 학습패턴 영역이 달라지는 학습과정의 각 단계에 효과적으로 대웅하지 못하는 문제가 있다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습과정을 세 단계로 정의하고, 각 단계별로 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습속도 및 학습생략(ILVRS) 방법을 제안한다. ILVRS의 기본개념은 다음과 같다. 학습단계마다 학습에 필요한 패턴의 부분이 달라지므로 이를 구별 하여 학습에 적용할 수 있도록 (1)패턴마다 발생하는 오류치를 적절한 범위 이내로 제한하여 가변 학습률로 사용하고, (2)학습이 진행됨에 따라 불필요한 부분의 패턴을 학습에서 생략한다. 제안한 ILVRS의 성능을 입증하기 위해 본 논문에서는 패턴인식 응용의 한 갈래인 화자증명을 실험하고 그 결과를 제시한다.

• 화훼연구
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• 제19권4호
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• pp.212-218
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• 2011

식용꽃은 일반적으로 개화된 상태에서 수확, 줄기가 없는 상태에서 유통되므로 저장성이 급격히 저하되는 것이 단점이다. 이에 본 연구는 여러 종류의 포장 필름 중 식용꽃의 상온유통을 위한 효과적인 포장재를 선발하기 위하여 실시하였다. 식용꽃 재료로는 꾸준한 수요로 연중생산 되고 있는 금어초, 금잔화, 비올라, 패랭이, 팬지, 한련화 등 총 6종으로 실시하였다. 유통 시 적용할 포장 필름을 선발하기 위하여 0.03mm 두께의 polyethlene (PE) film와 polypropylene (PP) film을 대조구로 하였으며 필름 표면의 미세한 천공을 통해 산소투과도 (OTR-Oxygen Transmission Rate)를 조절할 수 있는 6가지 종류의 필름인 PE 0.03 mm (LF10, LF20, LF30), PP 0.0 3mm (LF10, LF20, LF30) 등을 이용하였다. 식용꽃의 상온 유통시 금잔화, 한련화는 필름별 차이가 없었으며, 비올라, 패랭이, 팬지는 PP (LF10)필름이 효과적인 것으로 나타났다. 비올라, 패랭이, 팬지는 꽃잎이 바깥쪽부터 말리기 시작하면서 노화 증상이 나타났고, 한련화는 꽃잎 무름과 변색, 금어초는 갈색 점이 나타나면서 부패증상이 나타나는 등 식용꽃 종류별로 노화 유형이 뚜렷하게 구분되었다.

• 문화경제연구
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• 제20권1호
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• pp.105-128
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• 2017

본 논문은 한국 영화시장을 중심으로 '흥행의 스크린 탄력성'을 배급사 그룹별로 비교하고, 이를 통해 영화의 상영 스크린 배분에 있어서 배급사간 유의한 차이가 있는지를 실증적으로 파악하고자 한다. 2014~2015년 동안 한국 영화시장에서 개봉한 전국관객 수 100만 명 이상의 흥행영화 94편의 주차별(weekly) 흥행 성적 및 스크린 수 등의 자료를 사용하여 패널분석을 실시하였고, 추정에는 설명변수의 내생성을 고려한 하우스만-테일러 추정량을 사용하였다. 분석결과, 헐리우드 직배사(워너브라더스 등), 수직결합 배급사(CJ E&M, 롯데엔터테인먼트), 비수직결합 국내 배급사(쇼박스, NEW)순으로 영화의 스크린 탄력성이 작게 나타났다. 이는 직배사와 수직결합 배급사 영화의 경우 상대적으로 관객 수 대비 더 많은 스크린에서 상영됨을 의미한다. 분석 기간 동안 배급사의 흥행성과가 헐리우드 직배사, 수직결합 배급사, 비수직결합 국내 배급사 순으로 높았다는 점을 고려할 때 이러한 결과는 배급사의 흥행 스크린 탄력성이 흥행성과로 표현되는 배급사의 시장성과와 관련 있음을 시사한다. 즉, 전반적인 시장성과가 좋은 배급사 영화일수록 관객 수 대비 더 많은 스크린에서 상영될 가능성이 높아진다. 수직결합 배급사의 경우, 스크린 탄력성이 더 작게 나타나는 배경이 계열 극장을 가지고 있다는 조직적 특성 보다는 시장성과가 비수직결합 배급사에 비해 더 좋았다는 점과 관련 있을 가능성이 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제39권1호
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• pp.35-44
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• 2019

현재 대학에 입학하는 이공계 학생들은 거의 대부분의 학과에서 일반 화학 및 일반화학실험 교과를 수강하도록 하고 있는데, 대학에 입학하는 이공계 신입생들은 기초과학 교과의 학습과 관련해 저마다 다른 학습 기초를 가지고 있다. 대학입시와 관련해서도 현재의 수능 제도가 단순이 선발용으로 활용되고 있어 저마다 다른 수준의 기초지식을 가지고 있다. 하지만 이런 현황이 고려되지 않은 채, 이공계 학생들 모두가 동일한 기초과학교과 수업에 참여하고 있기 때문에 어떤 학습자들은 비교적 수월하게 학습에 적응하는가 하면 어떤 학생들은 극심한 어려움을 겪으며, 급기야 포기하는 상황까지 속출하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 수도권 H 대학의 이공계 신입생들을 대상으로 일반화학을 잘 학습할 수 있는 능력을 측정하는 척도를 개발한 후 이를 활용하여 학습자의 어떤 학습배경이 일반화학학습적성과 관련이 있는지 분석해 보았다. 분석결과 성별과 전공은 일반화학 학습전공과 관련이 없는 것으로 나타났으며, 전공이 화학과 밀접한 관련이 있는가와 고교에서의 화학학습 정도, 수능에서의 선택여부와 일반화학학습적성이 관련이 있는 것으로 나타났다. 또한 선행학습이 현재의 학습에 도움이 된다고 느끼는 정도나 현재학습과 공통된다고 느끼는 정도 역시 일반화학학습 적성과 관련이 있는 요인임을 알 수 있었다. 이에 본 연구에서는 전공별로 학습에 대한 가이드를 구체적으로 제시 홍보하는 방안과 다른 하나는 학생들의 수준을 고려한 단계별 학습 체계를 수립하는 방안 등 두 가지 방안을 제안하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권2호
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• pp.267-277
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• 2022

대학에서의 학업성취도란 대학교육을 통한 결과로서 학생들이 구현한 질적 변화와 발달의 수준이라는 포괄적 의미로 인식되고 있다. 따라서 대학생의 학업성취도는 창의성, 리더십, 글로벌 역량 등 다양한 인재상에 대한 시대적, 사회적 요구와 연계되어 그 의미를 부여하게 되지만 실질적으로 대학교육의 성과지표로서 중요하게 인식되고 있는 것은 학점으로 귀결 되고 있다. 이러한 학점을 통한 학업성취도의 측정은 많은 문제를 가지고 있는데, 특히, 평가 방식과 내용 그리고 대학의 서열화 효과 등에 의해 학점을 통한 학업성취도의 표준화는 매우 어려운 문제로 인식되고 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 D대학 졸업생을 대상으로 학업성취도의 우수 여부를 예측하는 시스템을 제시한다. 사용된 변수는 일부 개인정보와 졸업연도, 학번, 학과명, 계열명 등의 학사 정보 등 최대 96개를 활용하여 분석하였으나 개인정보나 학과정보 등은 이미 결정되어 노력에 의해 변경될 수 없는 데이터이므로 분석 대상이 될 항목은 이미 결정된 데이터를 제외한 학과별/학생별 역량으로 한정하였다. 본 연구에서는 경기권 소재 전문대학인 D대학의 미션, 비전, 교육목표 및 인재상 등이 반영된 핵심역량의 분석을 통해 학업 성취도 예측시스템을 구현해 보고, 해당 시스템의 도입이 학업성취도에 미치는 영향을 머신러닝을 활용하여 예측하기위해 진행되었다. 향후 연구결과를 학과에서 진행되는 교육과정 수립 및 학생 지도 등에 적용하여 학업성취도를 향상시킬 수 있는 근거를 마련하는데 활용할 예정이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제20권3호
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• pp.129-147
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• 2009

분류체계의 역할은 유사한 주제의 정보객체가 함께 모일 수 있도록 하는 것이며, 이러한 분류체계의 사용은 궁극적으로 효율적인 정보관리와 서비스를 가능하게 한다. 경제 인문 사회 계열의 정부출연 연구기관을 관장하는 경제 인문사회연구회는 개별 연구기관에서 생산하는 연구성과물을 통합적으로 관리 및 평가하기 위해 해당 분야의 표준분류체계의 도입을 시도하였고, 2008년 정부기능연계모델(BRM)과 분류담당자와의 설문조사를 바탕으로 표준분류체계 모델을 제시하였다. 그러나 이 표준분류체계는 연구성과물을 조직의 기능별로 분류할 수 있어 효율적인 반면 주제별로 분류하는데 있어서는 제한적이다. 이에 본 연구는 기존의 표준분류체계를 개선하기 위해 다양한 접근 방식이 통합된 하이브리드 방식을 적용하였다. 정부기능연계모델과 이용자 수요조사를 바탕으로 한 기존의 표준분류체계, 전통적인 표준분류체계인 KDC와 연구성과물에서 추출한 키워드의 군집화 실험결과를 종합적으로 비교 분석하여 표준분류체계 개선안을 제시하였다. 이렇게 하이브리드 방식으로 제안된 표준분류체계 개선안은 연구성과물을 체계적으로 관리 운영하는데 있어서 핵심이 될 것으로 사료되며, 궁극적으로 연구성과물의 표준분류체계를 근간으로 한 연구과제 관리시스템에 적용되어 효율적으로 연구 및 과제를 관리할 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.119-138
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• 2024

본 연구는 노이즈 필터링과 차원축소 등의 방법을 이용하여 텍스트 지표의 정상화에 대해 검토하고 실증 분석을 통해 동 지표의 활용가능성을 제고할 수 있는 후처리 과정을 탐색하고자 하였다. 실증분석에 대한 예측 목표 변수로 월별 선행지수 순환 변동치, BSI 전산업 매출실적, BSI 전산업 매출전망 그리고 분기별 실질 GDP SA전기비와 실질 GDP 원계열 전년동기비를 상정하고 계량경제학에서 널리 활용되는 Hodrick and Prescott 필터와 비모수 차원축소 방법론인 충분차원축소를 비정형 텍스트 데이터와 결합하여 분석하였다. 분석 결과 월별과 분기별 변수 모두에서 자료의 수가 많은 경우 텍스트 지표의 노이즈 필터링이 예측 정확도를 높이고, 차원 축소를 적용함에 따라 보다 높은 예측력을 확보할 수 있음을 확인하였다. 분석 결과가 시사하는 바는 텍스트 지표의 활용도 제고를 위해서는 노이즈 필터링과 차원 축소 등의 후처리 과정이 중요하며 이를 통해 경기 예측의 정도를 높일 수 있다는 것이다.