본 연구는 청소년의 교정 치료 시 중요한 교정 환자의 성장 평가 및 잔여 성장량 예측 방법을 개발하기 위하여 시행되었다. 이를 위하여 한국인의 전국적 표본 자료 중에서 $2\;{\sim}\;20$세 남자 4,893명, 여자 4,987명의 키 자료를 이용하여 성별 연령별 키에 대한 성장 곡선을 3차 스플라인 함수(NCSF)로 구현하였다. 이후 성장 예측 알고리즘을 개발하고 이를 임의로 선택된 200명의 종단 성장 자료를 이용하여 검증하였다. 검증에는 최종 키 예측 정확성과 검증 표본의 모든 연령에 대한 키 예측 오차 분석 및 NCSF 성장 곡선의 적합성 검사가 포함되었다. 그 결과 NCSF 성장 곡선은 기준 성장 곡선을 표현하는데 매우 적합한 것으로 나타났으며 최종 키 예측 정확성도 높았다. 또한 예측 정확성은 남자 보다 여자가 유의하게 높았다. 이러한 결과에도 불구하고 검증 표본의 모든 연령에 대한 키 예측 오차의 양상이 독립성과 정규성이 부족한 단점도 나타났다. 결론적으로 본 연구 결과 도출된 NCSF 성장 곡선을 이용한 성장 예측 방법의 높은 정확성에도 불구하고 개인의 종단 성장에 좀 더 적합한 성장 모형의 개발이 필요할 것으로 생각되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권2호
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pp.369-385
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1999
성장곡선모형에서 다중 이상값들이나 영향관측값들을 탐지하는 문제는 선형회귀모형에서의 문제에 비해 매우 복잡하여 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이상점을 포함하고 있는 성장곡선모형에서 이들을 탐지하는 방법으로 평균이동모형을 이용하는 방법을 소개하였다. 이 방법을 이용하여 찾아낸 자료가 이상점인지의 여부를 예측표본재이용 의사 베이즈 우도 기준법을 이용한 등분산성의 검정을 통해 알아보았다. 끝으로 Potthoff(1964)등이 사용한 자료를 이용한 예제를 통해 이상점 탐지와 등분 산성 검정을 실시한 결과를 제시하였다.
GaAs (001) 기판에 MBE를 이용하여 자발형성법으로 성장한 InAs 양자점(QDs: quantum dots)의 광학적 특성을 PL (photoluminescence)과 TRPL (time-resolved PL)을 이용하여 분석하였다. InAs 양자점 성장 동안 In 공급은 계속하면서 As 공급을 주기적으로 차단과 공급을 반복하면서 성장하였다. As 차단과 공급을 1초, 2초, 그리고 3초씩 하면서 InAs 양자점을 성장하였다. 기준시료는 In과 As 공급을 중단하지 않고 20초 동안 성장하였다. As interruption mode로 성장한 시료들의 QD density는 기준시료에 비해 증가하였으며, size distribution도 기준시료에 비해 향상되었다. 기준시료와 비교하였을 때, As interruption mode로 성장한 시료들의 PL 피크는 적색이동 (red-shift)를 보였으며, PL 세기는 2배 이상 증가하였다. PL 소멸곡선은 파장이 증가함에 따라 점차 느려지다가 PL 피크에서 가장 느린 소멸을 보인 후 다시 점차 빠르게 소멸하였다. 시료의 온도를 10 K에서 60 K까지 증가하였을 때 PL 피크 에너지는 변하지 않았으며, PL 소멸시간은 서서히 증가함을 보였다. 온도를 더 증가하였을 때 PL 피크 에너지는 적색이동 하였으며 PL 소멸시간도 빠르게 감소함을 보였다. As interruption mode로 성장한 양자점 시료의 구조적 특성 변화에 의한 광학적 특성 변화를 확인하였다.
본 논문에서는 부피단위의 화재곡선을 단위면적당 화재곡선으로 구하여 화재곡선 식을 FDS 표면열방출율법에 대입할 수 있도록 하고자 하였다. 화재곡선을 총 연소특성시간을 고려하여 무차원으로 표현하였으며, 성장구간비 𝛽i, 유지구간비 𝛽s , 감쇄구간비 𝛽d를 고려하여 화재강도에 대한 적절한 비율을 나타내도록 개선하였다. 또한, 질량증가에 따라 변화하는 연소 특성시간 보정함수 𝛾(m/m0)를 도출하였으며, 질량비가 증가함에 따라 성장시간 값을 제어하기 위해 성장구간비 𝛽i를 보정하는 함수 αi(m/m0)를 도출하였다. 이에 따라 기존 데이터를 활용하여 연소물의 기준질량을 선정하고, 질량 증가에 따른 화재곡선을 예측할 수 있는 식을 확립하였다.
본 연구는 축산연구소 한우시험장에서 출생한 한우 암소로부터 시간적인 간격을 두고 조사된 체중측정 기록에 대해 비선형의 성장곡선 모형을 적용하여 추정된 성장곡선 모수의 유전적인 경향을 평가하기 위해 실시하였다. 본 연구에서 성장곡선 모수들의 유전력 추정은 단형질 모형과 다형질 모형으로 분석하였으며 단형질 모형의 경우 선형모형은 출생년도-계절과 어미소의 나이의 효과가 포함된 동기우 집단을 고정효과로 상가적 개체유전효과를 임의효과로 하는 Model I과 Model I에 최종 체중측정시의 일령을 일차식 공변이로 추가시킨 Model II 등 두 가지 분석모형을, 그리고 다형질 모형의 경우 출생년도-계절과 어미소 나이의 효과를 고정효과로 하는 Model I과 Model I에 최종 측정시 일령을 공변이로 추가시킨 Model II 등 두 가지 분석모형을 이용하였는데, 단형질 모형의 Model I을 이용하여 추정된 성장곡선 모수 중 성숙체중의 유전력은 모형별로 0.09~0.22의 범위였으며, 성장비는 0.07~0.13의 범위였고, 성숙률은 0.05~0.07의 범위였다. 그리고 Model II를 이용하였을 때는 모형별로 성숙체중이 0.12~0.28, 성장비가 0.07~0.13의 범위였으며 성숙률은 0.12로 Gompertz 모형이나, Von Bertalanffy 모형 그리고 Logistic 모형이 모두 같았다. 한편 다형질 모형의 Model I을 이용하여 추정된 성장곡선모수 중 성숙체중의 유전력은 모형별로 0.09~0.17의 범위였으며, 성장비는 0.07~ 0.13의 범위였고, 성숙률은 0.06으로 세모형이 같았다. 그리고 Model II를 이용하였을 때는 성숙체중은 0.10~0.23, 성장비는 0.00~0.01, 성숙률은 0.06~0.11의 범위였다. 본 연구에서 추정된 성장곡선 모수들의 유전력은 외국의 육우에서 보고되는 유전력보다 낮았으며 한우수소에서 보고된 것과 유사한 결과였다. 그리고 Model II는 성숙체중과 성숙률의 유전력이 Model I보다 크게 추정되어 최종 측정시 일령을 공변이로 첨가할 경우 성숙체중과 성숙률의 상가적유전분산의 크기를 증가시키는 결과를 얻었다. 각 월령별 실측체중과 각 성장곡선 모형에 적합시켜 추정한 월령별 체중들에 대해서는 단형질모형을 이용하여 유전력을 추정하였는데 분석에 이용된 선형모형은 출생년도-계절과 어미소의 나이의 효과가 포함된 동기우 집단을 고정효과로 상가적 개체유전효과를 임의효과로 하는 Model I이었다. 실측체중의 경우 24개월령 체중만 0.52로 한우에 대한 타 연구자들의 결과에 비해 높았고 그 외의 월령별 체중은 타 연구자들의 결과 범위에 포함되는 성적이었다. 각 성장곡선모형으로 적합시켜 구한 생시체중의 유전력은 Gom- pertz 모형이 0.08, Von Bertalanffy 모형이 0.08 그리고 Logistic 모형이 0.06으로서 실측된 생시체중의 유전력 0.27에 비해 높게 나타났다. 그리고 실측체중의 경우 24개월령 체중의 유전력이 0.52, 36개월령 체중의 유전력이 0.32로서 36개월령의 유전력이 24개월령의 유전력에 비해 낮아지는데 적합체중의 경우에는 36개월령 체중의 유전력과 24개월령 체중의 유전력의 차이가 없거나(Gompertz 모형), 오히려 36개월령 체중이 24개월령 체중에 비해 유전력 추정치가 높아지고 있다(Von Bertalanffy 모형, Logistic 모형). 이렇게 적합체중에서 생시의 유전력이 낮아지거나 실측체중의 경우처럼 24개월령 체중보다 36개월령 체중의 유전력이 낮아지지 않는 것은 본 연구에 이용된 각 성장모형들이 생시체중을 실측체중보다 높게 추정하고 36개월령 체중을 낮게 추정하기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구 결과로 볼 때 성장곡선 모형으로 추정된 월령별 체중들간에 유전력의 차이가 나타나 한우 암소의 성장예측을 위한 성장곡선의 사용은 중요하게 다루어져야 할 것으로 사료되며, 성장곡선 모수들에 대한 유전능력을 예측하여 한우 암소집단에 대한 선발과 도태의 기준으로 활용한다면 암소의 육용형 개량에 도움이 될 것으로 사료된다.
재료의 피로 파괴과정은 균열의 발생과 전파 및 성장의 과정을 거쳐 마침내 결정적 균열의 크기가 일정한도를 넘어서면 재료의 파괴가 일어난다. 이 때까지의 시간, 즉 피로 수명이 역정규분포를 따를 때 재료의 수명과 스트레스 수준과 관계를 나타 내는 S-N곡선에 대한 대수선형모형(log-linear model)을 제시하고, 이 모형하에서 피로수명시험에 대한 통계적 최적시험설계방법을 찾는다. 통계적 최적여부에 대한 판단기준으로 설계 스트레스 수준하의 특정 시점에서의 신뢰도에 대한 최우추정량의 점근분산을 최소화하는 방법을 사용하였다.
최근 전세계적으로 저탄소, 녹색성장으로 인하여 원자력발전이 주목받고 있다. 또한 에너지의 고효율로 인한 발전소의 설비가 대형화가 됨에 따라 발전소의 수명평가와 건전성평가가 중요해지고 있다. 일반적으로 구조물 내에 존재하는 균열의 크기와 형상을 파악하여 피로균열전파속도를 평가함으로써 건전성평가를 확인하고 있다. 그리고 고온, 고압에서의 피로균열전파속도는직류전위차 (Direct Current Potential Drop : DCPD)법을 사용하고 있다. DCPD법은 균열의 정밀한 측정방법으로써 측정시 오차가 발생하기 때문에 ASTM에서 제시된 incremental polynomial 법을 권고하고 있다. 따라서 본 연구에서는 피로균열전파전파속도의통계적처리를 통해서 합리적인 곡선을 구하여 건전성평가에 활용하고자 한다. 실험에 사용된 시편은 두께 5mm, 폭 25.4mm CT시편을 사용하였으며, 1mm의 예비균열을 주었다. 그리고 실험온도는 상온에서 실시 하였으며, 주파수는 10Hz를 주었다. 그리고 DCPD 측정을 위해 5A의 전류를 주었으며, 이때 측정된 전압값을 ASTM에 제시된 관계식에넣어 균열길이로 환산하였으며, 데이터처리는 ASTM에 제시된 incremental polynomial법을 기본적으로 사용하였다. 또한 ASTM에 제시된 2n+1을 이용하여 데이터의 수 n을 1~7 까지 변화를 주어 3~15 point 까지 데이터를 처리하여곡선을 제시하였다. 분석결과 $R^2$값이 1을 기준으로 했을 때 3~7 point 까지는큰 차이를 보이지 않았지만 9-point 이후부터는 $R^2$ 감소함을 알 수 있었다. 또한 적용된 데이터의수에 따라 피로군열전파속도 곡선에서 측정된 Paris law의 n값과 C 값은 큰차이를 보이지 않았다.
본 연구는 주거시설의 화재위험성을 예측할 수 있는 화재시나리오를 작성에 앞서 주거시설내의 대표적인 가연물 6개를 선정하여 이를 통한 발열량을 실험을 실시하고 데이터를 정량화 할 수 있는 방안을 제시하였으며, 향후 화재시나리오 적용될 화재성장곡선의 기준값을 선정하고자 연구를 수행하였다. 주거시설의 경우에는 일반적으로 화재시나리오가 적용되지 않고 있는데 이러한 문제점은 가연물의 종류 및 다양한 화재하중 등으로 인하여 문제시될수 있기 때문에 정량화에는 어려움이 있다. 기존의 연구에서는 가연물의 조사를 실시하고 있으나 이를 통한 화재특성에 대한 연구가 미흡한 실정이기 때문에 대표적인 가연물들을 통하여 소파, 서랍장, 매트리스, 의자, 책상, TV의 발열량 실험을 통하여 정량화 할 수 있는 엑셀 매크로를 작성하였으며, 이를 통하여 NFPA 72에서 제시하고 있는 화재성장율과 비교하였을 때 각 가연물별로의 추세값이 제시할 수 있었다. 이를 통하여 향후 주거시설에서 발생할 화재시나리오에 기초적인 자료를 활용하고자 한다.
다변량 빈도해석과 지역빈도해석의 장점을 동시에 가지는 다변량 지역빈도해석은 다양한 변수를 고려함으로써 수문 현상에 대하여 많은 정보를 얻을 수 있고 많은 가용 자료 수로 인하여 높은 정확도의 분석결과를 도출할 수 있다. 현재까지는 우리나라의 강우 자료를 이용하여 다변량 지역빈도해석이 시도된 적이 없어 국내의 강우 자료를 대상으로 다변량 지역빈도해석의 적용성을 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 다변량 지역빈도해석의 매개변수 추정, 최적 분포형 선정, 확률수문량 성장곡선 추정 등에 집중하여 이변량 수문자료인 연 최대 강우량-지속기간 자료에 대하여 이변량 지역빈도해석의 적용성을 평가하였다. 기상청 71개 지점에 대하여 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 적용된 지역강우자료의 최적 copula 모형으로는 Frank와 Gumbel copula 모형이 선택되었고 주변분포형에 대해서는 지역별로 Gumbel과 대수정규분포와 같은 다양한 분포형이 최적 분포형으로 선택되었다. 상대제곱근오차(relative root mean square error)를 기준으로 지역빈도해석이 지점빈도해석보다 안정적이고 정확한 확률수문량 곡선 추정을 하였다. 이변량 강우분석에서 지역빈도해석을 적용하면 안정적인 수공구조물 설계기준 제시와 강우-지속기간 관계를 모형화 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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