프로스포츠 선수들의 연봉은 선수들의 개인 성적과 팀에 대한 기여도 등으로 결정된다는 가정하에 프로농구와 프로야구 선수들의 전년도 성적으로 다음해 연봉을 예측 분석하였다. 분석에 있어서 data visualization 기법을 통해 변수사이의 관계, 이상점 발견, 모형진단등을 하였다. 다중선형회귀 모형(Multiple Linear Regression)과 트리모형(Regression Tree)을 이용해서 자료를 분석하고 모델간 비교를 했으며, Cross-Validation을 이용해서 최적모델을 선택하였다. 특히, 자동으로 변수선택을 하는 stepwise regression방법을 그냥 사용하기보다는 먼저 설명변수들 사이의 관계나 설명변수와 반응변수 사이의 관계등을 조사하고 나서 이를 통해 선택된 변수들을 가지고 stepwise regression과 regression tree 방법론을 이용해서 적절한 변수 및 최종 모형을 선택하였다. 분석결과, 프로농구의 경우에는 경기당 득점, 어시스트, 자유투 성공수, 경력 등이 중요한 변수였고, 프로야구 투수의 경우에는 경력, 9이닝 당 삼진 수, 방어율, 피홈런 수 등이 중요한 변수였고, 프로야구 타자의 경우에는 경력, 안타 수, FA(자유계약)유무 여부 등이 중요한 변수였다.
본 연구에서는 전기/자기 및 기계적 요소들이 복합되어 이루어진 자기부상 시 스템의 설현을 위한 기초단계로서 제어동역학(controlled dynamics) 측면에 입각한 모 델식을 본드선도 기법을 이용하여 보다 조직적으로 유도한다. 우선, 자속흐름 확장 및 자속 유출량을 고려하여 부상 시스템을 모델링하고 차량/레일 및 2차 현가(second ary suspension)장치를 포함한 자기부상 시스템을 모델링한다. 다음, 지지 및 안내 방향의 동역학을 동시에 고려한 2차원 자기부상 시스템을 본드선도의 다접점 필드(mu- ltiport field) 개념을 이용하여 모델링한다. 끝으로, 본드선도 기법으로 모델링된 2차원 자기부상 시스템의 안정도와 성능을 향상시키기 위하여 LOG/LTR(linear quadra- tic Gaussian control with loop transfer recovery) 제어시스템을 설계한다. LQG/ LTR 제어방법은 Doyle과 Stein에 의해 인성(stability-robustness) 문제와 주파수역 성능을 설계시에 직접 고려할 수 있는 강력한 선형 다변수 제어시스템 설곕방법으로 현재 널리 사용되고 있다.
소형 가스터빈 엔진에 대하여 다양한 대기조건에 대하여 DYNGEN을 이용하여 비선형 동적모사를 수행하였다. 블리드 공기량의 변화가 엔진의 성능에 미치는 영향에 대하여 살펴보았다. 성능 향상을 위한 제어기 구성에 앞서 실시간 선형모델을 구하였으며 엔진로터회전수의 변화에 따른 시스템 행렬들의 적합한 변화를 통해 비선형 모사의 결과에 매우 근접하는 결과를 얻었다. 최적의 LQR 제어기를 구성하는데 있어, 연료유량만을 제어입력으로 고려한 경우와 연료유량과 블리드 공기를 동시에 제어입력으로 고려한 경우의 제어 결과 비교를 통해 단일 입력보다는 다변수 입력을 고려했을 때 연구 대상 엔진이 더 우수한 성능을 발휘함을 알았다.
반도체 공정에 사용되는 진공펌프는 가혹한 운전조건과 비선형적 특성으로 인하여 고장시점을 정확히 예측해내기가 어려운데 이로 인해 불량품이 양산되거나 불필요한 재원이 낭비되는 등의 문제가 발생하게 된다. 따라서 펌프의 운전상태를 올바르게 모니터링하고 고장 지점을 정확히 인지해 적절한 펌프 교체 시점을 알려주는 진공펌프 상태진단 모델의 개발은 매우 시급하고도 중대한 문제라 할 수 있겠다. 본 연구에서는 다변량 통계기법을 이용하여 영향력 있는 인자들을 종합적으로 고려하였으며 최종적으로 Hotelling's T2 통계량을 이용한 진공펌프 상태진단 모델을 제안하였다. 핵심적인 알고리즘으로는 Multiway Principal Component Analysis(MPCA)와 Dynamic Time Warping Algorithm(DTW Algorithm) 기법 등이 사용되었다.
소형 터보제트엔진에 대하여 다양한 대기조건에 대하여 DYNGEN을 이용하여 비선형 동적모사를 수행하였다. 블리드 공기량의 변화가 엔진의 성능에 미치는 영향에 대하여 살펴보았다. 성능 향상을 위한 제어기 구성에 앞서 실시간 선형모델을 구하였으며 엔진로터 회전수의 변화에 따른 시스템행렬들의 적합한 변화를 통해 비선헝 모사의 결과에 매우 근접하는 결과를 얻었다. 최적의 LQR 제어기를 구성하는데 있어, 연료유량만을 제어입력으로 고려한 경우와 연료유량과 블리드 공기를 동시에 제어입력으로 고려한 경우의 제어 결과 비교를 통해 단일 입력보다는 다변수 입력을 고려했을 때 연구 대상 엔진이 더 우수한 성능을 발휘함을 알았다.
본 연구에서는 2009-2016 보건의료 빅데이터를 활용하여 신체 정보와 혈액 내 지질 농도의 연관성을 다변량 분석하여 주요 요소들 사이의 영향력 정도를 비교 분석함으로써, 한국인의 이상지질혈증 예측모델 개발을 위한 근거를 제시하고자 한다. 3,312,971 명의 건강검진정보 자료를 통해서 신체 정보(나이, 신장, 체중, 허리둘레) 항목과 혈액검사(총콜레스테롤, 중성지방, HDL 콜레스테롤, LDL 콜레스테롤) 항목 간의 다차원적 선형상관관계를 도출하고, 항목 간의 영향력을 정준변량(canonical variate)으로 분석하였다. 그 결과 허리둘레가 크고 체중이 많이 나가면 중성지방이 높아지고 HDL 콜레스테롤 수치가 낮아지는 다차원적 상관관계를 도출하였다. 또한, 나이, 체중, 허리둘레, HDL 콜레스테롤 항목은 그 영향력 정도가 성별에 따라 유의미한 차이를 보였다. 특히, 나이에 따른 영향력의 정도는 체중, 허리둘레, HDL 콜레스테롤 항목이 40-50 전후 여성에게서 뚜렷한 변화를 보였다. 보건의료 빅데이터를 정준상관분석 기법을 적용하여 분석한 다차원적 상관관계는 비침습적인 방법으로 간편하게 측정 가능한 신체정보를 바탕으로 건강 상태를 평가할 수 있는 예측모델을 개발하는 데 활용될 수 있을 것이다.
공정 모니터링 기술은 공정 내에서 일어나는 예상치 못한 조업변화 및 이상을 조기에 감지하고 조업 이상에 영향을 끼친 근본 원인을 밝혀내어 제거해 줌으로써 공정의 안정적인 조업과 양질의 제품생산의 기반을 제공하여 준다. 데이터에 기반한 통계적 공정 모니터링 방법은 양질의 공정 데이터만 주어진다면 통계적 처리를 접목하여 비교적 쉽게 모니터링을 할 수 있고 공정의 데이터 분석에 이용할 수 있는 도구를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 실제 공정에서는 비선형성, non-Gaussianity, 다중 운전모드, 공정상태변화로 인해 기존의 다변량 통계적 방법을 이용한 공정 모니터링 기법은 비효율적이거나, 공정 감시 성능의 저하, 종종 신뢰할 수 없는 결과를 야기한다. 이러한 경우 기존의 방법으로는 더이상 공정을 정확히 감시할 수 없기 때문에 최근에 많은 새로운 방법들이 개발 되었다. 본 총설에서는 이러한 단점을 보안하기 위해 최근 주목할 만한 연구결과인 공정 비선형성을 고려한 커널주성분분석(kernel principle component analysis) 모니터링 기법, 주성분분석 모델 조합을 이용한 다중모델(mixture model) 모니터링 기법, 공정 변화를 고려한 적응모델(adaptive model) 모니터링 기법, 그리고 센서 이상진단과 보정의 이론과 응용결과에 대하여 소개한다.
AE 신호와 재료의 기계적 물성과의 관계를 정량적으로 제시할 수 있는 방법을 개발하였다. 재료의 여러 가지 기계적 성질들 중 피로균열 거동에 관련된 응력확대계수를 중심으로 AE 신호와 같은 다변량 데이터의 처리에 많이 사용되고 있는 주성분 회귀분석과 비선형적 문제 해결에 적합한 신경회로망 기법을 이용하였다. 이를 위하여 강교량 부재인 SWS490B 강에 대한 피로균열전파 실험을 수행하였으며 표준 CT 시편에 대한 피로균열진전 시 발생하는 AE 신호의 각 변수와 응력확대계수와의 관계를 고찰하였다. 통계분석 방법인 변수선택법을 적용한 결과 AE 카운트(RC), 에너지(EN), 신호지속시간(ED)의 각각에 대한 유의성이 높은 것으로 나타났으나 전반적으로 전체 AE 변수를 모두 이용할 경우 통계적 유의성이 높은 것으로 나타났다. 부재의 반복하중 시 발생하는 피로균열진전을 정량적으로 도출할 수 있는 응력확대계수 추정모델을 개발하고 평가하였다. 미지 시료에 대하여 개발된 모델의 응력확대계수 예측 성능을 분석한 결과 주성분 회귀모델과 인공신경망 모델 모두 우수한 예측성능을 나타내었으나 전반적으로 인공신경망 모델이 주성분 회귀모델보다 다소 양호한 것으로 분석되었다.
목적 : 서울대학교 의과대학 치료방사선과학교실에서는 생체내(in vivo) 선량측정시 방사선 조사 조건으로부터 투과 선량을 예측하는데 필요한 투과선량 계산 알고리즘을 개발한 바 있으며 조사면 내에 조직의 일부가 결손된 경우에도 적용할 수 있도록 보정 알고리즘을 개발하고자 하였다. 재료 및 방법 : 알고리즘을 개발하기 위한 기본 자료를 마련하기 위하여 측정을 시행하였다. 측정에는 선형가속기의 6 MV 및 10 MV X선을 이용하였고 측정기 및 전위계를 사용하였다. 측정조건은 조사면의 크기는 $10\times10\;cm^2,\;20\times20\;m^2$ 및 $30\times30\;cm^2$으로 하였고, 팬톰 두께는 20 cm, PCD는 10 cm, 30 cm 및 50 cm로 하였다. 이때 팬톰이 조사면의 일부에서 결손되도록 하였으며 결손 범위를 0 내지 $100\%$로 하였다. 또한 조직 결손 및 불규칙한 윤곽선을 가진 경우에 알고리즘의 정확도를 평가하기 위하여 조직 결손이 가장 심한 경우에 해당하는 유방암 환자를 모델로 팬톰 모형을 만들어 투과선량을 측정하였다. 결과 : 조사면의 일부에 존재하는 조직 결손이 투과 선량에 미치는 영향을 보정하기 위한 알고리즘을 물리학적 이론을 이용하여 개발하였으며 알고리즘은 다양한 측정조건들에서 측정값과 대부분 ${\pm}1.0\%$이내의 오차를 보였다. 유방암환자의 모형을 이용한 측정값과는 ${\pm}3\%$ 이내의 오차를 나타내었다. 결론 : 투과선량 계산 알고리즘은 조직이 일부 결손된 경우의 대부분에서 ${\pm}1.0\%$ 이하의 오차 범위로 정확히 투과선량을 계산할 수 있었고 임상적으로 극단적인 조건에서도 ${\pm}3.0\%$ 이내의 오차를 보이므로 임상적용이 충분히 가능함을 알 수 있었다.,\;76\%,\;75\%$였다. 결론 : 국한성 두경부 대세포성 림프종에서 항암화학방사선 병용요법 시 종양의 크기가 5 cm 미만인 경우에는 30Gy의 방사선 조사선량으로도 국소제어를 할 수 있다. 따라서 방사선치료에 따르는 구강건조증을 최소화시킬 수 있을 것이다. 5 cm 이상의 종양에서는 30 Gy 이상의 방사선 조사 선량이 필요하리라 생각된다.있었다. 또한 전산화단층촬영영상을 얻음으로써 중요정상조직인 안구, 척수 등을 정확하게 설정할 수 있었고, 조사면 결정과 차폐의 정확성을 증진시킬 수 있었다. 환자 자세 오차는 디지털화재구성사진과 치료 시마다 얻은 포트필름에서 치료중심점과 척수 사이의 거리를 측정하여 3 mm 이내의 정확성을 얻을 수 있었다. 결론 : 전산화단층촬영모의치료장치로 체적영상을 얻고 가상현실모의치료계획으로 배와위 두개척수 방사선치료계획을 정확하고 용이하게 실현할 수 있었다. 따라서 배와위 두개척수 방사선치료는 복와위를 취할 수 없어서 치료가 힘든 소아환자, 전신상태가 좋지 않거나 기관절개술이 시행되어 있는 환자에서 유용한 방법임을 알 수 있었다.in 이하의 저혈류량 분포가 감소하였고, 평균 혈류량은 $23.5\%$ 증가되었다(p=0.0004). 결론 : GBE는 방사선 일회 조사시 뿐만 아니라 분할조사시에도 방사선치료의 효과를 유의하게 증가시켰다. 또한 정상근육에 비하여 종양의 혈류량을 선택적으로 증가시킴이 확인되었다.높았다.는 다변량 분석을 시행한 결과 N 병기, 수술 여부, 나이였고 국소종양 제어율에 영향을 미치는 유의한 인자는 N 병기, 수술 여부, ECOG 활동도였다. 방사선 단독치료군에서 다변량 분석결과 생존율과 국소종양제어율 모두에 유의한 인자는 방사선치료 후 종양반응과 N 병기였다. 결론 : 조기 병기의 성문상부암에서는 통상적인 방사선단독치료로 후두기능을 보존하면서 수술군과 대등한 종양제어율을 보여주었다. 그러나 진행된
일반적으로 레일마모는 열차의 주행안전 및 승차감에 미치는 영향이 크고, 소음 진동의 주요원인으로 작용한다. 또한 레일마모가 발생할 경우 궤도구조의 파괴를 촉진시킴으로써 차량 및 궤도유지보수비를 크게 증가시킨다. 따라서 구간 특성 및 환경 영향 인자 등 현장에서 발생하는 마모 원인을 체계적으로 분석함으로써 마모를 저감할 수 있도록 차량운행 조건과 선로선형 및 궤도구조를 설계하는 것은 중요한 과제이다. CART(Classification And Regression Tree; 분류와 회귀나무) 분석은 패키지화된 좋은 분류 및 예측도구 기법으로 나무의 상위 분리수준에서 일반적으로 나타나는 가장 중요한 입력변수들을 사용하는 등의 입력변수를 선정하는 경우 매우 유용하다. 본 연구에서는 다변수 구간특성 및 환경인자를 고려한 검측 자료 상관관계 분석을 위한 회귀 나무기반 모델(TBM: Tree Based Model) 분석 수행을 위해 지하철 2호선 마모 데이터와 마모 데이터에 영향을 미치는 각종 다변수 구간특성 및 환경인자를 사용하였다. 2호선 지하철의 구간특성 인자 및 환경인자는 레일의 종류, 레일의 위치, 도상, 곡률반경, 캔트 슬랙 및 운행 일수 등으로 구분하였다. 레일의 종류는 ks-50kg과 ks-60kg 두 종류의 레일이 있으며, 레일의 위치는 지상과 지하로 크게 구분할 수 있다. 도상은 콘크리트 도상, 자갈 도상과 일부 구간의 방진상 콘크리트 도상으로 구분할 수 있으며, 곡률반경은 직선구간과 완화곡선 구간 및 최소 250m부터 627m까지 분포된 원 곡선 구간으로 구분할 수 있다. 캔트 간격은 최소 96cm 부터 120cm 간격으로 구분하며, 슬랙은 5~9cm에 분포하고, 운행 기간은 해당 기간 동안 유지보수 이력이 없는 구간을 선정하여 2005년부터 2006년까지 4번에 걸쳐 검측된 지하철 2호선 내선 마모데이터를 사용하였다. 총 X1부터 X7까지 총 7개의 구간특성 또는 환경특성을 영향인자로 선정하였으며, 이러한 영향인자에 의해 결정되는 종속 인자로 Y1인 직마모와 Y2인 측마모를 선정하여 이 중 실질적으로 지하철 궤도의 성능 평가에 주요 판단인자로 사용되는 측마모와 구간특성 및 환경영향인자와의 상관관계 분석을 수행하였다. 해당 마모 데이터가 검측되는 기간 동안 유지보수 이력이 없는 12272 point의 데이터를 검출하였고 CART 프로그램을 이용하여 데이터를 분석하였으며, CART 프로그램의 해석을 위해 종속변수인 직마모량은 각 검측 지점의 마모량에 해당하는 등급으로 변환하여 분석을 수행하였다. 레일의 마모에 영향을 미치는 구간특성 및 환경인자와 종속 변수로 사용된 레일의 마모량 사이의 CART를 이용한 상관관계 분석은 실제 구조물에서 영향인자간의 상관 관계와 유사하며, 추후 연구에서는 이를 바탕으로 하여 정량화된 검측 데이터를 종속변수로 하여 구간특성 또는 환경인자 등 외부 영향인자를 고려한 궤도 검측데이터와의 상관관계 분석을 수행할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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