• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.1
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• pp.33-39
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• 1998

A queueing model for performance evaluation of finite buffered inter-node communication system is proposed in this paper. Each components are modeled as M/M/I/B queues to obtain the steady state probabilities and ar-rival rate and to analyze finite buffer behavior, The overall sysrem is integrated as series queues with blocking. Average delay and throughput are the performance measures studied in this analysis. The analytical results are first validated through simulation. Next, the effect of buffer length is discussed using the proposed model.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.10a
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• pp.170-173
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• 1998

본 연구에서는 시뮬레이터나 그와 유사한 가상현실환경(Virtual Reality Environment ; VRE)에서 일어날 수 있는 Simulator Sickness가 어떤 사람들에게 쉽게 발생하는지를 예측하기 위하여 다중선형회귀(Multiple linear regression) 방정식으로 예측회귀모형을 제시하였다. 이 회귀모형에서의 종속변수는 김도희 외(1998)에 의해 개발된 RSSQ의 종합점수이고, 독립변수는 실제운전경력에 1을 더한 값에 나이를 곱한 값, 과거 멀미를 경험한 정도, 1주일 평균 동화상 시간, 현재의 건강상태로 되어져 있다. 이 회귀모형의 R2값은 약 0.52로 Kolasinski(1996)의 모델보다 설명력이 18% 증가하였고, 부수적인 별도의 실험을 하지 않고도 간단한 개인 신상에 관한 간단한 자료만으로도 훨씬 좋은 결과를 예측할 수 있게 되었다. 따라서 시뮬레이터나 가상현실에서 일어나는 Simulator Sickness가 어떠한 사람에게 걸리기가 쉬운지를 쉽게 예측할 수 있게 되었고, 이러한 사람들에게는 시뮬레이터나 가상현실의 이용을 자제시키거나 주의를 주어 특별관리 함으로써 시뮬레이터나 가상현실을 운영하는데 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.

• Korean Public Administration Review
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• v.48 no.4
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• pp.109-132
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• 2014

본 연구는 조직관리자의 조직 내부 및 외부관리 노력과 관리경력 등 관리자의 개인적 특성이 조직구성원의 직무만족에 미치는 영향에 관한 실증적 분석을 실시한다. 층화군집추출로 표집된 한국의 150개 중학교에 대해 3년간 학교, 교장 및 교사 조사를 통해 얻어진 다중원천 자료에 근거하여 위계적 선형모형(HLM)분석을 실시한 결과, 조직관리자인 교장의 관리경력 등 개인적 특성과 함께 교장의 내부관리 노력과 상부기관 및 학부모 등 주요 이해관계자에 대한 의견수렴 등 외부관리 노력이 모두 교사들의 직무만족에 긍정적 영향을 미치고 있음을 발견하였다. 이러한 결과는 선행연구에서 제시하는 개인 및 조직수준 직무만족 설명변수들인 교사의 인구통계학적 특성, 직무동기, 자기효능감, 학교유형, 조직규모, 소재지역, 학교자원 등을 모두 통제한 상태에서 나타났다는 점에서 최근 공공관리 문헌에서 주목받고 있는 관리가 중요하다(management matters)는 주장의 한국적 맥락에서의 타당성을 지지하고 있다.

• 한국노년학
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• v.37 no.3
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• pp.783-801
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• 2017

The purpose of this study is to examined the relationship between social support, self-rated health status and life satisfaction among elderlies with chronic disease. For this study, 228 respondents suffered from chronic diseases and 75 healthy elderlies aged over 65 were analyzed. For the data analysis, a structural equation analysis and multi-group analysis were performed. As a result, higher levels of social support for elderlies with chronic diseases showed a higher level of life satisfaction, and the self-rated health status was found to be a significant mediator. The social support of the elderlies with chronic diseases significantly impacted their self-rated health status differently on healthy elderlies. To improve the self-rated health status and life satisfaction of elderlies with chronic disease, social services should be offered with social support providers. This study is meaningful in suggesting selective implications for elderlies with chronic disease.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.6
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• pp.748-754
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• 2015

This paper proposes a sequential state estimation model consisting of continuous and discrete variables, as a way of generalizing all discrete-state factorial HMM, and gives a design of gait motion model based on the idea. The discrete state variable implements a Markov chain that models the gait dynamics, and for each state of the Markov chain, we created a Gaussian process over the space of the continuous variable. The Markov chain controls the switching among Gaussian processes, each of which models the rotation or various views of a gait state. Then a particle filter-based algorithm is presented to give an approximate filtering solution. Given an input vector sequence presented over time, this finds a trajectory that follows a Gaussian process and occasionally switches to another dynamically. Experimental results show that the proposed model can provide a very intuitive interpretation of video-based gait into a sequence of poses and a sequence of posture states.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.265-274
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• 1998

본 논문은 도로를 주행하는 차량의 지점속도에 대하여 단기간(short-term)으로 예측하는 네 가지의 모형들에 대한 개발 및 결과의 비교하고 평가했다. 사용된 기법들로는 다중회귀분석, 시계열분석(ARIMA), 인공 신경망, 칼만필터링 등이며, 모형의 구출을 위하여 다수의 독립변수 및 입력변수가 요구되는 다중회귀분석과 인공 신경망에서는 연속방정식에서 고려되는 변수들간의 단순상관계수 및 편상관계수의 계산을 통해서 입력변수가 설정이 되었으며, 시계열분석(ARIMA)과 칼만필터링 등 단일 입력 변수만을 요하는 모형에서는 바로 전 시간대와 현재시간대의간격동안 속도의 변화량을 입력변수로 설정하였다. 속도를 비롯해서 교통 데이터는 현장자료를 사용하였는데, 이는 서울의 한강 옆에 위치한 올림픽대로 중 한강대로에 위치한 검지기 3개를 통해서 천호동 방면으로 이동하는 교통류에 대해서 17시간 (00시~17시)동안 수집했다. 17시간 수집했는데 그중에 검지된 속도는 14km/h에서 98km/h까지 변하는 등, 수집된 자료에는 다양한 교통상태가 포함되어 있는데 이는 각 모형들의 정확한 예측력과 적응성을 평가하기 위함이었다. 각 모형은 예측하고자 하는 시점으로부터 1, 5, 10, 15분 후의 속도를 예측하는 것으로 총 4가지의 예측시간간격으로 각각 실험되었다. 결과는 전반적으로 신뢰성 있게 나왔으나 그중에서도 정확성면에서는 인공신경망과 칼만필터링이 우수했고 적응성면에서는 칼만필터리딩 탁월했다. 또한 1분 후의 속도를 예측하는 결과들은 모형들간에 거의 비슷한 정확도를 보여주었는데 이는 입력변수의 설정이 중요한 것임을 보여주는 것이라 판단된다. 있는 기법이다.적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.3 no.4
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• pp.11-17
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• 2002

The purpose of this study is the prediction of pollutant loads into Seomjin river watershed using neural networks model. The pollutant loads into river watershed depend upon the water quantity of inflow from the upstream as well as the water quality of the inflow into the river. For the estimation of pollutants into river, a neural networks model which has the features of multi-layered structure and parallel multi-connections is used. The used water quality parameters are BOD, COD and SS into Seomjin river. The results of calibration are satisfactory, and proved the availability of a proposed neural networks model to estimate short-term water quality pollutants into river system.

• Clinics in Shoulder and Elbow
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• v.16 no.1
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• pp.63-72
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• 2013

In medical research, multivariate analysis, especially multiple regression analysis, is used to analyze the influence of multiple variables on the result. Multiple regression analysis should include variables in the model and the problem of multi-collinearity as there are many variables as well as the basic assumption of regression analysis. The multiple regression model is expressed as the coefficient of determination, $R^2$ and the influence of independent variables on result as a regression coefficient, ${\beta}$. Multiple regression analysis can be divided into multiple linear regression analysis, multiple logistic regression analysis, and Cox regression analysis according to the type of dependent variables (continuous variable, categorical variable (binary logit), and state variable, respectively), and the influence of variables on the result is evaluated by regression coefficient${\beta}$, odds ratio, and hazard ratio, respectively. The knowledge of multivariate analysis enables clinicians to analyze the result accurately and to design the further research efficiently.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.10
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• pp.1026-1033
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• 2017

In this paper a Bayesian modeling and duration-based prediction method is proposed for health clinic time series data using the Hierarchical Dirichlet Process Hidden Markov Model (HDP-HMM). HDP-HMM is a Bayesian extension of HMM which can find the optimal number of health states, a number which is highly uncertain and even difficult to estimate under the context of health dynamics. Test results of HDP-HMM using simulated data and real health clinic data have shown interesting modeling behaviors and promising prediction performance over the span of up to five years. The future of health change is uncertain and its prediction is inherently difficult, but experimental results on health clinic data suggests that practical long-term prediction is possible and can be made useful if we present multiple hypotheses given dynamic contexts as defined by HMM states.

• Journal of computational fluids engineering
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• v.3 no.1
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• pp.89-99
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• 1998

한국형 차세대원자로에서는 비상노심 안전주입수가 저온관을 통하지 않고 원자로용기에 직접 주입된다. 원자로용기의 가압열충격과 열수력적 관점에서 최적의 노즐위치를 결정하기 위해서 전산유체역학을 활용하였다. 상용 전산유체코드인 CFX를 이용하여 원자로 하향유로를 모사하는 해석대상 격자를 다중불록으로 형성한 다음 유동장을 비압축성 Navier-Stokes 운동량 방정식, 에너지 방정식과 표준 k-ε 난류모형 등으로 모형화하여 3차원 비정상상태 계산을 수행하였다. CFX에서는 경계 밀착좌표계, 비엇물림격자와 SIMPLE 알고리즘을 사용한다. 본 연구결과 원자로용기의 가압열충격 관점에서 가장 보수적인 사고인 증기관 파단사고시에도 열적혼합이 잘 일어나 가압열충격이 발생할 가능성이 없는 것으로 판단되며 안전주입수 노즐이 저온관 바로 위에 위치할 때 원자로 하향유로 내의 온도 분포가 가장 균일하여 열적 혼합 관점에서는 최적의 위치로 판단된다.