식중독을 일으키는 대표적인 원인균인 살모넬라를 검출하기 위해 측방 유동형 간이진단 키트를 제작하였다. 또한, 제작된 간이진단 키트의 검출한계를 향상시키고 살모넬라 균수를 정량적으로 분석하기 위해 이미지 분석 시스템을 적용하였다. 그 결과 간이진단 키트의 검출한계는 $10^6\;cfu/mL$에서 $10^5\;cfu/mL$로 향상시킬 수 있었다. 살모넬라 균수의 정량적 분석을 위해 $T_{peak}/C_{peak}$와 $T_{area}/C_{area}$값을 이용하여 다중회귀분석을 수행하였으며 개발된 다중회귀방정식 중에서 가장 단순하고 결정계수가 높은 다중회귀방정식을 선정하였다. 추가로 제작된 간이진단 키트를 이용하여 개발된 다중회귀방정식을 검증한 결과 결정계수가 0.9393으로 우수한 선형성을 나타내었다. 본 연구에서 개발된 다중회귀방정식을 이용하여 더 정확하게 간이진단 키트에서 측정된 살모넬라 균수를 예측하는 것이 가능하였다.
현대사회는 1인가구가 증가함에 따라 불규칙한 식습관으로 인해 영양이 불균형하게 포진되어있다. 이러한 식습관은 위장질환, 소화기 질환 등 만성질환의 발병률을 증가시켰다. 본 논문은 위장질환 예방을 위한 다중회귀분석을 이용한 식이지식 예측을 제안한다. 제안하는 방법은 식이지식 예측을 통해 사용자의 위장질환과 식이영양을 관리하는 방법이다. 헬스 플랫폼에서 스마트 기기를 통해 수집된 사용자의 PHR을 통합한다. 통합된 데이터로부터 다중회귀분석을 이용하여 사용자의 식이와 활동량 변화를 분석한다. 사용자의 식이 성분과 소모 칼로리, 기초대사와 같은 상황정보를 입력으로 적절한 식이성분, 위장질환 수치의 변화를 예측하고 필요할 것으로 나타나는 영양성분을 사용자에게 권장한다. 이를 통해 현대인들은 균형 잡힌 식사를 통해 위장질환을 관리할 수 있다.
전력수요는 다양한 외부요인으로부터 영향을 받으므로 전력수요 예측 시 각 요인과의 상관관계를 고려할 필요가 있다. 본 논문은 Stepwise 다중회귀분석법을 이용한 일일 최대전력수요 예측 방법을 제시하였다. 사례연구에서는 2014년 평일 전력수요데이터를 이용하여 제안된 예측방법을 적용하고 그 결과를 평가하였다.
조선소의 생산계획 담당자가 기존 실적 정보를 이용하여 관심 대상인 미래의 생산계획 상황을 보다 쉽게 예측하여 생산계획의 적중률을 높일 수 있도록 할 예정이다. 2006년에서 2016년의 S조선사의 2차 데이터를 이용하여 요인 분석을 하고 다중회귀분석 모형을 설계하여 활용하는 프로세스를 설계한다. 사례 연구를 통해 연구 모형이 적절한지를 검증할 계획이다.
대설은 일반적으로 해양과 대륙의 온도차가 큰 지역, 바다·호수와 같이 상대적으로 따뜻한 곳이 인접해 있어 기단 변질이 잘 일어나는 지역, 산악에 의해 습윤한 공기가 강제 상승되는 지역에서 자주 발생한다. 우리나라는 찬 대륙고기압 공기가 해수 온도 차로 눈 구름대가 만들어지거나, 고기압 가장자리에서 한기를 동반한 상층 기압골이 우리나라 상공을 통과하면서 대설이 발생한다. 최근 우리나라에서 빈번하게 발생하는 대설피해는 직접피해와 간접피해로 나뉘며, 이에 따라 사회·경제적으로 막대한 피해를 야기한다. 우리나라 대설피해양상은 지역적 특성, 방재 대책, 대처능력 등에 따라 달라지는 것이 특징이며, 지역적으로 다르게 발생하는 대설피해를 효과적으로 대비할 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지역적 특성을 고려한 차등화된 대설 피해를 예측하는 연구를 진행하고자 하였다. 본 연구에서는 기상요소 및 사회·경제적 요소 등을 입력자료로 활용하고, DPSIR 분석을 통해 Red Zone, Orange Zone, Yellow Zone, Green Zone으로 위험 등급을 분류 및 등급 별 대설피해 예측기법을 개발하였다. 최종적으로 1994년부터 2020년까지의 과거 대설 피해액 자료와 다중회귀분석을 이용하여 기법을 개발하였고, 기법의 예측력 평가를 위해 RMSE와 RMSE를 표준화한 NRMSE의 두 가지 통계 지표를 사용하여 평가하였다. 모형별 예측력 평가 결과 Yellow 등급 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다. 추후 본 연구결과를 통해 대설피해 범위를 예측하는 연구가 진행된다면 사전에 대설피해에 대한 대응방안 수립과 지역별제설 우선순위를 결정할 수 있는 지표가 개발될 것으로 기대된다.
제주지역의 지하수 함양 지체시간을 분석하기 위해 18개 지점의 지하수 관측자료를 기초로 강수-지하수위 자료를 강수사상별로 분류하여 분석하였다. 지하수 함양에 결정적인 영향을 주는 인자로 지하수위의 대수층 두께와 지점의 투수계수를 설정하였다. 대체로 고도가 낮은 지역에서는 지하수 함양 지체가 짧았으나 고도가 높아질 수록 대수층 두께도 증가하여 지하수 함양지체시간은 길게 나타났다. 하지만 대수층 두께만으로 지체시간이 결정되는 것은 아니며 이에 투수계수 자료를 함께 분석해야만 타당한 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단하여 대수층 두께와 지점 투수계수를 변수로 두고 관측된 지하수 함양지체시간과의 관계를 다중선형회귀분석을 통해 구하였다. 다중상관계수는 0.9정도로 높게 나타났으며, 대수층 두께에 대한 통계학적 유의성도 적합하게 나타났다. 이와 같이 결정된 회귀식은 향후 지하수 함양지체시간의 공간분포를 결정함에 있어 활용이 가능하며 분포형 수문모형과 연계시킬 경우 통합모델링에 적절하게 반영될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 지질특성에 따라 해당 지역의 지질조건과 특성을 최대한 반영한 RMR 항목별 가중치를 결정하는 방법을 제안하기 위하여 수행되었다. 이를 위해 본 연구에서는 우선 울산지역에 분포하는 백악기 퇴적암을 대상으로 RMR 분류의 인자별 배점체계를 검토하였다. 이 과정에서 기존 연구들이 수행한 경험적 연구방법을 탈피하여 다중회귀분석을 이용한 객관적 과학적 방법으로 인자별 배점을 설정하였다. 이를 통해 인자별 배점설정의 객관적 근거를 확보한 수정된 RMR 분류체계를 제안하고, 그 결과를 지질학적 관점에서 평가하였다. 다중회귀분석을 위해 RMR 항목과 사면경사를 각각 독립변수와 종속변수로 설정하였다. 다중회귀분석을 통한 수정된 RMR 항목별 가중치는 무결암의 강도가 30, RQD가 18, 불연속면 간격이 8, 불연속면 조건이 32, 그리고 지하수 12로 나타났다.
홍수를 예측하기 위해서 국내 5대강 유역의 홍수통제소는 저류함수모형을 사용하고 있으며 현재까지 홍수예측에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 홍수통제소에서 사용되고 있는 저류함수모형과 과거의 강우-수위 관계를 이용한 회귀분석(regression analysis), 그리고 인공신경망(artificial neural network)을 이용하여 홍수를 예측하고 이를 비교, 분석하고자 하였다. 저류함수모형의 경우는 홍수통제소의 대표매개변수와 보정된 최적(평균)매개변수를 적용하였다. 그리고 회귀분석과 인공신경망은 1995~2001년까지의 홍수사상 중 4개의 홍수사상을 선택하여 회귀계수를 구하고 역전파(backpropagation) 알고리즘을 사용하여 학습을 시켰다. 그 결과 저류함수모형의 경우 최적 매개변수를 이용하였을 때 기존의 홍수통제소에서 사용하고 있는 대표매개변수보다 예측이 개선되었으며, 회귀분석의 방법인 다중회귀분석, Robust 회귀분석, Stepwise 회귀분석을 이용한 홍수예측은 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있었다. 역전파 알고리즘을 사용한 인공신경망의 경우도 회귀분석을 이용한 홍수예측보다는 다소 못하였지만 정확한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 회귀분석에서 오차항의 1차 자기상관 존재 여부 및 그 값을 검정하는 방법을 베이지안 접근법으로 제안하였다. 이 방법은 모수공간의 다중분할로 인해 얻어진 여러 가설들에 대한 다중결정문제를 다중 베이즈요인에 관한 이론과 일반화 Savage-Dickey 밀도비를 이용한 사후확률 추정법을 합성하여 개발되었다. 이 방법은 기존의 검정법들에서 가능한 검정 뿐 아니라 이들이 해결할 수 없는 자기상관에 대한 다중결정문제에도 사용이 가능한데 그 효용성이 있다. 모의실험을 통하여 제안된 검정법의 유효성을 평가하였다.
본 연구의 목적은 국내 대표 아스팔트 혼합물의 소성변형특성을 평가하고, 이를 이용하여 소성변형을 예측할 수 있는 파손모형을 다중회귀분석을 이용하여 개발하는 것이다. 2가지 아스팔트 바인더와 5종의 골재입도를 이용하였고, 2개의 다른 공극률(6%, 10%)로 시편을 제작하였다. 시험은 30, 45, 60 온도에서 3가지 구속하중을 이용하여 삼축압축 반복재하시험을 수행하였다. 이를 이용하여 소성변형에 영향을 미치는 인자를 규명하고 소성변형 예측모델을 개발하고자 한다. 소성변형 시험의 결과를 이용한 소성변형 예측 모델을 다중회귀분석을 이용하여 제안하였으며 모델의 신뢰도를 분석하였다. 회귀분석을 이용한 소성변형 모델은 AASHTO 2002 설계법에서 제시한 예측식을 기본으로 소성변형에 영향을 미치는 인자인 온도, 하중재하횟수, 공극률을 주요 변수로 하였다. 이를 SPSS 통계프로그램을 이용하여 제시하였으며 실제 시험값과 모델의 예측값으로 신뢰도를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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