• Title/Summary/Keyword: 다층모형분석

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Prediction of Elementary Students' Computer Literacy Using Neural Networks (신경망을 이용한 초등학생 컴퓨터 활용 능력 예측)

  • Oh, Ji-Young;Lee, Soo-Jung
    • Journal of The Korean Association of Information Education
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    • v.12 no.3
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    • pp.267-274
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    • 2008
  • A neural network is a modeling technique useful for finding out hidden patterns from data through repetitive learning process and for predicting target values for new data. In this study, we built multilayer perceptron neural networks for prediction of the students' computer literacy based on their personal characteristics, home and social environment, and academic record of other subjects. Prediction performance of the network was compared with that of a widely used prediction method, the regression model. From our experiments, it was found that personal characteristic features best explained computer proficiency level of a student, whereas the features of home and social environment resulted in the worse prediction accuracy among all. Moreover, the developed neural network model produced far more accurate prediction than the regression model.

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The Multilevel Effects of Regional Deprivation on Perceived Upward Social Mobility of Residents (지역박탈이 주민의 계층상승 가능성에 대한 인식에 미치는 영향 - 서울시를 대상으로 -)

  • Song, Taesoo;Lim, Up
    • Journal of the Korean Regional Science Association
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    • v.36 no.3
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    • pp.3-16
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    • 2020
  • The causes and effects of intra-urban spatial inequality have received much scholarly attention. However, the effects of urban spatial inequality on resident perceptions and the mechanisms through which it is sustained and reproduced remain mostly unknown. This study aimed to investigate whether regional deprivation, the relative socioeconomic standing of a region, affects the residents' perceptions of upward social mobility. By employing the ordinal logistic multilevel model to analyze nested data collected from Seoul, South Korea, this study found that the regional deprivation has a significant negative effect on residents' perception of upward social mobility. The results of this study suggest that one way in which spatial inequality is sustained and reproduced is by the effects of regional deprivation, having negative impacts on the aspirations and socioeconomic activities of residents. This study is expected to provide meaningful implications for planning and policy aimed to combat spatial inequality.

Job Crafting by a Community Children's Center Social Worker Impact on the Satisfaction of Children (지역아동센터 생활복지사의 잡 크래프팅이 아동의 만족도에 미치는 영향)

  • Kim, Yo-Seb;Kim, Do-Woo
    • Journal of Convergence for Information Technology
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    • v.11 no.6
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    • pp.139-145
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    • 2021
  • This study was conducted to find out the effect of job-crafting of social workers at community children's centers on the satisfaction of children. This study used a multi-level analysis model that calculated the child factor (level 1) and the social worker factor (level 2) by utilizing the responses of 31 social workers and 216 children used at 31 community children's centers. The main research results are as follows: First, it was found that 34.3% of the total variation in child satisfaction was due to differences by community children's centers. Second, it was found that the number of hours used per day in the child factor (level 1), and gender, age, and job-crafting in the life worker factor (level 2) affect the satisfaction of children. Based on these results, measures to improve the satisfaction level of children using community children's centers were discussed.

Development of a model to predict Operating Speed (주행속도 예측을 위한 모형 개발 (2차로 지방부 도로 중심으로))

  • 이종필;김성호
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.20 no.1
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    • pp.131-139
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    • 2002
  • This study introduces a developed artificial neural networks(ANN) model as a more efficient and reliable prediction model in operating speed Prediction with the 85th percentile horizontal curve of two-way rural highway in the aspect of evaluating highway design consistency. On the assumption that the speed is decided by highway geometry features, total 30 survey sites were selected. Data include currie radius, curve length, intersection angle, sight distance, lane width, and lane of those sites and were used as input layer data of the ANN. The optimized model structure was drawn by number of unit of hidden layer, learning coefficient, momentum coefficient, and change in learning frequency in multi-layer a ANN model. To verify learning Performance of ANN, 30 survey sites were selected while data in obtained from the 20 cites were used as learning data and those from the remaining 10 sites were used as predictive data. As a result of statistical verification, the model D of 4 types of ANN was evaluated as the most similar model to the actual operating speed value: R2 was 85% and %RMSE was 0.0204.

Design of Internet DSS by Using Intelligent Agent Technology - Emphasis on an example of Strategically integrating marketing and production - (지능형 에이전트를 이용한 인터넷 DSS 설계에 관한 연구 - 마케팅과 생산관리간의 전략적 통합문제를 예로 하여 -)

  • Lee, Kun-Chang;Kwon, O-Byung;Lee, Won-Jun
    • Asia pacific journal of information systems
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    • v.7 no.3
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    • pp.1-21
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    • 1997
  • 본 논문에서는 인터넷 기반의 새로운 DSS 개념인 인터넷 DSS 개념적인 설계를 제안한다. 제안하는 인터넷 DSS는 인터넷 환경에서 효과적으로 구동될 수 있도록 지능형 에이전트(Intelligent Agent)를 주요 구성모듈로 하고 있으며, 네트웍 통신층, 문제해결층, 그리고 사용자 인터페이스층 등 다층구조를 갖고 있다. 인터넷 DSS 가능성을 구체적으로 보여주기 위하여 기업내에서 전략적으로 가장 첨예한 대립관계를 보이고 있는 마케팅 부서와 생산관리 부서간의 전략적 통합문제에 적용하여 그 의미를 분석하였다. 이는 최근 기업경영이 글로벌화 되어가면서 마케팅과 생산기능이 지리적으로 떨어져서 운영되는 것이 일반화되어 가고 있기 때문에 기존의 DSS보다는 인터넷 DSS가 이러한 경우에 훨씬 적용가능성이 높기 때문이다. 본 논문에서는 인터넷 DSS를 구성하는 모듈중에서 주로 모형에이전트의 모형결합 메카니즘을 중심으로 설명하였고 결론부분에서 향후 연구방향을 제시하였다.

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Design on a Fuzzy Petri Net for Representation and Verification for Nervous System Behaviors (신경계 행위 표현 및 검증을 위한 FPN 설계)

  • 김성렬;김용승;이상호;이철희
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.17 no.7
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    • pp.677-687
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    • 1992
  • This paper presents a Fuzzy Pertri Net(FPN)model, which can be used to verify the validity and effectiveness of nervous system bebaviors. The similarities and differences between communication network and neural network are analyzed with respect to the representation and verification of the system behaviors. For the effective representation for the ambiguities of nervous system we combein fuzzy set theory to the PetriNet, and then design a new model, FPN, Also show that FPN is superior to the multiplayer perceptron model using computer simulation.

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Numerical Simulation for Winnowing Failure of Bed Protection (바닥보호공의 흡출 파괴에 대한 수치모의)

  • Ha, Sung Won;Kim, Tae Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.308-308
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    • 2017
  • 국내 하천에 설치된 횡단구조물은 2009년을 기준으로 약 20,753개로 알려져 있으며 수위 유지, 하상고 유지 등의 목적을 가지고 설치된다. 그러나 낙차를 가진 빠른 유속의 흐름을 형성시켜, 하류 하상에서 국소 세굴을 발생시킨다. 이를 방지하기 위해 횡단구조물 하류에 굴요성 구조(flexible structure)인 돌망태, 블록공, 사석 등으로 이루어진 바닥보호공(bed protection)이 설치되나 유실, 침하 등의 문제가 빈번히 발생되고 있어, 문제를 해결하기 위한 연구가 필요하다. 본 연구는 이러한 피복 대책에서 일어날 수 있는 파괴 기구인 전단파괴, 흡출 파괴, 경계 파괴, 하상 형태 변화에 따른 하부 침식 중 흡출 파괴(winnowing failure)를 유발하는 흐름을 검토하기 위한 수치모의를 수행하였다. 이때 흡출 파괴는 바닥보호공의 공극으로 미세한 하상 재료가 난류와 침투류의 작용에 의해 침식되어 바닥보호공이 침하되는 것을 말한다. 수치모의는 전산유체동역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 모형인 FLOW-3D 모형을 이용하였으며, 난류 모형으로 LES 모형을 적용하고 조밀한 격자를 부여하여 바닥보호공의 공극에서 발생되는 비교적 작은 척도의 와(vortex)를 해상할 수 있도록 하였다. 수치모의에 적용된 횡단구조물은 보, 물받이공, 바닥보호공으로 구성하였으며 특히, 바닥보호공의 형상은 구체(sphere)로 가정하여 다층으로 배치하였다. 바닥보호공의 공극 또는 구체 사이에서 발생되는 유속, 압력 등의 흐름특성을 분석한 결과, 바닥보호공 두께가 두꺼울수록 흡출 파괴에 대해 안정적인 것으로 나타났다. 이는 바닥보호공 설계를 위한 기초자료로 활용될 수 있으며, 향후 입자영상유속계(Particle Image Velocimeter, PIV)와 같이 공극에서 흐름을 측정할 수 있는 방법과 병행한 연구를 수행할 수 있을 것이다.

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Application Examples of Daecheong Dam for Efficient Water Management Based on Integrated Water Management (통합물관리 기반 효율적 물관리를 위한 대청댐 실무적용 사례)

  • Kang, Kwon-Su;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.85-85
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    • 2017
  • 효율적 물관리란 거대한 물순환 과정에서 인간이 편안한 삶을 사는데 필요한 물의 이용효율을 극대화하는 것이다. 과거의 물관리는 이원화된 수량과 수질관리, 수량중심에서는 용수공급과 홍수조절이 주요한 관심사였다. 현재는 과거의 물관리에 친수와 환경을 더한 복잡한 분야로 확대되고 있다. 통합물관리란 물을 최적으로 관리하기 위해 물관리 이해당사자간의 소통과 물 기술의 고도화를 기반으로 기존에 분산된 물관리 구성요소들(시설 정보, 수량 수질 등)을 권역적으로 관리하는 것을 말한다. 본 연구에서는 대청댐 방류에 따른 금강 하류부의 홍수추적을 위해 수행한 댐하류 소유역별 강우량 빈도분석 과정, 용담댐 방류를 고려한 대청댐 홍수도달시간 검토, Poincare Section과 신경망기법을 이용한 수문자료 예측, 추계학적 다변량 해석과 다변량 신경망해석에 의한 대청댐 유입량 산정과정, 보조여수로 건설에 따른 주여수로와 보조여수로간의 연계운영방안, 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 고려한 대청댐 확보수위 산정, 저수지 중장기 운영계획 수립과 댐 운영 기준수위를 결정하기 위해 누가차분방식으로 적용되는 갈수기 유입량 빈도분석에 대한 실무적용 사례를 소개하고자 한다. 강우량 빈도분석 과정은 L-모멘트방법(Hosking과 Wallis, 1993)을 적용하였고, 홍수도달시간 검토는 평균유속, 하류 수위상승 기점 영향검토, 수리학적 모형(FLDWAV, Progressive lag method 등)을 활용하였다. 카오스 이론을 도입하여 대청댐 수문자료의 상관성 검토 및 추계학적 모형을 이용한 모의발생을 유도하여 수문자료 예측을 시행하였다. 추계학적 모형과 신경망모형 연구의 대상은 대청댐으로, 시계열 자료는 댐의 월강우량, 월유입량, 최고기온, 평균기온, 최소기온, 습도, 증발량 등의 자료를 기반으로 하였다. 적용기간은 1981~2009년의 자료를 이용하여 2010년 1월부터 12월까지 12개월 동안의 월유입량을 예측하였다. 수문자료 해석의 기본이 되는 약 30년간의 자료를 이용하여 분석을 실시하였다. 대청댐의 유입량 예측을 위해 적용된 모형으로는 추계학적 모형인 ARMA모형, TF모형, TFN 모형 등이 적용되었고, 또한 신경망 모형의 종류인 다층 퍼셉트론, PCA모형 등을 활용하여 실측치와 가장 가깝게 근사화시키는 방법론을 찾고자 하였다. 또한, 기존여수로와 보조여수로 연계운영을 위해 3차원 수치해석을 통한 댐하류 안정성 검토 및 확보수위 산정을 통해 단계(관심, 주의, 경계, 심각)별로 대처가 가능한 수위를 산정하였다.

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Analysis of the Informatization Factors of Small and Medium Enterprises Using the IT Business Value Model (IT 비즈니스 가치모형을 이용한 중소기업의 정보화 요인 분석)

  • Jong Yoon Won;Kun Chang Lee
    • Information Systems Review
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    • v.23 no.1
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    • pp.135-154
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    • 2021
  • In the network economy, the informatization of Small and Medium enterprises(SME) plays an important role in determining productivity while being competitive in the businesses. Informatization of SME has become important along with the recent trend of the fourth industrial revolution. Based on the IT Business Value Model, this study analyzes the key factors of information service of SME with the structure model. In addition, multi-level model was conducted by dividing the layers according to the size of the SME. The analysis confirmed that complementary organizational resources are a key factor in determining the informatization of SME. In addition, the effect of informatization of SME on the scale of SME varies depending on the type of entry into the industrial complex.

Improvement of precipitation forecasting skill of ECMWF data using multi-layer perceptron technique (다층퍼셉트론 기법을 이용한 ECMWF 예측자료의 강수예측 정확도 향상)

  • Lee, Seungsoo;Kim, Gayoung;Yoon, Soonjo;An, Hyunuk
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.52 no.7
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    • pp.475-482
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    • 2019
  • Subseasonal-to-Seasonal (S2S) prediction information which have 2 weeks to 2 months lead time are expected to be used through many parts of industry fields, but utilizability is not reached to expectation because of lower predictability than weather forecast and mid- /long-term forecast. In this study, we used multi-layer perceptron (MLP) which is one of machine learning technique that was built for regression training in order to improve predictability of S2S precipitation data at South Korea through post-processing. Hindcast information of ECMWF was used for MLP training and the original data were compared with trained outputs based on dichotomous forecast technique. As a result, Bias score, accuracy, and Critical Success Index (CSI) of trained output were improved on average by 59.7%, 124.3% and 88.5%, respectively. Probability of detection (POD) score was decreased on average by 9.5% and the reason was analyzed that ECMWF's model excessively predicted precipitation days. In this study, we confirmed that predictability of ECMWF's S2S information can be improved by post-processing using MLP even the predictability of original data was low. The results of this study can be used to increase the capability of S2S information in water resource and agricultural fields.