For introducing the groundwater quality assessment using background concentration of groundwater, several methods had been studied to estimate the background concentration of groundwater and to suggest the background concentration of study area. Some methods such as Box whisker plot, Percentile and Cumulative probability distribution had been adopted to estimate background concentration, and it was evaluated that the Cumulative probability distribution method presents more reasonable background concentration because it can consider the data distribution. So we estimated the background concentration of study area using cumulative probability distribution method. We suggested the background concentration for each hydrogeology respectively in case hydrogeological water quality similarity is very low.
This study proposed the optimal mixing time for pre-mixed cement and post mixed cement using the statistical analysis method of box plots. Pre-mixed cement can prevent material seegregation, strength loss, and quality variation if mixed for at least 60 seconds, and the data median is shown to be within the box range. Post-mixed cement should be mixed for at least 180 seconds to prevent material segregation, strength loss, and quality variation, and compressive strength tends to increase with longer vibrating times. Therefore, it is suggested that using pre-mixed cement can shorten the vibrating time and increase the productivity of the concrete.
본 연구는 도시공간 구조분석 설명력이 높은 공간구문론(Space Syntax)의 ASA(Angular Segment Analysis)를 활용해 나주시의 종단적 공간변화를 분석하였다. 그 시간적 범위로 일제강점기인 1920년 이후 100년 기간 중 5개년도를 선별해 분석도면들을 GIS 플랫폼 상에서 구축한 후, 대상지에 대한 시계열 공간변화 양상을 공간구문론 전체통합도(global integration)와 박스플롯(box plot) 통계를 통해 살펴보았다. ASA 분석결과, 나주시 도시구조는 2000년에서 2020년 사이 큰 변화를 겪었는데, 원도심이 단일핵 구조에서 탈피하여 분화되는 양상을 나타냈으며, 도시 중심부 위치도 광주전남 혁신도시가 입지한 원도심 동측으로 이동했음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 디지털 애니메이션의 성공과 실패의 이유를 '몰입감'에서 찾고자 한다. 이를 위해서 비슷한 예산 규모의 두 작품, 즉 박스오피스 애니메이션 1위 <슈렉 2>와 172위 <화성은 엄마가 필요해>의 콘셉트와 스토리의 복합적인 비교를 통해 몰입감의 원인을 분석하였다. 복합적 연구 결과, 캐릭터 외면 콘셉트는 창의성과 대중성, 캐릭터 내면 콘셉트는 다양성과 유기성, 배경 콘셉트는 다양성과 일관성이 있는 콘셉트를 개발할수록 몰입감이 커진다. 또한 캐릭터 등장의 점층적 배치와 캐릭터 수의 양적 증가, 플롯 중심의 기승전결 변화가 고조될수록 몰입감이 증대되는 것으로 분석되었다. 결국 디지털 애니메이션의 몰입감은 창의성과 다양성, 대중성이 있는 시각적 콘셉트 개발과, 부분과 전체 스토리의 전략적인 기승전결 배치 및 강화로서 이를 융합시키는 것이 핵심이다.
시계열인 네트워크 트래픽 데이터로부터 미래를 예측할 수 있다면 효율적인 자원 배분, 악성 공격에 대한 예방, 에너지 절감 등의 효과를 거둘 수 있다. 통계 기법과 딥러닝 기법에 기반한 많은 모델이 제안되었는데, 이들 연구 대부분은 모델 구조와 학습 알고리즘을 개선하는 일에 치중하였다. 모델의 예측 성능을 높이는 또 다른 접근방법은 우수한 데이터를 확보하는 것이다. 이 논문은 우수한 데이터를 확보할 목적으로, 시계열 데이터를 증강하는 밀집 샘플링 기법을 네트워크 트래픽 예측 응용에 적용하고 성능 향상을 분석한다. 데이터셋으로는 네트워크 트래픽 분석에 널리 사용되는 UNSW-NB15를 사용한다. RMSE와 MAE, MAPE를 사용하여 성능을 분석한다. 성능 측정의 객관성을 높이기 위해 10번 실험을 수행하고 기존 희소 샘플링과 밀집 샘플링의 성능을 박스플롯으로 비교한다. 윈도우 크기와 수평선 계수를 변화시키며 성능을 비교한 결과 밀집 샘플링이 일관적으로 우수한 성능을 보였다.
1989년에 WWW(World Wide Web)이 도입 되면서 세계적으로 인터넷의 보급이 시작되었다. 정보화 시대라고 알려진 3차 산업혁명 이후로 대량의 정보들이 소셜 미디어를 통하여 생산되었다. 소셜미디어는 2007년에 인터넷 사용자들 중 56%의 이용률을 보였지만 2008년 2분기에는 75%의 이용률로 증가함에 따라 대부분의 사용자들이 많이 사용하며 의존하게 되었다. 또한 소셜 미디어를 통해 발생 되는 데이터들을 이용하여 기업들은 이윤 창출을 할 수 있다. 하지만 이러한 소셜 미디어는 악의적인 목적을 통해 주가 조작, 정치적 선동 등을 할 수 있는 가짜 뉴스와 허위 정보들을 생성할 수 있으며 이에 따라 대책이 시급하다. 또한 가짜 뉴스는 사람이 글을 작성할 수도 있지만 최근 인공지능 기술의 발달에 따라 프로그램을 통해 자동적으로 생성 될 수도 있다. 본 논문에서는 이와 같은 실제 뉴스와 인공지능을 기반으로 한 뉴스를 분석한다. Kaggle에서 실제 뉴스 데이터를 수집하여 헤드라인을 OpenAI의 GPT-2 언어 모델을 통해 뉴럴 가짜 뉴스를 생성 하였다. 파이썬의 NLTK 모듈을 이용하여 전처리를 진행하였고 t-검정과 박스 플롯을 활용하여 분석을 진행하였다. 분석된 주요 속성들을 의사결정트리를 통해 모델 검증을 하였고 k-fold 교차검증을 통해 분류 모델을 평가하였다. 결과로 전체 분류 정확도 평균 89%의 성능을 보여주었다.
소프트웨어 안정성은 운영 환경에서 시간의 흐름에 따른 오작동이 없이 운영 될 수있는 가능성이라고 할 수 있다. 소프트웨어의 고장 분석을 위한 유한 고장 NHPP에서, 고장 발생률은 일정하거나 단조롭게 증가하거나 단조 감소하는 추이를 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 NHPP 모형에 근거하고 소프트웨어 고장시간 자료를 바탕으로 와이블 분포의 형상모수를 고려한 지수분포 Rayleigh 분포, 역-지수 분포를 수명분포로 하여 소프트웨어 개발 비용모형에 관한 속성을 비교 평가분석을 하였다. 또한 모수 추정은 최우 추정방법을 적용하고 데이터 추세검정은 박스-플롯방법을 이용하였다. 본 연구의 결과는 Rayleigh 모형이 역-지수 모형이나 Goel-Okumoto 모형에 비교해서 방출 시기는 Rayleigh 모형이 가장 빠르고 방출시점의 비용도 가장 경제적임을 알 수 있다. 이 연구의 결과를 이용하면 소프트웨어 개발자 및 운용자들은 최적방출시간과 경제적인 개발비용을 예측 하는데 활용 할 수 있으리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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