• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1599-1605
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• 2014

본 연구는 지역노인을 대상으로 요통과 우울과의 관련성을 살펴보고자 시행되었다. 2008년 지역사회건강조사 자료에서 65세 이상 노인 3,649명 중 응답이 불충분한 2명을 제외한 3647명을 최종 대상으로 선정하여, 자료는 SPSS Win(ver.19.0)을 이용하여 가중치를 적용하여 복합표본 분석방법 중 Rao-Scott ${\chi}^2$-test, 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 통계적으로 유의성은 p<0.05로 하여 분석하였다. 노인의 우울에 대한 관련요인으로 요통, 주관적 건강수준, 평균수면시간이 관련이 있는 것으로 나타났고, 요통이 없는 군에 비해 있는 군에서 우울이 1.38배 높게 나타났다. 요통이 있는 노인의 우울을 감소시키기 위해서는 일상생활의 불편함을 감소시키는 프로그램이 필요할 것으로 판단되며, 요통이 있는 노인의 우울과 관련하여 본 연구보다 더욱 다양한 변수를 적용한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권3호
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• pp.213-218
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• 2017

리모트 용접용 2D 스캐너 F-theta 렌즈의 역설계가 광선 추적기법을 사용하여서 수행이 되었다. 렌즈의 곡면 및 렌즈간 거리를 변수로 설정하고 초점거리를 Marginal Ray Height 로 설정하여, 상용 광선추적기법 프로그램을 사용하여 무한반복 최적화를 수행 하였다. 최종목표 값을 설정 후 Merit Function에 정의된 기준에 따라, 최종 초점거리와 초점의 크기를 최종 목표 값 가중치로 설정하였다. 최적화된 렌즈는 총 4매이며, 벤치마킹된 상용렌즈의 초점거리(185mm) 보다는 다소 근거리인 137mm로 최적화 되었지만, 초점의 크기는 레이저 입사각에 따라 RMS 기준 $1.3{\mu}m$, $6.2{\mu}m$ 그리고 $16.1{\mu}m$로 계산 되었으며, 이는 상용렌즈에 근접하는 성능을 구현한다. 입사각별 왜곡도를 중첩 하여서 비교 분석한 결과, 입사각 $0^{\circ}$와 $12.5^{\circ}$에서는 기존 렌즈와 거의 유사한 형태로 나타나는 것을 볼 수가 있어, 본 연구에서 제안된 역설계기법이 사용자 환경에 따라서 효과적으로 적용되어 최적설계가 이루어질 수 있을 것으로 기대가 된다.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.873-885
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• 2016

노지에서 재배되는 양파 생산량은 기후환경에 의하여 영향을 받으며, 특정 지역에서 많이 생산되는 지역적인 특성을 가지고 있다. 따라서 생산량 예측시 기상과 지역을 동시에 고려하는 접근이 필요하다. 본 논문에서는 공간 패널 회귀모형을 이용하여 기상변화에 따른 생산량을 추정하였다. 양파 주산지 13곳에 대한 2006년부터 2015년까지의 기상 패널자료를 사용하여, 공간시차를 반영한 공간자기회귀(spatial autoregressive)모형을 사용하였다. 공간가중치 행렬은 임계치 설정방법과 최근거리 설정방법으로 나누어 분석하여, 최근 3곳까지 거리 설정방법을 사용한 모형이 최종 모형으로 선택되었으며, 자기상관성이 유의함을 보였다. 하우스만 검정을 통해 채택된 확률효과모형으로 분석한 결과 누적일조시간(1월), 평균상대습도(4월), 평균최저기온(6월), 누적강수량(11월) 등이 양파 생산량 예측에 유의한 변수로 나타났다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권7호
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• pp.1323-1331
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• 2018

본 연구는 일반적 특성에 따른 흡연과 뇌졸중과의 관련성을 파악하여 뇌졸중의 위험요인을 줄이기 위한 기초자료와 정책적 근거를 제공하고자 시도되었다. 국민건강영양조사 제6기(2015년) 자료를 이용하였고, 연구 대상자 중 흡연자는 2,146명, 뇌졸중 진단자는 132명을 복합표본설계방법에 의한 가중치, 층화변수, 조사구를 적용하여 SPSS Ver. 21.0으로 분석하였다. 연구결과, 흡연을 하는 경우 오즈비가 1.7배 높았고(p<0.001), 흡연에 따른 뇌졸중의 위험요인은 연령(p=0.008, p=0.10), 교육수준(p=0.003, p=0.008), 고혈압(p<0.001), 주관적 건강상태(p=0.008)에서 통계적으로 유의하게 분석되었다. 따라서 뇌졸중의 발생과 위험을 감소시키기 위한 지속적인 범국가적 보건정책과 스마트기기 등을 활용한 보건교육 콘텐츠 개발이 요구된다.

• 한국습지학회지
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• 제22권4호
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• pp.275-285
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• 2020

본 연구에서는 2001년에서 2019년 기간 동안의 우리나라 주요 지점에서 원격으로 탐사된 정규화식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)와 지표면온도(Land Surface Temperature, LST)로부터 식생상태지수(Vegetation Condition Index, VCI), 열상태지수(Thermal Condition Index, TCI), 식생건강지수(Vegetation Health Index, VHI)를 추정한 후, 생태학적 가뭄의 영향을 평가할 목적으로 이들 지수들과 다양한 가뭄지수들 사이의 상관성이 분석된다. VCI와 TCI가 식생건강에 미치는 상대적 영향력은 지역에 따라 달라지는 것이 발견되었다. 우리나라 산림지역의 식생에 미치는 가뭄의 영향은 VCI보다는 TCI에서 더 분명하게 식별될 수 있었다. VCI와 TCI의 상대적인 영향력이 반영되어 추정된 VHI는 식생에 미치는 가뭄의 영향을 더 잘 설명할 수 있음이 제시된다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권4호통권316호
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• pp.1-7
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• 2007

지상파 측위와 같이 사용자와 센서간의 거리가 짧은 경우에는 GN (Gauss-Newton) 방법을 이용하여 구한 추정치가 발산하기도 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 TDOA (Time Difference of Arrival) 측정치에 대해서는 QCLS (Quadratic Correction Least Square) 방법이 개발되었으나 추정치의 오차가 다소 크다는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 가중최소자승법을 도입하여 기존 QCLS 방법의 성능을 개선하는 방안을 제안하였다. 제안한 방법에서 사용하는 가중행렬이 미지변수인 사용자 위치의 함수이기 때문에 먼저 가중행렬의 추정치를 구한 후 이를 이용하여 사용자 위치 추정치를 구하는 단계별 추정 방식을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 성능이 기존 QCLS 방법보다 항상 우수함을 보였으며, Gauss-Newton 방법이 수렴하는 경우 두 가지 방법이 대등한 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권2호
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• pp.157-161
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• 2009

일배체형 조합 문제를 해결하기 위해 제시된 MLF(Minimum Letter Flips) 모델이나 WMLF(Weighted Minimum Letter Flips) 모델은 유전자형 정보를 도입함으로써 오류와 손실이 많을 때에도 높은 정확도를 얻을 수 있다. 그리고 MLF 모델에 비해 가중치 버전인 WMLF모델의 정확도가 높다는 사실도 밝혀졌다. 본 논문에서는 유전자형 정보상의 동형(homozygous)의 분포 비율과 유전자 서열판독기계의 성능에 따른 신뢰도의 차이를 매개변수로 하여 두 모델을 구체적으로 비교, 분석한다. 두 모델의 성능 비교를 위해 신경망과 유전자 알고리즘을 사용한다. 실험결과 동형의 비율이 크고 판독기계의 성능이 좋으면 특히 손실율과 오류율이 높은 경우에 WMLF/GI 모델의 정확도가 더 우수함을 보인다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권1호
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• pp.73-82
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• 2008

본 논문에서는 구조손상 탐색을 위해 매개변수 부 집합 선택에 의한 새로운 정규화 방법을 제안하였다. Residual function을 위해 동적 residual force 벡터를 이용하였다. 과거에는 Residual function으로서 기본 동적 특성치(고유치와 고유모드)를 이용하여 단일구조손상은 탐색할 수 있었지만 다중구조손상 위치를 탐색하기에는 한계가 있었을 뿐 아니라 고유모드와 고유치의 상이한 기여도 때문에 가중치를 적용해야 하는 어려움이 있었다. 본 논문에서 제안된 방법은 고유모드의 불완전한 계측을 보완하기 위하여 모델 확장법을 적용하였다. 제안된 구조손상 탐색법은 다중구조손상 위치를 동시에 찾아 낼 수 있는 장점을 가지고 있다. 2차원 평면 트러스 구조를 이용하여 제안된 방법의 효용성을 검증하였다.

• 재무관리연구
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• 제16권2호
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• pp.285-308
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• 1999

증권의 가격형성에 유리한 뉴스와 불리한 뉴스가 도착할 때 이 뉴스가 주가의 변동성에 미치는 영향의 정도는 차이가 있다. 불리한 뉴스가 변동성에 미치는 영향도가 유리한 뉴스가 변동성에 미치는 영향도보다 크다. 따라서 불리한 뉴스가 발생할 때 형성되는 변동성의 양이 유리한 뉴스의 도착시보다 크다. 그리고 충격의 크기에 따라 이 충격이 야기하는 변동성의 양의 크기에도 차이가 존재한다. 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정은 유리한 뉴스와 불리한 뉴스를 대칭적으로 반영하고 있다. 이 뉴스들을 비대칭적으로 포착하는 자기회귀 조건부 이분산 과정의 모형들을 실증적으로 분석하였다. 뉴스의 비대칭성과 규모를 적절히 포착하고 있는 모형들이 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정, 지수 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정과 정보 포착 자기회귀 조건부 이분간 과정임이 발견되었다. 이 중 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정이 가장 좋은 모형으로 보인다. 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정의 경우 예측오차의 승멱(power)이 약 1.5이다. 따라서 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정의 예측오차의 승멱인 2에 비하여 작다. 이 사실은 일반 자기회귀 조건부 이분산의 예측오차의 승멱이 과도하게 측정되고 없음을 알 수 있다. 뉴스의 비대칭성과 규모를 반영하고 있는 모형들은 한결같이 예측오차의 크기에 적절한 가중치를 부여하여 예측오차의 크기를 조정하고 있다. 이 모형의 성질과 실증분석의 결과에 의하여 예측오차의 승멱은 2 이하로 수정하여 사용해야 한다는 점이 시사되고 있다. 음의 충격이 양의 충격보다 주가의 변동성을 크게 하고 없음이 발견되었다. 주가형성에 유리한 뉴스와 불리한 뉴스가 주가의 변동성에 미치는 영향의 차이와 충격의 중대성을 양으로 표시하는 규모의 차이를 반영해주는 변수들의 추정된 계수가 미국과 일본보다 절대값에 있어서 상당히 작다. 이 현상은 뉴스의 비대칭성과 규모보다는 발생하는 충격, 즉 뉴스 자체에 보다 민감하게 반응하고 있음을 보여주고 있다. 물론 투자자들이 뉴스의 비대칭성과 규모를 완전히 무시하고 투자활동을 전개하고 있다는 것을 의미하는 것은 아니다.

• 지능정보연구
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• 제11권2호
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• pp.175-195
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• 2005

사례기반추론(case-based reasoning)은 사례간 유사도를 평가하여 유사한 이웃사례를 찾아내고, 이웃사례의 결과를 이용하여 새로운 사례에 대한 예측결과를 생성하는 전통적인 인공지능기법 중 하나다. 이러한 사례기반추론이 최근 적용이 쉽고 간단하다는 장점과 모형의 갱신이 실시간으로 이루어진다는 점 등으로 인해, 온라인 환경에서의 고객관계관리를 위한 도구로 학계와 실무에서 주목을 받고 있다 하지만, 전통적인 사례기반추론의 경우, 타 인공지능기법에 비해 정확도가 상대적으로 크게 떨어진다는 점이 종종 문제점으로 제기되어 왔다. 이에, 본 연구에서는 사례기반추론의 성과를 획기적으로 개선하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘을 활용한 사례기반추론의 동시 최적화 모형을 제안하고자 한다. 본 연구가 제안하는 모형에서는 기존 연구에서 사례기반추론의 성과에 중대한 영향을 미치는 요소들로 제시된 바 있는 사례 특징변수의 상대적 가중치 선정(feature weighting)과 참조사례 선정(instance selection)을 유전자 알고리즘을 이용해 최적화함으로서, 사례간 유사도를 보다 정밀하게 도출하는 동시에 추론의 결과를 왜곡할 수 있는 오류사례의 영향을 최소화하고자 하였다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 국내 한 전문 인터넷 쇼핑몰의 구매예측모형 구축사례에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안모형이 지금까지 기존 연구에서 제안된 다른 사례기반추론 개선모형들은 물론, 로지스틱 회귀분석(LOGIT), 다중판별분석(MDA), 인공신경망(ANN), SVM 등 다른 인공지능 기법들에 비해서도 상대적으로 우수한 성과를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.