• 지구물리와물리탐사
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• 제11권1호
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• pp.68-77
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• 2008

2.5차원 전자탐사 적분방정식의 확장된 Born 근사해 또는 국소 비선형 근사에 기초하여 루프-루프 전자탐사 역산 알고리듬이 개발되었다 송수신 배열은 수평 동일면(HCP) 또는 수직 동일면(VCP) 방식이고, 다중 주파수 및 다중 송수신 간격을 포함할 수 있으며 PC에서 작동된다. 안정적이고 고해상도를 유지하는 역산이 가능하도록 변수분해 행렬과 Backus-Gilbert 분산 함수 분석을 통해 감도 분포의 함수로서의 공간적으로 변화하는 최적 Lagrange 곱수 결정 알고리듬을 포함하였다. HCP와 VCP 배열 자료가 지하 전기비저항 구조에 따라 서로 다른 감도를 가짐에 따라 동시 역산에서 안정성과 해상도에 영향을 미치게 되므로, 계산값과 측정값 차의 분산에 따라 가중치를 적용하는 방식을 도입하였다. 모델링 코드의 정확성은 통상적으로 루프-루프 전자탐사에서 사용하는 주파수 및 송수신 간격 범위에서 유한차분법에 의해 계산된 결과와의 비교를 통하여 증명되었다. 개발된 역산 알고리듬은 먼저 반무한 공간내 전도체 및 저항체가 포함된 모델에 대한 계산자료에 적용되어 성능이 입증되었다. 현장자료에 적용하고 그 결과 영상을 전기비저항 탐사자료에 대한 역산 결과와 비교하여, 의미있는 지하구조의 영상을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국경제지리학회지
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• 제22권4호
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• pp.555-575
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• 2019

부동산의 물리적 특성상 주택시장은 공간적으로 다양하게 분화된다. 그러나 주택시장을 대상으로 시행되는 주택정책은 지역에 따른 세부적 시장 분화를 반영하는데 한계점을 보이고 있다. 본 연구는 향후 주택정책의 효율적인 시행을 위해 자치구별 정책에 대한 반응의 차이를 알아보았다. 2003년에서 2018년까지의 주택정책을 월별로 조사하고 두 종류로 구분하여 가중치를 부여한 뒤 각 자치구의 지정지역 현황에 따라 자치구별 주택정책지수를 수립하였다. 주택정책지수가 자치구별 아파트시장에 미치는 영향을 분석하기 위해 VECM 모형을 구축하고, 이를 기반으로 충격반응분석과 분산분해분석을 시행하였다. 분석 결과 주택정책은 시장가격변화에 반응하여 수립되나 반대로 주택정책이 주택가격에 미치는 영향력의 크기는 주택가격이 주택정책에 미치는 영향에 비해 미미한 것으로 나타났다. 또 주택정책이 주택 가격에 유의한 효과를 미치는 지역은 서울 동북권 위주의 일부 지역에 한정되는 것으로 확인되었다. 이와 같은 결과는 서울 내에서도 자치구별로 주택정책에 대한 반응에 차이가 존재하며, 따라서 주택정책 시행 시 보다 미시적인 지역별 반응 양상 차이에 대한 세부적 고려가 필요함을 보여준다.

• 한국지구과학회지
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• 제28권2호
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• pp.214-226
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• 2007

강수는 다양한 대기 변수들의 영향으로 나타나기 때문에 비선형성이 매우 강하다. 따라서 역학 모형을 통해 예측된 강수의 보정은 비선형 모형인 인공 신경망 등을 통해 가능할 것이지만, 인공 신경망의 경우 초기 가중치 선택, 지역 최소화 문제, 뉴런의 수 결정 등의 문제로 인한 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 가장 보편적으로 사용되는 다중 선형 회귀 모형을 이용하여 CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하였으며, 예측성을 살펴보았다. 이를 위하여 우선 PNU/CME 접합 대순환 모형(Coupled General Circulation model, CGCM)(박혜선과 안중배, 2004)을 이용하여 1979년부터 2005년까지 매해 4월부터 8월까지 5개월간 앙상블 적분을 하였다. 적분 결과 중 한반도를 포함한 동북아시아 지역$(110^{\circ}E-145^{\circ}E,\;25^{\circ}N-55^{\circ}N)$의 여름철인 6월(리드 2), 7월(리드 3), 8월(리드 4) 및 여름철 평균인 JJA(from June to August) 기간의 PNU/CME CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하기 위해 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression, MLR)를 이용하였다. PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과 중 강수, 500 hPa 연직 속도, 200 hPa 발산장, 지상 기온 등의 예측 인자와 관측 강수와의 선형적인 관계를 이용하여 MLR 모형을 구축하였다. 그리고 교차 검증(cross- validation)을 수행하여 PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과와 교차 검증 결과를 비교하였다. 상관계수, 적중률 (hit rate), 오보율(false alarm rate) 그리고 Heidke 기술 점수(Heidke skill score) 등을 살펴본 바, 보정하지 않은 모형의 결과에 비해 MLR 모형을 이용하여 보정한 결과의 강수에 대한 예측성이 뛰어난 것을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.54-67
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• 2010

종래에 헬스케어 영역에서 주로 사용해왔던 기계학습 기법을 U-health 서비스 분석단계에 적용하기에는 여러 가지 문제점들이 있다. 첫째, 아직 U-health 분야의 연구가 초기단계에 불과하여 기존의 기법들을 U-health 환경에 적용한 사례가 매우 부족하다. 둘째, 기계학습 기법은 학습시간이 많이 소요되기 때문에 실시간으로 질환을 관리해야만 하는 U-health 서비스 환경에는 적용하기 어렵다. 셋째, 그동안 다양한 기계 학습 기법들이 제시되었으나 질환 연관변수에 가중치를 부여할 수 있는 방법이 없어, 개인 맞춤형 질병예측 시스템으로 구축할 수 없는 한계를 가진다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하고, U-health 서비스 시스템의 바이오 데이터 분석 과정을 프로세스로 해석하기 위하여, 개인 맞춤형 질병예측 기법인 PCADP를 제안하였다. 또한 이러한 PCADP를 바탕으로 U-health 데이터 및 서비스 명세의 의미 있는 표현을 위하여 U-health 온톨로지 프레임워크를 시멘틱스형으로 모델링하였다. 또한 PCADP 예측 기법은 U-health 환경에서 판별 기법이 갖추어야 할 조건인 유연성과 실시간성이 기존의 방식에 비하여 향상되었고, 판별과정의 모니터링 및 시스템의 지속적인 개선측면에서도 효율적으로 작용함을 확인하였다.

• 치위생과학회지
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• 제13권4호
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• pp.426-433
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• 2013

본 연구는 국민건강영양조사 제4기 자료를 이용하여 미취학 아동의 치아우식상태와 어머니 구강건강상태와의 관련성을 파악하고자 하였다. 원시자료에서 가족 아이디 변수를 이용해 아동과 어머니를 짝짓기하여 최종 823명의 자료를 추출하였다. 통계분석은 복합표본설계를 반영하기 위하여 가중치를 고려한 분석을 실시하였으며, 어머니의 인구사회학적 특성과 구강건강행태 및 구강건강상태에 따른 자녀의 우식경험유치지수의 차이를 분석하고, 이들 간의 관련성을 알아보기 위해 다중회귀분석을 시행하였다. 분석결과, 미취학 아동의 우식경험유치지수는 어머니의 사회인구학적 특성 중 나이에 따른 차이가 통계적으로 유의하였으며 (p=0.005), 어머니의 구강건강행태 중 지난 1년 동안 치과검진 유무에 따른 차이가 통계적으로 유의하였다(p=0.034). 또한 어머니의 우식경험영구치지수에 따른 자녀의 우식경험유치지수의 차이도 통계적으로 유의하였다(p=0.016). 한편 어머니의 인구사회학적 특성과 구강건강행태를 보정한 후, 어머니와 자녀의 구강건강상태 관련성을 분석한 결과 어머니의 우식경험영구치지수는 자녀의 우식경험유치지수와 유의한 관련성이 있는 것으로 나타났다. 따라서 어머니의 구강건강상태가 양호할수록 자녀의 구강건강상태 또한 양호함을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과는 어머니의 구강건강상태가 자녀들에게 영향을 미칠 수 있음을 보여주므로 어머니들의 구강건강상태를 향상시킬 수 있는 효과적인 구강보건교육 프로그램이 개발되어야 한다고 생각된다.

• 한국음향학회지
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• 제21권5호
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• pp.430-437
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• 2002

다층신경망 (MLP: multilayer perceptron)은 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 음성인식 및 화자인식 영역에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 다층신경망의 학습에 일반적으로 사용되는 오류역전파 (EBP: error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있으며, 이는 화자인식이나 화자적응과 같이 실시간 처리를 요구하는 응용에서 상당한 제약으로 작용한다. 패턴인식에 사용되는 학습데이터는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 다층신경망의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 오류역전파 알고리즘에서는 가중치 갱신 시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 응용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률이 고정된 상태에서는 학습이 진행됨에 따라 학습에 기여하는 패턴영역이 달라지는 현상에 효과적으로 대응하지 못하는 문제가 있다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 패턴의 기여도에 따라 가변 하는 학습률과 학습에 기여하는 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변 학습률 및 학습생략 (COIL: Changing rate and Omitting patterns in Instant Learning)방법을 제안한다. 제안한 COIL의 성능을 입증하기 위해 화자증명과 음성인식을 실험하고 그 결과를 제시한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1349-1360
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• 2016

본 연구는 국내 COPD 환자의 삶의 질 정도 및 삶의 질과 관련이 있는 요인을 확인하기 위해 시도되었다. 2013년도 국민건강영양조사의 일반적 및 질병관련 변수, 폐기능검사 결과, 삶의 질(EuroQol-5Dimension) 자료를 이용하여 가중치를 적용한 후 복합표본 교차분석과 복합표본 회귀분석으로 분석하였다. 연구결과, EQ-5D Index는 COPD 환자 0.916점, 정상인 0.941점으로 COPD 환자가 정상인보다 통계적으로 유의하게 낮았다. 삶의 질 하부 영역인 이동, 자가간호, 일상활동, 통증/불편감, 불안/우울 모두 COPD 환자는 정상인과 비교하여 문제 없음의 비율이 낮고 문제 있음의 비율이 높았지만, 기도폐쇄 정도에 따른 삶의 질은 자가간호 영역만 유의한 차이가 있었다 (${\chi}^2=9.50$, p=.013), COPD 환자의 삶의 질과 관련이 있는 요인은 연령, 성별, 교육수준, 가구당 수입, 흡연상태, 동반질환 수이었다. 본 연구결과를 바탕으로, COPD 환자의 삶의 질에 대한 관심과 함께 이동, 자가간호, 일상생활을 증진하고 통증/불편감, 불안/우울을 감소하는 등 삶의 질을 향상시키기 위한 포괄적인 접근이 이루어져야 할 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제18권5호
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• pp.37-42
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• 2002

인공신경망은 복잡한 상호관계를 가지는 문제의 해결을 위한 효과적인 컴퓨터 테크닉으로써 많은 분야에 활발히 활용되고 있다. 본 논문에서는 지반의 액상화 가능성을 판별하기 위하여 인공신경망 이론을 사용하였으며, 이를 위하여 반복삼축압축시험 결과와 토성자료, 지반조사자료 등을 학습인자로 사용하였다. 학습과 검증에 서해안지역의 43개의 반복삼축압축시험 데이터가 사용되었다. 여기서 인공신경망의 학습은 예측된 CSR과 실측한 CSR 사이의 오차가 적어지도록 신경망의 가중치를 수정하는 것으로 이루어진다. 전체 신경망에 대한 평균제곱의 오차가 허용치 이내로 감소할 때까지 학습은 반복되어 진행되며 일반적으로 15,000 이상의 학습이 요구되는 것으로 나타났다. 다양한 노드수를 가지는 신경망에 대한 학습을 수행한 결과, 1번째 은닉층의 수가 20개이고 2번째 은닉층의 수가 10개인 신경망이 72~98%에 해당되는 정밀도를 가지고 해당 전단변형률과 반복횟수에서의 CSR값을 예측할 수 있었다. 여기서 NOC(Number of Cycle)와$D_10$, ($N_1$)$_60$ 등의 입력변수가 지반의 액상화 거동에 주요한 영향인자로 나타났다. 연구결과 인공신경망을 이용한 지반의 액상화 거동의 예측이 비교적 정확하게 산정됨을 알 수 있었으며, CSR과 ($N_1$)$_60$, NOC와의 관계가 기존의 연구 결과에 부합하여 나타남을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권8호
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• pp.721-731
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• 2010

강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 오류역전파알고리즘을 이용한 신경망모형과 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨 모형 그리고 최적화된 상태에서 다시 학습을 진행하는 세 가지 모형에 대하여 적용한 결과 유전자 알고리즘을 사용하여 신경망을 학습시킨 모형이 다른 모형들에 비해 우수한 결과를 보여주고 있으며 예측시간이 길어지더라도 예측력이 크게 떨어지지 않았다. 또한 입력자료로 강우와 수위를 사용한 모형보다는 수위를 사용한 모형에서 조금 더 우수한 결과를 보여주었다.

• 토지주택연구
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• 제4권3호
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• pp.225-234
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• 2013

이 논문은 우리나라 중소기업의 해외진출을 위한 전용산업단지 조성을 전제로 주요 국가들에 대한 산업입지결정변수를 적용하고 이에 따른 비교우위결과를 분석 한 것이다. 연구결과, 첫째, 2010년 1/4분기 현재, 우리기업이 진출한 국가들은 모두 128개국이며, 이 중 '80년~2010년 동안의 총 신고건수 기준 상위 20개국은 중국, 베트남, 일본, 홍콩 등 아시아 지역에 속한 국가가 13개로 가장 많았다. 둘째, 해외산업단지 조성을 위한 주요 분석대상국을 선정하였다. 128개 국가 중에서 1인당 GDP가 우리나라 보다 낮고, 2007년~2010년 동안 현지 법인 신고건수가 10건 이상인 38개 국가를 선별하였고, 이 중 2008~2009년 기준 월 최저임금이 우리나라와 유사한 수준(815달러/월)의 10개 국가를 제외하여, 최종적으로 중국, 베트남, 캄보디아 등 총 28개국을 주요 분석대상국가로 선정하였다. 셋째, 해외산업단지 조성시 국가별 비교우위 평가지표를 크게 투자유인정책, 노동시장 유연성, 시장수요 잠재력, 인구규모, 제조업 신고건수 변화율 등 5개 부문으로 구분하고, 부문별로 세부지표를 선정한 후 중요도에 따라 가중치를 부여하였다. 넷째, 28개 국가를 대상으로 평가지표를 적용한 바, 노동시장 유연성과 투자유인정책 부문의 평가점수가 높고 상대적으로 미개척된 지역으로서 우리나라와 우호 관계에 있는 인도네시아, 몽골, 우즈베키스탄 등이 전반적인 비교우위가 높은 것으로 나타났다.