본 논문에서는 초고차원 자료의 다항분류를 위한 변수선별 방법에 대해 비교 연구를 진행하였다. 다항분류를 위한 변수선별 방법에는 일대일 혹은 일대다 비교를 통해 이항분류를 위한 방법을 확장시켜 적용하는 방법과 다항 반응 변수에 직접 적용할 수 있는 방법이 있다. 다항분류를 위한 변수선별 성능을 확인하기 위하여 여러가지 상황-설명변수의 꼬리가 두꺼운 경우, 신호변수와 잡음변수가 서로 연관된 경우, 결합분포상으로 연관되어 있지만 주변분포 상으로는 연관되어 있지 않은 경우, 다범주 반응변수의 분포가 불균형인 경우-을 가정하고 모의실험을 진행하였고, 실제 자료에도 적용해 보았다. 그 결과, 모형 가정을 필요로 하지 않는 방법들이 안정적인 성능을 보이는 것을 확인하였다.
본 연구는 '보편주의 vs 선별주의 복지태도'를 개념적으로 정의한 후, 이것에 영향을 미치는 변수를 탐색해보보자 하였다. 분석 결과, 기존 선행연구들에서 한국인의 복지태도에 영향을 미치는 것으로 파악되어 온 많은 변수들 중 대표적으로 응답자의 '경제적 지위'나 '교육수준' 등은 연구의 종속변수인 '보편주의 vs 선별주의 복지태도'에는 영향을 미치고 있지 못한 것으로 나타났으며, 통계적으로 유의한 효과는 '정치적 지향'이나 '무상보육 및 무상교육' 등과 같은 정치사회적 의식 관련 변수들에서 주로 나타났다. 이에 대해서는 측정상의 오류를 포함한 여러 가지 원인에 대한 추정이 가능하다. 하나의 가능성은 한국인이 보이는 '보편주의 vs 선별주의' 구분은 학습 또는 경험된 논리나 의식의 차원이 아닌 정치적 구호나 수사(修辭) 차원에서 작동하고 있을 수 있다는 것이다. 한국에서의 보편주의와 선별주의 논쟁은 강단 학자들 중심의 이념형(ideal-type)적 차원과 현실 정치인들의 정치투쟁의 장(場)을 제외한 현실 사회정책이나 제도 구현의 영역에서는 의미 있는 진전을 거두고 있지 못하고 있는 것으로 보인다.
최근 발생한 지진들로 인해 한국도 지진 안전지대가 아니라는 인식이 확산되고 있다. 이에 사회 기반시설물에 대한 다각도의 내진 안전성 검토가 수행되고 있다. 전력구는 대표적인 송전시설물의 하나로 땅 속에 묻혀있는 지중 구조물이 갖는 특성으로 인해 구조물 자체의 관성, 내하력 뿐만 아니라 주변부의 지반특성을 함께 고려해야만 한다. 이를 위해서는 지반과의 상호작용을 고려할 수 있는 엄밀한 수치해석이 요구되나, 많은 비용과 시간이 요구되는 구조물-지반 상호작용해석을 모든 전력구에 적용하기엔 무리가 따른다. 본 연구에서는 지반특성과 관련된 변수를 포함하는 주요 설계변수를 독립변수로 하고 내진성능에 대한 안전율을 종속변수로 하는 직접적인 상관관계 분석을 통하여 비용이 큰 수치해석을 배제하면서도 내진안전율이 낮은 취약 전력구를 선별할 수 있는 방안을 제시하였다. 높은 상관성을 보이는 토피고와 철근량을 주요 독립변수로 설정하고 종속변수인 내진안전율과의 분포를 바탕으로 경계방정식을 도출하였다. 이를 이용하여 지진취약 전력구를 수치해석과정 없이 선별하는 방안을 제시하였다. 대상으로 한 108개의 전력구 중 30%가 지진취약 전력구로 선별되었으며, 선별된 전력구의 내진 안전율 확인을 통해 타당한 선별 방안임을 확인하였다. 제안 기법은 상대적으로 매우 단순하며 추가적인 데이터에 적용하기 쉽고 확장이 용이하다.
하천 유역의 수자원관리에 있어서 홍수 및 가뭄 기간에 유출의 규모와 빈도와 같은 유출특성을 신뢰할 수 있도록 예측하는 것은 매우 중요하다. 수문모형은 이러한 유역의 신뢰성 있는 유출량 예측을 위해 이용되며, 수문모형의 결과물은 수문순환 과정의 공간적 표출이나 매개변수 추정방법 등 다양한 요인에 매우 민감하게 반영된다. 대부분의 수문모형 매개변수들은 해당 유역의 특성이나, 홍수 및 가뭄과 같은 극단적 유출상황에 따라 설정되어 있지 못한 실정이며, 이는 모형의 신뢰성 있는 보정 및 유출량 모의를 보다 정밀하게 수행하지 못하는 원인으로 작용하게 된다. 본 연구의 목적은 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 유역의 하천 유출량을 모의함에 있어서 홍수 및 가뭄년, 평년의 유출특성이 모형의 매개변수 추정에 미치는 영향을 분석하고자 하는 것이다. 이를 위해, 안성천 유역($1,658.7km^2$)을 대상으로 유역 내 3지점의 기상관측소(이천, 수원, 천안)를 대상으로 40년(1976~2015)동안의 일 기상자료를 수집하여 SWAT 모형을 구축하였다. 홍수년 및 가뭄년, 평년을 포함하는 선별된 기간에 대하여 다양한 목적함수($R^2$, NSE, RMSE, PBIAS)를 활용하여 각각의 조합된 기간의 극단적 유출특성에 초점을 맞추어 검보정을 수행하였다. 이후 홍수년 및 가뭄년, 평년을 포함하는 선별된 기간에서의 유출량의 규모와 빈도에 영향을 미치는 매개변수를 도출하고 민감도를 평가하였다.
코로나 방전 정전선별기 내에서 인쇄회로기판(Printed Circuit Board, PCB) 분쇄 입자의 이동궤도를 전산 모사하였다. 여기서 PCB입자는 전자부품 분리된 기판을 파쇄한 것으로, 대부분 구리와 FR-4(Flame Retardant Level-4)로 이루어져있다. 우선 입자가 선별기내 회전전극으로부터 탈착 지점을 계산하였으며, 중력, 원심력, 정전기력의 평형으로부터 유도되었다. 한편 탈착 후 이동궤도는 입자의 운동방정식으로부터 구한 가속도를 시간 적분하여 계산하였다. 시뮬레이션 변수는 입자의 크기, 공급전압의 세기, 회전전극속도 및 유도전극 각도로 하였다. 입자 이동궤도에 미치는 영향은 구리 입자의 경우에는 회전속도가 주요 변수였으나, 반면 FR-4 입자의 경우에는 상기 모든 변수에 영향을 받는 것으로 나타났다.
현대 무기체계 제조를 위해 적용되는 수많은 생산 기술과 다양한 공정 환경으로 인해 다양한 결함이 무기체계 제조공정에 유입되고 있다. 이렇게 제조공정에 유입되는 결함 중 육안 검사, 기능 시험 등 기존 품질 관리 절차를 통해 검출할 수 있는 "명백결함(Patent Defect)"과 무기체계 복잡성과 제조공정의 복잡도로 기존 품질 관리 방식으로 검출이 제한되는 "잠재결함(Latent Defect)" 2가지 종류가 있다. 이러한 초기 결함 문제를 최소화하기 위해 무기체계 생산공정 중 유입된 결함요소를 환경부하(온도, 진동)를 활용하여 결함검출/제거/개선하기 위해 환경 부하 선별(ESS : Environmental Stress Screening) 시험을 수행해야 한다. 본 논문은 국내 무기체계 제조업체에서 정량적 환경 부하 선별 시험 설계의 어려움을 최소화하기 위해 MIL-HDBK-344(Environmental Stress Screening of Electronic Equipment)의 수학적 모델을 기반으로 정량적 환경 부하 선별시험 효과도 분석 및 프로파일 자동화 도구를 구현하였으며, 6가지(온도부하변수 3가지(온도범위/온도변화율/허용 잔류결함밀도), 진동부하변수 2가지(부하크기/허용 잔류결함밀도), 시험설계변수 1가지(허용 시험시간)) 시나리오를 통해 구현된 도구 유효성을 확인했다.
이 연구는 한국인의 정치적 성향을 판별하는데 복지에 대한 태도가 유의한 기여를 하는지 여부를 실증적으로 분석하고자 한다. 분석자료는 2022년도 수집된 한국복지패널 17년차 자료이다. 종속변수는 진보와 보수로 구분된 응답자의 정치적 성향이며 핵심 종속변수는 복지태도의 두 가지 측면, 보편주의 vs 선별주의에 대한 태도와 복지를 위한 증세에 대한 태도이다. 기존 연구들에서 정치적 성향에 영향을 미치는 것으로 알려진 성별, 연령, 정치에 대한 관심, 경제활동 상태, 교육수준 등이 통제변수로 활용되었다. 판별분석을 통해 종속변수 범주의 구분에 유의하게 하는 독립변수 확인, 확인된 독립변수를 활용하여 판별함수 구축, 판별 능력 측면에서 개별 독립변수들의 상대적 중요도 파악, 판별함수의 판별력 평가 및 새로운 판별 대상에 대한 범주 예측 등을 수행하였다. 분석결과, 판별함수에 의한 집단 간 판별점수는 유의한 것으로 나타났으며 '성별'과 '임시직 여부'를 제외한 모든 변수들이 유의한 판별효과를 보이는 것으로 나타났다. 종속변수의 판별에 미치는 효과의 크기는 '응답자 연령', '복지태도_증세', '복지태도_보편 vs 선별', '정치에 대한 관심', '교육수준' 순으로 나타났다. '진보' 집단의 79.8%, '보수' 집단의 81.2%가 정확히 분류된 것으로 나타났으며, 분류 적중률은 80.2%로 나타났다.
실리카는 다양한 산업용 소재로 이용되고 있으며, 특히 불순물의 함량이 적은 고품위 실리카는 전자소재인 LCD 및 OLED 등의 원재료로 큰 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 물리적 정제방법인 자력선별 방식에 의한 실리카의 고순도화 연구를 위해 세 가지 형태의 자력 선별기를 고려하여 $SiO_2$와 $Fe_2O_3$를 대상으로 전산모사를 실시하였다. 전산모사 결과, $Fe_2O_3$ 입자를 끌어당길 수 있는 유효면적이 자력선별의 매우 중요한 변수로 작용함을 확인하였으며, $SiO_2$ 입자의 손실율 및 $Fe_2O_3$ 입자의 제거율은 입자의 크기와 유속에 매우 큰 영향을 받음을 알 수 있었다. 본 연구에서는 입자크기 $10{\mu}m$, 유속 0.2 m/s의 조건에서 가장 우수한 분리효율의 확보가 가능하였으며, 자력선별기의 구성에 있어 입자의 크기, 유속, 자속 밀도가 매우 핵심적인 변수임을 증명하였다.
본 연구에서는 상품요소의 부분가치 추정 모형인 컨조인트 분석을 사용하여 대학 도서관 이용자 관점에서의 기능요소 중요도를 측정하였다. 주요 변수들을 선별하기 위해 자문집단을 구성하여 대학 도서관의 여러 가지 기능을 선별하였고, 자료수집을 위해 대도시의 한 대학에 재학중인 학부학생 200여명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석결과 전통적으로 인식되어 온 도서관 4대 요소들 가운데 그 중요도를 재확인하는 요소도 있었지만, 이용자의 측면에서 중요하게 생각하는 새로운 변수들도 발견되었고, 그 중요도가 모형에 의해 산출되었다. 이러한 결과는 최근 대학도서관이 추구하는 이용자 중심 운영에 많은 참고가 될 것으로 사료된다.
본 논문은 여러 가지 장면 검출 방식들 중 강인한 특징 변수들의 선별과 신경망을 이용하여 향상된 장면 전환점 검출 기법을 제안한다. 기존의 장면 전환점 검출 방식에서는 인접한 프레임 간에 단일 특징과 고정된 임계값을 주로 사용하였다. 하지만, 비디오 시퀀스 내의 장면 전환점에서는 인접한 프레임 간의 내용(content)인 컬러, 모양, 배경 혹은 질감 등이 동시에 변화한다. 따라서 단일 특징보다는 상호 보완 관계를 갖는 강인한 특징을 이용하여 장면 전환점을 효율적으로 검출한다. 본 논문에서 강인한 특징 변수들을 선택하기 위해, 데이터 마이닝 기법 중 대표적인 CART(classification and regression tree)를 이용하고, 다차원 변수에 따른 임계값을 선정하기 위해 역전파 신경망(backpropagation neural net)을 이용한다. 제안한 방식과 대표적인 특징 추출인 PCA(principal component analysis)기법을 비교하여 특징 변수의 추출 성능을 평가한다. 실험 결과에 따라 제안된 방식이 PCA 기법과 비교하여 우수한 성능이 나타남을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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