• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.32-38
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• 2018

국도의 분류에 대한 연구는 계속되어왔으나 도시간선도로의 분류에 대한 연구는 미진한 편이다. 교통량의 증가로 도시간선도로는 간선도로로서의 역할을 제대로 수행하지 못하고 있다. 본 논문에서는 교통특성변수를 사용한 군집분석을 이용하여 도시간선도로의 기능을 정립하였다. 서울시내 55개의 간선도로의 기능을 정립하기 위해 교통량, 주말계수, 속도 계수 등 교통특성을 사용하였다. 본 논문의 결과와 AADT를 사용한 방법의 결과를 비교하였는데 AADT를 사용한 방법은 전체 차선의 교통량에 의해 특성을 분류하였으나 본 논문에서 실제 교통량을 반영한 차선당 교통량을 주요 변수로 사용하여 결과를 도출하였다. 또한 서울시 간선도로 기능분류와 본 논문의 결과를 비교하여 교통특성이 반영되었음을 증명하였다. 결과적으로 본 논문에서 제시한 방법은 현재 간선도로 기능분류 방법보다 교통특성을 나타내는데 효과적이며 기능분류체계는 도로확장 및 계획 설계에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제20권7호
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• pp.143-153
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• 2002

본 연구는 교통사고의 발생원인에 대한 인식유형과 감소대책에 대한 인지 유형별 영향요인의 정도를 분석하기 위하여 수량화이론 II류와 CHAID 분석법을 이용하여 분류모델과 판별모델을 구축하였다. 수량화이론 II류에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 78.4%로 매우 높게 나타났다. 편상관계수는 설명변수의 항목 중 학력, 성별, 운전경력 년 수, 소유 차종의 순으로 영향을 미치고 외적 변수인 교통사고 발생원인에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 부재 > 교통체계 미비 > 승용차 과다 사용 >잘못된 의식 때문의 순으로 나타났다. 교통사고 감소 대책에 대한 인지유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 59.9%로 높게 나타났으며, 편상관 계수는 학력, 성별, 운전경력 연수, 연령의 순으로 영향을 미치고 있고, 외적 변수인 교통사고 감소 대책에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 강화 > 대중교통수단 이용 유도 > 교통체계 개선 > 의식 개혁의 순으로 나타났다. 또한 CHAID 분석법에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 예측변수로 학력, 연령, 성별, 통행수단의 네 가지 변수가, 교통사고의 감소 대책에 대한인지 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 학력, 운전경력 연수, 성별 그리고 통행수단의 네 가지 변수가 카이제곱 통계량 이 5%의 유의수준에서 유의한 것으로 판단되었다. 교통사고 발생원인 인식과 감소 대책의 인지 유형에 대한 빈도분석과 교차분석은 의식과 관련한 유형이 가장 높게 나타났으나 판별.분류모델에서는 교통단속과 관련한 유형이 기여 정도가 높고 의식 관련 유형이 상대적으로 낮게 나타나는 등 반대양상을 보이고 있어 심리적으로 내재되어 있고 표면에 잘 드러나지 않았던 의식 수준의 낮음이 분류모델을 통해서 명확하게 드러났다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.69-77
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• 2004

본 논문에서는 한방병원에서 사상체질분류검사설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질분류함수를 개발하기 위하여 데이터마이닝에서의 판별분석모형을 이용한다. 데이터 정제 과정에서 양질의 데이터를 확보하기 위한 기준은 상반되는 설문의 응답 패턴과 체질별 설문의 응답 비율을 이용하며, 변수선택의 기준은 도수분석의 비율차이검정과 선형판별함수의 계수를 이용한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.509-511
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• 2011

본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경회로망과 선형예측계수를 사용한 화자인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 화자인식 알고리즘은 입력받은 음성신호에 대해서 유성음 구간을 추출한다. 추출된 유성음구간에 대하여 선형예측 분석에 의하여 화자의 특성을 가지고 있는 선형예측계수를 구한다. 구해진 선형예측계수를 분류하기 위하여 선형예측계수를 퍼셉트론 신경회로망의 입력으로 사용하여 네트워크의 학습을 수행한다. 본 실험에서는 선형예측계수와 신경회로망을 사용하여 본 화자인식 알고리즘이 유효하다는 것을 인식률을 통하여 확인한다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제7권2호
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• pp.39-48
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• 2003

반응수정계수의 핵심구성요소인 연성계수에 대하여 통계적 분석을 수행하였다. 연성계수의 체계적인 산정을 위하여 총 1,860개의 지진기록을 수집하였다. 수집된 지진기록을 지반 전단파의 평균속도에 따라 4가지로 분류하고, 탄소성 이력거동을 가지는 단자유도 구조물에 대하여 비탄성 스펙트럼을 작성하였다. 작성된 비탄성 스펙트럼으로부터 연성계수를 구하고, 변위연성비, 토질조건, 규모 및 진앙거리가 연성계수에 미지는 영향을 분석하였다. 토질 조건별로 평균연성계수를 구하고, 산정된 연성계수의 산포도를 검토하기 위하여 변동계수를 산정하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.295-297
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• 2001

최근 생물 유전자 정보를 효과적으로 분석하기 위한 적절한 도구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 백혈병 환자의 골수로부터 얻어낸 DNA Microarray 유전 정보를 분류하여 환자가 가지고 있는 암의 종류를 예측하기 위한 최적의 특징추출방법과 분류 방법을 찾고자 한다. 이를 위해 피어슨 상관관계, 유클리디안 거리, 코사인 계수, 스피어맨 상관관계, 정보 이득, 상호 정보, 신호 대잡음비의 7가지 특징 추출 방법을 사용하였으며, 역전과 신경망, 의사결정 트리, 구조 적응형 자기구성 지도, $textsc{k}$-최근접 이웃 등 가지의 기계학습 분류기를 이용하여 분류 실험을 하였다. 실험결과, 피어슨 상관관계와 역전파 신경망을 이용한 분류 방법이 97.1%의 인식률을 보임을 알 수 있었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.215-220
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• 2002

본 연구에서는 다중채널 뇌파에서 특징 파라미터로 선형 예측기 계수(Linear predictor coefficients)를 추출하고, 패턴인식기로는 신경회로망을 이용한 쾌적성 분류 알고리즘을 개발하여 다중 템플릿 방법으로 쾌적성 분류 실험을 하고자 하였다. 뇌파 데이터는 대학생 10명으로부터 쾌적한 환경과 불쾌적한 환경에서의 데이터를 수집하였으며, 전극 위치는 Fpl, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 쾌적성 분류 방법은 다중템플릿 방법으로 여러 명의 피검자를 각각 학습시켜 이로부터 생성되는 신경회로망의 가중치들을 템플릿에 저장한다. 그리고 테스트를 할 때에는 먼저 처음의 안정 상태의 뇌파를 이용하여 템플릿 검색을 하고 가장 가까운 템플릿을 선택한다. 그리고 선택된 템플릿을 이용하여 다른 감정에 대한 쾌적성 분류 실험을 하게 된다. 쾌적성 분류 실험 결과 평균 인식률이 약 75%의 성능을 나타내었다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.51-62
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• 2006

동반논문 (I)에서는 국내 지반특성에 적합하도록 국내 내진설계기준이 개선되어야 한다는 결론을 얻었다. 본 논문에서는 우수한 지반분류 방법을 찾기 위하여 상부 토층 30m의 평균 전단파속도$(V_{S30})$, 지반의 고유주기$(T_G)$ 및 기반암 깊이를 이용한 지반분류 방법에 대하여 심도있게 검토하였다. 증폭계수$(F_a,\;F_v)$의 표준편차, 해석결과의 평균 스펙트럼 가속도와 재산정된 응답스펙트럼을 비교한 결과 각각의 방법에서 큰 차이가 발생하지 않아 특정한 방법이 우수하다고 판단하기 힘들었다. 그러나, $T_G$를 이용한 방법에서 RRS 값의 증폭구간이 좁은 구간에 집중되는 경향을 보여 지진시 유사한 거동특성을 나타내는 지반을 같은 지반그룹으로 분류할 수 있는 장점이 있었다. 또한, 증폭계수와 $T_G$의 상관관계를 나타내는 추세선의 경우, $V_{S30}$ 방법 보다 입력 가속도의 증가에 따른 지반의 비선형성 효과를 더욱 명확하게 나타낼 수 있었다. 마지막으로, $V_{S30}$을 이용하여 지반을 분류할 경우 기반암이 30m 보다 얕은 곳에 존재하는 경우에도 무조건 심도 30m까지 기반암의 전단파속도를 가정하여 계산해야 하나, $T_G$를 이용할 경우 이러한 불확실성을 제거할 수 있어 우수한 방법으로 판단된다. 본 논문에서는 지반의 고유주기를 이용한 방법을 기반암 깊이가 얕은 국내지반특성에 적합한 지반분류 방법으로 제안하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.671-679
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• 2020

경지면적의 작물 상황에 대한 모니터링 및 분석은 식량자급율을 높이기 위한 가장 중요한 요소이지만, 기존의 모니터링 방법은 노동 집약적이며 시간이 많이 들어 식량자급율을 높이기 위한 방안으로 그 활용성이 떨어진다. 이와같은 단점을 극복하기 위하여 국내에 다수 존재하고 있는 소규모 농지에서의 복합 작물 정보를 모니터링 하기위한 효율적인 방법을 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 복합작물의 분류 정확도를 높이기 위하여 무인항공기에서 취득된 RGB영상과 이를 이용한 식생지수를 딥러닝 입력데이터로 적용하고 복합 밭작물을 분류하였다. 각각의 입력데이터 분류 결과 RGB 영상을 이용한 분류는 전체정확도 80.23%, Kappa 계수 0.65가 나타났고, RGB영상과 식생지수를 이용한 방법의 경우 식생지수 3개(ExG,ExR,VDVI) 추가 데이터는 전체정확도 89.51%, Kappa 계수 0.80이며, 식생지수 6개(ExG,ExR,VDVI,RGRI,NGRDI,ExGR)는 90.35%, Kappa 계수 0.82로 분석되었다. 분류결과 RGB영상만을 이용한 방법에 비하여 식생지수를 추가한 결과 값이 비교적 높게 분석되었으며, 복합작물을 분류하는데 있어 식생지수를 추가한 데이터가 더 좋은 결과를 나타내었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.355-362
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• 2021

증기운 폭발의 폭압을 예측하거나 위험성 분석을 위하여 다양한 폭압 산정법이 존재하지만 대표적으로 경험적 방법인 TNT 등가량 환산법과 멀티에너지법을 주로 사용한다. 멀티에너지법은 환경적 요인을 고려한 폭발강도계수를 사용한다. 본 연구에서는 문헌 분석을 통하여 점화원 강도를 세분하고 강도분류를 확장하여 개선한 폭발강도계수 가이드라인을 제안하였다. 개선한 폭발강도계수 가이드라인의 합리성 검증과 기존 Kinsella 가이드라인과의 비교를 위하여 실제 추정 폭압과 대조가 가능한 4가지의 증기운 폭발 사례를 적용하였다. 결과적으로 기존 Kinsella 가이드라인은 실제 추정 폭압에 비하여 광범위하거나 부정확한 폭압 산정 결과를 나타내는 것으로 확인하였다. 반면, 개선한 폭발강도계수 가이드라인은 명확한 점화원의 강도 선정이 가능하고 분류의 확장을 통하여 더욱 세분화된 계수 값의 선정이 가능함에 따라 실제 사례와 비교적 유사한 폭압 산정이 가능하다.