The injection molding process is a process in which thermoplastic resin is heated and made into a fluid state, injected under pressure into the cavity of a mold, and then cooled in the mold to produce a product identical to the shape of the cavity of the mold. It is a process that enables mass production and complex shapes, and various factors such as resin temperature, mold temperature, injection speed, and pressure affect product quality. In the data collected at the manufacturing site, there is a lot of data related to good products, but there is little data related to defective products, resulting in serious data imbalance. In order to efficiently solve this data imbalance, undersampling, oversampling, and composite sampling are usally applied. In this study, oversampling techniques such as random oversampling (ROS), minority class oversampling (SMOTE), ADASYN(Adaptive Synthetic Sampling), etc., which amplify data of the minority class by the majority class, and complex sampling using both undersampling and oversampling, are applied. For composite sampling, SMOTE+ENN and SMOTE+Tomek were used. Artificial neural network techniques is used to predict product quality. Especially, MLP and RNN are applied as artificial neural network techniques, and optimization of various parameters for MLP and RNN is required. In this study, we proposed an SA technique that optimizes the choice of the sampling method, the ratio of minority classes for sampling method, the batch size and the number of hidden layer units for parameters of MLP and RNN. The existing sampling methods and the proposed SA method were compared using accuracy, precision, recall, and F1 Score to prove the superiority of the proposed method.
현재 우리나라에서는 4대강 및 주요 호소 29지점을 대상으로 조류경보제가 시행되고 있으며 조류 경보 단계는 실시간 모니터링지점에서 측정되는 유해 조류의 셀농도를 기반으로 발령 단계가 결정된다. 상수원 구간은 관심, 경계, 조류 대발생, 해제 또는 미발생 총 4구간으로 구성되며, 친수 활동 구간의 경우 조류 대발생을 제외한 3구간으로 구성된다. 현재 시행되는 조류 경보제의 목적은 유해 조류 발생 시 사후 대응 방안 마련에 보다 초점이 맞춰져 있으며 특히, 모니터링 주기 확대 여부, 오염원 관리 방안 마련, 조류 제거 여부 등의 의사 결정 수단으로 사용되고 있다. 하지만 조류 경보 단계에 대한 사전 예측이 가능한 경우 유해 조류의 성장을 억제할 수 있으며 이를 통해 안전하고 깨끗한 수자원을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 조류 경보 단계의 사전적 예측을 위해 국가 실시간 측정망에서 제공하는 전국 보 모니터링 종합 정보 자료, 기상측정망 자료, 실시간 보 현황 자료를 활용하여 예측 모델을 구축하였다. 또한, 단계 예측의 정확도를 개선하기 위해 변수 선택 기법을 활용하여 조류 경보 단계에 영향을 미치는 환경변수를 선정하였으며 자료의 불균형으로 인해 모델 학습 과정에서 발생하는 예측 오류를 최소화하기 위해 다양한 샘플링 기법을 적용하여 모델의 성능을 평가하였다. 변수 선택 및 샘플링 기법을 고려하지 않은 원자료를 사용하여 예측 모델을 구축한 결과 관심 단계(Level-1) 및 경보 단계(Level-2)에 대해 각각 50%, 62.5%의 예측 정확도를 보인 반면 비선형 변수 선택 기법 및 Synthetic Minority Over-sampling Technique-Edited Nearrest Neighbor(SMOTE-ENN) 샘플링 기법을 적용하여 구축한 모델에서는 Level-1은 85.7%, Level-2는 75.0%의 예측 정확도를 보였다.
급격한 기후변화로 인해 일사량, 지표면 온도 및 이산화탄소 농도가 꾸준히 상승함에 따라 수문 순환의 불균형을 초래함과 하천 및 호소 내 수질 또한 악화되고 있는 추세이다. 특히, 국내의 경우, 기후변화 및 인위적 요인에 의해 하천 및 호소에서의 수위 감소 및 수온 증가로 인해 부영양화가 증가되고 있고, 이로 인한 유해 녹조의 발생빈도를 높이는 결과를 초래한다. 현재 국내에서는 유인 수질 관측 및 자동 수질관측 시스템을 통해 주요 수질인자를 모니터링 하고 있으나 시·공간적인 변동성을 파악하는데 제한점이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 국·내외에서 광학위성을 이용한 수질인자 추정 알고리즘 개발과 관련된 연구들이 진행되고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 NASA에서 제공하는 Landsat-8 위성과 ESA에서 제공하는 Sentinel-2자료가 동화된 Harmonized Landsat Sentinel-2 위성자료를 활용한 클로로필-a (Chl-a)를 추정하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 1) 단순 회귀 분석, 2) Akaike information criteria (AIC) 기반 최적화 회귀 분석 및 3) Random forest (RF)를 활용하였다. 또한, HLS 위성 자료의 적용성을 평가하기 위해 미국 오하이오 주에 위치하고 있는 130여개의 중규모 및 대규모 호소에서 2000년부터 2021년까지 수집된 클로로필-a 관측치를 활용하였다. 두 가지 수질 추정 모형에 대한 정확도 검증에 앞서 오하이오 주 내에서의 클로로필-a의 시계열적 변동성에 대하여 분석하였다. 전반적으로, 2000년부터 2016년까지는 Chl-a가 꾸준히 증가하는 경향성을 나타내었으나, 그 이후로는 감소하는 추세를 나타내었다. 이를 기반으로, 각 방법론을 통해서 나온 Chl-a 추정치에 대해서 통계적 검증을 수행하였다. 결과, 단순 회귀 분석을 통해 추청된 Chl-a값의 결정계수는 0.34였지만, AIC 기반 모델과 RF모형을 사용한 결과 결정계수가 각각 0.82와 0.92로 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이와 더불어, spatial 및 temporal window와 더불어 호소의 크기에 따른 정확도 분석 또한 수행하였다. 그 결과, temporal window 가 정확도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 호소의 크기가 작을수록 정확도가 낮아지는 것을 확인 할 수 있었다. 본 연구의 결과를 토대로 추후 국내 호소에 대해 상기 모형들의 적용성 평가를 수행하여 효율적인 수질 모니터링 시스템 구축으로 이어질 수 있을 것으로 기대된다.
사람은 노화과정에 따라 발화의 호흡, 조음, 높낮이, 주파수, 언어 표현 능력 등이 변화한다. 본 논문에서는 이러한 변화로부터 발생하는 음향적, 언어적 특징을 기반으로 발화 데이터를 성인과 노인 두 그룹으로 분류하는 성능을 비교하고자 한다. 음향적 특징으로는 발화 음성의 주파수 (frequency), 진폭(amplitude), 스펙트럼(spectrum)과 관련된 특징을 사용하였으며, 언어적 특징으로는 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이고 있는 한국어 대용량 코퍼스 사전학습 모델인 KoBERT를 통해 발화 전사문의 맥락 정보를 담은 은닉상태 벡터 표현을 추출하여 사용하였다. 본 논문에서는 음향적 특징과 언어적 특징을 기반으로 학습된 각 모델의 분류 성능을 확인하였다. 또한, 다운샘플링을 통해 클래스 불균형 문제를 해소한 뒤 성인과 노인 두 클래스에 대한 각 모델의 F1 점수를 확인하였다. 실험 결과로, 음향적 특징을 사용하였을 때보다 언어적 특징을 사용하였을 때 성인과 노인 분류에서 더 높은 성능을 보이는 것으로 나타났으며, 클래스 비율이 동일하더라도 노인에 대한 분류 성능보다 성인에 대한 분류 성능이 높음을 확인하였다.
국가 혁신 추진 전략에 따라 중국의 경제는 고속 발전 시기에 접어들었고 각 업계에서 기술에 대해 더 많은 요구를 제기하였다. 이러한 새로운 사회 환경에 직면함에 있어, 중국의 대학은 더욱 교육의 질을 높여야 한다. 그러기 위해서는 창업교육을 전문교육과 융합시키면 학생들의 혁신 능력을 더욱 양성할 수 있고, 대학교와 기업의 협력과 교류를 강화할 수 있다. 이에 본 연구는 안휘성에 소속하는 대학교의 교사와 학생을 연구 대상으로 설문조사를 통하여 창업교육과 전문교육의 융합 현황을 파악하는 데 목적을 두고 있다. 이렇게 얻은 설문조사 데이터는 설문조사 설문지의 데이터는 통계 소프트웨어 SPSS26.0을 사용하여 분석하였다. 설문 결과의 신뢰성 분성과 검증을 하였으며, 이에 일원 분산 분석을 하였다. 이를 위해 설문지 작성 시 성별, 학력, 직업배경, 가족기업가정신의 4가지 통제변수를 선정하였다. 또한 회귀 분석을 하여 변수 간의 상관 관계를 확인하였다. 그 연구 결과, 중국의 대학생들은 창업에 대한 인식이 부족하고 교육과정 융합 상황은 이상적이지 않으며 교사팀 구성이 불균형한 것으로 나타났다. 또한 실천 플랫폼의 실행 효과도 좋지 않은 것으로 나타났다. 따라서 이러한 결과를 바탕으로 앞으로 국가 직업교육 발전 계획을 결합하여 관련된 대책을 제언하였다. 또한 이 자료가 직업 교육 발전에 대한 기초 자료로서 대학교의 창업교육과 전문교육의 융합에 새로운 시사점을 제공할 수 있기를 기대한다.
치아우식증은 치아, 바이오필름(biofilm), 식이 요인의 상호작용을 기본으로 타액, 불소 등의 구강 환경요인과 생물학적, 행동적, 사회문화적, 유전적 요인이 관여하는 복잡한 다인성질환이다. 최근 치아우식증은 외부 병원체의 감염에 의한 것이 아닌 구강 미생물군의 생태적 변화에 따른 불균형(dysbiosis)의 결과로 이해되면서 전염성질병에서 비전염성 질병(non-communicable diseases, NCD)으로 전환되었다. 치아우식증은 심혈관질환이나 당뇨병과 같이 만성적으로 진행되는 비전염성 질환(NCD) 특성을 가지며, 식이섭취와 생활 습관과 환경적 요소들이 관여한다는 점에서 유사성이 있다. 높은 유병률과 함께 사람들의 건강과 삶의 질에 미치는 영향을 감안할 때 효과적인 구강 건강관리를 목표로 비전염성질환(NCD)로서 치아우식증에 대한 이해가 필요하며, 구강 미생물군의 생태적 균형을 이루기 위한 적절한 예방법과 효율적인 공중보건 정책들이 제공되어야 할 것이다.
최근, 낸드 플래시 메모리는 비휘발성, 높은 집적도, 높은 내구성으로 인하여 다양한 컴퓨터 시스템에서 자기 디스크를 대체하고 있지만 연산 처리 속도 불균형 및 수명 제한과 같은 한계를 가진다. 따라서 낸드 플래시 메모리의 단점을 극복하고자 디스크 버퍼 관리정책들이 연구되고 있다. 비록 이러한 관리정책들이 다양한 작업 환경과 응용 프로그램의 실행 특성을 반영하는 것은 명확하나, 이들을 위한 기초 관리 정책 결정 방식에 대한 연구는 그에 비하면 미흡하다. 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리를 효율적으로 활용하기 위한 기초 관리정책 제안 모델인 FRM을 소개한다. FRM은 워크로드를 다양한 특성에 따라 분석하고 낸드 플래시 메모리가 가지는 특성들과 조합하는 모델로, 이를 통해 작업 환경에 가장 알맞은 기초 관리 정책을 제시한다. 결과적으로 제안하는 모델은 학습 데이터와 검증 데이터에 대해 Accuracy와 Weighted Average 측면에서 각각 92.85%와 88.97%의 기초 관리정책 예측 정확도를 보여주었다.
양식산 넙치의 인위적인 선별에 따른 암수 성비를 자연산 넙치의 성비와 비교하기 위하여 양식산과 자연산 각각 3개 지역에서 시료를 채집하여 총 841마리를 분석 하였다. 조사된 자연산 넙치의 성비는 암컷과 수컷의 비율이 각각 1.10~1.93, 0.52~0.91으로 암컷의 비율이 높게 나타났다. 양식산 넙치에서는 암컷의 비율이 0.20~2.15였으며, 수컷의 비율은 0.46~4.88이었다. 양식산 넙치의 경우 울진과 완도집단의 암컷 비율이 각각 2.03, 2.15로 높게 나타났으며, 진도집단은 반대로 수컷의 비율이 4.88로 아주 높게 나타났다. 이렇게 암수의 성비가 높게 나타난 것은 선별에 의한 결과라고 추정된다. 또한 각 집단별 체장조성에 따른 암컷의 비율은 체장이 클수록 암컷의 비율이 높게 나타났다. 따라서 넙치양식에서 성장이 빠른 암컷을 사육하는 것이 경제적이지만 인위적인 종묘생산에서 크기 선별로 작은 개체들이 자연생태계에 방류된다면 자연집단의 성비 불균형에 영향이 있으므로 자원조성을 위한 종묘방류는 균형 있는 성비도 고려하여야 할 것으로 생각된다.
본 논문은 COVID-19가 아세안 빈곤에 미칠 잠재적 영향을 실증적으로 추정한다. 빈곤 감소는 국제개발협력의 가장 보편적인 목적이다. 지속가능발전목표(SDGs)에서도 2030년까지 빈곤종식을 목표로 전 세계적 노력을 촉구한 바 있으나 COVID-19는 이러한 노력에 부정적인 영향을 줄 것으로 예상된다. 이러한 배경에서 빈곤에 대한 COVID-19의 영향을 추정하는 것은 개발협력정책의 방향성 수립 및 효과성 제고에 있어 시사하는 바가 크다. 본 논문은 다양한 추정방법을 통해 COVID-19의 빈곤에 대한 잠재적 영향을 정량적으로 추정한다. 첫 번째는 Summer et al. (2020), Nonvide (2020)가 제안한 가계소득 감소 시나리오를 구성한 후 국제빈곤선 조정을 통한 빈곤추정이다. 두 번째는 회귀분석을 통한 추정으로 국가 간 이질성, 불균형데이터, 내생성을 통제한 상관임의효과 모형을 통해 추정한다. 분석결과 COVID-19는 아세안 각국의 빈곤에 악영향을 줄 것으로 나타났다. 특히 빈곤감소를 위해서는 아세안 각국이 경제성장과 더불어 소득불평등도를 감소시키는 정책적 노력을 함께 추진해야 하며, 이는 COVID-19 이전의 빈곤수준으로 빠르게 회복시킬 뿐만 아니라 더 빠른 빈곤감소에 기여할 것으로 분석되었다.
여성정책을 실질적으로 활성화시키기 위해서는 여성의 능력을 위한 프로그램을 개발하고 여성복지 증진의 거점이 되는 여성회관의 활성화가 무엇보다 필요하다. 이를 위하여 여성회관의 문제점을 고찰하고, 경기도 여성회관의 역사, 기능, 운영 측면을 분석하였다. 분석 결과를 살펴보면, 첫째, 경기도 여성회관은 현재의 기능을 활용하여 성평등 의식을 확산시키고, 여성의 사회활동과 복지증진을 위해서 패러다임 관점에서 기능통합과 네트워크 구성이 필요하다. 둘째, 통합적인 커뮤니티센터 역할을 경기도 여성회관이 주도하기 위해서는 시·군 네트워크 활성화를 모색하여야 한다. 셋째, 여성 거버넌스 구축을 위해서 내·외적 자원의 개발과 지원이 필요하며 코디네이터의 역할 수행을 경기도 여성회관이 담당해야 할 필요가 있다. 넷째, 경기도 여성회관은 경기도 여성회관협의회와 긴밀한 소통을 통하여 지역 간 불균형을 해소하도록 노력하여야 한다. 이러한 분석 결과를 토대로 경기도 여성회관이 나아가야 할 방안을 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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