이 연구의 목적은 인공신경망 기법을 이용하여 사면의 내진 성능을 비교적 정확하면서도 효율적으로 예측하는 모델을 도출하는데 있다. 사면의 내진 성능은 지진입력 및 사면모델의 무작위성 및 불확실성으로 인하여 정량화하기 쉽지 않다. 이러한 배경 아래 사면에 대한 확률론적 지진 취약도 분석이 몇몇 연구자에 의해 수행되었고, 이를 기반으로 다중 선형회귀분석을 통하여 사면 내진성능에 대한 닫힌식이 제안된 바 있다. 그러나 전통적인 통계학적 선형회귀분석은 다양한 조건의 사면과 이에 따른 내진 성능 사이의 비선형적 관계를 정확하게 표현하지 못하는 한계를 보였다. 이에 따라 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 인공신경망 기법을 사면 내진성능 예측 모델을 생성하는데 적용하였다. 도출된 모델의 유효성은 기존의 다중 선형 및 다중 비선형 회귀분석을 통한 모델과 비교하여 검증하였다. 결과적으로 이전 연구의 전통적인 통계학적 회귀 분석을 통한 모델과 비교 결과, 기본적으로 인공신경망 기법을 통하여 도출된 모델이 사면의 내진성능을 예측하는데 있어 우수한 성능을 보여주었다. 이러한 정확도 높은 모델은 향후 확률에 기반한 사면의 지진취약도 지도를 개발하고, 주요 구조물의 인근 사면으로 인한 리스크를 효과적으로 평가하는데 활용될 수 있을 것이라 기대된다.
사고발생의 주요지점인 신호교차로 교통사고 발생건수는 해마다 증가하고 있어 교통사고를 감소시키기 위한 원인 규명이 매우 필요하다. 국내에서 연구되어진 기존의 교통사고예측 모형들은 대부분 Poisson 모형 등의 비선형 회귀분석을 이용한 사고원인분석이 주를 이루고 있다. 비선형 Econometrics 분석기법들이 사고의 성격을 분석하는데 가장 중요한 통계적 기법이기는 하지만, 도로에서 발생하는 교통사고의 원인분석적 차원에서 접근하면 이런 사고예측 모형들만 가지고 사고발생의 설명변수들을 규명하는데 구조적인 한계가 발생한다. 이는 이러한 통계적 방법들이 사고의 예측력을 높이는데 중점을 두고, 이를 위해 소수의 유효한 설명변수들만을 모형식에 포함시키기 때문이다. 따라서 사고에 대해 보다 구체적인 원인규명을 위해서는 비선형회귀분석모형의 개발과 동시에 비선형 Econometrics 분석기법의 단점을 보완하는 또 다른 통계적 노력이 필요하다. 이에 본 연구에서는 Poisson기법을 이용하여 지방부 4지 신호교차로의 사고예측모형을 개발하였고, 동시에 복합적인 인과관계를 증명하는데 다중변수관계를 포괄적으로 측정하여 탐색하는 구조방정식을 이용하여 사고모형을 개발하여 Poisson 모형의 결과값과 비교 분석하였다.
본 연구에서는 유전자 프로그래밍과 개체군집최적화기법을 이용하여 픽 커터의 비에너지를 예측하기 위한 모델을 제안하였다. 기계굴착장비의 굴진성능을 평가하는 것은 터널의 설계 초기 단계에서 매우 중요하며, 비에너지를 이용한 기계 굴착장비의 굴진성능평가방법은 모든 기계굴착공법에 적용될 수 있는 표준화된 방법이다. 본 연구에서는 코니컬형상의 픽 커터가 암석을 절삭할 때 요구되는 비에너지와 암석의 강도특성, 절삭조건 간의 상관관계를 분석하고자 하였으며, 선행연구를 통해 총46개의 선형절삭시험 결과를 수집하여 분석에 활용하였다. 본 연구에서 제안한 예측모델을 이용하여 산정된 픽 커터의 비에너지는 다중선형회귀분석에 비해 작은 평균제곱오차를 나타내었으며, 결정계수 또한 본 연구에서 제안한 모델이 다중선형회귀분석에 비해 우수한 예측결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
The weight estimation of floating offshore structures such as FPSO, TLP, semi-Submersibles, Floating Offshore Wind Turbines etc. in the preliminary design, is one of important measures of both construction cost and basic performance. Through both literature investigation and internet search, the weight data of floating offshore structures such as FPSO and TLP was collected. In this study, the weight estimation model was suggested for FPSO. The weight estimation model using non-linear regression analysis was established by fixing independent variables based on this data and the multiple regression analysis was introduced into the weight estimation model. Its reliability was within 4% of error rate.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.11-23
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1996
본 연구에서는 선형회귀분석에서 Hadi와 Simonoff의 다중이상점 식별방법을 수정하여 새로운 알고리즘을 제시하였다. Hadi와 Simonoff의 알고리즘 첫 단계에서 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출할 때 가장효과와 편승효과에 영향을 받을 수 있음으로, 이 첫 단계를 수정하였다. 우리는 잔차가 일정한 분산을 갖는 정규분포에 다르다는 가정하에서 잔차의 신뢰구간을 생각하고, 이 구간안에서 잔차의 MAD가 최소인 새로운 모형을 탐색하고, 이를 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출하는데 일용하는 새로운 알로리즘을 제시하였다. 제시된 방법은 실제자료에서 다른 방법에 비해 효율적으로 이상점을 식별할 수 있었다.
한강의 홍수예경보에 자주 사용되고 있는 저류함수법은 강우-유출관계의 비선형성을 고려한 적용성이 뛰어난 모형이지만, 우리나라의 지형특성을 고려한 매개변수 산정식이 존재하지 않아 실무에서 유역별, 사상별 매개변수 추정에 많은 노력과 시간을 투자하고 있는 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 다중회귀분석을 이용하여 한강유역의 저류함수법 매개변수를 계산하기 위한 공식을 유도하여 저류함수법의 적용성을 높이고자 하였다. 상관분석을 통하여 다중회귀분석의 독립변수로는 유역의 유역면적, 하천경사, 유로연장이 사용되도록 결정되었으며, 다중공선성을 가지고 있는 독립변수들을 제거하고, 독립변수의 수를 달리하면서 한강유역 내 30개 소유역에 대해 일반화된 매개변수 산정식을 유도하였다. 제안된 회귀식은 모형의 개발에 사용되지 않은 한강유역 내 다른 지점인 문막수위표의 강우에 적용하여 그 적용성을 검증하였다. 제안된 회귀식을 한강공식이라고 명하고, 이는 한강유역 내에 홍수예경보나 유출계산에 저류함수법 적용 시 유용한 자료로 활용하고자 하였다.
비용과 공기는 수익과 직접적인 상관관계를 갖는 중요한 요소로 성공적인 프로젝트를 위해서는 이들에 대한 정확한 예측이 이루어져야 한다. 현재 최종 공사비와 공기 예측을 목적으로 EVMS(Earned Value Management System)가 범용적으로 활용되고 있지만, 기존에 제시된 공사비 및 공기 예측모텔은 선형적인 예측방식을 사용하기 때문에 예측결과가 부정확하고 시공업체의 성향, 프로젝트의 특성, 진도율에 따른 변화 등을 고려하지 못하는 한계가 있었다. 본 연구에서는 건설산업의 다양한 특성이 반영될 수 있도록 PB-S curve와 다중회귀분석을 이용한 진행단계별 공사비 및 공기의 기울기 예측모델을 제안하고 이를 동해 최종 공사비 및 공기를 예측하고자 한다. 이를 위하여 국내 건설업체로부터 23건의 도로공사 EVMS 자료를 활용하여 공사 진행단계별 기울기 예측을 위한 회귀분석방정식을 도출하고, 활용성을 검증하였다.
풍력터빈 블레이드의 후단, 나셀 상부에 설치되는 나셀 풍속계는 블레이드 회전에 따른 후류효과 및 나셀형상 등으로 인하여 풍력터빈에 입사되는 자연풍속과는 다른 왜곡된 풍속을 측정한다. 풍력터빈 출력성능의 신뢰성 확보를 위해서는 나셀풍속을 자연풍속으로 보정하는 나셀전달함수를 유도하여 성능곡선을 보정하여야 한다. 본 연구에서는 전라남도 비금도 북부 해안에 건설된 신안풍력발전소에서 지상기반 원격탐사 장비인 라이다(LiDAR)를 설치하여 나셀 풍속계와 동일 높이에서의 자연풍속을 측정하였다. 나셀풍속을 자연풍속으로 보정하는 기존의 단순회귀분석에 의한 선형 나셀전달함수를 개선하기 위하여 다중회귀분석에 의한 비선형 나셀전달함수를 유도하였다. 나셀전달함수로 계산한 보정풍속을 풍력터빈 출력곡선에 대입하여 산출한 이론 발전량과 실제 발전량의 잔차를 비교하여 개선효과를 검증하였다. 다중회귀분석 나셀전달함수는 단순회귀분석에 비해 풍속의 표준오차는 9.4% 감소하였으며, 발전량 잔차 분포의 평균은 6.5% 감소하여 개선효과가 있음을 확인하였다.
기존 수자원계획에 있어서 수문량 예측은 매우 제한적으로 활용되고 있는 실정으로서 최근 기후변화 및 이상기후로 기인하는 기상학적 불확실성 증가에 대해서 효과적으로 대응 하기가 어렵다. 본 연구에서는 기상인자를 활용한 수문변량 예측기법을 개발하고자 하며 국내에 수문자료가 충분한 지역에 대해서 모형의 적합성과 타당성을 평가하고자 한다. 대부분의 수문변량은 해수면온도, 해수면기압, 바람장 등 Large Scale의 기상학적 특성과 연관성을 가지고 있으며 선행시간을 가지고 수문순환에 영향을 주고 있다. 수문변량과 기상학적 변량사이에는 일반적으로 비선형 관계를 가지고 있는 것으로 알려지고 있으며 이러한 비선형 관계를 효과적으로 예측하기 위해서 본 연구에서는 비선형 예측모형을 개발 하고자 한다. 최근 비선형 예측모형에서 불확실성을 고려한 모형에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 특히, 다중 모형을 사용한 Ensemble 개념의 예측모형 도입이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 국내 다목적댐 유입량 및 강수량에 대해서 최적 기상변량을 도출하고 이를 활용한 비선형 Ensemble 예측모형을 개발하였다. 일반적인 선형 회귀분석 모형에 비해 기상현상과 수문현상에 비선형성을 효과적으로 재현할 수 있는 장점을 확인할 수 있었으며 이와 더불어 예측결과에 대한 불확실성을 제공함으로서 신뢰성 있는 수자원 계획을 위한 기초자료로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
일반적으로 도시화나 지역화 효과는 자연스럽게 형성된 산업 군집에서 나타나는 것으로 알려져 있으며, 기존의 집적 효과에 대한 연구도 그런 산업 군집에 대해 이루어진 것이 대부분이다. 그러나 한국의 산업단지는 대부분 정책적인 목적에서 의도적으로 조성되었다. 본 연구의 분석은 이렇게 인위적으로 구성된 한국의 산업단지에 입주한 기업과 입주하지 않은 기업의 성과를 비교함으로써 정부의 산업단지정책에 대해 평가해보기 위해 수행되었다. 국내 산업 종 지역적 비중이 가장 큰 경기도의 제조업 기업들을 대상으로 하였으며 분석방법으로는 일반적인 다중선형회귀 분석과, 분석의 세밀화를 위한 PSM방법이 사용되었다. 분석결과 다중회귀분석에서는 산업단지 입주 여부가 기업들의 성과에 뚜렷한 영향을 준다는 증거가 나타나지 않았으며, PSM분석에서는 산업단지 입주 기업들의 혁신성이 비 입주기업에 비해 떨어진다는 결과가 나왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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