• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.276-285
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• 2020

본 연구에서는 3가지 수준의 물-결합재 비를 고려한 OPC 및 FA 콘크리트를 대상으로 재령 1,095일에 촉진 염화물 확산 시험을 수행하였다. Tang's method 및 ASTM C 1202에 준하여 촉진 염화물 확산계수 및 통과 전하량을 평가하였으며 시간의 존적으로 개선되는 염화물 확산 거동을 고찰하였다. FA 배합에서는 포졸란 반응에 의해 뛰어난 염해저항성능을 나내었는데, 통과 전하량 평가 결과에 따르면 FA 콘크리트는 재령 1,095일에 "Low" 등급에서 "Very low" 등급으로 감소하였으나, OPC 배합의 경우 "Moderate" 등급에서 "Low" 등급으로 감소하였다. 염해 내구수명 해석 시 사용되는 설계변수를 정규분포 함수로 가정한 후, MCS를 기반으로 각 배합의 내구수명을 확률론적 해석 방법으로 평가하였다. FA 콘크리트에서는 OPC 콘크리트 대비 시간의 증가에 따른 내구적 파괴확률의 증가가 낮게 나타났는데 이는 FA 콘크리트의 시간의존성지수가 OPC 배합 대비 최대 3.2배 높기 때문이다. 또한 목표 내구적 파괴확률을 10%로 설정하였기 때문에 확률론적 해석에 의한 내구수명이 결정론적 해석에 의한 내구수명보다 낮게 평가되었다. 다양한 환경 하의 실태조사 및 실내 시험을 통해 각 구조물에 적합한 목표 내구적 파괴확률을 설정한다면 더욱 경제적인 내구성능 설계가 가능해지리라 사료된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제10권16호
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• pp.101-106
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• 1987

Statistical control charts are useful tools to monitor and control the manufacturing processes and are widely used in most Korean industries. Many Korean companies, however, do not always obtain desired results from the traditional control charts by Shewhart such as the $\bar{X}$-chart, $\bar{X}$-chart, $\bar{X}$-chart, etc. This is partly because the quality charterstics of the process are not distributed normally but are skewed due to the intermittent production, small lot size, etc. In Shewhart $\bar{X}$-chart. which is the most widely used one in Kora, such skewed distributions make the plots to be inclined below or above the central line or outside the control limits although no assignable causes can be found. To overcome such shortcomings in nonnormally distributed processes, a distribution-free type of confidence interval can be used, which should be based on order statistics. This thesis is concerned with the design of control chart based on a sample median which is easy to use in practical situation and therefore properties for nonnormal distributions may be easily analyzed. Control limits and central lines are given for the more famous nonnormal distributions, such as Gamma, Beta, Lognormal, Weibull, Pareto, Truncated-normal distributions. Robustness of the proposed median control chart is compared with that of the $\bar{X}$-chart; the former tends to be superior to the latter as the probability distribution of the process becomes more skewed. The average run length to detect the assignable cause is also compared when the process has a Normal or a Gamma distribution for which the properties of X are easy to verify, the proposed chart is slightly worse than the $\bar{X}$-chart for the normally distributed product but much better for Gamma-distributed products. Average Run Lengths of the other distributions are also computed. To use the proposed control chart, the probability distribution of the process should be known or estimated. If it is not possible, the results of comparison of the robustness force us to use the proposed median control chart based oh a normal distribution. To estimate the distribution of the process, Sturge's formula is used to graph the histogram and the method of probability plotting, $\chi$$^2$-goodness of fit test and Kolmogorov-Smirnov test, are discussed with real case examples. A comparison of the proposed median chart and the $\bar{X}$ chart was also performed with these examples and the median chart turned out to be superior to the $\bar{X}$-chart.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.533-545
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• 2003

본 연구에서는 설마천 유역에서 관측된 여러 강우-유출사상을 분석하여, 각 사상마다 GIUH의 특성속도를 추정하고, 이를 분석하여 그 변동특성을 살펴보았다. 특히, 본 연구에서는 강우의 특성에 따른 특성속도의 변화에 초점을 맞추어 분석하였다. 설마천 유역의 순간단위도는 HEC-1모형을 이용하여 유도하였으며, 이렇게 유도된 순간 단위도의 첨두유량과 첨두시간을 GIUH의 그것과 비교함으로서 특성속도가 계산될 수 있도록 하였다. 각 강우사상별 특성속도는 GcIUH 및 강우의 여러 특성과 비교분석하였다. 이 과정을 통하여 얻은 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) GIUH의 특성속도는 GcIUH의 그것보다 변동정도가 크고 아울러 약간 크게 산정되었으나 그 경향은 유사한 것으로 파악되었다. (2) 총유효우량(또는, 평균유효우량)이 GIUH의 특성속도를 상대적으로 잘 설명함을 파악할 수 있었다. 이는 회귀분석의 결과로 나타나는데 그 결정계수가 0.6 전후로 크게 나타났다. (3) 반대로 강우의 지속 기간이나 최대강우강도는 GIUH의 특성속도를 결정하는데 큰 영향을 끼치지 못하고 있음을 파악하였다. 회귀분석 결과 결정계수는 최대 0.3을 넘지 않았다. (4) 본 연구에서 분석한 강우사상들의 경우 GIUH의 특성속도의 분포가 평균 0.402m/s 표준편차0.173 m/s인 정규분포를 따르는 것으로 나타났으며, 주로 0.4∼0.5 m/s 사이에 대부분의 값이 위치하는 것으로 나타났다. 그 변동계수는 0.43정도로 유출의 경우(대략 1.0 정도)에 비해 훨씬 적은 변동특성을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 물과 미래
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• 제14권4호
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• pp.35-52
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• 1981

본 연구는 전국 주요 지점에 대한 월별, 계절별 및 연우량을 기본자료집단으로 하여 지점 및 지역 빈도 해석을 실시함으로써 면적 강우량을 산정한 내용이다. 기본자료집단은 전반기(1916년∼1944년; 29년간)와 후반기(1960년∼1979년; 20년간)로 양분하여 처리하고 비교 검토하였다. 지점 빈도해석에 있어서 적정 분포형은 변수변환법을 적용하고, $$-test 법을 이용하여 정규성 검정으로 설정하였으며, 지역 빈도 해석은 지형인자와 수문기상학적 인자를 고려하여 전국을 5개권역으로 구분하고 Thiessen 방법과 등우선법(Isohyetal Method)을 적용하여 비교 검토하였다. 본 연구를 통하여 얻어진 성과는 아래와 같다. 1) 전반기 자료집단에 의한 전국의 면적 강우량치는 후반기 자료집단에 의한 해석 결과치보다 70∼80mm 작은 값을 나타내고 있으므로 보아 현재까지의 1,150mm를 1,180mm 정도를 상향조정함이 바람직하다고 생각한다. 2) 전국을 5개 권역으로 구분하여 연평균 면적 강우량을 산정한 바, 춘계의 면적 강수량이 타계절에 비하여(약 5신) 크게 증가하고 있음은 수자원 적기 확보 방안 수립에 특기할 점이라 하겠다. 3) 면적 강수량 해석은 권역별로 구분하여 등우선도법으로 해석함이 합리적 방법이라고 생각된다.

• 한국잡초학회지
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• 제13권1호
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• pp.62-70
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• 1993

Quinclorac에 대한 벼와 피의 반응차(反應差)를 밝히기 위하여 벼 89품종과 피 30종들의 반응(反應), 단백질(蛋白質) 패턴에 미치는 영향, 약해(藥害) 발현부위(發現部位)의 해부학적(解剖學的) 관찰, 및 quinclorac을 흡수(吸收)한 벼와 피의 누출(漏出)이 토마토 생육에 미치는 영향 등을 조사하여 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. Quinclorac에 대한 피 종류간의 반응(反應)을 조사한 결과 Echinochloa crus-galli var. crus-galli가 E. crus-galli var. praticola나 E. oryzicola에 비해 상대적으로 내성(耐性) 반응(反應)을 보였다. E. crus-galli var. crus-galli 종내에서도 지방 수집종에 따라서 반응이 다르며 30g ai/ha 처리구에서 진주피가 무처리에 대한 신초길이가 90.5%, 건물 중이 37.8%인데 반하여, 이리피가 각각 19.1%, 14.4%로 가장 민감한 반응(反應)을 보였다. 한편, 벼는 추천처리약량(推薦處理藥量)과 추천약량(推薦藥量)의 10배량(300g ai/ha), 100배량(3,000g ai/ha) 처리시 나타나는 신초길이의 반응은 정규분포곡선(正規分布曲線)을 보였다. 2. Quinclorac은 같은 종내(種內)의 피간(진주피와 이리피)의 단백질(蛋白質) 패턴(SDS-PAGE) 변화에는 큰 영향을 미치지 않았다. 3. Quinclorac에 민감한 이리피의 약해부위(藥害部位)에서 생체막(生體膜) 와해현상(瓦解現象)이 전자현미경(電子顯微鏡)에 의해 관찰되었다. 4. 추청벼의 quinclorac 누출량(漏出量)이 피 보다 많았고 같은 종내(種內)의 피 간에서는 quinclorac에 내성(耐性)인 진주피에서 감수성(感受性)인 이리피보다 누출량(漏出量)이 많았다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권10호
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• pp.465-472
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• 2017

과거에는 전력데이터를 분석하는 기법으로 주로 기계학습의 지도학습 기법을 많이 활용하였고 데이터 마이닝 기법을 통한 패턴 검출을 주로 연구하였다. 그러나 전력데이터의 규모 커지고 실시간 데이터 공급이 가능해진 현재에는 과거의 데이터 분류 및 분석 기법을 통한 데이터 분석 연구는 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 큰 규모의 전력데이터를 분석할 수 있는 클러스터링 아키텍처를 제안한다. 제안하는 클러스터링 프로세스는 비지도학습기법인 K-means 알고리즘의 문제점을 보완하고 전력데이터 수집과 분석까지의 모든 과정을 자동화할 수 있는 프로세스이다. 총 3 Level로 구분하여 Row Data Level, Clustering Level, User Interface Level로 구분하여 전력데이터를 분류 및 분석한다. 또한 클러스터링의 효율성 향상을 위하여 주성분분석 및 정규분포기반의 최적의 클러스터 수 K값 추출과 이상점으로 분류되는 데이터 감소를 위한 변형된 K-means 알고리즘을 제시한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제13권1호
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• pp.47-56
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• 1997

본 연구소에서는 호소 수질오염의 중요한 관심대상인 영양상태를 평가하기 위해 원격탐 사기법을 적용하였다. 원격탐사기법을 적용하는데 있어서 기존의 회귀식을 이용한 방법과는 달리 분류기법을 사용하여 영양상태를 평가하였다. 부영양화는 조류의 이상증식에 의해 유발되므로, 수 체의 조류농도와 밀접한 항목인 클로로필 a와 투명도를 원격탐사 데이터에 적용하였다. 본 연구 에서 영향상태의 분류는 최대우도법과 최소거리법을 이용하였으며, 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 광역수계의 영양상태 평가시 원격탐사 데이터를 적용함에 있어 기초적인 분류기법만을 수 행하여도 70%이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 둘째, 분류정확도면에서 최소거리법이 최대우도법에 비하여 양호하게 나타났다. 이것은 샘플이 정규분포를 이루고는 있으나 통계적인 기법을 적용하기에는 샘플수가 너무 적은 것에 기인한 것 으로 차후 통계적 분포에 영향을 받지 않는 인공신경망을 이용한 분류기법의 도입이 요구된다. 셋째, 본 연구결과를 이용하면 수계의 영양상태를 신속하고 주기적이며 가시적인 분석평가를 할 수 있어 호소의 영양상태 진행정도에 따라 적절한 대응책을 수립하는데 기초자료로서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1317-1328
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• 2021

본 연구는 천리안 해양위성 2호(GOCI-II)를 활용하여 개발된 해무 탐지 알고리즘의 초기 결과에 대한 분석을 수행하였다. GOCI-II 해무 탐지 성능을 확인하기 위해 1호와 2호가 중복으로 관측한 2020년 10월-2021년 3월 사이에 발생한 해무 사례에 대해 광학적 특성 분석을 실시하였다. 해무 탐지 알고리즘에 입력자료로 사용되는 412 nm 밴드 레일리 산란 보정 반사도(Rayleigh-corrected reflectance; R_rc)와 정규화된 국소 표준 편차(Normalized Local Standard Deviation; NLSD)를 GOCI, GOCI-II 자료를 시공간 일치시킨 뒤 분석한 결과 412 nm 밴드 레일리 R_rc의 경우 0.01의 평균 제곱근 오차 (Root Mean Squared Error; RMSE)와 0.998의 상관계수(correlation coefficient)을 나타내고, NLSD의 경우 0.007의 RMSE, 0.798의 correlation을 나타낸다. 해무와 구름이 갖는 광학적 특성을 분석하기 위해 천리안 해양위성 2호의 밴드 별 R_rc 값을 확인하였다. 구름의 경우 넓은 영역에서 높은 반사도를 보인 반면, 해무의 경우 모든 밴드에서 구름에 비해 상대적으로 반사도가 낮고 좁은 영역에 분포한다. 실제 해무 사례에 대해 GOCI와 GOCI-II 해무 탐지 알고리즘을 비교한 결과 전반적인 해무 탐지 성능은 크게 차이가 없으나 높아진 공간 해상도의 영향으로 해무 경계면에서 공간적으로 더 세밀한 탐지가 가능했다. 종관기상관측소 시정계 자료와 비교 분석하여 초기 자료에 대한 신뢰도를 조사하였다. 추후 충분한 샘플 확보로 인한 안정적인 성능 검증, 실시간 구름 정보 교체를 통한 후처리 과정 개선, 에어로졸 자료 추가로 해무 오탐지 감소를 통해 해무 탐지 알고리즘의 성능 향상이 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.1-9
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• 2021

전통적으로 대부분의 악성코드는 도메인 전문가에 의해 추출된 특징 정보를 활용하여 분석되었다. 하지만 이러한 특징 기반의 분석방식은 분석가의 역량에 의존적이며 기존의 악성코드를 변형한 변종 악성코드를 탐지하는 데 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 도메인 전문가의 개입 없이도 변종 악성코드의 패밀리를 분류할 수 있는 ResNet-Variational AutoEncder 기반 변종 악성코드 분류 방법을 제안한다. Variational AutoEncoder 네트워크는 입력값으로 제공되는 훈련 데이터의 학습 과정에서 데이터의 특징을 잘 이해하며 정규 분포 내에서 새로운 데이터를 생성하는 특징을 가지고 있다. 본 연구에서는 Variational AutoEncoder의 학습 과정에서 잠재 변수를 추출을 통해 악성코드의 중요 특징을 추출할 수 있었다. 또한 훈련 데이터의 특징을 더욱 잘 학습하고 학습의 효율성을 높이기 위해 전이 학습을 수행했다. ImageNet Dataset으로 사전학습된 ResNet-152 모델의 학습 파라미터를 Encoder Network의 학습 파라미터로 전이했다. 전이학습을 수행한 ResNet-Variational AutoEncoder의 경우 기존 Variational AutoEncoder에 비해 높은 성능을 보였으며 학습의 효율성을 제공하였다. 한편 변종 악성코드 분류를 위한 방법으로는 앙상블 모델인 Stacking Classifier가 사용되었다. ResNet-VAE 모델의 Encoder Network로 추출한 변종 악성코드 특징 데이터를 바탕으로 Stacking Classifier를 학습한 결과 98.66%의 Accuracy와 98.68의 F1-Score를 얻을 수 있었다.

• 한국사회정책
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• 제23권3호
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• pp.17-47
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• 2016

이 글은 노동시간의 소득계층별 차이와 분포 및 추이를 드러내고 정책적 함의를 도출한다. 노동시간을 주변적시간제, 시간제, 표준노동시간, 장시간으로 구분하고 소득분위별 상대분포를 비교한 결과, 소득 하위 20%는 주변적시간제 내지 시간제일자리에, 소득 2분위에서 4분위까지 60% 가량이 장시간 노동에, 상위 20%는 표준시간노동에 종사하였다. 한국의 노동시간은 단시간-저소득의 유형I, 장시간-중위소득의 유형II, 표준시간-고소득의 유형III으로 계층화된다. 노동시간 유형에 대한 패널 다항로짓 분석결과 월평균 임금을 기준으로 저임금-단시간, 중위임금-장시간, 고임금-표준시간의 유형이, 시간당 임금을 기준으로 저임금-초장시간, 중위임금-장시간, 고임금-표준시간 유형이 확인되었다. 시간당임금 및 월임금, 비정규직 비율, 직업군, 연령대를 중심으로 노동시간의 계층화가 심화되었다. 소득 하위 20%에 대해서는 최저임금 인상, 중위소득 60%를 포함한 다수의 노동자에 대해서는 노동시간 단축을 통한 고용창출이 유효한 전략이 될 수 있다.