• 비파괴검사학회지
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• 제21권1호
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• pp.80-90
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• 2001

AE 신호와 재료의 기계적 물성과의 관계를 정량적으로 제시할 수 있는 방법을 개발하였다. 재료의 여러 가지 기계적 성질들 중 피로균열 거동에 관련된 응력확대계수를 중심으로 AE 신호와 같은 다변량 데이터의 처리에 많이 사용되고 있는 주성분 회귀분석과 비선형적 문제 해결에 적합한 신경회로망 기법을 이용하였다. 이를 위하여 강교량 부재인 SWS490B 강에 대한 피로균열전파 실험을 수행하였으며 표준 CT 시편에 대한 피로균열진전 시 발생하는 AE 신호의 각 변수와 응력확대계수와의 관계를 고찰하였다. 통계분석 방법인 변수선택법을 적용한 결과 AE 카운트(RC), 에너지(EN), 신호지속시간(ED)의 각각에 대한 유의성이 높은 것으로 나타났으나 전반적으로 전체 AE 변수를 모두 이용할 경우 통계적 유의성이 높은 것으로 나타났다. 부재의 반복하중 시 발생하는 피로균열진전을 정량적으로 도출할 수 있는 응력확대계수 추정모델을 개발하고 평가하였다. 미지 시료에 대하여 개발된 모델의 응력확대계수 예측 성능을 분석한 결과 주성분 회귀모델과 인공신경망 모델 모두 우수한 예측성능을 나타내었으나 전반적으로 인공신경망 모델이 주성분 회귀모델보다 다소 양호한 것으로 분석되었다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제46권2호
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• pp.137-144
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• 2004

불연속 범주형 자료에 대한 잠재변수가 존재한다는 가정하에 임계값을 추정하고 잠재변수를 생성하며 생성된 잠재변수 및 기타 연속변량에 대한 관측치를 포함하는 다변량 임계개체모형을 설정하고 유전능력을 예측하기 위한 방법을 제시하였다. 각각의 범주형 조사 자료의 특성을 갖는 형질에 있어서 임계점의 추정은 추정 가능한 임계점에 대한 1차 미분값(gradient)과 2차 미분값(Hessian)을 이용한 Newton 방법을 이용하면 추정가능하며 지역모수인 육종가의 추정은 PCG 방법으로 구현 가능하다. 이러한 이론은 Quaas(2001)가 제시한 하나의 이산형 자료와 하나의 연속형 자료의 2변량 동시 분석방법을 확장하여 전개한 것이며 이때 잠재변수 및 임계점의 추정은 기타 형질의 잔차 회귀계수 및 상관을 고려해야 한다. 본 연구를 위한 모의실험은 2개의 연속변량으로 체중과 유량을 고려하였고 또 다른 2개의 불연속 변량인 분만난이도와 출생시 생존유무를 고려하여 4형질 동시 분석을 실시하였다. 임계모형에 의한 육종가 추정치의 정확도는 4개의 구간으로 분류되어 기록된 분만난이도의 경우에 91${\sim}$92%의 정확도를 보였고 이항분포인 분만시 생존유무에 대하여는 87~89%의 정확도를 보였다. 반면에 이들 범주형 자료를 선형으로 간주하고 분석한 선형 동물개체 혼합모형에서는 72${\sim}$84% 및 59${\sim}$70%으로 비교적 낮은 추정의 정확도를 보였다. 따라서 범주형 자료의 유전분석은 선형 혼합모형 보다 임계형 혼합모형이 크게 타당할 것으로 사료되었다.

• 한국펄프종이공학회:학술대회논문집
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• 한국펄프종이공학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.168-168
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• 2001

제지공정의 지절 현상은 많은 공정 변수들이 복합적으로 작용하여 발생하는 가장 큰 공정 트러블 중의 하나이다. 지절은 생산량 감소 뿐만 아니라 발생 후 공정의 복구 와 정리, 생산재가동 및 공정의 재안정화를 위해 많은 시간과 비용, 그리고 노력이 투 입되어야 하므로 공정의 효율과 생산성을 크게 저하시키는 요인이다. 그러나 지절 현상 의 복잡성 때문에 이에 대해 쉽게 접근하거나 해결하지 못하고 있는 것이 현실이지만 그 필요성은 더욱 더 증대되고 있다. 본 연구에서는 최근 들어 각종 산업분야에서 복잡 한 공정상의 결점 발견 및 진단에 효과적이라고 인정받고 있는 예측 분석기법인 인공 신경망(artificial neural network) 시율레이션과 일반적인 통계기법 중의 하나인 주성분 분석을 이용하여 제지 공정의 지절 현상의 검토 가능성을 타진하였다. 인공신경망이란 인간두뇌에서 일어나는 자극-반응-학습과정을 모사하여 현실세계에 존재하는 다양한 현상들의 업력벡터와 출력상태 간의 비선형 mapping올 컴퓨터 시율 레이션을 통하여 분석하고자 하는 기법으로, 여러 가지 현상들을 학습을 통해서 인식하 는 신경망 내의 신경단위들이 병렬처리에 의해 많은 양의 자료에 대한 추론이나 판단 을 신속하고 정확하게 해주는 특징이 있으며 실시간 패턴인식이나 분류 응용분야에도 매우 매력적으로 이용되고 있는 방법이다. 이러한 인공 신경망 기법 중에서도 본 연구 에서는 퍼셉트론의 한계점을 극복하기 위하여 입력총과 출력층에 한 개 이상의 은닉층 ( (hidden layer)을 사용하여 다층 네트워으로 구성하고, 모든 입력패턴에 대하여 발생하 는 오차함수를 최소화하는 방향으로 연결강도를 조정하는 back propagation 학습 알고 리즘을 사용하였다. 지절의 원인으로 추정 가능한 공정인자들을 변수로 하여 최적의 인 공신경망을 구축하기 위해 학습률과 모멘트 상수의 변화 및 은닉층의 수와 출력층의 뉴런 수를 조절하는 동의 작업을 거쳐 네트워크의 정확도가 높은 인공신경망을 설계하 였다. 또한 이러한 인공신경망과의 비교분석을 위해 동일한 공정 데이터들올 이용하여 보편적으로 사용하는 통계기법 중의 하나인 주성분회귀분석을 실시하였다. 주성분 분석은 여러 개의 반응변수에 대하여 얻어진 다변량 자료의 다차원적인 변 수들을 축소, 요약하는 차원의 단순화와 더불어 서로 상관되어있는 반응변수들 상호간 의 복잡한 구조를 분석하는 기법이다. 본 발표에서는 공정 자료를 활용하여 인공신경망 과 주성분분석을 통해 공정 트러블의 발생에 영향 하는 인자들을 보다 현실적으로 추 정하고, 그 대책을 모색함으로써 이를 최소화할 수 있는 방안을 소개하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.236-248
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• 2019

수도권의 그린벨트는 도시 경계선을 설치하여 생태 보호체계를 구축하고 도시의 탄성을 강화하는 데 목적이 있다. 베이징시에서 현재 진행되고 있는 도시종합계획이 실시되는 기한 동안 두 그린벨트가 포함하는 지역의 녹색 공간은 변화에 따라 그 비율에 큰 차이가 존재한다. 본 연구는 이를 출발점으로 삼아 '도시 구조체계요소' 및 '정책과 계획요소'가 녹색 공간 규모의 변화와 갖는 상관성을 연구하여, 베이징시 녹색 공간의 계획 시행에 영향을 미치는 요소들을 탐구하고자 한다. 본 연구는 다변량 선형 회귀 모형을 이용하여 베이징의 두 그린벨트를 대상으로 삼아 도시체계요소 및 계획정책요소(독립 변수)와 그린벨트 내의 건설용 토지의 증가(종속 변수)간의 상관관계를 검증하였다. 인구밀집과 건설용 토지가 확장될 수 있는 동력의 영향을 받아 산지, 물가, 단위 면적당 임대료, 대중교통의 접근성, 신설된 국가 소유의 건설용 토지 등 도시체계요소는 녹색 밸트 내의 건설용 토지의 규모 변화와 상관관계를 보인다는 것을 알 수 있었다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.1-11
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• 2020

수문 통계 분야에서 관측된 자료를 대표할 수 있는 확률분포 모형을 추정하는 일은 매우 중요한 문제이다. 이를 위해 표본 자료로부터 추정되는 확률분포 모형과 가정된 이론적 확률분포 모형의 일치 정도를 통해 적합도 검정을 수행한다. 확률 도시 상관계수 검정(PPCC)은 적합도 검정 방법 중 하나로 적용 방법이 간편하면서도 높은 기각력을 가지고 있다. 본 연구에서는 L-모멘트 법 기반의 generalized extreme value(GEV) 분포 모형을 위한 PPCC의 검정 통계량을 유도하고 이를 다변량 비선형 형태의 회귀식으로 제시하였다. 새롭게 제시된 방법의 기각력을 검토하고자 기존의 적합도 검정 방법들과 모의실험을 수행하였으며 그 결과 본 연구에서 제시된 PPCC-A 검정 방법이 기존의 PPCC 검정을 비롯한 다른 적합도 검정 방법보다 우수한 기각력을 보이는 것으로 나타났다. 이를 통해 표본 자료를 좀 더 정확하게 대표할 수 있는 확률분포 모형을 구축하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국경제지리학회지
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• 제13권2호
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• pp.234-252
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• 2010

본 논문은 서울 강남 3개구(강남구, 서초구, 송파구)의 아파트시장을 재건축대상과 재건축대상외(外)아파트로 구분하고 자본자산가격결정모형(Capital Asset Pricing Model, CAPM)을 활용하여 아파트시장의 위험과 수익 간의 관계를 분석하고자 한다. 이를 통해 서울 강남 재건축 아파트 자산의 의사금융자산(quasi-financial asset)화 경향허의 한 단면을 보여 주고자 한다. 단일 CAPM 모형 결과는 위험과 수익 간의 관계가 정(+)이라는 것을 보여주고 있다. 또한 시장요인 이외에 SMB(small minus big), 모멘텀(momentum), 비체계적 위험 변수들을 반영한 다변량 CAPM 모형 결과에 따르면, 시장요인과 SMB는 일반아파트와 재건축대상 아파트시장 모두에서 수익률에 대해 정(+)의 효과를 미치고 있다. 비체계적 위험변수는 재건축대상 아파트시장에서 통계적으로 유의하지만, 모멘텀 변수는 회귀모형에 따라 상이한 결과가 나타났다. 평형규모와 가격변동성 또는 베타값을 이용한 포트폴리오 분석도 위험-수익 간의 강한 정(+)의 선형 관계와 SMB 효과가 나타나고 있음을 확인하여 주고 있다. 이처럼 서울 강남 3개구 아파트시장, 특히 재건축 예정 아파트시장에는 주택자산의 투자재적 성격이 더욱더 부각되고 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.779-784
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• 2013

부모의 당뇨병 가족력과 가족력이 있는 한국 성인 남성을 대상으로 대사증후군의 인자와 관계를 파악하고자 한다. 자료는 질병관리본부에서 실시한 국민건강영양조사 제5기 1차년도(2010년) 자료를 이용하였다. 대상자수는 총 2,045명으로 하였다. 통계분석은 복합표본설계 일반선형 회귀분석을 이용하여 분석하였고, 통계적 유의성은 p<0.05로 하였다. 일반적 특성을 보정하여 다변량 분석을 한 결과 아버지가 가족력이 있는 경우 허리둘레(wc)는 2.5cm, 공복혈당(glu)의 경우 9.6mg/dL, 중성지방의 경우 41.6mg/dL 증가하였다. 어머니가 가족력이 있는 경우 허리둘레(wc)는 2.4cm, 공복혈당(glu)의 경우 15.4mg/dL, 중성지방의 경우 27.2mg/dL 증가하였다. 결과적으로 아버지가 당뇨병 가족력이 있는 자녀의 허리둘레, 공복시 혈당, 중성지방과 어머니가 가족력이 있는 자녀의 허리둘레와 공복시 혈당의 수치가 유의하게 높게 나타난 것을 알 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.649-659
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• 2005

공간적 표현에 대한 지식은 공간적 배열의 특징과 그 특징들 사이의 관계를 그들의 기능을 고려하여 인지하는 방식과 연관이 있는 바, 본 연구에서는 웹기반 교육에 있어서 두 가지의 정보제공 창의 형태(타일창, 단일창)를 학습자의 공간지각력과 연관지어서 비교, 분석하였다. 본 연구는 공간지각력과 정보제공 창의 형태에 대한 상호작용을 학생들의 인지적 지식의 습득도를 통해 조사, 연구하기 위해 미국 펜실베니아 주의 Falk School에 재학 중인 71명의 초등학생을 대상으로 공간지각력에 대한 사전검사를 실시하고 두 실험 집단으로 나누어 과학내용에 관한 웹기반 수업을 실시하였다. 사후검사를 통해 학생들의 인지적 지식의 습득도가 측정되었고 이는 다변량 선형 회귀분석을 실시한 바에 의하면, 공간 지각력은 사후 검사 점수에 명백하게 통계적으로 유의한 주효과를 보였다. 이 같은 결과는 전체표본과 부표본에서 모두 나타났다. 웹 기반 학습에서의 아동들의 인지적 지식의 습득도는 그들의 공간지각력과 정(+)의 관계가 있으며, 공간지각력과 정보 제공 창의 형태 사이에 상호 작용의 패턴이 있음을 알 수 있는데, 이는 웹 기반 학습에 있어서 공간지각력이 낮은 학생들은 타일창에서 인지적 지식의 습득도가 더 높게 나타났고 공간지각력이 높은 학생들은 단일창에서 인지적 지식의 습득도가 더 높게 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제39권8호
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• pp.579-587
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• 2006

배경 : 단심실 교정을 시행함에 있어 수술 전 위험 인자가 많지 않다고 판단되는 경우에도 수술 후 장기간의 흉관 배액, 단백 소모성 장질환, 폐혈관 색전증, 사망 등의 불량한 결과를 얻을 수 있다. 이러한 측면에서, 단심실 교정에 대한 기존의 위험 인자 분석은 수술 결과를 예측함에 있어 미흡한 점이 있다고 할 수 있다. 저자 등은 폐혈관 유순도를 새로이 정의하고, 낮은 폐혈관 유순도가 수술 후 흉관 배액 기간을 길게 한다는 가설을 세워 이를 증명하고자 하였다. 대상 및 방법 : 2002년 1월부터 2005년 5월까지 심장 외 도관을 이용한 단심실 교정을 받은 총 96 명의 환자들의 기록을 후행적으로 분석하였다. 동 기간 중 기존의 단심실 교정을 심장 외 도관으로 교체한 경우는 연구 대상에서 제외하였다. 수술 후 늑막 삼출 기간의 위험 인자 분석에는 12가지 수술 전 위험 인자들을 지수화한 Fontan risk score (FRS) 및 기타 다양한 수술 전, 수술 중 위험 인자들을 포함시켰으며, 본 연구를 위하여 전기로 analogue를 폐순환에 적용하여 계산된 폐혈관 유순도 (pulmonary vascular compliance, PVC, $mm^2/mmHg/m^2)$를 위험인자로 추가하였다. 전기 회로 analogue에 의하면 PVC는 폐동맥 지수 (pulmonary artery index, $mm^2/m^2$)를 총폐저항 (total pulmonary resistance, Wood $Unit{\cdot}m^2$) 및 폐 혈류량 (pulmonary blood flow, $L/min/m^2$) 으로 나눈 값으로 정의되며, 이는 폐혈관의 크기와 저항, 폐 혈류량 등을 동시에 고려하는 변수라고 할 수 있다. 결과 변수인 흉관 거치 기간은 자연로그를 취해 정규 분포화하고 이를 log indwelling time (LIT)으로 정의하였으며, 분석 대상 위험 인자들과 LIT 의 관계에 대한 다중 선형 회귀분석을 시행하였다. 결과 : 조기 사망은 없었고 만기 사망은 4 명 (4.2%)이었으며, 단심실 교정시 fenestration이 추가된 경우는 1예 있었다(1 %). 수술 전 PVC, 흉관 거치 기간, LIT는 각각 ${6{\sim}94.8\;mm^2/mmHg/m^2}$ (중간값:24.8), $3{\sim}268$일 ( 간값 : 20 일 ), $1.1{\sim}5.6$ ( 평균: 2.9, 표준 편차: 0.8) 이었다. 단변 수 분석상 FRS, PVC, 체외 순환시간 (CPB) 및 술 후 12 시간째의 중심 정맥압 등이 LIT와 연관되었으나, 다변수 분석상 PVC (p=0.0018) 및 CPB (p=0.0024)만이 독립적으로 LIT를 예측하였다. 두 변수는 LIT 변이에 대하여 21.7%의 설명력이 있었으며, 두 변수를 이용한 회귀 분석식은 다음과 같았다. LIT=2.74-0.0158 PVC+0.00658 CPB. 결론: 새로이 정의된 폐혈관 유순도는 심장 외 도관을 이용한 단심실 교정 후의 흉관 거치 기간을 결정하는 중요한 예측 인자로서, 수술 전 위험 인자 분석에 유용하게 사용될 수 있다.