본 연구의 목적은 대학생의 대학몰입에 영향을 미치는 개인 및 대학 교육 변인을 탐색하는 것이다. 이를 위해 한국교육개발원의 '한국교육종단연구(KELS: Korea Educational Longitudinal Survey) 2005'에서 수집된 11차(2018) 데이터를 위계적 회귀분석(Hierarchical regression)을 활용하여 분석한다. 본 연구의 종속 변수는 Tinto 모델을 기준으로 학업몰입, 사회적 몰입, 이를 통합한 대학몰입으로 구성하였다. 대학생의 대학몰입에 영향을 미치는 개인 및 대학 수준 변인을 확인한 결과, 대학생활 변인인 학습 과정, 학업 태만, 대학풍토, 교수와의 교류, 친구와의 교류가 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 학생의 개인배경 중 성별이 학업몰입과 대학몰입에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 대학생활 변인을 추가한 모델에서는 영향을 미치지 않았지만, 개인배경과 대학배경을 투입한 모델에서는 모두 여학생이 학업몰입과 대학몰입에 낮은 것으로 나타났다. 개인배경 중 사회적 몰입에 영향을 미치는 요인으로 전공계열이 유의미한 것으로 분석되었는데 의약 계열의 사회적 몰입이 높은 것으로 분석되었다. 이러한 분석 결과를 토대로 정책적 시사점이 논의되었다.
GPS는 지각판 속도 추정과 같은 높은 정밀도가 요구되는 연구 분야에서 필수적이다. 본 연구에서는 GPS 상시관측소 8개소의 3년간 관측 데이터를 Gipsy-OasisII 소프트웨어를 이용하여 한반도의 지각변동량을 계산하였다. 지각변동 속도벡터는 일별 처리 결과의 시계열 분석에 의한 선형 회귀분석으로 추정하였다. 추정된 변동 속도의 표준편차는 0.1mm/yr 이하였으며, 그 크기는 25.1~31.1mm/yr의 범위로 매우 작게 나타났다. SOPAC에서 계산한 IGS의 계산결과와 비교한 결과 보편적으로 지각변동의 크기와 방향이 잘 일치되는 경향을 나타내었다. 본 연구 결과를 평가하기 위하여 6개의 판 거동 모델의 결과와도 비교를 하였다.
화강암, 사암, 편마암으로 구성된 21개 암석시료를 대상으로 열전도도를 측정하고, XRD 정량분석을 통해 구성광물의 조성을 파악하였으며, 구조모델 이용하여 석영 함량 및 광물입자의 크기가 암석의 유효열전도도에 미치는 영향을 분석하였다. 측정된 열전도도는 석영 함량과 높은 상관성을 보여 ($R^2=0.75$), 석영 함량으로부터 열전도도를 추정할 수 있는 선형회귀모형을 제시하였다. 화강암 및 변성암 일부 시료의 경우 유사한 석영 함량에도 불구하고 열전도도가 크게 다른 값을 보였는데, 이는 주로 광물업자의 크기 변화와 관련이 있는 것으로 나타났다. 구조모델을 통한 분석 결과 입자의 크기가 작은 경우 열전도도는 scries와 EMT모델의 중간 영역에 해당하는 값을 보이며, 입자가 커지면서 EMT모델, ME모델을 거쳐 Parallel모델에 근접하게 변화하였다. 이러한 열전달 구조모델의 변화는 입자의 크기에 따른 열전도도 변화가 3 mm 두께의 원반시편을 이용하는 실험 규모와 관련이 있음을 시사한다. 즉, 얇은 원반 시료를 이용하여 암석의 열전도도를 측정할 경우 규모효과에 의하여 실제 지반의 값보다 과대평가될 가능성이 높으며, 특히 광물 입자의 크기가 클수록 이러한 오차는 더 커질 것으로 예상된다. 따라서 지열과 관련된 다양한 해석 모델에서 실험실 측정값을 실제 현장규모에서의 대표값으로 사용할 경우 모델의 예측 신뢰도에 영향을 줄 수 있는 요인으로 작용할 수 있다.
이 연구는 경관 인식 모델의 세 가지 요소(활동, 물리적 환경, 이용자)를 기본으로 하는 스몰데이터인 설문조사와 빅데이터인 소셜미디어 분석을 통해 문화가 다른 두 지역(미국, 한국)의 선형 공원 두 곳을 분석하고자 한다. 소셜 미디어의 사용이 증가하고 경관을 보는 새로운 매체로 부상했음에도 불구하고, 현재 소셜 미디어를 활용한 공원 연구는 제한적이다. 이에 본 연구는 소셜 미디어 분석과 설문 조사를 동시에 활용해서 비교함으로써 설문 조사가 갖는 한계를 보완함과 동시에 소셜 미디어 분석의 제한점을 보완하고자 한다. 미국 시카고의 606 트레일와 한국 서울의 경춘선 숲길은 버려진 길에 조성된 공원이다. 이 두 곳을 대상으로 총 505부의 설문조사를 시행했고, 그 결과는 통계 분석, 주성분 분석, 회귀 분석을 활용해서 분석하였다. 또한 각 선형 공원을 언급한 트위터를 총 20,000건 이상 수집했다. 이 트위터를 대상으로 군집 분석, 바이그램 네트워크 분석 등을 통해 각 공원이 갖는 장소적 특성 및 물리적 환경을 분석했다. 연구 결과는 공원 디자인이 다양해질수록 행동은 단순화 된다는 것을 발견할 수 있었다. 공원 이용자들의 절반은 선형 공원을 최종 목적지까지 도달하는 지름길로 이용했고, 공원의 특징에 따라 다양한 활동과 혜택을 확인할 수 있었다. 소셜 미디어 분석 결과, 606트레일은 경춘선 숲길 보다 주민들과 더욱 밀접한 관계를 갖고 있다는 것을 확인했다. 또한 경춘선은 606트레일보다 공원 내 이벤트와 연관이 깊음을 발견할 수 있었다.
본 연구에서는 비선형적 모델인 웨이블렛-인공신경망을 적용하여 충주댐 유역의 일유입량을 예측하였다. 일반적으로 시계열 자료는 경향성, 주기성 및 추계학적 성분의 선형조합으로 이루어져 있다. 그러나 이러한 자료를 통해 시계열 모형 구축 시 경향성 및 주기성은 제거되어야하는 성분이다. 따라서 수문기상자료에 포함되어있는 경향성 및 주기성과 같은 비선형 동역학적 잡음과 측정과정에서 발생하는 단순잡음을 제거시키기 위해 디노이징기법인 웨이블렛 변환을 적용하였다. 웨이블렛 변환을 적용한 자료를 입력자료로 사용한 웨이블렛-인공신경망(WANN)과 원자료를 사용한 인공신경망(ANN)을비교하였다. 산정결과 결정계수와 선형회귀를 통한 기울기는 WANN이 ANN보다 각각0.032, 0.0115 더 큰값을 나타냈고, 타겟값과 예측값 사이의 오차를 나타내는 RMSE와 RRMSE는 WANN 모형이 ANN 보다 각각 37.388, 0.099 더 작은값을 나타냈다. 따라서 본 연구에서 적용한 WANN 모형이 ANN 보다 정확한 결과를 나타내었으며, 웨이블렛 변환을 통한 디노이징 기법의 적용이 잡음이 포함되어 있는 원자료의 사용보다 더 정확한 예측을 하는 것으로 판단된다.
유연날개의 공력 및 구조 설계값을 설계 변수로 하여 정적 상태에서의 정적 공탄성해석 및 최적화를 수행하였다. 정적 공탄성해석과 최적화를 위해 상용 해석소프트웨어들이 연계된 강건한 다분야 최적설계 시스템을 개발하였다. 최적화 설계변수로는 가로세로비, 테이퍼비, 후퇴각과 날개 위아래 스킨 두께를 설정하였다. 전역적 다목적 최적화를 위해 실수기반 적응영역 다목적 유전자 알고리즘을 적용하였으며 계산시간을 줄이기 위해 메타모델로 서포트벡터회귀 기법을 적용하였다. 유연날개에 대한 파레토 결과 분석을 통해 최대 항속시간과 최소 중량에 대한 최적 결과를 확인하였다.
SAR (Synthetic Aperture Radar) 는 긴 파장대의 전자기파를 사용하므로 날씨의 영향을 받지 않는다. 따라서 지구를 관측하는데 있어서 잇점을 갖고 있으므로 NASA는 SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) 미션수행을 통해 지형정보를 획득하였다. 본 논문에서는 SRTM 데이터와 USGS의 NED (National Elevation Datasets) 데이터를 사용하였으며 두 데이터를 차분함으로써 식생수고도(vegetation height map)를 얻었다. 또한 차분값과 shape 파일에 포함된 식수년도의 비교를 통해 상관관계여부를 판단하고자 했다. 본 논문에서는 회귀분석을 통해 차분데이터와 식수년도 사이의 큰 상관관계가 존재함을 확인할 수 있었으며 결국 수령추정과 수령정보의 맵핑이 가능함을 보였다. 추가적으로 지역별 지형특성, 숲의 균일도 등에 의해 선형성이 영향을 받는지 관찰하였다. 결론적으로 본 논문에서는 차분영상으로부터 얻은 식생수령추정 모델이 지역의 기복의 영향을 받지만 여전히 높은 상관관계를 가지므로 충분히 유용할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 Deep Neural Network(DNN)을 이용하여 광주-기아 챔피언스 필드의 일일 관중 수를 예측함으로써 이를 통해 구단과 관련기업의 마케팅 자료제공 및 구장 내 부대시설의 재고관리에 자료로 쓰임을 목적으로 수행 되었다. 본 연구에서는 Artificial Neural Network(ANN)의 종류인 DNN 모델을 이용하였으며 DNN 모델의 과적합을 막기 위해 Dropout과 Batch normalization 적용한 모델을 바탕으로 총 4종류를 설계하였다. 각각 10개의 DNN을 만들어 예측값의 Root Mean Square Error(RMSE)와 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)의 평균값을 낸 모델과 예측값의 평균으로 RMSE와 MAPE를 평가한 Ensemble 모델을 만들었다. 모델의 학습 데이터는 2008년부터 2017년까지의 관중 수 데이터를 수집하여 수집된 데이터의 80%를 무작위로 선정하였으며, 나머지 20%는 테스트 데이터로 사용하였다. 총 100회의 데이터 선정, 모델구성 그리고 학습 및 예측을 한 결과 Ensemble 모델은 DNN 모델의 예측력이 가장 우수하게 나왔으며, 다중선형회귀 모델 대비 RMSE는 15.17%, MAPE는 14.34% 높은 예측력을 보이고 있다.
차선의 밝기를 나타내는 반사성능은 교통량, 도색 후 경과시간, 차선재료, 색상 등에 따라 지역별로 차이가 발생한다. 본 연구에서는 고속도로에서 조사된 차선 성능의 자료를 바탕으로 교통량과 차선의 공용수명을 독립변수로 하고 차선의 성능을 종속변수로 하는 회귀식을 산정하였다. 전국의 고속도로를 대상으로 모바일 차선반사 성능 차량을 사용하여 $2005{\sim}2006$년의 2년동안 3개월 간격으로 차선의 성능을 추적 조사하였다. 축적된 DB에는 차선의 성능뿐 아니라 차선의 재료, 색상, 기하구조, 교통량, 도색시기 등이 포함되어 있다. 본 연구에서 추적 조사된 차선성능을 기초로하여 다양한 환경에서의 차선재료의 성능을 비교 분석하여 여러 인자에 의한 차선성능 곡선을 도출하였다. 차선성능 곡선을 통해 지역별 교통량과 도색 이후의 시간의 경과에 따른 차선의 성능을 예측할 수 있었다. 선형함수, 로그함수, 지수함수, 음지수함수 등을 이용하여 차선의 성능을 나타내는 회귀식과 변동을 추정한 후, 결정계수가 가장 높고, 현장측정치와 가장 유사한 모형을 차선의 성능 예측모형으로 결정하였다. 현장조사 결과와의 검증결과, 차선성능 예측 모델은 90% 신뢰도에서 유의함을 볼 수 있었고, 특히 누적 교통량의 증가에 따라 현장 데이터와 높은 연관성을 보여주었다. 따라서 본 방법론에 의한 차선수명 예측 모델을 통해 차선의 공용수명과 잔존수명을 예측하여 도색시기를 결정할 수 있다.
본 논문은 반복하중을 받는 CFT 합성골조의 더블 웨브앵글 접합부의 휨모멘트 내력에 대해 체계적으로 수행된 유한요소 연구로부터 얻은 결과를 제시하고 있다. 합성 부분강접 CFT 접합부의 회전강성, 휨모멘트 내력 및 파괴모드를 연구하기 위하여 3차원 비선형 유한요소 해석이 수행되었다. 부가적인 다양한 구조적 거동은 앵글의 두께 및 고강도 강봉 게이지 거리로 더블 웨브앵글 접합부의 파라미터에 대한 영향을 설명하고 있다. 해석모델의 적합성은 정적 유한요소해석 결과로부터 얻은 모멘트-회전각 곡선을 Richard의 회귀분석을 통하여 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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