• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.383-387
• /
• 2010

산업 현장에서 용수는 필수적인 요소이다. 특히 안정적인 용수 공급이야말로 산업 활동을 지속적으로 이어가게 하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 용수 공급이 차질을 빚을 경우 발생하는 공급지장비용(Water Shortage Cost)을 산업연관구조를 분해하여 산출해보고자 한다. 연구 결과, 수도 공급이 예기치 않은 이유로 감축되거나 절수되어야 할 때, 수도 산업의 최종 수요 소비자에게 수도 공급을 감축시킨다면, 사회에 미치는 한계비용은 $m^3$당 903원 이하로 나타났다. 그 다음으로는 제일 낮은 가치 승수를 가진 섬유 가죽 산업이 타깃이 되어 수도 공급을 감축하게 되는데 이때 발생하는 공급지장한계비용은 $m^3$당 55,710원 이하가 된다. 다시 세 번째 타깃은 음식점 및 숙박 산업이 공급지장 타깃이 되며, 이의 공급지장한계비용은 $m^3$당 78,053원 이하가 된다. 수도 수요가 수도 공급보다 많아 공급지장상황이 지속적으로 발생하여 공급 감축 타깃이 농산품에 이르면, 공급지장한계비용이 $m^3$당 435,206원에 이르는 것으로 분석되었다.

• Journal for History of Mathematics
• /
• v.10 no.2
• /
• pp.48-52
• /
• 1997

통계학이란 미래에 대한 예측을 하고 이에 대비하여 합리적인 의사결정을 내리는데 도움을 받을 수 있는 학문이다. 최근 다변량 통계분석은 관찰이나 실험의 대상이 되는 하나 이상의 변수들을 동시에 분석할 수 있는 매우 실제성이 높은 분석방법으로 통계학, 경영학, 사회학, 심리학, 생물학 등 여러 전공 분야에서 복잡하고 다양한 자료 분석에 폭넓게 활용되고 있다. 이 논문에서는 다변량 분석 방법 중 컴퓨터와 통계 분석 소프트웨어의 발전으로 인하여 최근에 활발히 연구되고 있는 군집방법의 역사와 여러 연구분야의 실제자료분석에 응용할 수 있도록 군집분석을 6가지로 나누어서 분류하였고 그 방법론을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
• /
• 2002.04a
• /
• pp.307-310
• /
• 2002

최근 물부족 현상은 심각한 사회ㆍ환경적 문제가 되고 있으며, 이에 대처하기 위한 방안의 하나로 지표수-지하수 연계이용이 대두되고 있다. 지표수와 지하수 연계이용은 수자원을 수문학적 순환 사이클의 관점에서 파악하고 상호보완적 이용을 도모하는 통합적인 방안이다 본 연구는 계획 수립단계에서 연계이용의 가능성, 시급성 측면에서 최적의 대상지역을 선정하기 위한 체계적인 적지분석 방법론을 제시한다. 이를 위해 복잡한 의사결정 문제를 계층적으로 나누어 분석하는 기법(AHP)이 적용되었다. AHP를 통해 분석에 필요한 의사결정인자를 도출하였고, 그 상대적 중요도를 정량화 하였다. 입지인자의 중요도를 바탕으로 가상의 지역에 대한 각 측면의 적합도를 산정하였고, 비중을 달리함으로써 얻어지는 다양한 대안에 대하여 최종적인 적합도가 산정되었다. 이러한 방법론에 의거한 분석자료는 최종적인 의사결정을 위한 기초정보를 제공할 것이며, 지역 간 연계이용 우선순위를 평가하는데도 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Integrative Natural Science
• /
• v.14 no.1
• /
• pp.27-34
• /
• 2021

전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF)기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
• /
• v.14 no.spc
• /
• pp.1209-1231
• /
• 2011

This study attempts to develop an analysis method on future skills needs for emerging new knowledge on the basis of technology outlook and patent analysis. It will extract knowledge base of patent classification for secondary battery, and will demonstrate that the density and centrality of knowledge base can be changed according to the paradigm shift of battery industry. Furthermore, on the basis of that, it will execute diagnosis on current related curriculum and present necessary improvement items of curriculum. This study tries not only to raise the utilizing level of patent analysis by demonstrating how patent analysis is used in future skills needs analysis, but also to advance the analysis method for future skills needs.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.723-733
• /
• 2009

The crucial problems of K-means clustering are deciding the number of clusters and initial centroids of clusters. Hence, the steps of K-means clustering are generally consisted of two-stage clustering procedure. The first stage is to run hierarchical clusters to obtain the number of clusters and cluster centroids and second stage is to run nonhierarchical K-means clustering using the results of first stage. Here we provide automated K-means clustering procedure to be useful to obtain initial centroids of clusters which can also be useful for large data sets, and provide software program implemented using R.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.156-156
• /
• 2003

유럽의 여러나라들의 경우 토양내 중금속의 허용치는 그 사용 목적에 따라 다르게 책정되고 있으며 1999년에 제정된 독일의 새로운 토양보전법에서도 토양의 사용목적별로 중금속 허용치를 달리 정하고 있다. 여기서 중금속 농도를 측정하기 위한 방법으로는 DIN(독일 공업규격)에서 정하고 있는 증류수추출법과 왕수추출법이 채택되고 있다. 그러나 이 2가지 방법들은 토양의 중금속분석에서 가장 큰 factor로 작용하는 것이 pH인데 반하여 pH가 7인 증류수와 pH가 0인 왕수를 사용함으로써 실제환경에 적용하기에는 많은 무리수를 내포하고 있으며 차츰 적당치 못한 것으로 판명되고 있다. 실질적인 중금속의 유해성 여부는 토양에서의 그 중금속의 용해도와 유동성으로 결정되는데 강한 산성비가 내린다고 가정하였을 때 비의 pH가 약 4 정도이고 이 경우 식물 뿌리 부분의 pH는 5 정도가 되므로 pH를 기준으로 할 때 잠재적으로 유동가능한 중금속을 분석하는 데에는 pH 4.5 에서 EDTA 추출이 가장 적당하고 또한 이를 토대로 토양내 중금속 허용치를 정하는 것이 합리적이라고 하겠다. 그러나 EDTA는 pH 4에서 부분적으로 Proton과 결합되어 Metal Chelate로의 능력을 잃게 되고 또한 식물 뿌리의 중금속 흡착을 Simulation할 수 없어 불리한 점이 있다. 또한 EDTA는 분해기간이 길고 인체에 해롭다는 것이 알려지고 있어 점점 사용이 어려워지고 있다. 본 연구에서는 토양에 함유된 유동가능한 중금속농도분석을 보다 적절히 하기 위한 방법으로 EDTA와 같이 Carboxyl기가 결합된 고분자 자성체를 이용해 토양의 중금속을 분석하는 것을 제안하였고 분석을 위한 중금속 추출 시 토양시료와 증류수 그리고 고분자 자성체만을 사용하여 근본적으로 토양에서 유동 가능성이 있는 중금속만을 추출하였다. 분석실험은 토양의 Cd2+ 와 Pb2+를 대상으로 행하여졌으며, 여러 토양에서 추출 분석한 결과를 EDTA분석결과와 비교하였다. 실험결과, 중금속은 매우 신속하게 고분자 자성체와 결합하였고, 그 후 자성체를 외부 자장으로 모은 후 산으로 용해시키고, 결합된 중금속은 Graphite furnace AAS로 분석함으로써 빠르고 효율적으로 분석실험을 수행할 수 있음을 알 수 있었다. 한편, 실험에서 나타난 수치들을 비교 검토한 결과 토양 분석시 sandy soil에서는 자성체를 이용한 분석이 EDTA에 의한 방법보다 더 높은 추출도를 보인 반면, silt 함량이 많은 토양의 경우에서 EDTA분석에서 더 높은 중금속 추출도를 보였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 2005.08a
• /
• pp.257-266
• /
• 2005

학급에서의 아동 상호간의 관계 파악은 아동 성향 파악 및 생활지도 등에 유용하게 사용될 수 있다. 이러한 교우관계를 파악하게 되면 서로 잘 어울리는 친구들이나 외톨이로 있는 아동을 미리 찾아내어 아이들 상호간의 감정의 흐름을 파악할 수 있고 서로 협력하는 학급을 만들기 쉬울 것이다. 이에 본 논문에서는 학급 아동 상호간의 호감도에 의해 교우관계를 분석할 수 있는 시스템을 퍼지 (Fuzzy) 이론을 응용하여 설계하고 그룹화 할 수 있는 방안을 제시하였다. 교우관계의 특성상 애매모호하고 불확실한 감정과 호감도를 몇 마디 말 또는 '좋아한다', '좋아하지 않는다'는 이분법적인 방법으로 분석하기에는 아동 상호간에 복잡한 감정을 다 표현하기 어렵기 때문에 퍼지이론을 적용하여 수치화된 정보로 상대적 비교가 가능하도록 함으로써 좀 더 정확한 아동 상호 관계를 분석할 수 있도록 설계하였다. 또한, 퍼지이론을 바탕으로 연결차수를 계산한 그룹화 방안을 제시하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템과 분석화 방법의 특징은 첫째, 인간관계의 애매하고 모호한 점을 상대적 비교가 가능하게 함으로써 정확한 분석을 가능하게 하고, 둘째, 퍼지 이론의 적용을 통하여 해밍거리 (Hamming Distance)에 의한 유사도 분석이 가능한 시스템과 $\alpha$-수준집합 ($\alpha$-cut)에 의한 그룹화 방법을 제안하였으며, 셋째, 교육현장에서 발생할 수 있는 애매한 상황과 아동의 성향파악 등 수치적인 파악이 불가능한 부분을 분석이 가능한 데이터로 만들 수 있는 기초를 마련하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.1568-1572
• /
• 2007

지역빈도해석은 우리나라와 같이 자료 기간이 짧은 경우 지점빈도해석보다 더 정확한 확률강우량을 산정할 수 있는 기법이다. 지역빈도해석을 통한 확률강우량 산정 결과는 수문학적으로 동질한 지역의 구분 결과에 따라 달라진다. 지역을 구분할 때에는 강우에 영향을 미치는 다양한 변수들이 사용될 수 있다. 변수의 유형과 개수가 지역 구분의 효율성을 좌우하기 때문에 활용 가능한 모든 변수들의 정보를 요약할 수 있는 변수들을 선택하는 것이 지역 구분의 효율성 면에서 유리하다고 할 수 있다. 이런 면에서 지역 구분의 효율성을 증대시킬 목적으로 다변량 분석 기법이 활용될 수 있다. 본 연구에서는 주성분 분석, 요인 분석, Procrustes analysis와 같은 다변량 분석 기법을 활용하여 42개의 강우 관련 변수들을 33개의 변수로 줄일 수 있었다. 분석 결과 변수 개수 감소로 인한 정보 손실은 크지 않은 것으로 나타났다. 따라서 이러한 기법에 의한 변수 차원의 축소는 지역 구분의 효율성 향상에 기여할 수 있는 것으로 판단된다. 선정된 변수들을 바탕으로 군집해석을 수행하여 지역을 구분하였고, L-모멘트에 근거한 이질성척도(H)를 활용하여 구분된 지역의 동질성을 검토하였다. 또한 L-모멘트에 근거한 적합성 척도(Z)를 적용하여 구분된 지역에 적합한 확률분포형을 선정하였고, 선정된 적정 확률분포형을 바탕으로 각 지역에 대한 성장 곡선(growth curve)을 유도하였다.

• 전기의세계
• /
• v.40 no.5
• /
• pp.51-59
• /
• 1991

본고에서는 End-Use기법에 의한 가정용 전력수요를 분석하고, 산업용 전력 수요분석에는 전력 원단위 분석과 산업연관에 의한 방법을 중심으로 소개하겠다.