본 논문에서는 국내 합법 사행산업의 가장 큰 비중을 차지하는 경마에 대한 데이터 분석 모델을 제공하여 건전한 국민 여가 스포츠로 인식 개선을 제안한다. 고배당을 강조하는 경마 예측론이 성행하며 경마가 스포츠가 아닌 도박에 가깝다는 부정적 이미지를 개선하고자 부모마의 수득 상금을 이용한 순위 분석 모델을 제공한다. 현재 국내 경마 경기는 서울, 부산, 제주에서 개최되며, 이 중 서울 지역 경마 데이터를 분석 데이터로 하였다. 분석에 이용한 데이터는 2019년 3월부터 2022년 3월까지의 경주 성적, 경주마 정보, 부모마 수득상금을 이용하였다. 분석에는 선형 회귀 모형, 랜덤 포레스트 회귀 모형 (Breiman, 2001)을 이용하였다. 분석은 Python 을 이용하였으며, Python에서 제공하는 다양한 라이브러리를 이용하여 크롤링, 전처리, 분석하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.16e 네트워크 환경에서 기지국이 받은 트래픽을 예측하여 백본 네트워크에서의 대역폭 프로비저닝 방법을 제안한다. 트래픽은 4개의 클래스로 정의하고 각 클래스 별 트래픽을 박스-젠킨스의 시계열 분석법을 사용하여 예측하였다. 이를 바탕으로 프로비저닝을 진행하고 링크의 최대 대역폭을 초과하는 트래픽에 대해서 각 클래스의 우선순위를 최적으로 만족시키는 프로비저닝 방법을 제시하고 우선순위를 고려하지 않은 경우와 비교하였다. 또한 클래스 별 대역폭을 고정적으로 프로비저닝한 경우와 비교하여 패킷의 손실 및 QoS 보장률의 성능이 향상됨을 증명하였다.
본 연구는 어머니의 개인적 관계적 속성과 현 자녀속성이 후속출산계획에 미치는 영향과 어머니의 취업여부에 따라 후속출산계획을 예측하는 요인을 알아보기 위해 수행되었다. 본 연구대상은 한국아동패널조사에 참여한 어머니 1,635명이었으며, 조사도구는 어머니의 월평균 가구소득, 양육스트레스, 자녀가치, 결혼만족도, 사회적 지원, 기존 자녀의 출생순위와 성별을 측정하기 위한 자기기입식 설문지이었다. 수집된 자료는 SPSS 22.0 프로그램을 사용하여 기술통계와 t 검증 및 ${\chi}^2$ 검증, 의사결정나무분석을 통해 분석되었다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 어머니의 양육스트레스, 자녀가치, 결혼만족도, 사회적 지원, 자녀의 출생순위와 성별은 후속 출산계획에 영향을 미친 반면 월평균 가구소득은 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 비취업모의 경우 자녀의 출생순위와 성별, 자녀가치가 후속출산계획을 예측하는 주요인으로 제시되었는데, 현 자녀가 첫째이면서 여아일 경우 후속출산계획을 수립할 가능성이 가장 높았으며, 자녀가 첫째이면서 남아일 경우 자녀에 가치를 부여하는 정도가 높을수록 후속출산계획을 수립하는 것으로 나타났다. 취업모의 경우 자녀의 출생순위와 결혼만족도가 후속출산계획을 가장 잘 예측하는 요인으로 나타났으며, 현 자녀가 첫째이면서 결혼만족도가 높을 경우 후속출산계획을 수립할 가능성이 높았다. 마지막으로, 후속출산율 제고방안으로, 인구교육의 필요성과 가정교과의 역할을 제안하였다.
북한의 예측 불허의 공격에 대비하기 위하여 서북도서에 대한 전력증강은 위협기반에서 탈피하여 적 능력, 작전환경, 기술발전 등을 충분히 반영한 능력기반의 전력기획을 요구하고 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 서북도서에 대한 요구 능력 식별단계로부터 결정된 전력에 대한 투자단계까지의 능력기반 프로세스 중에서 식별된 능력들에 대한 획득 우선순위 결정단계에 대한 방법을 제안하였다. 식별된 능력들에 대하여 조직, 작전, 능력의 관계를 설정하고, 가중치를 부여함으로써 순위 결정의 모호성을 제거하고 세부적인 우선순위 결정이 가능하도록 하였다. 다른 우선순위 결정방법과 비교할 때, 서북도서에 대한 다양한 작전과 요구능력을 동시에 식별하고, 우선순위를 명확하게 구분하는 결과를 획득하였다. 능력기반 전력기획은 상대적으로 많은 전력들을 필요로 하고, 부족한 국방예산에 의하여 제한을 받기 때문에 세밀한 우선순위의 결정방법은 효율적인 전력증강에 기여할 것으로 기대된다.
노후 상수도관의 개량사업이 지속적으로 시행되고 있지만 노후관 개량사업은 경험적 판단에 의존하는 노후관 평가 및 대안의 선정, 사고예방을 위한 대응적 차원의 개량 사업을 실시함으로 인해 경제적 손실은 물론 시스템의 유기적 기능향상이 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 상수관로 중에서 아연도 강관, 도복장 강관, 닥타일 주철관을 선정하여 현장조사를 실시하였으며, 직접 채취된 관체 시편을 대상으로 육안분석, 관체분석, 그리고 토양부식성 등을 평가하여 채취한 관의 노후도를 종합적으로 평가하였다. 기본적으로 노후도 평가를 점수 평가법을 사용하였으며, 평가된 결과를 바탕으로 향후 노후 수도관 개량사업 추진 내용에서 개대체 우선순위를 결정하기 위한 모델을 제안하였다. 상수관로 노후도 영향 인자 및 가중치 추정은 현재 매설된 상수관로의 노후진척도를 평가하기 위한 노후도 예측모형의 기본 요소이며, 모형의 정확도를 향상시키기 위해 필수적인 사항이다. 관로 노후진척도 분석의 정확도는 장기간의 자료 수집을 통하여 이루어져 이에 대한 분석이 필요하며, 대상관로를 이용하여 개발된 제안식은 향후 지속적으로 현장조사를 실시하여 보완이 필요하겠지만, 노후수도관의 개량 우선순위를 분석하기 위한 매우 유용한 자료가 될 것으로 판단한다.
본 논문에서는 3D 게임에서 다중 캐릭터의 충돌 회피에 대한 방법을 제안한다. 캐릭터는 충돌 감지 서클을 이동 상태 정보와 결합하여 다른 캐릭터와의 충돌을 예측하여, 충돌이 예측될 경우 충돌을 발생시킨 캐릭터들에 대해 초기화시에 설정된 레벨을 참고하여 충돌을 발생시키지 않는 정점을 목표지점과의 거리자를 이용하여 탐색하고 캐릭터를 이동한다. 이동한 지점은 캐릭터의 목표지정과 충돌을 발생시키지 않으며 최단 거리를 보장할 수 있는 위치이고, 이동된 지정에서 목표지정까지는 A* search를 이용하여 Pathfinding을 수행한다. 본 논문에서 제안한 방범을 적용함으로써 3D 게임에서 캐릭터와의 충돌을 회피하면서 목표지정까지 최단거리를 보장받을 수 있다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 서비스의 질(Quality of Service: QoS)과 공평성을 지원하는 MAC 프로토콜(FQSM)을 제안한다. 제안된 FQSM 프로토콜에서는 센서 노드들이 측정 혹은 수신한 데이터를 전송 응급성에 따라 우선순위를 할당하며, 데이터 트래픽 간의 공평성을 지원하기 위해 부하 예측 알고리즘을 사용한다. 부하 예측 알고리즘에서는 현재 입력되는 부하에 기반으로 최대 전송에 대한 임계값을 조정한다. 이를 위해서 각 버퍼 길이가 연속적으로 일정기간 동안 모니터링 된다. 이 기간 동안의 버퍼 길이 변이에 기반으로 트래픽 부하가 예측되며, 이 예측된 값에 기반으로 전송 순위가 결정 된다. FQSM 프로토콜은 또한 cross-layer 개념을 도입하여 각 센서 노드에서 동일한 목적지로 향하는 데이터를 재정돈하여 가능한 적은 노드들만이 데이터 전송에 참여함으로 에너지를 절약함으로 전체 네트워크 수명을 연장한다.
경마 산업은 국내 합법 사행산업의 대부분을 차지하고 있다. 그러나 사행성 도박이라는 인식 하에 여타 스포츠 산업에 비해 활발한 통계적 분석이 이루어지지 않고 있다. 본 연구의 목적은 다양한 데이터마이닝 기법을 이용하여 우승마를 예측하는 모형 개발에 있다. 모형 적합에 사용한 데이터는 한국 마사회에서 제공하는 자료를 바탕으로 하였으며, 경마 성적표, 경주마 정보, 기수 정보, 조교사 정보 등을 사용하였다. 예측 모형은 크게 두 모형으로 나누어 순위를 기반으로 한 모형과 기록을 기반으로 한 모형으로 적합하였고, 분석 방법으로는 선형회귀분석, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀 분석을 사용하였다. 그 결과 말 기본 정보와 과거 우승 경력, 기수의 과거 우승 경력 등이 순위 예측에 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 모형 적합에 사용되지 않은 최근 1개월 간 데이터를 이용하여 단승식, 복승식, 삼복승식으로 배팅한 결과 모형 간 큰 차이가 없었고, 모두 양의 수익을 얻을 수 있었다.
관광관련 광고, 상품판매 촉진, 추천 등을 위해 제주도 관광객의 관심 정보에 있어 기후요소가 끼치는 영향을 분석하고 이를 토대로 예측모델을 개발한다. 예측모델은 입력으로 기온, 강수량, 풍속, 습도, 일사량 및 전운량, 출력으로 가장 관심도가 높은 관광지 유형을 가지며 TMAP의 검색순위 이력 데이터와 기상청의 기후이력 데이터를 다운로드하여 학습패턴을 생성한다. 예측모델은 Sklearn 인공신경망 라이브러리를 이용하여 구현하였으며, 81.8 %의 정확도를 보인다.
스마트폰, GPS 장비, 위치 기반 소셜네트워크의 발달로 방대한 이동 경로 데이터 수집이 가능하게 됐다. 이를 통해 다양한 분야에서 GPS 데이터를 가지고 사람의 이동성을 분석하고 POI를 예측하는 기회가 많아졌다. 실생활에서 사람의 이동성은 다양한 상황에 영향을 받지만, 실제 GPS 데이터는 위치, 시간 정보의 수준이다. 따라서 다양한 상황을 내재하는 정보가 사람의 이동성 분석과 POI 예측에 필요하다. 본 논문에서는 POI의 순위, 사용자의 POI 활동, 카테고리 선호도 같은 맥락적 특징을 이용하여 이에 관련된 상황에 맞는 POI 시퀀스를 예측하는 Contextual LSTM 기반 딥러닝 기법을 제안한다. Contextual LSTM은 사람의 이동성에 영향을 주는 시퀀스의 맥락적 특징을 모델에 통합하기 위해 LSTM을 확장한다. 제안된 기법은 HITS 알고리즘과 여러 제약조건 기반으로 추출한 맥락적 특징별로 딥 러닝 모델에 통합하여 각각 POI 시퀀스를 검출했으며, 다양한 맥락적 특징에 대해서 공공 데이터와 수집한 데이터로 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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