• 응용통계연구
• /
• 제23권3호
• /
• pp.521-531
• /
• 2010

구간중도절단은 중도절단의 가장 일반적인 개념으로 구간중도절단자료는 의학 및 역학분야의 연구에서 흔히 관찰된다. 본 연구에서는 구간중도절단의 상황에서 생존함수와 중간생존시간을 추정하는 방법으로 평균대치법과 자기일치법을 비교 연구하고, 실제 자료로 혈우병환자에서 선천성면역결핍바이러스 감염시점을 추정하였다. 또한 구간중도절단자료를 생성하는 새로운 방법을 제시하였으며, 생성된 구간중도절단자료를 이용한 모의실험을 통하여 두 추정치에 대한 다양한 비교연구를 시행하였다. 구간중도절단자료에서 생존함수와 중간생존시간을 추정할 경우 중도절단율이 크지 않다면 평균대치법이 자기일치법보다 더 우수한 추정치로 판명되었다.

• 한국방재학회 논문집
• /
• 제10권1호
• /
• pp.43-48
• /
• 2010

현재 노상토의 특성평가를 위한 실내실험은 주로 충격다짐방법을 적용한 Proctor다짐(A다짐 또는 D다짐)이 이용되고 있다. 그러나, 현장의 경우 로울러를 이용한 압착형태의 다짐방법이 이용된다. 이러한 실내다짐방법과 현장다짐방법의 차이는 결국 실내실험으로부터 결정된 노상토의 물성치 적용시 상당한 오차를 포함함을 의미한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 선회다짐기를 이용한 흙의 다짐평가를 시행하였다. 선회다짐기는 교통하중에 의해 발생하는 아스팔트 혼합물의 현장 밀도를 실내에서 재현하기 위해 제작된 것으로 현장에서 얻어지는 골재입자의 배열과 유사하게 다진다는 장점이 있다. 하지만, 선회다짐기는 초기 아스팔트 시편 제작을 위해 설계되었기 때문에 흙의 다짐도 평가에는 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 선회다짐기를 이용하여 흙의 다짐시험을 할 때 발생되는 문제점을 파악하고, 그 해결방안을 제시하는데 있다. 이를 위하여 다짐압력, 다짐횟수, 다짐속도에 따른 다짐 전 후의 함수비 및 무게 차이를 비교하고, 다짐 후 함수비변화가 일어나지 않는 최대함수비를찾고, 다짐곡선 작도에 미치는 영향을 알아보았다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.309-331
• /
• 2016

호주는 2009년 연방정부에 의해 설립된 호주교육과정평가원(ACARA)의 주도 아래 국가교육과정 개발이 추진되었으며, 새로운 교과교육과정 시행 공지(2013.01.29)를 통해 2014년부터 새로운 교육과정을 점차적으로 확대 시행되고 있다. 호주의 교육과정과 교과서를 분석한 결과, 나선형 교육과정 하에 같은 내용을 학년이 올라감에 따라 반복, 심화하면서 다루고 있으며 공학도구를 적극적으로 활용하고 있고 돈과 금융 수학 등 실생활 맥락이 강조되고 있다. 또한 난이도나 분량 측면에서는 '수와 연산'이나 '문자와 식' 영역에서는 우리나라가 비교적 심화된 내용을 다루고 있는 반면 '통계' 영역에서는 호주가 실생활 통계에 초점이 맞추어져있으면서 배우는 내용도 많다. 또한 호주에서는 형식적인 '함수'는 다루지 않지만 다양한 그래프를 통해 폭 넓은 함수의 개념을 배우고 있는 등 영역에 따라 내용의 양이나 심화 정도에서 차이가 나타난다.

• 한국해안·해양공학회논문집
• /
• 제25권3호
• /
• pp.165-171
• /
• 2013

조차가 큰 해역에서 조위편차 역시 크게 나타나고 있음은 조위편차 내에 조석성분이 남아있음을 의미한다. 상관관계함수를 통한 분석을 시행한 결과에서도 서해안 해역에서 조석주기 부근의 자기상관계수가 크게 나타나고 있어 이러한 사실을 뒷받침하고 있다. 조위편차의 단주기성분에 해당하는 이러한 조석관련성분을 분석하기 위하여 웨이블릿분석을 시행하였다. 분석 결과에 의하면 조차가 클수록 조석주기성분이 크게 나타나고 있으며 단주기 성분에서 계절별 변화가 심하지 않다는 점과 목포의 경우 천해조성분인 6시간 주기성분이 유독 크게 나타나고 있다는 점에서 단주기 성분과 조석관련성분의 관련성을 연관지을 수 있다. 이와 함께 24시간 이내 단주기 성분의 조위편차는 조석예측오차 및 조석-해일 비선형성 등에 주로 기인하고 있는 것으로 파악되었다. 이러한 조석변조해일성분은 조석자체에 기인하므로 기상조 성분인 해일고와는 구분되어야 한다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제10D권5호
• /
• pp.805-812
• /
• 2003

본 논문에서는 비동질 포아송 과정(NHPP)에 기초한 소프트웨어 에러 현상에 대한 신뢰도 모형을 고려하고 사전정보(Prior information)를 이용한 베이지안 추론을 시행하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대수형 포아송 실행시간 모형(Logarithmic Poisson model), Crow 모형 그리고 Rayleigh 모형에 대하여 베이지안 모수 추정방법을 적용하였다. 효율적 모형을 위하여 이들 모형에 관한 모형선택을 편차자승합(SSE)의 합을 이용하여 시행하였고 모수의 추정을 위해서 마코브체인 몬테카를로(MCMC) 기법중에 하나인 깁스샘플링(Gibbs sampling)과 메트로폴리스 알고리즘을 이용한 근사추정 기법이 사용되었다. 수치적인 예에서는 Musa의 T1 자료를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정한 수치 결과론 나열하였다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제9D권3호
• /
• pp.389-398
• /
• 2002

본 논문에서는 비동질 포아송 과정에 기초한 소프트웨어 오류 현상에 대한 신뢰도 모형을 고려하고 사전정보를 이용한 베이지안 추론을 시행하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 모형인 Goel이 제시한 모형과 신뢰성 분포로 많이 사용되는 와이블 분포의 특수형태인 레일리분포와 라플라스 분포를 이용한 모형을 제시하여 베이지안 추론을 시행하고 또, 효율적 모형을 위한 모형선택으로서 편차자승합을 이용하여 비교하였다. 모수의 추정을 위해서 마코브체인 몬테카를로 기법중에 하나인 깁스샘플링을 이용한 근사추정 기법이 사용되었다. 수치적인 예에서는 실측자료인 NTDS 자료를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정하였고 편차자승합을 이용한 모형비교의 결과를 나열하였다.

• 전자공학회논문지B
• /
• 제33B권1호
• /
• pp.87-95
• /
• 1996

본 논문에서는 새로운 퍼지 패턴 매칭 분류기(fuzzy pattern matching classifier) 설계 방법을 제안하였다. 기존의 퍼지 패턴 매칭 분류기를 설계함에 있어 분류기의 성능에 결정적인 영향을 미치는 소속 함수 (membership functions)의 모양과 개수에 대한 정확한 정보를 알 수 없었다. 따라서 소속 함수를 구하기 위하여 시행 착오(trial-error)법 혹은 경험에 의존하는(heuristic) 방법이 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 다양한 종류의 패턴에 대하여 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 사용하여 분류 에러를 최소로 줄이는 소속 함수의 적절한 모양과 개수를 찾기 위한 새로운 방법을 제안한다. 유전 알고리즘(genetic algorithms)은 진화라는 생물학적 모델을 기초로한 통계적 알고리즘의 한 부류이다. 이는 여러 함수 최적화 문제에 적용되어 최적 혹은 최적 근처의 해를 찾아 준다. 본 논문에서 유전 알고리즘은 분류 에러에 반비례하는 적합도 함수(fitness function)를 기본으로 소속 함수의 모양과 개수를 결정하는데 쓰인다. 유전 알고리즘에 있어서의 스트링은 소속 함수를 결정하게 되며 인식 결과는 다음 세대의 재생(reproduction) 연산에 영향을 미치게 된다. 제안되는 방법을 타이어 접지면 패턴과 필기체 영문자 인식에 적용하여 보았다. 실험 결과는 본 방법이 유용함을 보여준다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
• /
• 한국추진공학회 1999년도 제12회 학술강연회논문집
• /
• pp.22-22
• /
• 1999

교란에 대한 고체 추진제의 연소율의 반등에 대한 이해는 고성능 추진제를 설계하는데 매우 중요한 요소이다. 그 동안의 연구는 고체 추진제의 표면에서 발생하는 교란이 매우 작은 크기로 발생한다는 선형적인 가정을 사용하여 이론적인 응답 함수를 구하였다. 특히 실험실에서 행해지는 교란에 대한 추진제의 응답 함수를 구하기 위하여 이용한 비집촉식 교란 방법을 사용하였다. 이 경우 추진제 표면으로 전달되는 복사열 전달의 크기는 레이저에 의한 복사 일전달과 기체 영의 화염에 의한 열전달을 동시에 고려하여야 한다. 그러나 언급하였던 것처럼 대부분의 이론적 연구는 추진제 표면의 온도 구매가 단열인 것으로 가정하여 진행하였다. 이러한 가정을 기체 영역으로부터 추진제로 전달되는 열전달 량이 작은 점소화초기 등에서 타당한 가정이나, 기체 영역에서 연소가 활발하게 진행되는 경우에는 비합리적인 가정이다. 본 연구에서는. 추진제의 응축 영역에서 분포 화학 반응이 발생하여, 기체 영역에서 화학반응에 의한 연소가 진행되는 경우, 복사 열전달의 교란에 대한 추진제의 응답함수를 수치적으로 계산하였다. 이때 기체 영역에서 발생하는 연소 반응은 De Luca 등에 의하여 제안된 실험적 모델인 $\alpha$ $\beta$ ${\gamma}$ 화염 모델을 사용하였으며, 추진제 표면에서의 열전달 균형에 의한 경계 조건을 사용하였다. 그러나 외부로부터 입사되는 복사광 레이저와 기체 영역의 상호 간섭은 고려하지 않았다. 수치 계산에 의한 응답 함수의 특징은 단열 조건이 사용된 이론적 응답 함수에 비하여 낮은 값을 나타내었으며, 최대치를 보이는 주파수 영역도 이론 함수에 비하여 다른 값을 보여주고 있다.연구 분석 결과 기술적 문제점으로는 배기 가스온도가 낮은데 따른 출구 부분의 Bearing, Sealing이 문제가 될 수 있다고 판단되며 배기 가스 자체에 대기 공기중에 함유되어 있던 습기가 얼어붙는(Icing화) 문제가 발생하기 때문에 배기가스의 Icing을 방지하기 위하여 압축기 끝단에서 공기를 추출하여 배기부분에 송출할 필요성이 있는 것으로 판단되었다. 출구가스의 기체 유동속도가 매우 빠르므로 (100-l10m.sec) 이를 완화하기 위한 디퓨저의 설계가 요구된다고 판단된다. 또 연소기 후방에 물을 주입하는 경우 열교환기 및 기타 부분품에 발생할 수 있는 부식 및 열교환 효율 저하도 간과할 수 없는 문제로 파악되었다. 이러한 기술적 문제가 적절히 해결되는 경우 비활성 가스 제너레이터는 민수용으로는 대형 빌딩, 산림, 유조선 등의 화재에 매우 적절히 사용되어 질 수 있을 뿐 아니라 군사적으로도 군사작전 중 및 공군 기지의 화재 그리고 지하벙커에 설치되어 있는 고급 첨단 군사 장비 등의 화재 뿐 아니라 대간첩작전 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.가 작으며, 본 연소관에 충전된 RDX/AP계 추진제의 경우 추진제의 습기투과에 의한 추진제 물성 변화는 미미한 것으로 나타났다.의 향상으로, 음성개선에 효과적이라고 사료되었으며, 이 방법이 편측 성대마비 환자의 효과적인 음성개선의 치료방법의 하나로 응용될 수 있으리라 생각된다..7%), 혈액투석, 식도부분절제술 및 위루술·위회장문합술을 시행한 경우가 각 1례(2.9%)씩이었다. 13) 심각한 합병증은 9례(26.5%)에서 보였는데 그중 식도협착증이 6례(17.6%), 급성신부전증 1례(2.9%), 종격동기흉과 폐염이 병발한 경우와 폐염이 각 1례(2.9%)였다. 14

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.25-34
• /
• 2022

뇌 전산화단층촬영은 비침습성, 3차원 영상 제공, 저방사선량 등의 장점 때문에 뇌출혈과 같은 질병 진단을 위해 시행된다. 하지만 뇌 전산화단층영상 판독을 위한 전문의의 인력 공급 부족 및 막대한 업무량으로 인해 수많은 판독 오류 및 오진이 발생하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 객체 검출을 위한 다양한 인공지능 기술이 개발되고 있다. 본 연구에서는 뇌 전산화단층영상으로부터 뇌출혈 검출을 위한 딥러닝 기반 YOLOv5s 모델의 적용 가능성을 확인하였다. 또한 YOLOv5s 모델 학습 시 초매개변수를 변화시켜 학습된 모델의 성능을 평가하였다. YOLOv5s 모델은 backbone, neck 및 output 모듈로 구성하였고, 입력 CT 영상 내 뇌출혈로 의심되는 부위를 검출하여 출력할 수 있도록 하였다. YOLOv5s 모델 학습 시 활성화함수, 최적화함수, 손실함수 및 학습 횟수를 변화시켰고, 학습된 모델의 뇌출혈 검출 정확도 및 학습 시간을 측정하였다. 연구결과 학습된 YOLOv5s 모델은 뇌출혈로 의심되는 부위에 대한 경계 박스 및 해당 경계박스에 대한 정확도를 출력할 수 있음을 확인하였다. Mish 활성화함수, stochastic gradient descent 최적화함수 및 completed intersection over union 손실함수 적용 시 YOLOv5s 모델의 뇌출혈 검출 정확도 향상 및 학습 시간이 단축되는 결과를 확인하였다. 또한 YOLOv5s 모델의 뇌출혈 검출 정확도 및 학습 시간은 학습 횟수에 비례하여 증가하는 결과를 확인하였다. 따라서 YOLOv5s 모델은 뇌 전산화단층영상을 이용한 뇌출혈 검출을 위해 활용할 수 있으며, 최적의 초매개변수 적용을 통해 성능을 향상 시킬 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.21-28
• /
• 2013

일반적으로 최적화 문제에서 군사 시뮬레이션과 같이 결과가 확률적으로 나타나는 경우를 계산할 때에는 문제를 모델링 하여 일반적인 최적화 기법을 적용하는 것에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 군사 시뮬레이션의 특징을 반영하는 복잡한 반응표면을 가진 확률적 평가 함수를 정의하였다. 그리고 이러한 확률적 시뮬레이션에 대해 기존의 PSO법이 가진 약점을 보완하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 이용해 평가 함수에 대한 최적화를 시행하였으며 최적화의 속도와 정확도에 영향을 미치는 계산 조건들의 상호작용을 분석하였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 확률적 시뮬레이션의 최적화 전략을 제시하였다.