• 제목/요약/키워드: 신뢰 모델

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지역특성인자의 상호연관성을 고려한 강우-유출모형 매개변수 지역화 (Regionalization of rainfall-runoff model parameters based on the correlation of regional characteristic factors)

  • 김진국;오랑치맥 솜야;김태정;권현한
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권11호
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    • pp.955-968
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    • 2021
  • 수자원 계획 수립시 인위적인 하천수의 사용 및 조절 과정을 거치지 않는 자연유량 상태를 기반으로 이루어지며, 관측자료를 이용하거나 장기유출모형을 이용한 방법 등을 통해 산정할 수 있다. 그러나, 자연적인 유출 상태를 보이는 유역은 매우 제한적이며, 미계측유역은 수문모형을 구축한 후 이를 전이시켜 산정하는 등 신뢰성 있는 수문자료는 여전히 부족한 실정이다. 본 연구에서는 GR4J 강우-유출모형을 활용하여 14개 댐 상류 유역에 대한 매개변수 최적화를 수행하여 자연유량의 재현성을 평가하였다. 매개변수의 불확실성을 정량적으로 고려하기 위해 Bayesian 이론을 도입하였으며, 매개변수의 사후분포로부터 추출되는 다수의 매개변수를 지역화에 활용하였다. 최종적으로 최적 매개변수와 유역의 특성을 갖는 인자에 대한 상관관계를 파악해 유역특성인자를 선별하였으며, 인자 사이의 상관성을 효과적으로 고려하기 위하여 Copula 함수를 활용해 매개변수 지역화 모델로 확장하였다. 결과적으로 지역 매개변수를 활용해 산정된 유량과 14개 댐 관측 유입량이 약 0.8 이상의 높은 상관성을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 미계측유역의 강우-유출모형 매개변수 추정시 유역특성을 고려한 지역 매개변수의 추정이 가능하다는 측면에서 유리한 장점을 확인할 수 있으며, 동시에 불확실성 정보를 제공함으로써 미계측유역의 자연유량 예측 모형으로 활용 가능할 것으로 판단된다.

인공지능의 활용과 위험성에 관한 연구 (감정 평가 산업 중심으로) (A Study on the Use and Risk of Artificial Intelligence (Focusing on the eproperty appraiser industry))

  • 홍석도;유연우
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권7호
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    • pp.81-88
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    • 2022
  • 이번 연구는 인공지능(AI) 활용 가능성에 대한 국내 감정평가사들의 인식과 감정평가산업에서 AI 활용에 따른 관련 리스크를 조사하기 위한 것이다. 2022년 2월 10일부터 18일까지 평가사를 대상으로 모바일 설문조사를 실시했다. 193명의 응답자들로 부터 조사 데이터를 수집했다. 기본 분석을 위해 빈도 분석 및 다중 반응 분석을 수행했다. 감정평가산업에 AI를 활용할 때 다양한 유형의 리스크를 분석하기 위해 요인분석을 활용했다. 감정평가사들은 감정평가산업에 AI 도입에 대해 긍정적인 인식을 갖고 있지만, 일자리 감소 및 일자리 교체와 관련된 부정적인 영향 주로 AI 활용 가능성이 높은 분야와 대체 가능성이 높은 분야로 담보·컨설팅·과세 감정 등을 고려했다. 인적 노동 분야에서 AI에 의한 대체 위험에 대해 더 잘 알고 있었다. 책임, 개인 정보보호 및 보안, 기술적 오류 위험에 대해 매우 잘 알고 있었다. 그러나 공정성, 투명성, 그리고 신뢰성 위험은 일반적으로 낮은 위험 문제로 인식되었다. 기존 연구에서는 주로 AI를 대량 평가 모델에 적용하는 분석 방법을 연구해 왔지만, 이번 연구는 AI의 활용과 위험성에 초점을 맞췄다. AI 활용에 대한 업계 전문가들의 인식을 이해하는 것은 AI가 대규모로 도입될 때 발생할 수 있는 잠재적 위험을 최소화하는 데 도움이 될 것이다.

자생 희귀콩인 납떼기콩으로부터 초음파를 이용한 폴리페놀 성분의 추출 공정 최적화 (Optimization of Polyphenol Extraction Process from Native Soybean using Ultrasound)

  • 강혜정;박준성
    • 대한화장품학회지
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    • 제48권3호
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    • pp.255-264
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    • 2022
  • 자생 희귀콩의 한 종류인 납떼기콩(Glycine max landrace)의 활성 성분을 확인하고 이의 친환경적인 추출 방법으로 초음파 추출 방법을 도입하였다. 납떼기콩 추출물에 대한 성분 분석을 통해 기존 일반콩에서는 발견되지 않은 에피카테킨 성분을 확인하였다. 초음파를 활용한 효과적인 추출을 위해 통계학적 분석 방법인 반응 표면 분석법을 이용하여 주요 추출 조건을 최적화를 수행하였다. Box-Behnken design 프로세스를 통해 추출온도, 추출용매/용질의 비율, 추출 시간을 핵심 독립 변수로 하는 15가지 실험이 수행되었다. 두 가지 종속변수인 에피카테킨 함량과 총 이소플라본 함량에 대한 2차 회귀식과 이의 결정 계수는 각각 R2 = 0.9939 와 R2 = 0.9844로 높게 확인되어 상호 관계가 높은 유의성을 보이는 것으로 확인되었다. 이 두 가지 종속 변수의 최대 기대치를 만족하는 추출 조건은 추출온도 40.4 ℃, 추출용매/용질의 비율 19.3 times 및 추출 시간 91 sec 로 예측되었다. 이에 대한 에피카테킨 함량과 총 이소플라본 함량의 기댓값과 실제 실험값이 유사한 결과로 확인되어 높은 신뢰성이 있는 최적화 모델임을 확인하였다.

수치해석을 이용한 이중 강-콘크리트 합성말뚝 연직지지력 평가 (Estimation on End Vertical Bearing Capacity of Double Steel-Concrete Composite Pile Using Numerical Analysis)

  • 김정수;구정민;김문옥;정충열;추연욱
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제23권12호
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    • pp.5-15
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    • 2022
  • 이중 강-콘크리트 합성말뚝의 설계를 위한 지지력 평가 방법이 정립되지 않아 기존 강관말뚝 설계 지지력식이 활용되고 있다. 그러나 이들 설계식 간 지지력 예측 결과가 상이할 뿐만 아니라 일반적으로 가장 보수적인 결과를 채택하게 된다. 이러한 말뚝 지지력 평가방법은 설계의 신뢰성 및 경제성을 낮추게 된다. 본 논문은 수직하중을 받는 이중 강관 내 콘크리트 채움된 신형식 합성단면(DSCT) 말뚝의 역학적 거동을 수치해석적으로 조사하고, 여러 DSCT 말뚝 조건변화에 따른 연직지지력을 분석하였다. DSCT 말뚝 및 인접지반에 대한 축대칭 유한요소모델을 생성하였고, 이를 활용해 근입깊이, 말뚝 선단 채움재 강성, 말뚝 선단 채움재 높이, 기반암층 종류 변화에 따른 영향을 분석하였다. 또한 해석결과를 말뚝 설계 실무에서 주로 사용하는 선단 지지력 평가식과 비교하여 합성말뚝에 대한 기존 강관말뚝 지지력 산정식의 활용 가능성을 검토하였다.

복합기제 텍스트의 확장 의미에 대한 수용자의 인지적 재구성 : 서사적 미디어 표현을 활용한 의사소통 교육을 위해 (Audience Cognitive Reconstruction of the Extended Meaning of Complex Mechanism Text : For Communication Education using Story Media Expressions)

  • 임지원
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제15권7호
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    • pp.137-143
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    • 2021
  • 본 논의는 복합기제를 담은 미디어 텍스트의 확장 의미에 대한 인지화용적 의미 해석 이론을 토대로 대학생을 위한 의사소통 교육 및 한국어 연계 전공 교육자의 리터러시 교육의 연계가능성에 대해 논의된 질적 연구라 할 수 있다. 쌍방향적 의사소통 전략으로 활용된 미디어 콘텐츠 표현의 내포적 의미는 학습자 개개인의 인지환경에 따라 다각적인 해석으로 수용될 것이다. 그렇다면 콘텐츠 제작자가 의도한 일반적인 미디어 콘텐츠 의미 내용은 어떻게 수용되고 있는가. 이러한 의구심이 논의의 출발점이다. 필자는 문제해결을 위해 인지의미론의 실험화용적 방법론에 기대어, 인지언어학의 관련성 모델을 적용시켜 학습자의 창의적인 인지환경과 현시적 내용을 연결시켜 그 대비점을 모색하였다. 논의 결과 학습자 스스로 인지환경과 현시적 내용을 연결시킬 수 있는 주체성과 창의적 사고를 표현할 수 있는 기본 틀을 마련할 수 있었다. 특히 적극적이며 긍정적인 학습자들은 제작된 미디어 텍스트를 문제제기할 수 있는 토론의 능력과 텍스트에 내포된 의미의 타당성을 논증하기 위해 제 3의 대안을 제시하는 등 새로운 인지환경을 구축하는 직접적인 서술적 표현도 드러났다. 추후 복합기제가 담긴 미디어 텍스트는 현대 사회에서 다양한 매체를 통해 쉽게 이뤄지는 간접적이며 설득적인 의사소통 행위이기에 미디어 텍스트 제작자와 학습자의 신뢰적인 대화의 보편적 의사소통 원리가 존재해야 할 것이다

팔당댐 유역의 데이터 기반 수질 예측 모형 구성을 위한 사전 불확실성 분석 (Preliminary Uncertainty Analysis to Build a Data-Driven Prediction Model for Water Quality in Paldang Dam)

  • 이은정;금호준
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • 제9권1호
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    • pp.24-35
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    • 2022
  • 수질분야에서 물재해 안정성 강화를 위해 과거와 현재의 수질을 분석하여 예측하는 기술을 지속적으로 고도화하는 것이 필요하며 데이터 기반의 예측 모형이 하나의 대안으로 대두되고 있다. 데이터 기반 모형은 복잡하고 광범위한 자료의 양을 기반으로 구축되기 때문에 보다 신뢰도 있는 결과를 얻을 수 있는 입력자료의 조합을 위한 상관관계 분석방법의 적용이 필수적이다. 본 연구에서는 보다 신속하고 정확한 데이터 기반의 수질 예측 모형을 구성하기 위한 선행단계로 Gamma Test를 적용하였다. 먼저 팔당댐의 다양한 수문조건에 따른 해당 유역의 복잡성과 정밀성이 재현된 과거와 현재의 일단위 수질을 최대한 확보하고자 물리적 기반 모형 (HSPF, EFDC)을 구동하였다. 팔당댐 수질예측지점과 팔당댐으로 유입되는 주요 하천의 수질을 대상으로 Gamma Test를 수행한 후 해석결과 (Gamma, Gradient, Standar Error, V-Ratio)를 통해 최적의 자료조합을 선정하는 방법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 데이터 기반 모형 구축 시 반복적인 수행과정을 생략하여 시간을 단축하면서 보다 효율적으로 최적의 입력자료를 선정할 수 있는 정량적인 기준을 보여준다.

하수재이용에서 전처리 막 손상에 의한 수질변화가 SDI에 미치는 영향평가 (Evaluation of Water Quality Change by Membrane Damage to Pretreatment Process on SDI in Wastewater Reuse)

  • 이민수;서동주;이용수;정건용
    • 멤브레인
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    • 제32권4호
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    • pp.253-263
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    • 2022
  • 본 연구에서는 하수 재이용을 위한 역삼투막 공정에서 전처리 정밀여과막(MF) 손상에 대한 누출되는 다양한 수질변화로써 막 손상 검지 방안을 제시하였다. 이를 위하여 역삼투막 유입수질 적합성 평가지표인 SDI (silt density index)를 3에서 5의 범위 내에서 막 손상 시 검지 감도를 정량화하기 위하여 전처리 분리막이 1에서 3가닥 파단에 따라 SDI는 1.92에서 6.11까지 증가한 결과를 확인할 수 있었다. 일반적으로 3을 기준으로 역삼투막 유입수질로 설정하였을 때 분리막이 3가닥까지 파단이 되어야만 막 손상 검지가 가능하다는 것을 의미하며 역삼투막의 오염은 잠재적으로 가속화되어 효율을 저하시킬 수 있다. 또한 이때 누출되는 입자성과 유기물질에 대하여 0.45 ㎛ 이상의 크기만 걸러주는 입자계수는 입도분포별 막 파단 개수에 따라 일정한 패턴을 확인할 수 없었으며, TOC 농도는 약 2배의 변화패턴으로써 SDI와의 상관관계로써 TOC가 막 손상 수질지표로써 신뢰성이 높은 것으로 확인되었다. 수질분석결과와 더불어 USEPA에서 제시하는 막 손상 검지 방법 중 압력손실시험과 이를 기반으로 LRVDIT 모델의 적합성 평가를 한 결과 막 손상 또는 역삼투막 공정으로 유입되는 막오염물질을 신속하게 확인할 수 있는 SDI 및 TOC를 포함한 LRVDIT 모니터링과 UCL 설정을 병행해야 한다.

합성곱 신경망 기반의 딥러닝을 이용한 섬유 강화 복합재료의 적층 각도 예측 (Prediction of Stacking Angles of Fiber-reinforced Composite Materials Using Deep Learning Based on Convolutional Neural Networks)

  • 홍현수;김원기;전도윤;이관호;김성수
    • Composites Research
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    • 제36권1호
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    • pp.48-52
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    • 2023
  • 섬유 강화 복합재료는 방향성을 가지고 있기 때문에 적층 순서에 따라서 구조물의 기계적인 특성은 매우 달라질 수 있다. 따라서, 상황과 용도에 따른 복합재료 구조물의 적층 설계는 필수적이다. 그러나 제작된 복합재료 구조물의 적층 각도는 제작 환경이나 구조물 형상에 따라 설계 값과 편차를 가지는 경우가 많으며, 이는 구조적 성능에 영향을 끼칠 수 있다. 따라서 구조물의 신뢰성 확보를 위해서는 적층 설계 뿐만 아니라 제작된 복합재료의 적층각에 대한 분석 또한 매우 중요하다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(Convolutional neural network; CNN) 기반의 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 섬유 강화 복합재료의 실제 단면 이미지로부터 적층 각도를 예측하였다. 여러 적층 각도를 가지는 탄소 섬유 강화 복합재료 시편을 제작하고, 광학 현미경을 이용하여 Micro-scale로 실제 단면을 촬영하였다. 다양한 적층 각도에 따른 복합재료 시편의 단면 이미지 데이터를 이용하여 합성곱 신경망 기반의 딥러닝 모델에 대하여 학습을 수행하였다. 그 결과 높은 정확도로 실제 섬유 강화 복합재료 단면 이미지로부터 적층 각도를 예측할 수 있었다.

드론 영상을 이용한 케나프(Hibiscus cannabinus L.) 작물 높이의 노지 표현형 분석 (Field Phenotyping of Plant Height in Kenaf (Hibiscus cannabinus L.) using UAV Imagery)

  • 장규진;김재영;김동욱;정용석;김학진
    • 한국작물학회지
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    • 제67권4호
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    • pp.274-284
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    • 2022
  • 국내 환경에 적합한 케나프 육종을 위해선 비용, 정확도, 속도가 최적으로 설계된 정량적인 고속탐색법(high-throughput)에 기반한 표현형 분석법이 필요하다. 최근 UAV 기반의 원격탐사 기법의 발달로 노지에서 재배되는 작물의 생육인자들에 대한 대량 데이터를 저비용으로 신속하게 얻을 수 있으며 정확하게 분석하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 요구되는 케나프의 섬유와 가축 사료로서 육종을 위해 해당 목적과 부합한 케나프 높이를 주요 표현형 인자로 선정하여 UAV-RGB에 SfM 알고리즘 기반의 사진 측량 기술을 적용함으로 높이를 예측하고자 하였다. 기존 방법으로 예측한 작물 높이는 바람에 의한 작물의 흔들림으로 오차가 발생할 수 있으며 키가 2 m 이상 크게 자라 실측도 어려운 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 바람에 흔들리지 않는 일정 높이를 가지는 고정 구조물을 설치하여 기준점을 이용한 모델식으로 기하 보정을 통해 높이 예측성능을 개선하였다. 그 결과 R2는 0.80으로 나타났으며, 보정 전(R2 = 0.80, slope = 0.87, offset = -2.51) 보다 높은 신뢰성(R2 = 0.80, slope = 0.94, offset = -1.62)을 확보하였다. 품종별로 생육단계에 따라 측정한 높이 지도를 통해 얻어진 케나프 키 정보는 품종 별로 유의미한 차이를 보임으로서 해당 방법으로 예측한 케나프 높이가 섬유와 가축 사료 목적의 육종 선발에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.

스마트 안전보건활동이 근로자의 의도된 행동에 미치는 영향 (The Effect of Smart Safety and Health Activities on Workers' Intended Behavior)

  • 조춘환
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제19권3호
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    • pp.519-531
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    • 2023
  • 건설 사업장에서 발생하는 안전사고 예방을 목표로 건설 현장의 불안전한 행동이라는 고질적 어려움과 고충을 해소하기 위해서 스마트 안전보건활동이라는 변수를 통하여 의도된 안전한 행동을 만들고, 이러한 행동 변화로 산업재해 감소에 도움이 되고자 한다. 연구목적: 스마트 안전보건활동이 불안전한 행동으로 발생하는 사고와 근본 원인인 근로자 행동 변화에 어떤 영향을 미치는지 분석하고, 이 활동은 근로자의 안전 경험치가 향상되고, 불안전한 행동을 의도된 안전한 행동으로 변화되며, 작업중에 나타나는 불안전 행동이 줄어들므로 안전사고 예방과 근로자 생명 보호에 도움이 된다는 가설을 검증한다. 연구방법: 스마트 안전보건활동을 독립변수(X)로 선정하였고, 근로자 행동 의도인 의도된 안전과 불안전을 종속변수(Y), 태도와 주관적 규범, 계획된 행동 통제를 매개변수(M)로 정하였다. 척도의 신뢰성과 타당도 분석은 안전보건활동에 관한 탐색적 요인분석과 판별타당도분석, 집중타당도를 분석했으며, 행동 변화의 가설검증을 위해서 주요 변수의 경로분석과 근로자 행동 변화의 실증분석으로는 베이지안모델 분석과 MC시뮬레이션의 확률밀도 분포를 통해 연구를 검증했다. 연구결과:건설 현장의 스마트 안전보건활동을 경험한 근로자는 불안전한 행동이 줄고, 의도된 안전 행동을 한다는 분석이 가장 높게 나타남을 알 수 있었다. 이는 근로자 행동변화에 영향을 미칠것이라는 연구가설이 입증되었고, 연구분석의 구조방정식과 경로분석에서 변수간의 상관관계 확인, 실증분석을 통해 스마트 안전보건활동이 근로자 불안전한 행동을 통제하고, 감소시킬 수 있다는 점을 확인하였다. 결론:건설 현장에서 사고를 예방하고 근로자의 행동을 변화시키기 위해서는 스마트 안전 보건활동이 매우 중요한 항목이란 것을 알 수 있었다.