• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 1997년도 제8회 학술강연회논문집
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• pp.269-279
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• 1997

본 연구에서는 탄소/에폭시 복합재료의 기계적 결합부의 결합강도 예측을 위한 구조해석과 실험을 수행했다. 복합재료 구조물의 결합부 설계에 있어 베어링파괴는 대단히 중요한 파괴형태 중 하나이다. 그래서 베어링 파괴를 해석적으로 예측하고 실험적으로 확인하였다. 순수인장 파괴(Net Tension Failure)와 베어링 파괴(Bearing Failure) 실험을 위해서 각각 두 가지 형상의 시편을 선택했다. 기계적 결합강도 예측에 사용된 방법은 특성길이(Characteristic Length)법과 연관된 Yamada-Sun 파괴기준(Failure Criterion)과 Tsai-Hill 최대일 이론이다. 그리고 인장특성길이와 압축특성길이는 실험을 통하여 얻어지며, 특히 압축특성길이 결정은 최근에 착안된 베어링파괴 실험으로부터 결정됐다. 위와 같은 예측 방법을 준등방성(Quasi - Isotropic) Carbon Epoxy HT245/RS3232에 적용하였다. 연구결과, 이론적인 복합재료 파괴예측이 실험결과와 잘 일치함을 확인할 수 있다.

• 멤브레인
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• 제14권1호
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• pp.18-25
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• 2004

본 연구의 목적은 정맥 내 폐 보조장치 설계에 있어서 기체전달을 예측하기 위하여 혈관 내 폐 보조장치를 정맥 내에 삽입하기 전, 여러 가지 설계조건에서 실험적 모델링을 통하여 예측식을 찾고자 시도하였다. 실험결과 중공사 충진율의 함수에 따라 기체전달을 예측할 수 있었다. 실험에 의하여 얻어진 기체전달은 예측식에 의한 기체전달과 유사하여, 식에 대한 신뢰성을 얻을 수 있었다. 그러므로, 중공사의 충진율의 함수에 따라 기체전달을 예측할 수 있으며, 혈관 내 폐 보조장치의 기체전달을 예측하는데 매우 유용하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제9권3호
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• pp.10-17
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• 2005

축류형 터빈이 부분분사에 의하여 작동하는 경우에 성능을 예측하는 모델을 개발하였다. 부분분사에 의하여 작동하는 터빈에서 발생되어지는 손실을 windage 손실, 확산손실, 혼합손실로 분류하여 각각의 모델을 적용하여 효율을 예측하였으며 실험의 결과와 비교하였다. 타 모델과는 달리 세 가지의 손실을 모두 고려한 본 연구의 결과가 실험결과와 잘 일치하고 있음을 보였으며 부분 분사량을 변경한 경우에도 실험결과와 일치된 결과를 보였다. 본 연구의 예측모델은 부분분사 터빈의 성능을 예측하는데 적용 되어질 뿐만 아니라 높은 예측정확도를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권8호
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• pp.596-600
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• 2009

검증과 확인을 통한 소프트웨어의 효율적인 관리를 지원하기 위하여 객체지향 메트릭 기반의 결함 예측 모형이 많이 제안되고 있다. 제안된 모형은 주로 로지스틱 회귀분석으로 개발하였다. 그리고 개발된 모형의 결함 예측 정확도는 60${\sim}$70%이었다. 본 논문에서는 기존 결함 예측 모형의 효과를 확인하기 위하여 이클립스 3.3을 대상으로 개발된 모형과 유사한 방법으로 실험을 하였다. 실험 결과 모형의 정확성은 약 40%이었다. 이는 주장된 예측력보다 많이 낮은 수치이었다. 또한 단순 로지스틱 회귀분석이 다중 로지스틱 회귀분석보다 높은 예측력을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.133-140
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• 2022

우리는 유학생이 작성한 한국어 쓰기 답안지의 점수 구간을 예측하는 문제에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델의 예측 성능을 조사한다. 이를 위해 총 304편의 답안지로 구성된 실험 데이터 세트를 구축하였는데, 답안지의 주제는 직업 선택의 기준('직업'), 행복한 삶의 조건('행복'), 돈과 행복('경제'), 성공의 정의('성공')로 다양하다. 이들 답안지는 네 개의 점수 구간으로 구분되어 평어 레이블(A, B, C, D)이 매겨졌고, 총 11건의 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 구체적으로는 5개의 '직업' 답안지 점수 구간(평어) 예측 실험, 5개의 '행복' 답안지 점수 구간 예측 실험, 1개의 혼합 답안지 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 이들 실험에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델(KoBERT, KcBERT, KR-BERT)이 다양한 훈련 데이터로 미세조정되었다. 또 두 개의 전통적인 확률적 기계학습 분류기(나이브 베이즈와 로지스틱 회귀)도 그 성능이 분석되었다. 실험 결과 딥러닝 기반 한국어 언어모델이 전통적인 기계학습 분류기보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 KR-BERT는 전반적인 평균 예측 정확도가 55.83%로 가장 우수한 성능을 보였다. 그 다음은 KcBERT(55.77%)였고 KoBERT(54.91%)가 뒤를 이었다. 나이브 베이즈와 로지스틱 회귀 분류기의 성능은 각각 52.52%와 50.28%였다. 학습된 분류기 모두 훈련 데이터의 부족과 데이터 분포의 불균형 때문에 예측 성능이 별로 높지 않았고, 분류기의 어휘가 글쓰기 답안지의 오류를 제대로 포착하지 못하는 한계가 있었다. 이 두 가지 한계를 극복하면 분류기의 성능이 향상될 것으로 보인다.

• 식품산업과 영양
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• 제10권1호
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• pp.11-16
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• 2005

식물성 단백질의 주요 공급원이며 우리나라 전통식품 중의 하나인 두부의 유통기한을 정량적으로 예측할 수 있는 수학적 모델을 개발하고자 온도와 초기균수에 따른 두부 부패세균의 성장 실험 결과를 데이터베이스화하여 이를 바탕으로 균의 성장을 정량적으로 평가할 수 있는 수학적 모델을 개발하였다. 근의 증식 지표인 최대증식속도상수(k), 유도기(LT), 세대시간(GT)은 온도에 지배적인 영향을 받았으며, 초기균수에 따른 유의 적 인 차이 는 없었다(p<0.05). 최대증식속도상수와 온도 및 초기균수의 상관관계를 나타내는 수학적 정량평가모델인 square root model을 이 용하여 두부 부패 세균의 성장을 정량적으로 예측할 수 있는 모델$({\surd}{\kappa}=0.016861(T+6.87095))$을 개발하였으며 실험치와 예측치의 상관계수는0.969이었다. 이 예측 정량평가모델로부터 예측한 최대증식속도상수와 두부의 관능적 부패시 점을 반영 한 Gompertz 변형 모델을 이용하여 두부의 유통기한을 예측할 수 있는 모델$(Spoilage-critrion(hr)=\frac{2{\times}Ln2+Ln[(Nmax/No)-1])}{k}$을 개발하였다

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.63-69
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• 2010

게임접속 시간의 예측은 서버접속의 폭주와 렉 현상의 예측을 통한 게임서비스 향상과 게임 매출의 예측에 매우 중요한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 대표적 온라인 게임인 "아이온"과 "서든어택"의 2009년 PC방 접속시간 자료를 대상으로 다양한 시계열 분석 방법을 적용하여 접속시간 예측을 실험하였다. 실험결과 평균 게임접속시간의 예측에는 분해법이 실제 접속시간 데이터와 가장 유사한 결과를 보였다.

• Composites Research
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• 제16권5호
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• pp.15-20
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• 2003

본 논문에서는 표면 손상을 입은 적층판의 파괴 강도를 결함이 없는 적층판의 파괴 강도와 결함이 있는 적층판의 파괴 강도를 이용하여 예측하였다. 이를 위해 고전 적층판 이론을 적용하여 적층판의 파괴 강도식을 단순화했으며 이를 표면 손상을 입은 적층판에 적용하였다. 단순화한 적층판의 파괴 강도 이론식의 검증을 위해 Lagace와 Tsai의 논문에서 측정한 데이터를 이용하였다. 또한, 표면 손상을 입은 적층판의 파괴 강도 예측식의 검증을 위해 실험을 수행하였다. 실험을 위해 표면 결함이 없는 적층판과 표면 결함이 있는 적층판을 제작하여 실험하였으며 이 결과를 예측식과 비교하였다. 시편의 섬유 방향은 인장 방향과 같은 방향으로 제작되었으며, 예측식과 실험 결과는 잘 일치하였다. 따라서 본 논문에서 예측만 표면 결함이 있는 적층판의 파괴 강도 예측식을 이용하여 복합재료가 사용되는 구조물이 표면 손상이 되었을 때 이 구조물의 파괴 강도를 예측할 수 있을 것이다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제25권3호
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• pp.267-275
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• 2012

본 연구에서는 모드 I의 변동진폭하중 하에서 평판의 두께관통 균열성장을 예측하고 예측결과를 실험을 통해 검증하였다. 균열성장 모델을 위해 과하중으로 인한 균열가속과 지연효과를 고려하는 Huang의 모델식을 이용하였다. 실험적 검증을 위해 Al6016-T6 평판 균열을 제작하여 변동하중을 부여하고 균열길이를 일정 주기로 육안 측정하였다. 측정데이터로부터 모델 변수를 추정하기 위해 베이지안 접근법에 기반한 파티클 필터 방법을 이용하였고, 이를 통해 위험크기까지의 미래 거동 및 잔존수명을 확률적으로 예측하였으며, 이를 실제 실험한 결과와 비교하였다. 그 결과 변동하중에 의한 균열지연이 잘 예측됨을 확인하였고, 측정 데이터가 증가할수록 예측된 중앙값(median)이 실제와 점점 더 일치하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.1779-1786
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• 2014

물리현상의 난해성으로 인해 수학적인 관계식이 제시되기 어려운 경우 인공지능 기술에 근거한 다양한 기법이 적용되어 왔다. 수리학 분야의 대표적인 예로 교각주위 국부세굴 문제를 들 수 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘의 진화된 방법인 GEP 기법을 이용하여 교각주위 국부세굴을 예측하는 방법을 제시하였다. 64개의 실험 자료를 이용하여 GEP 모형을 학습시켜 회귀식을 구축하였으며, 33개의 실험 자료를 이용하여 구축된 모형의 검증을 실시하였다. 평형세굴심 예측을 위하여 차원을 갖는 일반 변수와 표준화된 변수로 GEP 모형을 구축하여 예측 결과를 비교하였는데, 차원을 갖는 변수에 의한 GEP 모형이 세굴심을 더 잘 예측하는 것으로 나타났다. 구축된 GEP 모형을 두 가지 현장 실측자료에 적용하였다. 적용 결과, 실험 자료에 적용한 경우에 비해 예측의 정확도가 낮아지는 것을 확인하였다. 또한, 현장 실측자료를 이용하여 학습시킨 경우 실험 자료를 이용하는 경우 보다 예측 능력이 많이 향상되는 것으로 나타났다. GEP 모형의 적용성을 위해 ANN 모형과의 비교를 수행하였으며, 본 연구에서 사용된 GEP 모형이 교각주위 국부세굴 예측에 대하여 실내 및 현장 모두 ANN 모형보다 우수한 것으로 나타났다.