본 4단계 교통수요예측모형의 통행분포단계에서 중력모형이 가장 일반적으로 활용하고 있다. 본 연구는 중력모형변수(통행시간, 통행비용 등)의 가변적인 한계를 보완하기 위해 접근성 속성을 단일 마찰인자로서 표현할 수 있는 보다 현실적이고 장래 활용이 용이한 신규 마찰인자를 개발하는데 그 목적이 있다. 이에 신규 마찰인자 도출을 위해 도시공간구조의 특성을 정량화할 수 있는 공간구문론(space syntax)을 활용하여 Link 단위 통합도를 도출 후 통행시간, 통행거리 관계를 이용해 일종의 대리변수로서의 신규 마찰인자를 도출하였다. 대수전환을 통한 마찰인자별 정산결과, 기존 마찰인자(최단거리, 통행시간) 대비 유사하거나 더 높은 수준을 보이는 것으로 분석되었다. 다양한, 검증지표를 활용하여 기존 마찰인자와의 비교시, 전체적으로는 기존 마찰인자와 유사하지만, 단거리 구간 및 장거리 구간에서 설명력이 뛰어난 것으로 분석되었다. 따라서, 기존 최단거리의 한계에서 벗어나 접근성을 보완할 수 있는 통합도 지표를 이용하여 신규마찰인자 도출 및 적용이 가능하고, 장래 활용성에서 좀 더 장점을 갖는 것으로 판단된다.
플라즈마 식각공정은 소자제조를 위한 미세 패턴닝 제작에 이용되고 있다. 공정 메커니즘의 정성적 해석, 최적화, 그리고 제어를 위해서는 컴퓨터 예측모델의 개발이 요구된다. 역전파 신경망 (backpropagation neural network-BPNN) 모델을 개발하는 데에는 다수의 학습인자가 관여하고 있으며, 가장 그 최적화가 어려운 학습인자는 초기웨이트이다. 모델개발시, 초기웨이트는 random 값으로 설정이 되며, 이로 인해 초기웨이트의 최적화가 어렵다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘 (genetic algorithm-GA)을 이용하여 BPNN의 초기웨이트를 최적화하였으며, 이를 식각공정 모델링에 적용하여 평가하였다. 실리카 식각공정 데이터는 $2^3$ 인자 실험계획법을 이용하여 수집하였으며, GA에 관여하는 두 확률인자의 영향을 42 인자 실험계획법을 이용하여 최적화 하였다. 종래의 모델에 비해, 최적화된 모델은 실리카 식각률, Al 식각률, Al 선택비, 그리고 프로파일 응답에 대해서 각 기 24%, 13%,, 16%, 그리고 17%의 향상률을 보였다. 이는 제안된 최적화 기법이 플라즈마 모델의 예측성능을 증진하는데 효과적으로 응용될 수 있음을 의미한다.
본 연구에서는 한국보건사회연구원과 국민건강보험공단(2013)의 한국의료패널 2009년 데이터를 이용해 응급환자 이송 서비스의 이용과 관련된 사회경제적 임상적 특성을 조사하고, 예측 인자를 분석하였다. 분석 결과를 요약하면, 첫째, 119 구급차, 민간 구급차 등 응급환자 이송 수단을 이용한 경우가 자가용, 택시, 도보 등 응급환자 이송 수단을 이용하지 않은 경우보다 많았다. 둘째, 개인 및 가구 특성 변수 중 연령, 교육 수준, 세대 구성, 주거 형태, 월 평균 가구 소득, 가구주와의 관계 등에서, 응급 상황 특성 변수 중 의료 보장 형태, 장애 유무, 만성질환 유무, 응급실 방문 이유, 응급실 이용 후 조치 등에서 응급환자 이송 수단을 이용한 경우와 이용하지 않은 경우에 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다. 셋째, 개인 및 가구 특성 변수 중에서는 연령과 월 평균 가구 소득, 응급 상황 특성 변수 중에서는 장애 유무, 응급실 방문 이유, 응급실 이용 후 조치 등이 응급환자 이송 서비스의 이용에 통계적으로 유의한 예측 인자로 나타났다. 따라서 병원 전 응급환자 이송 단계에서 응급 처치의 적절성 제고와 함께 응급환자 이송 서비스의 이용 특성과 예측 인자를 감안한 효과적 대응이 필요하다.
시판 도토리묵의 관능적 특성을 질량묘사분석법에 의하여 검사하여 각각의 특성치들 사이의 상관관계를 분석한 결과, 기호도에 대해서는 거의 모든 관능적 특성치들이 유의적인 상관관계를 가지고 있었는데 이것은 결국 도토리묵의 기호도는 다양한 여러 인자에 의해 종합적으로 영향을 받는다는 반증이 될 수 있을 것으로 생각된다. 그러나 기호도에 대해 가장 큰 예측력을 갖는 인자들은 견고성과 절단성이었다. 한편 시판 도토리묵의 기기적 특성치를 Instron을 사용한 압착시험에 의해 분석하고 그들 사이의 상관관계를 조사한 결과, 첫번째 압착에 의한 두개의 피크중 Pl_은 첫번째 압착의 특성을 주로 나타내는데 비해, P2_는 두번째 압착의 결과를 예측하는데 더 큰 의의가 있는 것으로 생각되어진다. 한편 식품의 텍스쳐 논의시에 가장 자주 거론되는 HARD_는 FRAC_, Al_, B2_의 세가지 인자에 의한 회귀모형으로 표현될 수 있었다(중상관계수 R=0.89). 시판 도토리묵의 관능적 특성치들과 기기적 특성치들 사이의 상관계수를 구해 본 결과, 특징적인 유형의 상관관계가 성립되지 못하였다. 그러나 기기적 FRAC_는 관능적 절단성·견고성·씹힘성등과 유의적인 정의 상관관계를 보여주었다. 한편 시판 도토리묵의 기호도에 대한 기기적 특성치들의 예측력을 알아보기 위하여 단계적 회귀분석을 실시한 결과에서도 회귀모형에 포함되는 인자는 GUM_뿐이었는데 그 결정계수가 0.2023에 불과하므로 예측력이 그리 높은 편이 못되었다. 따라서 도토리묵의 기기적 특성과 관능적 특성간의 상호 관련성에 대하여는 앞으로 보다 많은 연구가 이루어져야 할 것으로 생각되어진다.
복잡하고 다양한 광상 생성 과정과 부존 위치의 심부화로 인하여 광물자원 탐사의 효율을 높일 수 있는 예측탐사의 필요성이 점차 높아지고 있다. 최근의 머신러닝 기법의 활용성 증가와 광역 지질 데이터베이스의 구축 상황을 고려하면, 예측탐사의 기반인 광상 배태 가능성 평가 기술의 신뢰도는 점차 높아질 것으로 예상된다. 이번 연구에서는 심층신경망을 이용하여 화성암과 단층 및 자력탐사 정보의 광화 인자로의 활용 가능성을 확인하였다. 지질 정보의 수치화 기법으로 단층, 화성암, 자력 정보를 입력 자료로 구성하여 0.9 이상의 정확도를 가지며 예측 값이 안정적으로 수렴하는 금속 광상 예측 모델을 구축할 수 있었다. 이 기술은 추후 정밀한 지질 조사 결과와 물리탐사 정보가 확보된다면, 광화대 규모에서의 예측 탐사에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 이 연구를 통해 지하의 화성암 정보를 제공하는 자력자료를 활용할 경우 지표의 화성암 정보를 보완하여 보다 높은 성능의 모델을 구축할 수 있는 것으로 확인되었다. 즉, 단순히 많은 자료를 융합하는 것 보다는 광체 성인과의 지질학적 상관관계를 고려하여 입력 자료를 구성하는 것이 보다 중요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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