• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.731-732
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• 2009

• 대한견주관절학회:학술대회논문집
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• 대한견주관절학회 2006년도 제14차 학술대회
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• pp.59-59
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• 2006

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.754-755
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• 2010

• 한국섬유공학회:학술대회논문집
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• 한국섬유공학회 1998년도 가을 학술발표회논문집
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• pp.311-315
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• 1998

고분자 재료의 섬유 배향 상태는 각종 물성치의 지표가 되는 가장 기본적인 인자이므로 섬유 배향각 분포의 측진법을 확립하여 섬유 배향 상태를 밝혀두는 것은 재료 설계, 성형조건의 결정, 성형품의 역학적 특성 둥을 예측하는데 있어서 매우 중요하다. (중략)

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2002년도 추계 학술발표논문집
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• pp.85-88
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• 2002

기상학적으로 안개는 지상에서 발생하는 응결 현상으로, 시정이 1km 이하일 때로 정의된다. 안개 발생은 기후 인자의 영향을 많이 받는다. 따라서 각 지역마다의 발생 특성을 따로 통계해야 할 필요가 있다. 특히 항공 교통의 장애가 되는 위험 요소로서의 역할이 중시되어 각 비행장마다 발생 특성이 따로 통계 분석되고 이용되어 왔다.(중략)

• Journal of Gastric Cancer
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• 제5권4호
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• pp.266-272
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• 2005

목적: 위암의 근치적 절제술 후에 재발은 여러 형태로 발생한다. 특히 현행성 재발은 간 부위에서 주로 나타나는데 이러한 간계발의 임상병리학적 위험인자를 예측하기 위해 본 연구를 시행하였다. 대상 및 방법: 1992년 1월부터 1999년 12월까지 전북대학교병원에서 위암으로 근치적 수술치료를 받았던 838명의 환자 중 201명의 재발환자를 대상으로 간 재발과 관련된 임상병리학적 위험인자를 찾기 위해 후향적 연구를 하였다. 결과: 201명의 재발환자 중 59명이 간재발을 보였다. 로지스틱 회귀분석을 통한 다변량분석에서 간재발의 독립적인 위험인자로는 Lauren의 분류에서 장형인 경우(OR, 6.66; 95% Cl, 1.53 to 28.9; P=0.011), 근위부 절제연의 길이가 6cm 미만인 경우(OR, 3.76; 95% Cl, 1.03 to 13.67; P=0.045)가 관련되어 있었다. 결론: 위암의 수술 치료 후 간재발의 임상병리학적 위험인자들의 다양한 연구 조사와 더불어 분자생물학적인 연구가 더해진다면 간 재발에 대한 예측이 가능할 것이며 고위험 환자에게 적절한 치료법의 개발에도 도움이 될 수 있을 것이다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제53권2호
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• pp.181-192
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• 2015

본 연구는 Liquid Crystal Display (LCD) 세척 후 발생하는 Propylene Glycol Monomethyl Ether Acetate (PGMEA)폐액 재활용을 위한 2기 증류탑을 사용하는 공정의 최적 조건을 산출하였다. 공정조건 최적화 기법으로 다중회귀분석을 이용하여 1차 증류 시 Bottom 온도(BTM 온도), Reflux 량, Feed 량 및 Feed 온도에 따라 PGMEA 함량에 대한 최적 조건과 2차 증류 시 BTM 온도, Reflux 량, Feed 량에 따른 PGMEA 함량에 대한 최적 조건과 공정인자를 산출하였다. 1차 증류탑의 공정인자 중 Reflux 량, Feed 온도 및 Feed 량이 중요한 인자로 산출되었다. 본 연구의 공정조건 범위에서는 BTM 온도범위가 PGMEA함량에 크게 영향을 주지 못하였다. 따라서 최적 공정 조건은 Feed 량 $5,700{\ell}$, Reflux 량 $2,500{\ell}$, BTM 온도 $165^{\circ}C$ 및 Feed 온도 $130^{\circ}C$이며 이때 예측된 PGMEA 함량은 92.12~94.62%로 산출되었다. 2차 증류탑에서는 Reflux 량이 함량에 많은 영향을 미치고 있으며, Feed 량과 BTM 온도도 영향을 미치는 인자로 산출되었다. 다중공선성(Multicollinearity)이 Reflux 량과 BTM 온도 간에 강한 양의 상관관계가 있어, 두 인자 중 다중회귀식에 영향이 지배적인 인자 하나를 선택하였으며, 최적조건은 BTM 온도 $199^{\circ}C$ 기준에서 최적 공정 조건은 Feed 량 $4,275{\ell}$ 및 Reflux 량 $6,200{\ell}$이며, 이때 예측 PGMEA 함량은 99.0~99.5%로 산출되었다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.507-514
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• 2018

TPI (Topographic Position Index)와 경사도를 조합하여 새로운 산사태 인자인 TSI (TPI-Slope Index)를 제안하고 산사태 예측모형에 적용하였다. 이를 위해, 먼저 다양한 분석 반경의 TPI를 서로 비교하여 TPI350이 연구 대상 지역에 가장 적합함을 알아내었고, 이를 경사도와 조합하여 TSI를 제작하였다. 본 논문에서 제안한 TSI의 적용성을 평가하기 위해 로지스틱 회귀분석을 이용한 결과, 산사태 예측 모형에 활용할 수 있다는 결론을 얻었다. 그 후, 기타 지형 정보들과 토양 및 임상 정보를 추가하여 산사태 위험도를 평가하는 로지스틱 회귀 모형을 제작하였다. 이를 위해 DEM (Digital Elevation Model), 토양도, 임상도로부터 추출할 수 있는 산사태 관련 인자들을 수집하고 이들을 검토하여 다른 인자와 상관도가 높거나 산사태와의 연관성이 낮은 인자들은 우선 제외하였다. 그 결과, TSI, 고도, 사면 길이, 경사향, 유효 토심, 영급, 나무 밀도, 임상 등 8개의 인자가 선정되어 회귀분석에 독립변수로 입력되었다. 변수의 입력 방법(전진 선택법, 후진 제거법, 직접 선택법)에 따라 3가지 모형을 생성하였고, 이들에 대한 평가를 수행하였다. 세 모형에서 선택된 변수는 조금씩 다르지만, 공통적으로 유효 토심, 나무 밀도, TSI 인자의 중요도가 높은 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.281-285
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• 2007

본 연구에서는 보다 신뢰성 있고 정확한 정량적 강우예측자료를 생성하기 위하여 레이더강우 및 강우수치예보자료를 합성하는 기법을 제시하였고, 레이더 전처리 및 예측시스템, GIS와 연계한 물리적기반의 분포형모형인 Vflo모형 등 최신 수자원 IT기술을 활용하여 홍수기 돌발홍수에 대응한 초단기 정량적 강우-유출예측을 목적으로 향후 실시간으로 적용 가능한 분포형유출예측시스템의 기반을 구축하고자 하였다. 대상유역은 국지적인 고해상도 지형효과를 고려한 QPM이 개발되어 있는 금강권역의 용담댐유역이며, 예측 강우에 대한 호우사상은 2005년 이후 발생한 3개 강우사상을 대상으로 하였다. 한편, 기상 레이더 자료로부터 산정된 강수량의 수문학적 적용을 위하여 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들을 수집 및 구축하였고 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하기 위한 12개의 공간분포형 수문매개변수들을 대표적인 GIS 소프트웨어인 ArcGIS 및 ArcView를 활용하여 추출하였으며, Vflo모형의 현업 적용가능성을 오프라인 상에서 검증해보았다. 모형 검증결과, GIS를 이용한 지형, 토양, 토지피복과 같은 물리적 특성을 사용한 모형의 초기 설정을 향상시킴에 의해 첨두유량, 유출량, 첨두도달시간차 등에서 만족할만한 결과를 보여주었다고 사료된다. 레이더 및 수치예보자료와 합성한 4가지의 형태(QPE, JQPE, QPM, BQPF)의 분포형 입력강우를 이용하여 적용해 본 결과 Nowcasting기법을 이용한 JQPF는 자료의 특성상 초기 1시간30분동안은 비교적 양호한 결과를 얻었으나 3시간 전후로 가면서 예측강우의 질이 저하되기 시작하였으나 QPM을 합성함으로써 생산한 BQPF는 보다 신뢰성있고 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과들은 향후 정량적 분포형강우 예측을 이용한 실시간 홍수유출 예측시 댐운영자는 리드타임(홍수선행시간)을 충분히 확보함으로서 안정적이고 예측 가능한 홍수조절을 하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 이와 같이 다양한 단기저수지 유입량의 예측정보 제공으로 다목적댐 저수지 운영모형의 효용성을 제고하여 향후 실제 저수지 유입량 예측에 이용함으로써 저수지 단기운영효율 개선에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.129.1-129.1
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• 2012

서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)과 인공신경망 모형(Neural Network, NN)을 사용하여 태양 양성자 현상(Solar proton event, SPE)의 플럭스 세기를 예측해 보았다. 이번 연구에서는 1976년부터 2011년까지 10MeV이상의 에너지를 가진 입자가 10개 cm-1 sec-1 ster -1 이상 입사할 경우를 태양 양성자 현상으로 정의한 NOAA의 태양 고에너지 입자 리스트와 GOE위성의 X-ray 플레어 데이터를 사용하였다. 여기에서 C, M, X 등급의 플레어와 관련있는 178개 이벤트를 모델의 훈련을 위한 데이터(training data) 89개와 예측을 위한 데이터(prediction data) 89개로 구분하였다. 플러스 세기의 예측을 위하여, 우리는 로그 플레어 세기, 플레어 발생위치, Rise time(플레어 시작시간부터 최대값까지의 시간)을 모델 입력인자로 사용하였다. 그 결과 예측된 로그 플럭스 세기와 관측된 로그 플럭스 세기 사이의 상관계수는 SVM과 NN에서 각각 0.32와 0.39의 값을 얻었다. 또한 두 값 사이의 평균 제곱근 오차(Root mean square error)는 SVM에서 1.17, NN에서는 0.82로 나왔다. 예측된 플럭스 세기와 관측된 플럭스 세기의 차이를 계산해 본 결과, 오차 범위가 1이하인 경우가 SVM에서는 약 68%이고 NN에서는 약 80%의 분포를 보였다. 이러한 결과로부터 우리는 NN모델이 SVM모델보다 플럭스 세기를 잘 예측하는 것을 알 수 있었다.