• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.321-332
• /
• 2001

본 논문에서는 반응변수가 두 가지의 값을 갖는 회귀분석에 적용할 수 있는 사영추적회귀를 고려하였다. 회귀모형에 필요한 설명변수들의 선형결합이 하나이고 연결함수의 형태를 사전에 알지 못한다는 가정하에서 모의담금질 기법을 이용하여 모형에 필요한 선형결합을 찾는 알고리즘을 제시하였다. 이진 반응변수의 경우에는 평활모수의 값에 따라 잔차이탈도함수의 반응표면이 단봉의 형태를 갖지 않는 경우가 있어 비동질적 마코프체인을 이용한 모의담금질 기법을 적용하면 효율적으로 선형결합을 탐색할 수 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.32 no.2
• /
• pp.291-300
• /
• 2019

This study investigates the characteristics of evaluation measures for classification models on a binary response variable in order to evaluate their suitability for use. Six measures are considered: Accuracy, Sensitivity, Specificity, Precision, F-measure, and the Heidke's skill score (HSS). Evaluation measures are reformulated using x(ratio of actually 1), y(ratio predicted by 1), z(ratio of both actual and predicted by 1) from the confusion matrix. We suggest two necessary conditions to assess the suitability of the evaluation measures. The first condition is that the measure function is constant for x and y in the case of a random model. The second condition is that the measure function is increasing for z and decreasing for x and y. Since only HSS satisfies the two conditions, that is always appropriate as an evaluation measure for the classification model on the binary response variable, and the other measures should be used within a limited range.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
• /
• v.39 no.12
• /
• pp.689-697
• /
• 2017

As a fundamental study to apply the new flocculation method using ballast in water treatment process, the optimal conditions for general and ballast coagulant dosage, and pH, which are known to have a significant influence, were derived by response surface methodology. Poly aluminum chloride (PAC) and magnetite ballast were used as a general coagulant and ballast, respectively. Coagulation experiments were performed by jar-tester using the kaolin based synthetic water. The effects of three independent variables (pH, PAC, and ballast) on response variables (turbidity removal rate and average settling velocity of flocs) and the optimum condition of independent variables to induce the optimum flocculation were obtained by 17 experimental conditions designed by Box-Behnken procedure. After performing experiments, the quadratic regression model was derived for each of response variables, and the response surface analysis was conducted to explore the correlation between independent variables and response variables. The $R^2$ values for the turbidity removal rate and the average settling velocity were 0.9909 and 0.8295, respectively. The optimal conditions of independent variables were 7.4 of pH, 38 mg/L of PAC and 1,000 mg/L of ballast. Under these conditions, the turbidity removal rate was more than 97% and the average settling velocity exceeded 35 m/h.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.33 no.2
• /
• pp.123-136
• /
• 2020

It is common to encounter correlated multiple outcomes measured on the same subject in various research fields. In developmental toxicity studies, presence of malformed pups and fetal weight are measured on the pregnant dams exposed to different levels of a toxic substance. Joint analysis of such two outcomes can result in more efficient inferences than separate models for each outcome. Most methods for joint modeling assume a normal distribution as random effects. However, in developmental toxicity studies, the response distributions may change irregularly in location and shape as the level of toxic substance changes, which may not be captured by a normal random effects model. Motivated by applications in developmental toxicity studies, we propose a Bayesian joint model for binary and continuous outcomes. In our model, we incorporate a skewed logit model for the binary outcome to allow the response distributions to have flexibly in both symmetric and asymmetric shapes on the toxic levels. We apply our proposed method to data from a developmental toxicity study of diethylhexyl phthalate.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
• /
• v.15 no.4
• /
• pp.37-42
• /
• 2001

This paper resents a biological reaction model of describing processing features in treating wastewater via activated sludge A proposed model is designed by combining fuzzy rules investigating several elements which have influence on variables to be supervised BOD and SS are suggested as common variables in input and output variables, and O$_2$quantity is closed as input variable. We chose triangular type membership functions for input variables and determined the grades in each membership function based upon process data According to simulation result to show the validity of proposed model, fuzzy model's outputs give almost similar data to process output under same input conditions.

• Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
• /
• 2001.04a
• /
• pp.168-168
• /
• 2001

제지공정의 지절 현상은 많은 공정 변수들이 복합적으로 작용하여 발생하는 가장 큰 공정 트러블 중의 하나이다. 지절은 생산량 감소 뿐만 아니라 발생 후 공정의 복구 와 정리, 생산재가동 및 공정의 재안정화를 위해 많은 시간과 비용, 그리고 노력이 투 입되어야 하므로 공정의 효율과 생산성을 크게 저하시키는 요인이다. 그러나 지절 현상 의 복잡성 때문에 이에 대해 쉽게 접근하거나 해결하지 못하고 있는 것이 현실이지만 그 필요성은 더욱 더 증대되고 있다. 본 연구에서는 최근 들어 각종 산업분야에서 복잡 한 공정상의 결점 발견 및 진단에 효과적이라고 인정받고 있는 예측 분석기법인 인공 신경망(artificial neural network) 시율레이션과 일반적인 통계기법 중의 하나인 주성분 분석을 이용하여 제지 공정의 지절 현상의 검토 가능성을 타진하였다. 인공신경망이란 인간두뇌에서 일어나는 자극-반응-학습과정을 모사하여 현실세계에 존재하는 다양한 현상들의 업력벡터와 출력상태 간의 비선형 mapping올 컴퓨터 시율 레이션을 통하여 분석하고자 하는 기법으로, 여러 가지 현상들을 학습을 통해서 인식하 는 신경망 내의 신경단위들이 병렬처리에 의해 많은 양의 자료에 대한 추론이나 판단 을 신속하고 정확하게 해주는 특징이 있으며 실시간 패턴인식이나 분류 응용분야에도 매우 매력적으로 이용되고 있는 방법이다. 이러한 인공 신경망 기법 중에서도 본 연구 에서는 퍼셉트론의 한계점을 극복하기 위하여 입력총과 출력층에 한 개 이상의 은닉층 ( (hidden layer)을 사용하여 다층 네트워으로 구성하고, 모든 입력패턴에 대하여 발생하 는 오차함수를 최소화하는 방향으로 연결강도를 조정하는 back propagation 학습 알고 리즘을 사용하였다. 지절의 원인으로 추정 가능한 공정인자들을 변수로 하여 최적의 인 공신경망을 구축하기 위해 학습률과 모멘트 상수의 변화 및 은닉층의 수와 출력층의 뉴런 수를 조절하는 동의 작업을 거쳐 네트워크의 정확도가 높은 인공신경망을 설계하 였다. 또한 이러한 인공신경망과의 비교분석을 위해 동일한 공정 데이터들올 이용하여 보편적으로 사용하는 통계기법 중의 하나인 주성분회귀분석을 실시하였다. 주성분 분석은 여러 개의 반응변수에 대하여 얻어진 다변량 자료의 다차원적인 변 수들을 축소, 요약하는 차원의 단순화와 더불어 서로 상관되어있는 반응변수들 상호간 의 복잡한 구조를 분석하는 기법이다. 본 발표에서는 공정 자료를 활용하여 인공신경망 과 주성분분석을 통해 공정 트러블의 발생에 영향 하는 인자들을 보다 현실적으로 추 정하고, 그 대책을 모색함으로써 이를 최소화할 수 있는 방안을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
• /
• 2002.05a
• /
• pp.85-90
• /
• 2002

현재 도시폐기물의 열분해용융 소각로의 개발을 위한 연구가 국내외적으로 진행되고 있다. 열분해용융 소각로는 열분해로, 융용로, 연소실 등과 같이 반응을 동반하는 단위 장치 및 공기 공급부 등에서 에너지 및 유체의 이동이 일어나고 있다. 도시폐기물의 열분해용융 소각로의 개발을 위하여, 파일롯(또는 실험용) 플랜트 또는 향후 상업용 플랜트 제작시에 필요한 설계 개념의 도출 및 주요 설계 변수의 영향 분석을 위한 연구가 필수적이라 판단된다.(중략)

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
• /
• v.15 no.1
• /
• pp.70-77
• /
• 2001

This paper present a fuzzy mxlel of describing reacton features for ozon contactor in advanced water treatn-ent systems. Input and output variables are chosen by considenng the object of ozon processing and several parameters related to management of water quahty. Dissolved organic carbon concentration, $UV_{254}$ absorptIon and $KM_NO_4$ consumption are proposed as common variables in input and outp.lt variables. Furthermore own concentration, raw water's temperature and contact time are suggested as input variables, Membership hmctions for input variables have triangular type share and the grades in each lrembership function are determined by investigating process data gathered at pilot planl The decision parts of fuzzy model have linear combination form of input variables and coefficients included in such linear equations are computedd with process clata in the sense of least square error Also fuzzy trodel suggested in this paper is partitioned by 3 independent fuzzy rnxlels using the characteristics of having no interactions armng output variables. As a result, such fuzzy mxlel has rrerits in computation and comprehension. According to simulatIon results, fuzzy moIel's outputs give almost similar data to process output under same input conditions.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
• /
• 2010.06a
• /
• pp.248.1-248.1
• /
• 2010

수송용 바이오연료로써 바이오디젤의 보급 활성화에 따른 원료인 식물성 기름의 가격 상승 및 수급 불안정성 문제를 해결하고자 그동안 활용되지 않았던 폐유지를 바이오디젤 생산 원료로 사용하여 바이오디젤 생산 단가를 낮추고 원료의 수급 안정성도 확보하려는 시도가 이루어지고 있다. 폐유지의 경우 대부분 유리지방산 함량이 높아 염기 촉매를 적용하는 방법으로는 비누의 생성으로 전환이 힘들며 산 촉매를 적용하여 유리지방산을 에스테르화하는 공정을 필요로 한다. 에스테르화 반응에서는 반응 부산물로 물이 생성되며, 생성된 물은 바이오디젤 생산 반응을 저해하고 역반응을 유도하며 촉매의 활성을 감소시킨다. 본 연구에서는 고유리지방산 함량 오일의 에스테르화 반응에서 수분의 영향을 검토하였다. 산 촉매로 액상 촉매인 황산과 고체 산 촉매인 Amberlyst-15를 사용하였다. 초기 수분 함량이 0, 1, 2, 5, 10, 20%로 증가하였을 때, 지방산 메틸 에스테르 함량이 크게 감소하였으며, 1%의 수분 함량에서도 반응이 크게 저해받는 것으로 나타났다. 따라서 고유리지방산 함량 오일의 에스테르화 반응에서 수분에 의한 저해가 중요한 변수라는 것을 알 수 있다. Amberlyst-15는 황산보다 수분의 영향에 의해 지방산 메틸 에스테르 함량이 빠르게 감소하였다. 이는 다공성의 Amberlyst-15에서 생성된 물이 반응물질들이 active site에 접근하는 것을 방해하였기 때문인 것으로 생각된다. 황산을 사용하였을 경우에는 오일 대 메탄올 몰비를 1:3에서 1:6으로 증가시킴으로써 정반응 속도가 증가하여 수분에 대한 영향이 감소하는 현상이 나타났다. 에스테르화 반응 종료 12시간 후에 바이오디젤과 메탄올 내에 수분 함량을 분석한 결과 12%의 수분이 바이오디젤 층에 존재하며 88%의 수분은 메탄올 층에 존재하였다. 반응 중에 생성된 수분을 제거하기 위해, 에스테르화 반응 30분 후에 물을 포함하는 메탄올과 촉매 층을 새 메탄올과 촉매로 교환하는 2단계 반응을 수행함으로써 지방산 메틸 에스테르 함량을 향상시킬 수 있었다. 반응 초기에는 황산이 Amberlyst-15보다 높은 활성을 보였지만, 시간이 지날수록 두 촉매 사이의 에스테르화 성능 차이는 감소하였다. 따라서 2단계 에스테르화 반응이 수분의 저해작용을 줄이는 한 가지 대안으로 제안될 수 있다. 또한 에스테르화 반응에서 물의 저해 작용을 줄이기 위해 앞으로 투과증발막의 적용 또는 물에 저해작용을 받지 않는 구조의 촉매 사용을 검토할 필요가 있다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
• /
• v.34 no.8
• /
• pp.989-996
• /
• 2010

Statistical regression and/or interpolation models have been used for data analysis and response prediction using the results of the physical experiments and/or computer simulations in structural engineering fields. These models have been employed during the last decade to develop a variety of design methodologies. However, these models only handled responses with respect to space variables such as size and shape of structures and cannot handle time-variant dynamic responses, i.e. response varying with time. In this research, statistical space-time metamodels based on multiple response approach that can handle responses with respect to both space variables and a time variable are proposed. Regression and interpolation models such as the response surface model (RSM) and kriging model were developed for handling time-variant dynamic responses of structural engineering. We evaluate the accuracies of the responses predicted by the two statistical space-time metamodels by comparing them with the responses obtained by the physical experiments and/or computer simulations.