• 한국환경과학회지
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• 제9권4호
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• pp.319-323
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• 2000

Nitrate-selective ion exchange resin which have bulky tertiary amine as functional group have been synthesized by the reaction of chloromethylated polystyrene-divinylbenzene copolymer and the corresponding tertiary amine [$NR_3=NE_{t3} 1, N{(C_2 H_4 H_3)}_32]$in ethanol, while commercial resin has $NMe_3$ as functional group. The fundamental properties such as bulk density, water content, appearance index, exchange capacity, effective size, uniformity coefficient of synthesized anion exchange resin (1) have been measured. The ion exchange resin (1) and (2) exhibited the better selectivity for nitrate than sulfate in both batch and continuous column experiments.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권4호
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• pp.257-266
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• 2022

국지성 호우 및 설계빈도 이상 강우의 증가로 침수피해가 매년 증가하고 있으며 이에 따라 홍수 조절 및 방어를 위한 수공구조물의 중요성이 증가하고 있다. 수공구조물은 목적과 성능에 따른 설계가 이루어지고 있고 홍수량이 중요한 산정 요소이나 국내에서는 관측자료의 신뢰성 부족 및 데이터의 부족으로 인하여 수공구조물 설계를 위한 수문해석 입력자료로 사용되는 설계강우량은 정확한 확률강우량의 산정과 시간분포가 중요한 요소로 작용한다. 실무에서는 Huff의 4분위 방법의 누가우량백분율을 이용하여 설계강우량의 시간분포 회귀식을 산정하고 있으며 분위별 곡선에 대한 회귀식은 전반적으로 정확도가 높게 나타나는 6차 다항회귀식을 일률적으로 사용하고 있다. 본 연구에서는 실무에서 일반적으로 설계강우량의 시간분포를 위해 사용하고 있는 Huff의 4분위 방법의 누가우량백분율을 이용하여 통계 모델링에서 간결함의 원리에 따라 변수선택법을 이용하여 시간분포 회귀식을 유도하였으며, 유의성 검정을 통한 시간분포 회귀식의 검증을 실시하였다. 변수선택법과 유의성 검정을 통한 시간분포 회귀식 산정 결과 전진선택법과 후방제거법의 장점을 모두 가지고 있는 단계선택법을 이용하여 시간분포 회귀식을 유도하는 것이 가장 적합한 것으로 분석되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.141-147
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• 2018

본 연구는 기업에서 채용 전형 시 진행되는 인성시험 결과 데이터를 기반으로, 입사 3년 미만의 조기 퇴사자를 분석하였다. 예측 모형은 적합성 및 향후 활용성을 고려하여 제조(manufacture)직군과 R&D직군 2개 그룹으로 구분하여 분석하였으며, 독립변수 선택은 전진(stepwise)선택법에 따라 직군별로 유의미한 독립변수를 선택하였다. 예측 모형은 지도학습(supervised learning) 방법 중 로지스틱 회귀분석 알고리즘을 선택하였으며, 과잉적합(overfitting) 또는 과소적합(underfitting)을 방지하고자 교차 검증(cross validation)을 통해 예측 모형을 훈련시켰다. 혼동행렬(confusion matrix)을 통해 2개 그룹의 정확도(accuracy)를 확인하였으며, 조기 퇴직에 가장 영향을 많이 미치는 요인으로 제조직군에서는 '몰입', R&D직군에서는 '반사회성' 항목으로 확인되었다. 기존 퇴직 관련 연구는 설문 방식으로 데이터를 수집하고, 퇴직과 관련성이 높은 요인을 확인하는데 집중하였다면, 본 연구는 채용 전형 시 진행되는 인성 결과 분석을 통해 향후에도 지속 가능한 조기 퇴직 예측 모형을 제시했다는 면에서 의의를 갖는다.

• 품질경영학회지
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• 제45권1호
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• pp.55-64
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• 2017

본 연구는 컨조인트 분석에서 고려하고자 하는 속성의 수가 많은 경우 속성들의 병합을 통해 문항 당 묻는 속성의 수를 줄이는 방법을 제안한다. 속성 병합에 의한 문항 설계의 경우에 각 문항에 대한 응답자의 더욱 일관된 응답을 기대할 수 있어서 응답의 정확도를 높일 수 있다는 점에서 제안된 방법의 의의를 찾을 수 있다. 사례분석으로 2수준과 3수준 속성이 각각 4개인 $2^4{\times}3^4$ 문항 설계를 위하여 제안된 속성 병합 설계를 이용하여 블록의 크기가 36인 블록화 $6^4$ 설계를 생성하고, 각각의 문항에 대한 응답자들의 선호도 점수를 시뮬레이션 모형에 의해 생성하기 위해 주효과 A, C, V, W와 이인자 교호작용효과 AV, AW를 이용한 효용함수를 가정한다. 축차적인 변수 선택법과 모형 선택 기준에 따라서 1000회 반복된 시뮬레이션 모형에 의해 생성된 문항 자료를 분석하여 각 방법의 power를 비교한 결과, 보수적으로 변수를 선택하는 방법인 BIC를 기준으로 한 변수선택법과 유의수준을 0.01로 하는 본페로니 보정된 유의 수준값을 사용한 전진적 선택법이 적절한 모형 선택 방법으로 추천된다. 속성 병합 설계를 사용하는 경우에는 병합된 속성들 간의 교호작용효과를 추정할 수 없게 된다는 단점이 있다. 특정한 속성들 간의 교호작용효과가 존재할 가능성이 높다고 알려진 경우에는 실무 담당자들이 속성 병합 설계시에 병합되는 속성들의 배치를 조절해 잠재적인 속성들의 이인자 교호작용효과들은 추정가능하게 함으로써 이 문제는 해결 할 수 있다.

• 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.

• 분석과학
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• 제28권3호
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• pp.187-195
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• 2015

승화열은 대기 유기 오염물질의 확산에 관련된 환경적인 문제를 해결하거나, 위험한 화학 물질의 위해성을 평가하는 데에 중요한 변수이다. 하지만 실험적으로 승화열을 측정하려면 많은 시간과 비용이 소모 되며, 그 실험자체도 복잡하고 위험하다. 따라서 본 연구에서는 유기화합물의 승화열을 간단하게 예측하는 모델을 개발하기 위하여 정량적 구조-물성 상관관계 연구를 이용하였다. 군기반 전진선택방법을 적용하여 다중선형회귀방법과 서포트 벡터 머신과 같은 학습방법에 적합한 분자표현자들을 선택하도록 하였다. 개별 모델과 복합모델들은 부스트래핑 방법과 y-임의추출법에 의해 내부검증이 되었다. 외부 테스트 데이터의 예측 성능은 적용범위를 고려하므로서 개선되었다. 다중선형회귀모델에 따르면, 승화열은 분자간의 분산력, 수소결합, 정전기적 상호작용, 쌍극자-쌍극자 상호작용과 관련이 있는 것을 나타낼 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.490-497
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• 2018

본 연구는 국내 상장제약기업을 대상으로 치료제 질환분야의 다각화 결정요인에 대해 분석함으로써, 최근 화두가 되고 있는 치료제 질환분야에서의 전문화 또는 다각화 전략을 결정짓는 요인이 무엇인지 살펴보았다. 본 연구에서는 자산규모, 매출액, 수익성, 성장성 등 요인들을 설정하고 추가적으로 영업적인 특징을 나타내는 요인인 판매관리비율과 직원 수를 추가하여 이들이 다각화 전략에 어떠한 영향을 미치는지 확인하였다. 연구방법에서는 각 요인들이 다각화에 영향을 미치기까지 걸리는 시간을 감안하여 t-1부터 t-4까지의 시차를 고려하여 변수들을 추가하는 전진선택법 회귀분석을 시행하였다. 총 6가지 요인 중 자산규모와 직원 수, 수익성이 t-1의 시점에서 성장성은 t-2시점에서 다각화의 결정에 유의한 영향을 미쳤다. 국내 상장제약기업들은 자산규모가 클수록, 높은 수익성과 성장성을 가질수록 오히려 소수의 질환분야로 집중화하는 경향을 보였고, 직원 수가 많을수록 다양한 질환분야에 진출하였다. 이는 한 분야의 전문화를 위한 깊이 있는 연구개발의 투자를 위해서는 큰 자산규모와 수익성 및 성장성이 뒷받침이 되어야하기 때문일 것으로 생각된다. 본 연구는 국내 제약기업들이 경쟁력 있는 기업으로 나아가기 위해 자신에게 맞는 다각화 또는 전문화 전략을 세우는데 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• 한국분말재료학회지
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• 제25권6호
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• pp.475-481
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• 2018

Selective laser melting (SLM), a type of additive manufacturing (AM) technology, leads a global manufacturing trend by enabling the design of geometrically complex products with topology optimization for optimized performance. Using this method, three-dimensional (3D) computer-aided design (CAD) data components can be built up directly in a layer-by-layer fashion using a high-energy laser beam for the selective melting and rapid solidification of thin layers of metallic powders. Although there are considerable expectations that this novel process will overcome many traditional manufacturing process limits, some issues still exist in applying the SLM process to diverse metallic materials, particularly regarding the formation of porosity. This is a major processing-induced phenomenon, and frequently observed in almost all SLM-processed metallic components. In this study, we investigate the mechanical anisotropy of SLM-produced 316L stainless steel based on microstructural factors and highly-oriented porosity. Tensile tests are performed to investigate the microstructure and porosity effects on mechanical anisotropy in terms of both strength and ductility.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.1-8
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• 2019

본 논문은 지구온난화로 인하여 수온이 상승되며 증가한 해파리의 피해를 감소하고자 연구를 진행하였다. 해수욕장에서 해파리의 등장은 해파리의 쏘임 사고로 인한 인명피해와 폐장으로 인한 경제적 손실이 발생할 수 있다. 본 논문은 선행 연구들로부터 해파리의 출현 패턴을 머신러닝을 통하여 예측 가능함 확인하였다. SVM을 이용한 해파리 출현 예측 모델 연구를 확대하여 진행하였다. 심층신경망을 이용하여 해파리 출현 유무 예측인 이진 분류에서 지수화 된 방법인 다중 분류로 확장하고자 하였다. 수집된 데이터의 크기가 작다는 한계점으로 인하여 84.57%라는 예측 정확도의 한계를 부트스트래핑을 이용하여 데이터 확장을 통해 해결하고자 하였다. 확장된 데이터는 원본 데이터보다 약 7% 이상의 높은 성능을 보여주었으며, Transfer learning과 비교하여 약 6% 이상의 좋은 성능을 보여주었다. 최종적으로 테스트 데이터를 통하여 해파리 출현 예측 성능을 확인한 결과, 해파리의 출현 유무를 예측할 시 높은 정확도로 예측이 가능함을 확인하였으나, 지수화를 통한 예측에서는 의미 있는 결과를 얻지 못하였다.

• 한국음향학회지
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• 제27권6호
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• pp.296-302
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• 2008

본 연구는 무대음향 지표인 ST1을 이용하여 성악 및 기악 연주형태 모두에 대해 독주 연주자의 선호도 모델을 평가하였다. 실험은 오케스트라 쉘이 설치된 팬형상의 다목적홀에서 수행되었다. 다양한 무대 조건을 평가하기 위해 무대 위 15개 지점에서 음향지표의 측정을 실시하였으며, ST1은 -19.9 dB에서 -11.3 dB의 분포를 보였다. 청감평가를 위해 성악 및 기악 연주자들이 현장 연주평가에 참여하였으며, ST1을 기준으로 선택된 무대 위 5지점에서 연주하면서 그 위치에서의 무대음향을 평가하였다. 연주자의 선호도는 5점 척도의 등급평가법과 평가지점간의 순위결정법을 통해 도출하였다 실험결과, 성악연주자의 선호도 모델은 기악연주자의 선호도 모델과 다른 것으로 나타났으며, ST1은 무대 위 연주자의 선호도 평가결과와 잘 맞지 않는 것으로 나타났다.