인화점은 가연성 액체 혼합물의 화재와 폭발의 위험성을 특징짓는 중요한 인화성 지표이다. 본 연구에서는 Seta flash 장치에 의해 water+formic acid 계와 water+acrylic acid 계의 인화점을 측정하였다. 측정한 인화점을 라울의 법칙과 경험식을 이용한 인화점 예측값과 비교하였다. 라울의 법칙을 이용한 예측 결과의 절대평균오차는 water+formic acid 계의 경우 $10.7^{\circ}C$ 였고, water+acrylic acid 계의 경우 $4.8^{\circ}C$ 이었다. 경험식을 이용한 예측 결과의 절대평균오차는 water+formic acid 계의 경우 $1.0^{\circ}C$ 였고, water+acrylic acid 계의 경우 $0.5^{\circ}C$ 이었다. 결과적으로 라울의 법칙에 의한 예측값에 비해 경험식에 의한 예측값이 측정값을 보다 잘 모사하였다.
인화성 액체 용액을 안전하게 저장하고 운반하기 위해서는, 인화점 정보를 알고 있는 것이 매우 중요하다. 이 논문에서는 n-octane+n-nonane 계와 n-nonane+n-decane 계의 인화점을 Seta flash 장치로 측정하였으며, 인화점을 정확하게 예측하기 위한 경험식을 제시한다. 경험식은 n-octane+n-nonane 계와 n-nonane+n-decane 계의 인화점을 예측하기 위해 사용되었으며, 또한 Unifac 식에 기반을 둔 계산 모델과 비교하였다. Unifac 식을 이용한 예측 결과의 절대평균오차는 n-octane+n-nonane 계의 경우 0.7℃였고, n-nonane+n-decane 계의 경우 0.6℃이었다. 경험식에 의한 예측값의 절대평균오차는 n-octane+n-nonane 계의 경우 0.2℃였고, n-nonane+n-decane 계의 경우 0.4℃이었다. 결론적으로, 본 논문에서 제시된 경험식은 매우 만족한 결과를 나타내었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권2호
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pp.327-338
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1998
이원배치모형에서 급내상관계수에 대한 점 추정문제가 고려된다. 급내 상관계수에 대한 여러 가지 점추정량의 종류를 살펴보고 추정량의 평균자승오차(MSE)과 절대편의를 모의 실험을 통하여 서로 비교하여 본다. 결론적으로 이원배치모형에서의 급내 상관계수는 추정량의 종류에 큰 영향을 받지 않는 것으로 나타났으며, 따라서 계산량이 다른 추정량들에 비하여 적은 헨더슨의 방법 $\textrm{III}$ 추정량을 사용하는 것이 바람직한 것으로 판명되었다.
전력수급의 정확한 예측은 국민들의 일상적 생활 유지, 산업활동, 그리고 국가경영을 위하여 매우 중요하다. 본 연구에서는 시계열모형화에 의해 전력판매량을 예측한다. 실제 자료분석을 통하여 입력시계열로서 냉난방도일과 개입변수로 펄스함수를 사용한 전이함수모형이 다른 시계열모형에 비해서 제곱근평균제곱오차 및 평균절대오차의 의미에서 더 우수하였다.
본 연구는 한강유역 중소하천 계획하폭 산정공식을 결정하기 위하여 216개 구간의 중소하천에서의 계획홍수량, 유역면적, 하상경사, 실제하폭을 수집한 후, 1) 최소자승법(least squares, LS), 2) 최소중간치자승법(least median squares, LMS) 및 3) 재가중최소자승법(reweighted least squares, RLS)을 이용하여 경험적인 계획 하폭 공식을 결정하였다. 한강유역에서의 기존하폭 산정공식과 비교하기 위하여 계획하폭 산정공식의 형식은 6가지 형으로 고려하였다. 기존하폭공식과 6가지 형의 공식을 평가하기 위하여 평균제곱근오차, 절대평균오차 및 평균오차를 계산하여 비교 검토한 결과, 하폭공식의 형식으로는 본 연구의 하폭-계획홍수량-하상경사로 표현된 공식이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 추정된 계획하폭 산정공식은 한강유역 중소하천 설계시 계획하폭 결정의 지표로 적용될 수 있으리라 기대된다.
산업용 에너지 소비 예측은 에너지 수요와 공급에 동적이고 계절적인 변화가 있기 때문에 에너지 관리 및 제어 시스템에서 중요한 위치를 차지한다. 본 논문은 철강 산업의 에너지 소비 예측 모델을 제시하고 논의한다. 사용되는 데이터에는 후행 및 선도적인 전류 반응 전력, 후행 및 선도적인 전류 동력 계수, 이산화탄소(TCO2) 배출 및 부하 유형이 포함된다. 테스트 세트에서는 (a) 선형 회귀(LR), (b) 방사형 커널(SVM RBF), (c) Gradient Boosting Machine (GBM), (d) 무작위 포리스트(RF). 평균 제곱 오차(RMSE), 평균 절대 오차(MAE) 및 평균 절대 백분율 오차(ME)의 네 가지 통계 모델을 사용하여 예측하고 평가한다. 회귀 설계의 효율성 모든 예측 변수를 사용할 때 최상의 모델 RF는 테스트 세트에서 RMSE 값 7.33을 제공할 수 있다.
본 연구에서는 극치 분포의 오른쪽 꼬리 부분 예측 시 안정적인 확률수문량 산정하는 확률분포형과 매개변수 추정 방법을 평가하기 위해 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 수문자료의 빈도해석에 적합한 것으로 알려진 generalized extreme value (GEV), Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO), gamma3 (GAM3), normal (NOR), log-normal3 (LN3) 총 6개의 확률분포형을 바탕으로 오른쪽 꼬리 부분의 확률수문량 추정 성능을 모의 실험을 통해 평가하고자 한다. 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점의 지속기간별 연최대값 자료를 분석한 결과를 바탕으로 모분포를 GEV분포로 선정하였으며 평균이 1.0, 표준편차 0.5, 왜곡도 계수는 0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0이 되도록 가정하였다. 또한 자료 길이에 따른 성능 평가를 위해 표본 크기 20, 50, 100, 150, 200개에 대해 분석을 수행하였다. 위와 같은 가정으로 총 25종류(왜곡도계수 5개 ${\times}$ 표본 크기 5개)의 발생된 모분포에 6가지의 확률분포형과 3가지의 매개변수 추정방법(모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법)을 조합한 18가지의 모델을 비교 분석해보았다. 평가방법으로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE), 편의(bias), 평균 상대오차(Mean Relative Difference, MRD), 평균 절대 상대오차(Mean Absolute Relative Difference, MARD)를 사용하여 적용 모델의 성능을 비교 분석하였다.
항공라이다 시스템은 대상지역의 자료를 취득하기 위하여 여러번 경로 관측을 수행하게 되며, 이로 인해 취득된 데이터의 인접 경로간에 편차가 발생한다. 본 연구에서는 스트립 데이터의 비행경로간 관측값의 상대오차를 제거하고 기준 데이터에 절대보정하는 방법으로 수정된 ICP를 이용한 자동 오차보정 기법을 제안하였다. 항공라이다 데이터에 절대 자동보정을 수행하기 위하여 기존의 수치지형도에서 기준점 데이터를 추출하고, 수정된 ICP알고리즘을 적용하였다. 위의 과정을 통하여 항공라이다 데이터의 평균 점간 거리 이내로 스트립간 조정 정확도를 향상시킬 수 있었으며, 대축척 수치지형도를 이용한 절대보정 과정의 자동화 가능성을 확인하였다.
전 세계적으로 무증상의 코로나바이러스 감염증-19 감염자가 자신이 감염된 것을 모르고 주변인들에게 전파할 수 있다는 가능성은 국민이 전염병 확산에 대한 불안과 두려움에서 벗어나지 못하고 있다는 점에서 여전히 매우 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 K-평균 군집화 알고리즘 및 딥러닝 기반 군중 집계를 이용한 전염병 확진자 접촉 가능성 여부 판단 모니터링 시스템을 제안하였다. 모든 입력 학습 영상에 대해 300회 반복 학습한 결과, PSNR값은 21.51, 전체 데이터 셋에 대한 최종 MAE값은 67.984였다. 이는 확진자와 주변인과의 거리와 감염률 산출, 잠재적 환자 동선 주변 인원의 위험도 순 그룹 및 감염률 예측에 대한 영상 속 화질 정보, 관측치 간의 평균 절대 오차를 의미하며 각 CCTV 장면에서 군중의 수가 4,000명 이하일 때에는 평균 절대 오차 값이 0에 가까움을 증명하였다.
옥수수전분과 분리대두단백 혹은 옥수수전분과 카제인으로 제조된 이상혼합물(二相混合物)의 수분흡수율 측정 분석 하였으며, 다중회귀분석법을 이용(利用) 혼합물(混合物)의 구성비와 수분활성도의 수치(數値)로부터 혼합물(混合物)의 수분함량을 예측가능케 하는 다중회귀방정식을 구하였다. 옥수수전분과 분리대두단백으로 구성된 13개의 실험구에서 수분함량 측정치(値)와 예측치(値)를 비교했을때 최대오차는 6.06%이었고, 오차의 절대치(値) 평균은 2.60%로 나타난다. 그리고 옥수수전분과 카제인으로 구성된 이상혼합물(二相混合物)은 최대오차 -4.39%, 오차의 절대치 평균은 단지 2.12%로 측정치(値)와 예측치(値) 거의 일치함을 보여 주었다. 또한 중량비(比) 50 : 50인 이상혼합물(二相混合物)의 수분흡습곡선을 비교 분석하였을 때도 측정한 흡습곡선과 예측한 흡습곡선 간(問)에는 거의 일치하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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