• 응용통계연구
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• 제19권2호
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• pp.305-317
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• 2006

시계열 자료에서의 특이치, 특히 이 가운데 가법적 특이치가 모형의 식별, 모수의 추정 및 예측과 관련된 분석 전과정을 왜곡하는 것은 잘 알려져 있다. 그러나 특이치가 다수 발생하는 경우, 특히 연속적으로 집단을 이루어 발생할 때 대부분 특이치 검출방법은 가면화효과와 수렁화효과때문에 이들을 정확히 판별하지 못한다. 본 논문에서는 p차 자기상관회귀모형에 대한 고붕괴점 회귀추정량을 이용한 양방향 로버스트 필터방법을 제안했다. 실제 사례와 모의실험을 통해 제안한 방법이 매우 정확하게 시계열 자료에 포함된 특이치들을 검출하고 있음을 확인할 수 있다.

• 화약ㆍ발파
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• 제23권4호
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• pp.31-44
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• 2005

높은 현지응력 조건하에서는 굴착 후에 응력 재분배와 응력 교란에 의해 발생하는 터널 주변의 손상영역을 평가할 필요가 있다. 따라서 암석의 변형 및 파괴 특성을 규명하는 것이 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 미소균열들의 전파와 결합에 의해 형성되는 암석의 파괴 및 손상 메커니즘을 점이동 회귀분석 기법과 단축압축시험 동안 측정된 미소파괴음으로부터 조사하고자 하였다. 특히 암석의 손상기준들을 보다 체계적으로 결정하기 위한 수정 방법을 새롭게 제안하였고 성공적으로 적용하였다. 실험결과, 황등화강암과 여산대리석 모두에서 균열개시응력과 균열손상응력은 단축압축강도의 각각 $33{\~}36\%$와 $84{\~}89\%$ 수준인 것으로 나타났다. 하지만 여산대리석에서 정규화한 균열닫힘응력 수준은 황등화강암과 비교할 때 더욱 크게 나타났다. 또한 황등화강암에서 발생한 축방향 변형은 탄성변형 단계와 초기 미소균열 발생 과정에서 크게 발생하였다. 하지만 여산대리석에서 발생한 축방향 변형은 초기 균열들의 닫힘과 불안정한 균열전파에 의해 주로 발생하였다. 반면 단축압축조건하에서 암석의 횡방향 변형은 거의 대부분 균열손상응력 수준 이후에 발생하는 불안정한 균열전파로 인해 발생하는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제38권6호
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• pp.526-531
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• 2010

목재의 합리적인 이용을 위하여 목재 가공 또는 이용시 수분제어를 통한 건조결함 발생 최소화가 중요하다. 근적외선 분광분석법을 이용하여 재료의 물리적 화학적 성질을 신속하고 비파괴적으로 파악할 수 있다. 본 연구 에서는 근적외선 분광분석법을 이용하여 목재의 표면함수율을 측정하였다. 근적외선 분광스펙트럼에는 목재의 화학적 성분의 영향으로 인하여 노이즈가 포함될 수 있기 때문에 평활화, 미분, 표준화를 포함한 수학적 전처리를 적용한 후 회귀분석을 실시하였다. 750~2,500 nm 범위의 적외선 흡광도를 이용한 회귀모델을 통하여 목재의 표면함수율 측정이 가능함을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 근적외선 분광분석법을 통하여 비평형상태에서 목재 수분을 정확히 탐지함으로써 건조 또는 수분흡습 중 목재 내 수분이동량을 제어할 수 있는 기술이 발전될 수 있으리라 기대된다.

• 분석과학
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• 제25권4호
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• pp.250-256
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• 2012

우슬의 지표성분인 ecdysterone과 inokosterone을 HPLC방법으로 분석하였다. 이 때 ODS 컬럼과 이동상으로 0.08% 포름산을 함유하는 15% 아세토니트릴 용액을 사용하였고, 이동상의 유속은 1.0 mL/min, 검출파장은 254 nm였다. 사용된 방법을 ICH 가이드라인에 따라 우효성을 확인하였고, 한국 및 중국의 각 지역에서 수집된 우슬 시료 93점에 대한 지표성분의 모니터링에 적용하였다. 직선회귀법에 의해 산출된 ecdysterone과 inokosterone에 대한 새로운 함량기준은 각각 0.033%와 0.020%로 나타났다. 새로운 기준을 시판되는 우슬에 적용하였을 경우 국산은 모두가 합격하였고 중국산은 92.6%가 합격하여 전체적 합격률은 95.4%였다. 새로운 기준은 지표성분의 함량이 낮은 중국산의 유통을 감소시켜 양질의 국산 생약을 보호할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국식품과학회지
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• 제28권2호
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• pp.345-351
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• 1996

자색고구마를 새로운 천연식용색소원으로서 개발하기 위한 연구의 일환으로 자색고구마 색소의 추출조건과 특성을 조사하였다. 자색고구마 색소는 물, ethanol, methanol 등의 용매에는 잘 추출되나 비극성 유기용매에는 거의 추출되지 않는 수용성 색소임을 알 수 있었으며, 0.1%의 구연산을 첨가한 20%의 ethanol 용액이 자색고구마 색소 추출을 위한 최적의 용매임을 알 수 있었다. 자색고구마로부터 생체중량의 3.7%에 해당하는 동결건조분말을 얻을 수 있었다. 자색고구마 색소를 추출하기 전에 가압중탕($121^{\circ}C$, 15분)이나 데치기($9^{\circ}C$, 15분)와 같은 전처리를 하였을때에도 색소의 추출량과 농도에는 영향이 없는 것으로 보아 본 색소는 열에 비교적 안정함을 알 수 있었다. 색소 추출에 대한 온도의 영향은 추출온도가 높을 수록 초기에는 색소 추출율이 높았으나 일시간이 지난 후에는 색소가 파괴되어 추출효과가 낮았으며, 저온에서는 초기에는 다소 추출속도가 낮았으나 시간이 지날수록 계속 추출량이 증가하였다. 따라서 색소의 안정성과 추출속도를 고려하여 $30^{\circ}C$가 자색고구마색소 추출을 위한 최적온도라고 판단되었다. 자색고구마의 색소는 pH의 변화에 따라 큰 변화를 보였는데, 색깔은 pH가 $1.0{\sim}3.0$일 때 적색, pH가 $7.0{\sim}8.0$일 때는 청색, pH가 $9.0{\sim}10.0$일 때는 녹색을 띠었으며, spectrum양상은 pH가 증가할수록 최대흡수파장이 장파장 쪽으로 이동되는 anthocyanin 색소의 전형적인 특성을 나타냈다.^5\;{\beta}(33)\;-9.79{\times}10^5,\;{\beta}(12)3.31{\times}10^5\;{\beta}(33)\;-9.79{\times}10^5,\;{\beta}(12)3.31{\times}10^5\;{\beta}(13)\;5.18{\times}10^5,\;{\beta}(23)9.08{\times}10^5$ 2) 회귀식에 대한 분산분석 결과, 분산비(Fo)가 8.44로 0.05 수준에서 모델에 의해 도출된 결과를 잘 성명할 수 있으며 그 정확도에 대한 결정계수($r^2$)는 0.938로 높았다. 또한 정상점에서 ${\beta}-carotene$의 반응표면을 정준분석한 결과 중속 변량인 ${\beta}-carotene$추출함량이 최대점임을 확인하였다. 3) 최적조건 즉, 압력은 350bar, 온도는 $51^{\circ}C$ 및 시간은 200min의 조건을 동시에 만족하는 관심영역에서의 ${\beta}-carotene$의 최대추출량은 생당근 100g당 10,611 ${\mu}g$으로 예측되었다.이 높은 반면 AsA는 둘다 낮은 편이었다. 무기질은 무에서 Fe, Ca, Na, K과 우엉에서는 Na, P, K의 잔존량이 높은 반면 우엉에서 Fe의 잔존율이 극히 낮았다. 6. 각종 조리시 비타민과 무기질의 잔존상태가 전체적으로 좋은 결과를 보인 채소의 순서는 사용된 횟수에 차이가 있으나 도라지>들깻잎, 양배추>무, 오이>참취, 상추>숙주>시금치, 우엉, 돌나물>당근, 호박>콩나물>가지로 나타났으며, 조리법 중에서 잔존율이 좋은 것은 비타민의 경우는 생채이었고 무기질은 생채, 볶음, 조림이었다

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.