본 연구는 요양보호사의 역량수준을 평가하고 경력과 고용형태에 따라 역량수준 평가점수를 실증적으로 검정하여 요양서비스의 질적 향상을 위한 방안을 제시하고자 하였다. 수집된 자료는 요양보호사의 역량수준을 보다 정확하게 평가하기 위하여 업무수준 평가요인 및 서비스 질의 평가요인에 대한 가중치를 설정한 후, 관계의 정도를 파악하는 퍼지관계를 사용하여 분석하였다. 이러한 접근은 요양보호사 개인별 평가요인과 개인의 역량수준을 보다 적확하게 파악할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 분석 결과는 다음과 같다. 요양보호사의 경력에 따라서는 요양기술, 신뢰성, 보증성, 유형성이 통계적으로 유의하였다. 또한 요양보호사의 고용형태에 따라서는 직업의식, 대응성, 감정이입, 유형성이 통계적으로 유의하였다. 요양보호사의 역량수준을 향상시키기 위해서는 경력, 고용형태를 고려하여 직업의식을 향상시키고, 요양기술을 습득할 수 있는 환경을 조성해주어야 할 것이며, 서비스의 질을 높이기 위해서는 경력보다는 고용형태의 안정성을 부여하는 것이 의미 있다는 것을 알 수 있다.
$pH=-loga_H$ 정의에서 pH는 단일 이온의 활동도항을 포함하므로 단지 측정의 방법만으로는 결정되어질 수 없고 근사법을 필요로 한다. 근사법에 의한 pH 측정은 수소전극과 은/염화은 전극을 사용한 액간 접촉이 없는 cell의 기전력 측정으로부터 이루어지는 방법이며, 이 과정을 통해 pH 값이 인증된 pH의 일차 표준 물질을 얻을 수 있다. 일반적인 pH 미터와 전극을 검정하는 데에는 인증된 pH 값을 가지는 표준 완충용액을 사용하므로 표준 완충용액의 pH 값 정혹도는 실제 측정된 pH 값의 실효성을 제한할 수 있다. 본 연구에서는 정확한 pH의 측정을 위해서 pH 값을 인증할 수 있는 시스템을 구축하기 위한 제반의 연구를 수행하였으며, 이를 토대로 pH 1.6∼12.5의 범위에 해당하는 완충용액의 pH를 0.005 pH 단위 이내의 불확도로 인증하였다.
최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.
GPD 모형은 수문학 극치확률량 해석에 주로 적용되어 왔다. 극치 통계의 주목적은 드문 사상의 예측이며, 주요 문제점으로는 임계값 또는 임계값 초과치들에 대한 정확한 산정방법이 없어 그 추정이 매우 어렵다는 것이다. 본 연구에서는 임계값 또는 임계값 초과치들을 산정하기 위하여 4가지 방법을 적용하였다. 그 비교를 위하여 GPD 모형에 적용하여 7개의 지속시간(1, 2, 3, 6, 12, 18 및 24시간)과 10개의 재현기간(2, 3, 5, 10, 20, 30, 50, 70, 80 및 100년)에 대한 매개변수 및 Quantile을 추정하였다. 3변수 GPD의 매개변수 및 Quantile을 추정하기 위하여 MOM, ML과 PWM을 적용하였다. 적합도를 추정하기 위하여 K-S, CVM 및 A-D 검정을 수행하였고 Monte Carlo 실험으로 상대 제곱근오차를 산정하였다. 이러한 방법들을 이용하여 임계값 산정방법들을 비교하여 최적화된 방법을 추정하였다.
본 논문에서는 스마트 공장에서 의사결정 모델을 이용한 순차 마이닝 기반 제조공정을 제안한다. 제안하는 모델은 소규모의 제조공정에서 순차 마이닝 의사결정 모델을 적용하여 제조 효율을 높이는 방법이다. 제조 단계 중 제품 제조 과정에서 나타나는 데이터를 입력 변수들로 구성하고, 시간당 제조량과 불량률을 출력 변수로 구성한다. t-검정을 통해 유의수준이 높은 변수만을 사용하여 GSP 알고리즘과 REPTree 알고리즘을 이용한 규칙과 모델을 생성한다. 의미있는 순차 규칙과 의사결정 모델은 정확도, 민감도, 특이성, 예측도를 통해 유의미함을 확인한다. 결과적으로, 실제 제조에 적용한 결과 불량률은 0.38%가 개선되었고, 시간당 제조량은 평균 1.89/h 증가되었다. 이는 소규모 제조 공정에서 데이터 마이닝 분석을 통한 제조 효율을 높이기 위한 의미있는 결과를 나타낸다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1011-1024
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2014
동물 유전학에 있어 한우의 우수한 품질개발과 통계학의 역할을 살펴본다. 본 연구는 한우에서 25 30개월에 특이적으로 유전자 발현이 일어나, 쇠고기 맛에 영향을 미치는 불포화지방산 및 육질등급에 직접적인 연관이 있는 것으로 알려진 6개의 유전자 (SCD, SREBPs, $PPAR{\gamma}$, FABP4, FASN, LPL)내의 30개 에스엔피와 가계 정보가 정확하고 도체 기록이 되어있으며, 포화지방산 및 불포화 지방산과 다가불포화 지방산을 분석한 한우 개체 513두에 대하여 연관 분석을 실시하였다. 그 중 FABP4; g.3977-325 T>C 에스엔피가 우수한 결과를 나타내고 있었다. 특히 선정된 에스엔피의 F-값은 91.36 및 30.00으로 다른 29개의 에스인피들 보다 우수한 효과를 보여주고 있었으며, 현장 농가에 직접적으로 재 검정한 결과 1+등급 이상이 나올 확률이 70.10%로 우수한 마커임을 입증할 수 있었다.
비파괴 측정법의 하나인 근적외 분광분석법을 응용하여 국내산 황색종 잎담배의 품질에 관련된 주요성분인 수분, 니코틴, 전질소, 환원당 및 색깔 등을 신속, 정확하게 동시에 측정하기 위한 가능성을 조사하였다. 근적외 영역의 광학데이타와 기존 습식분석법에 의한 잎담배의 수분, 니코틴, 전질소, 환원당 및 L, a, b 측정치 간에 중회귀 분석을 행한 결과, 검정용 시료에 대한 측정오차(SEP)가 각각 0.28%, 0.25%, 0.07%, 1.25, 0.44 및 1.07이며, 시료의 전처리없이 30초 이내에 동시에 측정 가능함을 알 수 있었다. 아울러 잎담배 수매, 원료가공 및 제품담배 제조현장에 활용하기 위한 보급형 근적외 분광분석기의 개발 가능성도 검토하였다.
본 논문은 콘크리트 표면 균열 영상에서 균열의 특징을 추출하기 위해, 영상 처리 기법을 적용하여 균열의 특징(길이, 폭, 방향)을 자동으로 추출 및 처리 할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서 적용된 영상 처리 기법으로는 균열 영상의 빛을 보정하기 위하여 모폴로지 기법인 채움(Closing)기법을 적용한다. 균열의 경계를 명확히 추출하기 위하여 고주파 강화 필터링을 적용한 후, 8가지 색상(검정, 빨강, 파랑, 초록, 노랑, 자주, 주황, 하늘)으로 명암 값을 분류하고 그 중 빈도수가 가장 높은 색상을 가진 명암 값을 제거한 후에 추출한 영상을 이진화한다. 이진화된 영상에서 콘크리트 표면 균열의 실거리 측정을 위한 임의의 선을 제거하기 위하여 위치 히스토그램을 적용하여 임의의 선을 제거한다. 임의의 선이 제거된 균열 영상에서 $5\times5$ 마스크를 적용하여 균열을 확대시키고, 3차례에 걸쳐 잡음 제거연산을 수행하여 균열의 후보 영역을 선택한 후, 후보 영역으로부터 특정 균열들을 추출한다. 추출된 특정 균열을 모폴로지 기법인 제거(Opening) 연산을 수행하여 균열의 특징이 일정하게 유지되게 하고 미세하게 끊어진 부분을 보정하여 균열의 특징(길이, 방향, 폭)을 측정한다. 실제 콘크리트 표면 균열영상을 대상으로 실험한 결과, 특정 균열이 효율적으로 추출되었고, 특정 균열의 길이, 방향, 폭의 등이 정확히 추출 및 계산되었다.
입력 랜덤 변수(input random variable)의 통계 모델링은 기계시스템의 신뢰성 해석(reliability analysis), 신뢰성 기반 설계(reliability-based design optimization), 해석모델의 통계적 검정(validation) 및 보정(calibration)을 위해 반드시 필요하다. 대표적인 통계모델링 기법에는 Akaike Information Criterion (AIC), AIC correction (AICc), Bayesian Information Criterion, Maximum Likelihood Estimation (MLE), Bayesian 방법 등이 있다. 이러한 방법들은 기본적으로 주어진 데이터로부터 후보 모델의 우도함수값을 이용하여 후보 모델 중 가장 적합한 모델을 선택하는 방법이며, 방법에 따라 데이터 수 혹은 파라미터의 수를 고려하여 모델을 선정한다. 하지만 실제 현장에서 데이터의 통계모델링을 하는 엔지니어는 각 방법의 장단점에 대한 이해가 부족하여 어떤 방법이 정확한 방법인지 몰라 통계모델링 수행 시 어려움이 있다. 본 논문에서는 다양한 통계모델링 방법들을 비교하고 각 방법의 장단점 분석을 통해 가장 적합한 모델링 기법을 제안하고자 한다. 각 방법의 검증을 위해 다양한 모분포를 가정하고 다양한 사이즈의 샘플을 임의로 생성하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 실제 공학 데이터를 사용하여 통계모델링 방법의 유효성을 검증하였다.
최근 기후변화로 인하여 전 세계적으로 물 부족현상이 대두되고 있는 가운데 우리나라 또한 물 부족국가에 편재되어 있다. 더군다나 제주도는 최대 다우지임에도 불구하고 다른 타 지역과 마찬가지로 제주도 곳곳에서 물 부족 현상이 야기되고 있다. 이러한 현상은 제주도의 강우가 대부분 년 중 6월~9월에 집중되고, 그 기간 홍수유출 역시 경사가 급하고 15km 미만의 짧은 유로연장을 갖는 대부분의 하천의 특성상 홍수유출 지속시간이 단 시간에 불과하여 수자원 관리에 큰 어려움이 있기 때문으로 사료된다. 다만 일부하천의 경우 해안과 가까운 지점의 하상과 측벽에서 기저유출 성분인 용천수가 유출됨으로 1970년대부터 상수원으로 개발하여 일부분 이용되고 있다. 하지만 이 또한 정확한 용출량 산정이 어려워 수자원으로써의 활용이 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 대상유역의 기저유출로 발생되는 용천수의 용출량을 산정하여 용천수의 이용 및 보전관리계획을 수립하는 중요한 척도를 제시함은 물론 제주 수자원의 대부분을 차지하는 지하수의 함양, 배출, 순환연구에 중요한 기초자료로 활용하기 위하여 진행되었다. 본 연구는 제주도 중서귀수역 주요 기저유출유역(강정천, 악근천)에 대하여 연구대상기간(2011.7~2011.12) 동안 하천의 유출량을 ADCP(Accoustic Doppler Current Profiler, SonTek사)와 전자기식 유속계(FLOW-MATE)를 이용하여 매월 2회 현장 계측을 실시하여 유출량 자료를 확보하였고, 일 단위의 모의가 가능한 유역단위의 준 분포형 장기 강우-유출 모델(continuous rainfall-runoff model)인 SWAT(Soil Water & Assessment Tool) 모델을 적용한 물수지 결과값과 비교 검정하여 제주도 기저유출 하천의 유출율 및 수문곡선의 특성을 분석하고 SWAT 모델을 통한 물수지 산정을 실시하였다. 중서귀수역의 기저유출 대상유역에 대한 지속적인 관측자료와 세계적인 SWAT모델을 이용한 정밀 수자원 해석결과는 서귀포시의 주 식수원으로 이용되고 있는 대상유역의 물순환 및 물수지분석과 통합 수자원의 연구진행, 향후 기후변화에 대비한 효율적인 수자원의 이용 및 확보를 위한 귀중한 자료로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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