본 연구에서는 임의지속기간의 확률강우량 산정을 위해 실무에서 주로 사용되고 있는 전대수 다항식형 확률강우강도식의 최적차수 결정을 위하여 경상북도 내 9개 지점을 대상으로 확률강우량을 산정하고 전대수 다항식형 강우강도식의 회귀계수를 추정하였다. 추정된 지점별 다항식을 대상으로 단계선택법을 이용하여 각 지점별 다항식의 최적변수를 선정하고 선정된 변수들의 통계적 유의성을 검토하기 위하여 분산분석을 통한 유의성 검정을 실시하였으며, 이들 결과를 이용하여 각 지점별 통계적으로 적절하게 산정된 강우강도식을 제시하였다. 경북 9개 지점의 전대수 다항식형 강우강도식의 변수선정 결과는 6개 지점에서 1~3차식이 최적식으로 나타났고 1개 지점이 불완전 3차식이 최적식으로 나타났다. 그 중 1차는 Sherman 식, 2차는 General 식의 형태와 유사하므로 독립변수의 수를 증가시켜 적합도를 높이고 사용 편의를 위해 통일된 형태의 강우강도식으로 제시한다면 전대수 다항식형 강우강도식은 3차 회귀식까지만 고려하여도 통계학적으로 문제가 없는 것으로 판단된다.
Insulin 83건을 검사 대상으로, 장비 WIZARD(PerkinElmer, USA)와 DREAM- G-10(Shinjin, KOREA)의 Graph Algorithm 중에 표준곡선과 신뢰성이 가장 높은 Excel의 추세선은 다항식 추세선이다. 다음으로 다항식 추세선식을 이용하여 표준농도 1개씩을 제외하여 표준농도의 회귀식에 미치는 영향을 비교한 결과 최고농도($315{\mu}IU/m{\ell}$)의 평균값이 표준물질 6개로 실시한 표준 회귀식을 이용한 평균값과 비교하여 49%나 평균값이 저하되었다. 단 낮은 농도에서는 영향이 미비하였다. 마지막으로 WIZARD의 Point to Point형식과 DREAM G-10의 Point to Point형식이 적합성이 높고, DREAM G-10(Point to Point)와 Excel 다항식 추세선이 적합성이 높으며, Excel 다항식 추세선과 DREAM G-10(2'nd order Polynomial)의 적합성이 높다.
본 연구를 통하여 전력계통의 송변전 계획에 필요한 장기 지구별 수요예측 산법을 제안하였다. 소규모 지구의 수요예측을 위한 중회귀 모형 도입시 단순한 다항식 회귀모형만으로는 장기예측을 하는데 한계가 있으므로 다항회귀 과정을 변형하거나, 새로운 기능을 보완하여 예측정확도를 높이려는 시도가 수행 되어왔다. 본 논문에서는 장기 예측시 나타나는 미래의 예측 수요의 과도한 변화를 감소시켜 예측 정확도를 개선할 수 있는 수평년도수요를 도입하였으며, 종래 추세 분석에서 난점으로 지적되어 온 변전소의 신설 및 폐지에 따른 수요이전으로 야기되는 예측의 불안정성을 개선하였다. 제안한 산법을 검증하기 위하여 우리나라 실계통에 적용하였다.
아미카신은 그람음성균 감염에 사용하는 아미노글리코사이드계 항생제로 이독성 및 신독성 등의 부작용과 큰 개인차로 혈중농도 모니터를 통한 투여계획이 필요한 약물이다. 본 연구에서는 16명의 위암환자에서 비선형최소자승 회귀분석과 베이시안 분석에 의한 아미카신의 약물동태에 분석오차의 영향을 연구하였다. 약물투여는 아미카신 7.5 mg/kg을 30분에 걸쳐 12시간 간격으로 등속 주입하였으며, 혈액 채취는 정상상태에 도달되었다고 판단되는 첫 약물투여 72시간 후에, 약물 주입 5분전과 주입이 끝난 뒤 30분과 2시간에서 세차례 채취하였다. 혈청중 약물농도는 형광편광면역법으로 측정하였다. 분석오차를 위해 0, 5, 15, 30, 60 및 $80\;{\mu}g/ml$에 해당하는 아미카신 혈중농도(C)을 네차례 측정하여 각 혈중농도의 표준편차 (SD)을 구하였다 아미카신 분석오차를 위한 다항식이 $SD=0.3017+(0.00538C)+(0.00112C^2)$, $R^2=0.974$이었다 이 식에서 구한 SD 값으로 분석시 가중치를 주었을 때, 비선형최소자승 회귀분석에 의한 아미카신의 약물동태학적 파라메타($V_d$, $K_{el}$, $K_{slpoe}$, $t_{1/2}$)에 유의성있는 영향을 주었으나, 베이시안 분석에 의한 아미카신의 약물동태학적 파라메타에는 영향이 없었다. 이 다항식에 의한 분석오차를 비선형최소자승 회귀분석에 의한 아미카신 약물동태학적 파라메타 분석시 적절히 사용하면 안전하고 효율적인 투여계획을 할 수 있다.
토브라마이신은 그람음성균 감염에 사용하는 아미노글리코사이드계 항생제로 이독성 및 신독성 등의 부작용과 큰 개인차로 혈중농도 모니터를 통한 투여계획이 필요한 약물이다. 본 연구에서는 16명의 위암환자에서 비선형 최소자승 회귀분석과 베이시안 분석에 의한 토브라마이신의 약물동태에 분석오차의 영향에 대하여 연구하였다. 약물투여는 토브라마이신 1-2 mg/kg을 30분에 걸쳐 8시간 간격으로 등속 주입하였으며, 혈액 채취는 정상상태에 도달되었다고 판단되는 첫 약물투여 72시간 후에, 약물 주입 5분전과 주입이 끝난 뒤 30분과 2시간에서 세차례 채취하였다. 혈청중 약물농도는 형광편광면역법으로 측정 하였다. 분석오차를 위해 0, 1, 2, 4, 8 및 12 ${\mu}g/mL$에 해당하는 토브라마이신 혈중농도(C)을 네차례 측정하여 각 혈중농도의 표준편차 (SD)을 구하였다. 토브라마이신 분석오차를 구하기 위한 다항식이 SD = 0.0224+0.0540C+0.00173C2, $R^2$ = 0.935이었다. 이 식에서 구한 SD 값으로 분석시 가중치를 주었을 때, 비선형 최소자승 회귀분석에 의한 토브라마이신의 약물동태학적 파라메타 ($V_d$, $K_{el}$, $K_{slpoe}$, $t_{1/2}$)에 유의성있는 영향을 주었으나, 베이시안 분석에 의한 토브라마이신의 약물동태학적 파라메타에는 영향이 없었다. 이 다항식으로 부터 구한 분석오차를 토브라마이신의 비선형 최소자승 회귀분석을 이용한 약물동태 연구 및 파라메타 분석에 적용하여 좀 더 정확한 투여용량을 결정할 수 있으며, 더 나아가 토브라마이신 약물동태 시뮬레이션 연구에 응용할 수 있다.
샘플링되지 않은 불확실한 이동객체의 위치값을 추정하기 위한 기존의 연구방범 중 가장 보편적으로 사용하고 있는 방법은 선형 보간법이다. 선형 보간법을 사용할 경우 샘플링 구간은 좁게하여 오차를 줄일 수 있고 계산 시간을 단축할 수 있지만, 연속적인 이동객체의 경로는 직선이라기 보다는 곡선으로 나타내어지므로 샘플링되지 않은 이동객체의 위치값에 대해 불확실한 위치정보를 사용자에게 반환하게 된다. 따라서 이 논문에서는 샘플링된 이동객체의 위치값에 오차가 없다는 가정하에서 모든 위치점을 지나는 보간 다항식을 구해서 처리하는 선형 보간법 대신 이동객체의 위치값 자체의 오차범위까지 고려하는 다항회귀모형(polynomial regression model)을 이용한 이동객체의 불확실한 이동위치 추정방법을 제시한다. 다항회지모형은 이용할 경우 선형 보간법 보다 추정된 위치값에 대한 오차를 줄일 수 있으며, 이동객체의 과거 및 미래 위치값을 사용자에게 반환해 줄 수 있는 장점을 가진다.
본 논문에서는 압입시험을 통해서 초탄성 재료 물성치를 평가하는 간단한 방법을 제시하였다. 초탄성 재료 모델 중, 3개의 물성치($C_{10}$, $C_{20}$, $C_{30}$)를 가지는 Yeoh 모델을 선택하여 주연신률로 표현되는 변형률 에너지 밀도를 적용하였다. Yeoh 물성치를 변화시키며, 구형 압입시험 유한요소해석을 수행하여 압입자 반력-변위 곡선을 획득하였다. 압입자 반력-변위 곡선을 3차 다항식으로 근사하였고, 이 다항식을 물성치($C_{10}$, $C_{20}$, $C_{30}$)의 3차 곱으로 근사된 3차 다항식으로 표현하였다. 압입자 반력-변위곡선 근사를 위해 회귀분석을 진행하여 수식들의 계수를 결정하였으며, 이 회귀식을 이용하여 초탄성 재료의 물성치를 평가하였다. 초탄성 재료 물성치 평가를 수행하고 오차를 비교하여 유효성을 보여 주었다.
선박의 주묘 위험성을 평가할 수 있는 프로그램이 개발되어 있지만 선박의 제원에 해당되는 다양한 입력요소들을 직접 찾아서 입력해야 하므로 VTS 관제사가 정박지에 정박 중인 선박들로부터 이러한 입력요소들을 모두 확인하여 프로그램을 활용하는 것은 현실적으로 어려운 상황이다. 이에 본 연구에서는 VTS 관제사 입장에서 선박으로부터 쉽게 획득할 수 있는 총톤수(GT)를 독립변수로 설정하고 프로그램 입력요소들을 종속변수로 하여 선형 및 비선형 회귀분석을 실시하였다. 다항식 모델(선형)과 멱급수 모델(비선형)의 적합도를 비교한 결과, 컨테이너선과 벌크선의 경우에는 모든 입력요소에서 멱수급 모델이 적합한 것으로 평가되었다. 하지만 탱커선의 경우에는 수선간장, 선폭, 흘수는 멱수급 모델이 적합하고, 정면풍압면적, 앵커의 무게, 의장수, 묘쇄공으로부터 선저까지의 높이는 다항식 모델이 더 적합한 것으로 평가되었다. 또한 탱커선의 정면풍압면적 요소를 제외한 다른 나머지 종속변수들은 모두 결정계수가 0.7 이상으로 높은 적합도를 보였다. 따라서 주묘 위험성 평가 프로그램의 입력요소 중 외력 요소, 해저 저질, 수심 및 앵커 체인의 신출량을 제외한 나머지 입력요소들은 선박의 총톤수만 입력하면 회귀분석 모델식에 의해 자동으로 입력됨으로써 주묘 위험성 평가가 가능할 것으로 판단된다.
교각 주위에서의 국부세굴은 교각을 지나는 유체의 복잡한 흐름에 의해 발생한다. 이를 해석하기 위하여 많은 난류모형을 이용한 실내실험 및 수치실험을 수행하였으나 발생하는 와류를 하천 규모에서 전부 계산하기는 매우 어려운 문제다. 따라서 국부세굴 관련으로 최대 관심사인 최대 세굴심은 인공지능 기술에 근거한 다양한 기법을 적용해 계산하여 예측하기도 한다. 본 연구에서는 기계학습 분야 중 하나인 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines)을 이용하여 교각주위 국부세굴을 예측하였다. SVM은 본래 초평면을 이용하여 데이터를 분류시키는 기법이나 Vapnik(1995)이 제안한 ${\varepsilon}$ 서포트 벡터 회귀 (${\varepsilon}$-support vector regression)방법을 통해 회귀분석에도 활용할 수 있게 되었다. 학습을 위해 Charbert and Engeldinger (1956), Shen et al. (1969), Jain and Fischer (1979), 그리고 Dey et al. (1995)의 실험 자료를 이용하였고 검증을 위해 Yanmaz and Altinbilek (1991)의 실험 자료를 이용하였다. 커널함수로는 다항식 함수와 방사 기저 함수를 이용하였고 각 계수는 적합한 값을 찾기 위해 시행착오법을 사용하였다. 민감도 분석을 통해 각 계수들 중 ${\varepsilon}$의 변화가 결과에 가장 민감하게 변화를 일으키는 것을 확인하였고 검증 결과 SVM가 충분히 국부세굴을 잘 예측하는 것을 확인하였다.
It is difficult to have the existing structural optimization using coupled field analysis from CFD to structure analysis when the structure is influenced of fluid. Therefore in an initial model of this study after doing parameter design from the background of shape using topology optimization. and it is making a approximation formula using by the CFD-structure coupled-field analysis and design of experiment. By using this result, we conducted multi-objective optimization. We could confirm efficiency of stochastic method applicable in the scene of structure reliability design to be needed multi-objective optimization. And we presented a way of design that could overcome the time and space restriction in structural design such as the butterfly valve with the less experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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