본 연구에서는 총 강우량과 강우강도을 고려한 이변수 분석으로 연최대 호우사상을 선별하고, 두 변수를 Copula 함수로 결합하여 최적의 모델조합을 찾는 확률호우사상 산정 방법론을 제시하였다. 국내 69개 관측소의 2020년까지의 관측 자료를 대상으로 1mm 이하의 강우는 제거한 뒤, IETD(Inter-Event Time Definition) 12시간을 기준으로 강우자료를 독립적인 호우사상으로 분리하였다. 호우사상의 여러 특성 중 양의 상관관계를 갖는 총 강우량과 강우강도를 변수로 선택해 이변수 지수분포에 대입하였고, 각 지점의 연최대 호우사상 시계열을 생성하였다. 2변수 지수분포의 매개변수는 전체 기간과 연도별로 나누어 추정해 본 결과 연도별 변동성이 큰 것을 확인해 연도별 추정 방식을 선택하였다. 연최대 강우사상 시계열의 총 강우량과 강우강도는 극한 강우에 적용하는 확률분포형 중 Lognarmal, Gamma, Gumbel, GEV(Generalized Extreme Value), GPD(Generalized Pareto Distribution) 5가지를 사용하여 각각 CDF(Cumulative distribution Function) 값을 추정하였다. 계산된 CDF 값은 3가지 Copula 모형으로 결합해 joint CDF 값을 산출하였다. 총 75개의 모델조합 중 최적 모델을 찾기 위해 CVM(Cramer-von-Mises) 적합도 검정을 시행하였다. CVM의 통계량 Sn 값이 가장 작은 모델조합을 해당 지점의 최적 모델조합으로 선정하였다.
쌀 생산량 예측의 정확성을 높이기 위한 대다수의 연구는 모델의 정확도 증진에 초점이 맞춰져 있다. 이에 비해, 예측 모델을 적용할 대상 데이터 자체에 관한 연구는 상대적으로 미흡하다. 쌀 생산량 데이터에 동일한 종속변수와 예측 모델을 사용하여 다른 특성들로 구성된 두 부류의 데이터에 적용하면, 결과의 차이가 발생하는데 이때 어느 데이터 셋이 더 우수한지 판단하기는 어려운 일이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 예측 모델 적용 전에 데이터 내에서 예측 결과에 큰 영향을 미칠 가능성이 있는 특성들을 선별하고, 이를 중심으로 모델링을 수행하면, 데이터의 구성이 다르더라도 안정적인 예측 결과를 얻을 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기상청의 종관기상관측(ASOS) 데이터를 활용하여, 쌀 생산량의 안정적이고 일관된 예측을 위해 데이터 구성 특성들의 조정을 통해 최적의 기반 변수를 선별하는 방법에 대해 제안한다. 본 연구의 결과는 향후 다른 연구에서 성능평가의 유용성을 높이는 데 기여할 것으로 기대한다.
가뭄·홍수 등 수재해 대응대책 수립 측면에서 유역의 자연유출량 산정은 가장 핵심적인 사항이라 할 수 있다. 우리나라는 전국적으로 수위-유량관측소를 설치하여 실시간 유출량 모니터링을 통해 수문정보를 수집하며, 주요지점을 제외한 유역에서는 주기적으로 강우-유출모형의 매개변수 최적화를 통해 산정된 장기유출량 결과를 자연유출으로 가정하여 수자원 계획 수립시 활용하고 있다. 그러나 강우-유출모형의 최적 매개변수 추정을 위해 활용되는 관측 수문자료는 상대적으로 자료의 연한이 짧고, 계절·공간적인 특성으로 인해 매우 제한적이며, 유역의 특성을 충분히 고려하지 못해 미계측유역의 매개변수 추정시 모형의 자료에서 기인한 불확실성이 크게 발생한다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 관측자료에 대한 신뢰성이 유의하며, 공간적으로 고르게 분포된 12개 댐 유역을 대상으로 매개변수 지역화 연구를 수행하였다. SCEM-UA기법을 통해 GR4J 강우-유출모형의 매개변수를 최적화 하였으며, 매개변수와의 상관관계 및 선형회귀분석을 통해 유역특성인자를 선별하여 Copula 함수를 통해 지역화된 매개변수를 추정하였다. 최종적으로 본 연구에서 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위하여 매개변수 최적화가 수행된 유역을 미계측 유역으로 가정하여 교차검증 관점에서 적합성을 검토하였으며, 통계적으로 유의한 결과가 도출되는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 환경, 재료 물성 및 제작 등에서의 불확실성을 고려하여 130m급 고정식 해양구조물의 신뢰성 기반 최적설계를 수행하였다. 구조물의 구조건전성을 엄밀하게 반영하기 위해 작용 및 허용 응력의 비인 UC 값을 신뢰성 해석 및 신뢰성 기반 최적설계의 제약조건으로 고려하였다. 해양구조물의 제작비용을 저감하기 위해 자켓형 지지구조물의 중량을 최소화하였다. 불확실성의 통계적 특성은 문헌 등을 참고하여 관측되거나 측정된 데이터를 기반으로 정의하였다. 자켓형 해양구조물의 신뢰성 해석과 신뢰 기반 최적설계는 부재 수가 많아 계산 부담이 큼으로 문제의 차원을 축소하기 위해 응답의 중요성을 기준으로 설계변수를 선별할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 효율적인 계산을 위해 신뢰성 기반 최적설계를 수행하기 전 결정론적 최적설계를 먼저 수행하였다. 마지막으로, 도출된 최적설계(안)을 기존 각 급 규정 기반 설계와 안전성 및 경제성 측면에서 비교 분석하였다.
본 연구에서는 가축분뇨의 비료화를 위한 분뇨의 악취와 암모니아성 질소를 제거시킬 수 있는 기능성 발효촉진 미생물의 선별을 목표로 쌀겨 자연발효 추출물로부터 총 61개의 균주를 순수 분리하였고, 순수 분리된 균주의 단백질, 지방, 탄수화물 등의 유기물 분해 효소활성 (amylase, protease, cellulase 및 lipase), 암모니아 가스의 탈취성능을 조사하여 최종적으로 NA 2, 12, 15의 3종의 균주를 선별하였다. 최종 선별된 균주에 대해서 동정실험을 수행한 결과, NA 2는 Bacillus acidocaldarius로 동정되었고, NA 15는 Planoroccus sp.로 부분동정되었다. 이들 분리된 미생물을 가축분뇨처리제로 개발하기 위한 최적의 혼합 배양 조건을 구하기 위해 반응표면계획법으로 배지 조성과 pH와 같은 조작 변수들의 영향과 상호작용 등을 포함한 데이터를 분석한 결과, 최적 배양 조건은 beef extract 4.59g/L, Peptone 8.73g/L, PH 6.3으로 결정되었다. 분리된 미생물들은 발효촉진 및 암모니아 탈취 성능이 우수하면서도 중$.$고온성 미생물들로서 가축분뇨처리에 활용가능성이 높은 것으로 판단되었다.
Optimal screening procedures with dichotomous performance variable T and continuous screening variable X are presented for assuring with a specified degree of confidence that at least ${\ell}$ out of m items found acceptable in screening inspection are conforming. It is assumed that T is a Bernoulli random variable and that the conditional distribution of X given T=t is normal. When m is also to be determined, optimal m and cut-off value of X minimizing the total expected cost are obtained. Cases of known and unknown parameters are considered and for unknown parameter cases, Bayesian approaches are used to find the optimal screening procedures.
본 연구는 저품위 회중석을 최종 선별처리 하기에 앞서 비교적 조립자에서 많은 양의 맥석을 제거하여 경제적이며 효율적인 선별기술을 개발하는데 있다. 일반적으로 저품위 회중석의 경우 1차 조선정광을 얻기 위해 지그나 스파이랄 등의 비중선별기가 사용되지만, 본 연구에서는 KC3 Knelson Concentrator를 이용한 연구를 수행하였다. 시료는 파쇄와 분쇄과정을 거쳐 1mm 이하로 준비하였으며, 주요 실험변수로 처리횟수, 시료 급광량, Bowl의 회전속도(G Force), 급수량, 자성산물 사전제거, 시료입도 그리고 시료품위 변화 등이 1차 조선정광 회수에 미치는 영향을 관찰하였다. KC3 Knelson Concentrator를 이용한 비중선별 실험결과 처리횟수, 급광량, 시료입도 그리고 원 시료의 품위($WO_3%$) 등이 선별효율에 영향을 미치는 주요 실험변수임을 확인하였다. 실험결과 최적실험 조건에서 텅스텐의 품위와 회수율이 각각 $3.0%WO_3$와 90%인 1차 조선정광을 얻었다.
본 연구에서는 최적의 인공신경망 구조 설계를 위하여 인공신경망과 유전자 알고리즘이 결합된 신경망구조 설계기법이 제안되었다. 저자들은 신경망 구조설계시 인공지능 적용에 따른 계산적인 복잡함을 줄이며, 신경망에 의한 예측의 정확성을 증가시키기 위하여 인공신경망과 유전자 알고리즘의 특성을 조합하였다. 최적의 신경망 구조를 얻기 위하여 신경망 구조의 설계변수들에 대한 유전자 선별기법을 적용하였다. 제안된 합성 기법의 적용성을 평가하기 위하여 여러 지반공학 물성치들을 추정하는 해석에 적용되었다.
SNS의 확산으로 온라인 상점에서는 상품에 대한 주관적인 의견이 내포되어 있는 고객리뷰 정보가 빠르게 생성되고 확산되어 다른 고객들에게 큰 영향을 미치고 있다. 이와 더불어, 고객들의 긍정적 또는 부정적 의견을 분석하여 개선방안을 모색하려는 오피니언마이닝(opinion mining)이 주목 받고 있다. 고객리뷰에 내포된 감성정보를 가진 용어들은 감성분류를 하는데 가장 중요한 역할을 하기 때문에 영향력이 높은 용어를 선별하는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 품사태깅을 이용하여 최적의 용어들을 선별하고 용어정보에 기반한 문서수준에서의 감성분류모형을 제안하고자 한다. 고객리뷰의 감성분류모형에 대표적인 기계학습기법인 SVM을 적용하고, SVM의 입력변수 선정과정에 품사태깅 방식과 용어추출기법을 다르게 조합하고 사용하여 긍정적/부정적 문서를 분류하였다. 본 연구에서 제안한 감성분류모형의 성과를 검증하기 위해 아마존(Amazon.com)의 영화와 도서에 대한 고객리뷰 80,000개를 수집하여 불필요한 용어들을 제거한 후 품사태깅을 통해 용어를 추출하였다. 추출된 용어는 문서빈도, TF-IDF, 정보획득량, 카이제곱 통계량의 값을 산출하여 값을 통해 용어들을 순위화하고, 각 상위 20개에 해당하는 최적의 용어를 선정한 후 SVM을 이용하였다. 제안된 감성분류모형을 통해 기존 연구에서 언급한 형용사만을 사용한 예측변수와 4품사를 사용한 예측변수에서의 실험결과를 통해 비교 분석하였다. 카이제곱 통계량 기반의 감성분류모형이 다른 모형보다 예측성과가 가장 우수하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안된 문서수준에서의 용어기반 감성분류모형을 이용함으로써 온라인 상점에서의 서비스 개선과 경쟁력 확보에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권4호
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pp.639-647
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2009
컴퓨터공학의 발전으로 인해, 여러 개의 변수가 존재하는 비선형 문제와 같은 최적해 탐색과 최적화에 사용되는 유전자 알고리즘은 많은 분야에서 활발하게 응용되고 있다. 그 중, 데이터마이닝분야에서 유전자 알고리즘을 이용하여 정확도를 최대로 하는 입력변수 선택방법과 여러 예측모형을 통합하는 방법 등이 제시되었다. 한편, 우리나라 축산업을 대표하는 한우의 유전자원 보존과 능력향상을 위해서는 다음세대에 유전이 되는 단일염기다형성에서 특정 유전자형을 가진 한우가 경제형질이 우수한지를 찾아낼 필요가 있다. 이에 따라, 유전자 알고리즘을 이용하여 한우의 경제형질에 가장 많은 영향을 주는 단일염기다형성 조합마커의 유전자형을 선택하는 방법을 제시하였다. 그리고 실제 한우 유전 데이터에 적용하여 주요 단일염기다형성 조합마커에서 우수 유전자형들을 선별하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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