• Fire Science and Engineering
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• v.24 no.6
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• pp.133-138
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• 2010

This study is aimed to investigate the relationship between job-related stressor, problem solving style and psychological distress and the effects of job-related stress and problem solving style on psychological distress of firefighters. The Job-related Stress Scale, Problem Solving Style Questionnaire, and the Symptom Checklist-Revised (SCL-90-R) were administered to 148 firefighters working in Seoul and Gyounggi. Correlation analysis revealed that job-related stress, problem-solving styles such as helplessness and problem-solving control correlated positively with psychological distress and that problem-solving confidence and approaching style correlated negatively with it. Multiple regression analysis showed that job-related negative cognition and emotion, helplessness and approaching style accounted for 43% of the variance in the psychological distress. Among problem-solving styles, helplessness had the highest predictive power for psychological distress. Self-reported helplessness is an important determinant of firefighters' reactions to problematic situations encountered in their job.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.1
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• pp.201-208
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• 2021

This study aims to provide the relevant basis upon which prediction of dyslipidemia should be made based on body information. Using the National Health Insurance big data (3,312,971 people) canonical correlation analysis was performed between body information and lipid-profile. Body information included age, height, weight and waist circumference, while the lipid-profile included total cholesterol, triglycerides, HDL cholesterol and LDL cholesterol. As a result, when the waist circumference and the weight are large, triglycerides increase and HDL cholesterol level decreases. In terms of age, weight, waist circumference, and HDL cholesterol, the canonical variates (the degree of influence) were significantly different according to sex. In particular, the canonical variate was dramatically changed around the forties and fifties in women in terms of weight, waist circumference, and HDL cholesterol. The canonical correlation results of the health care big data presented in this study will help construct a predictive model that can evaluate an individual's health status based on body information that can be easily measured in a non-invasive manner.

• Journal of Conservation Science
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• v.34 no.5
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• pp.387-396
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• 2018

Exposure to the natural environment can cause damage to domestic wooden cultural assets, such as temples. Deterioration is accelerated by biological damage and various environmental factors. In this study, meteorological factors were monitored by equipment installed at Beopjusa temple of Boeun province and Seonamsa temple of Suncheon province. A statistical model was applied to these data to predict the meteorological factors and to compare the predictive performance of each meteorological factor. The resulting correlation coefficient between air and dew point temperatures was highest, at 0.95, while the correlation coefficient for relative humidity had a moderate value(0.65) at both the Beopjusa and Seonamsa temples. Thus, a general linear model was found to be suitable for predicting air and dew point temperatures. An analysis of correlation between meteorological factors showed that there was strong positive correlation between air temperature and dew point temperature, and between solar radiation and evaporation at both sites. There was a weak positive correlation between air temperature and evaporation at Beopjusa temple. Wind speed was negatively correlated with both air temperature and relative humidity at Seonamsa temple. The wind speed at this location is higher than average in winter and lower than average in summer, and it was hypothesized that the low wind speed plays a role in reducing water evaporation in summer, when both air temperature and relative humidity are high. As a result, damage to the wooden buildings of Seonamsa temple is accelerated.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.2A
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• pp.363-370
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• 2006

It is proposed that the electromechanical relation of the conductive materials with high electrical resistance may be used to estimate the current stress of prestressing tendons. To choose the best conductive material to this end, we studied the electromechanical relations of carbon fibers and metalic heat wires experimentally. The strain of those materials was controlled instead of the stress during the experiment. It is found that the relation of carbon fibers can be modelled by a parabolic(or hyperbolic) function in the early stage of deformation. However because the relation is not consistent when it is unloaded and reload, carbon fibers are not suitable for this purpose. Metallic heat wires show a consistent linear relation during loading and unloading in the elastic deformation and are suitable for this purpose. To estimate the electromechanics relation of metallic wires, we developed a simple formula based on the rigid plasticity. We propose a new kind of prestressing tendons whose stress can be monitored. As a side result of this study, we found that the electromechanical relation of carbon fibers without epoxy matrix becomes almost linear after a certain strain.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• v.18 no.3
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• pp.17-25
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• 1990

양표면은 무결점재를, 가운데 단판은 경사목리 및 목리방향의 할열을 가진 단판을 사용하여 제조한 3매 단판 적충재에 있어서 목리방향과 할열의 인장탄성계수 및 인장강도에 미치는 영향에 대하여 조사하였다. 또한, 비파괴 시험 방법인 응력파 실험에 의하여 각단판의 탄성계수를 측정하고, 이들 단판의 탄성계수로부터 단판적층재의 탄성계수를 예측하여 실측치와 비교하였다. 응력파에 의해 예측된 탄성계수는 인장실험으로부터 얻어진 결과와 거의 일치하였으며 인장탄성계수와 인장강도간에도 높은 상관관계를 나타내었다($r^2$=0.681). 인장강도에 있어서는 가운데 단판 할열의 영향은 나타나지 않았으나 목리의 경우 경사각이 증가함에 따라 인장강도가 감소하는 경향을 나타내었다.

• Journal of Korean Society of Rural Planning
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• v.5 no.2 s.10
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• pp.66-72
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• 1999

본 연구는 다음의 두 가지 목적이 있다. 첫째, 각종 실증분석에 있어서의 다중모형의 효율성에 대한 소개와, 둘째, 다중모형의 분석에 있어서 상위단계의 예측되는 가치를 측정하기 위한 새로운 통계를 소개하는 데 있다. 다중모형의 이론적 틀은 광범위하게 사용되는 기존의 1단계 모형의 통계적 문제점(이분산 등)을 보완하고, 현실을 더욱 실체적으로 파악한다는 측면에서 앞으로 지역분석의 중추적 틀로서 자리매김하리라 예상되고 있다. 본 연구는 이러한 다중모형의 효율성을 가상 자료가 아닌 실제 자료를 이용하여 검증하였으며, 특히 기존에 제시되지 않은 다중로짓모형에서의 상위수준의 잔차 또는 예측치를 계산하는 통계량을 제시하였다. 이 새로운 통계량은 실증분석에 있어서의 관찰치와의 상관관계와 그 분산의 분석에 있어서 잘 행위하고 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.47-52
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• 1999

데이타 마이닝이란 축적된 방대한 양의 실제 데이타로부터 이전에는 알지 못했던, 숨겨진 임의의 규칙성들을 비전통적인 방식으로 발견해 내는 작업을 말한다. 많은 데이타로부터 무엇인가 흥미로운 경향이나 패턴을 발굴해 내는 것이 데이타 마이닝의 목적이다. 본 연구에서는 다양한 측정값으로 표현되는 \circled1 인지 유형 데이타와, \circled2 생리적 반응 특성 데이터가 \circled3 직관적 예측의 성과에 미치는 영향을 데이타 마이닝 기술을 이용하여 분석함으로써 존재하는 규칙적인 관련성을 탐사하였다. 현재까지 분석한 바로는 첫째, 분석적인 사람이 직관적인 사람보다 예측이 더 정확한 경향이 있었다. 둘째, 실험 전과 실험중 간의 뇌파증가율이 높거나 뇌파량이 적으면 분석적인 사람일 가능성이 많았다. 셋째, 분석적인 사람은 실험 전에 뇌파량이 적을수록 더 정확해지며, 직관적인 사람은 실험전에 뇌파량이 많을수록 더 정확해지는 것으로 관측되었다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.02a
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• pp.343-348
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• 2002

생버섯의 환경기체조절저장을 위한 적정 기체조성을 예측하기 위하여 팽이버섯과 느타리 버섯을 대상으로 호흡특성치를 측정 및 모델링한 결과 두 버섯의 호흡속도는 환경기체조성에 영향을 받는 것으로 나타났다. 버섯의 산소소비속도와 이산화탄소발생속도를 반응표면분석한 결과 느타리버섯의 이산화탄소발생속도를 제외하고는 $R^2$=0.9이상의 높은 상관관계를 나타내었다. 반응표면 분석결과를 이용하여 두 버섯의 적정 기체조성은 팽이버섯의 경우 1~2.5% $O_2$와 10.5-11.5% $CO_2$, 느타리 버섯의 경우에는 2.5~4.5% $O_2$와 11.5~13%$CO_2$가 적정 기체조성 것으로 예측되었으며 일반적인 생버섯의 저장기체조건에 포함되는 농도였다. 따라서 예측된 조건에서 생버섯의 환경기체조절 저장이 가능 할 것으로 판단되었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.158-160
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• 2013

링크 예측 기법은 소셜 네트워크 분석 중 한 방법으로서 그래프 내에서 추가적으로 발생하는 링크를 어떻게 예측하여 네트워크에 추가하는 가에 대한 문제이며 소셜 네트워크의 친구 추천 서비스, 상관 관계 분석, 테러리스트 네트워크 모니터링 등 여러 분야에서 사용되고 있다. 그러나 데이터가 대용량화 됨에 따라 모든 데이터를 메모리에 적재하지 못하거나 최단경로 알고리즘의 반복 수행 등 많은 수행시간을 요구하기 때문에 분산 처리 환경이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 프리겔 기반의 모든 노드들 간의 최단경로를 찾는 알고리즘의 반복 수행을 제거하여 수행속도를 향상시킨다. 다양한 데이터 셋에 따른 수행 시간을 측정하여 제안하는 기법의 우수성을 보인다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.362-365
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• 2022

최근 노동 집약적인 성격의 섬유 산업에서는 AI를 통해 공정에 들어가는 시간과 비용을 줄이고 품질을 최적화 하려는 시도를 하고 있다. 그러나 섬유 방사 공정은 데이터 수집에 필요한 비용이 크고 체계적인 데이터 처리 시스템이 부족하여 축적된 데이터양이 적다. 또 방사 목적에 따라 특정 변수 위주의 조합에 대한 데이터만을 우선적으로 수집하여 데이터 불균형이 발생하며, 물성 측정환경 차이로 인해 동일 방사조건에서 수집된 샘플 간에도 오차가 존재한다. 이러한 데이터 특성들을 고려하지 않고 AI 모델에 활용할 경우 과적합과 성능 저하 등의 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 물성 단위 및 허용오차를 고려한 이상치 처리 기법과 데이터 불균형 정도 및 물성과의 상관성을 고려한 오버샘플링 기법을 물성 예측 모델에 적용한다. 두 기법들을 모델에 적용한 결과 그렇지 않은 모델에 비해 물성 예측 오차와 방사 공정 데이터에 대한 모델의 적합도가 개선됨을 보인다.