• 설비공학논문집
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• 제26권10호
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• pp.467-473
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• 2014

Since the operating conditions of HVAC systems are different from those for which they are designed, on-going commissioning is required to optimize the energy consumed and the environment in the building. This study presents a methodology to analyze operational data and its applications. A predicted operation model is to be produced through a statistical data analysis using multiple regressions in SPSS. In this model, the dependent variable is the pre-cooling time, and the independent variables include the power output of the supply air inverter during pre-cooling, the supply air set temperature during pre-cooling, the indoor temperature-indoor set temperature just before pre-cooling, supply heat capacity, and the lowest outdoor air temperature during non-cooling/non-heating hours. The correlation coefficient R2 of the multiple regression model between the pre-cooling hour and the internal/external factors is of 0.612, and this could be used to provide information related to energy conservation and operating guidance.

• 치위생과학회지
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• 제15권5호
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• pp.612-619
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• 2015

본 연구는 구강건강상태가 전신질환에 미치는 영향을 알아보려는 목적 아래 KNHANES 제6기 1차년도(2013년) 자료를 활용하여 19세 이상 성인을 대상으로 구강건강상태와 류마티스 관절염의 관련성을 파악하였고, 다음과 같은 결과를 도출하였다. 류마티스 관절염과 치주상태 관련성을 교차 분석으로 확인한 결과 통계적으로 유의한 관련성이 나타나지 않았으며, 류마티스 관절염과 치아상실은 통계적으로 유의한 관련성을 보였다(p=0.001). 류마티스 관절염에 미치는 영향을 알아보기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 치주상태는 류마티스 관절염에 미치는 영향이 없는 것으로 나타났고, 치아상실의 개수가 19~28개인 사람은 0~8개인 사람보다 류마티스 관절염의 위험이 약 3배, 9~18개인 사람은 0~8개인 사람보다 류마티스 관절염의 위험이 약 2배 높은 것으로 나타나 치아상실 개수가 많을수록 류마티스 관절염의 위험성이 높은 것으로 나타났다(p<0.05). 치주상태와 치아상실을 동시에 로지스틱 회귀모델에 적용하여 분석한 결과 같은 결과를 나타냈으며, 통제변수를 보정한 로지스틱 회귀분석결과는 통계적 유의성이 나타나지 않았다. 골밀도 검사를 비롯한 임상검사와 약 복용 등의 염증상태에 대한 진행 정도를 파악하고 보다 체계적인 분석이 이루어져야 할 것이며, 구강건강상태와 류마티스 관절염의 관련성에 관한 양방향성 연구가 활발히 진행되어 두 질환 사이의 명확한 매커니즘이 규명되어야 할 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.35-41
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• 2020

본 연구는 루틴, 퀘르세틴, 식이섬유가 전분 소화율에 미치는 영향을 통계적 혼합물 설계방법을 이용하여 확인하고자 하였다. 세 가지 성분들은 모두 농도가 증가함에 따라 전분소화 지연 효과가 나타났으며, 그 중에서도 퀘르세틴과 식이섬유가 함께 섞였을 때 가장 높은 지연 효과를 보였다. 이 혼합물 설계는 simplex-centroid 실험설계법을 이용하였고, 최적 모델은 quadratic 모델에서 나타났다. 이때 얻어진 회귀방정식을 통하여 유의한 상승효과를 확인할 수 있었다. 최적화 통계 방법을 사용하여 혼합비를 분석한 결과 퀘르세틴과 식이섬유가 72: 28 비율에서 전분 소화 지연 효과가 최대로 나타나는 것을 확인하였다. 전분소화에 대한 영향을 3차원 표면 도표로 시각화하여 나타내었으며, 이 결과로 퀘르세틴과 식이섬유의 상호작용으로 인하여 전분 소화를 15% 이상 지연시키는 것을 확인할 수 있었다.

• 자원리싸이클링
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• 제28권2호
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• pp.23-30
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• 2019

폐자동차 범퍼 파쇄물 재활용을 위하여 색채선별법을 도입하였다. 색채선별법은 기존의 비중, 입도 차이에 의한 선별이 어려운 물질을 색상 차이를 이용한 카메라와 영상 분석기법으로 분리하는 선별법이다. 본 연구에서는 반응표면법 중 BBD (Box-Behnken Design)를 적용하여 실험을 계획하고 최적 조건을 도출하였다. 색채민감도, 피드투입량 및 입자크기의 영향을 분석하였으며, 회귀분석과 통계적인 방법에 기초하여 2차 반응 모델을 획득하였다. $R^2$ 및 p-value는 각각 99.56%, < 0.001로 타당하였으며, 추정된 최적조건은 색채민감도 32%, 피드투입 200 kg/h, 입자크기 33 mm 조건에서 94.1%의 회수율이 나올 것으로 예측하였다. 실제 실험을 통한 회수율은 93.8%로 나타나 해당 모델이 적절함을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.59-65
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• 2019

암 조직에는 다양한 형태의 세포가 존재하지만, 이들의 조성을 실험적으로 확인하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 유전자 발현 데이터에 통계적 기계학습 모델을 적용하여 각 샘플의 세포 조성을 추론하고, 이러한 세포 조성이 암조직과 정상 조직간에 차이가 있는지를 확인하였다. 두 가지 서로 다른 회귀 모델을 이용하여 세포 조성을 예측한 결과 CD8 T cell과 Neutrophil이 구강암 조직에서 정상 조직에 비해 증가함을 확인할 수 있었다. 또한 비지도학습 중 하나인 t-SNE를 적용하여, 유추된 세포 조성에 의해 정상 조직과 구강암 조직이 서로 군집을 이루고 있음을 확인하였고, 지도 학습 기반의 다양한 분류 알고리즘들을 이용하여 세포 조성 정보를 이용하여 구강암과 정상 조직을 예측하는 것이 가능함을 보였다. 이 연구는 구강암의 면역 세포 침투에 대한 이해도를 증진하는데에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.63-72
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• 2015

최근 건설프로젝트가 고층화, 대형화, 복잡화됨에 따라 적정 수준의 건설업 산업안전보건관리비 확보 및 사용에 대한 중요성이 증가하고 있다. 그러나 현행 건설업 산업안전보건관리비 계상요율은 공사의 종류 및 규모로만 분류하여 일괄적으로 제시되어 있어 각각의 건설프로젝트가 지니고 있는 공사의 환경 및 특성을 반영하지 못한다는 한계점을 지니고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 건설업 산업안전보건관리비 산정 시 건설프로젝트별 공사 환경 및 특성을 고려할 수 있도록 하는 건설업 산업안전보건관리비 예측 모델을 개발하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 일반건설공사(갑) 50억 미만 공사현장에 대해 현장의 여건 및 건설업 산업안전보건관리비의 사용 실태를 조사하고, 이를 대상으로 통계적 기법인 다중회귀분석에 적용하였다. 분석 결과, 예측 모델은 검증군에 대해 기존 요율로써 산정할 때의 오차율(18.48%)보다 낮은 오차율(4.38%)을 보여, 기존의 방식보다 높은 예측정확도를 보이는 것으로 분석되었다. 개발된 예측 모델을 활용할 경우 각 건설프로젝트가 지닌 공사 환경과 특성이 반영된 보다 현실적인 건설업 산업안전보건관리비를 확보할 수 있을 것으로 예상되며, 이러한 적정 수준의 건설업 산업안전보건관리비 확보는 건설프로젝트에 양질의 안전관리를 제공함은 물론, 나아가 건설 안전사고 최소화 및 건설 재해율 감소에 기여할 것으로 기대된다. 본 연구는 건설업 산업안전보건관리비 예측 모델 개발을 위한 초기단계의 연구로 50억 미만의 일반건설공사(갑)으로 범위를 한정하였으나, 향후 추가적인 데이터 수집을 통해 건설업 전반에서 활용 가능한 건설업 산업안전보건관리비 예측 모델이 개발될 필요가 있다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제28권2호
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• pp.462-472
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• 1995

이 연구는 $40\sim60$세의 고용된 남자 인력을 대상으로 분노대응형태와 고혈압과의 관계를 관찰하고자 하였다. 대상자는 계명대학교 동산병원 건강관리과에서 1988년에 건강검진을 받으면서 연구참여에 동의한 남자이다. 고혈압력이 있거나 고혈압 약을 복용하고 있는 자를 제외한 513명이 분석에 이용되었다. 분노 대응 형태는 Harburg의 모델을 이용하였으며 가상상황은 배우자와 직장상사로 설정하였다. 고혈압의 정의는 수축기 혈압 140mmHg 이상이면서/또는 확장기 혈압 90mmHg 이상인 자로 하였다. 대상자 중 고혈압자는 152명으로 29.6%이었으며 배우자 및 직장상사 상황에서 분노 억제형은 각각 61.6%, 62.8%이었다. 분노 대응항목과 고혈압과의 관계를 단일변수 지수회귀분석으로 보면 배우자 상황에서는 분노, 죄책감, 항의, 억제된 분노 지수 항목에서 $0.78\sim0.94$의 비차비를 보였으나 통계적인 유의성은 없었다. 반면에 직장상사 상황에서는 4개의 항목 모두에서 1 이상의 비차비를 보였으며 특히, 분노 항목에서 억제형이 표현형에 비해 고혈압의 유병률이 1.58배(95% 신뢰구간 $1.06\sim2.35$) 더 높았으며, 억제된 분노 지수 항목에서는 1.55배(95% 신뢰구간 $1.03\sim2.32$) 더 높았으며 통계적인 유의성을 나타내었다. 억제된 분노 총지수는 비차비가 1.31(95% 신뢰구간 $0.83\sim2.08$)로 통계적인 유의성이 없었다. 연령, 비체중, 흡연 및 음주를 다변수 지수회귀분석으로 조정을 하였을 때, 배우자 및 직장상사 상황 모두에서 죄책감을 제외하고는 비차비가 약간씩 증가하였을 뿐 별 차이가 없었다. 이러한 결과는 Harburg의 분노 대응형태 모델과 고혈압과의 관련성이 우리나라에서도 부분적으로 재현이 됨을 시사해주는 것이다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제21권2호
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• pp.185-195
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• 2006

환경오염물질로부터 수생태계 보호를 위한 표준적인 평가 및 관리 수단인 수질환경기준은 오염물질의 독성작용이 일어나는 표적기관에서의 오염물질의 농도에 대한 대체측정치로서 환경 내 오염물질의 농도를 이용해 왔다. 이러한 '외부환경농도에 기반한 접근방법'은 표적기관에서의 독성물질의 농도가 생물체내 농도에 비례하고, 결국 외부환경농도에도 비례할 것이라고 가정한다. 따라서 환경오염물질의 생물이용도나 생물축적 양상의 차이 때문에 고유 독성치를 비교 평가하는데 한계가 있다. 이와 달리 '생물체내 농도에 기반한 접근방법(이하 생체잔류량 접근법)'은 환경오염물질의 생물이용도나 종 특이적 생물축적 양상과 관련된 불확실성을 제거하고, 환경오염물질 고유의 독성을 비교 평가할 수 있게 해준다. 특히 생체잔류량 접근법을 독성동태학 및 독성역학 모델과 함께 사용하는 경우는 실제 현장에서 일어나는 복잡한 노출조건에서의 독성영향을 예측하는데 활용할 수 있다. '생체잔류량 접근법'은 독성기작별 임계잔류량(Critical Body Residue)을 결정함으로써 생물모니터링의 결과를 해석하는데 적용되고 있다. 또한 생태위해성평가를 위해서 필요한 '무영향예측농도(Predicted No-effect Concentration, PNEC)를 예측하기 위한 방법으로 생체 내 잔류량에 기반해서 농도-시간-반응관계를 기술하고, 예측할 수 있는 새로운 유형의 독성역학 및 독성동태학 모델을 제시하고, 생체내 '무영향농도(No Effect Concentration, NEC)'를 추정하게 해 준다. 특히 생체내 NEC는 '무영향관찰농도(No Observed Effect Concentration, NOEC)'와 '영향농도(Effect Concentration, EC)'처럼 분산분석이나 회귀분석모델과 같은 통계적 모델에 기반해서, 농도-반응관계만을 기술할 뿐인 기존 독성모델을 대체할 대안으로 최근에 OECD와 ISO에 의해서 추천되었다.분석을 시행한 결과 인지기능 장애정도 및 MMSEK 점수 증가에 따른 사망위험도는 어느 모형에서도 인지기능 장애정도가 사망에 미치는 위험도는 통계적으로 유의하지 않았다(표 6, 표 7). 이상 본 연구는 농촌지역 노인들에서 인지기능 장애정도가 사망에 미치는 영향을 알아보고자 하였지만, 인지기능 장애정도가 사망에 미치는 영향을 통계적으로 유의하게 고찰하지 못하였다.의한 차이를 보였다. (P<0.05, P<0.001) 5. Excelco로 부식처리된 도재가 5% HF 용액으로 부식처리된 도재보다 부식정도가 더 현저하였다.은 제언을 하고자 한다. 먼저, 학교급식에 대한 식단 작성 시 학생들이 학교에서 제공되기 원하는 식단에 대한 의견을 받고 그 의견에 대한 결과를 게시하여 학생들이 제공되기 원하는 식단을 급식 시 제공하여 학생들이 식단선택에 동참할 수 있는 기회를 주는 것이 바람직하겠다. 또한 영양사는 학급의 반대표와의 정기적인 모임을 가짐으로서 학생들의 불만사항 및 개선 요구사항에대해 서로 의견을 교환하여 설문지조사가 아닌 직접적인 대화를 하여 문제점을 파악하고자 하는 적극적인 자세가 필요하겠다. 특히 아침식사의 결식 빈도가 높았고 이는 급식성과에 부정적인 영향을 줄 뿐 아니라 학교에서 제공하는 음식의 섭취정도에도 영향을 주고 있으므로 학생들에게 학부모와 전담교사 및 학교영양사는 학생들에게 이상적인 아침식사에 대한 교육은 물론이고 아침식사를 실천할 수 있도록 다양한 방안에 대해 함께 연구해야 하겠다. 정부차원에서 학교급식에 아침식사 프로그램을 도입할 수 있는 방안을 연구하고, 아침을 결식하는 학생이 학교에서 수업시작 하기 전에 간단한 식사를 할 수 있는 정책 도입이 필요하다acid의 생성량(生成量)을 측정(測定)하였는데 periodate의 소비량(消費量)은 1.23 mole, formic acid의 생성량(生成量)은 0.78 mole이다.한 경우도 비교적 많이 먹고 있었다(24.3%). 남 여

• 터널과지하공간
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• 제30권6호
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• pp.540-550
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• 2020

최근 AI 기술의 발전과 정립으로 자동화 분야에서 머신러닝 기법의 활용이 활발하게 이루어지고 있다. 머신러닝 기법의 활용에 있어 중요한 점은 데이터 특성에 따라 적합한 알고리즘이 존재한다는 점이며, 머신러닝 기법 적용을 위한 데이터세트의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 기반으로 하천 하부의 토사지반을 통과하는 토압식 쉴드TBM 터널 구간의 지반정보와 굴진정보를 사용하여 토압식 쉴드TBM의 굴진율을 예측하였다. 선형회귀모델에서 모델의 통계적인 유의성과 다중공선성에서는 문제가 없었으나 결정계수가 0.76으로 나타났고 앙상블 모델과 서포트 벡터 머신에서는 0.88이상의 예측성능을 보여, 분석한 데이터세트에서 토압식 쉴드TBM 굴진성능예측에 적합한 모델은 서포트 벡터 머신임을 알 수 있었다. 현재 도출된 결과로 볼 때, 토압식 쉴드TBM의 기계데이터와 지반정보가 포함된 데이터를 활용한 굴진성능 예측 모델의 적합성은 높다고 판단된다. 추가적으로 지반조건의 다양성과 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.71-78
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• 2018

본 연구는 산불 발생 예측 모형의 정확도를 높이기 위해 머신러닝 기법을 적용한 연구이다. 산불 피해면적이 가장 큰 강원도를 중심으로 2003년부터 2016년까지 총 14년의 산불 자료를 이용하였다. 기상자료의 오차를 줄이기 위해 강원도를 9개의 구역으로 나누어 각 구역 관측소의 기상자료를 이용하였다. 9개의 구역으로 나누어 각 구역의 산불 예측 모형을 만들게 되면 산불이 발생한 날(majority)과 산불이 발생하지 않은 날(minority)의 비율 차이가 큰 불균형 문제가 발생한다. 불균형 문제에서는 모델의 성능이 떨어지는 현상이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 여러 샘플링 방법을 적용하였다. 또한 모델의 정확도를 높이기 위해 캐나다 산불 기상 지수(FWI)의 5가지 지수를 파생변수로 사용하였다. 모델링 방법은 통계적 방법인 로지스틱 회귀분석 방법과 머신러닝 방법인 random forest와 xgboost 방법을 사용하였다. 각 구역의 최종모델의 선택기준을 정확도, 민감도, 특이도를 고려하여 정했으며, 9개 구역의 예측 결과는 산불이 발생한 104건 중 80건의 발생 예측에 성공하였으며 산불이 발생하지 않은 9758건 중 7426건의 발생하지 않음을 예측했다. 전체의 정확도는 76.1%였다.