• 한국지반공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.17-26
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• 2019

이 연구에서는 쇄석말뚝공법의 한계상태설계법 적용을 위하여 양질의 현장재하시험 자료로부터 저항편향계수의 통계적 특성을 분석하고 지반 불확실성 및 시공 오차를 고려한 총 저항편향계수를 산정하였다. 저항편향계수 산정을 위한 예측모델은 기존 모델들에 비하여 높은 예측성능을 보인 Bong and Kim(2017)의 MLR 모형을 활용하였으며 그 적합성을 평가하였다. 저항편향계수의 확률분포를 산정하기 위하여 카이제곱 적합도 검정을 수행하였으며 정규분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 공칭저항의 총 변동성은 점토의 비배수전단강도 및 쇄석말뚝 시공 시 발생할 수 있는 시공 오차에 대한 불확실성을 포함하여 산정하였다. 최종적으로 총 저항편향계수의 확률분포는 로그정규분포를 따르는 것으로 나타났다. 총 저항편향계수의 변동성에 따른 확률분포의 매개변수는 Monte Carlo 시뮬레이션을 통하여 산정하였으며, 간편한 적용을 위하여 이에 대한 회귀식을 제안하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.384-395
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• 2020

연안에서 천수변형에 의해 발생하는 쇄파는 표사이동, 연안류의 생성, 충격파압의 발생 등과 같은 연안역의 다양한 물리현상과 밀접한 관계를 갖고 있다. 따라서, 연안구조물의 설계 시 쇄파파고 및 쇄파수심과 같은 쇄파지표를 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 과거부터 많은 연구자들에 의해 쇄파현상을 규명하고 예측하기 위한 많은 과학적인 노력들이 이루어져 왔다. 대표적인 쇄파에 연구들은 주로 수리모형실험을 통해 쇄파지표 예측을 위한 많은 경험식이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 쇄파지표에 대한 경험식은 일정한 방정식의 가정하에 자료의 통계적 분석을 통해 가정한 방정식의 계수들을 결정하고 있다. 본 논문에서는 회귀 혹은 분류문제와 관련된 다양한 연구분야에 있어서 높은 예측성능을 보여주는 대표적인 선형기반의 지도학습 머신러닝 기법을 적용하였다. 적용된 머신러닝 기법을 기반으로 기존의 쇄파에 대한 실험자료로부터 쇄파지표 예측을 위한 모델을 개발하고, 학습된 모델로부터 쇄파예측을 위한 새로운 선형식을 제시하였다. 새롭게 제안된 쇄파지표식은 단순한 선형식임에도 불구하고 기존의 경험 공식에 비해 유사한 예측성능을 보였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제55권3호
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• pp.322-331
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• 2017

지역난방은 국내에 1985년 처음 도입되었다. 지하 열배관망의 사용연한이 30년 이상 증가함에 따라, 지하에 매설된 열수송 배관 특성상 유지관리가 중요한 문제로 대두되고 있다. 노후화가 진행된 열배관망 유지보수를 위한 정기적인 점검, 운영관리 시 다양한 복합 기술이 필요하다. 특히 현장에서 경제적 관점에서 최적 유지보수 및 교체시점을 도출하기 위하여 의사결정에 활용될 수 있는 모형개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 한국지역난방공사 수도권 5개 지사열 배관망 운영 시 보수이력과 사고성 데이터를 바탕으로 분석하였다. 정성적 분석과 이항 로지스틱 회귀분석의 통계적 기법을 도입하여 파손확률 모델을 개발하였다. 보수이력 및 사고성 자료의 정성적 분석 결과, 파이프라인 손상의 가장 중요한 원인으로 건설 시공불량, 배관의 부식과 자재 불량이 전체의 약 82%를 차지했다. 통계 모델 분석에서는 분류의 분리 점을 0.25로 설정함으로써 열배관 파손 및 비 파손 분류의 정확도가 73.5%로 향상 되었다. 파손확률 모델 수립을 위해 Hosmer와 Lemeshow 검정과 독립변수의 유의성 검정, 모델의 Chi-Square 검정을 통해 모델의 적합성을 검증 하였다. 열배관망 파손의 위험순위 분석결과에 따르면 파손확률을 가장 높이는 경우는 겨울철 서울지역 자동차 도로에 있는 10년 이상 된 250mm이하 배관 Reducer에서 F 건설회사가 시공했던 열배관망으로 분석되었다. 본 연구결과는 열배관망 시스템의 유지관리 및 예방점검, 교체 사업 우선순위를 정할 때 활용 가능하다. 또한 이를 통하여 점검 유지보수 등 사전에 사고예방 계획을 수립하여 대처함으로써 열배관 파손의 빈도를 감소시키고 보다 적극적인 열배관망 관리에 이용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 환경영향평가
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• 제30권5호
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• pp.271-296
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• 2021

댐 저수지 수온성층은 수직혼합을 억제하여 저층의 빈산소층 형성과 퇴적물 영양염류 용출을 일으키는 원인이므로 미래 기후변화에 따른 저수지 성층구조의 변화는 수질 및 수생태 관리 측면에서 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 대청댐 저수지를 대상으로 고빈도 자료기반의 통계적 저수지 유입 수온 예측 모델을 개발하고, RCP(Representative Concentration Pathways) 기후변화 시나리오를 고려한 미래 유입 수온변화와 대청호 성층구조의 변화를 예측하는 데 있다. 대청호 유입 수온 예측을 위해 개발한 Random Forest 회귀 예측모델(NSE 0.97, RMSE 1.86℃, MAPE 9.45%)은 실측 수온의 통계량과 변동성을 적절히 재현하였다. 지역 기후 모델(HadGEM3-RA)로 예측된 RCP 시나리오별 미래 기상자료를 Random Forest 모델에 입력하여 유입 수온을 예측하고 3차원 저수지 수리 모델을 이용하여 기후변화에 따른 대청호의 미래(2018~2037, 2038~2057, 2058~2077, 2078~2097) 수온성층 구조 변화를 예측하였다. 예측 결과, 미래 기후 시나리오별로 대기 온도와 저수지 유입 수온의 증가속도는 각각 0.14~0.48℃/10year와 0.21~0.43℃/10year의 범위로써 지속적으로 증가하였다. 계절별 분석 결과, RCP 2.6 시나리오의 봄과 겨울철을 제외한 모든 시나리오에서 유입 수온은 증가 경향이 통계적으로 유의하였으며, 탄소저감 노력이 약한 기후 시나리오로 갈수록 수온의 증가속도가 빨랐다. 저수지 표층 수온의 증가속도는 0.04~0.38℃/10year 범위였으며, 모든 시나리오에서 성층화 기간이 점진적으로 증가되었다. 특히 RCP 8.5 시나리오 적용 시 성층일수는 약 24일 증가하는 것으로 전망되었다. 연구 결과는 기후변화가 호소의 성층강도를 강화하고 성층형성 기간을 장기화한다는 선행연구 결과와 일치하며, 수온성층의 장기화는 저층 빈산소층 확대, 퇴적물-수체간 영양염류 용출량 증가, 수체 내 조류 우점종의 변화 등 수생태계 변화를 유발할 수 있음을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.127-146
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• 2022

최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제52권4호
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• pp.346-354
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• 2002

연구배경: 만성폐쇄성질환은 호흡곤란과 신체활동능력저하가 특징이며, 이들 환자의 체중감소는 예후를 결정하는 중요한 인자로 알려져 있다. 이러한 사실은 체성분의 변화가 환자의 운동능력에 영향을 미칠 수 있는 요인으로 작용할수 있음을 의미한다. 저자들은 최대산소섭취량에 영향을 미치는 요소들을 분석하여, 체성분의 변화가 환자의 최대운동능력에 미치는 영향을 알아보았다. 대상 및 방법: 만성폐쇄성질환으로 입원한 83명(남자 63명, 여자 20명)을 대상으로 급성기 증상이 호전된 후 퇴원하기 직전 안정시 폐기능 및 체성분 분석, 그리고 운동부하심폐기능을 측정하여 최대산소섭취량에 영향을 미치는 요소를 분석하였다. 결 과: 만성폐쇄성질환자의 최대산소섭취량은 영양상태와 관계없이 감소하였으나, 영양결핍환자들의 최대산소섭취량 및 최대운동부하량, 그리고 최대산소맥압은 영양상태가 정상인 환자보다 훨씬 낮았다. 최대산소섭취량은 최대흡기압 (r=0.71), 최대호기압(r=0.68), 노력성 흡기폐활량(r=0.55), 그리고 폐확산능(r=0.53)과 상관관계가 있고(p<0.01), 체성분 가운데 제지방량(r=0.55), 체질량지수(r=0.47), 제지방지수(r=0.41)와 상관관계가 있었다(p<0.01). 최대산소섭취량과 상관관계가 있는 지표들을 단계적 회귀분석으로 확인한 결과 제지방량 (t=2.31, p<0.05), 노력성 흡입폐활량(t=3.22, p<0.01), 폐확산능(t=3.41, p<0.01)이 유의수준 5% 이내에서 통계적인 의미가 있었다. 이들 세 가지 지표만으로 회귀모델을 만들 경우 최대산소섭취량의 68.8%를 설명할 수 있었다($r^2=0.688$, p<0.05). 결 론: 만성폐쇄성폐질환자의 제지방량은 안정시 폐기능과 더불어 최대운동능력에 영향을 미치는 중요한 인자이며, 환자의 활동능력을 유지하기 위하여 근육량을 보존할 수 있는 치료적인 접근이 반드시 필요할 것으로 생각한다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.1-3
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• 1996

시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.

• 산학경영연구
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• 제22권2호
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• pp.111-137
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• 2009

본 연구는 변혁적 리더십과 조직시민행동 간의 관계에서 감성적 지능의 조절효과를 분석하여 효과적인 조직의 경영을 위해 상사가 부하 구성원에게 보이는 리더십의 발휘에서 감성적 지능의 개발과 활용에 필요한 이론적 근거를 제시하는 것을 연구의 목적으로 하고 있다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위하여 변혁적 리더십과 조직시민행동, 그리고 감성적 지능에 관한 선행연구와 이론 검토를 통해 연구 모델을 도출하고 가설을 설정하였으며, 이러한 가설은 현장에서 수집한 1차 자료의 통계적 분석을 통해 검증하였다. 가설 검증을 위한 위계적 회귀분석 결과에 의하면, 변혁적 리더십과 조직시민행동 간의 관계에서 감성적 지능은 조절변수로서의 역할을 하는 것으로 밝혀졌으며, 변혁적 리더십을 구성하는 하위 요인으로서 카리스마 및 영감동기부여와 조직시민행동 간의 관계에서 감성적 지능은 조절변수로서의 역할을 하지 않는 것으로 나타났으나, 지적 자극 및 개별적 배려와 조직시민행동간의 관계에서 감성적 지능은 조절변수로서의 역할을 하는 것으로 분석되었다.

• 한국산림과학회지
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• 제95권6호
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• pp.663-671
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• 2006

본 연구는 소나무림과 참나무류림의 공간분포 패턴을 규명하기 위하여 수행하였다. 공간분석을 위한 기초 자료로 수치 임상도와 현존식생도를 활용하여 $100m{\times}100m$ 격자 단위로 전국 단위의 소나무림과 참나무류림 분포도를 제작하였다. 또한 $100m{\times}100m$ 래스터 격자 단위의 지형, 기후, 토양 관련 주제도를 제작하였다. 이상의 소나무림과 참나무류림의 분포도와 주제도간의 GIS 기반 공간 분석을 실시하여 지형, 기후, 토양 등의 환경 인자에 따른 소나무림과 참나무류림의 공간분포 특성을 분석하였으며, 이러한 공간분포 특성을 활용하여 소나무림과 참나무류림의 출현빈도모델을 제시하였다. 소나무림의 경우 참나무류림에 비하여 상대적으로 표고가 낮고 경사도가 완만하며 기온이 높은 지역에 많이 분포하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 소나무림은 양토, 보통 이하의 얕은 토심지역이며 배수가 양호한 화성암 지역에 주로 분포한 반면, 참나무류림은 사양토, 보통 이하의 얕은 토심지역이며 배수가 양호한 변성암 지역에 주로 분포하고 있는 것으로 나타났다. 이상과 같은 지리형태학적 인자에 따른 소나무림과 참나무류림의 공간분포 패턴을 회귀식으로 도출한 결과 통계적 유의성이 매우 높게 나타났다. 본 연구 결과는 지형, 기후, 토양 등의 환경 요소를 고려한 소나무림과 참나무류림 임분의 합리적인 관리에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권1호
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• pp.49-58
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• 2001

본 연구에서는 진자 실험을 통하여 중추신경계 질환인 경직을 정량적으로 판정할 수 있는 새로운 LCL(Logically Classified Level) 척도(scale)가 개발되었다. 새로운 척도개발에는 총 30개의 변수가 사용되었다. 이를 위하여 실험결과의 통계적 분석이 수행되었고 이들 중 진자 실험에서 경직의 특성이 가장 잘 반영되는 변수가 대표변수로 선정되었다. 사용된 30개의 변수 중 20개는 새로 도출된 변수이며 10개는 선행된 연구자들에 의하여 개발된 변수이다. 새로운 20개의 변수들은 진자 실험에서 발생되는 특성들인 각도, 각속도, 근육 모델, EMG가 고르게 반영될 수 있도록 이들의 조합으로 도출되었다. 이변량 상관분석결과 총 30개의 변수들 중 11개의 변수들은 서로 밀접한 상관성이 있음이 파악되었다. 11개의 서로 강한 상관성을 보이는 변수 중 논리적인 모순이 없는 L11이 대표변수로 선택되었다. 28명의 환자 데이터는 대표변수인 L11를 기준으로 4개의 그룹으로 분리되었고 최종으로 이들 그룹의 경향을 예측할 수 있는 회귀 방정식을 유도하였다. 새로운 척도에 사용된 대표변수인 L11은 환자들에게서 나타날 수 있는 여러 경우에 적합한지 검토되었는데 미소한 환자의 상태까지 잘 반영하고 있음이 드러났다. 따라서 새로운 LCL 척도는 기존의 준 정량적인 척도인 MAS(Modified Ashworth Scale)를 대체할 수 있을 것으로 기대된다. 특히 환자의 초기 진단뿐만 아니라 동일한 환자의 치료전후, 병적 호전에 대하여 정밀하게 파악할 수 있어 약물의 처방량 조절, 치료기간 등 치료의 전략에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.