본 논문에서는 개념설계 단계에서 주로 사용되는 통계적 중량 예측식 도출 방법에 관한 연구를 수행하였으며 Microsoft Excel을 이용해 이를 프로그램화하고 제트 여객기에 적용하여 검증하였다. 기존 중량 예측식들의 변수들을 참고하여 데이터베이스를 구축하였고 이를 사용하여 제트 여객기 날개 중량 예측식을 모델링하였다. 모델의 과적합 문제를 해결하기 위해 K-fold cross validation 방법을 사용하여 모델을 평가하였다.
TBM (Tunnel boring machine)은 터널 굴착 과정에서 여러 디스크 커터를 이용하여 암석을 절삭한다. 디스크 커터는 암석과의 지속적인 접촉과 마찰로 인해 마모된다. 디스크 커터의 표면이 마모되면 절삭 능력이 감소하고 굴착 효율이 떨어진다. 암석의 마모성은 디스크 커터 마모에 큰 영향을 미친다. 높은 마모도를 가진 암석은 커터에 더 큰 마모를 일으키며, 이는 디스크 커터의 수명을 단축시킨다. 세르샤 마모지수(Cerchar abrasivity index, CAI)는 암석의 마모성을 평가하는데 널리 사용되는 지표로 CAI는 암석의 마모특성을 나타내며, 디스크 커터의 수명과 성능 예측에 필수적인 요소로 인식되고 있다. 본 연구의 목적은 암석의 강도, 암석학적 특성과 선형회귀, 머신러닝 기법을 이용하여 CAI를 효과적으로 추정하는 새로운 방법을 개발하는 것이다. 문헌 조사를 통해 CAI, 일축압축강도, 압열인장강도, 등가석영함량이 포함된 데이터베이스를 구축하고 파생변수를 추가하였다. 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 다중선형회귀분석을 위한 입력변수를 선정하였고, 머신러닝 모델의 입력변수는 변수중요도 분석을 통해 선정하였다. 머신러닝 예측모델 중 Gradient Boosting 모델의 예측 성능이 가장 높게 나타나 최적의 CAI 예측 모델로 선정되었다. 마지막으로 본 연구에서 도출한 다중선형회귀분석과 Gradient Boosting 모델의 예측 성능을 선행연구들의 CAI 예측모델과 비교하여 연구 결과의 타당성을 확인하였다.
소프트웨어 개발은 구조적기법에서 객체지향기법으로 전환되고 있다. 객체지향 소프트웨어 개발은 폭포수 프로세스가 아닌 반본적 프로세스 적용을 보다 선호하고 있으며, 유스케이스에 기반하여 요구사항을 도출하고, 이에 기반하여 분석, 설계와 코딩이 이루어지고 있다. 따라서, 유스케이스에 기반하여 개발될 소프트웨어의 규모가 추정되고 이에 기반한 개발노력, 비용과 개발기간이 추정되어야만 프로젝트 성공을 위한 관리가 가능해진다. 기존의 유스케이스 점수 관련 개발노력 추정 모델들은 겉형과 비선형 모델들이 제안되었지만 유스케이스 점수의 규모에 따른 개발노력을 적절히 추정할 수 있는 모델이 없는 실정이다. 본 논문은 성장곡선을 적용해 유스케이스 점수에 대한 개발노력을 추정하는 모델을 적용한 결과 기존의 통계적 모델들보다 월등한 성능향상을 보였다. 따라서, 본 모델을 적용하여 개발노력을 추정함으로서 프로젝트 개발관리를 적절히 수행할 수 있을 것이다.
이 연구는 토질역학에서 중요하게 취급되는 전단강도를 몇 가지 토질물성만으로 쉽게 산정할 수 있도록 통계적인 방법의 하나인 선형회귀분석법을 이용하여 전단강도산정모델을 개발하였다. 전단강도는 강도정수인 전단저항각(${\phi}$)과 점착력(c)으로 구분되므로 SPSS의 상관분석을 통해 토질시험 결과들 중 이들 강도정수에 유효한 토질인자를 선별한 후 선별된 인자들과의 관계를 선형회귀분석으로 공식화 하였다. 또한, 개발된 모델과 직접전단시험으로 구한 강도정수를 비교분석하여 모델의 적합성을 검증하였다. 여러 토질물성과 강도정수간의 상관관계를 분석한 결과 전단저항각에 가장 크게 영향을 미치는 토질인자는 간극비 및 건조단위중량이고, 점착력에 크게 유의한 토질인자는 간극비, 건조단위중량 및 소성지수인 것으로 나타났다. 한편, 전단강도산정모델에 의해 산정된 강도정수는 직접전단시험에 의해 구한 강도정수와 거의 유사한 결과를 보였다. 따라서 개발된 전단강도산정모델은 연구지역과 같은 토질조건인 경우 토층의 강도정수 산정을 위한 모델로 이용이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 상수관망에 설치된 유량, 압력 센서를 통해 취득한 빅데이터에 대해 데이터마이닝 기법을 활용하여 해당 공급권역의 특성을 파악하고 그 정보에 기반하여 상수 공급에 있어서 유의할 점 등을 도출해보고자 하였다. 또한, 상수 사용에 대한 단기 수요예측을 수행하는데 있어서도 통계적 방법인 다중회귀분석과 데이터마이닝의 인공신경망 기법을 비교하여 좀 더 정확한 수요예측을 할 수 있는 모델을 제시해보고자 하였다. 데이터 수집과 테스트를 위하여 지자체 한 군의 소블록 지역을 대상으로 선정하였다. 해당 지역은 가정용 수요 외에도 관공서, 병원 등의 대형 업무용 수요도 일부 존재하고 있는 지역이다. 해당 지역의 센서를 통해 취득되는 연속 발생 데이터를 수집하였다. 이런 방식을 통해 취득된 데이터는 총 2,728건이며 이 중 2,632건은 예측모델을 생성하는데 96건은 예측모델의 예측력을 테스트 하는 데에 활용하였다. 이러한 테스트를 수행한 결과 상수 수요예측에 있어서 인공신경망이 다중회귀분석에 비교하여 더 좋은 예측율을 보였다.
이 연구는 제3기 퇴적암과 화산암이 분포하는 지역의 자연사면에서 발생하는 토석류 산사태를 예측하고자 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)을 이용하여 예측모델을 개발한 것이다. 통계적 방법을 이용한 산사태 예측모델 개발을 위해 산사태 자료는 경북 포항지역에서 1998년 발생한 산사태를 대상으로 수집하였다. 로지스틱 회귀분석의 기본 특성을 고려하여 현장조사 및 실내토질시험은 산사태 발생지점 전체와 임의로 선택한 미발생 지점을 대상으로 실시하였다. 산사태 발생에 영향을 미치는 인자는 로지스틱 회귀분석을 실시하여 최종적으로 6개 영향인자를 선정하였다. 이들 6개 인자는 지형요소 2개와 지질요소 4개로 구성되어 있다. 개발된 모델은 신뢰성 검증을 수행한 결과 $90\%$ 이상의 예측률을 확보한 것으로 나타났다. 이 모델을 바탕으로 기존에 제시된 변성암 및 화강암 분포지에서의 산사태 예측모델과 함께 지질특성을 고려한 산사태 발생의 가능성을 확률적${\cdot}$정량적으로 예측할 수 있게 되었다.
일축압축강도는 깎기비탈면이나 지하구조물 등의 설계 및 시공에서 중요하게 취급되는 인자로 인식되고 있으나 실무에서는 일축압축강도를 시험하기 위해 많은 시간과 비용이 소요되는 것이 현실이다. 따라서 일축압축강도에 비해 상대적으로 시험방법이 간단하며 시료성형 시간 및 비용이 적게 소요되는 점재하강도 시험결과를 바탕으로 통계적인 방법의 하나인 선형회귀분석법을 이용하여 일축압축강도를 산정 할 수 있는 모델을 제안하였다. 이를 위해 통계 프로그램의 상관분석을 통해 일축압축강도와 밀접한 인자를 선별하고 이렇게 선별된 인자들과 일축압축강도의 상관관계를 선형회귀분석으로 공식화하였다. 추가로 모델과 실제 일축압축강도시험으로 구한 결과값을 비교 분석함으로써 제안된 모델의 적합성을 검증하였다. 점재하강도 시험시 얻어지는 인자들과 일축압축강도의 상관관계를 분석한 결과 일축압축강도에 가장 크게 영향을 미치는 인자는 점재하강도 및 시료의 형상인 것으로 나타났으며 모델에 의해 산정된 일축압축강도는 일축압축강도시험으로 구한 일축압축강도와 거의 유사한 결과를 보여 주었다. 따라서 본 연구에서 개발된 일축압축강도 산정모델은 연구지역과 같은 화강암질 암반 조건에서 일축압축강도의 산정을 위한 예측모델로서 활용이 가능할 것으로 사료된다.
최근 수산 자원의 고갈에 따른 육상 양식장에서의 '기르는 어업'에 의한 생산성 향상에 대한 기대가 크게 고조되고 있다. 육상 양식장의 경우, 해상 환경과 달리 환경 및 양성 요소에 대한 제어와 관리가 용이하며, 출하 계획에 따른 생산량 조정이 가능한 이점이 있다. 반면, 자연 환경에서와 달리 어류 성장을 위한 인위적인 관리가 필요하기 때문에 운영에 따른 비용이 크게 증가할 수 있는 단점이 있다. 따라서, 계획된 목표 출하량에 맞추어 효율적으로 양식장을 운영함으로써 이윤 극대화를 추구할 수 있다. 이러한 효율적인 양식장 운영 및 어류 양성을 위해서는 대상 어종에 따른 정확한 성장 예측 모델이 반드시 요구된다. 현재까지 대부분의 성장 예측 모델은 양식장 수집 데이터를 활용하여 통계적 분석 기반의 수치 해석적인 결과들이 주를 이룬다. 본 논문에서는 기존의 통계적 관점에 의한 성장 예측 모델이 가질 수 있는 데이터 확보의 어려움 및 낮은 정확도에 대한 정량적 수치를 제공하기 어려운 단점을 극복하기 위해 확률적 관점에서의 성장 예측 모델을 제시한다. 확률적 접근을 위하여 양성에 가장 중요한 요소인 수온을 기반으로 한 가우시안 프로세스 회귀 방식을 도입하여 모델링을 수행한다. 이를 통해, 특정 시점에서의 성장 예측값에 대한 평균치와 해당 값에 대한 신뢰구간을 동시에 제공함으로써 보다 효율적인 양식장 운영을 위한 참고 수치를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
컨테이너항만의 물동량 예측은 항만의 계발 및 운영계획을 위해 매우 중요한 과정이다. 일반적으로 회귀분석, ARIMA 등의 통계적 방법론을 통해 많은 예측이 이뤄져왔다. 최근의 연구에서는 인공 신경망(ANN)기법을 통한 예측이 이뤄지고 있으며 기존의 선형적인 기법을 대신하고 있다. 본 연구에서는 선형모델과 비선형모델에 강점이 있는 ARIMA와 신경망 모델을 결합해 보다 효과적인 예측 모델을 개발하고자 한다. 실제 항만의 과거 자료를 통해 모델의 적합성을 측정하였고 항만의 특성에 따라 모형의 적합성이 다양하게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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