• Smart Media Journal
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• v.5 no.4
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• pp.75-82
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• 2016

Although Korea's economic and domestic automobile market through the change of road environment are growth, the traffic accident rate has also increased, and the casualties is at a serious level. For this reason, the government is establishing and promoting policies to open traffic accident data and solve problems. In this paper, describe the method of predicting traffic accidents by eliminating the class imbalance using the traffic accident data and constructing the Hybrid Model. Using the original traffic accident data and the sampled data as learning data which use FP-Growth algorithm it learn patterns associated with traffic accident injury severity. Accordingly, In this paper purpose a method for predicting the severity of a victim of a traffic accident by analyzing the association patterns of two learning data, we can extract the same related patterns, when a decision tree and multinomial logistic regression analysis are performed, a hybrid model is constructed by assigning weights to related attributes.

• Tunnel and Underground Space
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• v.13 no.2
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• pp.77-86
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• 2003

The finite element method and statistics of the convergence measurement are useful method of the stability analysis of the tunnel adjacent to the pier. It is the purpose of the this case study to certificate of validity of the application of those methods. The safety of the pilot tunnel method and LW pre-grouting has been evaluated from the FEM analysis. The three-dimensional finite element method is carried out for the decision of the level of stress redistribution at the two-dimensional numerical analysis. An analysis of the convergence is carried out by the estimation of preceding convergence at tunnel excavation. F-examination is applied for this estimation. As results of that analysis, The F-value is from 10.81 to 158.74 and the coefficient of determination is from 0.82 to 0.99. An analysis of convergence is carried out by using regression analysis. Consequently, it is shown that the convergence can be modeled as following function C(t)=a[1-exp(-bt)].

• Journal of the Korean Geophysical Society
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• v.7 no.4
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• pp.313-324
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• 2004

The finite element method and statistics of the convergence measurement are useful method of the stability analysis of the tunnel adjacent to the pier. It is the purpose of the this case study to certificate of validity of the application of those methods. The safety of the pilot tunnel method and LW pre-grouting has been evaluated from the FEM analysis. The three-dimensional finite element method is carried out for the decision of the level of stress redistribution at the two-dimensional numerical analysis. An analysis of the convergence is carried out by the estimation of preceding convergence at tunnel excavation. F-examination is applied for this estimation. As results of that analysis, The F-value is from 10.81 to 158.74 and the coefficient of determination is from 0.82 to 0.99. An analysis of convergence is carried out by using regression analysis. Consequently, it is shown that the convergence can be modeled as following function C(t) = a[1-exp(-bt)].

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.57-61
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• 2016

교각 주위에서의 국부세굴은 교각을 지나는 유체의 복잡한 흐름에 의해 발생한다. 이를 해석하기 위하여 많은 난류모형을 이용한 실내실험 및 수치실험을 수행하였으나 발생하는 와류를 하천 규모에서 전부 계산하기는 매우 어려운 문제다. 따라서 국부세굴 관련으로 최대 관심사인 최대 세굴심은 인공지능 기술에 근거한 다양한 기법을 적용해 계산하여 예측하기도 한다. 본 연구에서는 기계학습 분야 중 하나인 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines)을 이용하여 교각주위 국부세굴을 예측하였다. SVM은 본래 초평면을 이용하여 데이터를 분류시키는 기법이나 Vapnik(1995)이 제안한 ${\varepsilon}$ 서포트 벡터 회귀 (${\varepsilon}$-support vector regression)방법을 통해 회귀분석에도 활용할 수 있게 되었다. 학습을 위해 Charbert and Engeldinger (1956), Shen et al. (1969), Jain and Fischer (1979), 그리고 Dey et al. (1995)의 실험 자료를 이용하였고 검증을 위해 Yanmaz and Altinbilek (1991)의 실험 자료를 이용하였다. 커널함수로는 다항식 함수와 방사 기저 함수를 이용하였고 각 계수는 적합한 값을 찾기 위해 시행착오법을 사용하였다. 민감도 분석을 통해 각 계수들 중 ${\varepsilon}$의 변화가 결과에 가장 민감하게 변화를 일으키는 것을 확인하였고 검증 결과 SVM가 충분히 국부세굴을 잘 예측하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.184-184
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• 2020

수자원 계획 및 관리 시 증발산량의 정량적 분석은 필수적으로 고려되는 사항 중 하나이다. 일단위 이하의 잠재증발산량 산정은 세계식량기구(FAO)가 Penman-Monteith 방법을 기반으로 개발한 FAO56 PM 방법을 주로 활용하며, 이는 다른 방법에 비하여 높은 정확성과 적용성이 뛰어나다. 그러나 FAO56 PM 방법의 입력 매개변수는 다양한 기상자료이며, 장기간의 신뢰성 높은 자료를 구축하는 것은 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 증발산량 공식인 Hargreaves 공식을 활용하여 FAO56 PM 방법으로 산정된 잠재증발산량과 기온차 사이의 시계열 관계를 재구성한 회귀분석 기법을 개발하였다. 개발된 모형에 유역면적을 적용하여 유역면적별 잠재증발산량을 산정하였으며, 이를 기존의 잠재증발산량과의 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하였다. 결과적으로, 복잡한 잠재증발산량식을 단순한 대체모형(surrogate model)으로 제시함으로써 효율적인 증발산량 정량적 평가와 제한적인 기상자료 조건에 보편적 활용이 가능하다. 향후 연구에서는 회귀분석방법에 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 잠재증발산량의 불확실성을 정량적으로 표현하고자 한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.162-162
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• 2011

표면파 속도 측정은 근래 토목분야에서는 비파괴 지반조사기법으로 활용되고 있다. 최근에는 디지털 신호처리기술의 발달과 함께, 더욱 정확해진 자료분석 알고리즘을 통하여 표면파 탐사관련 기술이 향상되어 3차원의 공간연속적인 시험이 가능해졌다. 본 연구는 표면파의 분산 특성을 이용하여 콘크리트 구조물의 깊이별 강성평가를 하는 SASW(Spectral Analysis of Surface Waves)기법과 STFT(Short time Fourier Transform)과 HWT(Harmonic Wavelet Transform)를 이용한 주파수영역에서의 공진주파수를 통한 부재평가 기법인 IE(Impact Echo)기법을 이용하여 대상부재의 강도평가를 수행하기 위한 시제품 개발을 수행하였다. 시제품은 메인프레임과 2개의 센서로 이루어져 측정을 수행하며 측정장치와 DAQ장치 및 S/W로 구성되어 있다. 메인프레임의 진동특성영향을 제거하기 위하여 2개의 센서는 프레임과 띄움구조로 설계하였고 센싱하는 위치는 대상 재료의 밀착되어 계측할 수 있도록 설계하였다. 탄성파를 계측하여 대상 재료의 깊이별 측정된 표면파의 속도를 계측하며 개발된 시제품의 구조물별 적용성 평가를 위한 실험을 수행하였고 평균 표면파 속도를 통해 추정한 콘크리트 두께와 결함 및 강도 추정의 적용성을 평가하였다. 시제품을 이용해 시험콘크리트 표면파를 측정한 결과 SASW기법을 이용하여 깊이에 대한 위상속도 분포와 IE기법의 결과로 개발된 시제품의 합리적 적용성이 평가되었다. 그러나 재료의 강도추정에 있어서는 각각 알고리즘의 주파수분석 요소들에 의해 변동되는 경향을 보여 추후 많은 테스트를 통해 속도-강도 추정의 회귀곡선식을 S/W에 탑재시키고 다양한 방법으로 조합하는 알고리즘으로 신뢰성있는 강도추정을 위한 알고리즘을 개발하여야 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.32-37
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• 1999

본 연구는 컨조인트 분석기법을 이용하여 의자의 물리적 적합도를 분석, 평가하여 사용자가 선호하는 최적의 의자를 제시하고자 하는데 목적이 있다. 컨조인트 분석기법은 Marketing 분야에서 주로 많이 쓰여온 분석 방법으로서 제품의 중요한 속성들을 찾아내어 다양한 종류의 제품들에 대한 고객의 선호도를 분석하는 방법이다. 이러한 컨조인트 분석기법은 제품개발과 평가의 측면에서 매우 큰 가능성이 있음에도 불구하고 마켓팅 이외의 분야에서는 거의 적용되자 않고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 의자의 물리적 적합성 연구에 이 컨조인트 분석을 이용하여 그 적용의 가능성을 알아보고자 하였다. 또한 이러한 적합성 연구에 컨조인트 분석기법이 타당한 분석기법인지 비교하기 위해 분산분석의 기법도 병행하여 실시하였다. 문헌 조사와 전문가 의견 수렴을 통하여 선행연구에서 추출된 의자의 물리적 적합도 요소인 안정성, 여유성, 적합성, 안락성등 4개의 적합도 요소를 채택하여 종속변수로 사용하였다. 또한 의자 자체의 설계 요소에 해당하는 휴먼인터페이스 요소(HIE)는 높이 조절 여부, 팔걸이 유무, Tilting 유무의 3가지 속성을 선택하여 독립변수로 사용하였다. 분석에 사용된 의자는 각 속성을 특징적으로 대표하는 8개의 의자들로서 구성하였고 63명의 피험자를 사용하여 실험하였다. 분석의 결과는 안정성에 가장 큰 영향을 주는 속성은 높이조절(HC)로서 남자와 여자 모두 높이조절 기능이 없을 때 안정성을 느낀다는 결과가 나왔다. 여유성에 영향을 주는 가장 큰 요인은 남자는 높이조절 기능이 있을 때, 여자는 팔걸이가 있을 때 여유성이 있다고 판단하였으며, 인체적합성에 영향을 주는 요인은 남자와 여자 모두 Tilting 기능이, 안락성에 영향을 주는 주요인은 남자는 Tilting 기능이 있을 매, 여자는 높이조절 기능이 있을 때인 것으로 나타났다.감, 강연성, 회복성, 수분특성, 밀도감이었으며, 요인들로 설명되는 누적분산값은 67.18%였다.주관적 평가의 결과와 객관적 평가 결과를 이용해 마직물의 태를 평가하는 산출식을 제시하였다. 태 평가치의 경우 16가지 특성치를 모두 넣는 방법과 stepwise 방법, 또 Kawabatark 사용한 순차적 군 회귀법의 세가지 방법의 회귀식 중 16가지 특성치를 모두 넣는 방법의 결정계수가 가장 높았다.tosterone농도는 107.7$\pm$12.0 pmol／l이었고, 남성의 타액내 농도는 274.2$\pm$22.1 pmol／l이었다. 이상의 결과로 보아 본 연구에서 정립된 EIA 방법은 RIA를 대신하여 소규모의 실험실에서도 활용할 수 있을 것으로 사려된다.또한 상실기 이후 배아에서 합성되며, 발생시기에 따라 그 영향이 다르고 팽창과 부화에 관여하는 것으로 사료된다. 더욱이, 조선의 ${\ulcorner}$구성교육${\lrcorner}$이 조선총독부의 관리하에서 실행되었다는 것을, 당시의 사범학교를 중심으로 한 교육조직을 기술한 문헌에 의해 규명시켰다.nd of letter design which represents -natural objects and was popular at the time of Yukjo Dynasty, and there are some documents of that period left both in Japan and Korea. "Hyojedo" in Korea is supposed to have been influenced by the letter design. Asite- is also considered to have been "Japanese Letter Jobcheso." Therefore, the purpose of

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.77-77
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• 2021

가뭄은 사회·경제적으로 매우 큰 피해를 주는 자연재해이며, 그 시작과 발생 지역을 정확하게 예측하는 데 어려운 문제가 있다. 이에 수문 분야에서는 가뭄에 영향을 미치는 수문·기상인자들을 이용하여 다양한 가뭄지수를 개발하였고 이를 활용하여 가뭄 현상을 모니터링하고 예측 및 전망하는데 다양한 노력을 기울이고 있다. 하지만 가뭄지수들은 실제 가뭄이 어떠한 형태로 발생하는지 파악하기에 많은 한계점을 가지고 있다. 이에 최근 들어 미국과 유럽에서는 실제 농업, 환경, 에너지 등과 같은 다양한 분야에 걸쳐 가뭄 피해로 인해 생기는 가뭄 영향을 보다 체계적이고 상세한 데이터 인벤토리로 구축하고 가뭄지수와의 상관관계, 회귀분석과 같은 연구를 통해 가뭄 영향 예측을 시도하고 있다. 따라서 본 연구에서는 보고서, 데이터베이스, 웹 크롤링(Web-Crawling)을 통한 뉴스 기사 등과 같은 자료를 수집하여 국내 가뭄 영향 인벤토리를 구축하였다. 또한 수문 분야에 널리 사용되고 있는 가뭄지수인 표준 강수 증발산량지수 SPEI(Standardized Precipitation-Evapotranspiration Index)를 기반으로 지역에 따른 가뭄 영향을 예측하기 위해 최근 로지스틱 회귀모형, Random forest, Support vector machine, XGBoost 등의 다양한 머신러닝 기법을 적용하였다. 각 모형의 성능을 Receiver Operating Characteristic(ROC) 곡선을 통해 평가하여 가뭄 영향 예측에 적절한 머신러닝 기법을 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 텍스트 기반의 가뭄 영향 자료와 머신러닝 기법을 통한 가뭄 영향 예측 방법론은 가뭄 재난 관리에 유용한 정보를 제공할 수 있다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.14 no.2
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• pp.1-13
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• 2015

Traffic volume data is basic information that is used in a wide variety of fields. Existing missing traffic volume data imputation method did not take the effect on the rainfall. This research analyzed considering of the rainfall effect in missing traffic volume data imputation method. In order to consider the effect of rainfall, established the following assumption. When missing of traffic volume data generated in rainy days it would be more accurate to use only the traffic volume data of the past rainy days. To confirm this assumption, compared for accuracy of imputed results at three kinds of imputation method(Unconditional Mean, Auto Regression, Expectation-Maximization Algorithm). The analysis results, the case on consideration of the rainfall effect was more low error occurred.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.6
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• pp.219-225
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• 2019

There is a problem with the existing method of selecting the difficulty levels of Hanja characters. Some Hanja characters selected by the existing methods are different from Sino-Korean words used in real life and it is impossible to know how many times the Hanja characters are used. To solve this problem, we measure the difficulty of Hanja characters using the multiple regression analysis with the frequency as the features. Based on the elementary textbooks, FWS and FHU are counted. A questionnaire is written using the two frequencies and stroke together to answer the appropriate timing of learning the Hanja characters and use them as target variables for regression. Use stepwise regression to select the appropriate features and perform multiple linear regression. The R² score of the model was 0.1105 and the RMSE was 0.1105.