전력수요예측은 전력계통의 운용을 위해 필수적이다. 따라서 다양한 방법이 제시되어 왔으며, 특히 특수일의 수요예측은 평일과 구분되며, 부하 패턴을 축출하기에 충분한 자료 확보가 어려워 예측 오차가 크게 나타난다. 본 논문에서는 특수일의 부하예측 정확도를 개선하기 위해 퍼지 최소자승 선형회귀 모델을 분석한다. 4종류의 퍼지 최소자승 선형회귀 모델에 대해 분석과 사례연구를 통하여 가장 정확한 모델을 제시한다.
본 연구의 주요 목적은 서로 다른 측지기준계인 동경측지계와 세계측지계간의 좌표 변환을 위한 연구이다. 이를 위하여 Bursa-Wolf 모델, Molodensky-Badekas 모델 및 Veis 모델을 이용하여 7변환 계수를 결정하였다. 또한 동경데이텀으로부터 세계측지계로 변환하기 위한 다중회귀식 방법도 적용하였다. 공통점 중에서 비상사성인 과대 오차인 점을 분석하고 제거하여 935점의 국가기준점 성과를 변환 계수 결정을 위한 공통점으로 이용하였다. 각 모델별로 결정한 변환 계수를 적용하여 상사 변환에 의한 3, 4등 삼각점 9,917점에 대한 좌표변환을 수행하였으며 변환 정확도를 평가하였다. 그 결과, Bursa-Wolf 모델과 Molodensky-Badekas 모델을 이용하여 결정한 변환 계수가 Veis 모델에 비하여 더 적합하다는 것을 알 수 있었다. 다중회귀식에 의한 변환 정확도는 상사 변환 모델보다는 다소 저하되는 경향을 보였다. 변환 계수의 추정 정밀도와 변환 정확도 및 변환 잔차의 패턴을 분석한 결과, 최적의 국가 좌표변환 모델은 Molodensky-Badekas 모델이라고 판단된다.
본 연구는 인과관계 분석에서 주로 활용되는 SPSS statistic(회귀분석)과 구조방정식모델을 구현하는 프로그램 중 하나인 AMOS 프로그램을 각각 활용하여 동일한 데이터에 대하여 실증분석을 실시하였다. 실증분석 결과, 회귀계수 및 유의확률에서 서로 다른 결과값이 나왔으며, 특히 매개효과 검정에서 귀무가설 기각역 근처의 유의확률값(즉, t값 및 C.R.값의 절대값이 1.96 근처)을 보이는 상황에서 SPSS statistic(회귀분석)에서는 매개효과가 있는 반면, AMOS 프로그램(구조방정식)에서는 매개효과가 없는 것으로 나타났다. 결국, 동일한 데이터임에도 불구하고 어떤 통계프로그램을 활용하느냐에 따라 다른 결과값(특히, 측정오차가 클수록 결과값이 크게 달라짐)이 나올 수 있음을 알 수 있다.
로지스틱 회귀분석은 통계학 등의 분야에서 예측을 위한 기술 혹은 변수 간의 상관관계를 설명하기 위하여 오랫동안 사용되어 왔다. 이러한 로지스틱 회귀분석 방법에서 현재 각 속성들은 목적 값에 대하여 동일한 중요도를 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 가중치 계산을 좀더 세분화하여 각 속성의 값이 서로 다른 중요도를 가지는 새로운 학습 방법을 제시한다. 알고리즘의 성능을 최대화하는 각 속성값 가중치의 값을 계산하기 위하여 점진적 하강법을 이용하여 개발하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 다양한 데이터를 이용하여 실험하였고 속성값 기반 로지스틱 회귀분석 방법은 기존의 로지스틱 회귀분석보다 우수한 학습 능력을 보임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 다양하고 복잡한 변수간의 비선형적인 관계를 분석할 수 있는 신경망의 특성을 이용하여 곡사화기를 사용하는 포병의 모의훈련체계를 향상시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 신경망 모델은 Conjugate Gradient 학습알고리즘을 사용하였고, 모델의 신뢰성은 모의실험을 통해 수학적 회귀분석모델과 신경망 모델의 예측오차를 비교하여 입증하였다. 신경망모델을 곡사화기 모의훈련체계 개선에 활용한다면, 보다 실전적인 모의훈련을 가능하게 하여 전투력 향상 및 예산절감에도 크게 기여할 것이다.
인터넷에서 댓글 시스템은 자신의 의사표현을 위한 시스템으로 널리 사용되고 있다. 하지만 이를 악용하여 상대방에 대한 혐오를 드러내기도 한다. 악성댓글에 대한 적절한 대처를 위해 빠르고 정확한 탐지는 필수적이다. 본 연구에서는 악성 댓글 분류 문제를 해결하기 위해서 순서가 있는 분류 레이블의 성질을 활용한 순서형 회귀 (Ordinal regression) 기반의 분류 모델을 제안한다. 일반적인 분류 모형과는 달리 혐오 발언 정도에 따라 다중 레이블을 부여하여 학습을 진행하였다. 실험을 통해 Korean Hate Speech Dataset에 대해 LSTM기반의 모형의 출력층을 다르게 구성하여 순서형 회귀 기반의 모형들의 성능을 비교하였다. 결과적으로 예측 결과에 대한 조율이 가능한 순서형 회귀 모형이 일반적인 순서형 회귀 모형에 비해서 편향된 예측에 대해 추가적인 성능 향상을 보였다.
우리 나라의 딸기 수경재배 면적은 2002년 5ha로 시작해서, 2007년에는 84ha, 2012년에는 317ha, 2017년에 1,575ha로 매년 30% 이상 급속하게 성장하고 있다. 이런 경향은 수경재배가 토양재배보다 작업이 용이하여 노동시간이 절약되며, 수량을 더 많이 생산할 수 있기 때문이다. 하지만, 공급양액을 배액으로 흘려버리는 비순환식 수경재배 방식이 증가 하면서 환경오염을 유발시킬 뿐만 아니라 수경재배 운영비용의 증가를 가져오고 있다. 본 논문은 작물 생장에 최적화된 양액공급을 위해 상관관계 분석 및 다중 선형 회귀 모델 기반의 딸기 수경재배 환경에서의 최적 양액 흡수량을 분석하고 추정해 보았다. 분석 결과, 수경재배 환경정보(일사량, 온도, 습도, CO2 등)를 대상으로 일사량 및 온도가 습도 및 CO2에 비해 딸기재배를 위한 양액 흡수량에 더 큰 영향을 주는 것으로 분석되었고, 다중 선형 회귀 모델을 통한 회귀식의 R-Square값은 0.358으로 나타났다.
최근 딥테크 및 글로벌 스타트업들의 기술경쟁력 제고를 위한 국가적 지원이 증대함에 따라 원천기술을 보유한 기술창업 건 수역대급으로 증가하고 있는 추세이다. 기술 기업들은 사업의 다각화 및 글로벌 진출에 유리하다는 장점이 있으나, 이들의 전략 성공을 위해서는 체계적인 인큐베이팅 및 자금유치는 필수적이라 할 수 있다. 본 연구는 첨단 가술스타트업의 투자유치성과에 중요하게 여겨지는 요인들이 IT 및 BT 산업별로 어떻게 다르게 영향을 미치고 있는지를 연구하는 목적으로 하고 있다. 선행연구에 따르면 기술 스타트업에 대해서는 그들이 보유한 기술 역량(특허), 창업자/팀의 능력, 제휴 등을 중요한 자원으로 보고 있으며, 이는 기업의 퀄리티를 차별화하는 신호로 작용하여 투자유치에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 국내 기술 스타트업의 산업별 차이에 따라 기술 스타트업의 특성이 투자유치성가에 미치는 영향을 비교분석하고자 한다. 본 연구는 2022년 기준 서울시 창업지원시설에 입주한 스타트업 122개사를 대상으로, 전 산업을 대상으로 한 회귀분석모델과 글로벌 산업기술 분류 기준에 따라 구분된 BT 및 IT 산업만을 대상으로 한 회귀분석 모델을 설정하여 연구목적을 규명하고자 한다. 본 연구 결과는 국내 기술스타트업의 투자유치 의사결정에 대한 실증분석을 통하여 기존 이론을 검증하였다는 것에 의의가 있으며, 산업별로 투자유치에서 중요하게 고려하는 요소들이 다르게 작용할 수 있음을 밝히고 산업별 특성에 따라 투자유치 시 실질적으로 필요한 요소들을 제시한다는데 실무적인 시사점을 지니고 있다.
소프트웨어 개발 초기에 개발비용, 소요인력과 기간을 추정하는 것은 소프트웨어공학 분야에서 어렵고도 중요한 문제이다. 이 정보들은 소프트웨어 요구사항 명세서로부터 측정된 소프트웨어 규모인 기능점수를 이용하여 추정한다. 측정된 소프트웨어 규모를 개발하기 위해서는 개발팀을 몇 명으로 구성할 것인가가 문제로 제기된다. 본 논문은 소프트웨어 개발팀의 규모를 추정할 수 있는 모델을 제시한다. 모델을 유도하기 위해 301개 소프트웨어 프로젝트들이 사용되었다. 먼저, 통계적 알고리즘 모델인 회귀모델을 연구하였다. 다양한 데이타 변환과 회귀분석 결과 좋은 성능의 모델을 얻지 못하였다. 따라서, 비알고리즘 모델인 RBF망을 적용하여 잔차가 랜덤하게 분포하고 우수한 성능을 가진 모델을 제안하였다. 본 모델은 소프트웨어 개발에 필요한 개발팀 규모에 대한 기준을 제공함으로써 인력관리 정보로 활용할 수 있다.
The lack of objective decisive criteria and the absence of analyzing tools accrued from the experiments on various types developed from space design process makes it difficult to select and execute alternatives for them. As an attempt of coping with these problems, the aims of this study is to establish space analysis' models and to propose possibility of analyzing models by utilizing the technology of image process. It is now under study in the field of artificial intelligence based on the accomplishment of digital images. This study focused on establishment an analysis model based on accomplished digital images and image processing framework. It helps utilize various processing technologies that are currently in use of image processes, and problems of the study can be supplemented through further follow-up studies. Finally, analysis model can be constructed gradually huge design data in the analogue data to the digital image database and be proposed with index in design or evaluation step.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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