• Composites Research
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• 제36권1호
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• pp.53-58
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• 2023

PIC 설계 방법은 선행 유한요소해석을 통해 하중 유형을 나누어, 각 구간마다 하중 유형에 강한 복합재료의 적층 각도 순서를 배치하는 방법이다. 기존 연구에서는 효율적으로 구간을 나누기 위하여 PIC 설계 방법에 머신 러닝이 적용되었으며, 학습 데이터는 선행 유한요소해석 결과 값을 통해 전체 요소의 일부인 참조 요소에서의 인장, 압축 그리고 전단과 같은 하중 유형으로 나누어 라벨링 되었다. 하지만 좌굴에 대해 고려되지 않아서 좌굴 발생 시, 적절한 하중 유형으로 나눌 수 없기 때문에 이를 해결하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 좌굴이 고려되기 위한 새로운 하중 유형 분석 방법을 기존의 PIC 설계에 적용하는 기법(PIC-NTL)이 제안되었다. 좌굴의 하중 분석은 각 플라이(Ply)별 응력 3축 특성을 통해 진행되었으며, 요소의 두께 방향으로 동일한 크기의 두 영역으로 나누어진 판단 영역 내에서 결정된 하중 유형을 통해 대표 하중 유형이 지정되었다. 학습 데이터의 특성 값은 참조 요소의 좌표, 라벨(Label)은 각 판단 영역의 대표 하중 유형으로 구성되었으며, 이 데이터를 통해 머신 러닝 모델이 학습되었다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통하여 최적 값으로 튜닝되었다. 튜닝 된 머신 러닝 모델의 중 SVM 모델이 가장 높은 예측률과 ROC-AUC로 나타났으며, 해당 모델을 통해 예측된 데이터가 유한요소 모델에 매핑되었다. 기존에 제안된 PIC 설계 방법과 비교하기 위하여 사각관 형태의 모델을 압축시키는 유한요소해석이 진행되었으며, 본 연구에서 제안된 설계 방법이 강도와 에너지 흡수율에서 더 우수함이 검증되었다.

• 경영정보학연구
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• 제10권2호
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• pp.137-158
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• 2008

기업 경쟁력 강화의 중요한 이슈인 대량 개별화(mass-customization)의 실행을 위하여 통합 고객관계 관리 프로세스로서의 CRM(customer relationship management)에 대한 관심과 활용에 대한 필요성은 점점 더 높아지고 있다. 특히, 기존 고객들의 구매 정보를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고 의도를 예측하는 것은 오늘날 실질적인 판매 전략을 수립하는 마케팅 분야에서 상당히 큰 비중을 차지하고 있다. 고객의 구매의도 예측에는 대량의 데이터로부터 과거에 인지하지 못했던 의미 있고, 근거 있는 정보를 추출하는 데이터마이닝(datamining)이 주로 사용되고 있다. 기존의 구매의도 예측에 사용된 데이터마이닝 기법들은 주로 신경망(neural networks)과 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)이었는데, 예측 정확성 및 모형 구축의 어려움으로 인한 다양한 문제점들이 제기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지고 있는 단점들을 개선하기 위하여 신경망과 로지스틱 회귀분석 외에 연관규칙(association rule), 연관성 매트릭스(association matrix), 의사결정 나무(decision tree), 베이지안 망(bayesian network), SVM(support vector machine) 기법들을 추가로 제안하였다. 본 연구의 목적은 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기보다는 기존의 다양한 데이터마이닝 기법들을 적용시켜 봄으로써, 가장 우수한 예측성과를 나타내는 기법을 발견하는 것이다. 연구에 사용된 자료는 기존의 연구에서는 적용되지 않았던 편의점의 영수증 데이터이다. 예측 목표상품은 카테고리화 된 '우유'와 '냉동식품'이며, 제안된 기법들의 신뢰성을 위하여 전체 데이터를 10개의 training과 test 셋으로 중복되지 않게 구분함과 동시에 10번의 교차 검증(cross validation)을 실시하였다. 실험 결과 SVM이 영수증 데이터를 이용한 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측에서 가장 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.

• 지질공학
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• 제26권4호
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• pp.485-495
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• 2016

본 연구에서는 방파제 하부지반을 저치환율 재료로 보강 및 개량하기 위한 치환율과 재하중 방치기간을 확률론적 최적화 기법을 이용하여 분석하였다. 해석에 필요한 확률변수의 불확실성을 최소화하기 위하여 사전자료를 활용한 베이지안 갱신결과 최대 39.8% 포인트까지 불확실성이 감소하였고, 특히 사전함수의 표본수가 더 많은 구간의 감소폭이 컸다. 치환율 결정을 위하여 저치환율 단면 중 15~40% 범위에서 일계신뢰도법 및 몬테카를로 시뮬레이션 방법에 의해 해석한 결과 목표파괴확률을 만족하는 치환율은 심층고결처리 및 쇄석다짐말뚝 구간에서 각각 20% 및 25% 이상으로 나타났다. 치환율에 대한 최적화를 위하여 생애주기비용 분석을 실시한 결과 목표파괴확률을 만족하는 범위 내에서 최적 치환율이 산정되었으며, 두 구간에서 각각 20% 및 30%가 가장 경제적인 것으로 결정되었다. 재하중의 방치기간에 대한 확률론적 해석결과 3개월 이상인 경우 모두 목표파괴확률을 만족하는 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제18권4호
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• pp.117-126
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• 2000

링크에서 관측된 교통량과 기존의 기종점표(Origin-Destination matrix)를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들은 1980년대부터 20여년간 많은 연구자들을 통해 논의되어 왔다. 특히 최근들어 ITS 등의 보급으로 교통관리를 위한 기본자료로서 링크 교통량의 관측이 확대되면서, 도시고속도로 및 간선도로 관리, 경로안내 시스템 등에 사용될 목적으로 링크관측교통량 자료를 이용한 OD 추정의 필요성이 더욱 높아지고 있다. OD 추정을 위해 사용되는 기존기법으로는 여러 가지가 있으나 가장 대표적인 기법으로는 베이지안 추정을 이용하는 통계적 방법(Maher, 1983), Entropy 극대화 규칙을 이용하는 방법(Van Zuylen and Willumsen, 1980; Fisk and Boyce, 1983; Fisk, 1989), 최우추정법을 이용한 방법(Spiess, 1987), 그리고 일반화 최소자승법을 이용하는 방법(Gothe et al., 1989; Bell, 1997; Yang et al., 1992) 등이 있다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 최소자승법을 이용해 OD추정모형을 구축하고, 최적해를 얻기 위하여 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 알고리즘을 개발하였다 또한, 개발된 모형을 통해 얻은 결과를 Spiess(1990)가 제시하여 현재 EMME/2에서 사용되고 있는 Gradient method의 결과와 비교하였다. 본 연구에서는 모형의 추정력 비교를 위해 각 기종점 통행량의 평균 추정오차 외에 동일한 기점을 갖는 기종점 통행량 간의 규모순위(OD 구조) 추정력을 확인하였다. 서울시 내부순환도로를 분석대상으로 하여, 대상지역에서 오전에 조사된 OD를 기존(Target) OD로 사용하였고, 오후의 OD를 추정대상 OD로 설정하였으며, 각 링크에서 오후에 조사된 실제교통량을 링크 관측교통량으로 사용하였다. 분석결과 유전알고리듬을 이용한 최소자승법을 통해 얻은 결과가 Gradient method를 통해 얻은 결과에 비해 우수한 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.287-296
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• 2003

추천 시스템에 있어서 협력적 필터링 기술은 많은 연구가 되고 있다. 그러나 협력적 필터링 기술을 이용한 추천 시스템은 초기 평가 문제와 희박성 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 선호도 재 계산을 위한 연관 사용자 군집과 베이지안 추정치를 이용한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서 아이템의 속성을 고려하지 않는 단점을 보완하기 위해서 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 대표 장르를 추출하여 유사한 이웃을 찾아 낼 때 예측에 이용하는 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 협력적 필터링의 알고리즘에 군집 아이템 백터 내의 특정 아이템의 선호도를 재계산 하기 위한 연관 사용자 군집 분석을 적용하여 성능 향상을 하였다. 또 초기 평가 문제와 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집한다. 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법은 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.

• 대한교통학회지
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• 제30권6호
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• pp.37-46
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• 2012

65세 이상 고령운전자의 경우 지난 10년 새 교통사고건수는 3만 7,000건에서 27만 4,000건으로 무려 640.5% 증가되었다. 이는 전체사고에서 차지하는 비율이 1.2%에서 3.1배 증가한 3.7%를 차지하고 있는 것으로 교통안전 관련기관에서는 여러 대책을 강구하고 있다. 무엇보다 고령운전자의 행동특성 및 신체특성에 대한 심층연구를 통해 안전대책과 연계하는 방안이 중요하다 할 수 있다. 본 연구에서는 고령운전자의 행동특성을 측정할 수 있는 운전자 적성검사(Driving Aptitude) 항목과 교통사고 자료를 토대로 고령운전자 운전특성과 사고특성을 연결한 실증연구를 수행하였다. 영향모형 개발을 위해 활용한 방법론은 영과잉 회귀모형을 적용하였고, ZIP 회귀모형과 ZINB 회귀모형에 대하여 베이지안 추론을 이용한 사고예측 모형을 선택하였다. AAE분석결과 ZIP 회귀모형이 적합하며, 3가지 변수속도예측, 주의전환, 인지능력이 고령자사고와 영향관계에 있음을 확인할 수 있었다.

• 미생물학회지
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• 제54권3호
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• pp.254-265
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• 2018

최근 양계업에 막대한 피해를 끼치는 조류독감은 한국에서 수천억원의 거대한 경제적 손실을 초래하였다. 병원균의 전염경로를 파악할 수 있다면 막대한 손해를 끼치는 생물학적 피해의 확산을 막고 일부 지역으로 제한하는데 큰 도움이 될 것이다. 병원균 DNA 서열의 계통학적인 분석을 통하여 감염된 숙주들을 방향성이 있는 연결선으로 연관짓는 전염 계통수를 얻을 수 있다. 지난 10여년간 유전적 데이터뿐만 아니라 역학 데이터를 이용한 전염 계통수 추론의 방법론적 발전이 이루어졌다. 이에, 본 연구에서는 전염 계통수 추론 방법을 이용하여 지난 2014년 한국에 발병한 고병원성 조류독감 H5N8에서 유래한 DNA 서열을 재분석하였다. 당시, H5N8 바이러스는 전라북도에서 시작하여 지역적으로 접해있는 4개의 지역으로 확산되어 나갔던 것으로 알려져 있다. 전염 계통수를 추론하는 베이지언 통계 방법인 Markov chain Monte Carlo를 반복적으로 시행하고 이를 종합하여 철새 외래종과 국내종 조류 숙주들의 전염 계통수를 추정하였다. 비록 연결선의 불확실성은 높았으나 추정된 전염 계통수를 통하여 당시 H5N8 바이러스는 전라북도에서 시작하고 충청남도를 거쳐 경기도로 퍼져나간 것을 확인할 수 있었다. 사육하는 오리와 같은 국내종 조류는 전염 계통수의 말단 노드에 위치하는 것으로 추정되었다. 이러한 결과를 통하여 야생 철새종이 2014년 한국의 H5N8 조류독감의 감염 매개자로 주된 역할을 하였다는 것을 재확인하였다.

• 보존과학회지
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• 제34권6호
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• pp.481-492
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• 2018

이 연구에서는 19세기 말부터 20세기 후반까지 사용된 것으로 알려진 오송 봉산리 옹기가마 유적에서 채취된 가마벽체 시료를 대상으로 TL/OSL 연대측정을 수행하였다. 고고선량은 SAR-TL/OSL법을 이용하여 측정된 매장기간 동안 시료에 축적된 흡수선량($ED_{burial}$), 배경선량($ED_{BG}$), fading 보정인자(f), 과대산출 보정인자(C)로부터 결정되었다. 또한 연간선량율 및 원산지는 시료의 자연방사능핵종($^{238}U$, $^{232}Th$, $^{40}K$)을 분석하여 산출되었다. 각 옹기가마의 TL/OSL 연대와 방사성탄소 연대를 비교 검토한 결과, 본 유적과 같은 근 현대 고고유적의 절대연대 편년을 위해서는 TL/OSL 연대측정과 방사성탄소 연대측정을 함께 수행하여 결합연대를 산출하는 것이 타당하다고 판단되었다. 오송 봉산리 옹기가마 유적의 조성 및 운영시기가 I 단계(5호, 6호 옹기가마) ${\rightarrow}$ II 단계(1호, 2호, 3호 옹기가마) ${\rightarrow}$ III 단계(4호 옹기가마)로 변천된다는 사실에 근거하여 베이지안 통계분석을 수행한 결과, 가장 이른 시기인 I 단계 옹기가마들의 사용 및 폐기시점은 $1910{\pm}23$년, II 단계는 $1970{\pm}10$년, III 단계는 $1987{\pm}4$년으로 각각 절대연대 편년되었으며, 이는 고고학적 편년관과도 정확히 일치하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.161-172
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• 2023

건설근로자에게 강의식으로 전달하는 안전교육은 집중도와 몰입도에 한계가 있으므로 전달력과 흥미가 떨어진다. 교육을 통하여 불안전한 행동을 개선하고, 안전사고를 예방하기 위해서는 체험식 교육으로 패러다임을 전환할 필요가 있다. 연구목적: 체험식 안전교육은 건설근로자가 위험을 더 빠르게 인지하고, 응급대처 능력향상과 사전·사후 학습전이 효과성을 검증하므로 건설근로자 사고 예방에 기여하고, 체험교육이 건설근로자 안전한 행동 유도에 미치는 영향 연구가 목적이다. 연구방법:실제 건설 현장과 동일 작업환경으로 구성된 체험시설을 경험한 종사자들의 설문으로 안전체험교육 사전·사후에 대한 의견조사와 학습전이 성과에 대해서 조작적 정의와 변수측정도구를 계획하고, 연구가설을 설정하였다. 연구결과: 구조방정식 모형을 통하여 경로분석 하였으며, 베이지안 이론과 MC 시뮬레이션 분석법으로 척도목표 기술통계량 및 척도입력 기술통계량에서 의도된 안전(A), 불안전(B)의 하위영역 비(非) 체험 교육, 체험식 교육의 평균, 표준편차, 최소·최대 값을 통해서 건설근로자 행동 변화를 확인하고 가설을 증명하였다. 결론: 건설근로자들에게 참여동기가 유발되어야 교육의 효과와 산업재해가 감소된다.

• 생태와환경
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• 제56권2호
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• pp.140-150
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• 2023

깔따구류 유충(Chironomidae larvae)은 저서성대형무척추동물로 수질 및 환경오염 생물 모니터링에 중요한 지표생물이다. 본 연구에서는 2022년 7월에서 9월 동안 한강의 다양한 수계에서 서식하는 깔따구류 유충을 채집하여 형태적 동정 및 유전자 계통 분석을 실시하였다. 20개 지점에서 총 3아과 18속 32종의 깔따구류 유충이 출현하였으며, 반지깔따구속에 속하는 1개 종이 6개 지점에서 우점하였다. 깔따구류 유충을 분류하는 데 이용하는 몸통, 두부, 하순기절, 촉각 등을 관찰하여 특징을 Pictorial key로 제시하였고, 유전자 계통분석 결과 3개 아과가 명확하게 구분되었으며, 속 수준에서도 구분이 되었다. 이러한 결과들은 깔따구류 유충 동정에 도움이 될 것이고, 수질 조사 및 관리에 기초적인 자료로 활용할 것으로 기대된다.