• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.183-193
• /
• 2009

OLAP 데이터 큐브와 SDB(통계 데이터베이스) 모두 다차원 데이터 무리를 대상으로 하고, 이 데이터 무리의 모든 차원 별로 통계적인 요약처리를 한다는 데에는 공통점이 있으나 그 형성과정은 아주 다르다. SDB는 여러 베이스 데이터를 이용하여 자신이 쓸 베이스 데이터를 만들고 있으나 OLAP 데이터 큐브에서는 베이스 데이터 자체가 직접적으로 사용된다. 다시 말하면 SDB의 베이스 데이터는 머크로 데이터인데 반해 OLAP 데이터 큐브에서의 핵심 큐보이드 데이터는 마이크로 데이터라는 뜻이다. OLAP 데이터 큐브에 측정값을 입주시키는 데에 베이스 테이블을 사용한다. 구체적으로 핵심 큐보이드의 각 셀에 마이크로 데이터를 입주시키는 데에 베이스 테이블의 각 레코드를 사용한다. 그런데 OLAP 데이터 큐브에서는 마이크로 데이터가 사용되는 경우가 태반이기 때문에 베이스 테이블에서의 어떤 레코드는 존재하지 않게 되는 상황이 생길 수도 있게 된다. 그리고 이렇게 되면 핵심 큐보이드의 어떤 셀은 공백으로 남게 되는 것이다. Wang 등은 OLAP 데이터 큐브로부터 기밀 누설을 막을 수 있는 방법을 제안하였는데, 이 방법은 집계함수의 종류에 관계없이 적용시킬 수 있다고 주장하고 있다. 그러나 큐보이드의 어떤 셀 하나라도 공백으로 되어있는 경우는 집계함수의 종류에 관계없이 적용시킬 수 있다는 Wang의 주장이 틀리게 된다는 것을 본 연구에서는 밝히고 있다. 본 연구에서는 Wang의 오류를 없앤 OLAP 데이터 큐브에서의 새로운 추론통제 프로세스를 설계하는 데에 목적을 두고 있다.

• 한국건축시공학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.417-428
• /
• 2023

사고 원인에 대한 철저한 분석은 사고 재발 방지를 위한 필수적인 과정이다. 해체공사 사고의 원인을 살펴보면 작업자의 불안전한 행동, 불안전한 상태, 심리적·신체적 상태, 현장관리 원인 등 매우 다양하다. 현재 해체공사 사고통계는 지속적으로 조사·보고되고 있으나 사고 유형에 따른 보다 근본적인 원인 분류 정보가 필요하다. 본 연구에서는 하인리히의 도미노 이론을 바탕으로 해체공사 사고의 유형에 따라 사고원인(불안전한 행동, 불안전한 조건)과 휴먼에러(인적요인)를 분류하였다. 본 연구에서는 해체공사시 사고유형에 따라 사고원인을 체계적으로 분류하기 위해 QFD-FMEA(Quality Function Deployment - Failure Mode Effect Analysis) 3단계 모델을 사용하였다. 사고원인 분류 결과는 사고예방을 위한 안전지식 및 체크리스트로 활용할 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
• /
• 제26권3호
• /
• pp.181-197
• /
• 2023

이분모 분수의 크기를 비교하기 위해 통분을 이용한 형식화된 절차적 방법이 아니라 분수 개념 및 수 감각을 바탕으로 하는 추론 과정을 따르는 것의 중요성이 다수의 연구에서 주목되어 왔다. 본 연구에서는 통분을 학습하지 않은 초등학교 4학년 학생들을 대상으로 이분모 분수 크기 비교 검사지를 활용한 조사연구를 실시하여 8가지 문제 유형별 정답자 및 오답자의 추론 관점을 분석하였다. 분석한 결과, 동치분수 및 통분을 학습하기 이전의 학생들도 분수 감각을 바탕으로 한 추론을 통해 이분모 분수 크기를 비교할 수 있었다. 이분모 분수의 크기 비교를 위해 가장 많은 학생들이 선택한 관점은 '부분-전체 관점'이며, 이는 분수의 크기 비교 시 추론이 학생 자신이 학습한 분수의 개념에 크게 의존함으로 보여준다. 또한 분수에 대한 개념적인 이해가 부족한 학생들은 분수의 크기에 대한 양감의 부족으로 이어져 이분모 분수의 크기 비교 추론에 어려움을 보이는 것으로 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 이분모 분수 크기 비교 시 통분 없이 분수 개념 및 수 감각에 기초한 추론 지도를 위한 교수학적 시사점을 도출하였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제26권4D호
• /
• pp.671-678
• /
• 2006

본 연구에서는 2개의 질량을 갖는 1/4 차량모델을 이용하여 차량-궤도-교량간의 동적상호작용 현상을 표현하기 위해 비선형 헤르츠 접촉스프링(Nonlinear Hertzian Contact Spring)과 비선형 접촉감쇠장치(Nonlinear Contact Damper)를 도입하였다. 또한, 차량에 작용하는 하중은 차량의 중량외에 임의시간단계의 차륜재하위치인 레일답면(즉, 주행로상의 접촉면)에서의 변위가 제한조건식(Constraint Equation)으로 가해졌다. 이 변위제한조건식은 Penalty방법(Penalty Method)에 의해 구현되었으며, 해의 안정화(Stabilization)를 위한 기법과 제한조건오차보정반력(Reaction from Constraint Violation)을 도입하였다. 또한, 차량의 피칭운동을 표현하고, 다양한 차량/열차를 모형화하기 위해서 1/4 차량모델의 차체 및 대차프레임 간을 강체연결 및 핀이 있는 강체연결조건으로 모형화하였다. 시간적분방법으로는 Newmark계열의 시간적분법이 사용되었으며, 해의 정확성 확보를 위해 국지적 오차평가에 근거한 적응적시간간격기법(Adaptive Time-Stepping Scheme)을 도입하였다. 이러한 적응적시간간격기법을 도입하여 동적해석에서 시간간격의 크기를 자동적으로 결정함으로써 동적해석에서의 해의 정확성을 확보하고 시간적분에 소요되는 계산비용을 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.381-388
• /
• 2023

스프레드시트를 활용한 인공신경망 교육을 통해, 비전공자 학부생들은 인공신경망의 동작 원리을 이해하며 자신만의 인공신경망 SW를 개발할 수 있다. 여기서, 인공신경망의 동작 원리 교육은 훈련데이터의 생성과 정답 라벨의 할당부터 시작한다. 이후, 인공 뉴런의 발화 및 활성화 함수, 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들로부터 계산되는 출력값을 학습한다. 마지막으로, 최초 정의된 각 훈련데이터의 정답 라벨과 인공신경망이 계산한 출력값 간 오차를 계산하는 과정을 학습하고 오차제곱의 총합을 최소화하는 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들이 계산되는 과정을 학습한다. 스프레드시트를 활용한 인공신경망 동작 원리 교육을 비전공자 학부생 대상으로 실시하였다. 그리고 이미지 훈련데이터와 기초 인공신경망 개발 결과를 수집하였다. 본 논문에서는 12화소 크기의 소용량 이미지로 두 가지 훈련데이터와 해당 인공신경망 SW를 수집한 결과를 분석하고, 수집한 훈련데이터를 Orange 머신러닝 모델 학습 및 분석 도구에 활용하는 방법과 실행 결과를 제시하였다.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.156-167
• /
• 2009

이 연구에서는 다중표상을 활용한 화학 개념 학습에서 학생들의 장독립성 장의존성에 따른 동화상의 효과를 연계 오류와 개념 이해 측면에서 조사했다. 남녀공학 중학교 1학년 학생 123명을 글과 정화상을 통해 학습하는 정화상 집단과 글과 동화상을 통해 학습하는 동화상 집단으로 배치한 후, '보일의 법칙'과'샤를의 법칙'에 대해 2차시 동안 수업을 진행했다. 연구 결과, 정화상 집단보다 동화상 집단의 연계 오류 비율이 낮았으나, 장독립성 장의존성에 관계없이 학생들의 연계 오류의 발생 비율은 여전히 높았다. 또한, 학생들의 장독립성 장의존성에 따른 두 집단의 연계 오류 발생 비율의 차이는 연계 오류 유형에 따라 다소 다른 경향이 있었다. 개념 이해도 검사에서는 정화상 집단보다 동화상 집단의 점수가 높았으며, 그 차이가 통계적으로 유의미했다. 그러나 수업 처치와 학생들의 장독립성 장의존성 사이의 상호작용 효과는 없었다. 이에 대한 교육적 함의를 논의했다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제28권1호
• /
• pp.32-38
• /
• 2024

공동주택의 경우 사람의 실거주 및 코어시험 시 일어나는 분진 및 소음 등으로 인하여 비파괴검사를 진행하기 어려워 공용부 및 지하 주차장에서 매번 점검이 이루어지며, 저가 수주로 인한 콘크리트 면의 실험이 아닌 마감재 위에서 실험을 진행하여 부실점검이 발생할 수 밖에 없는 실정이다. 또한 강도 추정을 위한 제안식들은 시험조건과 환경의 차이에 따라 변동폭이 크고, 동일한 측정값을 나타내더라도 제안식 마다 그 편차가 커 정확한 강도 추정이 어려워 사용에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이에 공동주택에 주로 사용되는 마감재를 선정하여 마감재를 제거하지 않고 직접 마감재에 비파괴검사법을 활용하여 마감재 종류에 따른 콘크리트 압축강도 비교 평가를 하고자 한다. 마감재 종류에 따른 초음파속도법을 이용한 콘크리트 추정압축강도 신뢰도 평과 결과는 다음과 같다. 초음파속도법을 통해 도출된 추정압축강도와 압축강도의 오차율은 21.83% ~58.89%로 광범위한 변동폭을 보이며. 추정압축강도에 대한 마감재 유무의 영향은 미비한 것으로 나타났다. 이에 마감재 종류를 더 선정하여 마감재 유무에 따른 초음파속도법 연구가 필요하며 신뢰도를 높일 수 있는 추정기법 연구가 필요하다.

• 벤처혁신연구
• /
• 제7권1호
• /
• pp.77-90
• /
• 2024

ESG에 대한 논의가 유럽 및 여러 국가에서 활발히 이루어지고 있는 가운데 최근에는 상장회사의 비재무 정보와 관련된 ESG 정보공시의 의무화를 추진하는 국가들이 급속히 증가하고 있다. 하지만, 기업들이 글로벌 ESG 정보공시 의무화에 대응하는 데에 있어서 글로벌 ESG 공시기준의 요구사항이 까다롭거나 데이터 관리의 복잡성과 ESG 제도 자체에 대한 이해 및 준비가 부족한 문제점들이 나타나고 있다. 또한, 기후변화로 인한 기업경영의 기회와 위험요인이 기업의 재무 영향에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 합리적인 분석을 요구하고 있어 공시기준에 부합하는 결과를 분석하기까지는 상당한 어려움이 예상된다. 이처럼 ESG 경영활동 및 정보공시 업무 등의 업무를 수행하려면 다양한 유형과 출처의 데이터가 필요하며 이를 투명하게 측정하고 오류 없이 취합하여 누락 없이 관리하기 위해서는 정보시스템을 통한 관리가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기업의 ESG 활동을 ESG 정보공시를 통하여 다양한 이해관계자들에게 투명하고 효율적으로 전달되기 위해서 다양한 관련 지표와 데이터를 통합 관리하기 위한 ESG 데이터 통합관리 모델을 설계하였으며 주요 프로세스별로 ESG 업무와 관리를 처리하기 위한 정보시스템 구현을 위한 프레임워크를 개발하였다. 이러한 연구 결과는 ESG 공시업무에 어려움에 당면한 기업에게 ESG 정보공시를 효율적으로 관리하기 위한 실무적인 차원에서 도움을 줄 수 있다. 또한, ESG 공시업무 프로세스 분석을 통한 데이터 통합관리 모델 제시 및 ESG 정보공시를 지원하기 정보시스템의 개발은 향후 ESG를 연구하는 데에 필요한 학술적인 측면에 연구에 의의가 있었다.

• 대한영상의학회지
• /
• 제84권6호
• /
• pp.1324-1336
• /
• 2023

목적 이첨 대동맥 판막의 아형과 판막 석회화의 정도에 따른 심장 CT와 경흉부심초음파의 이첨 대동맥 판막 진단 능력을 비교해 보고자 한다. 대상과 방법 대동맥 판막 치환술 전 심장 CT와 경흉부 심초음파를 시행한 266명의 환자(이첨 대동맥 판막, 106명; 삼첨 대동맥 판막, 166명)를 후향적으로 포함하였다. 심장 CT를 이용하여 판막의 모양을 평가하였고, 관상동맥 칼슘 측정 CT를 이용하여 판막의 칼슘 정도를 정량화하였다. 대동맥 판막은 융합형과 2-대동맥동형 아형으로 분류하였다. 심장 CT와 경흉부 심초음파의 진단정확도는 수술 소견을 대비표준으로 하여 계산하였다. 결과 CT는 이첨 대동맥 판막을 진단함에 있어서 경흉부 심초음파보다 민감도, 음성 예측도, 정확도에서 통계적으로 유의하게 높은 값을 보여주었다(각각 p < 0.001, p < 0.001, p = 0.003). 경흉부 심초음파는 판막의 석회화가 증가할수록 민감도가 감소하는 경향을 보였다. CT와 경흉부 심초음파 간의 진단 오류율은 2-대동맥동형 아형에서 10.9%, 융합형 아형에서 28.3%였다(p = 0.044). 결론 심장 CT는 이첨 대동맥 판막을 진단함에 있어 경흉부 심초음파보다 높은 진단능을 보여주며, 특히 판막 석회화가 심하거나 융합형의 아형인 환자에서 이첨 대동맥 판막을 진단하는데 도움을 줄 수 있다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제62권3호
• /
• pp.214-224
• /
• 2024

밸브는 유량과 압력 조절 등의 중요한 역할을 수행하며, 적절한 밸브 사이즈와 유형 선택이 필요하다. Engineering Procurement Construction (EPC) 산업에선 밸브 사이즈 계수(C_v)의 수식적 계산을 바탕으로 사이즈와 유형을 선정해왔으나 이러한 방식은 전문가의 많은 시간과 비용이 요구되어 비효율적이다. 본 연구는 이를 해결하기위해 머신 러닝기법을 이용한 밸브 사이즈 및 유형 예측 모델을 개발하였다. Artificial neural network (ANN), Random Forest, XGBoost, Catboost의알고리즘을 적용하여 모델들을 개발하였으며, 평가 지표로는 사이즈 예측에는 Normalized root mean squared error (NRMSE)와 R²를, 종류 예측에는 F1 score를 적용하였다. 또한, 유체 상에 따른 영향을 확인하고자 유체 전체, 액체, 기체, 스팀의 4개의 데이터 세트로 사례 연구를 진행하였다. 연구 결과, 사이즈의 경우 전체, 액체, 기체에선 Catboost(R²기준, 전체: 0.99216, 액체: 0.98602, 기체: 0.99300. NRMSE 기준, 전체: 0.04072, 액체: 0.04886, 기체: 0.03619)가, 스팀에선 Random Forest가(R²: 0.99028, NRMSE: 0.03493) 가장 뛰어난 모델임을 확인하였다. 종류의 경우 Catboost가 모든 데이터에서 가장 높은 성과를 제시하였다(F1 score 기준, 전체: 0.95766, 액체: 0.96264, 기체: 0.95770, 스팀: 1.0000). 본 연구에서 제안한 모델들을 적용할 경우, 주어진 조건에 따른 밸브 선택을 도와 의사결정 속도를 높여줄 것으로 기대된다.