• 한국사회복지학
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• 제64권2호
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• pp.31-54
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• 2012

본 연구는 생활시간조사자료를 활용하여 가구 내에서 배분되는 일-가족시간에 대한 실증분석을 수행하였다. 부부의 유급노동시간과 가족시간에서 차지하는 남성의 비중을 근거로 일-가족 시간 배분을 4개의 모형(전통적 남성생계부양, 이중노동부담, 협조적 적응, 가족친화적 남성생계부양)으로 유형화하였으며, 퍼지셋이상형분석을 통해 각 유형에 소속되어 있는 정도를 점수화한 후, 각 모형의 소속점수에 대한 중다회귀분석을 수행하였다. 연구결과, 지난 10년간 이중노동부담의 비중이 감소하고 협조적 적응 유형이 증가한 것으로 나타나고 있으나, 여전히 전체적인 모형별 분포를 보면 전통적인 성분업에 고착된 구조를 보여주고 있었다. 4개의 시간배분 모형에 대한 회귀분석 결과 역시 각 모형별 분석의 유용성을 보여주었으며, 무엇보다 성분업 의식의 역할은 제한적인 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 향후 가족정책의 논의에 있어 가구내의 미시적 성분업 구조와 일-가족시간의 배분과 관련된 역동성을 좀 더 면밀히 파악할 필요가 있다는 점과, 방법론적 함의로 미시자료를 이용한 양적연구에서도 퍼지셋 활용이 방법론적 다양성을 제공해 줄 수 있다는 점을 논의하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제7권2호
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• pp.109-116
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• 2004

석유/천연가스 저류층 특성화는 사용 가능한 현장자료를 이용하여 여러 저류층 물성의 공간적 특성을 정량적으로 추정하는 과정이다. 저류층 물성 중 특히 공극률과 유체투과율은 저류층 내의 유체 함유 공간의 크기와 유체 유동 능력을 나타내며, 저류층 평가와 운영에 있어 가장 중요한 특성변수이다. 불균질 저류층에 있어 코어가 채취되지 않은 구간이나 시추공에서 일반적인 물리검층 자료로부터 기존의 통계적 방법을 통해 공극률과 유체투과율을 추정하는 것은 매우 어렵고 복잡한 작업이므로, 이 연구에서는 물리검출 자료를 이용한 저류층 물성결정 방법으로 퍼지이론과 신경망을 이용한 지능형 기법을 제시하였다. 퍼지이론을 기초로 한 퍼지 곡선법으로 코어 공극률, 유체투과율 자료와 상관성이 높은 물리검층 자료를 선택하고, 선택된 물리검층 자료와 코어분석 자료를 이용한 신경망 학습을 통해 저류층의 공극률과 유체투과율을 추정하고자 하였다. 이 연구에서 제시한 지능형 저류층 특성화 기법을 이용하여 국내대륙붕 시추공의 유정자료를 분석하여 기존 방법 보다 정확하고 신뢰성 있는 해석 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 지능형 저류층 특성화 해석기법은 국내외 석유/천연가스 개발사업에 있어 보다 신뢰성 있는 물리검층 자료를 이용한 저류층 특성화 도구로 활용할 수 있을 것이다.

• 청정기술
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• 제29권2호
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• pp.145-150
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• 2023

Tele-metering systems have been useful tools for managing domestic wastewater treatment plants (WWTP) over the last decade. They mostly generate water quality data for discharged water to ensure that it complies with mandatory regulations and they may be able to produce every operation parameter and additional measurements in the near future. A sub-big data group, comprised of about 150,000 data points from four domestic WWTPs, was ready to be classified and also analyzed to optimize the WWTP process. We used the Statistical Product and Service Solutions (SPSS) 25 package in order to statistically treat the data with linear regression and correlation analysis. The major independent variables for analysis were water temperature, sludge recycle rate, electricity used, and water quality of the influent while the dependent variables representing the water quality of the effluent included the total nitrogen, which is the most emphasized index for discharged flow in plants. The water temperature and consumed electricity showed a strong correlation with the total nitrogen but the other indices' mutual correlations with other variables were found to be fuzzy due to the large errors involved. In addition, a multilayer perceptron analysis method was applied to TMS data along with root mean square error (RMSE) analysis. This study showed that the RMSE in the SS, T-N, and TOC predictions were in the range of 10% to 20%.

• Computers and Concrete
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• 제12권3호
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• pp.243-259
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• 2013

Recent developments in Artificial Intelligence (AI) and computational intelligence have made it viable in the construction industry and structural analysis. This study usesthe Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS) as a modelling tool to predict the strain in tie section for High Strength Self Compacting Concrete (HSSCC) deep beams. 3773 experimental data were collected. The input data andits corresponding strains in tie section as output data were recorded at all loading stages. Results from ANFIS are compared with the classical linear regression (LR). The comparison shows that the ANFIS's results are highly accurate, precise and satisfactory.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.132-137
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• 1993

In this paper, a fish drying process control system is proposed, which predicts the proper change with time in weight of the material fish and the drying conditions in advance, based on the performance of skilled worker. In order to implement a human expertise into an automated fish drying process control system, an experimental analysis is made and a model for the process is built. The proposed system divided into two procedures: The procedure before drying and the one during drying. The procedure before drying is for the prediction of necessary drying time. To estimate the necessary drying time, first, the proper change in weight for the product is obtained by using fuzzy reasoning. The condition part of the production rule consists of the factors of fish body and the expected degree of dryness. Kext, the necessary drying time is obtained by regression models. The variables employed in the models are the factors, inferred change in weight and drying conditions. The model for the procedure during drying is also proposed for more accurate estimation, which is described by a system of linear-differential equations.

• 대한교통학회지
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• 제17권3호
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• pp.97-116
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• 1999

The growing demand for the real time traffic information is bringing about the category and number of traffic collection mechanism in the era of ITS. There are, however, two problems in making data into information using various traffic data. First, the information making process of making data into the representative information, for each traffic collection mechanism, for the specified analysis periods is required. Second, the integration process of fusing each representative information into "the information" for each link out of each source is also required. That is, both data reduction and/or data to information process and information fusion are required. This article is focusing on the development of information fusing algorithm based on voting technique, fuzzy regression, and, Bayesian pooling technique for estimating the dynamic link travel time of networks. The proposed algorithm has been validated using the field experiment data out of GPS probes and detectors over the roadways and the estimated link travel time from the algorithm is proved to be more useful than the mere arithmetic mean from each traffic source.

• Computers and Concrete
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• 제24권3호
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• pp.271-282
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• 2019

Concrete undergoes a series of thermo-based physio-chemical changes once exposed to elevated temperatures. Such changes adversely alter the composition of concrete and oftentimes lead to fire-induced explosive spalling. Spalling is a multidimensional, complex and most of all sophisticated phenomenon with the potential to cause significant damage to fire-exposed concrete structures. Despite past and recent research efforts, we continue to be short of a systematic methodology that is able of accurately assessing the tendency of concrete to spall under fire conditions. In order to bridge this knowledge gap, this study explores integrating novel artificial intelligence (AI) techniques; namely, artificial neural network (ANN), adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and genetic algorithm (GA), together with traditional statistical analysis (multilinear regression (MLR)), to arrive at state-of-the-art procedures to predict occurrence of fire-induced spalling. Through a comprehensive datadriven examination of actual fire tests, this study demonstrates that AI techniques provide attractive tools capable of predicting fire-induced spalling phenomenon with high precision.

• Geomechanics and Engineering
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• 제12권3호
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• pp.441-464
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• 2017

The determination of the mixture parameters of stabilization has become a great concern in geotechnical applications. This paper presents an effort about the application of artificial intelligence (AI) techniques including radial basis neural network (RBNN), multi-layer perceptrons (MLP), generalized regression neural network (GRNN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in order to predict the unconfined compressive strength (UCS) of silty soil stabilized with bottom ash (BA), jute fiber (JF) and steel fiber (SF) under different freeze-thaw cycles (FTC). The dosages of the stabilizers and number of freeze-thaw cycles were employed as input (predictor) variables and the UCS values as output variable. For understanding the dominant parameter of the predictor variables on the UCS of stabilized soil, a sensitivity analysis has also been performed. The performance measures of root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE) and determination coefficient ($R^2$) were used for the evaluations of the prediction accuracy and applicability of the employed models. The results indicate that the predictions due to all AI techniques employed are significantly correlated with the measured UCS ($p{\leq}0.05$). They also perform better predictions than nonlinear regression (NLR) in terms of the performance measures. It is found from the model performances that RBNN approach within AI techniques yields the highest satisfactory results (RMSE = 55.4 kPa, MAE = 45.1 kPa, and $R^2=0.988$). The sensitivity analysis demonstrates that the JF inclusion within the input predictors is the most effective parameter on the UCS responses, followed by FTC.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권4호
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• pp.73-87
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• 2016

본 논문에서는 동북아시아 24개 컨테이너항만들의 4년간 자료(2009년-2012년)를 이용하여 5개의 투입요소(겐트리 크레인 수, 선석 수, 총 선석길이, 터미널면적, 평균수심), 2개의 산출요소(컨테이너화물처리량, 직기항 선사수)를 이용하여 항만효율성 측정 시 AR가중치를 부여하는 방법(다중회귀분석방법과 AHP방법)을 실증적으로 검증하였다. 즉, AHP/DEA-AR분석 결과에 대해서, 다중회귀분석방법으로 AR을 결정하고 항만들의 효율성을 측정한 후에 항만들 간의 순위를 이용하여 윌콕슨부호순위검정과 Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정방법으로 그 결과를 비교분석하여 검증하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 측정한 순위를 근거로 윌콕슨부호순위검정을 실시한 결과 P값(유의확율)이 유의수준 0.05보다 훨씬 더 크게 나타났으므로, 귀무가설 Ho는 채택하였다. 즉, AHP/DEA-AR모형에 의한 효율성 순위와 다중회귀분석에서 도출된 AR을 이용한 효율성분석에 의한 순위에는 차이가 없는 것으로 나타났다. Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정도 동일한 결과를 보였다. 둘째, 평균적으로 보았을 때, 윌콕슨 부호순위검정에서 P값(유의확율)이 평균 0.845 수준에서 양 모형의 효율성 수치에 의한 순위가 서로 일치함을 보여 주었으며, Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정의 평균유의확율은 0.963으로 더 높게 나타났다. 셋째, 전체자료를 한꺼번에 고려하여 측정한 경우에는 윌콕슨부호순위검정에서 상대적으로 유의확율이 크게 낮아(0.845->0.694)졌으며, Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정도 낮아(0.963->0.925)졌다. 본 논문의 정책적인 함의는 항만운영자들이나 항만정책의 입안가들이 항만들에 대한 효율성을 측정할 때, 본 논문에서 제시한 AR가중치를 적용한 방법을 도입하여 시행함으로써 보다 정확한 항만효율성을 측정할 수 있어야만 한다는 점이다. 또한 더욱 확장시켜서 AHP법과 다중회귀분석방법을 접목한 방법을 도입하여 측정해야만 한다는 점이다. 항만투자금액을 결정할 때, 그러한 측정결과도 참고한다면 효과적인 항만관리 및 정책이 시행될 수 있을 것으로 확신한다. 본 논문의 한계는 퍼지분석법, 비방사적 DEA분석을 도입하지 못했으며, 그리고 AHP법과 다중회귀분석방법을 혼합한 측정결과를 제시하지 못했다는 점이다. 차후연구에서 다루고자 한다.

• 한국조경학회지
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• 제42권6호
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• pp.111-123
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• 2014

도시광장은 지역사회 모임이나 시장, 공연, 정치집회 및 기타 이벤트 등 다양한 활동이 행해지는 곳으로, 도시 내에서 다양한 유형으로 나타난다. 그럼에도 불구하고 대부분의 도시광장은 광장 유형별로 다르게 나타나는 방문객의 이용행태 및 이용만족에 대한 고려가 미비한 채 획일적으로 계획되어왔다. 본 연구에서는 서울에 위치한 일반광장 중 중심대광장을 대표하는 광화문광장과 근린광장을 대표하는 금빛공원광장을 중심으로 방문객 만족도에 영향을 미치는 설계요인과 세부 요소를 분석하여 도시광장 유형별 설계 시 중점적으로 고려해야 하는 방안을 제안하였다. 각 광장에서 수집한 설문조사 결과는 요인분석, 회귀분석, 퍼지이론 등을 이용하여 분석하였다. 연구결과를 요약하면, 첫째, 도시광장 설계요소 만족요인은 어메니티, 이용성, 공간특성, 문화성, 쾌적성요인으로 구분되었다. 둘째, 광화문광장의 공간이용 만족도에 영향을 미치는 요인은 어메니티요인, 쾌적성요인, 공간특성요인 순으로 나타났으며, 금빛공원광장의 공간이용 만족도에 영향을 미치는 요인 쾌적성요인, 어메니티요인, 이용성요인, 공간특성요인 순으로 나타났다. 셋째, 도시광장의 설계요소에 대한 만족요인별 만족순위를 퍼지이론을 통해 비교한 결과, 광화문광장은 어메니티요인 중 광장의 청결도에 대한 만족도가 가장 높게 나타났다. 금빛공원광장은 쾌적성요인 중 광장의 수목에 대한 만족도가 가장 높게 나타났다. 이와 같이 본 연구에서는 중심대광장과 근린광장의 이용객 만족도에 영향을 미치는 설계요소를 비교하였다. 연구의 결과는 이용객 만족을 고려한 도시광장 설계 및 계획에 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.