• 대한토목학회논문집
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• 제29권3C호
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• pp.115-125
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• 2009

지반의 응력이력을 정의하는데 이용되는 선행압밀하중은 일반적으로 일차원 실내압밀실험으로부터 결정되어져 왔으나 피에조콘과 같은 원위치 시험의 관측값을 이용한 이론적인 방법과 경험적인 상관관계를 통한 결정도 가능하다. 최근 선행압밀하중을 결정하기 위한 인공신경망 모델들이 제안된 바 있으며, 기존의 이론적 경험적 선행압밀하중 추정 방법들이 갖는 지역의존성의 문제를 극복하고 예측 정확도 면에서도 크게 개선된 것으로 보고되었다. 그러나 인공신경망 모델은 모델구조와 학습과정에서 초기에 무작위로 부여되는 연결강도에 영향을 받아 예측에 변동성이 존재한다. 본 연구에서는 기존의 피에조콘 결과를 이용한 선행압밀하중 추정 인공신경망 모델이 연약지반에서 선행압밀하중 예측 시 보이는 변동성을 개선하기 위하여 신경망 모델의 구조 최적화를 수행하고 군집신경망 모델을 구축하였다. 제안된 군집신경망 모델을 이용한 예측결과는 기존의 다층신경망 모델 및 이론적 경험적 모델들과 비교되었다. 연구결과, 최적화된 구조를 갖는 다층신경망 모델일지라도 초기 연결강도에 따라 최종 학습 후 예측결과의 변동성이 여전히 존재하나, 다층신경망을 네트워크로 연결하여 제안된 군집신경망 모델은 기존의 다층신경망 모델들이 갖는 초기 연결강도 의존성을 개선하여 다층신경망 모델에 비해 일관성 있으며 보다 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.47-67
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• 2017

강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 있다.

• 한국가금학회지
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• 제37권3호
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• pp.275-282
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• 2010

닭의 대사 생리에 대한 연구는 산업적 가치 및 생물학, 의학적으로도 매우 중요하다. 닭의 유전체 염기서열 분석 결과는 2004년에 처음 발표되었고, 이러한 유전체 정보를 바탕으로 유전형과 표현형의 상관관계를 분석하는 연구가 필요하다. 따라서 본 연구는 닭 유전체 정보를 바탕으로 대사 경로를 재확립하고, 닭 특이 대사 경로 유전체 데이터베이스를 구축하였다. 이를 위해 Perl 언어를 기반으로 개발된 자동 파이프라인(pipeline)을 이용하여 여러 생물정보 데이터베이스에 산재해 있는 닭 유전체에 관한 정보를 통합한 닭 특이 통합 데이터베이스를 구축하였다. 또한, 구축된 닭 특이 통합 데이터베이스를기반으로PathoLogic 알고리즘을구현한Pathway Tools 소프트웨어를 이용하여 닭 특이 대사 경로를 재확립하였다. 결과적으로, 닭 유전체 Gallus_gallus-2.1에서 2,709개의 효소, 71개의 운반체(transporter)와 1,698개의 효소 반응, 8개의 운반 반응(transport reaction)이 도출되었다. 이를 통해 총 212개의 대사 경로가 재확립되었고, 1,360개의 화합물(compound)이 닭 특이 대사 데이터베이스에 포함되었다. 다른 종(사람, 생쥐, 소)과의 비교 분석을 통해 중요한 대사 경로가 닭 유전체에 보존되어 있음을 보였다. 또한, 닭 유전체의 assembly와 annotation의 질을 높이는 노력과 닭 및 조류에서 유전자 기능 및 대사 경로에 대한 연구가 필요한 것으로 나타났다. 결론적으로, 본 연구에서 재확립된 닭의 대사 경로 및 데이터베이스는 닭 및 조류의 대사 연구뿐만 아니라 포유동물 및 미생물과의 비교 생물학적 접근을 통한 의학 및 생물학적 연구에 활용될 것으로 기대된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제55권5호
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• pp.399-403
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• 2013

국가간 유전능력평가를 위하여 5산차 다형질 모형을 적용한 다형질유효 딸소 기여도를 추정하기 위하여 농협중앙회 젖소개량부에서 수집한 한국형 보증종모우 및 수입 씨수소 2,046두의 딸소에 대한 산유량 검정기록 및 관련된 혈통을 수집하였으며, 수집된 산유량 검정기록 중 산차는 5산차, 누적착유일은 75~307일로 제한하였고, 305일 보정유량이 15,000 kg이 넘는 기록은 국제평가기준에 맞추기 위하여 제거하여, 총 301,551두 딸소의 681,860개 기록을 이용하였다. EDC 계산을 위하여 모든 개체의 육종가 추정 신뢰도를 부모 육종가 평균 (Parents average), 개체의 기록(Yield deviation) 및 배우자의 신뢰도가 보정된 후손의 육종가 기여도(Progeny contribution) 부분으로 분리하였으며, 1~5산차 유생산 유전상관을 고려하여 다형질 유효 딸소 기여도를 추정하였다. 씨수소 2,046두의 유생산 기록을 가지는 딸소 두수의 산차별 평균은 1~5산에서 각 140.57, 94.24, 55.14, 29.20 및 14.06두로 나타났으며, 추정된 MTEDC는 113.49, 89.28, 73.56, 54.02 및 35.08로 나타나 3산 이후의 기록이 부족함에도 유전상관을 고려한 EDC 추정치는 높게 형성되어 검정자료의 활용도가 높아진 것을 확인하였다. 또한 EDC 계산은 국제유전능력평가 적용을 위한 필수항목으로 정확한 국제유전능력평가를 위해서는 관련 알고리즘에 대한 이해가 필요하며, 지속적인 EDC 검증 및 종모우당 딸소 검정 두수 증가 등의 노력이 필요하다고 사료된다.

• 환경영향평가
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• 제25권5호
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• pp.345-356
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• 2016

본 연구에서는 GA와 QUAL2K를 통합한 QUAL2Kw 모형을 이용해서 수질모형 매개변수의 자동 보정 방법을 비교 분석하였다. 발전 속도가 빠른 원주시의 배출 오염부하의 영향을 크게 받는 섬강에 QUAL2Kw 모형을 적용하였고, 전 구간 단일 매개변수를 적용하는 방법과 구간별 매개변수를 적용하는 두가지 방법으로 자동보정 방법을 비교 분석하였다. CV(RMSE)의 오차와 GA의 적합도 분석결과 구간별 매개변수 방법이 단일 매개변수 방법보다 정밀도가 다소 높은 것으로 나타났으므로 본 연구에서는 구간별 매개변수 방법으로 계산한 자동보정 결과를 채택하였다. 검보정된 QUAL2Kw 모형을 섬강 수질관리를 위한 세가지 시나리오에 대해 적용해서 수질 개선 효과를 분석하였다. 원주하수처리장 방류수질을 개선하는 시나리오 1에서는 중권역 대표지점인 섬강 4-1지점의 BOD와 TP 농도가 각각 17.7%, 29.1% 감소되었고, 원주천 유입직후 섬강에서는 BOD와 TP 농도가 각각 50.4%, 40.5% 감소하여 섬강 수질 개선효과가 크다. 원주취수장을 폐쇄하고 섬강 이외의 수계에서 원주 일대에 광역상수도를 공급하는 시나리오 2에서는 섬강 중하류부의 유량이 증가함에 따라 섬강 본류의 수질이 소폭 개선된다. 원주천 합류 직후 섬강에서 BOD가 0.18mg/L, TP가 0.0063mg/L 감소하였다. 시나리오 3에서는 시나리오 1과 시나리오 2의 대안을 동시에 계획하는 것으로서 시나리오 1보다 섬강 수질이 소폭 더 개선된다. 시나리오별 수질 예측결과 원주하수처리장의 방류수질을 개선하는 것이 섬강 수질개선에 가장 효과적인 것으로 나타났다. 특히 원주천 합류직후 섬강 수질이 크게 개선된다. 원주취수장을 폐쇄하고 타 수계에서 광역상수도를 통해 원주 지역에 상수도를 공급하는 방안도 섬강 수질을 소폭 개선할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권4호
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• pp.385-398
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• 2020

본 연구에서는 서로 다른 학습접근방식의 학생이 유전 가계도 문제 해결 과정상에서 어떠한 차이를 보여주는지 심층적으로 들여다보고자 하였다. 연구 대상은 고등학교 2학년 학생으로 생명과학I을 이수한 학생으로 학업성취수준은 비슷하였으나 학습접근방식이 각각 심층적 접근방식과 피상적 접근방식을 나타내었다. 각 학생의 문제 해결 사례를 심층적으로 분석하기 위해 문제 해결 과정은 비디오 녹화되었고, 문제 해결이 종료된 후에 학생들의 문제 해결 과정에 대한 사고 구술 인터뷰를 실시하였다. 연구 결과, 학생들은 2가지 형질의 유전 원리가 불확실한 문제 상황을 해결하는 과정에서 유사한 오류를 보여주었다. 하지만 심층적 학습접근방식의 학생 A는 자발적으로 2번 반복하여 문제를 해결하면서 3가지 제한 요인에 대해 원리 기반추론을 하며 옳은 개념적 프레이밍을 나타내었다. 검토 단계에서 자료와 본인이 그린 가계도 사이의 일치도를 점검하고, 문제 해결 이후에도 끊임없이 본인의 문제 해결 과정을 점검하였다. 마지막의 문제 해결 과정에서는 성공적인 문제 해결 알고리즘에 근접한 문제 해결 과정을 나타내었다. 하지만 피상적 학습접근방식의 학생 B는 연구자의 권유로 비자발적으로 문제 해결 과정을 반복하였고, 답을 구하려는 목적 지향적인 문제 해결 태도로 인해 문제에서 제시한 일부 정보만을 검토하였다. 문제의 제한 요인에 대해 기억 장치 추론이나 임의적 추론을 통해서 옳지 않은 개념적 프레이밍을 하였고, 이를 수정하지 않고 유지하는 모습을 나타내었다. 본 연구 결과를 통해 심층적 접근방식과 피상적 접근방식의 학생이 문제 해결 과정에서 추론 방식과 개념적 프레이밍의 변화가 어떻게 일어나는지 구체적으로 살펴봄으로써 유전 문제의 접근을 어려워하는 학생들이나 이들을 지도하는 교사들에게 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제22권3호
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• pp.145-157
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• 2004

국내 실시간 신호제어시스템은 주요교차로의 검지체계에서 산출되는 포화도 정보 및 실시간 신호운영자료를 토대로 차기 주기길이를 설계하고 있다. 이러한 국내 실시간 신호제어시스템의 주기길이 설계모형에 의해 설계되는 차기주기길이는 교통량이 증가하면 주기길이도 증가한다는 주기길이 결정 기본원리를 따르고 있으나 해당 주기길이 설계모형으로 결정되는 주기길이가 과연 지체최소화 주기인지 검토가 요구된다. 또한 국내 실시간 신호제어시스템의 주기길이 설계모형에는 운영자 결정 변수가 있어 차기 주기길이 설계가 비효율적일 수 있으므로 운영자 결정 변수를 제외한 주기길이 설계모형 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 (1)국내 실시간 신호제어시스템의 주기길이 설계모형을 검토하고, (2)운영자 결정변수를 제외한 주기길이 설계모형을 개발한다. 국내 실시간신호제어시스템의 주기길이 설계모형을 검토한 결과 (1)교차로의 운영상태가 비포화일 경우 지체최소화 주기보다 큰 주기길이를 설계하는 것으로 검토되었고, (2)교차로의 현재 신호주기가 90초 이상일 경우 목적 운영포화도(Target operational volume-to-capacity ratio)가 0.90을 유지하는 반면 신호주기가 90초 미만일 경우 목적운영포화도가 0.90보다 작아지는 것으로 검토되었다. 본 연구는 이러한 점을 고려, 신경망을 이용하여 운영자 결정변수를 제외한 국내 실시간 신호제어시스템을 위한 지체 최소화 주기길이 설계 모형을 개발하였다. 모형 검증결과 본 연구에서 개발된 신경망 모형은 국내 실시간 신호 제어시스템과는 달리 지체최소화 주기길이와 유사한 패턴으로 주기길이를 설계한다는 결과를 도출하였다.택배서비스시장도 성장한 것으로 나타났다. 특히 정부주도에 의한 정보화추진이 전자상거래를 촉진시켜 택배서비스시장에 영향을 미친 것으로 분석되었다.수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.239-251
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• 2019

본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.