• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.57-64
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• 2007

One of the cause of insulation failure in power cable is well known by electrical treeing discharge. This is occurred for imposed continuous stress at cable. And this event is related to safety, reliability and maintenance. In this paper, throughout analysis of partial discharge(PD) distribution when occurring the electrical tree, is studied for the purpose of knowing of electrical treeing discharge characteristics according to defects. Own characteristic of tree will be differently processed in each defect and this reason is the first purpose of this paper. To acquire PD data, three defective tree models were made. And their own data is shown by the phase-resolved partial discharge method (PRPD). As a result of PRPD, tree discharge sources have their own characteristics. And if other defects (void, metal particle) exist internal power cable then their characteristics are shown very different. This result Is related to the time of breakdown and this is importance of cable diagnosis. And classification method of PD sources was studied in this paper. It needs select the most useful method to apply PD data classification one of the proposed method. To meet the requirement, we select methods of different type. That is, neural network(NN-BP), adaptive neuro-fuzzy inference system and PCA-LDA were applied to result. As a result of, ANFIS shows the highest rate which value is 98 %. Generally, PCA-LDA and ANFIS are better than BP. Finally, we performed classification of tree progress using ANFIS and that result is 92 %.

• 응용통계연구
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• 제22권4호
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• pp.735-744
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• 2009

이 논문에서는 장기억 과정에서의 변화점을 빨리 검출하는 베이지안 추론방법에 대해 알아본다. 장기억 과정에서의 베이지안 추정은 장기억 모수값에 따라 전체 자료에 대한 부분차분을 계산해야 하기 때문에 수행시간이 많이 걸린다는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 장기억 모수공간을 그룹화하여 순서형으로 범주화시킨 후 설명력이 가장 높은 범주의 대표값을 선택하게 하였다. 이 방법은 초기단계에서 범주의 대표값에 대해 한번씩만 부분차분을 계산하면 되기 때문에, 매번 계산해야 하는 추정하는 방법보다, 특히 시계열자료의 수가 많은 경우, 상대적으로 빠른 베인지안 추론이 가능하다. 또한 장기억 모수공간이 (0,0.5) 이기 때문에 모수공간을 적절하게 그룹화한다면 장기억 모수를 선택하는 것이 모수를 추정하는 것에 비해 큰 차이가 없다. 이 논문에서는 나일강 수위자료 실증분석을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인해본다.

• 응용통계연구
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• 제33권2호
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• pp.123-136
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• 2020

하나의 개체에서 여러가지 측정치가 동시에 관찰되는 경우는 다양한 연구 분야에서 흔히 나타난다. 발달 독성학 연구에서는 특정 독성 물질의 각기 다른 수준에 노출된 임신한 어미 쥐에 대해 기형인 태아의 존재와 태아의 무게가 동시에 측정된다. 이런 두 변수를 결합하여 모형화하는 것은 각기 독립적인 두 모형으로 분석하는 것보다 더 효율적인 결과를 낸다고 알려져 있다. 대부분의 결합 모형은 정규분포를 랜덤효과로 가정하여 분석한다. 그러나 발달 독성학 연구에서처럼 반응변수들의 분포가 독성 물질이 변함에 따라 불규칙하게 변하는 경우 정규분포의 가정으로는 그 특징을 잡아낼 수 없게 된다. 본 논문에서는 이진수 자료와 연속형 자료에 대해 비대칭 로짓 모형을 사용한 베이지안 결합모형을 제시한다. 본 모형은 비대칭 로짓 모형을 사용함으로써 반응변수의 분포의 형태가 독성 물질의 수준에 따라 대칭/비대칭의 형태를 자유롭게 띨 수 있는 장점을 가지고 있다. 모형의 적합성을 살펴보기 위해 발달 독성학 연구에서 독성 물질 DEHP에 적용하여 그 결과를 확인해본다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권10호
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• pp.599-604
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• 2017

유저의 일상 스케쥴을 제안하고 예측하는 서비스는 스마트 비서의 흥미로운 응용이다. 전통적인 방법에서는 유저의 행동을 예측하기 위하여, 유저가 직접 자신의 행동을 기록하거나, e-mail 혹은 SNS 등에서 명시적인 일정 정보를 추출하여 사용해왔다. 하지만, 유저가 모든 정보를 기록할 수 없기에, 스마트 비서가 얻을 수 있는 정보는 제한적이며, 유저는 유저의 일상의 routine한 정보를 기록하지 않는 경향이 있다. 본 논문에서는 스케줄러에 적히는 정형화된 일정인 스케줄과 비정형화된 일정을 만드는 일상 행동 패턴들을 동시에 고려하는 접근 방법을 제안한다. 이를 위하여 마코프 의사 결정 프로세스 (MDP)를 기반으로 하는 추론 방법과 역강화 학습 (IRL)을 통한 보상 함수 학습 방법을 제안한다. 실험 결과는 우리가 6주간 모은 실제 생활을 기록한 데이터 셋에서 우리의 방법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 보임을 논증한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.787-796
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• 2009

이 논문에서는 반복측정치에 대한 분석모형 중, 혼합모형의 일종인 변량계수모형에 대하여 이론적으로 고찰한다. 특히 혼합모형의 설정, 모수 추정에 대하여 통계적으로 고찰하고 변량계수모형에 대한 가능한 모형을 열거하며, 그에 따르는 추정과 검정을 논의한다. 사례연구로 식이요법자료를 대상으로 가능한 변량계수모형을 적용하여 추정 및 검정을 실시한 결과, 고정인자인 사전값, 처리, 키 및 시간들의 인자는 체중감소에 대단히 유의함을 보여주었지만, 나이와 혈압은 유의하지 않았다. 처리효과에 있어서는 식이요법과 운동을 병행했을 때의 처리가 식이요법만 실시했을 때의 처리보다 체중이 더 감소했음을 알 수 있으며, 시간에 따른 체중감소의 효과는 삼차함수의 관계가 성립된다. 변량인자로는 개체효과는 유의하며 개체별 시간에 대한 교호작용의 효과는 차수가 높아질수록 급속도로 감소하여 3차 함수 관계가 적절한 모형으로 최종 선택되었다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제5권1호
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• pp.111-122
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• 2002

The purpose of this study was to examine high school second graders' understanding of the basic nature of logarithm, the major type of error they made about logarithmic function and the cause of such an error, and to seek ways to instruct it better. For that purpose, three research questions were posed: 1. Investigate how much high school students in their second year comprehend the nature of logarithm. 2. Analyze what type of error they make about logarithmic function. 3. Analyze the cause of their error according to the selected error models and how it could be taught more efficiently. The findings of this study were as below: First, the natural science students had a better understanding of the basic nature of logarithm than the academic students. What produced the widest gap between the two groups' understanding was applying the nature of logarithm to the given problems, and what caused the smallest gap was the definition of logarithm and the condition of base. Second, the academic students had a poorer understanding of the basic nature of logarithmic function graph and of applying the nature of logarithm to the given problems. Third, the natural science students didn't comprehend well the basic nature of logarithmic function graph, the nature of characteristics and mantissa. Fourth, for all the students from academic and natural science courses, the most common errors were caused by the poor understanding of theorem or nature of the ［E4] model. Fifth, the academic students made more frequent errors due to the unfamiliar signs of the ［El］ model, the imperfect understanding of theorem or nature of the ［E4］ model, and the technical part of the ［E6］ model. Sixth, the natural science students made more frequent errors because of the improper problem interpretation of the ［E2］ model and the logically improper inference of the ［E3］ model.

• 대한산업공학회지
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• 제37권4호
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• pp.323-330
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• 2011

Globalization of market and diversification of customers' needs make enterprises to collaboration of participants in supply chain. To establish collaboration, supply chain must have the flexibility and reconfigurability, which are supported by fractal based supply chain management (FrSCM). In this paper, base on the FrSCM, formulation of trust model among the enterprises in the supply chain, and development of profit sharing strategies in the supply chain based on the trust model are investigated. To evaluate trust model, generation of enterprise's goal and its description, extraction and systematic composition of trust factors and trust evaluation are investigated. Based on the developed model, we developed the fuzzy inference engine to evaluate the trust value in terms of numerical value. And then revenue sharing strategies are developed based on the fractal concept and trust model for the collaborative SCM. The fractal concept is used to obtain the optimal production and transportation plans. In addition, the trust model will be integrated into the RS model. In such an RS model, the supply chain will obtain the maximum total profit and profit of each participant depends on its trust value.

• 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.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제24권2호
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• pp.162-172
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• 2011

In this paper, simulation was used to determine accuracies of genomic breeding values for polygenic traits associated with many thousands of markers obtained from high density genome scans. The statistical approach was based upon stochastically simulating a pedigree with a specified base population and a specified set of population parameters including the effective and noneffective marker distances and generation time. For this population, marker and quantitative trait locus (QTL) genotypes were generated using either a single linkage group or multiple linkage group model. Single nucleotide polymorphism (SNP) was simulated for an entire bovine genome (except for the sex chromosome, n = 29) including linkage and recombination. Individuals drawn from the simulated population with specified marker and QTL genotypes were randomly mated to establish appropriate levels of linkage disequilibrium for ten generations. Phenotype and genomic SNP data sets were obtained from individuals starting after two generations. Genetic prediction was accomplished by statistically modeling the genomic relationship matrix and standard BLUP methods. The effect of the number of linkage groups was also investigated to determine its influence on the accuracy of breeding values for genomic selection. When using high density scan data (0.08 cM marker distance), accuracies of breeding values on juveniles were obtained of 0.60 and 0.82, for a low heritable trait (0.10) and high heritable trait (0.50), respectively, in the single linkage group model. Estimates of 0.38 and 0.60 were obtained for the same cases in the multiple linkage group models. Unexpectedly, use of BLUP regression methods across many chromosomes was found to give rise to reduced accuracy in breeding value determination. The reasons for this remain a target for further research, but the role of Mendelian sampling may play a fundamental role in producing this effect.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.588-596
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• 2017

외국인 직접투자가 개발도상국가들의 경제성장에 매우 중요하다고 많은 정책입안자들과 학자들이 주장하고 있음에도 불구하고 외국인 직접투자 유입과 경제 성장 간의 긍정적인 관계에 대해서는 보편적인 합의가 이루어지지 않고 있다. 그럼에도 불구하고 많은 개발도상국들이 자국의 경제성장을 위하여 적극적으로 외국인 직접투자를 유치하고 있다. 이에 본 논문에서는 1995년부터 2009년까지의 88개 개발도상국가들의 자료를 활용하여 외국인 직접투자와 경제성장 간의 관계를 실증분석 한다. 분석에 사용된 국가들은 소득수준이 높은 선진국, 석유 생산국가 그리고 가용 가능한 자료가 부족한 국가들을 제외하였다. 분석에 적용된 모형은 솔로우 모형으로 본 모형은 외국인 직접투자뿐만 아니라 실물자본, 인구증가, 인적자본을 동시에 고려하였다. 분석 결과, 외국인직접투자는 개발도상국의 경제성장에 긍정적인 역할을 하는 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 실물자본, 인적자본 모두 개발도상국가들의 경제에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 분석되었다. 따라서 개발도상국들은 외국인 직접투자를 통해 효율적으로 경제성장을 위하여 도로, 철도, 전력, 병원과 같은 사회간접자본에 대한 투자와 인적자본에 대한 투자가 필요한 것으로 보인다.