• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.103-111
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• 2013

SCM의 관리 포인트가 공급중심에서 수요관리 중심으로 옮겨짐에 따라, 정확한 수요 예측을 위한 많은 기법들이 제시되어 왔다. 이 중 변수간의 인과관계 분석을 통한 수요예측이 많이 이루어지고 있음에도 불구하고, 연관된 변수들 간의 상관구조는 상관계수에 의존하였고, 이는 예측의 정확성을 저하시키는 요인으로 작용하였다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점들을 보완하며, SCM에서 발생하는 Heavy Tail형 데이터의 상관구조를 정밀하게 모델링할 수 있는 방법을 제시한다. 상관구조를 파악할 수 있는 프레임웍인 코플라 함수 중에서 Student's t-코플라 함수를 통하여 수요 예측모형을 수립하고, 관련 파라미터를 추정하는 기법을 실험과 함께 제시하였다. 이를 통해, 수요예측에 필요한 변수들 간의 상관구조 파악이 보다 명확해지며, 이는 SCM상의 채찍효과의 완화로 이어져, 안정된 공급 사슬 네트웍의 관리에 기여할 것으로 기대된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제29권3호
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• pp.277-284
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• 2020

스마트 팜 관리의 활용 효율성을 높이기 위해서는 작물 및 환경 변화에 대한 사전 검사를 실시간으로 평가하기 위한 모델링 기법이 필요하다. 시설 온실 내부의 CO₂와 같은 필수 환경 요소는 다양한 상관 변수가 밀접하게 결합 된 시간 영역에서 신뢰할 수 있는 추정 모델을 확립하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 입력 영역과 출력 변수를 CO₂와 같은 시간 관점에서 인접 영역에 분포된 환경 정보를 이용하여 시간 복잡도를 줄이기 위한 인공 신경망을 개발하기 위해 수행되었다. 스마트 팜을 계측하기 위한 센서 모듈을 통해 환경 요소를 지속적으로 측정하였다. 실험기간의 평균 데이터로 예측하는 모델링 1, 전일 데이터로 예측하는 모델링 2을 구성하여 CO₂ 환경인자의 상호관계를 예측하였다. 전일의 데이터 학습으로 예측하는 모델링 2가 60일 평균값으로 예측한 모델링 1에 비해 성능이 우수하였다. 30일 이전까지는 대부분 0.70~0.88사이의 결정계수를 보였으며 모델링 2가 약0.05정도 높게 나타났다. 하지만 30일 이후에는 두 가지 모델링 모두 결정 계수 값이 0.50 이하로 낮은 값을 보였다. 모델링 접근법에 따라 결정 요인의 값을 비교하고 분석 한 결과 인접한 시간대의 데이터는 고정 신경망 모델을 사용하는 대신 예측이 필요한 지점에서 상대적으로 높은 성능을 나타냈다.

• Computers and Concrete
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• 제19권1호
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• pp.59-68
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• 2017

This study focused on modeling the behavior of the compressive stress using the average strain and ultrasonic test results in concrete. Feed-forward backpropagation artificial neural network (ANN) models were used to compare four types of concrete mixtures with varying water cement ratio (WC), ordinary concrete (ORC) and concrete with short steel fiber-reinforcement (FRC). Sixteen (16) $150mm{\times}150mm{\times}150mm$ concrete cubes were used; each contained eighteen (18) data sets. Ultrasonic test with pitch-catch configuration was conducted at each loading state to record linear and nonlinear test response with multiple step loads. Statistical Spearman's rank correlation was used to reduce the input parameters. Different types of concrete produced similar top five input parameters that had high correlation to compressive stress: average strain (${\varepsilon}$), fundamental harmonic amplitude (A1), $2^{nd}$ harmonic amplitude (A2), $3^{rd}$ harmonic amplitude (A3), and peak to peak amplitude (PPA). Twenty-eight ANN models were trained, validated and tested. A model was chosen for each WC with the highest Pearson correlation coefficient (R) in testing, and the soundness of the behavior for the input parameters in relation to the compressive stress. The ANN model showed increasing WC produced delayed response to stress at initial stages, abruptly responding after 40%. This was due to the presence of more voids for high water cement ratio that activated Contact Acoustic Nonlinearity (CAN) at the latter stage of the loading path. FRC showed slow response to stress than ORC, indicating the resistance of short steel fiber that delayed stress increase against the loading path.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.139-151
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• 2017

본 연구에서는 제주도에 서식하는 노루의 출현확률을 기반으로 제주노루의 서식지 선호도를 분석하고자 하였다. 제주노루의 출현확률 분석을 위해 MaxEnt 모델을 활용하였고, 노루의 출현정보는 제주지역에서 이루어진 노루흔적조사 및 위치추적정보를 토대로 총 490개의 위치정보를 취합하였다. 환경변수로는 지형과 관련된 변수 4개, 거리변수 6개, 위성영상으로부터 얻은 변수 4개, 영급 등 총 15개의 변수가 선정되었는데, 그 중 변수 간 상관분석을 통하여 서로 간에 상관성이 높은 6개의 변수를 제거한 후 최종적으로 9개의 환경변수를 설명변수로 활용하였다. 분석에 의하면 제주노루가 출현 혹은 서식을 위해 선호하는 지역은 고도와 숲의 경계, 오름 등에 의존적인 것으로 나타났고, 특별히 선형적인 관계는 아니지만 고도에 따라 제주노루의 출현이 가장 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 제주노루는 해발고도 200~700m 사이의 지역과 1,500m 이상의 지역에서 가장 높은 출현확률을 보인 반면, 700~1,500m 구간에서는 높지 않은 출현확률을 보였다. 이는 해발고도 700~1,500m 구간은 한라산에서 가장 밀도가 높은 숲이 우거져 있는 지역이며, 이 지역에서 우점하고 있는 식생의 수관(crown)이 태양광을 차단하여 하층식생의 생육을 방해하므로 초식동물인 노루가 선호하는 연한 잎의 생산이 부족한 것이 그 원인인 것으로 판단된다. 반면 해발고도 200~700m 구간과 1,500m 이상의 정상부가 제주노루에 선호되는 배경은 우점하는 식생의 밀도가 매우 낮아 하층식생이 발달하여 있고, 이로 인해 제주노루가 구하기 쉬운 연한 잎을 생산하는 초본과 관목이 많이 생육하기 때문인 것으로 판단된다. 제주노루의 생태적 특성, 서식지 선호도 분석, 행동생태 등의 모델링을 위해서는 보다 세밀하고 심도있는 위치정보 및 현장조사가 필요하지만, 본 연구를 통하여 제주노루의 서식지 선호경향을 예측하였다는 점에서 그 의미가 있다고 사료된다.

• 청정기술
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• 제19권3호
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• pp.306-312
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• 2013

드레이톤 탄으로부터 제조된 차(char)의 $850^{\circ}C$ 등온조건 가스화 반응에서 반응기체인 이산화탄소-질소 혼합기체의 이산화탄소 농도가 반응속도에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 저온 가스화 반응성을 높이기 위해 탄산칼륨을 사용하였다. 이산화탄소의 농도가 증가할수록 차-이산화탄소(char-$CO_2$) 가스화 반응성은 좋으며 전환율 증가 속도는 고농도에서는 일정하게 유지되었다. 가스화 반응성은 증가하였으며, 70% 이상의 고농도 조건에서는 일정하게 유지되었다. 기-고체 반응모델 중에서 shrinking core model (SCM)과 shrinking core model (SCM), modified volumetric reaction model (MVRM)을 비교하였다. 선형 회귀를 통해 얻은 상관계수 값은 저농도에서는 SCM이 VRM보다 높은 반면, 고농도에서는 VRM이 SCM보다 높은 값을 보였다. 모든 농도에서 MVRM의 상관계수 값은 다른 모델들 보다 가장 높은 값을 보였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제10권2호
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• pp.125-131
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• 2001

순환식 펄라이트 재배에서 오이의 양액흡수는 일사량 변화와 관계없이 단위일사량당 흡수량이 80~100 mg.MJ$^{-1}$까지 증가 후 일정하게 유지되어 양액흡수 지표는 전체 양액흡수량보다 단위일사량당 양액흡수량이 더 적합하였다. NO￣$_3$-N의 흡수량은 초기에 3 mg.MJ$^{-1}$에서 후기 16 mg.MJ$^{-1}$로 상승하였고 Ca는 초기에 3mg.MJ$^{-1}$에서 후기에 14 mg.MJ$^{-11}$ 로, Mg는 초기에 1 mg.MJ$^{-1}$에서 후기에 5 mg.MJ$^{-1}$로 증가되었으나, 정식 후 62일 이후의 증가세로 둔화되었다. K는 초기에 5.0 mg.MJ$^{-1}$에서 후기 18 mg.MJ$^{-1}$로 증가되었으나 지속적인 증가를 보여주지 못하였는데 이것은 오이의 하엽 제거로 인한 결과로 생각되어진다. 그러나 P는 초기에 0.5 mg.MJ$^{-1}$에서 후기의 3.2mg.MJ$^{-1}$로 지속적으로 증가되었다. S는 초기에 0.5 mg.MJ$^{-1}$에서 증가에 6.5 mg.MJ$^{-1}$까지 증가되다가 후기에 2.7 mg.MJ$^{-1}$로 감소되었다. 오이의 각각의 무기이온 흡수량과 가장 상관이 높았던 요소는 정식일수와 엽면적이었으나 이 두 요소와 단위일사량당 양액흡수량과는 $r^2$=0.92, 0.97로 높은 상관을 보였다. 단위일사량당 양액흡수량을 이용한 각각의 무기이온 흡수량 회귀식은 $r^2$=0.9 이상으로 높은 상관관계를 보여 실용적 이용이 가능할 것으로 보였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제17권2호
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• pp.89-96
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• 2011

EMT-3D 모델을 사용하여 내분비계 장애물질인 Dioxins를 대상으로 울산만 에서의 적용성을 검토하였으며 민감도 분석 및 오염부하에 대한 해역의 응답성 분석을 수행하여 영향인자를 판별하고 대안에 따른 영향을 평가하였다. 대상해역의 실측치와 모델의 계산치를 비교한 결과 상관계수(R)값은 0.7951, 결정계수($R^2$) 값은 0.6265로 나타나 계산치가 비교적 잘 재현된 것으로 사료된다. 민감도 분석을 실행한 결과 수층의 용존 Dioxins와 입자성 유기물질내 Dioxins의 경우 분배계수와 침강속도의 순으로 영향이 큰 것으로 나타났으며, 식물플랑크톤 체내 Dioxins의 경우 생물농축계수의 증감에 따른 농도변화가 가장 큰 것으로 나타나 이들 계수에 대한 정밀한 고찰이 필요할 것으로 사료된다. 하천 및 대기로부터 유입되는 오염부하 저감에 따른 해역의 용존 Dioxins 및 입자성 유기물질내 Dioxins의 응답성을 평가하였다.

• 대한간호학회지
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• 제46권3호
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• pp.431-442
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• 2016

Purpose: This paper was conducted to validate the Korean version of the Peer Group Caring Interaction Scale (PGCIS-K) that measures caring behaviors as experienced by nursing students. Methods: Translation of the PGCIS-K was validated through forward-backward translation methods. Survey data were collected from 218 nursing students in a nursing school. Construct validity and criterion-related validity were evaluated. Internal consistency and the Guttman split-half coefficient were calculated to assess reliability. Results: The PGIS-K showed reliability except for 4 items (Cronbach's ${\alpha}=.91$, Guttman split-half coefficient=.85), which were low (<.30) or negatively correlated with the total scale. A 12-item reduced form of the PGCIS-K was developed by item-analysis and construct validity evidence. Factor loading for the 12 items on 2 factors ranged from .47~.82, which explained 58.4% of the total variance. Two factors were named 'modeling and assistance (Cronbach's ${\alpha}=.87$)' and 'communication and sharing (Cronbach's ${\alpha}=.82$)'. Convergent validity, discriminant validity, and criterion validity were supported according to the correlation coefficients of the 2 factors with other measure. Conclusion: The findings suggest preliminary evidence that the 12-item PGCIS-K can be used to measure nursing students' peer group caring interactions in Korea. Additional studies are recommended to continue the psychometric evaluation of this scale. Also, it can be extended to measure graduate nursing students or staff nurses' peer group caring interaction.

• Advances in nano research
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• 제12권5호
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• pp.515-527
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• 2022

The application of fibers in concrete obviously enhances the properties of concrete, also the application of natural fibers in concrete is raising due to the availability, low cost and environmentally friendly. Besides, predicting the mechanical properties of concrete in general and shear strength in particular is highly significant in concrete mixture with fiber nanocomposite reinforced concrete (FRC) in construction projects. Despite numerous studies in shear strength, determining this strength still needs more investigations. In this research, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) have been employed to determine the strength of reinforced concrete with fiber. 180 empirical data were gathered from reliable literature to develop the methods. Models were developed, validated and their statistical results were compared through the root mean squared error (RMSE), determination coefficient (R²), mean absolute error (MAE) and Pearson correlation coefficient (r). Comparing the RMSE of PSO (0.8859) and ANFIS (0.6047) have emphasized the significant role of structural parameters on the shear strength of concrete, also effective depth, web width, and a clear depth rate are essential parameters in modeling the shear capacity of FRC. Considering the accuracy of our models in determining the shear strength of FRC, the outcomes have shown that the R² values of PSO (0.7487) was better than ANFIS (2.4048). Thus, in this research, PSO has demonstrated better performance than ANFIS in predicting the shear strength of FRC in case of accuracy and the least error ratio. Thus, PSO could be applied as a proper tool to maximum accuracy predict the shear strength of FRC.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.614-619
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• 2004

The line-of-sight (LOS) stabilization system is a precision electro-mechanical gimbals assembly for rejecting vibration to isolate the load from its environment and point toward the target in a desired direction. This paper describes the design of gimbals system to reject the disturbance and to improve stabilization. To generate movement commands for the actuators in the stabilization system, the control system uses a sensor of angular rotation. The controller is a DSP with transducer and actuator interfaces. Unknown parameters of the gimbals are estimated using the signal compression method. The cross-correlation coefficient between the impulse response from the assumed model and the one from model of the gimbals is used to obtain the better estimation. And SMCPE (sliding mode control with perturbation estimation) is used to control the gimbals. SMCPE provides robustness of the control against the modeling deficiencies and unknown disturbances. In order to compare the performance of SMCPE with the classical SMC, a sample test result is presented.