• 대한토목학회논문집
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• 제33권5호
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• pp.1809-1827
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• 2013

기후변화로 인해 발생하는 이상홍수에 대비하기 위해서는 다양한 대책을 강구할 필요가 있다. 그 중 비구조적 대책으로 홍수예경보시스템을 구축하여 홍수에 대비할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 본 연구의 목적은 실시간 홍수예측 시스템을 구축하기 위해 뉴로-퍼지 모형과 다중선형회귀 모형을 비교하여 우수한 실시간 홍수예측 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 같은 입력자료를 사용하여 뉴로-퍼지 모형과 다중선형회귀 모형을 구축하고 낙동강 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 모의결과 뉴로-퍼지 모형이 다중선형회귀 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 향후 낙동강 유역의 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제21권3호
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• pp.441-453
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• 2008

프로스포츠 선수들의 연봉은 선수들의 개인 성적과 팀에 대한 기여도 등으로 결정된다는 가정하에 프로농구와 프로야구 선수들의 전년도 성적으로 다음해 연봉을 예측 분석하였다. 분석에 있어서 data visualization 기법을 통해 변수사이의 관계, 이상점 발견, 모형진단등을 하였다. 다중선형회귀 모형(Multiple Linear Regression)과 트리모형(Regression Tree)을 이용해서 자료를 분석하고 모델간 비교를 했으며, Cross-Validation을 이용해서 최적모델을 선택하였다. 특히, 자동으로 변수선택을 하는 stepwise regression방법을 그냥 사용하기보다는 먼저 설명변수들 사이의 관계나 설명변수와 반응변수 사이의 관계등을 조사하고 나서 이를 통해 선택된 변수들을 가지고 stepwise regression과 regression tree 방법론을 이용해서 적절한 변수 및 최종 모형을 선택하였다. 분석결과, 프로농구의 경우에는 경기당 득점, 어시스트, 자유투 성공수, 경력 등이 중요한 변수였고, 프로야구 투수의 경우에는 경력, 9이닝 당 삼진 수, 방어율, 피홈런 수 등이 중요한 변수였고, 프로야구 타자의 경우에는 경력, 안타 수, FA(자유계약)유무 여부 등이 중요한 변수였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제26권12호
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• pp.2556-2564
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• 2002

The design of airfoil had practiced by repeat tests in its first stage, though an airfoil has as been designed based on simulations according to techniques of computational fluid dynamics. Here, using of traditional optimization is unsuitable because a state of flux is hypersensitive to the shape of airfoil. Therefore the paper optimized the shape of airfoil in transonic region using a genetic algorithm (GA). Response surfaces are based on back propagation neural network (BPN) and regression model. Training data of BPN and regression model were obtained by computational fluid dynamic analysis using CFD-ACE, and each analysis has been designed by design of experiments.

• Wind and Structures
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• 제29권2호
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• pp.129-137
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• 2019

The maximum along-wind displacement of a considerable amount of building under simulated wind loads is computed with the aim to produce a simple prediction model using multiple regression analysis with variables transformation. The Shinozuka and Newmark methods are used to simulate the turbulent wind and to calculate the dynamic response, respectively. In order to evaluate the prediction performance of the regression model with longer degree of determination, two complex structural models were analyzed dynamically. In addition, the prediction model proposed is used to estimate and compare the maximum response of two test buildings studied with wind loads by other authors. Finally, it was proved that the prediction model is reliable to estimate the maximum displacements of structures subjected to the wind loads.

• 물과 미래
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• 제24권3호
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• pp.71-82
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• 1991

수질원 부존량의 평가를 위한 월유출량의 추정방법은 통상 경험식에 의한 방법, 물수지분석에 의한 방법 그리고 회귀분석에 의한 방법등이 있다. 본 연구는 수위계측지점의 유출자료를 사용하여 다중회귀분석으로 회귀모형을 수립함으로서, 장기 수자원 개발계획의 수립에 필요한 월유출량의 추정을 가능토록하였다. 사용한 자료는 총 48개 수위관측소의 월유출량 및 기상,지상 인자 이며 이중 43개 지점은 모형의 개발에, 나머지 5개 지점은 모형의 검증에 이용하였다. 또한 모형을 유역별모형과 전체모형, 평균치모형과 개별자료모형으로 구분하여 모형-1, 모형-2, 모형-3 그리고 모형-4의 4개 모형을 수립하였으며, 검증결과 모형-2가 가장 적절한 모형으로 판단되었다. 선정된 회귀모형과 기존의 가지야마공식의 적용성을 통계적 방법에 의해 비교한 결과 본 다중회귀모형이 연유출량 뿐아니라 월별유출량의 변화성향을 매우 잘 나타내고 있으며, 적용 또한 용이함이 입증되었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권6호
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• pp.268-276
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• 2008

In highway construction projects, concrete pavement productivity has been challenged with constructors and decision-makers; at present there are few methods available to accurately evaluate the factors impacting on it. Any inefficient method to analyze it leads to the excessive schedule, higher rehabilitation costs, shorter service life, and reduction of ride quality. To implement these negative outcomes, constructors or decision-makers need a systematic tool that can be used to categorize the factors related to construction productivity. This paper applies multiple regression technique for productivity analysis of the Jointed Plane Concrete Pavement (JPCP), identifies the significant factors, and provides a predictive model assisting in monitoring and managing the productivity of the JPCP construction process. The completed and progressive projects are employed to derive and assess the proposed model. The results are analyzed to illustrate its capabilities.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2000년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.493-500
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• 2000

Rock Mass Rating has been widely applied to the underground tunnel excavation and many other practical problems in rock engineering. However, Rock Mass Rating is hard to make out because it is difficult to estimate each valuation items through all kind of field situations and items of RMR have interdependence. So the experts of tunnel assessment have problems with rating rock mass. In this study, using multivariate analysis based on domestic data(1011EA) of water conveyance tunnel, we presented rock mass rating system which is objective and easy to use. The constituents of RMR are decided to RQD, condition of discontinuities, groundwater conditions, orientation of discontinuities, intact rock strength, spacing of discontinuities in important order. In each step, we proposed the best multiple regression model for RMR system. And using data which have been collected at other site, we examined that presented multiple regression model was useful.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권3호
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• pp.423-432
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• 2012

This paper is concerned with the detection of multiple change-points in linear regression models. The proposed procedure relies on the local estimation for global change-point estimation. We propose a multiple change-point estimator based on the local least squares estimators for the regression coefficients and the split measure when the number of change-points is unknown. Its statistical properties are shown and its performance is assessed by simulations and real data applications.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2005년도 제24회 춘계학술대회논문집
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• pp.248-251
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• 2005

본 연구에서는 가스 터빈 엔진의 결함에 의해 나타나는 엔진의 성능 저하를 진단하는 기법을 연구하였다. 대상 엔진을 모델화하기 위해 상용 프로그램 GSP를 이용하여 저하된 성능 진단을 위한 변수들을 추출하였으며 이를 바탕으로 Health Monitoring을 위한 Virtual Sensor Model을 구축하였다. 단일 결함과 복합 결함을 예측하기 위한 방법으로 Multiple Linear Regression기법과 가중치를 이용한 기법을 도입하여 엔진 구성품의 결함 위치 및 결함 정도를 예측하였다.

• Steel and Composite Structures
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• 제49권4호
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• pp.419-430
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• 2023

This paper is aimed at investigating the effect of multiple longitudinal stiffeners on the patch loading resistance of slender steel plate girders. Firstly, a numerical study is conducted through geometrically and materially nonlinear analysis with imperfections included (GMNIA), the model is validated with experimental results taken from the literature. The structural responses of girders with multiple longitudinal stiffeners are compared to the one of girders with a single longitudinal stiffener. Thereafter, a patch loading resistance model is developed through machine learning (ML) using symbolic regression (SR). An extensive numerical dataset covering a wide range of bridge girder geometries is employed to fit the resistance model using SR. Finally, the performance of the SR prediction model is evaluated by comparison of the resistances predicted using available formulae from the literature.