• 산업융합연구
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• 제21권7호
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• pp.29-39
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• 2023

최근 국내‧외적으로 많은 지진이 발생하고 있는 상황에서, 우리나라의 건물은 내진설계 및 지진피해에 매우 취약한 상황이다. 따라서 현 연구의 목적은 건물에 대한 지진취약도 등급화 및 위험건물 밀도분석을 수행하는 효과적인 방법을 발굴하고 이를 모델화하여, 시범지역(서울시)자료를 활용해 검증해 보는데 있다. 이를 위해 활용된 두 가지 모델링 기법 중, 통계 분석 기법의 예측정확도는 87%였고, 머신러닝 기법은 Random Forest모델의 예측정확도가 가장 높았으며, 해당 모델의 Test Set 정확도는 97.1%로 도출되었다. 분석결과, 구별 등급화 결과는 광진구와 송파구가 상대적으로 위험하다고 예측되었으며, 위험건물 밀도분석은 서초구, 관악구, 강서구가 상대적으로 위험하다고 예측되었다. 최종적으로, 통계분석 기법을 활용한 분석결과가 머신러닝 기법을 활용한 분석결과보다 위험하게 도출되었으나, 우리나라에서는 지진 강도 6.5(MMI)가 내진설계의 기준인데, 서울시 건물의 약 18.9%가 내진설계 되어있는 것으로 확인된 것을 고려하면, 머신러닝 기법의 결과가 더 정확할 것으로 예측되었다. 현 연구는 인구 및 인프라와 경찰서, 소방서 등을 고려 않은 오직 건물만을 고려한 한계점이 있으며, 해당 한계를 포함해 수행하면 더욱 포괄적인 연구가 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.105-129
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• 2020

본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권3호
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• pp.21-32
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• 2006

본 논문에서는 누설전력 소비뿐만 아니라 스위칭 전력 소비를 동시에 줄일 수 있는 새로운 저전력 SRAM 회로를 제안한다. 제안된 저전력 SRAM은 대기모드와 쓰기동작에서는 셀의 소스라인 전압을 $V_{SSH}$로 증가시키고 읽기동작에서만 소스라인 전압을 다시 $V_{SS}$가 되도록 동적으로 조절한다. SRAM 셀의 소스라인 전압을 동적으로 조절하면 reverse body-bias 효과, DIBL 효과, 음의 $V_{GS}$ 효과를 이용하여 셀 어레이의 누설전류를 1/100 까지 감소시킬 수 있다. 또한 누설전류를 억제하기 위해 사용된 소스라인 드라이버를 이용하여 SRAM의 쓰기동작에서 비트라인 전압의 스윙 폭을 $V_{DD}-to-V_{SSH}$로 감소시킴으로써 SRAM의 write power를 대폭 감소시킬 수 있고 쓰기동작 중에 있는 셀들의 누설 전류 소비도 동시에 줄일 수 있다. 이를 위해 새로운 write driver를 사용하여 low-swing 쓰기동작 시 성능 감소를 최소화하였다. 누설전력 소비 감소 기법과 스위칭 전력 소비 감소 기법을 동시에 사용함으로써 제안된 SRAM은 특히 미래의 큰 누설전류가 예상되는 70-nm 이하 급 초미세 공정에서 유용할 것으로 예측된다. 70-nm 공정 파라미터를 이용해서 시뮬레이션한 결과 누설전력 소비의 93%와 스위칭 전력 소비의 43%를 줄일 수 있을 것으로 보인다. 본 논문에서 제안된 저전력 SRAM의 유용성과 신뢰성을 검증하기 위해서 $0.35-{\mu}m$ CMOS 공정에서 32x128 bit SRAM이 제작 및 측정되었다. 측정 결과 기존의 SRAM에 비해 스위칭 전력이 30% 적게 소비됨을 확인하였고 사용된 메탈 차폐 레이어로 인해서 $V_{DD}-to-V_{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.

• 한국의료질향상학회지
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• 제7권2호
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• pp.230-242
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• 2000

Background : The measuring instruments for customer satisfaction in hospitals are often composed of some dimensions reflecting the conceptive complexity of them. Then, overall satisfaction would be expected to be equal the 'weighted' sum of scores by dimensions because the importance rated by customers may be different across the dimensions. But the issue of how to weight the dimensions with importance is not yet solved. We examined 3 sets of weighting methods as to make effect on predictive power against overall satisfaction. Methods : We conducted a survey included 483 subjects who had visited or admitted to a university hospital, using the short form questionnaire being developed by The Korean Society of Quality Assurance in Health Care for out-patient and in-patient. By using a multiple linear regression model, we compared among changes of explanatory powers against overall satisfaction as dependent variable after weighting 4 dimensions of the survey questionnaire as independent variables with importance scores of dimensions perceived by consumers. And we compared the feasibility of each weighting, methods by checking missing cases. Results : There were no weighting methods increasing the explanatory power after applying them. The method of absolute scoring was found higher explanatory-power than others, but this finding had no statistical significance. Regarding the number of missing value, method of absolutely scoring had the least cases. Conclusion : Our findings suggested that weighting the dimensions with importance might have little significance in the cases of scales having items highly correlated, such as consumers' satisfaction. Though asking with items to be answered absolutely, customers might be rating relatively in some degree and this method produced least missing cases. Considering these points, in the cases when weighting the dimensions with importance would be required, we suggest that weighting method by absolute scoring might be better than others.

• 한국과학교육학회지
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• 제25권7호
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• pp.728-735
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• 2005

이 연구는 학생들의 인지적 정의적 특성과 컴퓨터 보조 수업을 한 후의 개념 이해도와 관계를 조사하였다. 장의존-장독립성, 학습 전략, 자기 조절 능력, 시각적 학습 선호도, 성취 목적, 능력에 대한 자아 효능감, 개념 검사를 실시하였다. 학생들에게 컴퓨터 보조 수업을 실시한 후에 '분자의 운동'에 관한 개념 검사를 하였다. 학생들의 개념 이해도는 인지적 특성들 중에서 장의존-장독립성, 학습 전략, 자기 조절 능력, 정의적 특성 중에서는 시각적 학습 선호도, 성취 목적, 능력에 대한 자아 효능감과 CAl에 대한 태도와 유의미한 상관이 있었다. 개념 이해에 관한 인지적 특성들의 중다 회귀 분석 결과, 장의존-장독립성은 가장 유의미한 예언 변인이었다. 자기 조절 능력과 심층적 학습 전략도 유의미한 예언 변인 이었다. 정의적 특성들에 관한 분석 결과에서는 시각적 학습 선호도, 능력에 대한 자아 효능감이 학생들의 개념 이해에 유의미한 예언 변인이었다.

• 대한인간공학회지
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• 제35권4호
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• pp.277-291
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• 2016

Objective: The aim of this study is to propose a unit touch gesture model, which would be useful to predict the performance time on mobile devices. Background: When estimating usability based on Model-based Evaluation (MBE) in interfaces, the GOMS model measured 'operators' to predict the execution time in the desktop environment. Therefore, this study used the concept of operator in GOMS for touch gestures. Since the touch gestures are comprised of possible unit touch gestures, these unit touch gestures can predict to performance time with unit touch gestures on mobile devices. Method: In order to extract unit touch gestures, manual movements of subjects were recorded in the 120 fps with pixel coordinates. Touch gestures are classified with 'out of range', 'registration', 'continuation' and 'termination' of gesture. Results: As a results, six unit touch gestures were extracted, which are hold down (H), Release (R), Slip (S), Curved-stroke (Cs), Path-stroke (Ps) and Out of range (Or). The movement time predicted by the unit touch gesture model is not significantly different from the participants' execution time. The measured six unit touch gestures can predict movement time of undefined touch gestures like user-defined gestures. Conclusion: In conclusion, touch gestures could be subdivided into six unit touch gestures. Six unit touch gestures can explain almost all the current touch gestures including user-defined gestures. So, this model provided in this study has a high predictive power. The model presented in the study could be utilized to predict the performance time of touch gestures. Application: The unit touch gestures could be simply added up to predict the performance time without measuring the performance time of a new gesture.

• 대한화학회지
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• 제55권5호
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• pp.733-740
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• 2011

Multiple regression analysis was used for the calculation of pKa values of 15 substituted benzaldoximes by using various types of descriptors as parameters. These descriptors are based on quantum mechanical treatments. They were derived by employing semi-empirical calculation represented by the PM3 model and an Abinitio method expressed by Hartree-Fock(HF) model performed at the 6-311 G(d, p) level of theory. The parameters tested for their ability to represent the variations observed in the experimental pKa(s) are atomic and structural properties including Muliken charges on the atoms of hydroxyl group and C=N bond, the angle $C_6-C_1-C_7$, and length of O-H bond. Molecular properties are also used like energies of HOMO and LUMO, hardness(${\eta}$), chemical potential(${\mu}$), total energy(TE), dipole of molecule(DM), and electrophilicity index(W). The relation between pKa values and each of these parameters of the studied compounds is investigated. Depending on these relations, two sets of parameters were constructed for comparison between the PM3 and HF methods. The results obtained favor the Abinitio method for such applications although both models proved to have high predictive power and have sufficient reliability to describe the effect of substituents on pKa values of benzaldoxime compounds under consideration which is clear from the values of correlation coefficient $R^2$ obtained and the consistency between the experimental and the calculated values.

• 융합정보논문지
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• 제7권1호
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• pp.55-60
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• 2017

사물인터넷 환경에서 인간의 개입 없는 지능화된 서비스를 위해서는 IoT 디바이스에서 생성되는 빅데이터로 부터 정상 패턴을 학습하고 이를 기반으로 불량, 오작동과 같은 이상 징후에 대해 예측하는 과정이 요구된다. 본 연구의 목적은 제품 공정의 다양한 기기에서 발생되는 빅데이터를 분석함으로써 제품 불량을 예측할 수 있는 기계 학습모델을 구현하는 것이다. 기계 학습 모델은 어느 정도 볼륨을 가진 기존 데이터를 기반으로 분석을 해야 하므로 빅데이터 분석도구 R을 사용하였으며, 제품 공정에서 수집된 데이터에는 제품에 대한 불량 여부가 포함되어 있으므로 지도 학습 모델을 활용하였다. 연구의 결과, 제품 불량에 영향을 주는 변수 및 변수 조건을 분류하였고, 의사결정 트리를 기반으로 제품의 불량 여부에 대한 예측 모델을 제시하였다. 또한, ROC Curve를 이용한 모델의 적합성 및 성능평가 분석에서 모델의 예측력은 상당히 높게 나타났다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제26권12호
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• pp.2007-2016
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• 2005

An artificial neural network (ANN) is successfully presented for prediction acidity constant (pKa) of various benzoic acids and phenols with diverse chemical structures using a nonlinear quantitative structure-property relationship. A three-layered feed forward ANN with back-propagation of error was generated using six molecular descriptors appearing in the multi-parameter linear regression (MLR) model. The polarizability term $(\pi_1)$, most positive charge of acidic hydrogen atom $(q^+)$, molecular weight (MW), most negative charge of the acidic oxygen atom $(q^-)$, the hydrogen-bond accepting ability $(\epsilon_B)$ and partial charge weighted topological electronic (PCWTE) descriptors are inputs and its output is pKa. It was found that properly selected and trained neural network with 205 compounds could fairly represent dependence of the acidity constant on molecular descriptors. For evaluation of the predictive power of the generated ANN, an optimized network was applied for prediction pKa values of 37 compounds in the prediction set, which were not used in the optimization procedure. Squared correlation coefficient $(R^2)$ and root mean square error (RMSE) of 0.9147 and 0.9388 for prediction set by the MLR model should be compared with the values of 0.9939 and 0.2575 by the ANN model. These improvements are due to the fact that acidity constant of benzoic acids and phenols in water shows nonlinear correlations with the molecular descriptors.

• 대한화학회지
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• 제44권1호
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• pp.68-73
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• 2000

본 연구에서는 고등학교 학생들의 화학문제 해결력과 인지적 변인(논리적 사고력, 기억 용량,학습 전략) 및 정의적 변인(자아 효능감, 능력에 대한 자아 개념, 학습 목적, 과학에 대한 태도) 사이의 관계를조사하였다. 수리 문제와 개념 문제 해결력에 대한 변인들의 예언력을 중다 회귀 분석으로 조사하였다. 연구 결과, 인지적 변인 중 논리적 사고력이 수리 문제의 해결력을 유의미하게 설명하였고, 개념 문제의 해결력은 학습 전략이 가장 많이 설명하였으나 유의미하지는 않았다. 정의적 변인 중 능력에 대한 자아 개념은 수리 문제와 개념 문제 해결력 모두에 대해 유의미한 예언 변인이었으며, 자아 효능감은 개념 문제 해결력과 유의미한 상관이 있었으나 설명력은 없었다.