• Geomechanics and Engineering
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• 제1권4호
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• pp.307-321
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• 2009

The paper employs a feed forward neural network with back-propagation algorithm for modeling time dependent swell in clays containing carbonate in the presence of sulfuric acid. The oedometer swell percent is estimated at a nominal surcharge pressure of 6.25 kPa to develop 612 data sets for modeling. The input parameters used in the network include time, sulfuric acid concentration, carbonate percentage, and liquid limit. Among the total data sets, 280 (46%) were assigned to training, 175 (29%) for testing and the remaining 157 data sets (25%) were relegated to cross validation. The network was programmed to process this information and predict the percent swell at any time, knowing the variable involved. The study demonstrates that it is possible to develop a general BPNN model that can predict time dependent swell with relatively high accuracy with observed data ($R^2$=0.9986). The obtained results are also compared with generated non-linear regression model.

• Spatial Information Research
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• 제18권5호
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• pp.107-117
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• 2010

본 연구는 최근 다수 도시개발사업들이 활발히 진행되고 있는 화성시 동부권을 사례대상지로하여 행정구역 단위 인구데이터를 격자형 인구분포자료로 변환한 후 인구유인을 유발할 것으로 예상되는 주요 도시계획관련 공간변수들을 GIS로 측정 대입하여 제네틱 알고리즘기법과 회귀분석기법 두 가지 방법으로 일종의 도시인구분포모형을 구축하였다. 두 가지 모형의 분석결과를 통해 도시환경 해석에 있어서의 두 기법의 성능상 특장점을 비교해 보았으며, 분석결과 GA기법은 변수 설명력에 관한 변별력에 있어 일반회귀분석보다 우월한 특징이 있음을 알 수 있었고 따라서 회귀분석과 병행할 경우 매우 직관적이며 보완적인 도시분석기법이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국지형학회지
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• 제23권2호
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• pp.109-125
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• 2016

This study aims to identify the landslide susceptible zones of Boeun area and provide reliable landslide susceptibility maps by applying different modeling methods. Aerial photographs and field survey on the Boeun area identified landslide inventory map that consists of 388 landslide locations. A total ofseven landslide causative factors (elevation, slope angle, slope aspect, geology, soil, forest and land-use) were extracted from the database and then converted into raster. Landslide causative factors were provided to investigate about the spatial relationship between each factor and landslide occurrence by using fuzzy set and logistic regression model. Fuzzy membership value and logistic regression coefficient were employed to determine each factor's rating for landslide susceptibility mapping. Then, the landslide susceptibility maps were compared and validated by cross validation technique. In the cross validation process, 50% of observed landslides were selected randomly by Excel and two success rate curves (SRC) were generated for each landslide susceptibility map. The result demonstrates the 84.34% and 83.29% accuracy ratio for logistic regression model and fuzzy set model respectively. It means that both models were very reliable and reasonable methods for landslide susceptibility analysis.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권5호
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• pp.19-24
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• 2002

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 1993년도 수공학연구발표회논문집
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• pp.293-300
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• 1993

• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.25-46
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• 2020

본 논문에서는 Bayesian spectral analysis regression (BSAR) 방법론을 이용한 베이지안 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해서 고찰한다. 순서형 프로빗 회귀모형은 순서가 있는 범주형 자료를 모형화하는 방법으로, 정규 분포의 분포함수의 역함수인 프로빗 연결함수를 이용해 각 범주의 확률과 설명변수을 연결함으로써 반응변수의 확률을 모형화한다. 베이지안 프로빗 회귀 모형은 정규 분포를 따르는 잠재변수를 도입함으로써 사후 분포 도출을 용이하게 하고, 절단점에 따라 나뉘어지는 잠재변수들의 값에 따라서 반응 변수들이 범주화된다. 본 논문에서는 이러한 잠재 변수 방법을 확장해 BSAR 방법론에 기반하여 단조증가/감소와 같은 형태제약을 반영할 수 있는 베이지안 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해 연구한다. 모의실험을 통하여 이항형 프로빗 준모수 회귀모형과 기존의 다른 모형들 간의 적합결과를 비교하고, 형태 제약에 따른 순서형 프로빗 준모수 회귀모형의 적합결과를 비교 분석하도록 한다. 아울러, 국민건강영양조사 제 7기 1차년도 (2016) 자료(Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES), 2016)를 바탕으로, 본 논문에서 고찰한 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형을 적용하여, 흡연양태와 커피섭취 간의 관계에 대한 실증적 분석을 수행한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권4호
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• pp.257-266
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• 2022

국지성 호우 및 설계빈도 이상 강우의 증가로 침수피해가 매년 증가하고 있으며 이에 따라 홍수 조절 및 방어를 위한 수공구조물의 중요성이 증가하고 있다. 수공구조물은 목적과 성능에 따른 설계가 이루어지고 있고 홍수량이 중요한 산정 요소이나 국내에서는 관측자료의 신뢰성 부족 및 데이터의 부족으로 인하여 수공구조물 설계를 위한 수문해석 입력자료로 사용되는 설계강우량은 정확한 확률강우량의 산정과 시간분포가 중요한 요소로 작용한다. 실무에서는 Huff의 4분위 방법의 누가우량백분율을 이용하여 설계강우량의 시간분포 회귀식을 산정하고 있으며 분위별 곡선에 대한 회귀식은 전반적으로 정확도가 높게 나타나는 6차 다항회귀식을 일률적으로 사용하고 있다. 본 연구에서는 실무에서 일반적으로 설계강우량의 시간분포를 위해 사용하고 있는 Huff의 4분위 방법의 누가우량백분율을 이용하여 통계 모델링에서 간결함의 원리에 따라 변수선택법을 이용하여 시간분포 회귀식을 유도하였으며, 유의성 검정을 통한 시간분포 회귀식의 검증을 실시하였다. 변수선택법과 유의성 검정을 통한 시간분포 회귀식 산정 결과 전진선택법과 후방제거법의 장점을 모두 가지고 있는 단계선택법을 이용하여 시간분포 회귀식을 유도하는 것이 가장 적합한 것으로 분석되었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제36권4호
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• pp.59-63
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• 2013

In biomass gasification, efficiency of energy quantification is a difficult part without finishing the process. In this article, a radial basis function neural network (RBFN) is proposed to predict biomass efficiency before gasification. RBFN will be compared with a principal component regression (PCR) and a multilayer perceptron neural network (MLPN). Due to the high dimensionality of data, principal component transform is first used in PCR and afterwards, ordinary regression is applied to selected principal components for modeling. Multilayer perceptron neural network (MLPN) is also used without any preprocessing. For this research, 3 wood samples and 3 other feedstock are used and they are near infrared (NIR) spectrum data with high-dimensionality. Ash and char are used as response variables. The comparison results of two responses will be shown.

• 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.

• 한국농공학회논문집
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• 제54권6호
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• pp.169-176
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• 2012

This study describes the estimation of upstream ungauged watershed streamflow using downstream discharge data. For downstream Dongchon (DC) and upstream Kumho (KH) water level stations in Kumho river basin ($2,087.9km^2$), three methods of Soil and Water Assessment Tool (SWAT) modeling, drainage-area ratio method and regional regression equation were evaluated. The SWAT was calibrated at DC with the determination coefficient ($R^2$) of 0.70 and validated at KH with $R^2$ of 0.60. The drainage-area ratio method showed $R^2$ of 0.93. For the regional regression, the watershed area, average slope, and stream length were used as variables. Using the derived equation at DC, the KH could estimate the flow with maximum 41.2 % error for the observed streamflow.