• 한국음향학회지
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• 제33권2호
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• pp.146-151
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• 2014

본 논문은 기존의 가야금 안족 모델을 분석하고 안족의 위치에 따른 주파수 모델링을 개선하기 위한 방법에 대해서 기술한다. 기존의 모델은 안족의 위치별 기본 주파수의 변화를 지수 함수로 가정, 리키 적분기를 이용하여 이들 주파수를 적분한 후 선형 회귀 모델을 이용하여 주파수와 안족의 위치에 관한 수식의 파라미터를 구하였다. 이 모델은 평균적으로 2.5 Hz의 오차를 보였으나 낮은 주파수에 대해서는 최대 7.75 Hz의 오차를 보였다. 이에 제안하는 모델은 안족의 위치를 세부 구간으로 나누고 각 구간 내 누적 주파수에 대한 선형 회귀 모델을 적용하였고, 리키 적분기의 계수를 바꿔가며 안족 위치의 세부 구간 내 각 현의 기본 주파수와 계산된 주파수간 RMSE(Root Mean Square Error)가 최소가 되는 계수를 찾음으로써 최적의 파라미터를 구하였다. 이러한 과정을 통해 얻어진 모델은 기존의 오차를 최대 3배가량 줄일 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1151-1156
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• 2023

본 논문은 초기 리튬이온 배터리의 충·방전 데이터를 활용하여 리튬이온 배터리의 잔존 수명을 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 제시한다. PNP(Positive and Negative Perceptron) 모델을 사용하여 DMP(Deep learning Model using PNP model)를 구축하였으며, DMP의 성능을 증명하기 위해 LSTM 모델을 사용하여 DML(Deep learning Model using LSTM model)을 구성하였다. DMP와 DML의 리튬이온 배터리의 잔존 수명 예측 성능을 비교하며, 오차 측정 방법은 RMSE(Root Mean Square Error)와 RMSPE(Root Mean Square Percentage Error)이다. 시험 데이터로 오차를 측정한 결과 DMP와 DML의 RMSE 차이는 144.62[Cycle]이며, RMSPE 차이는 3.37[%]로 DMP의 오차가 낮게 측정되었다. 이를 통해 우리는 DMP의 성능이 높은 것으로 증명하였으며, 이는 리튬이온 배터리 분야에서 PNP 모델이 LSTM 모델보다 성능이 뛰어남을 나타내었다.

• 핵의학기술
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• 제27권2호
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• pp.95-98
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• 2023

Purpose: The precision error of a bone density meter reflects the equipment and reproducibility of results by an examiner. Precision error values can be expressed as coefficient of variation (CV), CV%, and root mean square-SD (RMS-SD). The International Society for Clinical Densitometry (ISCD) currently recommends using RMS-SD as the precision error value. When a 95% confidence interval is applied, the least significant change (LSC) value is calculated by multiplying the precision error value by 2.77. Exceeding the LSC value reflects a significant difference in measured bone density. Therefore, the LSC value of a bone density equipment is an essential factor for accurately determining a patient's bone density. Accordingly, we aimed to calculate the LSC value of a bone density meter (Lunar iDXA, GE) and compare it with the value recommended by the ISCD. We also assessed whether the value measured by the iDXA equipment was below the LSC value recommended by ISCD. Material and Methods: The bone densities of the lumbar spine and thighs of 30 participants were measured twice, and the LSC values were calculated using the precision calculation tool provided by the ISCD (http://www.iscd.org). To check the reproducibility of the measurement, patients were asked to completely dismount from the equipment after the first measurement; the patient was then repositioned before proceeding with the second measurement. Results: The LSC values derived using the CV% values recommended by the ISCD were 5.3% for the lumbar spine and 5.0% for the thigh. The LSC values measured using our bone density equipment were 2.47% for the lumbar spine and 1.61% for the thigh. The LSC value using RMS-SD was 0.031 g/cm² for the lumbar spine and 0.017 g/cm² for the thigh. Conclusion: that the findings confirm that the CV% value measured using our bone density meter and the LSC value using RMS-SD were maintained very stably. This can be helpful for obtaining accurate measurements during bone density follow-up examinations.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.967-977
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• 2022

산불의 발생과 강도는 기후 변화로 인하여 증가하고 있다. 산불 연기에 의한 배출가스 대기질과 온실 효과에 영향을 미치는 주요 원인 중 하나로 인식되고 있다. 산불 연기의 효과적인 탐지를 위해서는 위성 산출물과 기계학습의 활용이 필수적이다. 현재까지 산불 연기 탐지에 대한 연구는 구름 식별의 어려움 및 모호한 경계 기준 등으로 인한 어려움이 존재하였다. 본 연구는 우리나라 환경위성 센서인 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS)의 Level 1, Level 2 자료와 기계학습을 이용한 산불 연기 탐지를 목적으로 한다. 2022년 3월 강원도 산불을 사례로 선정하여 산불 연기 레이블 영상을 생성하고, 랜덤 포레스트 모델에 GEMS Level 1 및 Level 2 자료를 투입하여 연기 픽셀 분류 모델링을 수행하였다. 훈련된 모델에서 입력변수의 중요도는 Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm 및 340 nm의 복사휘도 차, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), 포름알데히드, 이산화질소, 380 nm 복사휘도, 340 nm 복사휘도의 순서로 나타났다. 또한 2,704개 픽셀에 대한 산불 연기 확률(0≤p≤1) 추정에서 Mean Bias Error (MBE)는 -0.002, Mean Absolute Error (MAE)는 0.026, Root Mean Square Error (RMSE)는 0.087, Correlation Coefficient (CC)는 0.981의 정확도를 보였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제27권3호
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• pp.219-226
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• 2002

Desorption equilibrium moisture contents of oak mushroom were measured by the static method using salt solutions at flour temperature levels of 35$\^{C}$, 45$\^{C}$, 55$\^{C}$ and 6$\^{C}$ and five relative humidity levels in the range from 11.0% to 90.8%. EMC data were fitted to the modified Henderson, Chung-Pfost, modified Halsey and modified Oswin models using nonlinear regression analysis. Drying tests far oak mushroom were conducted in an experimental dryer equipped with air conditioning unit. The drying test were performed in triplicate at flour air temperatures of 35$\^{C}$, 45$\^{C}$, 55$\^{C}$ and 65$\^{C}$ and three relative humidities of 30%, 50% and 70% respectively. Measured moisture ratio data were fitted to the selected four drying models(Lewis, Page, simplified diffusion and Thompson models) using stepwise multiple regression analysis. The results of comparing root mean square errors for EMC models showed that modified Halsey was the best model, and modified Oswin models could be available far oak mushroom. The results of comparing coefficients of determination and root mean square errors of moisture ratio for four drying models showed that Page model were found to fit adequately to all drying test data with a coefficient of determination of 0.9990 and root mean square error of moisture ratio of 0.00739.

• 응용통계연구
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• 제27권3호
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• pp.419-430
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• 2014

전력수급의 정확한 예측은 국민들의 일상적 생활 유지, 산업활동, 그리고 국가경영을 위하여 매우 중요하다. 본 연구에서는 시계열모형화에 의해 전력판매량을 예측한다. 실제 자료분석을 통하여 입력시계열로서 냉난방도일과 개입변수로 펄스함수를 사용한 전이함수모형이 다른 시계열모형에 비해서 제곱근평균제곱오차 및 평균절대오차의 의미에서 더 우수하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제5권4호
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• pp.276-284
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• 2018

하단배출 형태의 연직수문을 대상으로 퇴적토 배출특성에 따른 두부침식 거리비, 퇴적토 이동거리와 이동량을 분석하기 위해 수리 모형실험과 차원해석을 수행하였다. Froude 수와 배출특성의 상관관계를 도식화하고, 퇴적토 배출특성을 지배하는 무차원 매개변수에 의한 다중회귀식을 제안하였다. 두부침식거리, 퇴적토 이동거리와 이동량에 대한 각 다중회귀 분석식의 결정계수는 각각 0.618, 0.632, 0.866으로 높게 나타났다. 개발한 퇴적토 배출특성식의 사용성을 평가하기 위해 실제 측정값과 회귀분석식에 의해 계산된 값의 95%의 예측 신뢰구간 분석을 수행하였고, 두부침식거리, 퇴적토 이동거리와 이동량에 대한 예측의 정확도 분석차원의 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency), RMSE (root mean square)와 MAPE (mean absolute percentage error)는 적절한 것으로 판단되었다.

• Wind and Structures
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• 제26권6호
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• pp.383-395
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• 2018

An accurate determination of wind speed distribution is the basis for an evaluation of the wind energy potential required to design a wind turbine, so it is important to estimate unknown parameters of wind speed distribution. In this paper, Gumbel distribution is used in modelling wind speed data, and alternative robust estimation methods to estimate its parameters are considered. The methodologies used to obtain the estimators of the parameters are least absolute deviation, weighted least absolute deviation, median/MAD and least median of squares. The performances of the estimators are compared with traditional estimation methods (i.e., maximum likelihood and least squares) according to bias, mean square deviation and total mean square deviation criteria using a Monte-Carlo simulation study for the data with and without outliers. The simulation results show that least median of squares and median/MAD estimators are more efficient than others for data with outliers in many cases. However, median/MAD estimator is not consistent for location parameter of Gumbel distribution in all cases. In real data application, it is firstly demonstrated that Gumbel distribution fits the daily mean wind speed data well and is also better one to model the data than Weibull distribution with respect to the root mean square error and coefficient of determination criteria. Next, the wind data modified by outliers is analysed to show the performance of the proposed estimators by using numerical and graphical methods.

• Food Science and Biotechnology
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• 제16권2호
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• pp.238-242
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• 2007

Square root models were developed for predicting the kinetics of growth of Listeria monocytogenes in sesame leaves as a function of temperature (4, 10, or $25^{\circ}C$). At these storage temperatures, the primary growth curves fit well ($R^2=0.898$ to 0.980) to a Gompertz equation to obtain lag time (LT) and specific growth rate (SGR). The square root models for natural logarithm transformations of the LT and SGR as a function of temperature were obtained by SAS's regression analysis. As storage temperature ($4-25^{\circ}C$) decreased, LT increased and SGR decreased, respectively. Square root models were identified as appropriate secondary models for LT and SGR on the basis of most statistical indices such as coefficient determination ($R^2=0.961$ for LT, 0.988 for SGR), mean square error (MSE=0.l97 for LT, 0.005 for SGR), and accuracy factor ($A_f=1.356$ for LT, 1.251 for SGR) although the model for LT was partially not appropriate as a secondary model due to the high value of bias factor ($B_f=1.572$). In general, our secondary model supported predictions of the effects of temperature on both LT and SGR for L. monocytogenes in sesame leaves.

• 한국산림과학회지
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• 제101권4호
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• pp.599-605
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• 2012

본 연구의 목적은 굴참나무 임분의 직경분포와 ha당 재적 및 탄소량을 추정하는데 있다. 영급과 임분구조를 고려하여 굴참나무 임분에서 354개소를 조사하고 시료를 수집하였다. 임령에 따른 직경분포를 파악하기 위하여 Weibull 모형을 사용하였으며 모수의 추정은 단순적률법(Simplified method-of-moments)을 이용하였다. 사용된 자료 중에서 80%는 모형개발에 사용하였고, 나머지 20%는 개발된 모형의 검정에 사용하였다. 모형의 검정에는 적합도지수(Fitness Index)와 평균오차제곱(Root Mean Square Error), Kolmogorov-Smirnov 통계치가 이용되었다. 검정자료에서 추정된 지위지수, 수고, 재적식의 적합도지수는 각각 0.967, 0.727, 0.988이고 평균오차제곱은 2.763, 1.817, 0.007이며, Weibull 모형의 Kolmogorov-Smirnov 적합도는 75%를 나타내었다. 본 연구를 통해 개발된 모형에서 50년생의 굴참나무임분이 14의 지위지수와 697본의 분수를 나타내는 경우, 재적은 $188.69m^3/ha$이고 지상부 탄소량은 90.30 tC/ha으로 추정되었다. 본 연구의 결과는 활엽수 수종에 대한 생장정보의 제공이 가능하고 굴참나무 탄소량 추정에 활용이 가능하다.