• 한국식품과학회지
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• 제41권3호
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• pp.292-295
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• 2009

국내산 콩 25종과 중국산 콩 24종을 일반성분 분석을 실시하고 10MHz pulsed NMR의 relaxation pattern을 이용하여 농산물의 원산지에 따른 차이를 구명하고 이에 따른 정확하고 신속한 원산지 판별이 가능하도록 하였다. 국내산과 중국산 콩의 일반성분 분석을 실시한 결과 수분, 지방, 회분에 유의적 차이가 없었고 조단백질 함량에서는 국내산이 중국산보다 높았다. T1-IR을 이용하여 측정한 NMR값은 중국산 콩이 국내산 콩보다 짧은 이완시간을 갖는 것으로 나타났으며(p<0.0001), $T_1-Sr$도 마찬가지였다(p<0.0001). 횡이완시간 중 $T_2-SE$의 값은 국내산이 중국산보다 높게 나타났다(t-test, p<0.0086). $T_1-IR$과 $T_1-SR$ 두 개의 변수를 이용하여 판별식을 작성한 경우 국내산과 중국산 모두 96%의 판별 가능성을 보였으며, $T_1-IR$과 $T_1-SR$, $T_2-SE$, $T_2-CPMG$의 모든 변수를 이용하여 판별한 결과 국내산과 중국산 콩의 판별 정확성이 100%로 나타났다. 이 연구를 통하여 저자장 NMR을 이용하여 국내산과 중국산 콩을 유의적 선별해 낼 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제26권1호
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• pp.113-126
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• 2008

비확률변수간 선형관계로 정의되는 다중공선성은 설명변수간 선형방정식으로 표현되는 회귀모형의 신뢰도를 저하시키기 때문에 회귀모형의 구축과정에서는 세심한 검토와 대응이 이루어진다. 본 연구에서는 구조화된 수치실험을 통해서 로짓모형에 대한 다중공선성의 영향을 규명하였다. 효용함수를 구성하는 설명변수들간 상관관계의 정도에 따라서 추정된 모형의 적합도 지표와 계수의 신뢰도 지표가 어떻게 변동하는 지를 추적함으로써 다음과 같은 시사점을 확인할 수 있었다. 첫째, 설명변수의 추가를 통해서 모델의 적합도 개선이 가능한 회귀모형과 달리, 로짓모형에서는 효용함수에 설명변수를 추가하는 경우 로짓모형의 적합도가 개선될 수도, 역으로 저하될 수도 있음이 확인되었다. 둘째, 공통의 계수를 갖도록 모델을 구성하면 제네릭 변수간 상관관계가 높아짐에 따라 모델의 적합도가 저하됨을 확인하였다. 셋째, 설명 변수간 상관관계가 높은 경우 선택행동에 대한 설명변수의 기여도가 과대평가될 가능성을 확인하였다. 넷째, 설명변수간 상관관계가 높으면 추정된 계수의 신뢰도가 저하됨을 확인하였다. 결론적으로 본 연구를 통해서 그동안 로짓모형의 구축과정에서는 주목받지 못했던 다중공선성이 실제로는 세심한 배려와 적절한 대응을 통해서 제어되어야 함이 규명되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1605-1609
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• 2010

CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제14권3호
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• pp.87-101
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• 2022

대전·충남지역 20-30대 여성 언어재활사 50명을 대상으로 주관적 음성 피로도 설문과 더불어 하루 4회기를 기준으로 언어치료 전/후 음성 샘플 수집을 하였다. 연구 결과, Korean Vocal Fatigue Index의 음성 피로로 인한 음성 사용회피 항목과 음성 사용으로 인한 신체 피로 항목에서 피로 집단과 피로 없는 집단 간 유의한 차이가 있었다. 두 집단의 음향음성학적 특성과 관련하여, 두 집단 모두 치료 후 저주파 대역 에너지가 상대적으로 낮아지고 고주파 대역 에너지가 상승하는 패턴을 보였다. 이러한 특징이 분산분석 결과, 주 효과로 나타난 low to high-ratio[t1(time.1)>t2(time.2)], slope_ltas(t2>t1), 3rd formant's energy(t1>t2), high energy(t2>t1) 등에 잘 반영되어 있다. 집단 간 차이는 음향변수들 중 치료 전 모음 연장발성 스펙트럼 저주파 대역의 에너지인 low energy에서만 관찰되었고 피로 없는 집단의 값이 더 컸다(no.fatigue>fatigue in t1). 음향변수에서의 이러한 특징과 더불어 치료 세션 후 피로 없는 집단의 연결발화에서의 왜도 증가는 장시간의 목소리 노동으로 인한 성대 과긴장(higher muscle tonus)과 목소리 남용 때문으로 해석할 수 있다. 섭동변수 shimmer_local은 피로 없는 집단이 언어치료 후 낮아졌고(t1>t2), 켑스트럼 변수인 RNR(rhamonics to noise ratio)은 언어치료 후 값이 높아졌다(t2>t1). NHR(noise to harmonic ratio)은 두 집단 모두 치료 후 낮아졌다. NHR의 감소와 shimmer_local의 하강은 치료 세션을 진행하면서 발성 과정이 안정화되었거나 혹은 전문 지식이 있는 언어재활사(특히 피로 없는 집단)들의 효율적 목소리 사용이 기여했다고 결론지을 수 있다. 피로 없는 집단의 경우는 치료 후에 RNR값이 유의하게 커졌으므로 치료 후 오히려 조화음(harmonic) 구조가 더 안정되었다고도 말할 수 있을 것이다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.517-518
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• 2007

• 대한화학회지
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• 제53권6호
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• pp.653-662
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• 2009

흡수, 분포, 대사, 배설 특성 및 독성을 예측하기 위한 효과적인 툴을 개발하는 것은 신약개발의 초기단계에서 NCE(new chemical entity)에 대한 가장 중요한 업무 중의 하나이다. 최근에 이런 시도중의 하나로서 ADME/T(absorption, distribution, metabolism, excretion, toxicity)관련 성질들의 예측에 support vector machine(SVM)을 이용하고 있다. 그리고 SVM은 ADME/T 성질들을 정확하게 예측하는데 많이 사용 되고 있다. 그러나 SVM 모델링에 두 가지 문제가 있다. 특성 선택(feature selection) 과 매개변수 설정(parameter setting)은 여전히 해결해야 할 과제이다. 이 두 가지 문제들은 SVM 분류의 효율성과 정확도에 결정적인 영향을 끼친다. 특히 특성 선택과 최적화된 SVM 변수의 설정은 서로 영향을 주기 때문에 동시에 다루어져야 한다. 여기서 우리는 genetic algorithm(GA) – 특성 선택에 사용 – 과 grid search(GS) method– 변수최적화에 사용 – 두 가지를 통합하는 효과적인 해결책을 제시하였다. ADME/T관련 성질 중 하나인 심장부정맥을 야기시키는 hERG 이온채널 저해제 분류 모델이 여기서 제안된 GA-GS-SVM을 위해 할당되고 테스트 되었다. 1891개의 화합물을 가지는 트레이닝 셋으로 단일 모델 3개, 앙상블 모델 3개, 총 6개의 모델을 만들었고 175개의 외부 데이터를 테스트 셋으로 사용하여 검증하였다. 데이터의 불균형 문제를 해결하기 위하여 GA-GS-SVM 단일 모델에 의한 예측 정확도와 GA-GS-SVM 앙상블 모델 예측 정확도를 비교하였으며, 앙상블모델을 사용하여 예측의 정확도를 높일 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.85-95
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• 2017

본 논문의 목적은 트럭과 보행자의 충돌사고에서 트럭의 중량, 속도와 범퍼 높이가 보행자 전도거리에 미치는 영향을 분석하고, 나아가 이를 이용한 보행자 전도거리에 대한 모형식을 제시하는 데 있다. 이를 위해 교통사고 재현 프로그램인 PC-crash를 이용하여 트럭의 중량을 5t, 15t, 25t으로 적용하고, 각 트럭의 앞 범퍼 하단 높이를 0.3m부터 0.6m까지 0.1m씩 높여감과 동시에 트럭의 속도를 10km/h부터 100km/h까지 10km/h씩 높여가며 실험하였다. 트럭의 속도와 범퍼 높이는 보행자 전도거리에 유의한 변수로 확인되었고, 트럭 중량은 보행자 전도거리에 유의하지 않은 변수로 나타났다. 또한 다중회귀분석을 이용하여 제시한 모형식은 조정된 $R^2$ 값이 93.3%로 매우 우수한 설명력을 가지는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권4호
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• pp.407-418
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• 2016

본 연구는 대학생에게 자기이해를 기초로 하여 직업역량을 탐색하고 개발하는 진로지도프로그램이 대상자의 자아존중감, 진로결정 자기효능감, 진로개발준비도에 미치는 효과를 파악하고자 시도되었다. 2014년 9~12월, D시에 위치한 대학에 재학생 124명을 대상으로 구조화된 진로지도프로그램을 실시하였다. SPSS 18.0으로 분석한 결과, 프로그램에 참여전에 비해 참여후에 자아존중감은 1.06점 감소하였으며(t=3.39. p=.00), 진로결정 자기효능감은 14.22점 더 상승되었고(t=-12.41, p=.00), 진로개발준비도는 17.36점 상승되었다(t=-13.85, p=.00). 자기이해에 기초하고 직업에 대한 자신의 역량을 탐색하며 취업모의훈련을 포함한 본 진로지도프로그램은 대상자의 자아존중감을 제외한 두 변수에 효과적이었다. 세 변수간의 상관관계를 Pearson correlation coefficient로 분석하였을 때 자아존중감, 진로결정자기효능감, 진로개발준비도간에 상호 상관관계가 있음을 확인하였다. 향후 대학생의 진로지도프로그램으로 확대 적용할 것과 진로지도와 자아존중감을 설명할 수 있는 후속연구를 제안한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권11호
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• pp.1191-1198
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• 2015

본 연구에서는 맞대기 용접부, 겹치기 용접부 그리고 T자형 용접부에 대한 해석과 실험 결과를 비교하여 용접부의 단순화 유한요소 모델을 개발하였다. 맞대기와 겹치기 용접에 대한 시험편을 제작하고 3점 굽힘 시험을 통하여 용접 구조물의 강성과 용접 비드 근처의 변형률을 측정하였다. 이와 유사하게 T-자형 용접 시편에 대하여 끝 단에 하중을 부여하고 용접 구조물 강성과 용접 비드 근처의 변형률을 측정하였다. 용접부에 대한 단순화 유한 요소 모델의 형상 변수들을 설정하였고 선형 회귀 분석을 수행하여 실험 결과를 보다 정확히 표현할 수 있는 단순화 유한요소 모델의 형상 변수들을 결정하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제12권4호통권47호
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• pp.339-350
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• 2000

본 연구의 목적은 개량 T-stub를 이용한 1층 1스팬 골조의 구조적 거동을 파악하고 중층규모의 건축물에 대하여 개량 T-stub의 적용가능성을 확인하기 위한 것이다. 연구방법으로 개량 T-stub 및 기존 T-stub를 이용한 반강접 골조의 반복가력실험을 하였으며 개량 T-stub의 플랜지 두께와 볼트중심거리를 변수로 하여 유한요소해석을 수행하여 그 결과를 실험결과와 비교하였다. 본 연구의 실험 및 해석결과로부터 개량 T-stub의 거동을 정성적으로 파악하고 반강접합부로서의 적용가능성을 확인하였다.