중고선은 신조선과 달리 시장참여자에게 즉각적인 시장 진출입 기회를 제공하기 때문에 해운산업에서 중요한 시장이라 할 수 있다. 중고선 거래 시 정확한 선가 추정은 향후 장기적인 자본비용의 부담과 직접적인 관련이 있기 때문에 투자의사결정에서 상당히 중요한 요소가 된다. 기존의 중고선시장과 관련된 연구들은 시장의 효율성검증에 치우쳐 있어 정확한 중고선가 추정을 위한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 중고선박 가치추정에 전통적인 계량모델보다 기존연구에서 시도되지 않았던 인공신경망모델을 새롭게 제안하였다. 문헌연구를 통해 중고선 가격에 영향을 미치는 6개 요인(운임, 신조선가격, 총 선복대비 발주량, 해체선 가격, 선령, 사이즈)을 선정하였고, 데이터는 2016년 1월부터 2018년 12월까지 Clarkson에 보고된 파나막스 중고선의 실거래 기록 366건을 이용하였다. 변수선정을 위하여 상관분석과 단계적 회귀분석 실시한 결과 최종적으로 운임, 선령, 사이즈 3개의 변수가 채택되었다. 모델의 설계는 10분할 교차검증으로 인공신경망모델의 파라미터들을 추정하여 진행되었다. 인공신경망 모델의 중고선 가치추정치를 단순 단계적 회귀모형과 비교한 결과 인공신경망모델의 성능이 우수함을 확인하였다. 이 연구는 중고선 선가추정에 미치는 요인들에 대한 통계적인 검증, 성능개선을 위한 기계학습기반의 인공신경망 모델활용이라는 측면에서 차별적 의미가 있다. 또한 정확한 선가 추정이 요구되는 실무에서 통계적인 합리성과 결과의 정확성이 동시에 만족되는 과학적 모델을 제시하여 실무적으로도 도움이 될 것으로 기대한다.
NCAM-LAMP 중기예측 자료의 통계적 후처리와 개선을 위하여 R 기반의 지점 시계열 자료 검증 체계를 구축하였다. 이 시계열 검증체계를 이용하여 기상청 AWS 관측 자료와 NCAM-LAMP, KMA GDAPS 중기예측 모델 자료를 비교하였다. 이를 위해 관측 지점에 가장 근접한 모델 위도 및 경도 자료를 추출하여 총 9개 지점을 선정하였다. 각 지점에 대해 NCAM-LAMP, GDAPS 모델의 기온, 강수량, 풍속 일평균 예측 자료를 관측과 비교한 결과, 모델들은 풍속의 과대예측 경향을 뚜렷이 보였으며, 기온과 강수의 경우에는 두 모델의 예측력이 월별 및 변수별로 다르게 나타났다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 통계적 기법을 개발하여 NCAM-LAMP가 가지고 있는 오차를 줄이고자 하였다. 모델 오차를 줄이기 위해 일반적으로 쓰이는 MOS(Model Output Statistics)기법 중에 인공지능 SVM(Support vector machine) 방식을 8~10월 기간에 적용한 결과, 8월에 비해서 10월이, 기온 변수에 비해서 바람과 강수 변수가 개선된 효과를 보여주었다. 이러한 결과는 풍속의 과대예측을 줄이고, 농림 가뭄지수와 산사태 예측 등을 개선시키며, 지역 수치예보 모델이 시간 적분됨에 따라 영역 내 예측가능성이 점점 저하되는 현상을 완화시키는데 SVM 방법이 일정 부분 기여할 수 있음을 가리키며, 현업 표출 중인 NCAM Agro-Meteogram 개선에도 도움을 줄 것으로 기대된다.
본 연구는 그린커피빈추출물이 「건강기능식품의 기준 및 규격」에 추가로 등재될 경우를 대비하여 표준화된 클로로겐산 시험법을 설정하고, 카페인이 동시 분석되도록 최적화하는 연구를 진행하였다. 최적화된 시험법을 마련하기 위해 기기분석 및 전처리 조건을 비교·분석하여 클로로겐산과 카페인을 30% 메탄올 추출하여 인산용액과 인산 함유 아세토니트릴으로 액체크로마토그래프를 통해 330 nm, 280 nm에서 분석하도록 시험법을 설정하였다. 시험법 밸리데이션 결과, 직선성 정량범위 내에서 상관계수(R2) 0.999 이상의 유의수준을 보였고, 클로로겐산과 카페인 검출한계는 0.5와 0.2 ㎍/mL, 정량한계는 1.4와 0.4 ㎍/mL로 나타났다. 정밀도와 정확도 결과는 AOAC 밸리데이션 가이드라인를 통해 적합함을 확인하였고, 클로로겐산 및 카페인 동시분석법을 최종적으로 마련하였다. 또한, 시제품과 유통제품을 통해 제형별 적용성 검토하여 클로로겐산과 카페인을 동시에 정량 가능한 시험법임을 재확인하였다. 최적화된 시험법은 클로로겐산을 함유한 건강기능식품 품질관리에 대한 신뢰성을 더 높일 것으로 본다.
The purpose of this study was improve accuracy the IOPs inversion model(IOPs-IM) developed in 2016 for phycocyanin(PC) concentration estimation in the Nakdong River. Additionally, two optimum models were developed and evaluated with 2017 measurement field spectral data for the Geum River and the Yeongsan River. The used measurement data for IOPs-IM analyzation was randomly classified as training and verification materials at the ratio of 2:1 in all data sets. Using the training data set from 2015-2017, accuracy results of the IOPs-IM generally improved for the Nakdong River. The RMSE(Root Mean Square Error) decreased by 14 % compared to 2016. For the GeumRiver, the results of the IOPs-IM were suitable, except for some point results in 2016. Results of the IOPs-IM in the Yeongsan River followed the overall 1:1 line and MAE(Mean Absolute Error) was lower than other rivers. But the RMSE and MAE values were higher. As a result of applying the validation data to the IOPs-IM, the accuracy of the Nakdong River was reduced to RMSE 17.7 % and MRE 16.4 %, respectively compared with 2016. However, the MRE(Mean Relative Error) was estimated to be higher by 400 % in the Geum River, and the RMSE was more than 100 mg/㎥ of the Yeongsan River. Therefore, it is necessary to get the continuously data with various sections of each river for obtain objective and reliable results and the models should be improved.
본 연구는 대사증후군의 위험요인과의 관계를 분석함을 통해 대사증후군 및 심혈관 질환의 효과적인 예방 관리 체계 수립을 위한 근거자료를 제시하고, 대사증후군 환자 교육과 직장인의 만성질환에 관한 중요한 기초자료를 제공하고자 우리나라 직장인의 건강검진 결과를 통하여 건강관련 행위, 흡연 음주 등과 운동이 대사증후군에 미치는 영향력을 알아보고자 하였다. 연구의 조사대상은 서울에 기반한 전문 건강검진센터에서 직장의료보험으로 검진을 받은 직장인 291명으로 하였다. 본 연구의 자료는 직장인 건강검진 내용을 바탕으로 하였다.연구방법으로는 SPSS/Win Program ver 20.0을 이용하여 분석하였으며, 독립변수와 종속변수와의 관계를 분석하기 위하여 F-test 검증 및 ANOVA test를 실시하였으며, 연관성의 검증을 위해서는 $x^2$(Chi-square) 검증을 실시하였다. 연구결과는 직장인 291명 중 대사증후군 유병률이 19.2%로 나타났고, 흡연행태로 인한 대사증후군 유병률의 비흡연 그룹은 12.7%, 과거 흡연 그룹 중에서 가볍게 흡연했던 그룹은 25.0% 중흡연 그룹은 25.9%, 현재 흡연 그룹 중에서 경흡연 그룹은 29.7% 중흡연 그룹 26.7%로 분석되었다. 결과적으로, 본 연구는 직장인의 흡연과 음주 생활형태가 직장인의 대사증후군 유병률과 밀접한 융합적 관련성이 있음을 시사하고 있다.
목적 : 본 연구의 목적은 호주에서 개발된 수행기반의 관찰평가도구인 Melbourne Low-Vision ADL Index(MLVAI)를 한국 문화에 적합하게 구성하여 신뢰도와 타당도를 검증하는 것이었다. 연구방법 : 연구대상자는 지역사회에 거주하고 있는 만 20세 이상의 저시력인 26명, 정안인 42명으로 총 68명이었다. 한국판 MLVAI는 번역 검증 및 도구 구성에 대한 전문가 검증을 통해 완성하였다. 한국판 MLVAI의 타당도는 내용타당도, 판별타당도, 수렴타당도 검증을 통해 수립하였고, 신뢰도는 항목에 대한 내적일치도, 검사-재검사 신뢰도, 검사자간 신뢰도를 분석하였다. 결과 : 내용타당도 수립을 위해 저시력 관련 분야의 전문가들이 시행한 문항적합도 검증에서는 .78이상으로 타당성이 수립되었다. 판별타당도 검증은 저시력 집단의 평균점수가 통계적으로 낮았다(p<.05). 수렴타당도는 Low Vision Quality of Life Questionnaire(LVQOL)을 이용하여 한국판 MLVAL 총점과의 상관계수 .751을 산출하였고 통계적으로 유의하였다(p<.05). 전체 항목에 대한 Cronbach's ${\alpha}$값은 .983으로 높았으며 검사-재검사 신뢰도는 .976(p<.05), 검사자간 신뢰도는 급간 내 상관계수(ICC2,1) .91로 모두 양호하였다(p<.05). 결론 : 본 연구 결과 국내 실정에 맞게 수정한 한국판 MLVAI는 신뢰도와 타당도를 모두 갖춘 일상생활 평가도구로 작업치료 중재 시 저시력인의 일상생활활동의 평가를 위해 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
NUREG-1934에서 제시된 원자력발전소 주제어실의 케비닛 화재를 대상으로 운전원의 거주성을 평가하기 위하여 수치해석이 수행되었다. 이를 위해 본 연구에서는 대표적인 화재모델인 FDS가 사용되었다. 운전원의 거주성을 결정하는 기준으로서 복사 열유속, 상층부 온도, 연층높이 및 연기의 광학밀도뿐만 아니라, CO 등과 같은 독성물질의 농도가 포함되었다. 주요 결과로서, 화재모델의 확인 및 검증(V&V) 기반의 주요 입력인자 민감도 및 모델 불확실도 분석을 통해 다양한 화재시나리오에 대하여 거주성 기준의 초과 확률 및 거주 가능시간이 산출되었다. 최대 열방출률, CO 및 Soot yields의 민감도 분석을 통해, 거주시간 뿐만 아니라 거주성을 결정하는 한계기준의 변화가 발생됨을 확인하였다. 이러한 방법론은 불확실한 케비닛 화재정보를 이용한 주제어실의 거주성 평가의 신뢰성 강화를 위한 현실적인 대안이라 판단된다.
본 연구에서는 PC (Precast Concrete) 공법 기반 건설공사에 대한 공급사슬 관리를 위한 시뮬레이션 모형을 개발한다. 이를 위해, 문헌과 현장 조사를 통해 공장 제작/현장 시공 체계에 대한 자료를 수집하고, 이를 바탕으로 공급사슬, 개체, 자원, 공정 등을 서술함으로써 시뮬레이션 모형을 정의하였다. 이어서, Arena 시뮬레이션 소프트웨어를 이용하여 데이터 모듈, 플로차트 모듈, 애니메이션 모듈을 작성함으로써 PC 공급사슬 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 마지막으로, 개발된 모형의 논리성 검증과 유효성 확인을 위한 모형검토, 애니메이션 검토, 극한치 검증, 평균치 검증, 실제 사례 검증 등의 방법론을 이용하여 모형의 타당성을 검토하였다. 검토 결과, 개발된 시뮬레이션 모형은 논리적 오류 없이 PC 공급사슬의 공정과 특성을 적합하게 표현하고 있었으며, 더불어 대상 공급사슬에 대한 정확한 성능평가 예측치를 제공하는 것으로 나타났다. 향후, 본 연구에서 개발된 시뮬레이션 모형은 PC 공급사슬 체계를 최적 운영하기 위한 관리 기법을 개발함에 있어 성능 평가를 위한 플랫폼으로서의 역할을 충실히 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 산림재적 현장자료와 항공 LiDAR 자료 기반의 산림재적 추정을 위한 회귀모델의 개발이다. 추정 모델은 경상북도 봉화군 지역에서 임의추출법에 의해 선정된 30개의 원형 표본지로부터 산출한 표본지별 산림재적을 반응변수로 하고, 항공 LiDAR 원자료로부터 개별 표본지의 고도분포 백분위수(Height Percentiles, HP) 및 층위 단위 점 개체수 백분율(Height Bin, HB)을 추출하여 예측변수로 사용하여 구성하였다. 단순선형회귀분석, 이차 다항회귀분석 및 단계적 회귀분석 방법을 이용한 다중회귀분석을 실시하여 적합모델들의 후보들을 도출하였으며, 검증을 위하여 각 모델별로 교차 타당성 검증을 실시하여 PRESS 통계치를 구하였다. 모델의 $R^2$ 및 PRESS을 비교하여 적합성을 검토한 결과, $HB_{5-10}$, $HB_{15-20}$, $HB_{20-25}$, $HBgt_{25}$의 다중회귀모델의 $R^2$이 0.509로 가장 높고, $HP_{25}$ 단순회귀모델의 PRESS 값이 122.352으로 가장 낮은 것으로 나타났다. 수직구조가 복잡한 우리나라 산림재적을 추정하는 모델로는 다양한 수직적 정보를 포함하고 있는 $HB_{5-10}$, $HB_{15-20}$, $HB_{20-25}$, $HBgt_{25}$이 상대적으로 보다 적합하다고 사료된다.
모듈러 시방서는 모듈제작, 운송, 설치에 필요한 요구사항을 기술하는 계약문서이다. 그러나 기존 모듈러 시방서의 문제점은 모듈러 공사에서 요구하는 성능수준을 보장해주지 못하고 공사별 특성을 배제한 채 건축공사 표준시방서의 내용을 그대로 차용하고 있다는 것이다. 본 연구에서는 모듈러 건축의 품질개선 방안으로 모듈러 특성에 적합한 공사시방서를 제안하였다. 연구의 범위는 하자발생이 높은 방수공사 및 기계설비공사에 한하여 진행하였다. 본 연구에서 제안하는 모듈러 시방서 개선방안은, 1) 마스터 포맷에 따른 descriptive형식의 서술, 2)누수점검 및 검사 항목 반영, 3) 모듈러 특성을 고려한 시방서 내용 작성이다. 개선안을 전문가 면담을 통해 검증하였으며 이와 같은 개선방안이 모듈러 공사시방서를 보완하여 향후 모듈러 건축의 품질향상을 가져올 수 있을 것으로 평가하였다. 본 연구에서 제안하는 시방서 개선안은 전체 공사시방서 작성의 가이드가 될 수 있으며, 이를 통해 모듈러 건축의 하자발생률을 낮추는데 큰 영향을 미칠 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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