• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.103-112
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• 2009

원자력발전소에서 센서의 주기적 교정은 안전운전을 위해 꼭 필요하다. 그러나 실제 드리프트가 발생하여 교정을 요하는 센서는 약 2% 미만이다. 또한, 센서의 작동 상태를 매 핵연료 주기마다 수행하는 것은 고장 혹은 드리프트가 발생한 센서를 최대 18개월까지 감지하지 못한 채 운전할 위험이 있다. 원전의 안전운전 및 불필요한 교정을 줄이기 위해 센서의 상시 교정 감시가 필요하다. 이를 위해 주성분 분석과 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 PCSVR 알고리즘을 개발하였고, 고리원전 3호기의 출력증발 데이터를 이용하여 검증하였다. 주성분분석은 선형변환을 통한 입력공간의 축소 및 노이즈 제거 효과를 나타내며, AASVR은 해석학적 및 기계학적 모델로 모델링하기 힘든 복잡계를 쉽게 나타낼 수 있는 장점이 있다. SVR의 세가지 파라미터는 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. 센서의 고장탐지를 위해 모델 출력의 잔차를 슈하르트 관리도, EWMA, CUSUM 및 일반화우도비검정(GLRT)을 통해 그 결과를 비교하였다. 미세한 드리프트에 대해 CUSUM과 GLRT가 우수한 결과를 보였다. 개발된 알고리즘은 수출형 원전 APR1000 설계시 적용가능 할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권6호
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• pp.253-260
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• 2015

온라인에서 물품을 구매하고자 할 때, 추천 시스템은 사용자에 맞춘 추천을 하게 되며, 사용자가 관심을 가질만한 새로운 물품까지 추천해 준다. Collaborative filtering 등, 여러 모델들이 보다 정확한 추천을 위해 제안되었으며, 활발히 연구되고 있다. 그중 Collaborative filtering은 사용자 선호도를 예측하는 데 좋은 결과를 보여주지만 사용자 개체 및 데이터가 부족한 환경에서는 사용자들끼리의 비교를 힘들게 하여 collaborative filtering이 적용되기 힘들게 한다. 새로 시작하는 시스템이거나 사용자 개체 수가 적은 경우, 문제가 발생하며, 이와 같은 상황에서는 content-based filtering이 사용된다. 하지만 content-based filtering은 비슷한 물건만 추천해주거나, 사용자 성향 변화를 제대로 반영하지 못하는 등의 여러 단점을 가지고 있다. 이러한 한계점들을 극복하기 위해서 사용자 구매 기록에 가중 윈도우를 적용하고, 사용자 구매 기록 분석을 통한 윈도우 가중치 조정을 수행하는 시스템을 제안한다. 사용자 성향의 변화에 민감하게 반응할 수 있고, 이를 기반으로 무의미한 추천을 제거하며, 사용자가 찾기 어려운 관련 물품 추천이 가능한 새로운 상품도 추천하는 시스템을 제시하며, 언급된 사용자 개체 및 데이터가 부족한 환경에서의 동작을 검증하기 위해, 스타트업 무역업체에서 제공된 상품정보 기반 실험을 통해 제안된 시스템의 동작을 검증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권6호
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• pp.7-17
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• 2009

효과적인 재활 시스템을 구상하는데 있어서 훈련 데이터의 정교한 분석은 다음 단계 훈련을 위한 피드백 자료로서 매우 중요하다. 현재 다양한 생체 역학적 실험을 통해 인간의 운동 능력을 평가하고 이로부터 생성된 데이터의 분석을 위한 객관적이고 신뢰성 있는 연구결과들이 발표되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 기초 통계적인 방법에 근거한 정량분석만을 수행함으로써, 획득된 정보를 임상에 적용 하는데 있어서는 충분한 신뢰성을 보장할 수 없다. 데이터마이닝은 대용량 데이터에 들어있는 숨겨진 규칙과 패턴을 탐사함으로써 임상 데이터에 숨어있는 의미 있는 정보추출에 성공적으로 사용되고 있으며, 특히 임상 연구 분야에서는 훌륭한 의사 결정 지원 시스템으로서 점점 그 사용이 증가되고 있다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 자세 제어 능력(Postural control ability) 평가를 위해서 측정된 훈련 데이터에 가중연관규칙 탐사를 적용하여 자세 훈련 유형에 따른 근육 활성 패턴과의 연관성을 분석, 효율적인 재활 훈련 규칙을 탐사하였다. 탐사된 규칙은 재활 및 임상 전문가의 의사결정에 더욱 정성적이고 유용한 선험적 지식으로 사용 될 수 있으며, 이를 근거로 환자 맞춤형 최적의 재활 훈련 모델을 구상하기 위한 지표로서 사용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_3호
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• pp.1285-1298
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• 2019

가뭄은 산불을 일으킬 수 있는 요소 중 하나로, 산불의 빈도 및 피해 면적과 연관성이 있다. 특히, 우리나라는 가뭄이 주로 발생하는 건조한 봄과 가을에 산불이 많이 발생하고, 그 중 일부는 강풍을 동반하여 대형산불로 번지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 우리나라를 대상으로 산불발생 및 면적과 가뭄 변수의 관련성을 파악하고, 우리나라에 적합한 가뭄 변수를 이용하여 산불발생위험 추정을 위한 위성기반의 가뭄지수를 개발하였다. 사용한 가뭄 변수는 다운스케일링(downscaling)한 고해상도의 토양수분, Normalized Different Water Index(NDWI), Normalized Multi-band Drought Index(NMDI), Normalized Different Drought Index(NDDI), Temperature Condition Index(TCI), Precipitation Condition Index(PCI), Vegetation Condition Index(VCI)이며, 경험적 가중 선형조합(Weighted Linear Combination) 및 One-class SVM을 통해 지수 개발을 하였다. 2013년부터 2017년 기간 동안의 변수를 이용하여 상관성 분석을 통해 대부분의 가뭄 변수가 산불 발생에 유의미한 결과를 보임을 확인했으며, 특히 토양수분과 NDWI, PCI가 우리나라 산불과 상관성을 보였다(88 % 이상 일치함). 개발된 지수를 2018년 산불 발생 건에 대해 적용한 결과, 다섯 가지의 선형조합 중에서 토양수분과 NDWI의 조합이 시 공간적으로 적합한 것으로 나타났으며, One-class SVM은 대형산불에 적합한 것으로 나타났다.

• 대한간호학회지
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• 제29권5호
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• pp.1087-1102
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• 1999

Diabetes mellitus, a universal and prevalent chronic disease, is projected to be one of the most formidable worldwide health problems in the 21st century. For those living with diabetes, there is a need for self-care skills to manage a complex medical regimen. Self-efficacy which refers to one's belief in his/her capability to monitor and perform the daily activities required to manage diabetes has be found to be related to self-care. The concept of self-efficacy comes from social cognitive theory which maintains that cognitive mechanism mediate the performance of behavior. The literature cites several research studies which show a strong relationship between self-efficacy and self-care behavior. Meta-analysis is a technique that enables systematic review and quantitative integration of the results from multiple primary studies that are relevant to a particular research question. Therefore, this study was done using meta-analysis to quantitatively integrate the results of independent research studies to obtain numerical estimates of the overall effect of a self-efficacy with diabetic patient on self-care behaviors. The research proceeded in three stages : 1) literature search and retrieval of studies in which self-efficacy was related to self-care, 2) coding, and 3) calculation of mean effect size and data analysis. Seventeen studies which met the research criteria included study population of adults with diabetes, measures of self-care and measures of self-efficacy as a predictive variable. Computation of effect size was done on DSTAT which is a statistical computer program specifically designed for meta-analysis. To determine the effect of self-efficacy on self-care practice homogeneity tests were conducted. Pooled effect size estimates, to determine the best subvariable for composite variables, metabolic control variables and component of self-efficacy and self-care, indicated that the effect of self-efficacy composite on self-care composite was moderate to large. The weighted mean effect size of self-efficacy composite and self-care composite were ＋.76 and the confidence interval was from ＋.66 to ＋.86 with the number of subjects being 1,545. The total for this meta-analysis result showed that the weighted mean effect sizes ranged from ＋.70 to ＋1.81 which indicates a large effect. But since reliabilities of the instruments in the primary studies were low or not stated, caution must be applied in unconditionally accepting the results from these effect sizes. Meta-analysis is a useful took for clarifying the status of knowledge development and guiding decision making about future research and this study confirmed that there is a relationship between self-efficacy and self-care in patients with diabetes. It, thus, provides support for nurses to promote self-efficacy in their patients. While most of the studies included in this meta-analysis used social cognitive theory as a framework for the study, some studies use Fishbein & Ajzen's attitude model as a model for active self-care. Future research is needed to more fully define the concept of self-care and to determine what it is that makes patients feel competent in their self-care activities. The results of this study showed that self-efficacy can promote self-care. Future research is needed with experimental design to determine nursing interventions that will increase self-efficacy.

• 지능정보연구
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• 제7권2호
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• pp.117-127
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• 2001

본 연구에서 대상으로 하고 있는 LG정유 광양항 제품부두는 7선석(Berth)에 재화중량(DWT) 300톤에서 48000톤의 선박까지 다양한 선박이 이용하고 있으며, 해상의 기상상태에 따른 선박 입출항 통제 지침 설정이 어렵고, 현재 사용하고 있는 지침의 근거가 명확하지 않아 현재의 부두 운영이 비효율적이거나 안정성이 결여되어 있다고 할 수 있다. 따라서 이를 개선하기 위한 합리적인 부두운영 제한조건 개발이 절실히 요구되었다. 본 논문에서는 대상 부두의 특성, 대상 선박의 특성, 하중상태, 선박 운항자의 특성 등을 고려하여 해상/기상 상황(바람, 조류 및 파랑)에 따른 부두 입출항 가능 여부를 정량적으로 판단하고, 안전성 향상 방안을 제시할 수 있는 의사결정 시스템을 개발하고 5번, 7번 선석을 대상으로 이를 검증하였다. 여기서는 입출항 여부를 정량적으로 판단하여 결과를 제시하기 위해서 유전적 프로그램이(Genetic Programming)을 이용한 기계학습 방법을 이용하였으며, GP의 방대한 계산량을 줄이기 위한 가중 선형 연상 기억(Weighted Linear Associative Memory:WLAM) 방법의 도입 및 전역 최적점을 쉽게 찾기 위한 Group of Additive Genetic Programming Trees(GAGPT)를 도입함으로써 학습 성능을 개선하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권1호
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• pp.169-186
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• 2018

급속한 고령화 사회에서 노인인구가 갖는 사회적 영향력은 더욱 가속화될 것이다. 본 연구에서는 인공지능 방법론 중 머신러닝, 인공신경망, 국토정보 분석을 통해 노인복지 취약지구를 추출하는 방법론을 정립하는데 목적을 두었다. 분석방향 정립을 위해 65세 이상 노인, 공무원, 노인복지 시설물 담당자와 인터뷰 후 방향을 설정하였다. 경기도 용인시를 대상으로 500 m 공간단위 벡터 기반 격자에 15분 이내 지리적 거리 수용력, 노인복지 향유도, 공시지가, 이동통신 기반 노인활동을 지표로 설정하였다. 10단계 군집형성 후 모의학습 결과 RBF 커널 알고리즘을 활용한 머신러닝 서포트 벡터머신에서 83.2%의 예측정확도가 나타났다. 그리고 역전파 알고리즘을 활용한 인공신경망에서 높은 상관성 결과(0.63)가 나타났다. 변수간 공간적 자기상관성을 분석하기 위해 지리적 가중회귀분석을 수행했다. 분석결과 결정계수가 70.1%로 모형으로 나타나 설명력이 우수한 것으로 나타났다. 변수의 공간적 이상값 여부와 분포패턴을 검토하기 위해 국지적인 공간적 자기상관성 지수인 Moran's I 계수와 Getis-Ord Gi 계수를 분석하였다. 분석결과 용인시 신도시인 수지 기흥구에서 노인복지 취약지구가 발생하는 특성을 보였다. 본 연구의 인공지능 모의방법과 국토정보 분석의 연계는 최근 정부의 지역여건을 고려한 노인복지 불균형을 해결하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제4권1호
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• pp.34-46
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• 2001

GIS를 공간의사지원시스템(SDSS)으로 활용하는데 있어서 기존의 단순중첩에 의한 불린(Boolean) 분석기법은 정보의 과도한 손실과 요소간 가중치를 반영하지 못하는 문제점이 있었다. 이 연구의 목적은 토지정보시스템을 활용하면서 퍼지논리와 AHP기법을 활용하여 적지분석에 관한 사례연구를 하고자 하는 것이다. 포항시 테크노파크의 사례분석 결과에 의하면, 기존의 불린분석에 의한 적지 분석에서는 분석항목간의 가중치 차이가 반영되지 못하였고, 주거용도, 상업연구용도, 공원녹지용도의 적지로 8.0~16.1%의 지역을 분석해 내었다. 퍼지논리와 AHP분석을 병행한 경우에는 분석항목의 중요도에 따른 가중치가 적용되었고, 해당 지역의 적합도를 4등분하였을 때에 32.9~37.4%에 이르는 지역을 가장 적합한 지역으로 분석해 내었으며, 다음 차순의 지역에 관한 정보까지 제공받을 수 있었다. 이를 통해서 퍼지논리와 AHP분석을 활용한 방법이 객관적이면서 융통성있는 분석을 할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.

• 대한치과보철학회지
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• 제57권4호
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• pp.350-355
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• 2019

성공적인 총의치를 위해서는 유지, 안정, 지지 세가지 요소가 필수적으로 요구된다. 또한 심한 치조제의 흡수나 수술에 의한 반흔으로 인해 하악 설측변연 형성이 어려운 총의치 제작시에는 무교두 치아배열, 연마면 인상, 무게 보강 내부금속 삽입, 의치 접착 크림의 사용 등의 다양한 고려사항이 필요하다. 본 환자의 경우 심한 치주염으로 심하게 골흡수가 된 무치악 치조제를 가졌고, 또한 설암으로 인한 설절제술로 인해 연조직의 문제를 가진 환자이다. 부가적인 유지와 안정을 얻기 위해 연마면 인상과 내부 보강 금속구조물의 삽입 그리고 최소 가압 인상 등의 방법을 적용하여 보다 나은 임상적 결과를 나타내었다. 또한 원하는 3차원적 형태를 정확하게 부여하고 제작시 복잡한 기공과정을 줄인 금속 구조물을 제작하기 위해 최소 가압 인상 채득과 Direct metal laser sintering이 사용되었다.