• 대한기계학회논문집A
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• 제34권9호
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• pp.1287-1292
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• 2010

본 연구에서는 균열선단 주위의 응력장을 균열선단으로부터 떨어진 일직선상에서 유한요소법에 의해 계산된 광탄성 등색프린지 차수와 급수형 등각사상 맵핑함수를 이용하여 해석하였다. 해석된 광탄성 응력장을 실제의 광탄성프린지와 비교하였다. 정성적인 비교가 용이하도록 디지털 영상처리에 의해 등색프린지 패턴을 2 배로 증식시키고, 증식된 프린지를 다시 세선처리하여 서로 비교하였다. 유한요소법으로 계산된 프린지 차수를 이용한 하이브리드 응력장 해석에 의해 계산된 프린지와 광탄성 실험에 의한 실제의 프린지를 정성적이고 정량적인 비교를 하였다. 입력된 변위와 계산된 변위의 퍼센트 오차는 18 개의 데이터 모두 6.0% 이하로 서로 일치하였다. 또한 하이브리드 기법에 의한 정규화시킨 응력확대계수 $K_I$ 및 $K_{II}$는 유한요소법과 경험식으로 계산된 값에 근접하였다.

• 한국대기환경학회지
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• 제24권4호
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• pp.423-438
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• 2008

BEIS2 (Biogenic Emissions Inventory System version 2) and BEIS3.12 (BEIS version 3.12) were used to estimate hourly biogenic emissions over South Korea using a set of vegetation and meteorological data simulated with the MM5 (Mesoscale Model version 5). Two biogenic emission models utilized different emission factors and showed different responses to solar radiations, resulting in about $10{\sim}20%$ difference in the nationwide isoprene emission estimates. Among the 11-vegetation classes, it was found that mixed forest and deciduous forest are the most important vegetation classes producing isoprene emissions over South Korea comprising ${\sim}90%$ of the total. The simulated isoprene concentrations over Seoul metropolitan area show that diurnal and daily variations match relatively well with the PAMS (Photochemical Air Monitoring Station) measurements during the period of June 3${\sim}$June 10, 2004. Compared to BEIS2, BEIS3.12 yielded ${\sim}35%$ higher isoprene concentrations during daytime and presented better matches to the high peaks observed over the Seoul area. This study showed that the importance of vegetation data and emission factors to estimate biogenic emissions. Thus, it is expected to improve domestic vegetation categories and emission factors in order to better represent biogenic emissions over South Korea.

• 한국도로학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.75-85
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• 2018

PURPOSES : This study aimed to analyze traffic accidents at circular intersections, and discuss accident reduction strategies based on land use and vehicle type. METHODS : Traffic accident data from 2010 to 2014 were collected from the "traffic accident analysis system" (TAAS) data set of the Road Traffic Authority. To develop the accident rate model, a multiple linear regression model was used. Explanatory variables such as geometry and traffic volume were used to develop the models. RESULTS : The main results of the study are as follows. First, it was found that the null hypotheses that land use and vehicle type do not affect the accident rate should be rejected. Second, 16 accident rate models, which are statistically significant (with high $R^2$ values), were developed. Finally, the area of the central island, number of speed humps, entry lane width, circulatory roadway width, bus stops, and pedestrian crossings were analyzed to determine their effect on accidents according to the type of land use and vehicle. CONCLUSIONS : Through the developed accident rate models, it was revealed that the accident factors at circular intersections changed depending on land use and vehicle type. Thus, selecting the appropriate location of bus stops for trucks, widening entry lanes for cars, and installing splitter islands and optimal lighting for motorcycles were determined to be important for reducing the accident rate. Additionally, the evaluation showed that commercial and mixed land use had a weaker effect on accidents than residential land use.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.149-156
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• 2014

중첩형 일반화 사례 (NGE, Nested Generalized Exemplar) 기법은 거리 기반 분류를 최적 일치 규칙으로 사용하며, 노이즈에 대한 내구력을 증가시켜 주는 동시에 모델 크기를 감소시키는 장점이 있다. NGE 학습 중 생성된 교차(cross)나 중첩(overlap) 현상은 분류성능을 저해하는 요인으로 작용한다. 따라서 본 논문은 NGE 학습 중 생성된 교차나 중첩 현상이 발생한 초월 평면에대해 상호정보가 가장 큰 구간을 분리하여, 새로운 초월평면을 구성하게 하여, 분류성능 향상시키고 초월평면의 개수를 감소시키는 기법인 DHGen(Dominant Hyperrectangle Generation) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 DHGen은 분류성능면에서 kNN과 유사하고 NGE이론으로 구현한 EACH보다 우수함을 UCI Machine Learning Repository에서 벤치마크데이터를 발췌한 실험자료로 입증하였다.

• 한국물환경학회지
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• 제33권3호
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• pp.282-290
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• 2017

A long-term resuspension of small particles, called persistent turbidity, is one of the most important water quality concerns in the dam reservoirs system located in North Han River. Persistent turbidity may incur aesthetic nuisance and harmful effect on the ecosystem health, in addition to elevated water treatment costs for the drinking water supply to the Seoul metropolitan area. These sufferings have been more intensified as the strength and frequency of rainfall events increase by climate change in the basin. This study was to analyze the effect of an extreme turbidity flow event that occurred in 2006 on the serial reservoirs system (Soyang-Uiam-Cheongpyung-Paldang) in North Han River. The CE-QUAL-W2 model was set up and calibrated for the river and reservoirs system using the field data obtained in 2006 and 2007. The results showed that Soyang Reservoir released turbid water, which was classified as the TSS concentration is greater than 25 mg/L, for 334 days with peak TSS of 264.1 mg/L after the extreme flood event (592.7 mm) occurred between July 10 and 18 of 2006. The turbid water departed from Soyang Reservoir reached at the most downstream Paldang Reservoir after about 20 days and sustained for 41 days, which was validated with water treatment plant data. Since the released water from Soyang Reservoir had low water temperature and high TSS, an underflow formed in the downstream reservoirs and vertically mixed at Paldang Reservoir due to dilution by the sufficient inflow from South Han River.

• 한국동물생명공학회지
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• 제39권2호
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• pp.138-144
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• 2024

Background: As the number of households raising companion dogs increases, the pet genetic analysis market also continues to grow. However, most studies have focused on specific purposes or native breeds. This study aimed to collect genomic data through single nucleotide polymorphism (SNP) chip analysis of companion dogs in South Korea and perform genetic diversity analysis and SNP annotation. Methods: We collected samples from 95 dogs belonging to 26 breeds, including mixed breeds, in South Korea. The SNP genotypes were obtained for each sample using an Axiom^TM Canine HD Array. Quality control (QC) was performed to enhance the accuracy of the analysis. A genetic diversity analysis was performed for each SNP. Results: QC initially selected SNPs, and after excluding non-diverse ones, 621,672 SNPs were identified. Genetic diversity analysis revealed minor allele frequencies, polymorphism information content, expected heterozygosity, and observed heterozygosity values of 0.220, 0.244, 0.301, and 0.261, respectively. The SNP annotation indicated that most variations had an uncertain or minimal impact on gene function. However, approximately 16,000 non-synonymous SNPs (nsSNPs) have been found to significantly alter gene function or affect exons by changing translated amino acids. Conclusions: This study obtained data on SNP genetic diversity and functional SNPs in companion dogs raised in South Korea. The results suggest that establishing an SNP set for individual identification could enable a gene-based registration system. Furthermore, identifying and researching nsSNPs related to behavior and diseases could improve dog care and prevent abandonment.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.1441-1456
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• 1998

멀티미디어 연출을 순차적으로만 하는 것이 아니라 링크개념을 설정하여 특정지점에서 원하는 다음 정보를 보기 위하여 비순차적으로 연출할 수 있도록 하고 그 하위수준의 연출이 완료되면 다시 원래 프리젠테이션으로 되돌아 계속 연출하는 것이 하이퍼프리젠테이션의 개념이다. 이러한 순차적인 연출 시스템에 비순차적인 연출방법인 하이퍼 프리젠테이션 개념을 도입함에 있어서 하이퍼 프리젠테이션의 명시방법이나 연속미디어상의 하이퍼 링크를 위한 hot-spot 설정방법, 혼합된 프리젠테이션을 위한 새로운 동기화 명시방법과 하이퍼 링크 설정 방법을 제안하였다. 그리고 DCT변환방식을 이용하여 압축된 미디어에 하이퍼 링크를 실시간으로 설정하는 방법을 제안하였다. 또한 위에서 제시된 명시방법을 이용하여 나타낸 하이퍼 프리젠테이션 프로그램이 연출 가능한지 미리 검사할 수 있는 방법도 제안하였다. 마지막으로 지금까지 제안된 방법을 MuX(Multimedia Input/Output server)에 구현하여 실제 연출될 수 있는 시나리오를 대상으로 실험하였다.

• 대한화학회지
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• 제28권4호
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• pp.210-216
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• 1984

MeOH-MeCN 혼합용매의 Taft용매 파라미터인 ${\pi}^{\ast}$(용매의 polarity-polarizability), ${\alpha}$(용매의 수소결합 주게 산도) 그리고 ${\beta}$(용매의 수소결합 받게 염기도)를 여러 지시약을 사용하여 분광용매화 비교법으로 구하였다. 또한 Swain의 용매 파라미터인 A(음이온을 용매화 시키는 척도)와 B(양이온을 용매화 시키는 척도)를 반응속도 자료를 이용하여 최소 자승법으로 구하였다. 용매 상수 ${\beta}$는 용매의 염기도에 의존하며 혼합용매의 MeOH 함량이 증가할 수록 $(MeOH)_n$의 기여에 의해 증가하는 것을 알 수 있었다. ${\pi}^*$는 용매의 쌍극자 모멘트에 의존하며 혼합용매의 MeCN 함량이 증가할 수록 ${\pi}^{\ast}$값도 커지며 ${\alpha}$는 MeOH의 수소결합주게 효과에 의해 혼합용매의 MeOH함량이 증가할 수록 크게 증가하는 것을 나타냈다. 앞서 보고된 반응들에 용매 파라미터를 적용하여 반응상수를 구하였으며 Taft의 반응상수 a, s와 Swain의 반응상수 a, b사이에는 용매 척도의 차이 때문에 서로 연관성이 없었다. 그러나 그들의 비인 a/s와 a/b는 서로 좋은 직선관계를 보여 주었으며 이들 반응상수 비를 이용하여 반응 메카니즘이나 치환기 변화 및 이탈기 변화에 미치는 용매효과를 논의 하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.57-68
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• 2017

대량의 데이터에 있어 전반적인 특성 및 구조를 파악하는데 유용하기 때문에 다양한 분야에서 군집분석을 사용하고 있다. Dempster 등 (1977)에서 정의된 expectation-maximization(EM) 알고리즘은 가장 보편적으로 사용되는 군집분석 방법이다. 선형모형의 유한혼합물(finite mixture of linear model) 기법 또한 군집분석 방법 중 많이 사용되는 방법이며 베이지안 군집방법은 Bernardo와 Giron (1988)이 군집에 대한 가중치 확률만 모를 경우 처음 적용하였다. 우리는 이 연구에서 일반적인 선형모형의 유한혼합물이 아닌 군집특정(cluster-specific) 변량효과를 모형에 포함하여 베이지안 분석방법인 깁스표집법(Gibbs sampling)을 사용한다. 제안한 모형의 특성 및 표집법에 대하여 설명하였고 모의실험 및 실제 데이터 분석을 통하여 모형의 유용성을 파악하였다. Hurn 등 (2003)의 CO2 데이터에 모형을 적용하여 변량효과가 없는 모형, 개체특정(subject-specific) 변량효과 모형과 비교하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.133-140
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• 2022

우리는 유학생이 작성한 한국어 쓰기 답안지의 점수 구간을 예측하는 문제에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델의 예측 성능을 조사한다. 이를 위해 총 304편의 답안지로 구성된 실험 데이터 세트를 구축하였는데, 답안지의 주제는 직업 선택의 기준('직업'), 행복한 삶의 조건('행복'), 돈과 행복('경제'), 성공의 정의('성공')로 다양하다. 이들 답안지는 네 개의 점수 구간으로 구분되어 평어 레이블(A, B, C, D)이 매겨졌고, 총 11건의 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 구체적으로는 5개의 '직업' 답안지 점수 구간(평어) 예측 실험, 5개의 '행복' 답안지 점수 구간 예측 실험, 1개의 혼합 답안지 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 이들 실험에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델(KoBERT, KcBERT, KR-BERT)이 다양한 훈련 데이터로 미세조정되었다. 또 두 개의 전통적인 확률적 기계학습 분류기(나이브 베이즈와 로지스틱 회귀)도 그 성능이 분석되었다. 실험 결과 딥러닝 기반 한국어 언어모델이 전통적인 기계학습 분류기보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 KR-BERT는 전반적인 평균 예측 정확도가 55.83%로 가장 우수한 성능을 보였다. 그 다음은 KcBERT(55.77%)였고 KoBERT(54.91%)가 뒤를 이었다. 나이브 베이즈와 로지스틱 회귀 분류기의 성능은 각각 52.52%와 50.28%였다. 학습된 분류기 모두 훈련 데이터의 부족과 데이터 분포의 불균형 때문에 예측 성능이 별로 높지 않았고, 분류기의 어휘가 글쓰기 답안지의 오류를 제대로 포착하지 못하는 한계가 있었다. 이 두 가지 한계를 극복하면 분류기의 성능이 향상될 것으로 보인다.