Objectives: The purpose of this study is to suggest an optimal method by comparing the analysis methods of work environment measurement datasets including left-censored data where one or more measurements are below the limit of detection (LOD). Methods: A computer program was used to generate left-censored datasets for various combinations of censoring rate (1% to 90%) and sample size (30 to 300). For the analysis of the censored data, the simple substitution method (LOD/2), β-substitution method, maximum likelihood estimation (MLE) method, Bayesian method, and regression on order statistics (ROS)were all compared. Each method was used to estimate four parameters of the log-normal distribution: (1) geometric mean (GM), (2) geometric standard deviation (GSD), (3) 95th percentile (X95), and (4) arithmetic mean (AM) for the censored dataset. The performance of each method was evaluated using relative bias and relative root mean squared error (rMSE). Results: In the case of the largest sample size (n=300), when the censoring rate was less than 40%, the relative bias and rMSE were small for all five methods. When the censoring rate was large (70%, 90%), the simple substitution method was inappropriate because the relative bias was the largest, regardless of the sample size. When the sample size was small and the censoring rate was large, the Bayesian method, the β-substitution method, and the MLE method showed the smallest relative bias. Conclusions: The accuracy and precision of all methods tended to increase as the sample size was larger and the censoring rate was smaller. The simple substitution method was inappropriate when the censoring rate was high, and the β-substitution method, MLE method, and Bayesian method can be widely applied.
COVID-19 여파로 인한 비대면 서비스와 가정 재정 불안정성의 증가로 이륜차 보험사기 발생이 예상되고 있다. 이와 함께 보험사기 수법도 갈수록 교묘해지고 있다. 하지만 비대면 배달 수요와 연관된 이륜차 교통사고와 보험사기 적발 모형 관련 연구는 매우 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 보험사기의 표본 편중문제를 해결하기 위해 균형 랜덤포레스트 알고리즘을 이용하고 보험사기 조사 전문가의 정성적인 판단 기준을 반영한 변수를 모델에 포함하여 적용성을 향상시키며 적발력 높은 이륜차 보험사기 모형을 개발하고자 한다. 보험사기 적발 모형 개발 결과, 기존의 비균형 랜덤 포레스트 모형에 비해 균형 랜덤 포레스트가 보험 사기혐의자를 분류하는 데 있어 통계적으로 우수한 점을 확인할 수 있었다. 특히, 총 26개의 변수를 토대로 탐색적 변수 조합을 적용한 모형의 예측 성능이 가장 높았지만 일부 변수만을 사용한 확인적 모형의 예측 성능도 크게 떨어지지 않은 와중에, 정성적인 보험사기 전문가가 선정한 변수만을 사용한 확인적 모형은 예측력이 떨어지는 것을 확인하였다. 또한, 총 26개의 변수 중 운전자 성별, 연령, 운전자 피보험자 일치 여부, 미수선 청구금액, 대인보험금 등이 중요한 변수로 확인되어 이를 활용해 이륜차 보험사기 혐의자 선별을 위한 적극적인 대처가 필요해 보인다.
지상공간의 건설부지 부족 현상으로 인한 도심지 지하화가 진행되고 있으며, 이에 따른 건설부지의 정확한 지반특성 평가가 요구되고 있다. 본 논문에서는 지하공간을 활용한 복합플랜트 후보부지에 대한 지반특성 파악하고자 시추조사와 다양한 물리탐사 방법 중 지표 탐사인 탄성파 굴절법 탐사와 전기비저항 탐사를 수행하였다. 시추조사는 BH-1 ~ BH-9까지 총 9개 시추공에서 수행하였으며, 일정한 간격을 유지하여 각 공에서의 지하수위 및 지질구조의 수직분포 등에 대한 정보를 획득하였다. 탄성파 굴절법 탐사에서 각 지층의 구간별 속도 및 지층 두께를 측정하였으며, 전기비저항 탐사는 쌍극자 배열법을 이용하여 지층의 전기비저항 분포를 파악하였다. 시추조사 결과를 종합하여 대상지반의 토사층 분류 및 기반암선을 파악하였으며, 물리탐사 결과를 통해 파쇄대와 같은 이상대를 평가하였다. 본 논문은 시추조사와 물리탐사 기법을 활용하여 지하복합 플랜트 후보부지에 대한 지반특성 파악하였고, 향후 시추조사와 물리탐사를 병행하는 지반조사에 참고 자료로 쓰일 수 잇다는 점에서 의의가 있다.
AI 기술을 활용한 다양한 서비스가 개발되면서, AI 서비스 운영에 많은 관심이 집중되고 있다. 최근에는 AI 기술도 하나의 ICT 서비스를 보고, 범용적인 AI 서비스 운영을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 기계학습 개발 절차의 마지막 단계인 기계학습 모델 배포 및 운영에 초점을 두고 AI 서비스 운영을 위한 시스템 측면에서의 연구 결과를 기술하였다. 3대의 서로 다른 Ubuntu 시스템을 구축하고, 이 시스템상에서 서로 다른 AI 모델(RFCN, SSD-Mobilenet)과 서로 다른 통신 방식(gRPC, REST)의 조합으로 2017 validation COCO dataset의 데이터를 이용하여 객체 검출 서비스를 Tensorflow serving을 통하여 AI 서비스를 요청하는 부분과 AI 서비스를 수행하는 부분으로 나누어 실험하였다. 다양한 실험을 통하여 AI 모델의 종류가 AI 머신의 통신 방식보다 AI 서비스 추론 시간에 더 큰 영향을 미치고, 객체 검출 AI 서비스의 경우 검출하려는 이미지의 파일 크기보다는 이미지 내의 객체 개수와 복잡도에 따라 AI 서비스 추론 시간이 더 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 그리고, AI 서비스를 로컬이 아닌 원격에서 수행하면 성능이 좋은 머신이라고 하더라도 로컬에서 수행하는 경우보다 AI 서비스 추론 시간이 더 걸린다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여 서비스 목표에 적합한 시스템 설계와 AI 모델 개발 및 효율적인 AI 서비스 운영이 가능해질 것으로 본다.
소방사무의 범위는 지역 화재예방에서 구조 및 구급 업무로 확대되었고, 소방체제는 자치소방체제에서 광역소방체제로 전환되었다, 또한 많은 논란의 대상이었던 소방공무원의 신분은 국가직으로 일원화되었다. 그러나 근본적인 문제가 여전히 미해결의 상태로 남아 있다. 바로 국가직으로 전환된 소방공무원의 자치사무인 소방사무 담당과 자치사무로 평가되는 소방사무의 국가사무로의 전환과 관련된 문제이다. 소방사무의 성격에 관한 논란은 국가와 자치단체 사이의 사무기능 및 배분의 조정에 대한 불분명과 중복성, 그리고 근본적으로 사무와 신분의 체계통일성을 이루지 못한 불완전한 입법에 기인한다. 소방사무는 국방 및 경찰사무와 함께 국가의 존립과 국민의 안녕과 질서를 포함하는 사무로서 국가적 책무가 존재한다. 국민의 생명, 신체 및 재산을 보호하는 국민의 안전과 관련된 소방사무는 국가사무로 이해되어야 한다. 지방자치법 상 지방자치단체는 법률에 다른 규정이 있는 경우 외에는 국가의 존립에 필요한 사무, 전국적으로 통일을 요하는 사무, 전국적 규모의 사무 등 국가사무를 처리할 수 없다고 규정하고 있다. 소방사무는 그와 같은 사무에 해당한다고 보아야 한다. 국민의 안전과 생명에 대한 권리와 그에 대한 보호 의무가 국가의 의무임을 고려한다면 소방공무원의 국가직화의 이유가 근본적으로 단지 처우와 재정의 문제가 아니었음을 유념할 필요가 있다.
최근 자율주행 기술이 상용화 단계로 접어들며, 자율주행기반 모빌리티 서비스를 제공하는 서비스 플랫폼이 늘어나고 있다. 현재 자율주행 기반 모빌리티 서비스들은 자율주행차량의 주행 성능과 기능에 초점을 맞추어 서비스를 제공하고 있으므로 모빌리티 수단별 교통수요와 통행 특성을 고려한 서비스 지역을 선정하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 모빌리티 서비스인 택시와 수요응답형 교통수단, 특별교통수단의 실제 교통 데이터를 활용하여 모빌리티 수단별 통행 특성을 분석하고 자율주행 적용 가능성을 검토한다. 이를 위해 모빌리티 서비스별 주요 사용 네트워크를 도출하고 전문가 조사를 기반으로 네트워크별 자율주행 난이도를 산정하여 모빌리티 서비스별 자율주행 적용 지수를 산출한다. 분석 결과, 수요가 분산된 형태의 모빌리티 서비스보다는 밀집된 형태의 서비스에서 자율주행 서비스 제공이 효율적인 것으로 확인된다. 또한 네트워크에 할당된 통행수요가 높고 자율주행 난도가 낮은 분포가 가장 큰 것은 특별교통수단으로 도출되었다.
The Cu2ZnSn(SxSe1-x)4 (CZTSSe) absorbers are promising thin film solar cells (TFSCs) materials, to replace existing Cu(In,Ga)Se2 (CIGS) and CdTe photovoltaic technology. However, the best reported efficiency for a CZTSSe device, of 13.6 %, is still too low for commercial use. Recently, partially replacing the Zn2+ element with a Cd2+element has attracting attention as one of the promising strategies for improving the photovoltaic characteristics of the CZTSSe TFSCs. Cd2+ elements are known to improve the grain size of the CZTSSe absorber thin films and improve optoelectronic properties by suppressing potential defects, causing short-circuit current (Jsc) loss. In this study, the structural, compositional, and morphological characteristics of CZTSSe and CZCTSSe thin films were investigated using X-ray diffraction (XRD), X-ray fluorescence spectrometer (XRF), and Field-emission scanning electron microscopy (FE-SEM), respectively. The FE-SEM images revealed that the grain size improved with increasing Cd2+ alloying in the CZTSSe thin films. Moreover, there was a slight decrease in small grain distribution as well as voids near the CZTSSe/Mo interface after Cd2+ alloying. The solar cells prepared using the most promising CZTSSe absorber thin films with Cd2+ alloying (8 min. 30 sec.) exhibited a power conversion efficiency (PCE) of 9.33 %, Jsc of 34.0 mA/cm2, and fill factor (FF) of 62.7 %, respectively.
본 논문에서는 대잠전의 필수 요소인 소노부이를 무인항공기가 최적의 배치로 투하할 수 있게 하는 방법을 제시한다. 이를 위해 Unity 게임엔진을 통해 음향 탐지 성능 분포도를 모사한 환경을 구성하고 Unity ML-Agents를 활용해 직접 구성한 환경과 외부에서 Python으로 작성한 강화학습 알고리즘이 서로 통신을 주고받으며 학습할 수 있게 하였다. 특히, 잘못된 행동이 누적되어 학습에 영향을 미치는 경우를 방지하고 비행체가 목표지점으로 최단 시간에 비행함과 동시에 소노부이가 최대 탐지 영역을 확보하기 위해 강화학습을 도입하고. 심층 확정적 정책 그래디언트(Deep Deterministic Policy Gradient: DDPG) 알고리즘을 적용하여 소노부이의 최적 배치를 달성하였다. 학습 결과 에이전트가 해역을 비행하며 70개의 타겟 후보들 중 최적 배치를 달성하기 위한 지점들만을 통과하였고 탐지 영역을 확보한 모습을 보면 겹치는 영역 없이 최단 거리에 있는 지점을 따라 비행하였음을 알 수 있다. 이는 최적 배치의 요건인 최단 시간, 최대 탐지 영역으로 소노부이를 배치하는 자율 비행체를 구현하였음을 의미한다.
근접방사선치료에서는 종양조직을 사멸시키기 위하여 선원을 인체 내부에 삽입하기 때문에 선원의 위치 정확성을 정확히 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기존 사용되는 검출기 재료로 사용되는 물질보다 저렴하고 제조 공정이 간단하여 기존 물질들을 대체할 수 있는 CsPbBr3를 사용하여 근접방사선치료용으로 사용가능한 선량계를 개발하고자 하였다. 그리고 192Ir 선원에서의 재현성, 선형성, 거리의존성 분석하여 선량계의 기초 성능을 평가하였다. 재현성 평가 결과, RSD는 1.36%로 기준치 1.5%를 만족하였다. 선형회귀분석에 따른 선형성 평가결과, 0.9993의 R2값으로 기준치 0.9990 이상의 R2이 제시되었다. 거리의존성 평가결과 거리가 멀어짐에 따라 지수적으로 일정하게 감소하는 신호값을 확인하였다. 재현성, 선형성, 거리의존성 평가결과에 기준 이상의 성능을 제시하여 제작된 CsPbBr3 선량계가 근접방사선치료용 선량계로 활용 가능한 것으로 보여주었다.
암반의 역학적 및 열적 특성은 고준위방사성폐기물(high-level radioactive waste; HLW) 심지층 처분시스템 내 방사성 물질의 격리 및 이동 지연 능력과 관련된 성능에 영향을 미칠 수 있다. 이 연구는 HLW 처분시설 부지의 암반역학적 및 열적 특성과 관련된 부지설명모델에 필수적인 항목을 고찰하고 스웨덴과 핀란드의 선행 부지설명모델 사례를 통한 기술적 배경을 논의하였다. 스웨덴 SKB (Swedish Nuclear and Fuel Management Company)와 핀란드 Posiva는 암반역학적 및 열적 특성 조사·평가에 필수적인 항목을 제시하고 부지의 안전성 분석과 처분시설의 건설을 위한 암반역학 부지설명모델을 도출하였다. 암반역학 부지설명모델은 처분시설 부지 내 응력 분포와 더불어 신선암, 절리, 절리성 암반에 대한 강도 및 변형특성과 대규모 변형대의 기하학적 구조, 소규모 불연속면의 연결망 구조 및 암석의 열적 특성에 대한 조사·평가 결과를 포함한다. 또한, 암반역학 부지설명모델은 입력변수에 대한 민감도 분석결과와 입력변수의 불확실성에 대한 평가 결과를 제시하여야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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