• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.209-217
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• 2022

중앙 가변차로제는 비대칭적 중방향 교통류에 의한 혼잡을 완화하기 위한 효과적인 대안으로 평가되어 왔으나, 교통안전에 대한 문제로 국내에서는 점차 사라지고 있다. 이동식 중앙분리대 시스템은 교통안전 문제를 보완하기 위한 대안으로 활용될 수 있으며, 일시적 버스전용차로 운영과 결합하여 효율적으로 교통혼잡을 관리할 수 있을 것으로 평가된다. 본 연구는 도시고속도로 대상으로 이동식 중앙분리대 활용 버스전용차로 운영 전략에 대한 설정 절차 및 최적의 대안에 대한 평가 절차를 제안하고자 하였다. 이를 위해 서울시 한강변 서측 2개의 도시고속도로 대상 사례연구를 진행하였으며, 그 결과 오전 혼잡시간대 일시적 운영이 가장 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 결과는 향후 유사 시스템을 활용한 버스전용차로 운영 전략 수립의 기반이 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.139-157
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• 2016

앙상블 분류기란 개별 분류기보다 더 좋은 성과를 내기 위해 다수의 분류기를 결합하는 것을 의미한다. 이와 같은 앙상블 분류기는 단일 분류기의 일반화 성능을 향상시키는데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 랜덤 서브스페이스 앙상블 기법은 각각의 기저 분류기들을 위해 원 입력 변수 집합으로부터 랜덤하게 입력 변수 집합을 선택하며 이를 통해 기저 분류기들을 다양화 시키는 기법이다. k-최근접 이웃(KNN: k nearest neighbor)을 기저 분류기로 하는 랜덤 서브스페이스 앙상블 모형의 성과는 단일 모형의 성과를 개선시키는 데 효과적인 것으로 알려져 있으며, 이와 같은 랜덤 서브스페이스 앙상블의 성과는 각 기저 분류기를 위해 랜덤하게 선택된 입력 변수 집합과 KNN의 파라미터 k의 값이 중요한 영향을 미친다. 하지만, 단일 모형을 위한 k의 최적 선택이나 단일 모형을 위한 입력 변수 집합의 최적 선택에 관한 연구는 있었지만 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형에서 이들의 최적화와 관련된 연구는 없는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형의 성과 개선을 위해 각 기저 분류기들의 k 파라미터 값과 입력 변수 집합을 동시에 최적화하는 새로운 형태의 앙상블 모형을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 앙상블을 구성하게 될 각각의 KNN 기저 분류기들에 대해 최적의 앙상블 성과가 나올 수 있도록 각각의 기저 분류기가 사용할 파라미터 k의 값과 입력 변수를 유전자 알고리즘을 이용해 탐색하였다. 제안한 모형의 검증을 위해 국내 기업의 부도 예측 관련 데이터를 가지고 다양한 실험을 하였으며, 실험 결과 제안한 모형이 기존의 앙상블 모형보다 기저 분류기의 다양화와 예측 성과 개선에 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.993-1003
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• 2023

대기온실가스 증가로 전지구 평균기온은 산업화 이전 대비 1.1℃ 상승했고 수자원시스템의 공급능력에 상당한 변화가 예상된다. 본 연구에서는 금강수계 내 여러 중권역의 이수안전도와 기후조건의 관계(기후반응함수)를 단변량 함수로 나타내 기후민감도를 동시에 평가할 수 있는 방법을 제안하였다. 사례연구를 위해 GR6J 모형으로 중권역별 자연유출을 모의했고 이를 Water Evaluation And Planning (WEAP) 최적모형에 입력해 2030년 수요전망에 대한 공급신뢰도를 평가하였다. 여러 중권역의 이수안전도를 동시에 비교하기 위해 평균 강수량과 잠재증발산량의 비율을 독립변수 사용하여 단변량 기후민감도 함수를 개발하였다. 사례연구 결과, 1991-2020 자연유출을 이용해 수계전체 물부족을 최소화시키는 운영을 가정했을 때 공급신뢰도는 19개 중권역 중 보청천유역에서 가장 낮았다. 하천유지유량의 우선순위를 농업용수와 생공용수과 동일하게 조정한 시나리오에서는 보청천유역, 초강유역, 논산천유역의 이수안전도가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 보청천유역, 초강유역, 논산천유역의 이수안전도는 모든 기후스트레스 테스테에서 크게 감소한 반면, 미호강유역, 금강공주유역, 금강하구유역은 아주 건조한 기후조건에서만 이수안전도가 감소했다. 대규모 인프라에서의 공급이 원활한 중권역의 기후민감도는 크게 변하지 않았다. 2021-2050 기후전망을 민감도함수에 적용했을 때 금강수계의 공급신뢰도는 대체로 좋아질 가능성이 높지만 하천유지유량 우선순위를 높이게 되면 지형적, 인위적으로 고립된 중권역에서 물부족은 심해질 것으로 분석되었다. 2021-2050기간 금강수계의 이수안전도는 기후스트레스 보다 하천관리정책의 변화에 더 큰 영향을 받을 것으로 판단된다.

• 분석과학
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• 제7권2호
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• pp.213-224
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• 1994

선택적으로 중수소를 치환시킨 싸이클로옥타논의 여러 동위원소 이성질체들을 합성하였다. 고유동위원소 효과에 의해 영향을 받는 $^{13}C$ NMR 화학적 이동값들을 각 이성질체에 대해 저온에서 계통적으로 관찰하였다. 특히 싸이클로옥타논이 선호하는 안정한 형태 이성질체인 클 boat-chair 형과 연관시켜 이 효과들을 논의하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제18권2호
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• pp.120-132
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• 2014

목적: 원발성 뇌종양환자에서 방사선 치료 후 추적 자기공명영상에서 새로 생긴 조영증강 뇌병변에 대해 종양재발과 지연성 방사선치료연관변화의 감별에 있어서 확산강조영상 (DWI), 역동적조영관류영상 (DSC PWI), 자화율강조영상 (SWI)의 진단적 가치를 서로 비교하고자 한다. 대상과 방법: 원발성 뇌종양으로 이전에 방사선치료를 받았던 환자 중, 방사선치료 종료 최소 1년 이후에 추적 자기공명영상에서 새롭게 조영증강 되는 병변을 가진 24명의 환자를 대상으로 연구하였다. 새롭게 조영증강 되는 병변은 14명의 종양재발과 10명의 방사선치료연관변화로 확인되었다. 종양재발과 방사선치료연관변화 두 환자 군의 여러변수들은 비대응표본 t 검정을 실시하여 비교 분석하였다. 다중변수 로지스틱 회귀 분석을 이용하여 DWI, DSC PWI, SWI 각 영상의 정량 분석을 통해 얻은 apparent diffusion coefficient (ADC), normalized cerebral blood volume (nCBV), proportion of dark signal intensity (proSWI) 값 중 두 군을 감별해 내는 최상의 예측 변수 (best predictor)를 정하였다. 이후 수신자 조작 특성 (Receiver operating characteristics, ROC) 분석을 통하여 best predictor의 정확도, 민감도, 특이도를 평가하였다. 결과: 방사선치료연관변화 군과 비교하여 종양재발 군에서 평균 nCBV 값이 유의하게 높았고 (P=.004), 평균 proSWI 값은 유의하게 낮았다 (P<.001). 반면, 평균 ADC 값은 두 군간에 유의한 차이를 보이지 않았다. 다중변수 로지스틱 회귀 분석 결과 proSWI 값만이 통계적으로 유의한, 감별 가능한 독립변수였으며, 민감도, 특이도, 정확도는 각각 78.6% (11 of 14), 100% (10 of 10), 87.5% (21 of 24) 였다. 결론: 뇌종양 환자에서 방사선치료 종료 최소 1년 이후에 새로 보이는 조영증강 병변의 감별에 있어 proSWI 값이 가장 중요한 변수인 것으로 나타났다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권4호
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• pp.29-53
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• 2012

제조업체와 유통업체의 판매촉진 구사가 증가하면서 이들 사이의 바람직한 판매촉진 비용 분담 방식에 대한 관심도 증가하고 있다. 특히 유통업체 점포를 방문하는 소비자의 비계획구매 요소는 유통업체에게 명시적 잉여를 제공하지만 제조업체에게는 그렇지 않다는 점에서 이를 고려한 판매촉진 비용 분담의 방향 제시가 필요한 것이 현실이다. 문제는 유통업체 방문 소비자의 점포내 비계획구매 요소가 있을 때 제조업체가 어떻게 대응해야 하는지에 대해서는 충분한 설명이 이루어지지 못하고 있다는 점이다. 이러한 문제의식에서 본 연구에서는 유통업체 점포내 비계획구매 요소가 있을 때 제조업체가 구체적으로 공동 판매촉진 행동을 어떻게 전개해야 하는지 조명하고 있다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다: (1) 유통업체 점포 방문 소비자의 비계획구매 수준이 증가할수록 채널 전체의 판매촉진 수준은 높아지고, 제조업체의 비용 분담액도 커진다. (2) 유통업체 점포 방문 소비자의 비계획구매 수준이 증가할수록 채널 전체 판매촉진 비용 중에서 제조업체의 판매촉진 비용 분담 비중은 낮아지고, 유통업체의 판매촉진 비용 분담 비중은 높아진다. (3) 제조업체 이익은 유통업체 점포 방문 소비자의 비계획구매 수준인 b의 증가함수이다. (4) 유통업체가 소비자의 비계획구매 대상 제품을 조달하는데 소요되는 비용 수준이 증가할수록 유통업체 점포 방문 소비자의 비계획구매 수준 증가에 따른 채널 전체의 판매촉진 수준 증가 정도, 제조업체의 판매촉진 비용 분담액 증가 정도, 유통업체의 판매촉진 비용 분담 비중 증가 정도, 제조업체 이윤 증가 정도가 낮아진다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제22권1호
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• pp.52-61
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• 2005

1994년 1월부터 1999년 12월까지 6년간 영남대학교병원에 입원하여 G-B 증후군으로 진단 받은 45명의 환자를 대상으로 하여 그 임상적 양상과 신경생리학적 검사를 통한 특징을 분석 관찰하였다. 성별분포는 남자가 1.8:1로 많았고 연령은 10세 미만과 40대 연령군에서 높은 빈도를 나타내었으며 월별로는 다른 국내보고와는 달리 주로 12월과 2월 사이에 호발하였다. 선행질환은 30예 (66.7 %)에서 관찰되었고 그 중 상기도 질환이 19예로 가장 많았다. 발병당시의 임상양상은 심건반사 소실 또는 감소가 45예 (100 %), 사지 근력 약화가 38예(84.4 %)로서 두 가지 소견이 가장 많았다. 임상적 증상에 따른 정도의 차이에서는 경증이 많았으나 기관지 절개나 인공호흡이 필요하였던 경우도 10예 (22.2 %)를 보였고 입원 당시의 뇌척수액 단백세포해리 현상은 33예 (73.3 %)에서 관찰되었다. 그리고 시행된 치료로는 면역 글로불린 정맥주사가 29 예(64.4 %), 대증요법이 12예 (26.7 %)였다. 전기생리학적 진단기준 척도들 중 복합근활동전위의 진폭은 다른 기준척도에 비해 가장 초기에 현저한 변화를 보였으며, 병의 경과 중 발병 후 2~4주에 대부분의 전기생리적 기준척도가 최대 이상소견을 보였다. 그리고 임상증상과 신경생리학적 검사소견을 통한 분류에서 고전형 외에 Fisher 증후군과 축삭형을 보인경우는 각각 3예 (6.7 %)였다. 이 연구에서 G-B 증후군의 임상증상과 신경생리학적 특징은 다른 국내외 연구의 보고와 큰 차이는 없었으나 겨울철에 발생율이 높았던 점이 다른 차이였다. 그 이유에 대해서는 향후 광범위한 역학조사가 필요할 것으로 본다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.109-130
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• 2011

연속발생 데이터는 데이터의 원천으로부터 데이터 저장소로 연속적으로 축적이 되는 데이터를 말한다. 이렇게 축적된 데이터의 크기는 시간이 지남에 따라 점점 커진다. 또한 이러한 대용량 데이터에서 정보를 추출하기 위해서는 저장공간, 시간, 그리고 많은 자원이 필요하다. 이러한 연속발생 데이터의 특성은 시간이 지남에 따라 축적된 대용량 데이터의 이용을 어렵고 고비용이 되게 한다. 만약 정보나 패턴을 추출할 때 누적된 전체 발생 데이터 중에서 최근의 일부만 사용 한다면 적은 일부 표본의 사용의 문제로 인하여 전체 데이터 사용에서 발견될 수 있는 유용한 정보의 유실이 있을 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 연구는 연속발생 데이터를 발생 시점에서 계속 모으기 보다 이러한 발생되는 데이터에서 규칙을 추출하여 효율적으로 지식을 관리하고자 한다. 이 방법은 기존의 방법에 비하여 적은 양의 데이터 저장공간을 필요로 한다. 또한 이렇게 축적된 규칙집합은 미래에 예측을 위해서 언제든 실시간 예측을 할 수 있게 준비가 된다. 여러 예측 모델을 결합시키는 방법인 앙상블 이론에 의하면 본 연구가 제시하는 데로 체계적으로 규칙집합을 시간에 따라 융합시킬 경우 더 나은 예측 성과가 가능하다. 본 연구는 주식시장의 변동성을 예측하기 위하여 주식시장 데이터를 사용하였다. 본 연구는 이 데이터를 이용해 본 연구가 제시하는 방법과 기존의 방법의 예측 정확도를 비교 하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권12호
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• pp.3159-3174
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• 1997

본 논문은 매우 방대하고 복잡한 실시간 소프트웨어를 이해하기 위한 하나의 방법론과 도구의 개발 연구에 대하여 보고한다. 대부분 본 논문의 저자에 의하여 개발된 이 방법론과 도구는 ARSU(Architecture-based Real-time Software Understanding)과 SRE(Software Re/reverse-engineering Environment)이다. 재공학과정중에 실시간 소프트웨어의 이해한다는 것은 방대한 규모와 복잡성 때문에 일반적으로 매우 어려운 일이다. 그러나 이러한 어려움을 극복하기 위하여 본 논문에서는 architecture에 근거하여 구조적 ${\cdot}$ 기능적 ${\cdot}$ 행위적 측면에서 3차원적인 이해를 가능하게 한다. 이 방법을 통하여 실시간 소프트웨어를 점진적이며 체계적으로 재${\cdot}$역공학할 수 있게 한다. 첫째, 구조적인 관점은 부모－자식간의 관계에 기초한 상하 층충적으로 이루어진 소프트웨어의 전체적 구조, 그리고 명세와 알고리즘 뷰들을 통하여 관측할 수 있다. 여기에서 구조를 구성하는 기본단위는 SWU(Software Unit)이며 이 SWU는 특정 기준에 준하여 추출된다. 이 구조는 상하 또는 그 역방향으로 소프트웨어를 항해(navigation) 할 수 있게 한다. 이는 소프트웨어에 대한 개요와 상세에 관한 정보를 분리하여 상호간에 연관성이 있게 보여준다. 구조의 어떤 단계, 즉 어떤 추상화 단계에서라도 소프트웨어에 대한 기능적 ${\cdot}$ 행위적 대한 정보를 얻을 수 있게 한다. 둘째, 기능적 뷰는 자료와 제어의 흐름, 입력과 출력, 정의와 사용, 변수와 참조 등을 보여준다. 이 뷰의 각 사항들은 소프트웨어에 대한 특정 기능 정보를 제공하여 준다. 셋째, 행위적 뷰는 상태도, IEL(interleaved event list) 등을 들 수 있다. 이 뷰는 소프트웨어에 대한 실행시 동적 성질을 보여준다. 이 뷰들 외에도 각 측면과 뷰들을 위한 기능, 접속, 주석, 코드 등의 다수의 서류들이 제공된다. 본 연구의 가장 큰 장점은 구조를 항해하면서 여러 차원의 정보를 추상화하거나 세부적으로 확장할 수 있는 기능이다. 이러한 기능들은 이러한 실시간 소프트웨어를 이해 할 수 있는 토대를 마련해 준다. 그리고 이러한 장점은 재사용 가능한 요소를 체계적으로 식별하거나 검증할 수 있게 한다.