• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.315-324
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• 2022

2차원 조파수조 내에서 취득된 규칙파 실험데이터를 머신러닝 기법으로 분석하여 천수 변형을 경험한 파랑으로부터 조파기의 입력파고를 예측하는 모델을 수립하고 그 성능을 검증하였다. 이를 위해 가장 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망(NN)과 비모수 회귀분석 방법 중 하나인 가우시안 과정 회귀(GPR) 모델을 각각 수립하고 두 모델의 예측 성능을 비교하였다. 전체 실험자료를 모두 한꺼번에 활용한 경우와 쇄파 발생 여부에 따라 자료를 구분한 경우에 대해 독립적으로 분석을 수행하였다. 데이터를 구분하지 않은 경우에는 NN 및 GPR 모델 모두 조파기 입력파고 값과 계측값 사이의 오차가 비교적 크게 나타났다. 반면에 데이터를 비쇄파 및 쇄파 조건으로 구분하면 조파기 입력파고의 예측 정확도가 크게 향상되었다. 두 모델 중에서는 NN 모델보다 GPR 모델의 성능이 전반적으로 더 우수한 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권6B호
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• pp.641-649
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• 2006

본 연구에서는 PIV를 이용하여 측정한 평균유속장의 실험결과에 근거하여 10의 종횡비를 갖는 3차원 순수사각형제트의 거동을 고찰하였다. 장축상의 횡분포에서 안장형 분포가 관찰되었다. 점원개념으로부터 유도된 이론적인 중심선유속의 식은 측정된 중심선유속과 잘 일치하였으며 원류핵영역, 2차원영역, 그리고 축대칭영역의 분할을 제시하였다. 이러한 이론적인 중심선유속의 감소에 의해 분할된 2차원영역의 범위가 천이영역에 비해 상대적으로 작게 관찰되었다. 작은 종횡비를 갖는 사각형제트의 거동이나 실제 해양의 깊은 수심에서 다공확산관을 통해 방류되는 하 폐수의 거동을 예측하기 위한 2차원모형의 적용은 2차원영역을 지난 천이영역과 축대칭영역에서 중대한 오차를 야기할 수 있다. 2차원영역에서 가우스 상수가 보존되는 경향을 보였으며 2차원영역의 끝 지점에서 확장률이 감소함을 알 수 있었다. 중심선유속으로 무차원화 된 중심선 난류 강도는 초기에 급격히 증가하였고 높은 레이놀즈수에서 상대적으로 높은 난류강도를 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.187-206
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• 2007

The development of computer and information technology has been combined with the information superhighway internet infrastructure, so information widely spreads not only in special fields but also in the daily lives of people. Information ubiquity influences the traditional way of transaction, and leads a new E-commerce which distinguishes from the existing E-commerce. Not only goods as physical but also service as non-physical come into E-commerce. As the scale of E-Commerce is being enlarged as well. It keeps people from finding information they want. Recommender systems are now becoming the main tools for E-Commerce to mitigate the information overload. Recommender systems can be defined as systems for suggesting some Items(goods or service) considering customers' interests or tastes. They are being used by E-commerce web sites to suggest products to their customers who want to find something for them and to provide them with information to help them decide which to purchase. There are several approaches of recommending goods to customer in recommender system but in this study, the main subject is focused on collaborative filtering technique. This study presents a possibility of pre-evaluation for the prediction performance of customer's preference in collaborative filtering before the process of customer's preference prediction. Pre-evaluation for the prediction performance of each customer having low performance is classified by using the statistical features of ratings rated by each customer is conducted before the prediction process. In this study, MovieLens 100K dataset is used to analyze the accuracy of classification. The classification criteria are set by using the training sets divided 80% from the 100K dataset. In the process of classification, the customers are divided into two groups, classified group and non classified group. To compare the prediction performance of classified group and non classified group, the prediction process runs the 20% test set through the Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm and Correspondence Mean Algorithm. The prediction errors from those prediction algorithm are allocated to each customer and compared with each user's error. Research hypothesis : Two research hypotheses are formulated in this study to test the accuracy of the classification criterion as follows. Hypothesis 1: The estimation accuracy of groups classified according to the standard deviation of each user's ratings has significant difference. To test the Hypothesis 1, the standard deviation is calculated for each user in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. Four groups are classified according to the quartile of the each user's standard deviations. It is compared to test the estimation errors of each group which results from test set are significantly different. Hypothesis 2: The estimation accuracy of groups that are classified according to the distribution of each user's ratings have significant differences. To test the Hypothesis 2, the distributions of each user's ratings are compared with the distribution of ratings of all customers in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. It assumes that the customers whose ratings' distribution are different from that of all customers would have low performance, so six types of different distributions are set to be compared. The test groups are classified into fit group or non-fit group according to the each type of different distribution assumed. The degrees in accordance with each type of distribution and each customer's distributions are tested by the test of ${\chi}^2$ goodness-of-fit and classified two groups for testing the difference of the mean of errors. Also, the degree of goodness-of-fit with the distribution of each user's ratings and the average distribution of the ratings in the training set are closely related to the prediction errors from those prediction algorithms. Through this study, the customers who have lower performance of prediction than the rest in the system are classified by those two criteria, which are set by statistical features of customers ratings in the training set, before the prediction process.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제34권4호
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• pp.37-45
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• 2006

생태건축에서 주로 사용되는 목재는 자연환경에서 쉽게 생분해되기 때문에 목재의 내구성 향상을 위하여 각종 방부제나 방화제 또논 도료를 사용한다. 그러나 이들 약품 중에는 살균 및 살충을 위한 각종 독성 중금속이 함유되어 있다. 특히 비바람과 토양에 직접 접촉하는 지반(foundation)과 외장벽(exterior wall)에 사용되는 목재는 인체에 독성이 강한 CCA (chromated copper arsenate)로 처리하는 경우가 많다. 더욱이 건축 폐재는 법률적으로 소각하도록 규정되어 있어 재활용되지 않는 한, 소각 시 발생하는 배출물질 중 대기환경을 오염시키는 다양한 물질을 방출하여 호흡기 질병을 유발하고, 토양 매립시는 용출되어 토양을 오염시킨다. 따라서 건축용 목재로 사용되는 편백나무와 CCA처리된 미국산 Hemlock외에, 목재로부터 제조되어 시판되고 있는 유기질 비료와 하수 슬렷지, 건류목탄과 백탄에 함유된 중금속이온을 분석한 결과 다음과 같았다. 1) 미량원소분석을 위하여 시료 용해에 사용된 분석시약과 용수 중에 함유된 불순물이 분석결과에 영향을 미치기 때문에 체계적이고 전문적인 분석시스템 개발과 전문가가 필요하였다. 2) 특히 생화학적으로 전처리된 유기질비료와 슬렷지 또는 열화학적으로 전처리된 건류목탄과 백탄은 [$HNO_3+HF$] 혼합액으로 3회이상 처리하여도 완전 용해되지는 않았다. 3) 약품 전처리가 없는 목재의 경우, 열처리한 목탄이나 유기질퇴비는 환경오염을 초래하지 않았다. 4) 목재의 내구향상을 위하여 CCA 처리 목재는 유기질 비료 기준과 토양 환경 기준치를 크게 초과하여 토양에 매립하면, 심각한 토양오염을 야기할 것이다. 따라서 CCA처리된 토목건축용 목재는 특정 폐기물로 규정하여 별도 처리가 필요하고, 최종 처리될 때는 환경 친화적 소각이나 매립을 위하여서는 오염된 중금속을 분리한 후 목재성분만을 이용하는 바이오메스 폐기기술개발이 필요한 반면, 미래에는 환경 친화적인 저독성 또는 무독성 목재 방부제 개발이 필요하다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제14권4호
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• pp.211-217
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• 2003

주성분분석은 잘 알려진 데이터 분석 방법으로써 높은 차원의 데이터를 낮은 차원의 데이터로 표현하는데 효과적이어서 얼굴인식, 데이터 압축 등에 이용되고 있다. 주성분분석을 하게 되면 원 데이터의 공분산 행렬로부터 정규직교한 고유벡터와 해당하는 고유치를 얻게 되고 그 중 큰 값을 가지는 고유벡터 들을 선택하여 선형 변환함으로써 데이터의 차원을 줄일 수 있게 된다. 망막에 빛 자극이 인가되면 시세포 층에서 전기신호로 변환된 후 복잡한 신경회로를 거쳐 최종적으로 신경절세포 층에서 활동전위의 형태로 출력되게 된다. 본 연구에서는 다채널전극을 사용하여 여러 개 망막 신경절세포로부터 유래되는 활동전위를 기록한 후 개개의 신호를 구분하는 과정을 거치고, 이어서 그 신호를 만들어 내는 각 뉴론들끼리의 시간적, 공간적 흥분발사 패턴을 이해함으로써 궁극적으로 시각정보 인코딩 기전을 밝히려는 연구 목표하에 그 첫 단계로서 망막 신경절세포의 활동전위를 기록한 후 분류하는 과정을 성공적으로 수행하였기에 그 내용을 서술하고자 한다. 망막에서 기록되는 신경절세포 활동전위는 불규칙하고 확률적이기 때문에 주성분분석을 통하여 그 유형을 분류할 수 있었다. 토끼 눈으로부터 망막을 박리하여 망막조각을 얻은 후 신경절세포 층이 전극표면을 향하도록 전극에 부착하였다. 8${\times}$8의 microelectrode array (MEA)를 전극으로 사용하였고, 증폭기는 MEA 60 system을 사용하여 신경절세포 활동전위를 기록하였다. 활동전위 기록 후 파형 분류를 하였다. 잡음이 섞여있는 기록으로부터 신호를 검출하기 위하여, 잡음역치($\pm$3$\sigma$)를 설정하였다. 역치를 넘는 파형 만을 획득한 후 주성분분석을 통해 각 파형의 첫 번째 주성분, 두 번째 주성분을 계산하여 2차원 평면에 투사함으로써 몇 개의 의미있는 클러스터를 얻었다. 이 클러스터는 곧 각 신경절세포에서 유래되는 파형을 반영하므로 주성분분석을 통하여 망막 신경절세포의 활동전위를 각 세포별로 분류할 수 있음을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제26권1호
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• pp.106-111
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• 2002

말뚝에 대한 지지력 평가는 재하시험에 의한 결과를 이용하는 것으로부터 정.동력학적 공식등 다양한 방법들이 사용되고 있다 최근의 국내 조사에 의하면 표준관입시험의 N치에 기초한 Meyerhof공식이 설계단계에서 빈번하게 사용되는 것으로 보인다. 본 연구에서는 국내에서 실시된 다수의 정 동재하시험자료를 가지고 말뚝기초 설계에 사용되는 이론식을 실측값과의 비교를 통해 각종 이론식에 의한 말뚝의 허용지지력 추정의 신뢰성을 알아 보고자 하였다 또한, 경시효과를 고려한 경우 말뚝의 지지력에 미치는 영향에 대해서도 연구가 이루어졌다 본 연구를 통해 얻은 주요 결과로는 Davisson 방법을 기준으로 정도를 평가한 결과, Terzaghi & Peck > Chin > Meyerhof > 수정 Meyerhof 방법순으로 기준값에 근접하였으며 동재하시험결과는 항타공식 중 수정 Engineering News 공식이 가장 실측치에 근접한 결과를 주었으나 이는 해머 효율의 불확실성이라든가 변수의 자체특성, 경시효과등이 고려된 경우에는 다른 결과를 줄 수도 있을 것으로 판단되며, 경시효과를 고려한시험 결과 선단지지력에 비해 주면마찰력이 뚜렷하게 증가하였는데 항타시 대비 주면마찰력은 평균 약 2배정도 증가하였고 Engineering News,수정 Engineering News, Hiley, Danish, Gates, CAPWAP 해석시에 대한 7일의 경시효과를 고려한 관계시은 각각 $Q_{u(Restrike)} / Q_{u(EOID)} = 0.98t_{0.1}$ , $0.98t_{0.1}$, $1.17t_{0.1}$, $0.88t_{0.1}$, $0.89t_{0.1}$, $0.97t_{0.1}$.과 같은 결과를 주었다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권26호
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• pp.79-108
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• 2012

본 논문은 라캉의 다원적 시각세계인 시각의 타자성에 근거한 응시의 개념을 만화에 적용하여 만화를 해석하고 분석하여 비평할 수 있는 기제로서의 가능성에 대해 모색하는데 그 목적이 있다. 만화라는 매체가 그림과 언어라는 상징적인 요소로 이루어진 시각세계라는 점은 단지 법과 질서의 제1시니피앙으로서 작용해 주체의 욕망을 억압하고 통제하는 것이 아니라 주체를 빛의 지점에서 응시하여 가시적 세계에서 볼 수 없는 비가시적 세계의 결여 지점을 제시하고 욕망을 분출시키는 타자로서 기능한다. 결여의 주체, 욕망의 주체로서 실재를 맞이하는 응시가 컨템포러리 아트에서 경향을 분석하고 비평의 중요한 잣대로 작용한 점과 만화 역시 응시를 작품 속에 융화시켜 표출한다는 점은 예술작품과 만화는 동일선상에 놓여있음을 반증한다. 본고에서는 오랜 기간 동안 인디 만화계에서 활동하며 쌓아올린 실험정신으로 인해 모호하고 난해한 형식을 구조화한 강도하 작가의 작품들 중에 "큐브릭"을 중심으로 비가시적 세계를 의미화 하고자 했다. 하여 "큐브릭"을 해석하고 분석함에 있어 라캉이 이론화한 시각세계에서의 욕망의 원인이자 대상인 응시를 은유와 환유, 모호적 상황표현, 의도적 감정적 오류, 개별성과 통합성의 구조, 의미가 초과되어 표출되는 긴장 등을 제시하였다. 작품에 등장하는 인물들이 서로의 존재를 표현하는 응시, 작가가 독자 혹은 대중들을 응시하며 드러내고자 했던 결여의 지점으로서의 응시, 비평가나 독자가 작품을 보고 작품의 이면을 분석하고 비평하는 응시 등 다양한 방법으로 응시의 개념을 활용할 수 있지만 가장 중요한 것은 욕망의 법을 배반한 주체에게 난폭하고 잔인한 실재가 가면을 쓰고 유희의 놀이를 하도록 하는 장소인 스크린으로서 기능을 하는 만화에 분석과 비평의 눈으로 바라보고 표출하는 작가의 응시이다. 이는 만화가 단지 시각세계에 머물러 재미와 흥밋거리로만 전락하는 것을 억제하고 당당히 예술의 길로 진입할 수 있도록 하는 요인으로 작용할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.