• Advances in nano research
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• 제13권5호
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• pp.499-512
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• 2022

This study investigates the efficiency of ensemble machine learning for predicting the lightweight-aggregate concrete (LWC) characteristics. A stacking ensemble (STEN) approach was proposed to estimate the dry density (DD) and 28 days compressive strength (Fc-28) of LWC using two meta-models called random forest regressor (RFR) and extra tree regressor (ETR), and two novel ensemble models called STEN-RFR and STEN-ETR, were constructed. Four standalone machine learning models including artificial neural network, gradient boosting regression, K neighbor regression, and support vector regression were used to compare the performance of the proposed models. For this purpose, a sum of 140 LWC mixtures with 21 influencing parameters for producing LWC with a density less than 1000 kg/m³, were used. Based on the experimental results with multiple performance criteria, it can be concluded that the proposed STEN-ETR model can be used to estimate the DD and Fc-28 of LWC. Moreover, the STEN-ETR approach was found to be a significant technique in prediction DD and Fc-28 of LWC with minimal prediction error. In the validation phase, the accuracy of the proposed STEN-ETR model in predicting DD and Fc-28 was found to be 96.79% and 81.50%, respectively. In addition, the significance of cement, water-cement ratio, silica fume, and aggregate with expanded glass variables is efficient in modeling DD and Fc-28 of LWC.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.53-63
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• 2023

본 연구는 고령층의 치매 예방을 위한 선별검사 수단으로 자동화된 기계학습(AutoML)을 활용하여 인지기능 장애 예측모형을 개발하였다. 연구 데이터는 한국지능정보사회진흥원의 '치매 고위험군 웨어러블 라이프로그 데이터'를 활용하였다. 분석은 구글 코랩 환경에서 PyCaret 3.0.0이 사용하여 우수한 분류성능을 보여주는 5개의 모형을 선정하고 앙상블 학습을 진행하여 모형을 통합한 뒤, 최종 성능평가를 진행하였다. 연구결과, Voting Classifier, Gradient Boosting Classifier, Extreme Gradient Boosting, Light Gradient Boosting Machine, Extra Trees Classifier, Random Forest Classifier 모형 순으로 높은 예측성능을 보이는 것으로 나타났다. 특히 '수면 중 분당 평균 호흡수'와 '수면 중 분당 평균 심박수'가 가장 중요한 특성변수(feature)로 확인되었다. 본 연구의 결과는 고령층의 인지기능 장애를 보다 효과적으로 관리하고 예방하기 위한 수단으로 기계학습과 라이프로그의 활용 가능성에 대한 고려를 시사한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권3호
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• pp.735-749
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• 2008

This article suggests application of logit model for analysis of multicategory responses. Referring to the reference category, characteristic of each category is obtained from analysis of polytomous logit model. With National Pension data it is illustrated that application of logit model helps it possible to find significant factors which may not be found only with polytomous logit model. Application of the logit model is done by reducing the number of categories. Categories are grouped into the former and the latter group according to reference category. Extra finding of significant factor was possible from logistic regression analysis for the two groups after removing the reference category. It is expected that this application would be helpful for finding information and characteristics on ordered multicategory responses where the proportional odds model does not fit.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.115-123
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• 2020

본 연구의 목적은 기혼여성들의 혼외관계 수용성에 자기지각이 미치는 영향에 TV 불륜 드라마에 대한 비판인식의 매개효과를 실증적으로 규명하는 것이다. 본 연구는 위해 기혼여성(304명)을 대상으로 설문조사를 실시하여 얻은 자료를 구조방정식 모델(SEM: Structural Equational Model)에 기초하여 분석하였다. 분석결과 밝혀진 주요 내용은 다음과 같다. 첫째, 응답자들은 혼외관계 수용성(Mean=2.6346, 5점 척도) 수준은 전반적으로 낮은 편이다. 전체 응답자들 중에서 혼외관계를 수용하지 않는다고 밝힌 응답자는 46.7%였다. 혼인관계에 대해서 불분명한 입장을 보여준 응답자들이 43.8%였고, 혼외관계에 수용적인 입장을 보인 응답자들도 약 10%정도 되었다. 혼외관계문제가 기혼여성들에게 중요한 현실문제로 대두될 수 있음을 시사해준다. 둘째, 기혼여성의 '혼외관계 수용성'에 '자기지각성'은 직접적으로는 영향을 미치지는 않았지만, 불륜을 주제로 한 TV 드라마에 대한 '비판의식'을 완전매개(full mediation)로 하여, '자기지각성'은 '혼외관계 수용성'에 유의한 영향을 미칠 수 있음이 밝혀졌다. 기혼여성들이 불륜 TV 드라마의 콘텐츠에 대해서 얼마나 비판적인 사고와 판단을 할 수 있는지 여부가 기혼여성들이 혼외관계에 대한 인식을 이해하는데, 매우 중요한 측면임을 확인하였다. 연구결과를 토대로 실천적 함의를 논의하며 제안하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권2호
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• pp.585-594
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• 2003

It has been generally recognized that conventional binomial or Poisson model provides poor fits to the actual correlated binary data due to the extra-binomial variation. A number of generalized statistical models have been proposed to account for this additional variation. Among them, beta-binomial, correlated-binomial, and modified-binomial models are binomial-related models which are frequently used in modeling the sum of n correlated binary data. In many situations, it is reasonable to assume that n correlated binary data are exchangeable, which is a special case of correlated binary data. The sum of n exchangeable correlated binary data is modeled relatively well when the above three binomial-related models are applied. But the estimation results of correlation coefficient turn to be quite different. Hence, it is important to identify which model provides better estimates of model parameters(success probability, correlation coefficient). For this purpose, a small-scale simulation study is performed to compare the behavior of above three models.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제4권3호
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• pp.139-146
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• 1996

An extended $k-\varepsilon$ tuebulence model modified by considering the streamline curvature effect and standard $k-\varepsilon$ turbulence model have been applied for three dimensional analysis of turbulece flow in a $90^{\circ}$ curved duct. By comparision of the results with the experimental data, the modified extended $k-\varepsilon$ model gave closer agreement with experimental data than the results from standard $k-\varepsilon$ model owing to an extra time scale of the production rate and parameter describing effects of streamline curvature included in the dissipation rate equation.

• 공업화학
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• 제24권1호
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• pp.10-17
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• 2013

중질탄화수소를 부가가치가 높은 경질탄화수소로 전환하는 업그레이딩 공정은 기존 정유공정에서 사용되고 있는 기술이다. 최근 석유자원의 한계로 비재래형 에너지(Non conventional energy)기술 개발의 중요성이 증가하고 되었고, 그 생산기술이 점차 상용화되어 기존 정유제품의 수요를 대체하고 있다. 향후 자원 부국과의 경쟁입지를 확보하기 위해서는 이러한 비재래형 에너지를 이용하기 위한 기술개발이 매우 중요하다. 대표적인 비재래형 에너지로는 오일샌드 (oil sands), 초중질유(extra heavy oil), 셰일가스(shale gas) 등이 있으며, 이 중 오일샌드 및 초중질유는 원유를 대체할 수 있는 비재래형 에너지원으로, 이들 이용기술은 캐나다 및 베네수엘라에서 상업적으로 개발되었다. 특히, 비튜멘 (bitumen) 및 GTL (Gas-To-Liquid) 합성공정의 중간산물인 FT (Fischer-Tropsch) wax는 업그레이딩(upgrading) 혹은 정제 (refining) 공정을 거쳐 가솔린이나 디젤유과 같은 고부가가치 정유 제품으로 생산된다. 이러한 업그레이딩 공정은 기존 원유 정제공정에서 이루어지고 있는 저급 중질탄화수소의 고도화 공정에 해당되는 기술이다. 비튜멘은 상온에서도 유동성이 없는 고점성의 초중질유와 비슷한 물성을 가진 물질로 기존 정유플랜트에서 처리하기 어려운 성분들이 다량 포함되어 있어, 원유 정제 기술의 고도화 설비와는 차별화된 기술의 적용이 필요하다. 또한, 생산, 수송 및 판매에 많은 비용과 기술적 제한 사항이 존재하며, 특히 비튜멘 생산과 고부가화 합성원유 생산을 위해 필요한 많은 에너지 비용과 플랜트 건설 투자비용은 오일샌드 개발의 큰 장애 요소로 작용되고 있다. 그러나 비튜멘의 생산, 수송, 고부가화 부문의 기술적, 사업적 발전 방향에 대한 연구, 검토가 기존 정유사업 고도화와 연계하여 활발히 진행 중에 있다. 오일샌드의 경우, 비튜멘의 일반적인 시장 판매 방법으로 단순히 희석제와 혼합하여 판매하는 방법이 있고, 업그레이딩을 통하여 합성원유의 형태로 판매하는 방법이 있다. 전자의 경우엔 원유가 대비 희석 비튜멘의 가격차가 커지고, 희석제의 가격이 올라가는 시장상황에서는 불리하다. 또한, 플랜트의 용량이 증가하면, 더욱 경제성이 없어진다. 그래서 처리용량에 맞는 업그레이딩의 적용은 이러한 시장 환경 변화에 대한 대비라 할 수 있다. 이러한 비재래 에너지원의 고부가화(upgrading) 기술에 대하여 알아보고자 한다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제20권8호
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• pp.2593-2600
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• 1996

A modified k-$\varepsilon$ turbulence model having a generality is proposed in the present study, in which the constant $C_{\varepsilon2}$in the $\varepsilon$-equation is simply changed as a functional form of a new parameter both satisfying the tensor invariant condition and representing the extra straining effect on complex shear flows. With this model turbulent shear flows over two-dimensional obstacles placed in a channel are numerically studied for different blockage ratios and aspect ratios. Comparing with the available experimental data, the predicted results with the present model provide definite improvements over the standard model's results and work fairly well with the experimental data on the size of the recirculation zone, as well as mean velocity, wall static pressure, turbulent kinetic energy and Reynolds stresses.

• 대한기계학회논문집B
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• 제21권8호
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• pp.1046-1055
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• 1997

An anisotropic k-.epsilon. turbulence model for predicting the rotating flows is proposed with the simple inclusion of a new parameter dealing with the extra straining effects in the .epsilon.-equation. This model is employed to compute the effects of Coriolis forces on fully-developed flow in a rotating channel. The predicted results indicate that the present model captures fairly well the striking rotational-induced effects on the Reynolds stresses and the mean flow distributions, including the argumentation of turbulent transport on the unstable side (pressure surface) of the channel and its damping on the stable side (suction surface).

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.72-81
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• 2022

본 연구는 제주도 남서부 해역의 표류체 이동 예측을 위해 2020년 8월 제주도 남서부 5개 지점에서 투하된 표층 뜰개 위치자료와 수치모델 예측자료를 학습자료로 이용한 인공지능 기반 입자추적 모델 5개를 구축하였다. 구축된 AI 기법은 기계학습 3종(Extra Trees, LightGBM, Support Vector Machine)과 딥러닝 2종(DNN, RBFN)이다. 또한 해수유동 수치모델 입자추적 예측자료 1종 및 AI 기법 입자추적 예측자료 5종을 표층 뜰개 관측자료와 비교하여 각 예측모델별 예측 정확도를 평가하였다. 6종 모델의 예측 정확도를 평가하기 위해, 5개 정점에 대한 3개 스킬량(MAE, RMSE, NCLS)의 평균값을 비교 검토하였다. 최종적인 결과로서 딥러닝 DNN 모델이 MAE, RMSE, NCLS에서 다른 모델보다 가장 우수하게 나타났다.