• 서비스연구
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• 제13권3호
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• pp.105-126
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• 2023

국내 중고차 시장은 지속적으로 성장하고 있으며, 이와 동시에 중고차 온라인 플랫폼 서비스 역시 함께 매년 시장 점유율을 확대하고 있다. 중고차 온라인 플랫폼 서비스는 차량의 제원, 점검 이력, 사고 내역, 그리고 세부 옵션 등을 서비스 이용자에게 제공하고 있다. 대부분의 기존 연구는 차량의 제원과 차량의 일부 옵션을 활용한 중고차 가격의 예측이었으며, 중고차 가격과 일부 제원 변수 간 비선형 관계임을 확인하였다. 이에 따라 연구자들은 이러한 비선형 문제를 해결하기 위해 머신러닝(Machine Learning) 모델의 실행을 제안하였으며, 그 결과 회귀(Regression) 기반 머신러닝 모델은 변수의 실질적인 영향력과 방향성을 알 수 있는 장점이 존재하였으나, 트리(Decision Tree) 기반 머신러닝 모델에 비해 비용함수 수치가 저조한 단점이 존재하였다. 본 연구는 국내 브랜드를 대상으로 차량의 제원과 차량의 옵션, 총 70여 개의 변수를 모두 활용하여 회귀 기반 머신러닝 모델과 트리 기반 머신러닝 모델을 순차적으로 실행하여 두 유형의 머신러닝 모델의 장점을 취합하고자 하였다. 이를 통해 브랜드별 변수의 실질적 영향력과 방향성을 확인한 후 브랜드별 가장 우수한 트리 기반 머신러닝 모델을 선정하였다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 중고차 온라인 플랫폼 서비스를 이용하는 구매자와 판매자가 전반적인 중고차 가격 예측을 지원할 수 있다. 이에 따라 중고차 온라인 플랫폼 서비스 이용자 간 정보의 비대칭으로 인한 문제 해결 역시 지원이 가능할 것으로 기대한다.

• 화약ㆍ발파
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• 제41권3호
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• pp.26-37
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• 2023

발파공법을 이용한 터널 건설 시 발생하는 진동을 최소화할 수 있는 폭약량의 결정을 위해서는 현장에서 시험발파, 혹은 유사조건에서의 진동기록을 분석하여 발파진동계수 K, n을 도출해야 한다. 본 연구에서는 시험발파를 수행하지 못할 경우, 합리적인 K 및 n을 도출할 수 있는 기법의 개발을 목적으로 하였다. 이를 위해 실규모 시험발파 자료를 수집한 후, 심층학습(DL)을 활용하여 화약류의 종류, 심발공법, 암반의 성인 및 종류, 암반등급에 따라 발파진동계수(K, n)를 예측할 수 있는 방법을 연구하였다. 또한 시추공 시험발파 결과의 한계성을 보완하고, 현실에 좀 더 부합하는 설계 수행을 목적으로 실규모 및 시추공 시험발파 결과 간의 보정값을 산정하였다. 본 연구결과 시추공 시험발파 결과식에 따른 사용 가능한 폭약량을 비교하였을 경우, 심층학습(DL)에 의한 결과는 50%이상, 보정값을 반영한 결과는 기타 발파진동 추정식과 유사하거나 약 20% 더 사용할 수 있어서 보다 경제적 설계가 가능하였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제66권4호
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• pp.682-701
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• 2024

This study estimated the heritabilities (h²) and genetic and phenotypic correlations between reproductive traits, including calving interval (CI), age at first calving (AFC), gestation length (GL), number of artificial inseminations per conception (NAIPC), and carcass traits, including carcass weight (CWT), eye muscle area (EMA), backfat thickness (BF), and marbling score (MS) in Korean Hanwoo cows. In addition, the accuracy of genomic predictions of breeding values was evaluated by applying the genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) and the weighted GBLUP (WGBLUP) method. The phenotypic data for reproductive and carcass traits were collected from 1,544 Hanwoo cows, and all animals were genotyped using Illumina Bovine 50K single nucleotide polymorphism (SNP) chip. The genetic parameters were estimated using a multi-trait animal model using the MTG2 program. The estimated h² for CI, AFC, GL, NAIPC, CWT, EMA, BF, and MS were 0.10, 0.13, 0.17, 0.11, 0.37, 0.35, 0.27, and 0.45, respectively, according to the GBLUP model. The GBLUP accuracy estimates ranged from 0.51 to 0.74, while the WGBLUP accuracy estimates for the traits under study ranged from 0.51 to 0.79. Strong and favorable genetic correlations were observed between GL and NAIPC (0.61), CWT and EMA (0.60), NAIPC and CWT (0.49), AFC and CWT (0.48), CI and GL (0.36), BF and MS (0.35), NAIPC and EMA (0.35), CI and BF (0.30), EMA and MS (0.28), CI and AFC (0.26), AFC and EMA (0.24), and AFC and BF (0.21). The present study identified low to moderate positive genetic correlations between reproductive and CWT traits, suggesting that a heavier body weight may lead to a longer CI, AFC, GL, and NAIPC. The moderately positive genetic correlation between CWT and AFC, and NAIPC, with a phenotypic correlation of nearly zero, suggesting that the genotype-environment interactions are more likely to be responsible for the phenotypic manifestation of these traits. As a result, the inclusion of these traits by breeders as selection criteria may present a good opportunity for developing a selection index to increase the response to the selection and identification of candidate animals, which can result in significantly increased profitability of production systems.

• 영재교육연구
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• 제11권3호
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• pp.131-153
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• 2001

유아기에 영재를 판별하여 유아 영재의 흥미와 능력에 적합한 교육 프로그램을 제공하면, 유아영재의 잠재력은 극대화될 수 있다. 유아기에는 다른 연령에 비해 특히 실제의 발달과 잠재적 발달간의 차이가 특히 많기 때문에, 혼자 해결하도록 할 때보다 적절한 교육적 개입을 해주었을 때 더 많은 잠재적 능력을 발휘할 수 있다. 유아가 가진 영재성을 사장시키지 않기 위해서는 유아의 영재성을 조기에 판별하여 그들에게 적절한 교육적 프로그램을 제공하는 것이 필요하다. 본 연구의 목적은 역동적 평가방법을 적용한 유아 영재 판별방법을 제시하고자 하는 것이다. 이를 위해. 본 연구에서는 기존의 유아 영재 판별 방법들을 검토하고 이에 대한 문제점을 살펴보았다. 그런 후에 역동적 평가의 특징과 유형을 살펴보고, 마지막으로, 역동적 평가가 유아 영재를 판별하고자 할 때 어떻게 적용될 수 있는지를 탐색해 보았다. 유아기에 역동적 평가방법을 이용해 영재를 판별하면 다음과 같은 점에서 유용성이 있다. 첫째, 유아 영재의 판별에 역동적 평가방법을 사용하면 표준화 검사에 능력을 보이지 않는 잠재력이 있는 유아를 판별할 수 있다. 둘째, 역동적 평가방법은 학습에 대한 산출물보다 학습에 대한 과정을 평가할 수 있다. 셋째, 역동적 검사는 유아 영재를 조기에 발견하고 이에 적절한 교육적 처치를 할 수 있는 정보를 제공받을 수 있어 개별화교육이 가능하도록 해준다. 넷째, 역동적 평가는 진단과 교수를 연결시킴으로써 유아의 잠재력을 더욱 정확하게 측정할 수 있도록 해주며, 유아 영재들이 계속적인 성장을 할 수 있도록 교육적인 환경을 제공해 줄 수 있다.ject-orientation. For the convenience of input, output analysis, GUI(Graphic User Interface) of menu, window, dialog box, etc. are provided to the user, For the execution of DADSim, Silicon Graphic IRIX 6.3 or high version is required. DADSim can be used for the effectiveness analysis of­defence systems. Some illustrative examples will be shown in this paper.s, namely resources of military force planing requirement for 15 years, is given already for the accomplishment of military strategy. The purpose of this study is to seek a direction of the ROK′s military build-up policy in a viewpoint of capability-based military build-up.group, no difference was found in its fragrance. And, no difference was found in brightness and viscosity between samples. As a result of conducting the palatability test,

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.37-52
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• 2015

최근 전세계적으로 R&D 네트워크 및 산학연 협력 등을 강화하고 있는 추세이다. 네트워크 및 협업연구 부문에 대한 지원이 증가하면 학제간 융합 연구를 통한 새로운 이론의 창출과 새로운 학문 사업 분야로의 확장 가능성을 높일 수 있다. 우리나라도 정부의 R&D 과제 수행을 통해 형성된 R&D 네트워크를 효율적으로 지원할 수 있는 전략의 필요성이 증대되고 있다. 그럼에도 불구하고 우리나라는 국가 R&D 사업 참여자에 대한 개별인력정보와 일반화된 통계 자료에만 의존하여 네트워크 관점에서의 정책은 미흡한 실정이다. 이에 따라 R&D 사업에 참여하는 각 주체들 간의 관계를 분석하고 산학연 R&D 네트워크를 기반으로 향후 발생할 수 있는 네트워크의 변화를 예측하고자 한다. R&D 네트워크 변화 예측을 위해 Common Neighbor 모형과 Jaccard's Coefficient 모형을 기반 모델로서 채택하고자 하며, 이들의 한계점을 보완하고 Link Prediction 정확도를 향상시킨 새로운 예측 모형을 제안하고 이들간의 비교분석 결과를 도출하고자 한다. 이와 같은 연구 결과는 향후 R&D 네트워크의 변화에 대한 효과적인 예측을 통해 선제적인 산학연 사업 지원 전략을 수립하고, 융합 R&D사업 등을 효과적으로 지원할 수 있는 국가 정책을 도모하기 위한 방안을 제시한다는 점에서 의의가 있다. 본 연구결과 가중치의 적용은 Common Neighbor 모형과 Jaccard's coefficient 모형 모두에서 긍정적인 성과를 나타냈는데 상대적으로는 가중치가 적용된 Common Neighbor 모형에서의 정확도가 더 개선된 것으로 도출되었다. 즉, Common Neighbor 모형에서는 4,136개 중 650개를 예측한 반면, 가중치를 적용한 Common Neighbor 모형에서는50개의 정답이 증가한 700개를 예측하는 효과를 보였다. 한편, 상대적으로 Jaccard 계수의 경우는 약간의 성능 개선은 있으나 그 차이가 미미한 것으로 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권3호
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• pp.322-340
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• 2021

최근 급격한 봄철 기온 상승과 기후변화의 영향으로 한반도에 분포하고 있는 아까시나무의 개화 시기가 변화하면서 지역간에 동시 개화 현상(simultaneous blooming)이 관측되고 있다. 이러한 변화는 국내 양봉 산업에 큰 변화를 초래하였고, 이로 인해 정확도 높은 아까시나무 개화시기 정보에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 본 연구를 통해 아까시나무의 지역별 개화 시기 변화를 잘 설명할 수 있는 신뢰도 높은 개화 시기 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 지난 12년(2006~2017년)간 전국 26개 지점에서 관측된 아까시나무 만개일 자료와 과거 일기온 복원 자료를 활용하여 봄철 기온 및 아까시나무 만개일 변화의 경향성을 권역별로 파악하고, 과정기반모형을 활용하여 지역 통합 모형(SM)과 함께 지역적 특성을 반영하는 세 모형-SM에 지점별 보정계수를 도입한 수정 통합 모형(MSM), 권역별로 모수를 추정하는 권역별 통합 모형(GM), 관측 지점별로 모수를 추정하는 지역 모형(LM)-을 도출, 성능을 비교하였다. 기온 및 만개일의 경향 분석 결과, 남부 지역에 비해 봄철 기온 상승률이 2배 이상 높았던 중북부 내륙 지역의 경우 만개일이 빠른 속도로 앞당겨져, 결과적으로 남서부 해안 지역과의 만개일 차이는 1년에 0.7098일씩 감소하였다(p-value=0.0417). 전체 지역에 대한 모형의 성능 비교 결과, 지역 특이성이 반영되지 않은 SM에 비해서 MSM은 24% 이상, LM은 15% 이상 감소한 RMSE 값을 나타냈다. 또한 LM과 MSM의 예측 알고리즘을 전국 범위로 확대하여 4년 간(2014~2017년) 16개의 추가 관측 지점을 대상으로 검증한 결과, LM에 코크리깅(Co-kriging)기법을 적용한 방법이 보정계수 전국 분포도를 추정하여 SM을 보정하는 방법보다 예측력이 더 뛰어났으며, 오차의 분포는 두 모형 간에 통계적으로 유의한 차이를 보였다(RMSE: p-value=0.0118, Bias: p-value=0.0471). 본 연구는 아까시나무의 개화 시기 예측에 있어 지역 단위 예측의 신뢰도를 향상시키고 모형을 넓은 지역 범위로 확대, 적용하기 위한 방안을 제시하였다.

• 서비스연구
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• 제13권1호
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• pp.63-75
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• 2023

산업이 발전하면서 대기오염물질에 대한 관심도는 높아졌다. 대기오염물질은 환경오염, 지구 온난화 등 다양한 분야에 영향을 미쳤다. 그 중 환경성 질환은 대기오염물질에 의해 영향을 받은 분야 중 하나이다. 대기오염물질은 분자의 크기가 작아 인체의 피부나 호흡기를 통해 영향을 미칠 수 있다. 이러한 점 때문에 대기오염물질과 환경성 질환에 대한 연구가 다양하게 진행됐다. 환경성 질환의 일환인 천식은 증상이 심해져 천식발작을 일으킬 경우 생명에 위협을 줄 수 있고 성인 천식의 경우 한번 발병을 하면 완치가 어렵다. 천식을 악화시키는 요인에는 황사, 대기오염이 포함된다. 전 세계적으로 천식은 유병률이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 대기오염물질이 천식 환자의 응급실 입원 건수와 어떤 상관관계를 가지는지 연구하고 상관관계가 높은 대기오염물질을 이용하여 미래의 천식 환자 수를 예측했다. 대기오염물질은 아황산가스(SO₂), 일산화탄소(CO₂), 오존(O₃), 이산화질소(NO₂)와 미세먼지(PM₁₀) 5가지 대기오염물질의 농도를 이용하고 환경성 질환은 천식 환자의 응급실 입원 건수 데이터를 이용하였다. 대기오염물질과 천식의 응급환자 수에 대한 데이터는 2013년 1월1일 부터 2017년 12월 31일 까지 총 5년 치의 데이터를 이용하였다. 모델은 Informer와 LTSF-Linear의 두 가지 모델을 이용하여 예측을 진행하였고 모델의 성능을 측정하기 위해 MAE, MAPE, RMSE 의 성능지표를 이용했다. 천식의 응급환자 수 예측은 응급환자 수를 포함하여 예측을 진행한 경우와 포함하지 않고 진행한 두 가지 경우 모두 진행하여 결과를 비교했다. 본 논문은 Informer와 LTSF-Linear 모델을 이용한 천식 응급환자 수의 예측에 모델의 성능을 향상 시키는 대기 오염물질을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.263-286
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• 2022

본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제42권6호
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• pp.522-528
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• 2009

농경지에서 채취한 30개의 토양 Profile에 대해 깊이별로 채취한 시료를 이용하여 pH, CEC, Ca, Mg, Org.C항목에 대해 분광 스펙트럼과 화학분석에 의한 토양 특성값의 통계적 정량화를 수행하였다. 추정모델의 신뢰도를 높이기 위해 원시 반사 스펙트럼 외에도 Log, 도함수, Continuum 제거 등의 변환을 거친 스펙트럼을 입력변수로 이용하였고 그 중에서CR스펙트럼은 각 토양 특성 항목과 일괄 추정, 유형별 추정식의 모든 경우에서 통계적 유의성을 가진 추정 결과를 보였다. 특정 토양 특성 항목에서는 다른 변환 스펙트럼이 더 유의한 결과를 나타내었지만, 동시 다항목 분석을 하는 경우 CR 스펙트럼을 이용하는 것이 분석의 신속성과 용이성을 제공할 것으로 사료된다. 추정모델 성능 향상을 위해 토양의 여러 특성에 의한 스펙트럼의 변화 중에서 큰 요인 중 하나인 토색과 관련된 Fe에 의한 500-1200 nm 영역에서의 흡수 스펙트럼 특징에 의해 유형을 나누어 추정모델을 도출하였다. 유형별 추정모델 적용 결과가 일괄 추정값보다 월등히 높은 결과를 나타내지는 않았지만, 대체적으로 유형별 추정모델이 약간 높은 유의성을 나타내었고, 특히 Ca와 CEC의 경우 상당히 향상된 결과를 보였다. 이러한 스펙트럼의 처리와 스펙트럼의 유형 분류 등을 고려한 정량 추정 모델을 통해 가시 근적 외 영역의 스펙트럼을 이용하여 토양의 특성을 동시에 다항목에 대한 분석을 신속하게 수행할 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 추정 모델은 토양 특성에 대해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용하므로 지역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.4432-4439
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• 2012

기존의 미술품 가격 추정 모델에서는 자료의 한계상 주로 경매 시장에서의 미술가격을 기준으로 헤도닉 모형을 제시해 왔다. 본 논문에서는 미술품이 거래되는 시장으로서 경매 시장 뿐만 아니라 비경매 시장도 포함된 미술시가 데이터를 이용하여 두 시장의 차이에 대해 살펴보았다. 특히 기존의 헤도닉 모델들이 미술품 가격에 대해 작가 요소, 미술품 요소 등 객관적이고 정량적인 헤도닉 요인만을 통해 미술품 가격 추정을 한 반면, 본 연구에서는 예술적 가치라는 주관적이고 정성적인 요인을 추가하여 과연 이 요인의 추가가 미술가격 추정 모델의 설명력을 높여 주는가에 대해 살펴보았다. 그 결과 경매와 비경매 시장으로 구분하지 않은 경우에는 순수한 헤도닉 가격 추정 모델과 그 모델에 예술적 가치 요인을 추가한 가격 추정 모델 사이에 유의한 차이를 발견할 수 없었으나, 경매와 비경매 시장으로 구분한 경우에는 비경매 시장의 매매에 있어서 예술적 가치 요인이 추가된 가격 추정 모델에서 유의적으로 실제 매매가격과 더 일치하는 가격 추정치를 발견할 수 있었다. 결론적으로 본 연구는 기존의 미술가격 추정 헤도닉 모델에 예술적 가치라는 주관적인 요인을 포함시켰을 때에 미술품 거래 시장의 형태에 따라 차별적으로 모델의 설명력 향상이 발생할 수 있다는 것을 보여줌으로써 미술품 가격 결정 분야의 연구에 기여한다.