4차 산업혁명 기술 융합과 혁신으로 최근 농업 분야에서 정보통신기술을 접목하여 적정한 생육환경을 유지하고 관리할 수 있도록 스마트팜의 보급과 확산이 활발히 이뤄지고 있다. 본 연구에서는 스마트팜 빅데이터로부터 실제로 수집된 주별 토마토 자료를 활용하여 생존분석 결과를 제시하고자 한다. 여기서 관심사건에 대한 생존시간을 수확시간 (착과부터 수확까지의 시간)으로 정의하고 계산된 수확시간을 통해 통상적으로 고려되는 환경변수인 내부온도, 내부습도, CO2농도 그리고 누적일사량 등 관심 있는 환경 요인의 그룹 변수의 누적수확 확률에 대한 비모수적 추정 결과를 제시한다. 나아가, 가속화 실패시간 모형과 벌점화 가능도를 이용하여 생존시간에 중요한 영향을 주는 요인을 찾고자 한다. 본 논문에서는 벌점함수로서 LASSO, ALASSO, SCAD, HL (hierarchical likelihood)을 사용한다. 추가적으로 네 가지 벌점화 변수 선택 방법에 따른 예측 모형의 성능을 평가하였다.
High resistivity(HR) partially depleted(PD) silicon-on-insulator(SOI) MOSFET의 accumulation 영역에서 기존의 외부 캐패시턴스 추출 방법의 부정확성을 확인하고 이를 제거하기 위해, 이전의 직접 추출 방법에서 무시되었던 내부 body 저항을 고려한 물리적인 off-state 등가회로를 사용하였다. 이러한 등가회로의 캐패시턴스 값들을 직접 추출하기 위하여 accumulation 영역에서 단순화된 off-state 등가회로를 구하고 Y-parameter 추출 방정식을 유도하여 사용하는 개선된 RF 방법을 제안하였다. 이와 같이 추출된 물리적 등가회로의 S-parameter를 측정 데이터와 30GHz까지 비교함으로써 개선된 추출 방법의 정확성을 검증하였다.
주로 밀폐된 실내에서 생활하는 현대인들은 실내 라돈에 의해 방사선 노출이라는 위험에 직면했다. 실내 라돈 농도 예측 모형은 실내 라돈 농도를 효과적으로 저감시키는데 활용될 수 있으나, 이와 관련된 연구는 거의 보고되지 않았다. 본 논문에서는 총 921시간 동안 측정된 실내 라돈 농도 데이터와 계절 ARIMA 분석을 활용해 도출한 실내 라돈 농도를 예측 모형을 제안한다. 트레이닝 셋으로 사용한 691시간의 실내 라돈 농도 데이터와 시계열 교차검증 방법을 사용해 실내 라돈 농도 예측 모형을 구축한 결과, ARIMA(3,1,4)(3,1,4)24, ARIMA(3,1,4)(2,1,4)24, ARIMA(3,1,4)(4,1,4)24, ARIMA(4,1,4)(2,1,4)24 모형이 최적의 모형으로 도출됐다. 이후, 도출된 4가지 ARIMA 모형을 대상으로 테스트 셋으로 사용한 230시간의 실내 라돈 농도 데이터를 사용해 R2, RMSE, MAPE, 값을 계산하여 예측 성능을 평가해본 결과, ARIMA(4,1,4)(2,1,4)24 모형이 가장 좋은 성능을 보였으며, 약 18%의 오차로 실내 라돈 농도를 예측하는 것으로 나타났다. 제안하는 ARIMA 모형을 활용할 경우, 실내 라돈 농도가 높아지기 전에 미리 창문을 열거나 환풍기를 가동하여 실내 라돈 농도를 효과적으로 저감시킬 수 있을 것으로 보인다.
BLDC 모터의 속도 응답특성을 개선하기 위한 지글러-니콜스 튜닝 기법 기반 BLDC 모터의 PID 제어기는 오버슈트가 상대적으로 작고 긴 정정시간을 갖는다. 지글러-니콜스 계단 응답을 이용한 PID 튜닝 기법의 단점은 속응성과 적응성이 뛰어난 퍼지 논리 제어기를 이용하여 개선할 수 있다. 본 논문은 지글러-니콜스 계단 응답 기법 기반의 BLDC 모터의 퍼지 PID 속도제어 알고리즘을 제안하였다. 제안한 제어기의 효율성은 Matlab 2020a와 Simulink를 이용하여 지글러-니콜스 계단 응답 기법 기반 PID 속도제어기와 비교하였으며, 속도 응답이 (68.83%) 향상되었고 오버슈트가 (2.822%) 증가하였음을 확인하였다.
본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 검출된 깊이 지도와 2D 라이다의 포인트 클라우드를 융합하여 객체 검출에 대한 성능을 높이는 기법을 제안하였다. 카메라와 라이다 센서간 좌표계 변환을 진행한 후 스테레오 입력 영상간의 깊이정보를 검출하고, 자율 주행로봇과 장애물간의 거리와 위치좌표인 2차원 공간지도를 산출하였다. 산출된 2차원 경로좌표를 토대로 로봇의 효과적이고 지능적인 경로설정에 따라 자율적으로 주행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 스테레오 영상을 사용하여 실험한 결과, 스테레오 카메라와 라이다를 통한 전방 시야에 존재하는 물체들의 적응적인 인식 및 거리검출을 통한 낮은 오차율의 효율적인 데이터 융합 결과가 나타남이 분석되었다.
최근 고집적, 고기능화되어가고 있는 전자시스템의 초기 상태 안정화를 위해 파워 온 리셋 회로를 설계하였다. 파워 온 리셋 회로는 저항값이 비슷한 PMOS와 NMOS의 저항 비를 적용하여 구성하였다. 전원 전압의 상승시간과 관계없이 수십㎳ 이상의 충분한 리셋 시간을 확보하였고 전원 전압 상승시간이 200㎳일 때, 검출된 리셋 회로의 출력 피크 전압이 기존 회로보다 높은 전압에서 검출되어 보다 안정적인 리셋 동작을 수행 할 수 있다.
항공기에 사용되는 공기 흡입식 엔진은 고도가 높아질수록 성능의 한계를 가지며, 이는 실용상승한도(Service Ceiling)와 절대상승한도(Absolute Ceiling) 고도로 나타나게 된다. 고정익 항공기가 순항비행(Level Flight) 상태에서 고전제어기법(Classical Control)을 사용하여 고도 및 속도 유지를 하는 방법은 일반적으로 속도 증/감속을 위해 추력을 사용하고, 고도 증/감을 위해 피치 자세를 사용한다. 실용 상승 한도 고도 부근에서 이 방법을 사용하는 경우 고도 오차를 줄이기 위해 피치를 증가시키면 속도 감속으로 나타나게 된다. 따라서 피치 자세를 사용하여 속도를 먼저 유지하는 방법을 사용해야 한다. 특히 무인기의 경우 이 두 가지의 방법을 자동으로 적절한 시점에 사용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 고도 상승률이 둔화되는 실용상승한도 부근에서 속도와 고도유지 알고리즘의 전환 방법을 제안하고, 비행시험을 통해 개선된 효과를 확인하였다.
델라웨어분지는 고생대 페름기 퇴적분지인 퍼미안분지의 서브분지로서, 미국 텍사스 서부와 뉴멕시코 남부에 약 4 km 두께의 퇴적층이 분포하며, 이중 델라웨어마운틴층군은 지표하 약 1.22~2.44 km 심도에 분포한다. 델라웨어마운틴층군 중 브러쉬캐년층은 심해 저탁류 기원의 규산쇄설암과 탄산염암의 교호층으로 이루어져 있으며, 저류층은 채널-제방-로브퇴적 복합체 중 채널의 사암체를 유기물이 풍부한 실트암이 덮고 있어 상대적으로 얕은 심도에 생산성이 좋은 오일이 분포하고 있다.
연구 결과 생산정 Roadrunner #2의 오일 생산구간은 심도 2,257~2,282 m에 위치하며, 감마선값이57~88API의 작은 범위에서 변화하는 것으로 보아 채널 환경 퇴적상으로 유추된다. 밀도는 2.1~2.6 g/cm3 로 측정되었고 중성자 공극률은 9.6~25.4%로 대체로 높게 측정되었다. 이러한 오일 생산구간의 물리적 특성은 향후 델라웨어마운틴층군에 새로운 시추를 계획할 때 타겟 구간 선정에 도움을줄 수 있을 것이다.
이 연구는 과열 양상을 보이고 있는 현 부동산시장 상황 하에서, 종합부동산세에 변화가 있다면 부동산시장에 미치는 경제적 효과를 이론 및 실증적으로 접근하여 분석함으로써 부동산시장 안정화를 위한 종합부동산세 관련 영향을 논의해 보고자 한다. 다만 본 연구에서는 이론모형과 실증분석모형공히 종합부동산세 변화가 주택가격과 민간소비에 어떤 영향 관계를 갖는지를 분석해보고자 하였기 때문에 경제효과에 미치는영향의 크기에 대한 분석에 대해서는 향후 추가적으로 분석될 필요가 있다.
이 연구의 내용은 다음과 같다. 먼저 2장에서는 관련 선행연구를 검토해보고, 이어지는 3장에서는 이론모형을 설정해보고자 한다. 4장에서는 3장에서 설정한 이론모형을 간략하게나마 검증해보고자 하며, 마지막으로 5장에서는 결론을 맺는다.
지금까지 추진된 택지개발사업에서 원주민에게공급한 이주자택지가 그 본래의 취지에 맞게 원주민 재정착에 기여하고 있는지에 대해서는 명확하지 않다. 물론, 설문조사를 바탕으로 원주민이 이주대책에 대해 불만족한다거나 이주자택지가원주민에게 도움이 되지 않는다는 선행연구들은 있었으나 원주민 재정착 관점에서 이주자택지의 효용성에 대한 실증분석과 연구는 없었다. 따라서, 3기 신도시 이주대책 수립을 앞둔 현시점에서 원주민의 재정착을 제고하기 위해 그동안 공급해 온 이주자택지의 효용성을 점검해 볼 필요가 있다.
이에 본 연구는 앞서 조성된 2기 신도시 내 점포겸용단독주택용지와 공동주택용지 사례를 바탕으로 원주민의 재정착이라는관점에서 이주자택지의 효용성을 분석하고 3기 신도시의 원주민이주대책을 위한 시사점을 제시하고자 한다.
귀환 지향 프로그래밍(Return-Oriented Programming(ROP))은 메모리에 적재되어 있는 코드 조각들을 귀환 명령을 사용하여 원하는 순서대로 실행하는 프로그램 공격 기법이다. 이 논문은 신경망을 사용하여 ROP 공격을 효율적으로 탐지하는 방법을 제안하고 있다. 이 방법은 명령어 특징을 나타내는 요약을 사용하여 데이터의 크기를 축소시키고, 귀환 명령 이후에 실행되는 12개의 명령에 대해서만 신경망을 가동한다. 웹 서버와 브라우저, 그리고 이들 실행에 필요한 라이브러리를 사용한 실험에서 F1 점수 100을 유지하는 가운데 DeepCheck과 HeNet보다 각각 9.6배, 그리고 1,403.1배의 속도 향상을 보였다.
위협평가가 끝난 공중항적에 대해 적절한 대응무기를 할당하기 위해서는 교전예상지점을 고려하여 교전적합성을 평가하는 것이 필요하다. 논문에서는 공중항적이 교전공간을 통과할 때 공중항적의 상대거리, 접근방위각 및 고도 등 다변량 속성정보를 가지고 베이지안 정리를 적용하여 교전공간내 위치에 따른 격추확률을 계산하는 방법을 제시하였다. 계산결과 교전공간내에서의 각 지점별 격추확률값의 분포형태는 최적의 예상요격지점을 기준으로 다변량 정규분포를 따르고 있음을 확인하였고, 계산된 격추확률값은 교전공간을 통과하는 공중항적의 교전가능성 평가에 적용가능할 것으로 기대된다.
전 세계적으로 환경문제가 심각해지면서 재생에너지의 중요성이 높아지고 있다. 특히 효율성과 경제성이 향상되면서 BIPV 시스템에 대한 관심도 높아지고 있다. 그러나 BIPV 시스템의 심미적 설계 통합이 여전히 부족하며 이에 대한 연구는 활발히 진행되지 않고 있다. 따라서 본 연구는 첫째, 선행 연구를 통해 BIPV 시스템의 통합 설계를 위한 심미적 설계 요소를 추출하고 분석한다. 둘째, 추출된 12가지 심미적 설계 요소를 기반으로 이를 BIPV 모범 사례에 적용하여 건물일체형태양광(BIPV) 통합설계를 위한 심미적 디자인 요소에 관한 개선 방안을 모색하였다. 결론적으로, 사례들 통해 본 BIPV의 심미적 요소들은 기술을 기반으로 한 건축 언어로 통합 설계로 표현되었다. 그 중 색상, 형태, 패턴, 구성, 조화가 BIPV 통합 설계의 중요한 미적 고려 사항임을 알수 있었다.
본 연구는 학습자중심 공동체학습을 위한 중학교 공간 배치 특성을 도출하는 것이 목적이다. 공동체학습은 의사소통을 기반으로 체험적, 성찰적 학습을 통하여 협동학습을 수행해나가는 것이다. 공동체학습은 일반학습을 지원하는 학습활동으로써 다양한 규모의 교류장소가 필요하다고 판단하였다. 선행 연구를 통해 공동체학습을 위해 필요한 공간 속성을 기반으로 하여, 교류장소 특징을 5가지(지원성, 유연성, 감성적, 개방성, 안정성)로 정리하였다. 공동체학습활동공간을 학습일과별로 분류하고 그에 따라 학습영역이 크게 3그룹(General learning+Learning support(A), Learning support(A)+Learning support(B), Learning support(B)+External Open area)으로 구성할 수 있었다. 이 공간구조에 의해 구성원 관계에도 영향을 미칠 수 있음을 유추할 수 있다. 사례분석을 통해 학습 영역간 공간구조의 연결성을 읽어내고 그룹별 공간특성을 도출하였다. 이를 기반으로 공동체학습을 위한 중학교 공간 배치 방향성 3가지를 제안한다. 첫째, 일반학습영역 지원을 위한 학습 클러스터 레이아웃 조성, 둘째, 공동체학습활동의 허브 역할을 하는 중심 공간 형성, 셋째, 주진입동선과 공동체학습 지원프로그램의 선택적 경계조정 가능성이다. 클러스터 레이아웃을 통해 상황에 따라 독립적으로 운영될 수 있으며, 그리고 각 클러스터는 공동체학습지원프로그램을 매개로 하여 확장된다. 이를 통해 공동체학습은 일반학습영역부터 외부개방영역까지, 나아가 마을까지 이어주는 연결고리 역할을 할 수 있음을 알 수 있다.
본 연구는 횡단면 분석방법을 적용한 다수의 선행연구와 차별적으로, 패널자료에 기반한 이중차이분석(DID: Difference in Difference)을 적용하여 모노레일 경전철 개통이 주변지역 아파트 실 매매가격에 미친 단기 영향을 통계적으로 규명하였다. 또한 개통 전후 단기 자본화 효과와 기존 헤도닉 모형에서 설명하는 아파트 실 매매가격에 영향을 미치는 다양한 특성(세대, 단지, 근린환경 요인) 변수들 사이의 상대적인 영향 정도를 비교함으로써, 교통시설 개발에 따른 개통 전후 단기 자본화 효과의 규모를 정량적으로 판단하는데 기초 정보를 제공하고자 한다.
공연예술 기관에서의 공연에 대한 흥행 예측은 공연예술 산업 및 기관에서 매우 흥미롭고도 중요한 문제이다. 이를 위해 출연진, 공연장소, 가격 등 정형화된 데이터를 활용한 전통적인 예측방법론, 데이터마이닝 방법론이 제시되어 왔다. 그런데 관객들은 공연안내 포스터에 의하여 관람 의도가 소구되는 경향이 있음에도 불구하고, 포스터 이미지 분석을 통한 흥행 예측은 거의 시도되지 않았다. 그러나 최근 이미지를 통해 판별하는 CNN 계열의 딥러닝 방법이 개발되면서 포스터 분석의 가능성이 열렸다. 이에 본 연구의 목적은 공연 관련 포스터 이미지를 통해 흥행을 예측할 수 있는 딥러닝 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 KOPIS 공연예술 통합전산망에 공개된 포스터 이미지를 학습데이터로 하여 Pure CNN, VGG-16, Inception-v3, ResNet50 등 딥러닝 알고리즘을 통해 예측을 수행하였다. 또한 공연 관련 정형데이터를 활용한 전통적 회귀분석 방법론과의 앙상블을 시도하였다. 그 결과 흥행 예측 정확도 85%를 상회하는 높은 판별 성과를 보였다. 본 연구는 공연예술 분야에서 이미지 정보를 활용하여 흥행을 예측하는 첫 시도이며 본 연구에서 제안한 방법은 연극 외에 영화, 기관 홍보, 기업 제품 광고 등 포스터 기반의 광고를 하는 영역으로도 적용이 가능할 것이다.
언택트 시대에 새로운 여행의 형태로 자동차를 숙박공간으로 활용하는 차박이 주목받고 있다. 저렴한 비용, 편의성, 안전성 등의 장점과 함께 독립적인 여행을 가능하게 하는 차박의 특징으로 인해 차박 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 차박에 대한 인기와 관련 산업이 급격히 성장하고 있음에도 불구하고 차박 트렌드를 이해하기 위한 학술적 논의는 거의 이루어진 바가 없는 실정이다. 새로운 형태의 여행 문화로 자리 잡고 관련 산업의 지속적 성장을 위해서는 차박에 대한 대중의 인식의 이해가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 마케팅믹스 이론과 빅데이터 분석을 바탕으로 차박에 대한 대중의 인식을 분석한다. 분석 결과에 따르면 차박은 소비자 주도의 여행 문화로 자리 잡고 있고, 자동차 산업의 애프터마켓 성장에 기여하고 있는 것으로 나타났다. 또한 소비자들은 경제적이고 현명한 방법으로 여행을 즐기는 경향이 강해지고 있으며 소셜 미디어를 통해 정보 공유에 적극적이다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 새로운 여행 트렌드인 차박에 대한 초기 연구로써 이론적 기반을 바탕으로 한 빅데이터 분석 연구라는 점에서 의의가 있으며 활성화 방안에 대한 실무적 논의를 하였다는 점에서도 의미가 있다.
최근 COVID-19 팬데믹으로 비대면 사회가 되면서 가상현실(VR) 기반으로 문화유산을 체험하려는 시도가 이어지고 있다. 그러나 VR 콘텐츠 체험이 실제 문화유산이 있는 관광지에 대한 방문으로까지 이어지는지, VR 콘텐츠 체험 만족으로 인해 관광지 방문 의도가 감소하지는 않는지에 대한 의문이 제기되고 있다. 이에 본 연구의 목적은 VR 기반 문화유산 체험이 유적지 방문 의도에 어떤 영향을 주는지를 실증적으로 파악하는 것이다. 또한, VR 기반 문화유산 체험이 Web 기반 문화유산 체험에 비하여 가지는 특징을 파악하고자 한다. 이를 위해 DeLone and McLean이 제안한 정보시스템 성공모델을 기반으로, 관광 콘텐츠 체험이 유적지 방문의도에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 더 나아가 콘텐츠 체험형태(VR vs. Web)에 따른 구조적 관계에 차이가 있는지 살펴보았다. 연구결과, VR 기반 콘텐츠 체험 시에 시스템 품질의 편리성과 정보 품질의 실재감, 유용성은 만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로, 정보품질의 실재감과 만족도는 지속사용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 지속사용의도는 방문의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타난 반면에 만족도는 방문의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 한편, Web을 통해 콘텐츠를 체험한 집단이 VR을 통해 콘텐츠를 체험한 집단보다 정보 품질의 유용성이 지속사용의도에 미치는 영향력의 크기가 더 큰 것으로 나타났다. 본 연구결과를 토대로 관광지에 대한 방문의도를 높이기 위한 VR 기반 관광 콘텐츠를 구성하는 방안에 대해 논의하였다.
경제 구조의 기술 의존성이 강해져 국가핵심기술의 중요성은 더욱 대두되고 있다. 하지만 기술 자체적 특성으로 인해 연관 범위가 추상적이고 국가핵심기술 고유의 특성상 정보공개가 제한적이기 때문에 보호대상이 될 기술의 범위를 정하는 것에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 국가핵심기술과 연관성이 높은 중요 기술을 판별하는 데에 최적화 된 문헌 종류와 분석 기법을 제안하였다. 디스플레이 분야 국가핵심기술 키워드로 수집한 네 개 문헌종류(뉴스, 논문, 보고서, 특허) 데이터에 빅데이터 분석의 텍스트 마이닝 분석기법인 TF-IDF와 LDA 토픽 모델링을 적용하는 파일럿 테스트를 진행하였다. 그 결과로 특허 데이터에 LDA 토픽 모델링을 적용한 결과가 국가핵심기술과 연관성이 높은 중요기술을 추출하였다. OLED, 마이크로LED를 포함하여 디스플레이 전후방산업에 관련된 중요 기술을 판별 할 수 있었으며 이 결과를 관계망으로 시각화하여 국가핵심기술과 연관된 중요 기술의 범위를 명확히 하였다. 본 연구를 통해 기술이 가지는 연관범위의 모호성을 보다 명확히 하였으며, 국가핵심기술이 가지는 제한적인 정보공개 특성을 극복할 수 있다.
본 연구에서는 금융서비스 분야에서 블록체인 기술이 가져오는 탈중앙화, 혁신성, 상호운용성, 투명성의 장점을 보유한 디파이 기술을 중심으로 연구를 진행하였다. 블록체인 기술로 인해 신성장 동력을 얻은 탈중앙화 금융서비스는 가상자산을 활용하여 금융서비스의 제공 범위를 넓힐 수 있으며, 금융서비스의 혁신을 장려하면서 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있다. 디파이 개념의 이해를 바탕으로 기술의 필요성 및 주요 활용 사례에 대하여 살펴보고, 향후 도전과제에 대하여 살펴보고자 한다. 이를 통해 디파이는 금융서비스의 새로운 영역으로서의 가능성을 확인하면서, 혁신을 위한 신기술로 발전할 비전에 대하여 이해하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.
본 연구는 디지털헬스케어서비스에서 사용자기대와 사용자효용의 매개요인을 사용하여 서비스품질의 특성들이 지속사용의도에 미치는 효과를 분석하였다. 첫째, 독립요인을 서비스품질 차원으로 통합하였으며, 기존 연구들을 토대로 독립요인들을 도출하였다. 도출된 독립요인은 기술적특성, 사용자특성, 의료서비스특성 등의 3개의 관점으로 구분하였으며, 각각의 독립요인 특성이 지속사용의도에 어떻게 영향을 주는지를 연구하였다. 둘째는 사용자기대와 사용자효용이라는 2개의 매개요인들이 독립요인과 종속요인을 매개하는지를 분석하였다. 본 연구에서는 357개의 설문을 사용하였으며 의미 있는 분석결과는 사용자특성 요인이 사용자기대와 사용자효용 그리고 지속사용의도에 연속적으로 영향을 미치는 독립요인이라는 것을 발견하였다. 분석결과을 요약하면 다음과 같다. (1) 사용자특성 요인은 사용자기대와 사용자효용 매개요인에 영향을 주고, 이들 매개요인들은 지속사용의도 종속요인에 영향을 미친다. (2) 기능성, 호환성 그리고 편의성 하위요인들로 구성된 기술적특성 독립요인과 혁신성 하위요인을 갖는 사용자특성 독립요인은 사용자기대 매개요인에 영향을 주고, 사용자기대 매개요인은 지속사용의도 종속요인에 영향을 준다. (3) 신뢰성, 운영용이성, 안전성 그리고 정확도 하위요인들로 구성된 의료서비스특성 독립요인은 사용자효용 매개요인에 영향을 주고, 사용자효용 매개요인은 다시 지속사용의도 종속요인에 영향을 미친다.
일반적으로 SVM (support vector machine)은 높은 수준의 분류 정확도와 유연성을 바탕으로 다양한 분야의 분류분석에서 널리 사용되고 있다. 그러나 SVM은 최적화 계산식이 이차계획법 (quadratic programming)으로 공식화되어 많은 계산 비용을 필요로 한다. 따라서 컴퓨터 메모리 능력의 제한으로 SVM을 활용한 대용량 자료의 분류분석은 불가능하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분할정복 (divide and conquer) 알고리즘을 활용한 SVM(DC-SVM) 분류기법을 제안한다. DC-SVM은 먼저 전체 훈련자료를 몇 개의 부분집합으로 무작위로 분할 (divide)한 후, 각각의 부분집합에 대하여 SVM 분류함수를 추정하고, 이들의 결과를 통합 (conquer)하여 최종적인 분류함수를 추정하는 기법이다. 본 논문에서는 모의실험과 실제자료 분석을 통해 제안한 DC-SVM의 효율적인 성능과 활용 가능성을 확인하였다.
임신은 임부뿐만 아니라 태아에게도 영향을 미치므로 임부의 건강관련 삶의 질과 그 영향요인을 탐색하는 것은 중요하다. 본 연구의 목적은 직장 임부와 비직장 임부의 건강관련 삶의 질을 비교하고, 각 그룹의 건강관련 삶의 질 영향요인을 조사하는 것이다. 총 229명의 임부 (120명의 직장 임부, 109명의 비직장 임부)를 대상으로 기술적, 횡단적 조사연구가 실시되었다. 자료는 기술통계, t-test, 일원배치 분산분석, 피어슨 상관계수, 다중 단계적 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 임신스트레스, 산전우울, 부부친밀도, 사회적 지지, 건강관련 삶의 질 모두에서 두 그룹간에 차이가 있었다. 특히, 직장 임부가 비직장 임부에 비해 더 높은 건강관련 삶의 질을 보고하였다. 두 그룹 모두에서 산전우울, 부부친밀도, 임신스트레스, 사회적 지지가 이들의 건강관련 삶의 질을 이해하는데 중요한 요인으로 확인되었다. 임부의 건강관련 삶의 질이 다양한 요인들에 영향받는다는 본 연구의 결과를 고려하여, 직업의 유무에 따른 임부의 건강관련 삶의 질을 높일 수 있는 맞춤형 프로그램의 개발 및 적용이 필요하다.
스마트 그리드의 발전으로 인해 전력 데이터에 접근이 쉬우며, 많은 양의 전력 데이터를 얻을 수 있다. 전력 수요는 일반적으로 패턴이 존재하기 때문에 수요 패턴별로 군집화하여 예측하는 것이 효과적이다. 따라서 본 연구에서는 전력 수요량에 대한 시계열 군집분석을 수행하고자 한다. 전력 수요량 데이터를 군집화하기 위해 5가지의 거리측도와 3가지의 군집화 방법을 이용하였고 군집분석 후 4개 군집 유효성 평가 지표를 계산하였다. 여러 패턴의 시계열 데이터를 생성하여 모의실험으로 군집분석을 수행하고 실제 전력 수요량 데이터에 대한 군집분석을 수행하였다.
본 연구는 K대학교 강의만족도평가에서 구성개념 간의 인과관계를 경로분석을 이용하여 파악하고자 한다. 수업계획, 수업방법, 상호작용, 수업관리, 수업성과 영역 간의 관련성을 학생과 교원으로 나누어 두 집단 간의 인식차이를 분석하였다. 이를 통해 강의에 대해 성찰할 수 있는 기회를 갖고, 수업의 주체인 학생들의 의견을 반영하여 수업을 구성할 수 있으며, 학생의 학업 성취도 향상 기회를 제공할 수 있는 기초 자료를 제공하고자 한다. 분석 결과, 학생들의 강의만족도평가에서는 수업계획은 수업방법에, 수업방법은 수업관리, 상호작용과 수업성과에, 상호작용과 수업관리는 수업성과에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 교원은 직급에 따라서 유의한 결과가 다르게 나타나, 정교수는 교육경험과 교육철학에 의존하는 경향을 보이고 있으며, 부교수는 학생들과 공감대 형성이 필요한 활발한 상호작용이 부족하였으며, 조교수는 수업관리에 다소 어려움이 있는 것으로 나타났다.
최근 국내 미세먼지 (PM$_{10}$)의 급증은 일상생활과 국민건강에 큰 영향을 주고 있다. PM$_{10}$에 대한 원인 규명과 예측 문제는 그 동안 많은 연구자에 의해 수행되어왔으나 뚜렷한 해결책을 제시하지 못하고 있다. 본 연구에서는 PM$_{10}$의 예측을 위해 기상 및 환경 요인을 예측변수로 하는 다양한 벌점회귀의 방법을 제시하였다. 특히, 본 연구에서는 기상 및 환경 관련 예측변수의 최대 15일 이전 시점까지의 정보를 활용하였다. 이전 시점의 예측변수들 간에는 다중공선성의 문제가 발생하게 되는 데, 이에 대한 해결책으로 본 논문에서는 벌점회귀의 방법을 적용하였다. 벌점회귀로는 Lasso, Adaptive lasso, SCAD와 MCP가 적용되었으며, 분석에는 서울시의 미세먼지농도 자료가 사용되었다.
마라톤 풀코스를 100회 이상 완주한 국내 일반 동호인들의 기록 특징을 분석한다. 완주자의 성별, 연령, 마라톤을 처음 완주한 시점부터 자료가 수집된 시점까지 운동기간과 자료가 수집될 때까지 완주횟수를 고려하여 개인의 평균기록과 개인 최고기록, 최고기록까지 소요된 운동기간과 완주횟수를 통계적으로 탐색한다. 완주자 개인특성을 고려하여 처음 기록을 기준으로 100회 완주 후 개인기록 변동을 분석하였는데, 연령이 증가함에도 개인기록을 유지하고 완주횟수가 증가하거나 운동기간이 오래될수록 개인기록이 나빠지지 않고 오히려 조금씩 향상되는 현상을 발견하였다.
본 논문에서는 하부수평브레이싱 설치에 따른 무도상 철도판형교의 횡방향 및 비틀림거동에 관한 영향을 검토하였다. 우선 하부브레이싱의 부재 배치 형태가 다른 해석모델을 대상으로 하여 열차하중에 의한 횡방향변위를 비교 검토하여 가장 효율적인 하부 브레이싱의 배치에 대하여 검토하였다. 다음으로는 하부브레이싱을 설치한 2주형 철도판형교의 비틀림거동에 대해 검토를 수행하였다. 또한, FEM 해석결과로부터 구한 비틀림상수와 상부와 하부수평브레이싱을 등가두께로 치환하여 폐합단면으로 하는 철도판형교의 비틀림상수를 비교하였고, 교량의 지간길이와 하부브레이싱의 단면적의 영향을 검토하였다. 이와같은 해석결과를 기초로 본 연구에서는 횡좌굴모멘트와 비틀림상수비와의 관계곡선을 제시하였고 비틀림보강이 필요한 철도판형교의 범위를 제안하였다.
산불은 대부분 인위적인 원인에 의해 발생되지만, 산불의 피해가 대규모로 확산하는 연소 조건은 자연현상에 의해 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 여러 인자 사이의 의존 및 인과관계를 분석할 수 있는 부분최소제곱 구조방정식 모형(PLS-SEM)을 이용하여 기상 및 가뭄이 산불 발생에미치는 인과관계와 영향 정도를 평가하였다. 그 결과 지난 2015년부터 약 5년 기간 동안 발생한 강원도 산불에 미치는 가뭄의 영향은 27 %, 기상학적 영향은 38 %로 확인되었다. 또한, 강원도에서 발생한 산불 중에서 봄철에 발생한 산불은 약 60 %의 비율을 차지하며, 이는 기상학적 요인과 더불어 이전 연도의 가을과 겨울철 가뭄이 산불 발생에 영향을 미치는 것으로 해석된다. 산불 발생위험을 평가하는 데 있어 극심한 기상학적 가뭄이 가을과 겨울철에 발생했다면, 이듬해 봄에는 산불의 발생확률은 증가할 가능성이 있다.
불연속 지형을 지나는 천수 흐름을 해석할 수 있는 Hwang의 기법이 채택된 수치 모의를 댐 붕괴 흐름에 의한 직립 홍수터의 범람 실험과 비교하였다. 모의 결과는 저수지, 저수로, 홍수터로 이루어진 실험 수로에서 측정한 결과와 잘 일치하였다. 특히, 댐 붕괴 흐름이 직립 홍수터로 차고 빠지는 과정이 잘 모의되었다. 흐름 저항의 종류에 따른 모의 결과의 차이는 미미하였다. 이 연구를 바탕으로 도심 하천의 범람 예측에서 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.