This research is about a study on the flow stress of Inconel 601 under hot deformation. For Inconel 601, hot compression tests on gleeble 3500 system under 925℃, 1050℃ and 1150℃ and 0.001/s, and 5/s of strain rates were done. The flow behavior of the Inconel 601 was studied and modeled. In this study, the flow stress was modeled using deep neural network and support vector regression algorithm. The flow stress of Inconel 601 was dependent on strain rate and temperature. It was found that both the deep neural network and support vector regression adequately described the flow stress variation of Inconel 601. However, the model by the support vector regression was found to be superior to the model by the deep neural network. The construction of the model by SVR was more efficient than the construction by DNN. Also the prediction accuracy of the model by SVR was better than the accuracy of the model by DNN. It is found that the MAPE(Mean absolute percentage error) of the DNN based model was 4.89% while the MAPE of the SVR based model was 1.98%.

본 연구는 3개의 운전변수(압력, 공기량, 운전시간)를 실험 설계하고 마이크로 버블의 종말부상 속도(Terminal rise velocity)를 반응 값으로 하여 예측식 모델과 최적 조건을 수립하였다. 다항식 회귀분석을 통해 펌프의 압력(X1) 4.5bar, 공기량(X2) 3.3L/min 그리고 운전시간(X3)이 2.2min에서 종말상승속도(Terminal rise velocity)에 대한 최적값인 5.14 cm/min (85.7㎛/sec)을 얻었다. 또한, 레이저 입자계수 측정장치를 이용하여 2~5㎛ 및 25~50㎛ 영역에서의 가장 높은 마이크로버블 직경크기 분포를 확인하였다.

우리나라는 세계에서 가장 빠르게 고령화 사회로 접어들고 있다. 본 연구는 급속한 고령화 사회를 대비하기 위하여 고령 해기사와 해양사고와의 관계를 분석하여 고령화되어 가는 해기사 정책에 기초 자료를 제공하고자 한다. 수집한 데이터는 2006년부터 2016년 까지 11년간이며, 부원을 제외한 해기사만을 대상으로 현황 조사 및 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 60대 이상의 고령 해기사의 취업자 수는 지난 11년 동안 약 2.7배 증가하여 증가 추이 폭이 다른 연령대 보다 큰 것으로 조사되었다. 둘째, 해양사고로 징계를 받은 고령 해기사사는 약 2.6배 증가 추이를 보였다. 셋째, 고령 해기사는 비고령 해기사보다는 해양사고율이 약 1.5배 높은 것으로 나타났다. 넷째, 고령 해기사의 취업자 수와 징계자 수 간에 회귀분석을 실시한 결과, 고령 해기사 취업자 수가 고령 해기사 징계자 수를 설명하는 설명력의 정도가 75.1%로 나타났다. 고령화 사회가 신속히 진행될 수 있으므로 고령 해기사 면허 갱신 교육과 갱신 자격을 강화하는 규정 등의 정책이 필요할 것으로 판단된다.

PURPOSES: The effects on traffic accidents change with the changing environment. Accordingly, this study analyzes the characteristics of traffic accidents based on the personal characteristics (gender and age) of drivers, and those of 25 autonomous districts in Seoul, and suggests improvements. METHODS: Based on data pertaining to traffic accidents in Seoul, the analysis of accident characteristics was conducted by categorizing the types of traffic accidents according to the drivers' gender and age, and characteristics of 25 autonomous districts in Seoul. Further, for statistical verification, the SPSS software was used to derive influence variables through a multinomial logistic regression analysis, and a method for reducing traffic accidents was proposed. RESULTS : Analysis results show that males tend to be more involved in speed-related accidents and females in low-experience drivingrelated accidents such as those during parking and alleyway driving. In addition, variables such as age, automobile type, district, and day of the week are found to influence accident types. CONCLUSIONS : This study analyzed the accident characteristics based on personal and city characteristics to reflect the sociological characteristics that influence traffic accidents. The number of traffic accidents in Korea could be decreased drastically by implementing the results of this study in customized safety education and traffic maps.

본 연구는 1991년∼2005년의 기간 동안 한국 특허청에 출원된 내국인 특허의 공동발명자료를 이용해 네트워크 특성 변수들의 ‘연도별 x 발명자별’ 패널 자료를 구축하고, 이 자료를 사용하여 발명자 네트워크의 특성변수들이 발명자의 특허생산성에 미치는 효과를 패널 회귀분석하였으며, 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째 네트워크상의 강한 연계는 발명자 생산성에 정(+)의 효과를 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 네트워크내 중심에 있는 발명자일수록 특허생산성이 높았다. 셋째, 네트워크의 기술적 다양성은 발명자의 특허생산성을 높이는 요인이다. 넷째, 발명자 네트워크의 질이 좋을수록 그 네트워크에 속한 발명자의 특허생산성이 높아진다. 다섯째, 네트워크의 크기가 클수록 네트워크내 발명자의 특허생산성이 높다. 여섯째, 네트워크에만 의존하는 발명자의 특허생산성은 상대적으로 낮았지만, 네트워크에 속하지 않은 발명자의 특허생산성은 오히려 높았다. 일곱째, 네트워크 변수들의 효과는 지역별로 차이가 있다. 여덟째, 지리적 경계가 약화되고 있지만, 네트워크 효과의 지역적 차이는 줄어 들지 않고 있다.

향후 통일이후 북한지역의 급격한 국토개발로 인한 자연 환경 훼손을 미연에 방지하고 한반도의 균형 있는 국토의 보전과 관리를 위해서는 환경계획 기반의 국토계획이 필수적이다. 이러한 환경계획을 위해서는 다양한 환경공간정보를 이용한 국토의 자연환경 우수지역 평가지도 작성은 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 로지스틱 회귀분석을 통해 북한지역의 자연환경 우수지역 평가지도 구축방안을 제시하였다. 자연환경 우수성 평가 선행연구를 기반으로 평가에 필요한 평가항목들을 선정하고, 해당 평가항목들을 수집 및 구축하였으며 로지스틱 회귀분석을 이용하여 남북한 접경지역을 중심으로 자연환경성 우수지역 평가를 수행하였다. 평가결과 로지스틱회귀분석 적합성 모형은 89.4%의 분류정확도가 나타났으며, ROC 분석결과 정확도가 96.1%로 높게 나타났다. 본 연구의 결과를 국토환경성평가지도 환경생태적평가와 비교한 결과 본 연구에서 제시한 자연환경 우수지역 평가지도 결과가 북한지역의 환경계획에 활용이 가능할 수 있는 정확도를 나타내고 있다고 판단되었다. 따라서, 본 연구에서 도출한 자연환경 우수지역 평가지도의 40% 이상의 우수지역을 자연환경 핵심 우수지역으로 지정하고, 60%까지의 완충 자연환경성 우수지역으로 지정하여, 추후 단계적으로 핵심 자연환경 우수지역으로 확장할 수 있도록 정책적으로 설정하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

In this study, the RDII predictions were compared using two methodologies, i.e., the RTK-based and regression methods. Long-term (1/1/2011~12/31/2011) monitoring data, which consists of 10-min interval streamflow and the amount of precipitation, were collected at the domestic study area (1.36 km2 located in H county), and used for the construction of the RDII prediction models. The RTK method employs super position of tri-triangles, and each triangle (called, unit hydrograph) is defined by three parameters (i.e., R, T and K) determined/optimized using Genetic Algorithm (GA). In regression method, the MovingAverage (MA) filtering was used for data processing. Accuracies of RDII predictions from these two approaches were evaluated by comparing the root mean square error (RMSE) values from each model, in which the values were calculated to 320.613 (RTK method) and 420.653 (regression method), respectively. As a results, the RTK method was found to be more suitable for RDII prediction during extreme rainfall event, than the regression method.

Background: Chronic back pain shows a high correlation with lumbar disability, physical disability for daily activities, and psychosocial factors, such as depression. Object: The purpose of this study was to examine the correlation of the level of pain and disability with psychosocial factors, which are potential disturbance variables, in patients with chronic lumbar pain. Method: The sample included 258 patients, who had complained of chronic lumbar pain for more than three months. The Quadruple Visual Analogue Scale was used to measure the level of pain, and a Korean version of Oswestry Disability Index was used to measure the level of disability. Psychosocial factors were measured using the Tampa scale for Kinesiophobia-11, Fear Avoidance Beliefs Questionnaire, and Pain Self-Efficacy Questionnaire. The collected data was analyzed using PASW 18.0, and an independent samples t-test was used to examine frequency, percentage, mean, and standard deviation of sociodemographic characteristics and major variables. Pearson’s correlation coefficient was used to investigate the correlation between the level of pain and disability and psychosocial factors. Stepwise multiple regression analysis was done to determine the level of pain and psychosocial factors of functional disorder. The significance level was set at α=.05. Result: There is a strong correlation between the level of pain and functional disorder and psychosocial factors in patients with chronic lumbar pain. The study also revealed that as the levels of pain and fear avoidance increase, pain self-efficacy decreases. Conclusion: The results suggest that negative perceptions towards pain, limitations of physical movement, and severe fear avoidance directly affect the decrease in pain self-efficacy. Therefore, it is recommended to test pain self-efficacy when measuring the level of pain and disability in patients with chronic low back pain.

본 논문의 주된 목적은 천연 라텍스 산출량(natural latex yield) 요인을 파악하는 것이며, 중국 열대지방인 윈난(운남)성 시솽반나 지역을 대상으로 연구를 수행했다. 천연 라텍스는 고무나무의 수액을 의미하며 의료기구, 타이어 등의 원료로 사용되므로 세계적인수요가 급증하고 있다. 하지만, 고무농장을 설립하기 위해서는 토착식생을 대거 제거하는 것이 일반적이며 이러한 이유로 인해 고무농장의 확장은 환경적 부작용을 수반한다. 시솽반나의 생태계는 고무농장의 급속한 확장으로 인해 열대 원시림이 파괴되는 등 지속적인 위협을 받고 있는 상황이고 이를 저감하기 위한 환경보전이 시급하다. 시솽반나 지역에 효과적인 환경보전 및 토지이용 전략을 수립하기 위해서는 어떤 요인이 천연 라텍스 산출량에 영향을 주는지와 요인별 공간적 변이를 파악할 필요가 있다. 본 연구에서는 현지답사를통해 수집한 자료와 위성영상 자료에 지리가중회귀모델(Geographically Weighted Regression, GWR)을 적용해 천연 라텍스 산출량요인과 그 공간적 변이를 분석했다. 그 결과, 연평균 기온, 연평균 강수량, 고무나무 나이, 해발고도, 향이 99% 신뢰구간에서 천연 라텍스 산출량에 유의한 영항을 미치는 것으로 나타났으며, 이들의 공간적 변이는 요인별로 상이했다. 본 논문의 연구 결과를 활용하면, 고무나무 재배적지 혹은 고무농장의 입지를 체계적으로 파악할 수 있기 때문에 시솽반나 지역 뿐 아니라 천연 라텍스 주요산지인동남아시아 전반의 환경보전과 토지이용 전략 수립에 유용할 것으로 예상한다.

국내 수출입 물동량의 증가와 해운산업의 발달에 따라 항만시설물의 사용빈도 또한 증가 추세에 있으나, SOC의 해운항만 부문의 투입 정부예산은 감축되어 왔다. 증가하는 사용빈도에 반하여 줄고 있는 예산으로 인해 항만시설물의 체계적이고 효율적인 유지관리 및 운영이 필요하다. 효율적인 유지관리 시스템 구축을 위해서 항만시설물이 위치한 지역, 구조물의 형태 및 취급화종, 시공 및 유지관리 수준과 같은 특성을 고려한 열화모델 개발이 필요하다. 항만시설물의 열화모델 개발은 시설물의 열화요인 분석과 열화데이터 수집 및 열화 모델 개발의 과정으로 수행하였다. 열화 모델 개발기법은 변수 특성에 따른 시간 의존적 상태변화를 반영할 수 있는 결정론적 방법인 다중 회귀분석과 변동성이 큰 자료들의 상태이력을 반영할 수 있는 확률론적 방법인 마코브 체인 이론을 이용하였다. 각 방법을 통해 잔교식 구조물과 블록식 구조물의 Project level의 상태 열화모델을 제시하였다.

Technology-oriented national R&D programs produce intellectual property as their final result. Patents, as typical industrial intellectual property, are therefore considered an important factor when evaluating the outcome of R&D programs. Among the main components of patent evaluation, in particular, the patent right quality is a key component constituting patent value, together with marketability and usability. Current approaches for patent right quality evaluation rely mostly on intrinsic knowledge of patent attorneys, and the recent rapid increase of national R&D patents is making expert-based evaluation costly and time-consuming. Therefore, this study defines a hierarchy of patent right quality and then proposes how to quantify the evaluation process of patent right quality by combining text mining and regression analysis. This study will contribute to understanding of the systemic view of the patent right quality evaluation, as well as be an efficient aid for evaluating patents in R&D program assessment processes.

In this paper, we investigate how the power consumption of a heat pump dryer depends on various factors in the drying process by analyzing variables that affect the power consumption. Since there are in general many variables that affect the power consumption, for a feasible analysis, we utilize the principal component analysis to reduce the number of variables (or dimensionality) to two or three. We find that the first component is correlated positively to the entrance temperature of various devices such as compressor, expander, evaporator, and the second, negatively to condenser. We then model the power consumption as a multiple regression with two and/or three transformed variables of the selected principal components. We find that fitted value from the multiple regression explains 80~90% of the observed value of the power consumption. This results can be applied to a more elaborate control of the power consumption in the heat pump dryer.

본 연구는 한국 제조업 중소기업의 R&D 투자와 성과 간의 관계를 분 석하여 비선형 형태를 확인하고, 문턱값인 투자적정수준을 도출하였다. 기존 연구들 은 투자와 성과 간 시차를 고려하지 않거나, 투자와 성과 간 회귀모형에서 투자 변 수의 1차, 2차 항을 이용한 산술적 계산을 통하여 간접적으로 투자수준을 결정하였 는데, 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 2년의 시차를 가정한 문턱회귀모형을 사용 하였다. 분석결과에 의하면, R&D 집중도 및 연구원비율과 이익률간의 관계는 S곡선 형 태를 보였고, 매출액 대비 R&D 투자액 기준으로 6.4%, 종업원수 대비 연구원수 기 준으로 13%가 R&D 투자의 적정수준으로 도출되었다. 연구로부터 도출된 투자 및 성과 간 관계 형태와 문턱값은 향후 기업의 R&D 투자 전략 및 정부 지원 정책의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구의 목적은 공간가중회귀모형(Geographically Weighted Regression, GWR)을 이용하여 2012년 대선 투표율 및지지율에 나타난 인구사회학적 변수들의 공간적 변이와 분포 특성을 살펴보는 것이다. 일반적으로 투표율 및 지지율과 관련성이 높다고 알려진 인구사회학 변수들인 연령, 교육수준 등을 독립변수로 통계청 온라인 데이터베이스를 활용하였고, 선거관리위원회의 2012년 18대 대선의 시군구별 투표율을 종속변수로 하여 보수적 성향의 그룹과 진보적 성향의 그룹간의 분포특성을 분석하였다. 모형 추정결과 2012년 선거는 투표율에 있어서 세대 및 교육수준에 따라 전반적으로 유의미한 차이가 나타나고 있지만, 지역과 지지하는 후보에 따라 공간적인 차이가 나타남을 확인하였다. 기존의 연구들이 일반회귀분석(OLS)을 이용하여 표본으로부터모집단 전체의 특성을 추정한 것과는 달리 이 연구에서는 GWR을 이용하여 통계청 및 선거관리위원회 통계자료로부터 시군구단위의 국지적 수준의 회귀계수를 추정함으로써 투표율에 영향을 주는 인구사회학적 변수들의 공간적 분포특성을 세부적으로 탐색할 수 있었다는 점에서 의의가 있다.

Multivariate control charts are widely needed to monitor the production processes in various industry. Among the several multivariate control charts, control chart have been used of the typical technique. The control chart shows a statistic that represents observed variables and monitors the process through the statistic. In this case, the statistic generally have the limit that any variables affect to that statistic. To solve this problem, some studies have been progressed in the meantime. The representative method is to disassemble total statistic into each of the variable value and make a decision the parameters with large values than threshold value as a main cause. However, the means is requested to follow the normal distribution. To settle this problem, the bootstrap technique that don't be needed the probability distribution was introduced in 2011. In this paper, I introduced the detection technique of the fault variables using multiple regression analysis. There are two advantages; First, it is possible to use less samples than the ascertainment technique applying to bootstrap. Second, the technique using the regression analysis is easy to apply to the actual environment because the global threshold value is used.