Customer segmentation prediction has attracted a lot of research interests in previous literature, and recent studies have shown that artificial neural networks (ANN) method achieved better performance than traditional statistical ones. However, ANN approaches have suffered from difficulties with generalization, producing models that can overfit the data. This paper employs a relatively new machine learning technique, support vector machines (SVM), to the customer segmentation prediction problem in an attempt to provide a model with better explanatory power. To evaluate the prediction accuracy of SVM, we compare its performance with logistic regression analysis and ANN. The experiment results with real data of insurance company show that SVM superiors to them.

본 연구는 아스팔트 콘크리트 포장의 소성변형 추정을 보다 쉽게 하기 위하여 새로운 시험기법인 김테스트의 변형강도 및 시험 장비를 개발함에 있어 적정규격을 선정하기 위한 것이나. 김테스트에서 하중봉의 직경(D) 및 하중봉 하단의 원형처리 반경(r)이 시험결과에 미치는 영향을 파악하기 위하여 다양한 혼합물에 대하여 D와 r을 변화시켜가며 실험을 수행하였다. r에 따른 변형강도 및 변형하중과의 상관관계 분석결과 r=0.5와 1.0cm로 원형 처리한 측정값에서 소성변형과 높은 상관성을 보여주었다. 공시체의 직경(S)은 중요 변인이 아니었으며, 하중봉은 직경 4cm에 반드시 하단을 원형처리를 해야하고 이때의 절삭 반경 r은 1.0cm가 가장 좋은 것으로 나타났다. 통계프로그램 SAS의 STEPWISE 를 이용하여 골재별로 변형강도로부터 소성변형 깊이 및 동적 안정도를 추정하기 위해 모델을 개발하였으며 $R^2$은 0.95이상이 얻어졌다. 향후 보다 많은 실험을 통해 이 시험법의 표준화 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이며, 새로운 배합설계 방법을 개발한다면 본 실험법의 적용을 검토해 볼 필요가 있을 것이다.

포장유지관리체계는 신설포장의 공용 이후 포장 유지보수를 실시함에 있어 기술적으로 타당하고 경제적으로 효율적인 보수전락을 적용하는 것을 목표로 한다. 이를 위해서는 신뢰성 있는 포장공용성 예측모델을 필요로 한다. 본 연구에서는 마르코프 체인 이론에 기초한 확률적 포장공용성 예측 시스템을 제안하고, 아스팔트 포장으로의 적용상 문제점 등을 기술하였다. 본 연구 결과로서 아스팔트 포장의 공용성 예측을 위한 포장상태 전이행렬을 정의하였으며, 정량적인 포장공용 수명평가 결과를 제시하였다.

본 연구는 아스팔트 콘크리트 포장의 소성변형 추정을 보다 쉽게 하기 위하여 새로운 시험기법인 김테스트의 변형강도 및 시험 장비를 개발함에 있어 적정규격을 선정하기 위한 것이나. 김테스트에서 하중봉의 직경(D) 및 하중봉 하단의 원형처리 반경(r)이 시험결과에 미치는 영향을 파악하기 위하여 다양한 혼합물에 대하여 D와 r을 변화시켜가며 실험을 수행하였다. r에 따른 변형강도 및 변형하중과의 상관관계 분석결과 r=0.5와 1.0cm로 원형 처리한 측정값에서 소성변형과 높은 상관성을 보여주었다. 공시체의 직경(S)은 중요 변인이 아니었으며, 하중봉은 직경 4cm에 반드시 하단을 원형처리를 해야하고 이때의 절삭 반경 r은 1.0cm가 가장 좋은 것으로 나타났다. 통계프로그램 SAS의 STEPWISE 를 이용하여 골재별로 변형강도로부터 소성변형 깊이 및 동적 안정도를 추정하기 위해 모델을 개발하였으며 R2은 0.95이상이 얻어졌다. 향후 보다 많은 실험을 통해 이 시험법의 표준화 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이며, 새로운 배합설계 방법을 개발한다면 본 실험법의 적용을 검토해 볼 필요가 있을 것이다.

포장유지관리체계는 신설포장의 공용 이후 포장 유지보수를 실시함에 있어 기술적으로 타당하고 경제적으로 효율적인 보수전락을 적용하는 것을 목표로 한다. 이를 위해서는 신뢰성 있는 포장공용성 예측모델을 필요로 한다. 본 연구에서는 마르코프 체인 이론에 기초한 확률적 포장공용성 예측 시스템을 제안하고, 아스팔트 포장으로의 적용상 문제점 등을 기술하였다. 본 연구 결과로서 아스팔트 포장의 공용성 예측을 위한 포장상태 전이행렬을 정의하였으며, 정량적인 포장공용 수명평가 결과를 제시하였다.

본 연구에서는 국도 아스팔트 포장의 포장파손예측모델을 개발하기 위한 장기 공용성 관측 구간을 선정하였다. 관측 구간의 선정을 위하여 신설 포장 구간 및 덧씌우기 포장 구간에 대한 실험계획표를 작성하였고, 실험계획표의 각 셀에 해당되는 구간은 국도 데이터 베이스를 이용하여 예비 관측 구간을 선정하였고, 현장 조사를 통하여 최종 관측 구간을 선정하였다. 선정된 관측 구간의 단위 연장은 200m이며, 신설 포장 구간 47개소 및 덧씌우기 포장 구간 48개소가 선정되었다. 선정된 관측 구간에 대하여 시간의 변화 또는 교통량의 변화에 따른 포장 상태를 바탕으로 균열 및 러팅에 관한 1차 분석 작업을 진행하였다. 향후 포장 관련 다양한 정보가 데이터 베이스에 구축된 후 통계분석을 통하여 포장 파손 예측 모형이 개발되어야 할 것이다.

본 연구에서는 국도 아스팔트 포장의 포장파손예측모델을 개발하기 위한 장기 공용성 관측 구간을 선정하였다. 관측 구간의 선정을 위하여 신설 포장 구간 및 덧씌우기 포장 구간에 대한 실험계획표를 작성하였고, 실험계획표의 각 셀에 해당되는 구간은 국도 데이터 베이스를 이용하여 예비 관측 구간을 선정하였고, 현장 조사를 통하여 최종 관측 구간을 선정하였다. 선정된 관측 구간의 단위 연장은 200m이며, 신설 포장 구간 47개소 및 덧씌우기 포장 구간 48개소가 선정되었다. 선정된 관측 구간에 대하여 시간의 변화 또는 교통량의 변화에 따른 포장 상태를 바탕으로 균열 및 러팅에 관한 1차 분석 작업을 진행하였다. 향후 포장 관련 다양한 정보가 데이터 베이스에 구축된 후 통계분석을 통하여 포장 파손 예측 모형이 개발되어야 할 것이다.

In this paper, we Investigate rationales for feedback adjustment using some techniques associated with automatic process control based on some nonstatioary disturbance models. Feedback-control schemes are often operated so that the nature of the disturbance that is being compensated is concealed and unusual deviations from the target cannot be taken account of. In this connection feedback control schemes is useful to extend the idea of common causes and special causes to such systems. Minimum-cost feedback schemes are discussed for some simple ,but practically interesting ,models.

In this study the drift prediction models currently used in search and rescue(SAR) operations are introduced and the basic differences among them are analyzed by comparing the target classification, the treatment of environmental conditions, leeway equations and the determination of search area. In addition the new methods under development including AP98 of U.S. Coast Guard are compared and studied to improve the efficiency of SAR operation.

본 논문은 신경망 근사 해석 모델의 원형을 스터브 거더의 거동 해석에 적용하고, 이 과정 중에 발생한 문제점을 파악하여 해결책을 제시함으로써, 앞서 개발한 원형 모델을 스터브 거더 시스템에 적합하도록 발전시키는데 목적이 있다. 스터브 거더의 해석 변수는 주어진 시간 내에 시뮬레이션이 가능하게 7개, 해석 결과값은 탄성 처짐뿐만 아니라 응력까지 고려하여 총 4개의 결과값을 동시에 고려하고, 학습 패턴 수는 총 143개를 사용하였다. 근사해석의 정확도를 향상시키고 학습의 수렴성을 보장하기 위하여 다양한 시뮬레이션을 수행하여 은닉층 뉴런 수, 학습 패턴 그리고 최대 에러의 관계를 규명하고, 이 결과를 바탕으로 신경망 근사 해석 모델 개발 단계를 수정하여 제안하였다.

The propriety of the numerical model application was examined on Paldang resevoir and its inflow tributaries located in the center of the Korean peninsula and the long term water quality forecast of the oxygen profile was carried out in this syduy. The input data of the model was the capacity of the reservoir, catchment area, percolation, diffusion rate, vertical mixing rate, dissolution rate from the bottom of the reservoir, outflow of the resevoir, water quality measurement and meteorology data of the drainage basin, and the output result was the annual estimation value of the dissolved oxygen concentration and the biochemical oxygen demand. The modeling method is based on the measured or calculated boundary condition dividing the water area into several blocks from the macorscopic aspect and considering the mass balance in these blocks. As the result of the water quality forecast, it was expected that the water quality in Northern Han River and Paldang reservoir would maintain the recent level, but that the water quality in the Southern Han River and its inflow tributary would worsen below the grade 4 of the life environmental standard from around 2000 owing to the decrease of DO concentration and the increase of BOD concentration.

구조물의 손상예측정확도를 모텔불확실성의 함수로 산정하는 방법론이 제시되었다. 먼저， 구조물의 손상발 생위치와 크기를 결정할 수 있는 알고리즘이 요약되고 모델불확실성과 손상발견정확도를 측정하는 방법들이 제시되었다. 다음으로， 실폰구조물의 손상발견정확도에 미치는 모델불확실성의 영향을 산정하는 방법론이 제 시되었다. 마지막으로， 한개의 진동모드가 측정된 Plate-Girder 교량올 사용하여 이같은 산정방법론의 적합 성이 예증되었다.

Recently, the characteristic of plant production systems in Korea has been changed with the strong trends of integration and large scale, using environmental control techniques. To satisfy this change successfully, first of all, the environmental prediction inside the system must be preceded. While many environmental prediction models for plant production system were developed by many persons, each model cannot be applied to the every situation without the perfect understanding of source codes and the technical modification. The purpose of this study is building the environmental prediction model to predict and evaluate the environment inside the system numerically, and also developing the multipurpose program available for practical design. The model consisted of the basic system model, the cultivation related model and the environmental control related model. The contents of each model are as follows : the basic system model is dealing with thermal and light environments, soil environment and ventilation : the cultivation related model with soil and hydroponic cultures ; and the environmental control related model with thermal curtain and heat exchanging system. The environmental prediction model was developed using a common simulation program, PCSMP, so that it could be easily understood and modified by anyone. Finally, the model was executed and verified through comparison between simulated and measured results for soil culture, and both results showed good agreements.

Cooling of nutrient solution is essential to improve the growth environment of crops in hydroponic culture during summer season in Korea. This study was carried out to provide fundamental data for development of the cooling system satisfying the required cooling load of nutrient solution in hydroponic greenhouse. A numerical model for prediction of the cooling load of nutrient solution in hydroponic greenhouse was developed, and the results by the model showed good agreements with those by experiments. Main factors effecting on cooling load were solar radiation and air temperature in weather data, and conductivity of planting board and area ratio of bed to floor in greenhouse parameters. Using the model developed, the design cooling load of nutrient solution in hydroponic greenhouse of 1,000m2(300pyong) was predicted to be 95,000 kJ/hr in Suwon and the vicinity.

보리차 및 결명자차의 추출 공정중 추출량에 미치는 중요한 인자로는 입자크기, 추출온도, 추출시간, 및 초기시료의 농도 등이 있다. 그리하여 본 연구에서는 상기 추출조건의 변화에 따른 추출량을 측정하여 얻어진 경과를 요약하면 다음과 같다. 1. 추출량 및 추출속도 예측 모델식은 가장 오차가 적은 범위에서 각각의 독립변수에 대한 예측 모델식을 세운후 각 독립변수와의 관계를 종합하여 최종추출량 예측 모델식을 세웠다. 2. 입자의 크기가 총괄 물질전달계수에 미치는 영향은 입자가 작을수록 총괄물질 전달계수가 증가하였다. 3. 추출량은 입자크기가 작을수록, 온도가 높을수록, 시간이 길수록, 초기시료량이 클수록 증가하였다.

본 연구는 식품의 동결시 동결기구의 설계 및 동결에너지의 효율적인 운용등을 위하여 동결상태에서 과일쥬스의 농도 및 온도변화에 따른 밀도변화를 예측하기 위하여 수행되었다. 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40%농도의 Orange Juice, Apple Juice, Grape Juice 및 Sucrose Solation을 시료로 하여 온도강하에 의해 동결팽창되는 부위를 제거하므로써 거기에 따른 무게변화를 에서 까지의 온도범위에서 간격으로 각각 측정하여 밀도를 산출하였다. 그리고, Heldman의 식을 이용하여, 위의 농도와 온도범위에서 각 과일쥬스와 Sucrose Solution의 Unfrozen water fraction을 계산하였다. 실험을 통해 측정된 밀도데이타와 Unfrozen water fraction 데이타를 최적화 컴퓨터 프로그램을 이용하여 10%에서 40%까지의 농도범위와 에서 까지의 온도범위에서 Orange Juice, Apple Juice, Grape Juice 및 Sucrose Solution의 밀도를 예측할 수 있는 모델을 수립하였다.