이 연구의 목적은 머신러닝 분석방법을 활용하여 대학생의 소속 학과 만족도에 영향을 미치는 주요 요 인을 분석하여 대학생의 진로지도와 중도탈락 예방 관련 정책 및 제도 수립을 위한 기초 연구 자료를 제 공하기 위함이다. 이를 위해 한국교육고용패널 􎟯(KEEP 􎟯)자료의 4년제 대학 진학생 1,298명을 연구대 상으로 머신러닝 분석방법인 로지스틱 회귀분석과 랜덤포레스트 방법을 통하여 분석을 진행하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학 입학년도에는 대학 생활 관련 변수 이외에도 고등학교 재학 시기 및 고등학교 졸업 후 진로 계획과 관련한 설명변수들이 중요도 상위 10개 항목 중 상당수를 차지하였으며, 입학년도와 졸업년도를 제외한 기간에는 전공 학습과 진로활동에 대한 변수들이, 졸업년도에는 취업준비 및 교육훈련 경험 등이 로지스틱 회귀분석과 랜덤포레스트 분석 결과에서 공통적으로 높은 중요도를 기록하였다. 둘째, 두 분석방 법에 따른 학년별 중요도 상위 10개 변수의 일치도는 63.3%로 나타났다. 셋째, 로지스틱 회귀분석과 달리 랜덤포레스트 분석에서는 설문의 응답자가 다수의 척도를 사용하여 응답한 설명변수들이 중요도 상위 10 개 설명변수에 포함된 경우가 상대적으로 많았다. 이 연구는 교육패널 자료를 단일 분석방법이 아닌 두 가지 머신러닝 방법을 사용하여 공통 요소를 도출하고, 결과의 비교를 시도했다는 점에 의의가 있다.

공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링 을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단 (11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별 (RCP 4.5/8.5) 연대별 (2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설 계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수 (CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.

This paper presents a periodic replacement policy for a system subject to shocks when the system is operating for a finite random horizon. The system is subject to shocks during operation, and each shock causes downgrading of the system performance and makes it more expensive to run by the additional running cost. Shocks arrive according to a nonhomogeneous or a renewal process, and we develop periodic replacement policies under a finite random operating horizon. The optimum periodic replacement interval which minimizes the total operating cost during the horizon is found. Numerical examples are presented to demonstrate the results.

Depression is one of the most important psychiatric disorders worldwide. Most depression-related data mining and machine learning studies have been conducted to predict the presence of depression or to derive individual risk factors. However, since depression is caused by a combination of various factors, it is necessary to identify the complex relationship between the factors in order to establish effective anti-depression and management measures. In this study, we propose a methodology for identifying and interpreting patterns of depression expressions using the method of deriving random forest rules, where the random forest rule consists of the condition for the manifestation of the depressive pattern and the prediction result of depression when the condition is met. The analysis was carried out by subdividing into 4 groups in consideration of the different depressive patterns according to gender and age. Depression rules derived by the proposed methodology were validated by comparing them with the results of previous studies. Also, through the AUC comparison test, the depression diagnosis performance of the derived rules was evaluated, and it was not different from the performance of the existing PHQ-9 summing method. The significance of this study can be found in that it enabled the interpretation of the complex relationship between depressive factors beyond the existing studies that focused on prediction and deduction of major factors.

랜덤은 게임의 재미에 핵심적인 역할을 한다. 이는 랜덤의 불확실성이 플레이어에게 놀라움을 주기 때문이다. 고전적 게임에서 랜덤은 일반적으로 게임 플레이에 활용되어 왔다. 이러한 랜덤은 스토리텔링에 참여하지 않은 반면, 현재는 인터랙티브 스토리텔링의 서술구조에 랜덤 시스템이 활용된 게임이 계속 등장하고 있으며 많은 플레이어들의 인정을 받고 있다. 이러한 게임들은 플레이어들에게 개인화된 경험을 제공할 뿐만 아니라 게임 스토리텔링 자체도 다양하게 만든다. 이러한 랜덤은 직접적으로 스토리텔링에 참여하며, 스토리텔링의 완전성과 논리성 을 보장하기 위해 항상 통제된 시스템이다. 랜덤 시스템에 있어 합리적인 디자인과 랜덤에 대한 효과적인 통제가 고전적 인터랙티브 스토리텔링에 새로운 가능성을 준다고 할 수 있다. 본 연구는 이러한 랜덤 시스템을 통제적 랜덤 스토리텔링 시스템으로 정의하였고, 그의 필수요소에 대해 분석과 요약을 시도하였다. 그다음에 게임 '레인즈'를 중심으로 통제적 랜덤 스토리텔링 시스템의 구체적인 구조와, 인터랙티브 스토리텔링 측면에서 어떤 특징이 있는지 연구하였다. 마지막으로 실제 게임 개발에 있어, 이러한 통제적 랜덤 스토리텔링 시스템의 활용 방법과 장단점에 대해 검토였다. 연구를 통하여 통제적 랜덤 스토리텔링 시스템은 전통적 인터랙티브 스토리텔링 게임의 트리 구조를 풀고 생성적 스토리의 효과를 실현하면, 생성 가능한 스토리 텔링 양상의 수를 크게 증가시킨다는 사실을 발견하였다. 그러나 이는 독립적 사건의 디자인와 밸런스 디자인에 대한 요구가 높아 비논리적 스토리텔링 양상을 생성하기 쉽다.

본 연구의 목적은 적지적수 판단에 있어 최근 분류 예측에 활용되고 있는 랜덤포레스트 기법의 적용 가능성을 살펴보는데 있다. 즉, 수종별 조림 적지 판단에 있어 랜덤포레스트 기법을 소개하고 적지적수 도를 작성하여 적용성을 판단하고자 한다. 그 결과 랜덤포레스트 기법의 예측 정확도는 낙엽송 89.29%, 편백 73.89%로 높은 편으로 나타났다. 변수 중요도는 두 개의 수종 모두 표고, 경사, 방위의 순으로 영향력이 높은 것으로 나타났으며 지형, 토성, 토양형이 낮은 영향력을 보였다. 적지적수도 작성 결과, 낙엽송은 경상남도 중부를 제외한 대부분 지역이 가능지와 적지로 나타났으며, 편백은 경상남도의 북동부 지역이 적지로 나타났다. 랜덤포레스트 기법은 적지적수도 작성뿐만 아니라 산림 분야에서 적용되어 왔던 다양한 형태의 분류 및 예측 연구에서 활용 가능성이 높을 것으로 사료된다.

양친성 PCZ-r-PEG 랜덤 공중합체를 기반으로 한 수열합성법을 통해 자가조립된 메조기공 이산화티타늄 마이크로 스피어를 합성하였다. 중합된 PCZ-r-PEG는 푸리에 변환 적외분광법(fourier transform infrared spectroscopy, FT-IR), 핵자기 공명(nuclear magnetic resonance, NMR), 젤 투과 크로마토그래피(gel permeation chromatography, GPC) 그리고 투과전자 현미경(transmission electron microscopy, TEM)을 통해 그 특성이 분석되었다. 다공성 이산화티타늄 입자는 PCZ-r-PEG, 글루코스(glucose), 물을 테트라히드로푸란(tetrahydrofuran, THF) 용액에 분산시킨 뒤 150°C, 12시간 동안 반응시켰다. 다공성 이산화티타늄 입자의 구조와 결정성 분석을 위해 주사전자현미경(scanning electron microscopy, SEM)과 엑스선 회절(X-ray diffraction, XRD)이 사용되었다.

Sulfonated poly(arylene ether sulfone) (SPAES) random copolymers have been perceived as alternatives to perfluorinated sulfonic acid (PFSA) ionomers owing to their cheap production cost and low hydrogen permeability. In spite of their advantages, there are some issues to overcome such as membrane durability and relatively low proton conductivity in the low humidity range. An approach to solve these problems is to fill SPAES copolymers into porous support films (e.g., poly(tetra fluoro ethylene), PTFE). However, it is difficult to make defect-free pore-filling membranes. In this study, SPAES nanodispersion in a water-alcohol mixture is made under a modified supercritical condition and used to make highly proton conductive and chemical durable SPAES-PTFE pore-filling membranes.

입자 복합재료는 입자의 형상, 크기 그리고 분포의 산포특성으로 인해 물성치의 편차가 존재하고, 입자 복합재료를 사용 한 시스템의 거동 또한 산포가 존재한다. 하지만 입자의 산포특성을 고려하기 어려우므로 균질화법을 사용하여 시스템의 거 동을 해석하거나 국부영역에서 미세구조를 적용하여 해석한다. 본 연구에서는 입자의 랜덤적 산포특성을 고려하기 위해 RMDFs(random morphology description functions)를 사용하여 랜덤 미세구조를 생성하였고, 단면 1차 모멘트를 사용하여 가우시안 함수의 수(N)와 입자의 산포특성의 관계를 분석하였다. 그리고 랜덤 미세구조 구조물의 거동을 분석하기 위하여 랜덤 미세구조를 전체에 반영한 외팔보에 multi-scale 해석을 수행하였다. 그 결과 입자의 산포특성과 외팔보의 처짐의 편차 는 N의 증가에 따라 감소하고 N=200에서 수렴하는 것을 확인하였다.

Structural dynamic system involves random variables conditions such as material property, geometric parameters and applied loads. This uncertainties result from the structural parameter are carefully considered the dynamic structural response in displacement, stress, and natural frequencies. The random vibrational system must be designed to withstand a certain amount of the fluctuation with respect to the uncertainties. Harmonic response of a spring-mass system is mathematically modelled with the probabilistic finite element method using the Monte Carlo simulation. The aim of this paper is to find the optimal lowest frequency for the spring-mass system with random input variables and response parameters to the displacements. The probabilistic design is carried out using ANSYS probabilistic design module in a commercial application software and then the optimal design is sequentially solved. An efficient and practical optimal design evaluation method is proposed for the design of the harmonic system. The numerical results are obtained where the next highest frequency of the system and displacements treated as constraints.

Sulfonated poly(arylene ether sulfone) (SPAES)random copolymers have been perceived as alternatives to perfluorinated sulfonic acid (PFSA) ionomers owing to their cheap production cost and low hydrogen permeability. In spite of their advantages, there are some issues to overcome such as membrane durability and relatively low proton conductivity in the low humidity range. An approach to solve these problems is to fill SPAES copolymers into porous support films (e.g., poly(tetra fluoro ethylene), PTFE). However, it is difficult to make defect-free pore-filling membranes. In this study, SPAES nanodispersion in a water-alcohol mixture is made under a modified supercritical condition and used to make highly proton conductive and chemical durable SPAES-PTFE pore-filling membranes.

이산화탄소를 분리하기 위한 한 방법으로 고분자 기체 분리막을 이용한 기술이 발전하고 있다. 다양한 폴리머 멤브레인 재료 중에서도 폴리이미드(PI) 는 우 수한 열 및 기계적 특성, 좋은 화학적 안정성과 높은 가스 수송 특성을 가지고 있다. 하지만 고분자 분리막은 아직 낮은 투과, 선택성을 가지고 있기 때문에 이를 높이기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다. 한편 고무상 고분자인 폴리에 틸렌글리콜 (PEG)은 이산화탄소에 대한 높은 친화성으로 우수한 이산화탄소 분리성능을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 높은 자유 체적을 가지는 durene group을 포함한 PI와 PEG를 공중합 시켜 높은 소재의 기체 투과성능을 확인하고 이 소재를 이용하여 중공사 제조 변수를 조절에 따른 기체 투과도를 확인 하였다.

술폰화 폴리아릴렌에테르술폰(SPAES) 랜덤 공중합체는 고분자 전해질 연료전지에 적용될 때 높은 수소이온전도 도, 상대적으로 낮은 생산 단가 그리고 열화학적 저항성등과 같은 장점을 갖는다. 반면, SPAES 공중합체는 가혹한 구동 조건 하에서 낮은 화학적 안정성과 치수 불안전성으로 인해 실제 연료전지 막에 직접적으로 적용하는데 어려움이 있다. 그에 타당 한 해결책은 SPAES 공중합체를 상호 연결된 기공 구조와 높은 열화학적 강도를 가지는 지지체 필름(예 : 전기방사된 폴리이 미드 지지체)에 함침시키는 것이다. 본 연구에서는 함침막 제조를 위한 이오노머로 빠른 이온 수송을 위해 높은 자유 체적을 유도하는 회전 그룹을 갖는 SPAES 공중합체를 선택하였다. 제작된 막의 실용가능성은 막 특성화를 통해 평가되었다.

Sulfonated poly(arylene ether sulfone) (SPAES) random copolymers have been perceived as membrane materials alternative to perfluorinated sulfonic acid (PFSA) ionomers, since they are cheap and chemically tunable when compared with PFSA. Moreover, their relatively low gas permeability, particularly to hydrogen, contributes to reduced thermal decomposition of membrane-electrode assemblies. In spite of their advantages, freestanding SPAES copolymers have critical issues associated with chemical/electrochemical durability as well as interfacial resistance with electrodes. In this study, SPAES-PTFE reinforced membranes are fabricated using consecutive membrane formation protocols, (e.g., SPAES nanodispersion in water-alcohol mixtures, spontaneous pore-filling, and solvent-assisted thermal treatment techniques) and systematically evaluated.

이산화탄소를 분리하기 위한 한 방법으로 고분자 기체 분리막을 이용한 기술이 발전하고 있다. 다양한 폴리머 막 재료 중에서도 폴리이미드(PI) 는 우수한 열 및 기계적 특성, 좋은 화학적 안정성과 높은 가스 수송 특성 을 가지고 있다. 하지만 고분자 분리막은 아직 낮은 투과, 선택성을 가지고 있기 때문에 이를 높이기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다. 한편 고무상 고분자인 폴리에틸렌글리콜 (PEG)은 이산화탄소에 대한 높은 친화성으로 우수한 이산화탄소 분리성능을 가지고 있다. 본 연구에서는 높은 자유 체적을 가지는 durene group을 포함한 PI과 PEG를 공중합 시켜 높은 물성과 이산화탄소 분리성능을 가지는 분리막을 제조하였다.

최근 온실가스로 인해 기후 이상현상이 급증하면서 이산화탄소 분리 및 포집기술에 관한 관심이 집중 되고 있다. 본 연구에서는 이산화탄소 분리를 위한 고분자 분리막 재료로 극성 기체인 CO2에 대한 높은 용해선택도를 보이는 polyethylene glycol(PEG)와 폴리설폰 공중합체를 제조하였다. 공중합체의 합성 여부는 H-NMR 및 FT-IR 분석을 통해 확인되었다. 도입된 PEG 분자량에 따른 기체 분리 특성 및 열적, 물리적 특성이 평가되었다. 도입된 PEG의 분자량이 증가할수록 이산화탄소 투과도와 CO2/N2 선택도가 증가하는 것을 확인 하였다.

이산화탄소를 분리하기 위한 한 방법으로 고분자 기체 분리막을 이용한 기술이 발전하고 있다. 다양한 폴리머 막 재료 중에서도 폴리이미드(PI) 는 우수한 열 및 기계적 특성, 좋은 화학적 안정성과 높은 가스 수송 특성을 가지고 있다. 하지만 고분자 분리막은 아직 낮은 투과, 선택성을 가지고 있기 때문에 이를 높이기 위해 많은 연구가 이루어지고 있다. 한편 고무상 고분자인 폴리에틸렌글리콜 (PEG)은 이산화탄소에 대한 높은 친화성으로 우수한 이산화탄소 분리성능을 가지고 있다. 본 연구에서는 높은 자유 체적을 가지는 durene group을 포함한 PI와 PEG를 공중합 시켜 높은 소재의 기체 투과성능을 확인하고 이 소재를 이용하여 중공사 제조 변수를 조절에 따른 기체 투과도를 확인하였다.

내염소성을 갖는 염제거공정용 술폰화 폴리아릴렌 에테르 술폰 랜덤 공중합체(SPAES) thin film composite (TFC)막이 모노글라임 용매를 이용하여 제조되었다. 모노글라임은 선택층인 SPAES만을 용해시키며, 다공성 폴리술폰(예 : Udel®)층에 대해 비용해성을 지녀, TFC 제조를 위한 선택적 용매로 사용될 수 있다. 또한 개미산이나 디에틸글리콜과는 달리, 환경적으로 무해하며, 매우 낮은 끊는점을 지녔다는 점이 또 다른 장점이 될 수 있다. 다공성 Udel® 지지체 위에 코팅시, 코팅용액이 기공구조에 침투하여 유수량을 감소시키는 기공투과현상이 발생하는데, 이를 최소화하기 위해 지지체를 이소프로필알콜과 글리세린 혼합액에서 전처리 후에, 코팅-건조 공정을 통해 결함이 없는 SPAES TFC로 제조된다. 또한, SPAES 선택층의술폰화도, 고정이온의 염상태 및 물리-화학적 가교효과를 SPAES TFC막을 통한 투과거동과 관련하여 관찰하였다.