This study aims to develop a regression model using data from the Ammunition Stockpile Reliability Program (ASRP) to predict the shelf life of 81mm mortar high-explosive shells. Ammunition is a single-use item that is discarded after use, and its quality is managed through sampling inspections. In particular, shelf life is closely related to the performance of the propellant. This research seeks to predict the shelf life of ammunition using a regression model. The experiment was conducted using 107 ASRP data points. The dependent variable was 'Storage Period', while the independent variables were 'Mean Ammunition Velocity,' 'Standard Deviation of Mean Ammunition Velocity,' and 'Stabilizer'. The explanatory power of the regression model was an R-squared value of 0.662. The results indicated that it takes approximately 55 years for the storage grade to change from A to C and about 62 years to change from C to D. The proposed model enhances the reliability of ammunition management, prevents unnecessary disposal, and contributes to the efficient use of defense resources. However, the model's explanatory power is somewhat limited due to the small dataset. Future research is expected to improve the model with additional data collection. Expanding the research to other types of ammunition may further aid in improving the military's ammunition management system.

본 연구는 소래풀을 경관화훼로 이용하기 위해 온도조건에 따른 발아특성을 알아보고 회귀분석(bilinear, parabolic, beta distribution)모델을 통해 주요온도(최저, 최적 및 최고온 도)를 구명하고자 하였다. 소래풀 종자는 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35℃ 항온 조건 중 25℃에서 약 6~7일만에 최종발아율이 100%에 도달하였으며, 발아세, 발아속도, 평균발아속도와 평균발아시간이 각각 100%, 21.37ea/day, 14.48, 4.39일 로 다른 처리보다 발아특성이 우수하였다. 이를 바탕으로 발아 속도(germination rate, GR)가 50%인 시점(GR50)을 역수로 (1/GR50)하여 주요온도를 분석한 결과, bilinear모델의 경우, 최저, 최적 및 최고온도는 4.8℃, 25.8℃, 35.6℃였으며 (R2=0.9566, p<0.001), parabolic모델은 최저온도 6.1℃, 최 적온도 21.6℃, 최고온도 36.7℃였다(R2=0.8818, p<0.001). 또한 beta distribution 모델의 주요온도는 최저온도 6.1℃, 최 적온도는 23.1℃, 최고온도 40.1℃였다(R2=0.9102, p<0.001). 본 연구에서 분석한 회귀모델 모두 0.1% 수준에서 통계적 유의 차가 인정된 것으로 보아 소래풀 종자의 발아 시 최저온도는 4.8~6.1℃, 최고온도는 35.6~40.1℃, 최적온도는 21.6~25.8℃ 이며, 50% 이상의 발아율을 기대하였을 때 온도의 범위는 20~25℃가 적합할 것으로 판단된다. 이와 같은 결과는 소래풀 을 이용하여 경관조성을 할 때 파종 및 발아시기를 예측할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 경관조성 을 하는 현장에서 실질적인 도움을 제공할 수 있도록 발아의 주요온도 모델과 함께 식물의 생물계절 관점에서 추가적인 연구 가 필요할 것으로 판단된다.

콩과 같은 밭작물은 주로 토양으로부터 수분을 공급받으며 토양 수분 조건에 따라 생육 반응이 민감하게 반응한다. 작물의 생육과 재배 지역의 토양 조건, 기상 등에 따라 적정 토양 수분을 유지하는 것은 작물 생산량의 증가를 위해 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 머신러닝 기법을 이용하여 토양 수분 함량 예측 모델을 개발하였다. 깊이에 따른 토양 수분과 외기, 강수량 등 기상 변수와의 상관 관계를 구명하고, 깊이별 토양 수분예측을 위한 부분최소제곱회귀(PLSR) 모델을 알고리즘을 개발하였다. 콩 재배포장의 10cm, 20cm, 30cm 깊이의 토양수분은 FDR 방식의 센서로 측정하였 고, 콩 작물 주변 환경인자(재배환경의 기온, 상대습도, 풍속, 일사량, 일조시간)는 주변의 기상관측소에서 측정된 데이터를 이용하였다. 이를 이용하여 깊이별 미래의 토양수분함량 예측 모델을 개발한 결과, 10cm와 20cm깊이에서 주요 인자는 현재 토양수분함량과 기온이었으며, 30cm 깊이에서의 주요 인자는 현재 토양수분함량과 기온, 풍속으로 나타났다. 토양 깊이가 깊어짐에 따라 토양수분함량 예측 정확도가 향상되었으며, 이는 표면에 가까울수록 토양수분함량이 변화가 크기 때문으로 예상된다. 또한 미래의 토양 수분함량예측시 1시간 후 예측 정확도가 가장 우수하였으며, 이때의 Rv 2와 RMSEV가 10cm 깊이에서 0.993와 1.069%, 20cm 깊이에서 0.994와 0.821% 였으며, 30cm 깊이에서 0.999와 0.149% 였다. 본 연구 결과는 콩 생육환경 진단을 위해 재배 포장의 토양수분함량을 토양층별로 미래의 토양수분함량도 예측이 가능함을 보여준다.

PURPOSES : This study aims to provide quantitative profile values for the objective evaluation of concrete surface profile (CSP) grades in concrete structures. The main aims are to quantify the CSP grade required for concrete surface pretreatment and proposing a more suitable CSP grade for structural maintenance. METHODS : Initially, the challenges in measuring concrete surface profiles were outlined by analyzing pretreatment work and profile samples of concrete pavements. Theoretical foundations for quantifying concrete surface roughness were established, and regression models including linear regression, cubic regression, and log regression were selected. Additionally, the interquartile range anomaly removal technique was employed to preprocess the data for regression modeling. RESULTS : Concrete CSP profiles were measured through indoor tests, and the measured data were quantified. Linear regression, cubic regression, and log regression models were applied to each CSP grade for comparative analysis of the results. Furthermore, comparative studies were conducted through adhesion strength tests based on the CSP grade. CONCLUSIONS : Our results are expected to establish objective standards for the pretreatment stage of concrete repair and reinforcement. The derived reference values can inform standards for the restoration and reinforcement of concrete structures, thereby contributing to performance improvement. Moreover, our results may serve as primary data for the repair and reinforcement of various concrete structures such as airports, bridges, highways, and buildings.

Tomato is one of the major widely cultivated crops around the world. The leaf area is directly related to the total amount of photosynthesis, which affects the yield and quality of the fruit. Traditional methods of measuring the leaf area are time-consuming and can cause damage to the leaves. To address these problems, various studies are being conducted for measuring the leaf area. In this study, we introduced a model to estimate the leaf area using images of tomatoes. Using images captured by a camera, we measured the leaf length and width and used linear regression analysis to derive the leaf area estimation formula. Furthermore, we used a Neural Network (NN) for additional analysis to compare the accuracy of the models. Initially, to verify the reliability of the image data, we conducted a correlation analysis between the actual measurement data and the image data, which showed a high positive correlation. The leaf area estimation model presented 23 estimation formulas. We used regression analysis to estimate the coefficients of each model and also used employed an artificial neural network analysis to derive high R-squared (R2) values and low Root Mean Square Error (RMSE) values. Among the estimation formulas, the ninth model showed the highest reliability with an R-squared value of 0.863. We conducted a verification experiment to confirm the accuracy of the selected model, and the R-squared value was 0.925. This study confirmed the reliability of data measured from images and the reliability of the leaf area estimation model using image data. These methods are expected to be an important tool in agriculture, using imaging equipment for measuring and monitoring the crop growth.

본 연구는 네트워크 이상 감지 및 예측을 위해 벡터 자기회귀(VAR) 모델의 사용을 비교 분석한다. VAR 모 델에 대한 간략한 개요를 제공하고 네트워크 이상 체크로 사용 가능한 두 가지 버전을 검토하며 두 종류의 VAR 모델을 통한 경험적인 평가를 제시한다. VAR-Filtered moving-common-AR 모델이 단일 노드 이상 감지 성능에서 우수하며, VAR-Adaptive Learning 버전은 몇 개의 노드 간 이상을 효과적으로 식별하는 데 특히 효 과적이며 두 가지 주요VAR 모델의 전반적인 성능 차이에 대한 근본적인 이유도 분석한다. 각 기술의 장단점 을 개요로 제공하고 성능 향상을 위한 제안도 제시하고자 한다.

Approximately 40,000 elevators are installed every year in Korea, and they are used as a convenient means of transportation in daily life. However, the continuous increase in elevators has a social problem of increased safety accidents behind the functional aspect of convenience. There is an emerging need to induce preemptive and active elevator safety management by elevator management entities by strengthening the management of poorly managed elevators. Therefore, this study examines domestic research cases related to the evaluation items of the elevator safety quality rating system conducted in previous studies, and develops a statistical model that can examine the effect of elevator maintenance quality as a result of the safety management of the elevator management entity. We review two types: odds ratio analysis and logistic regression analysis models.

본 연구는 한국인 인구집단에서 폭식행동, 음식중독을 식별하고, 해당 증상들이 비만 및 섭식행 동, 정신건강, 인지적 특성과 어떠한 연관성을 보이는지 규명하고자 하였다. 이를 위하여 정상체중 및 비만 체중에 해당하는 한국인 성인 257명을 대상으로 섭식문제(예: 폭식, 음식중독, 음식갈망), 정신건강(예: 우 울), 인지기능(예: 충동성, 정서조절)에 관한 임상심리검사 척도를 측정하였다. 비만 여부와 성별에 따라 그 룹을 나누었을 때, 비만체중 여성에서 폭식행동이 46.6%, 음식중독이 29.3%로 가장 빈도가 높았다. 성향 점수 매칭 후 데이터로 독립성 검정을 수행한 결과, 폭식행동 및 음식중독이 비만체중 집단에서 정상체중 집단보다 더 많이 나타나는 것을 확인하였다. 또한 폭식행동과 음식중독 유무에 각 심리검사 척도 요인이 미치는 영향력을 파악하고자, 전진선택법을 적용한 로지스틱 회귀모델을 구축하였다. 로지스틱 회귀분석 결과, 폭식행동에는 섭식장애, 음식갈망, 상태불안, 정서조절(인지적 재해석) 및 음식중독이 주로 관여하였 고, 음식중독에는 음식갈망, 폭식행동과 함께 비만과 연령의 교호작용, 교육년수가 유의하게 작용하는 것으 로 나타났다. 본 연구는 한국인 성인을 대상으로 한 체계적 연구로서, 폭식행동과 음식중독이 여성 및 비만 인에서 특히 더 많이 나타남을 확인하였다. 폭식행동과 음식중독에는 일부 섭식문제(예: 음식갈망)가 공통되게 관여하나, 정신건강 및 인지적 위험요인에는 차이가 있었다. 따라서 음식중독과 폭식행동은 서로 구 별되는 개념으로 두고, 각각의 기질적·환경적 위험요인을 깊이 있게 탐구하는 것이 필요하다.

예이츠의 초기시는 신비한 요정의 나라와 영웅의 세계에 몰입하는 신화의 이상적 세계로의 회귀 경향이 현저히 나타난다. 아일랜드의 신화나 전설 속의 영웅의 모습을 재현함으로써, 그는 신화를 통해 이상적 세계를 탐색하여 고통스러운 현실에 희망을 심어주고 민족정신을 찾을 수 있게 하는 가능성을 열어준다. 고대 켈트족의 신화와 전설, 민담에 현실의 고통을 가미하여 재현함으로써 시인의 초기시에 나타나는 신화 세계로의 회귀 경향은 아일랜드 고유의 민족문학 건설이라는 현실성을 지니게 된다. 이러한 경향은 예이츠가 “문화민족주의”를 주장하는 가운데 현실적인 인물인 농민들의 가치를 강조함으로써 초기시에 나타난 신화의 단점인 지나치게 현실과 괴리된 이상향만을 추구한 점을 보완한다. 그가 볼 때 아일랜드 농민들은 초자연적인 경험을 통해 영국의 물질주의와 이성주의에서 벗어나 초자연의 신비를 지닌 켈트족의 옛 아일랜드를 부활하고 영국의 지배에서 벗어나 새로운 세계로 나아갈 수 있는 비전을 제시한다.

단계별 작업기를 통합하여 일관화하는 복합기를 실용화하여 생산효율이 개선되어 밭농업 생력화에 기여하였다. 본 연구의 목적은 SAS를 이용한 복합작업기의 최적 작업조건을 반응표면기법(RSM)으로 구명하고 최적 성능을 실험으로 평가하여 집약적 밭농업의 트랙터 운용방법을 제시하고자 하였다. 로터리 작업에서 회전속도와 전진속도의 관계는 견인력의 효율성과 멀칭 등 작업품질에 적정한 트랙터의 운용기준 조건을 나타낸다. 슬립과 공차를 고려하면 통합 선택기준 작업속도는 3.4<SPDcr<4.7 km/h 범위로 확장되고, 로터리 피치(p)가 40<p<56 cm/rev로 판단되었다. 여러 검토조건에 서 연료소비량을 예측하고 동력의 효율성을 평가하는데 Kim 모델이 사용되었다. 목적함수를 만족하는 적정 p의 범위에 속하는 공칭 작업속도(SPD)를 엔진속도비(n)와 주행 기어비(GR)로 나타내어 최적 설계점은 카테고리 1급(DK450) 트랙터에 대하여 독립변수 n, GR/변속단수는 0.65, 401/M4로 구명되었다. 실험 평가에서 작은 트랙터는 시뮬레이션과 비교적 일치하였고, 큰 트랙터의 실험은 낮은 연료소비량과 실작업속도로 오차를 유발하였다.

본 논문에서는 3차원 엮임 재료의 유체투과율 향상을 목적으로 수치해석 데이터 기반의 물성치 회귀 분석 및 최적설계를 소개한다. 우선 3차원 엮임 재료를 구성하는 와이어 사이의 간격을 결정하는 배율 계수를 매개변수화 하여 다양한 배율 조합을 가지는 수치 모 델을 생성하였고, 전산 수치해석을 통해 계산된 각 모델의 체적 탄성계수, 열전도 계수, 유체투과율 데이터를 이용하여 다항식 기반의 회귀 분석을 수행하였다. 이를 사용해서 체적 탄성계수와 유체투과율 사이의 다목적함수 최적설계를 통한 파레토 최적해를 도출하였 으며, 두 물성치가 서로 상충 관계에 있음을 확인하였다. 한편 3차원 엮임 재료의 열전달 효율을 높이기 위해서 유체투과율을 최대화 시키는 것을 목적으로 경사도 기반 최적설계를 수행하였고, 제약조건인 체적 탄성계수의 크기별 유체투과율의 변화율을 분석하였다. 그 결과 설계자가 원하는 최소한의 강성을 가지는 최대 유체투과율 설계 모델을 얻어낼 수 있음을 확인하였으며, 회귀 방정식을 통해 서 얻어진 설계가 높은 정확도를 가지고 있음을 추가적으로 검증하였다.

This study attempts a comparison between AHP(Analytic Hierarchy Process) in which the importance weight is structured by individual subjective values and regression model with importance weight based on statistical theory in determining the importance weight of casual model. The casual model is designed by for students’ satisfaction with university, and SERVQUAL modeling methodology is applied to derive factors affecting students’ satisfaction with university. By comparison of importance weights for regression model and AHP, the following characteristics are observed. 1) the lower the degree of satisfaction of the factor, the higher the importance weight of AHP, 2) the importance weight of AHP has tendency to decrease as the standard deviation(or p-value) increases. degree of decreases. the second sampling is conducted to double-check the above observations. This study empirically checks that the importance weight of AHP has a relationship with the mean and standard deviation(or p-value) of independence variables, but can not reveal how exactly the relationship is. Further research is needed to clarify the relationship with long-term perspective.

PURPOSES : To efficiently manage pavements, a systematic pavement management system must be established based on regional characteristics. Suppose that the future conditions of a pavement section can be predicted based on data obtained at present. In this case, a more reasonable road maintenance strategy should be established. Hence, a prediction model of the annual surface distress (SD) change for national highway pavements in Gangwon-do, Korea is developed based on influencing factors. METHODS : To develop the model, pavement performance data and influencing factors were obtained. Exploratory data analysis was performed to analyze the data acquired, and the results show that the data were preprocessed. The variables used for model development were selected via correlation analysis, where variables such as surface distress, international roughness index, daily temperature range, and heat wave days were used. Best subset regression was performed, where the candidate model was selected from all possible subsets based on certain criteria. The final model was selected based on an algorithm developed for rational model selection. The sensitivity of the annual SD change was analyzed based on the variables of the final model. RESULTS : The result of the sensitivity analysis shows that the annual SD change is affected by the variables in the following order: surface distress ˃ heat wave days ˃ daily temperature range ˃ international roughness index. CONCLUSIONS : An annual SD change prediction model is developed by considering the present performance, traffic volume, and climatic conditions. The model can facilitate the establishment of a reasonable road maintenance strategy. The prediction accuracy can be improved by obtaining additional data, such as the construction quality, material properties, and pavement thickness.

The plastic deformation behavior of additively manufactured anisotropic structures are analyzed using the finite element method (FEM). Hill’s quadratic anisotropic yield function is used, and a modified return-mapping method based on dual potential is presented. The plane stress biaxial loading condition is considered to investigate the number of iterations required for the convergence of the Newton-Raphson method during plastic deformation analysis. In this study, incompressible plastic deformation is considered, and the associated flow rule is assumed. The modified returnmapping method is implemented using the ABAQUS UMAT subroutine and effective in reducing the number of iterations in the Newton-Raphson method. The anisotropic tensile behavior is computed using the 3-dimensional FEM for two tensile specimens manufactured along orthogonal additive directions.

본 연구는 부·울·경의 전국동시지방선거 중 시·도지사 선거결과를 통해 보수정당으로의 회귀 가능성과 향후 선거 결과에 대한 전망을 하는 것이 주요한 목적이다. 실제로 전국동시지방선거에서 부산은 국민의힘이 더불 어민주당을 7:1로 이겼고, 울산에서는 국민의힘이 6:1로 우세했다. 그리 고 경남에서는 국민의힘과 더불어민주당의 전적은 6:2의 결과를 보였다. 이것은 지역주의와 지연주의가 부·울·경에서 강하게 작용하고 있다는 것 을 보여준다. 제8회 전국동시지방선거에서 국민의힘이 전국에서 승리하 였고, 특히 부·울·경 지역에서는 양당 후보 간 20%~35%p의 큰 격차를 보였다. 그리고 부·울·경의 역대선거 결과를 비교분석해 볼 때, “유권자 의 선택이 중요하며, 그 점에서 부·울·경은 보수정당 지지로 선회했고, 이 흐름은 당분간 지속할 것으로 전망된다. 하지만, 박근혜 대통령의 탄 핵이라는 큰 변수는 제7회 전국동시지방선거에서 더불어민주당의 전국적 인 승리를 안겨주었다는 점에서 정치적 이슈에 따라 유권자의 선택이 언 제든 변화할 수 있다.

일반적으로 콘크리트는 골재, 모래, 시멘트, 담수, 혼합재 등 다양한 재료로 구성되어있으며 재령에 따라서 강도가 증 가한다. 콘크리트에 필요한 각 재료의 비율은 혼합 설계를 통해 결정되지만, 콘크리트의 강도는 실험적으로 측정되기 전까지는 알 수 없다. 이러한 한계를 극복하기 위해 실험을 통해 얻은 데이터를 이용하여 콘크리트의 압축 강도를 예측하기 위해 통계수 학과 기계학습 알고리즘을 이용한 많은 연구가 시도되었다. 이전의 연구는 콘크리트 압축 강도 예측에 신경망 기법이 가장 적 합하다고 제안하였다. 그러나 신경망 기법은 다른 기계학습과 비교하여 모델 학습에 계산 비용이 많이 들어 실제로 적용하기 어려운 문제점이 있다. 최근 몇 년 동안 다양한 회귀 분석 모델이 개발되었으므로 본 연구에서는 신경망 대신 최신 회귀 분석 모델을 이용하여 콘크리트 강도 예측모델을 제시하였다. 이를 위해 최근 개발된 회귀 분석 모델에 대한 교차검증을 시행하여 최적의 모델을 선정하였다. 그리드 검색을 통하여 선정된 각 모델의 하이퍼 파라미터를 최적화하고, 국내외 데이터를 활용하여 기계학습 모델을 훈련하고 검증하였다. 이들 중 CatBoost, LGBMR, RFR, XGBoost 회귀모델이 높은 성능을 보여주었다. 특히 그 중에서 XGBoost 회귀 분석 모델이 가장 작은 오차와 높은 정확도를 보여주었다. 이들 중 오류가 가장 큰 LGBMR 모델도 이전 연구에서 제안된 신경망 및 앙상블 모델보다 성능이 우수하였다. 현장 레미콘 콘크리트에 대한 압축 강도 예측을 시행하여 학 습된 모델의 현장 적용 가능성을 확인하였다.

이 논문은 워즈워드와 예이츠의 시에 나타난 자연과 회귀성이 초기 작품들과 후기 시들에서 어떻게 변화하는지 연구한다. 두 시인들은 그들의 감정을 분명하게 드러내기 위한 매개체를 자연에서 끌어왔다. 워즈워드에게 자연은 지식과 즐거움을 주고, 전 생애에 영향을 미친다. 워즈워드가 인간과 자연사이의 유대관계에 대한 믿음을 가지고 있었던 반면에, 예이츠는 그러한 관계에 대한 실마리를 찾는 데 있어서 모호한 태도를 보인다. 예이츠는 낭만적 서정시에서 시작 활동을 시작하여 후기 시들에 이르기까지 자연으로부터 회귀적인 주제들을 더 깊은 통찰력으로 보여준다.