본 연구는 무역 데이터의 구조적 특성과 불규칙성이 실증적 예측모형의 예측 성능에 미치는 영향 을 분석한다. 80개국의 무역 패널 데이터를 활용하여 OECD 국가와 신흥시장 국가를 구분하고, 데이터 환경에 따라 예측 방법의 상대적 효과성이 달라지는지를 검토하였다. 이를 위해 수출 증가 율 예측에서 전통적인 통계모형과 머신러닝 접근법의 표본외(out-of-sample) 예측 성능을 비교하 였다. Pooled OLS 모형을 기준모형으로 설정하였으며, Random Forest 기반 머신러닝 모형과 Transformer 기반 딥러닝 모형을 대안적 분석도구로 활용하였다. 예측 정확도는 RMSE, MAE, MAPE 및 표본외 R²를 기준으로 평가하였다. 분석 결과, 머신러닝 모형은 무역 증가율 예측에서 Pooled OLS 모형보다 일관되게 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 특히 이러한 성능 우위는 무역 데이터의 변동성과 구조적 불규칙성이 상대적으로 높은 신흥경제국에서 OECD 국가보다 훨 씬 강하게 나타났다. 또한 대안적 패널 회귀모형을 활용한 강건성 검정 결과 역시 데이터 환경의 불규칙성이 높을수록 머신러닝 모형의 예측우위가 더욱 확대된다는 점을 확인하였다. 기존 연구들 이 모형의 우수성을 보편적 특성으로 간주한 것과 달리, 본 연구는 머신러닝의 예측우위가 데이터 구조에 조건부적으로 결정된다는 점을 실증적으로 제시한다. 나아가 예측 성능과 무역 데이터의 불 규칙성을 명시적으로 연결함으로써, 무역 연구에서 적절한 분석도구를 선택하기 위한 새로운 방법 론적 시사점을 제공한다.

인발성형 유리섬유 강화 폴리머(pGFRP) H-형강은 건설 분야에서 기존 강재를 대체할 혁신적이고 가벼우며 부식에 강한 소재로 부상하고 있다. 그러나 하중저항계수설계법(LRFD) 기준을 확립하려면 재료에 내재한 불확실성을 규명해야 한다. 본 연구는 파괴 모드와 극한 하중을 분석하기 위해 서로 다른 전단경간비(a/d = 7.5, 5.0, 2.5)를 갖는 pGFRP H-형강을 대상으로 4점 휨 시험을 수행하였다. 실험 결과, 지간이 짧아질수록 파괴 메커니즘이 뚜렷하게 전이함을 확인하였다. a/d = 7.5 및 5.0 시험체는 휨 지배적 파괴 양상을 보인 반면, 단경간 시험체(a/d = 2.5)는 전단 및 국부 압괴로 인해 조기 파괴되었다. 이러한 파괴 특성을 반영하 여, 본 연구는 최우추정법(MLE)과 적합도 검정을 통해 재료의 최약 링크(Weakest-link) 파괴 거동을 모사하는 최적의 모형으로 와이 블(Weibull) 분포를 선정하였다. 나아가 제한된 표본 크기에서 발생하는 통계적 불확실성을 제어하고자 ASTM D7290 규격을 적용하 였으며, 이를 통해 80% 하한 신뢰구간을 만족하는 LRFD 기반 설계 공칭 강도를 도출하였다. 본 연구가 제안한 강도 값은 pGFRP의 변동성을 보수적으로 반영하며, 향후 LRFD 구조 설계 기준을 정립하는 데 기초 자료를 제공한다.

This study proposes a statistical modeling framework for estimating the daily number of bus stops at highway transfer facilities (ex-HUBs) where demand information is often uncertain during the early planning stages. Accurate estimation of the daily number of bus stops is critical for efficient design and operation; however, reliable demand data are rarely available in the initial planning phase. Using pooled data from 16 facilities, a direct demand estimation approach was implemented, based on facility characteristics, transportation connectivity, highway traffic conditions, and socioeconomic factors. Log-linear model (LLM) and negative binomial model (NBM) were developed to capture the count data characteristics. Ensemble models using arithmetic and weighted means were also constructed to improve predictive reliability. The analysis revealed that the arithmetic mean ensemble of NBM and LLM produced the most accurate predictions. The daily number of bus stops was significantly influenced by the distance from bus terminals, highway traffic volume, public transportation connectivity, economically active population, and level of urbanization. The framework proposed in this study provides a practical tool for estimating the daily number of bus stops at highway transfer facilities, and can support more reliable feasibility analyses and infrastructure planning under demand uncertainty.

Odorous compounds from the operation of wastewater treatment plants (WWTPs) have increasingly become public health concerns and civil complaints. This study identifies priority management stages in WWTPs by quantitatively analyzing the distribution of complex odor and designated odor substances across key processes using a dimensionless tool (the Odor Activity Value, OAV), while providing a statistical basis and operational strategies for efficient odor mitigation in public facilities. Although there was a very poor correlation between designated odorous concentrations and complex odor level (dilution ratio), the application of the OAV yielded much more accurate results with a strong correlation (R2 = 0.7) specifically at high-temperature condition. Odor potential in the wastewater treatment processes fluctuates substantially depending on the specific unit. Statistical analysis using Kruskal–Wallis tests demonstrated that influent and sludge treatment process (return flow and centrate) produce much higher odor intensities compared to the biological reactor and secondary clarifier. Based on PERMANOVA analysis, differences in the profiles of complex odor and the OAVs of designated odorants across 6 treatment stages explained 64.1% of the total variance. Principal Coordinates Analysis (PCoA) showed that sludge treatment processes form a distinct, unique cluster, whereas sewage treatment streams present a more gradual transition of odor profiles. Statistical assessment using the Mann-Whitney U test demonstrated that mean odorants levels did not have considerable shift under high-temperature and low-temperature conditions. However, the sensory perception in higher temperatures enhanced relative to the OAVs. In conclusion, the OAV is an effective dimensionless tool, as it establishes priorities in odor management and control, offering a practical supplementary indicator for addressing civil complaints. These findings provide a robust foundation for optimizing deodorization systems designs and operational efficiency of odor mitigation systems within WWTPs.

2000년대 초중반 국내 고속도로 교량에 LMC계 교면포장이 도입된 이후, 우수한 수밀성 및 내구성과 기존 바닥판 콘크리 트와 유사한 열팽창 특성에 기반한 구조적 일체성 확보의 장점으로 신설 및 유지관리 현장에서 폭넓게 활용되어 왔다. 이후 조강·초속경 시멘트를 적용한 다양한 공법이 개발되면서 초기 개방 시간 단축 및 교통 통제 최소화를 위한 기술적 확장이 이루어졌으며, 국내 교면포장 기술은 재료 및 시공 측면에서 지속적으로 발전해왔다. 그러나 준공 후 일정 기간이 경과한 교량에서 들뜸, 탈락, 균열 등 손상이 반복적으로 보고되고 있으며, 이에 따른 장기 공용성 저하와 유지관리 비용 증가 문제 가 제기되고 있다. 기존 연구는 실내 물성시험 및 단기 성능 평가에 집중되어 왔으며, 실제 공용 중인 다수 교량을 대상으 로 교통·환경 인자를 통합 고려한 장기 성능 분석은 제한적인 실정이다. 이에 본 연구에서는 실교량 기반의 공용성 데이터 베이스를 구축하고, 누적 교통하중과 환경하중을 포함한 다양한 인자와 손상지표 간의 통계적 분석을 수행함으로써 LMC 교 면포장의 장기 성능 특성을 정량적으로 평가하고자 한다. 이후 통계적 유의성 검정과 함께, 향후 성능 예측 모델 개발 및 고도화를 통해 성능기반 유지관리 의사결정 체계를 위한 기초 자료로 사용될 수 있다.

This study develops a scientific fishing-ground exploration framework for the Korean large purse-seine fishery, where traditional experience-based searching has become increasingly unreliable under rapid climate variability. AIS-derived fishing locations from 2021 to 2023 were integrated with HYCOM-based temperature and salinity fields and MODIS-Aqua chlorophyll-a data to construct a unified environmental – fishing dataset. After multicollinearity screening and principal component analysis, temperature and salinity at 30 m depth and chlorophyll-a were selected as representative predictors. Using these variables, a generalized additive model (GAM) with background-sampled pseudo-absence data and monthly maximum entropy (MaxEnt) models were developed to quantify nonlinear habitat – environment relationships and predict monthly and seasonal mackerel fishing occurrences. Model performance was evaluated using independent data from 2024. GAM exhibited relatively stable predictive performance across months with generally high AUC and TSS values whereas MaxEnt showed pronounced seasonal variability and was effective in identifying potential habitat structures based on presence-only environmental conditions. Spatial predictions from both models showed good agreement with observed fishing-ground distributions during specific seasons, reproducing high-suitability zones associated with seasonal thermal – salinity fronts and productivity gradients. These results provide insights into the environmental mechanisms governing purse-seine fishing grounds and demonstrate the complementary roles of GAM for operational prediction and MaxEnt for potential habitat exploration.

Coulomb collisions are believed to be a fundamental process governing the thermodynamic equilibrium of solar wind plasmas, yet their role within the Alfvénic slow solar wind remains poorly understood. In this study, we carry out a statistical analysis of proton core parameters measured by the Helios spacecraft to examine how its temperature anisotropy (T⊥/T∥) varies with collisional age for three types of solar wind, namely, fast wind, Alfvénic slow wind, and non-Alfvénic slow wind. Here, T⊥ and T∥ denote the proton temperatures perpendicular and parallel to the ambient magnetic field. Consistent with previous findings, we confirm that Coulomb collisions play a negligible role in the fast wind but strongly regulate the thermodynamics of non-Alfvénic slow wind. Remarkably, however, the Alfvénic slow wind displays two distinct regimes: a weakly collisional regime characterized by significant temperature anisotropy, T⊥/T∥ > 1, and a collisionally regulated regime characterized by T⊥/T∥ ≈ 1. In addition, a close examination of the radial evolution of several well-defined Alfvénic slow wind streams indicates that their thermodynamic behavior is strongly governed by several key plasma parameters, notably the solar wind speed. This in turn implies that the origin of the streams—either the cores of coronal holes or their over-expanded edges—determines the dominant processes governing the dynamics and thermodynamics of the Alfvénic slow wind.

본 연구는 재해방지형, 생활환경보전형, 경관보전형, 수원함양형, 산림유전자원보호림 등 다섯 가지 산림보호구역 유형 간 생태계서비스 구조의 차이를 정량적으로 분석하였다. 이를 위해 InVEST 모형을 활용하여 수원함양(WY), 탄소저장(CS), 서식지질(HQ), 토양유실(SDR) 및 통합 생태계 서비스 지수(CES)를 산정하고, 유형 간 차이를 통계적으로 검증하였다. 분석 결과, 모든 지표에서 산림보호구역 유형 간 평균값은 통계적으로 유의한 차이를 보였으며(p < 0.001), 특히 산림유전자원보호구역이 전반적으로 가장 높은 생태기능을 나타냈다. 사후검정(Games–Howell) 결과 또한 산림보호구역 유형별 생태계서비스 수준이 뚜렷하게 구분됨을 확인하였다. 본 연구는 산림보호구역 유형에 따라 생태계서비스 수준이 구조적으 로 달라짐을 실증적으로 제시하였으며, 유형별 맞춤형 관리 전략 수립을 위한 근거자료를 제공한다.

Crash risk in metropolitan areas arises from the interaction among driver behavior, enforcement infrastructure, and urban environmental conditions; however, microspatial evidence remains scarce. This study examines the effects of automated speed-enforcement cameras on the crash risk in Seoul at the legal-dong level using the accident risk index, which accounts for both crash frequency and injury severity. The dataset combines crash records, enforcement infrastructure, school-zone information, demographic indicators, and land-use characteristics. Methodologically, a Bayesian negative binomial regression model was employed to address overdispersed crash data, whereas gradient-boosting machine and eXtreme Gradient Boosting models with SHAP interpretations were applied to capture nonlinear effects, heterogeneity, and variable interactions. The results reveal that the crash risk is spatially concentrated, with a small proportion of districts contributing disproportionately to the overall exposure. Regression analysis highlights enforcement and behavioral factors as significant predictors, whereas machine-learning models emphasize the added importance of structural and demographic characteristics, such as road area and floating population. This divergence reflects the sensitivity of the regression to collinearity and linearity assumptions in contrast to the flexibility of tree-based methods in uncovering nonlinear and context-dependent influences. In general, the findings reflect the value of integrating statistical and machine-learning approaches for a more comprehensive understanding of crash risk at the microspatial scale. This study advances the methodological diversity in traffic-safety research and provides practical evidence that cameradeployment strategies should be context sensitive while targeting areas with concentrated risks and distinct structural and demographic profiles.

본 연구는 새만금 방조제 준공(2010년)을 전후한 20년간의 기상자료를 분석하여 새만금 방조제 건설 전후 군산 공항의 기상 변화를 고찰하였다. 방조제의 영향을 파악하기 위해, 유사한 기상 특성을 갖지만 방조제의 영향을 받지 않는 서산공항의 관측값을 대조군으로 활용하였다. 분석 결과, 방조제 완공 이후 군산공항에서는 월평균 해무 발생일수가 2.6 일에서 1.9일로 약 27% 감소하였으며, 저고도 구름 유입시 운고가 203 m에서 264 m로 약 30% 상승하는 유의미한 기상 변화를 보였으나, 서산공항에서는 변화가 미미했다. 그 원인을 찾기 위한 기상요소별 분석에서 기온, 풍속, 상대습도에서 특별한 사항은 없었으나, 해수면 온도 분석 결과, 방조제 내부 해역은 외부보다 평균 수온이 높고(내측 16.4oC vs 외측 15.4oC), 연간 변동폭도 크며(내측 24.9oC vs 외측 22.1oC), 담수화 특성이 뚜렷하게 나타났다. 이러한 결과는 방조제를 포 함한 주변환경의 변화(간척, 담수화, 수온 상승 등)가 군산공항의 해무 소산에 실질적으로 기여했음을 알 수 있었다.

Distant metastasis is an uncommon but critical determinant of prognosis in oral squamous cell carcinoma (OSCC). This study aimed to evaluate clinicopathological risk factors associated with distant metastasis and overall survival (OS) in surgically treated patients with OSCC. A retrospective review was conducted on 116 patients who underwent surgery for oral cancer at Samsung Medical Center between 2018 and 2024. Clinicopathological variables—including depth of invasion (DOI), extranodal extension (ENE), lymphovascular invasion (LVI), perineural invasion (PNI), and worst pattern of invasion (WPI)—were analyzed. Kaplan–Meier survival analysis and Cox proportional hazards regression were used to assess prognostic factors. Distant metastasis occurred in 9.1% of patients and was significantly associated with inferior OS (P < 0.0001). In univariate analysis, LVI, ENE, WPI, and multiple metastatic lymph nodes were significantly associated with poor prognosis. Multivariate analysis identified focal LVI as an independent predictor of OS (HR = 14.23, 95% CI: 1.85–109.67, P = 0.011). Subgroup analysis showed a higher frequency of distant metastasis among patients without neck dissection and those with deeper tumor invasion, although statistical significance was not consistently achieved due to limited events. The lung was the most common site of metastasis, and median post-metastatic survival was 5 months. LVI, ENE, WPI, and nodal burden are significant prognostic factors for OSCC. Focal LVI was independently associated with survival. These findings support the integration of high-risk pathological features into postoperative surveillance and treatment planning.

Bayesian techniques are vital in mechanical manufacturing for uncertainty quantification and process optimization. This review explores their diverse applications, highlighting advantages in handling small data and incorporating expertise for improved decision-making in quality control, reliability, and machining. It also discusses integration with machine learning and applications in specialized areas. Future research should focus on Industry 4.0 integration and user-friendly tools, emphasizing Bayesian methods' role in intelligent manufacturing.