nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
Poisson 분포를 따르는 결점수를 관측하여 공정을 관리할 때 표본 크기를 동일하게 유지하기가 힘든 경우가 많다. 이 논문은 표본 크기가 동일하지 않은 경우 Poisson 공정모수의 변화를 탐지하는 GLR(generalized likelihood ratio) 관리도 절차를 제안하고 있다. 또한 제안된 GLR 관리도의 효율을 모의실험을 통하여 기존에 연구된 CUSUM 관리도들과 비교하였다. 모의실험 결과, 제안된 GLR 관리도는 공정모수의 다양한 변화에 대해 효율이 대체적으로 양호했으며, CUSUM 관리도에서 실제 공정모수의 변화값이 미리 지정한 값과 차이가 많이 날 경우 CUSUM 관리도에 비해 효율이 월등히 좋음을 알 수 있었다.

Situations where sample size is not constant are common when monitoring a process with Poisson count data. In this paper, we propose a generalized likelihood ratio(GLR) control chart to detect shifts in the Poisson rate when the sample size varies. The performance of the proposed GLR chart is compared with the performance of several cumulative sum(CUSUM) type charts. It is shown that the overall performance of the GLR chart is comparable with CUSUM type charts and is significantly better in cases where the actual value of the shift is different from the pre-specified value in CUSUM type charts.

(게재일: 2014.10.31)
본 연구는 ROC 곡선에서 형성되는 면적 형태로 나타나는 분류정확도기준인 오분류율곱(multiplication of false rates; MFR)를 제안한다. MFR 기준과 다른 기준로부터 구한 최적분류점의 분류성과에 대하여 비교 분석한다. 다양한 분포함수에 대하여 최적분류점을 구하고 이에 대응하는 FNR과 FPR을 비교하면서 MFR의 특징과 장점을 유도한다. 일반적인 비용함수를 바탕으로 분류점에 대한 비용비율을 다양한 분류기준을 이용하여 구한다. 비용곡선에 대한 비용비율의 관계를 정리하여 MFR 기준의 장점을 탐색한다. MFR 기준의 정의를 다차원 ROC 분석으로 확장하고 다차원의 다른 분류기준과의 관계를 설명하면서 토론한다.

We propose the multiplication of false rates (MFR) which is a classification accuracy criteria and an area type of rectangle from ROC curve. Optimal threshold obtained using MFR is compared with other criteria in terms of classification performance. Their optimal thresholds for various distribution functions are also found; consequently, some properties and advantages of MFR are discussed by comparing FNR and FPR corresponding to optimal thresholds. Based on general cost function, cost ratios of optimal thresholds are computed using various classification criteria. The cost ratios for cost curves are observed so that the advantages of MFR are explored. Furthermore, the de nition of MFR is extended to multi-dimensional ROC analysis and the relations of classification criteria are also discussed.

(게재일: 2014.10.31)
치우친 다변량 t-분포 혼합을 적합하기 위해 Exact-EM 알고리즘이 사용된다. 그러나 이 방법은 E-step에서 매우 긴 처리시간을 요하는 다변량 절단 t-분포의 적률을 계산해야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 완화하기 위해 SPU-EM이라 명명한 알고리즘을 제안하는데, 이것은 Meng과 van Dyk (1997)의 AECM 알고리즘의 원리를 이용하여 다차원 적률의 계산상의 어려움을 해결한다. 결과적으로 제안된 방법은 Exact-EM 알고리즘 보다 빠른 처리시간으로 보장한다. 이를 입증하기 위해 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 보인다.

The Exact-EM algorithm can conventionally fit a mixture of multivariate skew distribution. However, it suffers from highly expensive computational costs to calculate the moments of multivariate truncated t-distribution in E-step. This paper proposes a new SPU-EM method that adopts the AECM algorithm principle proposed by Meng and van Dyk (1997)'s to circumvent the multi-dimensionality of the moments. This method offers a shorter execution time than a conventional Exact-EM algorithm. Some experments are provided to show its effectiveness.

(게재일: 2014.10.31)
급증하고 있는 전력수요에 대한 신뢰성 있는 예측은 합리적인 전력수급계획 수립 및 운용에 있어서 매우 중대한 사안이다. 본 논문에서는 여러 시계열 모형의 비교를 통해 전력수요량과 밀접한 연관성이 있는 온도를 어떠한 형태로 고려할 것인지, 또한 4계절이 뚜렷하여 계절별 기온 차가 많이 나는 우리나라의 특성을 어떻게 고려할 것인지에 대하여 연구하였다. 모형 간 예측력을 비교하기 위하여 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)를 사용하였다. 모형의 성능비교 결과는 냉 난방지수와 계절요인을 동시에 고려하면서 큰 변동성을 잘 고려해줄 수 있는 Reg-AR GARCH 모형이 가장 우수한 예측력을 나타냈다.

Accurate electricity demand forecasting for daily peak load is essential for management and planning at electrical facilities. In this paper, we rst, introduce the several time series models that forecast daily peak load and compare the forecasting performance of the models based on Mean Absolute Percentage Error(MAPE). The results show that the Reg-AR-GARCH model outperforms other competing models that consider Cooling Degree Day(CDD) and Heating Degree Day(HDD) as well as seasonal components.

(게재일: 2014.10.31)
최근 계산 기술의 진보로 인하여, 베이지안 통계는 급속도로 확산되어 가고 있다. 그러나, 정보화 시대에 들어서면서 베이지안 통계를 비롯한 통계학은 새로운 문제들에 직면하게 되었다. 이 논문에서는 베이지안 통계의 역사를 간단히 살펴보고, 베이지안 통계의 현재의 영향력에 대해서 알아본다. 그리고 통계학의 미래와 통계학계가 직면한 도전과제들에 대하여 생각해 볼 것이다.

The recent computational revolution of Bayesian statistics has expanded use of the Bayesian statistics significantly; however, Bayesian statistics face a new set of challenges in the era of information technology. We survey the history of Bayesian statistics briefly and its expansion in the modern times. We then take a prospective future view of statistics and list challenges that the statistics community faces.

(게재일: 2014.12.31)
역학 분야에서 질병 자료들은 종종 시간과 공간에 따라 축적되고, 경우에 따라서는 이들 자료의 시간과 공간 상관성이 복잡한 경우가 존재한다. 이런 공간과 시간의 복잡한 상관구조 때문에, 질병 자료를 분석하기 위하여 최근에 베이지안 공간시간 분석 방법에 관한 연구가 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이런 공간시간 상관성이 있는 질병 자료를 분석하기 위한 공간시간 모델링에 관한 기본적인 개념을 소개하고, 베이지안 공간시간 모형들에 관해 소개하였다. 그리고, 국내 A형 간염 발생자 자료를 논문에서 소개된 통계 모형을 이용하여 분석하여, 공간시간 모형의 중요성을 제시하였다.

Bayesian spatiotemporal analysis is of considerable interest to epidemiological applications because health data is collected over space-time with complicated dependency structures. A basic concept in spatiotemporal modeling is introduced in this paper to analyze space-time disease data. The paper reviews a range of Bayesian spatiotemporal models and analyzes Hepatitis A data in Korea.

(게재일: 2014.12.31)
Hjort (1990)가 제안한 베타과정은 베이지안 생존분석 또는 사건사 분석에서 널리 쓰이는 사전분포이다. 본 논문은 베타과정에 대한 최신 이론과 이를 기반으로 하는 베이지안 생존자료분석 방법을 주로 다룬다. 구체적으로는 베타과정의 생성법, 사후 분포, 대표본 이론, 베이지안 계산법, 혼합베타과정 등을 소개하기로 한다.

This article is concerned with one of the most important prior distributions for Bayesian analysis of survival and event history data, called Beta processes, proposed in Hjort (1990). We review the current state of the art of beta processes and their application to survival analysis. Relevant methodological and practical areas of research that we touch on relate to constructions, posterior distributions, large-sample properties, Bayesian computations, and mixtures of Beta processes.

(게재일: 2014.12.31)
허들모형은 영이 과잉 가산자료를 분석하기 위해서 사용되어 왔다. 이 모형은 이산부분을 위한 로짓모형과 절삭된 가산부분을 위한 절삭된 포아송모형의 혼합모형이다. 이 논문에서 우리는 경시적 영과잉 가산자료를 분석하기 위해서 수정된 콜레스키 분해을 이용하여 일반적인 이분산성을 가지는 변량효과 공분산행렬을 제안한다. 수정된 콜레스키 분해는 변량효과 공분산행렬을 일반화자기상관 모수와 혁신분산모수로 분리되면, 이러한 모수들은 베이지안 일반화 선형모형을 통해 추정된다. 그리고 실제 자료분석을 통하여 설명한다.

The Hurdle model can to analyze zero-inflated count data. This model is a mixed model of the logit model for a binary component and a truncated Poisson model of a truncated count component. We propose a new hurdle model with a general heterogeneous random effects covariance matrix to analyze longitudinal zero-inflated count data using modified Cholesky decomposition. This decomposition factors the random effects covariance matrix into generalized autoregressive parameters and innovation variance. The parameters are modeled using (generalized) linear models and estimated with a Bayesian method. We use these methods to carefully analyze a real dataset.

(게재일: 2014.12.31)
자산가격의 비대칭적 변동을 설명하기 위해 최근 비대칭적 점프확산 모형이 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 자산가격 모형을 분석하는데 사용되는 효율적인 베이지안 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안되는 방법은 모형 요소가 쉽게 추출되는 편의성을 희생하지 않으면서도 조건부 분포들간의 함수적 비호환성을 통해 효율성을 향상시킬 수 있는 부분붕괴 깁스 샘플러를 고안함으로써 개발되었다. 제안된 방법은 모의실험 자료에 적용되어 그 효율성을 검증하였고 1980년 9월부터 2014년 8월까지 관찰된 일별 S&P 500 자료에 적용되었다.

Asset pricing models that account for asymmetric volatility in asset prices have been recently proposed. This article presents an efficient Bayesian method to analyze asset-pricing models. The method is developed by devising a partially collapsed Gibbs sampler that capitalizes on the functional incompatibility of conditional distributions without complicating the updates of model components. The proposed method is illustrated using simulated data and applied to daily S&P 500 data observed from September 1980 to August 2014.

(게재일: 2014.12.31)
집중호우의 특성을 이해하는 것은 수문관리 및 재해방재 등에서 매우 중요하다. 특히 반환주기는 이러한 집중호우의 특성을 나타내는 측정치로 자주 사용된다. 본 논문에서는 베이지안 계층적 모형을 이용하여 강우의 반환주기에 대한 공간구조를 분석하였다. 먼저 국내 62개 지점에서 측정한 강우 강도을 기초로 하여 연간 일일 최대강우량과 특정한 수준을 초과하는 강우량에 대해서 generalized extreme value(GEV)와 generalized Pareto distribution(GPD)를 각각 가정하여 추정하였다. 집중호우 반환주기에 대한 공간구조는 이 GEV 분포와 GPD 분포의 모수에 공간구조를 가지는 다변량 정규분포를 이용하여 설명하였다. 제안된 모형을 국내 76개 지역에서 39년간 측정된 일별 강우량 관측자료에 적용하였다.

Understanding extreme precipitation events is very important for flood planning purposes. Especially, the r-year return level is a common measure of extreme events. In this paper, we present a spatial analysis of precipitation return level using hierarchical Bayesian modeling. For intensity, we model annual maximum daily precipitations and daily precipitation above a high threshold at 62 stations in Korea with generalized extreme value(GEV) and generalized Pareto distribution(GPD), respectively. The spatial dependence among return levels is incorporated to the model through a latent Gaussian process of the GEV and GPD model parameters. We apply the proposed model to precipitation data collected at 62 stations in Korea from 1973 to 2011.

(게재일: 2014.12.31)
Greene (2004a,b), Lee와 Choi (2014) 등의 연구에서 토빗 회귀모형의 최대가능도 추정은 표준오차를 과소추정한다는 것이 알려졌고, 그 원인의 하나는 오차항 분산의 과소 추정에 있다고 한다. 오차항 분산의 과소 추정은 회귀계수에 대한 가설 검정 및 구간추정에 영향을 미칠 뿐 아니라 독립변수들의 주변효과를 추정하는데에도 영향을 미치게 되므로 토빗 회귀모형에 대한 적절한 분석이 수행되려면 최대가능도 추정의 과소 추정 문제를 해결하여야 한다. 일반적으로 무정보 사전분포에 의한 베이지안 추론 방법은 빈도학파들이 요구하는 효율성을 갖는 경우가 많다. 본 연구에서도 무정보 사전분포에 의한 베이지안 추론을 적용하여, 베이지안 방법론이 SUR 토빗 회귀모형에서 최대가능도 추정의 과소 추정 문제를 해결할 수 있는 하나의 대안이 될 수 있다는 것을 보였다.

Both Bayesian and maximum likelihood methods are efficient for the estimation of regression coefficients of various Tobit regression models (see. e.g. Chib, 1992; Greene, 1990; Lee and Choi, 2013); however, some researchers recognized that the maximum likelihood method tends to underestimate the disturbance variance, which has implications for the estimation of marginal effects and the asymptotic standard error of estimates. The underestimation of the maximum likelihood estimate in a seemingly unrelated Tobit regression model is examined. A Bayesian method based on an objective noninformative prior is shown to provide proper estimates of the disturbance variance as well as other regression parameters

(게재일: 2014.12.31)
연속적인 변수 선택과 계수 추정을 동시에 활용할 수 있다는 특성 때문에 LASSO (Tibshirani, 1996)와 Elastic Net (Zou와 Hastie, 2005)은 다양한 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 조건부 라플라스와 이중 파레토 사전분포를 적용한 공액계층모형을 표현하였고, 각각의 사전분포에 대한 완전 조건 사후분포를 도출하였다. 제안된 사전분포를 적용한 벌점회귀모형을 비교하기 위한 모의 실험을 진행하였고, 예측정확도를 판단하기 위해 아시아 국가 실패(the collapse of governments in Asia)의 실제 데이터에 제안한 모형을 적용하였다.

Lasso (Tibshirani, 1996) and Elastic Net (Zou and Hastie, 2005) have been widely used in various fields for simultaneous variable selection and coefficient estimation. Bayesian methods using a conditional Laplace and a double Pareto prior specification have been discussed in the form of hierarchical specification. Full conditional posterior distributions with each priors have been derived. We compare the performance of Bayesian lassos with Laplace prior and the performance with double Pareto prior using simulations. We also apply the proposed Bayesian hierarchical models to real data sets to predict the collapse of governments in Asia.

(게재일: 2014.12.31)
조사를 통하여 수집된 자료에 기반하여 분석을 수행하는데 있어서 결측값에 대한 적절한 대체 방법은 보다 정확한 결과를 얻기 위한 매우 중요한 절차이다. 본 연구에서는 모형에 기반하여 결측자료에 대한 대체방법과 모형 추정방법을 다루었다. 특히 최대우도추정 방법의 적용에서 발생할 수 있는 변방값 문제(bounday soluntion problem)를 해결하기 위하여 베이지안 방법을 적용하였다. 분석된 결과를 바탕으로 하여 예측을 수행한 후 결측체계에 따른 정확성 비교를 수행하여 결측체계에 따른 결측모형의 선택 문제를 다루었다. 예측의 정확도를 측정하기 위하여 Bautista 등 (2007)이 제안한 MWPE(modified within precinct error) 이용하여 비교를 수행 하였다. 본 연구에서 제시된 방법들은 2012년에 시행된 제 18대 대통령 선거 당일 시행된 출구조사의 자료를 적용하여 분석을 수행하였다. 분석 결과 임의결측체계의 가정에 따른 결과가 비임의체계 가정에 따른 결과보다 예측의 정확도가 더 높았다.

Proper missing data imputation is an important procedure to obtain superior results for data analysis based on survey data. This paper deals with both a model based imputation method and model estimation method. We utilized a Bayesian method to solve a boundary solution problem in which we applied a maximum likelihood estimation method. We also deal with a missing mechanism model selection problem using forecasting results and a comparison between model accuracies. We utilized MWPE(modified within precinct error) (Bautista et al., 2007) to measure prediction correctness. We applied proposed ML and Bayesian methods to the Korean presidential election exit poll data of 2012. Based on the analysis, the results under the missing at random mechanism showed superior prediction results than under the missing not at random mechanism.

(게재일: 2014.12.31)
본 연구에서는 베이지안 실험계획법에 대하여 논의하고 간단한 모의실험을 통하여 최적화된 베이지안 실험계획법이 어떠한 특징을 가지고 있는지 설명하였다. 실험을 설계하는 경우 연구자는 관심있는 주제가 모수추정인지 아니면 예측인지를 결정하고 사전확률과 우도함수를 기반으로 이에 맞는 사후확률을 찾아 효용함수와 결합하여 최적의 실험설계를 찾는 것이 베이지안 실험계획법의 기본 원리이다. 만일 사전적 정보가 존재하지 않는다면 무정보적 부적합 사전확률을 이용하여 실험을 설계할 수 있으며, 이는 비 베이지안적 접근방법과 일치하게 된다. 만일 모수나 예측값에 대한 사전적 정보가 존재하는 경우에는 베이지안 실험계획법이 유일한 해결 방법이다. 하지만 모형의 복잡도가 증가하게 되면, 최적해를 찾는 과정이 매우 복잡해져서 극복해야 하는 많은 문제점들이 존재하므로 향후 많은 연구가 필요한 분야이다.

Bayesian experimental design is a useful concept in applied statistics for the design of efficient experiments especially if prior knowledge in the experiment is available. However, a theoretical or numerical approach is not simple to implement. We review the concept of a Bayesian experiment approach for linear and nonlinear statistical models. We investigate relationships between prior knowledge and optimal design to identify Bayesian experimental design process characteristics. A balanced design is important if we do not have prior knowledge; however, prior knowledge is important in design and expert opinions should reflect an efficient analysis. Care should be taken if we set a small sample size with a vague improper prior since both Bayesian design and non-Bayesian design provide incorrect solutions.

(게재일: 2014.12.31)
시계열 자료를 위한 가장 기본적인 모형인 자기회귀모형을 고려한다. 흔히 시계열 자료에서 정규성 가정이 위배되는 경우가 발생하며, 정규성 가정을 완화하기 위한 방법으로 두꺼운 꼬리를 가지는 분포 또는 비대칭 분포를 고려할 수 있다. 비대칭 지수멱 분포의 사용은 비뚤림이 있는 두꺼운 꼬리를 가지는 자기회귀모형의 이상치의 영향을 줄이고 로버스트한 추론을 할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 자기회귀모형에 대한 오차항에 정규분포 보다 첨도와 왜도에 유연함을 가지는 분포를 고려함으로써 정규성 가정을 완화하여 추론하고자 하였다. 정규분포의 대안으로 비대칭 지수멱 분포를 고려하였으며 정규분포의 결과와 비교 하여 비대칭 지수멱 분포의 로버스트함을 보였다. 또한 주어진 분포에 대한 효율적인 베이지안 추론을 하기 위하여 SIR 알고리즘과 격자망 방법을 고려하였다.

An autoregressive model with normal errors is a natural model that attempts to fit time series data. More flexible models that include normal distribution as a special case are necessary because they can cover normality to non-normality models. The skewed exponential power distribution is a possible candidate for autoregressive models errors that may have tails lighter(platykurtic) or heavier(leptokurtic) than normal and skewness; in addition, the use of skewed exponential power distribution can reduce the influence of outliers and consequently increases the robustness of the analysis. We use SIR algorithm and grid method for an efficient Bayesian estimation.

(게재일: 2014.12.31)
호남고속철도에 부설된 동일한 궤도노반시스템을 실제 열차하중이 가능한 실대형 가진시험을 통해 성능을 평가하였다. 실험결 과 Odemark 등가깊이 이론에 의한 노반압력과 매우 유사한 것을 확인하였다. 콘크리트궤도에서 정적하중 330 kN을 재하시 노반 상부의 토압은 50 kPa 이내로 발생하였고, 정적하중시험과 반복하중시험 결과는 비교적 큰 차이가 없었다. HSB의 탄성변위는 증속시험 시 관리기준값 1 mm에 비해 약 1/100 수준이며, 노반의 탄성변위량과 비교해볼 때 1/175 정도로 매우 작은 변위가 발생하였다. 가진주파수의 크기에 따라 궤도노반의 동적거동은 가진주파수가 35 Hz이하에서는 모든 측정값이 거의 선형적으로 증가하였으나, 35 Hz이상에서는 윤중, 변위, 지반가속도 등이 감소하였다.

In this study, the full scale model tests were performed with track-roadbed system such as Ho-nam high speed railway. The measured data gives good similar a roadbed pressure with equivalent depth to the Odemark's theory. In the case of earth pressures have a under 50 kPa at upper-subgrade applying 330 kN static loading. Results of cyclic loading tests did not differ significantly from those of static loading test. The elastic displacement at HSB layer has a level of 1/100 compared to the 1 mm that it was evaluation criteria for speed up of High Speed Railway. Elastic displacement at subgrade layer was measured a level of 1/175. The dynamic characteristics of track-roadbed with loading frequency level were linearly increased under 35 Hz, while the wheel loading, displacement and acceleration of roadbed were decreased loading frequency above 35 Hz.

(게재일: 2014.09.30)
하천제방 누수측정 방법은 전기비저항탐사 및 GPR탐사 등이 사용되고 있으며, 하천설계기준에 의하면 제방의 누수 시 시추를 통한 제체재료의 투수계수를 측정하는 방법을 사용하고 있지만 전자의 경우 정확한 누수위치와 제체의 포화정도를 알 수 없으며, 후자의 경우 누수가 발생한 뒤 시추를 통한 조사방법으로 사전에 예측할 수 없다는 단점이 있다. 한편, 이동식 TDR센서는 2000년 이후 개발된 첨단화된 TDR기법으로서 관측공을 따라 측정센서를 연속적으로 유전상수를 측정함으로써, 기존 TDR기법과 달리 제방 깊이별 유전상수를 측정할 수 있는 효율적인 기법이다. 본 논문에서는 이동식 TDR(Time Domain Reflectometry)센서를 이용하여 제방누수 모니터링시스템의 성능을 평가하고자, 하상재료(모래) 및 제체재료(화강풍화토)의 다양한 비교실험을 수행하였다. 그 결과, 이동식 TDR시스템은 건조단위중량에 비해 함수비가 3배 이상 민감하게 반응하며, 이동식 TDR 센서를 사용하여 측정된 유전상수값은 지반의 함수비, 밀도와 일정한 상관관계를 나타내고 있음을 확인하였으며, 제방 누수탐사에 관한 기초자료로서 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.

Several types of methods such as resistivity survey, ground penetration radar, etc are used for detection of levee leakage and according to the river design guidelines detection of levee leakage is performed by measuring the hydraulic conductivity of levee soil. But, the former can not verify the leakage point and degree of saturation, the latter is an after treatment method. Movable sensor, which is a high-tech TDR system developed since 2000, can obtain directly the dielectric constant profile covering the whole depth of levee. In this study, laboratory and field model experiments were carried out using movable TDR sensor in order to evaluate the applicability as detection system of levee leakage, As the result, movable TDR system has proven to be 3 times more sensitive to water contents than dry unit weight, and the results conclude that the dielectric constant, water contents and density of the ground proved to have a correlation among them, and the dielectric constant is expected to be a basic data on detection of levee leakage.

(게재일: 2014.09.30)
본 연구에서는 띠형 강보강재에 ' ' 형태의 수동저항부재를 설치하는 보강재에 대한 인발시험 결과를 바탕으로 수동저항부재의 간격 및 설치위치에 따른 간섭효과를 분석하였다. 수동저항부재에서 발현되는 최대수동저항력은 수동저항부재의 설치 위치에 따라 차이가 발생하였으며, 전면벽체에 근접하여 설치된 수동저항부재에서 더 큰 수동저항력이 발현되는 것을 확인하였다. 최대인발력을 사용하여 간섭계수(DI)를 평가한 결과, 지지부재 직경과 간격의 비(S/B)가 동일한 경우에는 수동저항부재의 설치 위치에 따른 인발력 차이를 반영하지 못하는 것으로 평가되었다. 그러나 최대수동저항력을 사용하여 간섭계수(F)를 산정할 경우에는 수동저항부재의 설치 간격뿐만 아니라, 수동저항부재의 설치 위치에 따른 최대수동저항력 차이를 반영하는 것으로 분석되었다.

This paper describes interference effect analysis of transverse member based on large-scale pullout test results of steel strip reinforcement with ' ' type transverse member. The maximum passive resistance has a difference according to the installed location of transverse member, and the total pullout resistance is increased, when transverse member was closed to the wall facing. The degree of interference confirmed that the install location of transverse member cannot reflect the pullout force differential, if S/B is equal. However, The interference factor based on maximum passive resistance reflected the differential of maximum passive resistance and install location of transverse member.

(게재일: 2014.09.30)
본 연구에서는 남원 사면현장에서 채취된 화강풍화토를 이용하여 경량 동적콘관입시험기의 국내 사면현장에서 적용성을 조사하였다. 그리고 다짐도와 함수비 변화에 따른 경량 동적콘관입시험을 수행하고, 다짐도, 간극비, 포화도와 콘관입 저항치와의 상관성을 분석하였다. 그 결과로 최적함수비의 건조측에서 함수비 증가와 더불어 관입저항치가 급격히 증가하고 습윤측에서 크게 감소하는 경향을 나타내었다. 또한 물리적 특성과의 상관관계에서 다짐도 및 포화도가 클수록 콘 저항치가 선형적으로 증가하는 것을 확인하였다. 이로 인해 역학특성 변화에 따른 함수비, 간극비, 포화도와 콘관입저항치 사이에 높은 상관성을 보여 사면조사시 경량 동적콘관입시험기의 현장적용이 가능할 것으로 판단된다.

In this study, the applicability of the lightweight dynamic cone penetrometer in the domestic slope site was investigated using the weathered granite soil sampled form the Namwon slope site. And then, the lightweight dynamic cone penetration tests according to the change in the degree of compaction and water content were performed and it was analyzed with the correlations between the degree of compaction, the void ratio, the degree of saturation and the value of cone resistance. From the laboratory test results, the cone penetration resistance was rapidly increased in the dry side of the optimum moisture content, and it was largely decreased in the wet side of the optimum moisture content. Moreover, when the degree of compaction and the degree of saturation are large, the cone resistance is increased linearly. And a high correlativity was shown between water content, void ratio, the degree of saturation and the cone resistance. From these results, it is judged that the lightweight dynamic cone penetrometer can be applied to the investigation on the site slope.

(게재일: 2014.09.30)
본 논문에서는 계절적 환경변화로 인한 동결-융해 반복과정에 노출되는 옹벽구조물의 거동에 관한 축소 모형실험 연구 내용을 다루었다. 이를 위해 먼저 동결-융해 과정을 모사할 수 있는 모형 옹벽 실험 장치를 구현하고 실제 계절별 온도 변화 과정을 모사하였으며 다양한 흙의 함수비 및 뒤채움흙의 종류 등을 따른 영향 변화를 고찰을 위한 모형실험을 수행하였다. 실험 결과 계절별 온도변화에 따른 동결-융해 반복 과정은 옹벽의 변위를 증가시키고 토압을 증가시키는 것으로 검토되었다. 아울러 동결-융해 반복 사이클의 영향은 흙의 초기 함수비가 클수록 그리고 세립분을 많이 포함할수록 증가되는 것으로 검토되었다. 본 논문에서는 도출된 연구결과가 실무적 차원에서 지니는 의미에 대한 내용을 기술하였다.

This paper presents the results of a reduced-scale physical model investigation into the behavior of retaining walls subject to cycles of freezing and thawing due to seasonal temperature change. Reduced-scale model walls equipped with a temperature control chamber that can simulate freezing and thawing conditions were first constructed and a series of tests were conducted with due consideration of different initial water contents of backfill soil and soil types. The results indicate that cycles of freezing and thawing process increase wall deformation as well as earth pressure acting on the wall. Also revealed was that the effect of the freezing and thawing cycles becomes more pronounced for cases with a larger initial water content and for soils with a larger fine content. Practical implications of the findings from this study are discussed in great detail.

(게재일: 2014.09.30)
지오그리드 감쌈 쇄석말뚝 공법은 지오그리드의 인장구속효과로 인해 연약지반에 시공된 쇄석말뚝의 지지력을 증가시켜주는 공법이다. 본 연구에서는 토목섬유 감쌈 쇄석말뚝(GESC)공법의 설계에 적용할 수 있는 토목섬유 인장저항력과 극한지지력을 산정할 수 있는 합리적인 설계법을 제안하였다. 제안된 설계방법의 적적성을 평가하기 위해 부산 경전선 연약지반 시험시공 결과로부터 산출된 GESC의 극한지지력과 설계법에의해 산정된 극한지지력을 비교 검증하였다. 연구결과 GESC 설계법에 의해 산정된 지지력이 현장시험의 지지력 보다 크게 나타나는 것으로 검토되었다.

The geogrid encased stone column (GESC) system, which increases the confinement effect, has been developed to improve the load carrying capacity of stone columns. The resonable design method for calculating the geogrid ring tension force and ultimate bearing capacity that can be applied to the design of GESC is proposed. In order to calculate design procedure for GESC, two ultimate bearing capacities were compared. One is the ultimate bearing capacity measured using data of the field loading test in light railway site and the other is the ultimate bearing capacity using suggested design procedure of GESC. The results indicated that design method of GESC higher ultimate bearing capacities compared with field loading test.

(게재일: 2014.09.30)
차세대 공항 서비스를 위하여 고객의 연령 정보를 인식하는 스마트 디지털 사이니지를 제안한다. 제안된 시스템은 고객의 얼굴을 검출하고 연령대를 베이지안 분류기법을 이용하여 추정하여 맞춤형 정보를 디스플레이 함으로서 고객의 만족도를 향상시키도록 설계되었다. 연령대 인식은 카메라를 이용하여 고객의 얼굴 영상을 획득한 뒤, 얼굴의 주름을 계산하고 베이지안 분류기를 이용하여 연령대를 추정한다. 개발된 연령대 인식기반 스마트 디지털 사이니지는 영상시스템 평가용 FERET 얼굴 데이터베이스를 이용하여 성능을 검증하였다. 연령추정 스마트 디지털 사이니지는 다양한 연령대의 공항고객에게 맞춤형 광고를 제시함으로서 광고 효율을 개선하여 공항 고객의 만족도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

We propose an age estimation-based smart digital signage for the next-generation airport service. The proposed system can recognize the face of the customer so that it can display the selective information. Using a webcam, the system captures the face of the customer and estimates the age of the customer by calculating the wrinkle density of the face and applying bayesian classifier. The developed age estimation method is tested with a face database for the performance evaluation. We expect the new digital signage may improve the satisfaction of customers of the airport business.

(게재일: 2014.12.30)