nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
개단 강관말뚝의 경우 일반적으로 말뚝에 작용하는 외부 주면 마찰력뿐만 아니라 설치과정에서 폐색된 흙이 강관 내부에 작용하는 내부 마찰저항이 존재한다. 내·외부 저항에 따라 극한하중의 변화가 예상되며, 말뚝이 시공된 지반이 점성토일 경우 지반 침하로 유발되는 부주면 마찰력에도 영향을 끼칠 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 강관말뚝 내·외부 저항 특성에 따른 거동을 수치해석적으로 분석하고자 하며, 지반 침하 발생 전·후의 마찰력 분포, 축력, 침하량을 산정하였다. 해석 결과, 내부 마찰 저항은 외부 마찰 저항보다 적은 영향을 미쳤지만 전체적인 말뚝 거동에 끼치는 영향을 고려하였을 때, 중요한 요소 중 하나이며 설계 시 두 가지 저항요소를 고려할 필요가 있을 것으로 판단된다.

Open-ended steel pipe piles have outside frictional force and inside frictional resistance in which blocked soil acts on the inside of the steel pipe during installation. It is expected that the ultimate load will change depending on the inside and outside resistance. And, if the ground on which the piles were constructed is clay soil, it is predicted that it will have effect on the negative skin friction caused by the ground settlement. Therefore, in this study, the behavior according to the inside and outside resistance characteristics of steel pipe piles was analyzed numerically, and the frictional force distribution, axial load and settlements before and after the occurrence of ground settlement were calculated. As a result of the analysis, the inside frictional resistance had less influence than the outside frictional resistance. However, inside frictional resistance is considered to be one of the important factors considering the effect on the overall pile behavior, and both resistance factors need to be considered in the design process.

(게재일: 2020.11.30)
지중공동구는 대표적인 개착식 지중구조물로, 지진시 지반의 변위로 인한 지진력이 작용하는 구조물이다. 시설안전기술공단에서는 2020년에 기존 시설물(공동구) 내진성능 평가요령을 제정하여 배포하였다. 본 논문에서는 내진성능평가요령에서 제시하고 있는 두 가지 성능평가방법인 응답변위법과 응답이력해석기법을 소개하고, 대표 공동구에 대해서 두 가지 내진성능평가방법을 적용하여 그 결과를 비교·검토 하였다. 평가에 사용된 공동구는 1988년 건설되어 내진설계가 적용되지 않은 공동구 이다. 응답변위법은 기반면 속도응답스펙트럼으로부터 단일코사인과 이중코사인 방법을 적용하여 내진성능평가를 실시하였다. 응답이력해석은 지반과 구조재료 모두 비선형 거동을 나타낼 수 있는 유한차분해석프로그램을 사용하여 2차원 평면변형율 해석을 시행하였다. 붕괴방지 수준의 지진에 대한 성능평가 결과 응답변위법은 구조물이 탄성범위내 거동하는 것으로 평가되는 반면, 응답이력해석은 구조물 일부에서 소성힌지가 발생하는 결과를 나타내었다.

Underground utility tunnel, the most representative cut and cover structure, is subjected to seismic force by displacement of the surrounding soil. In 2020, Korea Infrastructure Safety Corporation has published "Seismic Performance Evaluation Guideline for Existing Utility Tunnel." This paper introduces two seismic evaluation methods, RDM (Response Displacement Method) and RHA (Response History Analysis) adopted in the guide and compares the methods for an example of an existing utility tunnel. The test tunnel had been constructed in 1988 and seismic design was not considered. RDM is performed by single and double cosine methods based on the velocity response spectrum at the base rock. RHA is performed by finite difference analysis that is able to consider nonlinear behavior of soil and structure together in two-dimensional plane strain condition. The utility tunnel shows elastic behavior for RDM, but shows plastic hinge for RHA under the collapse prevention level earthquake.

(게재일: 2020.11.30)
철도 교량 하부구조의 안정성 평가를 위해 일련의 충격진동시험을 수행하고, 계측된 가속도 시간이력 데이터를 분석하여 응답 지배주파수를 산정하였다. 실험 교각의 제원은 준공설계 자료를 참고하였으며 자료가 소실된 경우에는 현장 조사를 시행하여 확보하였다. 1개의 폐선 예정 교각에서 세굴 진행에 따른 충격진동시험을 수행하고, 이를 바탕으로 교각의 응답 지배주파수가 교각의 세굴 여부에 대한 평가 지표로 적용 가능한 것을 확인하였다. 또한, 실제 운영 중인 5개 교량 46개 교각에서 충격하중시험을 통해 응답 지배주파수를 산정하였으며, 이를 일본 기준식과 비교하여 교량의 세굴 안정성을 평가하였다.

In order to evaluate the stability of the geo-structure of railway bridge, the response dominant frequency was analyzed based on a series of impact vibration load test results. The specifications of the experiment piers were obtained by referring to the completion design data, and when data was missing, a field study was conducted. The impact vibrations test according to the scouring progress was carried out at one pier scheduled to be abandoned, and it was confirmed that the response dominant frequency can be utilized as an evaluation index for scour. In addition, the response dominant frequency was measured through an impact load test at 46 piers in 5 bridges in operation, and the scour safety of the bridge was evaluated by comparing it with the japanese proposal formula.

(게재일: 2020.11.30)
본 연구에서는 원통형 대책구조물의 배치조건에 따라 각각의 대책구조물에 작용하는 토석류의 충격하중을 확인하기 위해, 대책구조물이 설치가 가능한 소형수로에서 대책구조물의 종방향 배열 수를 변화시켜가면서 실내모형실험을 수행하였다. 이를 바탕으로 토석류의 충격하중에 따른 흐름특성을 확인하고, 속도 및 흐름깊이에 따른 프루드 수와 동적압력계수를 분석하였다. 실험결과, 모든 조건에서 두 번째 대책구조물에서 최대충격하중이 가장 컸으며, 기존의 연구와 비교하여 동적압력계수 산정방법을 제안하고 그 값을 비교 분석하였다.

In this study, to investigate the effect of the array of cylindrical baffles on debris flow impact load, a series of small-scale tests were conducted according to varying row numbers of installed baffles in the flume. After the test, the behavior of debris flow interacting with baffles during the flow process was investigated. Based on the results, the influence varying velocity and flow depth on Froude number and dynamic pressure coefficient were analyzed. Test results showed that the greatest peak impact load occurred at the second row of baffle arrays. The dynamic pressure coefficient was also estimated by suggested equation and compared with previous studies.

(게재일: 2020.11.30)
스마트그리드 환경하에서 ICT 기술의 발달로 AMI 기기를 통해 가정의 실시간 전력사용량을 수집할 수 있게 됨에 따라 이러한 자료들을 활용하여 보다 더 정확한 가정용 전력사용량 예측을 할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 1시간 단위 가정용 전력사용량 자료를 바탕으로 ARIMA, TBATS, NNAR 모형을 사용하여 전력수요를 예측하는 모형을 연구하였는데, 기존과 달리 가구 전체 사용량을 한 번에 예측하는 것이 아닌 유사한 전력사용패턴을 나타내는 가구들을 군집하여 군집별로 예측 모형을 수립하고 각 모형별 예측치를 합산하여 예상 전력사용량을 산출하였다. 특히 전력사용량 자료는 전형적인 시계얼 자료로서 군집분석 방법으로 시계열에 적절한 방법을 선택하였으며 본 논문에서는 동적타임워핑(dynamic time warping)과 Periodogram 기반의 방법을 사용하였다. 연구 결과 사용량이 유사한 가구들을 군집하여 전력사용량을 예측하는 것이 한 번에 예측하는 것보다 예측 성능이 더 우수한 것으로 나타났으며 예측 모형 중에서는 여름철의 경우 NNAR 모형이, 겨울철의 경우 TBATS 모형의 성능이 가장 좋았으며 군집분석 방법은 군집 간 패턴의 차이가 명확히 나타난 동적타임워핑 방법을 사용했을 때 예측 성능의 향상이 가장 많았다.

Residential electricity consumption can be predicted more accurately by utilizing the realtime household electricity consumption reference that can be collected by the AMI as the ICT developed under the smart grid circumstance. This paper studied the model that predicts residential power load using the ARIMA, TBATS, NNAR model based on the data of hour unit amount of household electricity consumption, and unlike forecasting the consumption of the whole households at once, it computed the anticipated amount of the electricity consumption by aggregating the predictive value of each established model of cluster that was collected by the households which show the similiar load profile. Especially, as the typical time series data, the electricity consumption data chose the clustering analysis method that is appropriate to the time series data. Therefore, Dynamic Time Warping and Periodogram based method is used in this paper. By the result, forecasting the residential elecrtricity consumption by clustering the similiar household showed better performance than forecasting at once and in summertime, NNAR model performed best, and in wintertime, it was TBATS model. Lastly, clustering method showed most improvements in forecasting capability when the DTW method that was manifested the difference between the patterns of each cluster was used.

(게재일: 2020.12.31)
최근 20년간 세계적으로 새로운 전염병이 반복해서 등장해왔으며 코로나-19에 들어서는 일상에까지 큰 변화와 피해를 주고 있다. 이에 더해 앞으로도 새로운 전염병의 등장을 간과할 수 없게 되면서 경제 타격에 대응하기 위한 정책 발굴이 지속적으로 요구되고 있다. 이러한 상황에서 생활인구는 시민들의 생활 패턴 변화를 드러내는 중요한 지표이다. 본 논문에서는 코로나-19에 의한 일상의 변화를 유동인구 관점에서 감지 및 분류하여 시간적 및 사회환경적 특징을 분석한다. 시간 단위로 측정된 서울시 424개 행정동별 생활인구 데이터를 분류하기 위해 k-shape clustering을 사용하였고, 이후에는 각 군집에 개입분석, One-way ANOVA 등을 적용하여 코로나-19 진행 여파에 따른 군집별 특성 및 생활인구 변화 양상을 자세히 살펴보았다. 결론적으로 국내 코로나 환자 발생 전후의 인구 유출입 변동에 있어 각 군집별로 뚜렷한 특징을 확인하였으며, 코로나-19 관련 사건을 바탕으로 지정한 개입 시점에 대해서도 민감하게 반응하는 군집과 그렇지 않은 군집을 구분할 수 있었다.

New infectious diseases have broken out repeatedly across the world over the last 20 years; COVID-19 is causing drastic changes and damage to daily lives. Furthermore, as there is no denying that new epidemics will appear in the future, there is a continuous need to develop measures aimed towards responding to economic damage. Against this backdrop, the living population is an important indicator that shows changes in citizens' life patterns. This study analyzes time-based and socio-environmental characteristics by detecting and classifying changes in everyday life caused by COVID-19 from the perspective of the floating population. k-shape Clustering is used to classify living population data of each of the 424 dong's in Seoul measured by the hour; then by applying intervention analysis and One-way ANOVA, each cluster's characteristics and aspects of change in the living population occurring in the aftermath of COVID-19 are scrutinized. In conclusion, this study confirms each cluster's obvious characteristics in changes of population flows before and after the confirmation of coronavirus patients and distinguishes groups that reacted sensitively to the intervention times on the basis of COVID-related incidents from those that did not.

(게재일: 2020.12.31)
최근 다양한 분야에서 사진, 동영상 등과 같이 비정형 데이터를 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 중에서도 영상을 활용하는 연구들은 영상에 포함된 정보를 사용하기 위하여 많은 영상처리 기법들을 사용하고 있다. 에지 검출은 영상에서 정보를 추출하기 위해 많은 영상처리 응용 프로그램에서 사용되는 기본 도구이다. 그러나 잡음이 포함된 영상은 에지와 잡음이 모두 고주파 성분을 가지고 있기 때문에 에지 검출을 수행하는 것은 매우 어렵다. 본 논문은 잡음이 감소된 에지를 추출하는 방법으로 선형모형과 표준편차를 이용하였다. 화소 블록에 포함된 화소들의 표준편차와 선형모형의 적합으로 얻어진 잔차에 대한 표준편차의 차이로 에지를 검출하였다. 에지 검출의 결과는 영상처리 분야에서 대표적으로 사용되는 소벨 에지 검출기의 결과와 비교하였다. 잡음이 포함되지 않은 영상은 소벨 에지 검출 결과와 제안한 에지 검출의 결과가 유사하게 나타나고, 제안한 방법이 다양한 수준의 잡음이 추가된 영상에서 잡음에 의한 에지가 적게 나타나는 것을 확인하였다.

Recently, research using unstructured data such as images and videos has been actively conducted in various fields. Edge detection is one of the most useful image enhancement techniques to improve the quality of the image process. However, it is very difficult to perform edge detection in noise images because the edges and noise having high frequency components. This paper uses a linear model and standard deviation as an effective edge detection method for noise images. The edge is detected by the difference between the standard deviation of the pixels included in the pixel block and the standard deviation of the residual obtained by fitting the linear model. The results of edge detection are compared with the results of the Sobel edge detector. In the original image, the Sobel edge detection result and the proposed edge detection result are similar. Proposed method was confirmed that the edge with reduced noise was detected in the various levels of noise images.

(게재일: 2020.12.31)
서울시는 시민의 건강 증진과 이산화탄소 저감을 통한 저탄소 녹색성장 실현을 목표로 2015년부터 2020년 현재까지 공공자전거 대여소를 확장하고 있다. 매년 공공자전거에 대한 시민들의 접근성과 이용률이 증가하고 있으며, 이에 서울시는 수요와 접근성을 모두 고려한 공공자전거 대여소 신규 입지를 확장하고자 노력하고 있다. 공공자전거 대여소 위치는 주변 지형지물에 영향을 받으며, 수요량은 지역적 특성에 영향을 받으므로 이들을 고려한 신규 대여소 입지를 선정해야 할 필요성이 있다. 따라서 본 연구는 서울시 공공자전거의 새로운 입지 선정을 위하여 2019년 서울시 공공자전거 데이터와 지리정보체계, 대중교통, 인구 등의 데이터를 전처리하여 신규 대여소 거치가 가능한 장소를 선별하고, 랜덤 포레스트를 이용하여 신규 대여소의 이용량을 예측하였다. 이를 바탕으로 평균 경사도, 대중교통과의 거리, 특화 시설과의 거리, 하천과의 거리 등이 자전거 이용량에 영향을 미치는 주요한 요소임을 도출할 수 있었다. 본 결과는 신규 대여소 설치 지역을 결정하는데 객관적인 통계적 지표가 될 것으로 기대한다.

Seoul public bike program facilitates access to bicycles and offers potential for greater mobility and health for users. Furthermore, it would have positive impacts on transport congestion, energy use, and the environment. Hence, it is important to find future rental locations by taking to account both bike-demand and regional imbalance. This paper first finds eligible candidates of rental locations with the required spatial conditions such as a sufficient sidewalk width and accessibility of bike pick-up vehicles. And then, estimates public bike daily usage for each selected location via random forest based on Seoul public bike historical usage, Seoul geographical features, regional characteristics, and populations. This study contributes to a better comprehension of the Seoul public bike program, and would be useful in determining new public bike rental locations.

(게재일: 2020.12.31)
음악청취가 통증완화효과에 어떤 영향을 미치는지를 확인하기 위해 음악청취조건, 뉴스청취조건 그리고 대조조건을 활용한 3×3 교차시험과 통증유발시험을 수행하였다. 총 50명의 피험자를 세 순서집단으로 랜덤하게 나눈 후 세 가지 청취조건 하에서 각각 통증유발시험을 수행한 후 통증한계, 통증강도, 통증불쾌감 등을 측정하고 분석하였다. 최근 시력과 지적능력간의 상관관계가 존재한다는 연구가 발표되면서 안경착용 여부에 따른 음악중재효과를 분석해보는 것도 의미가 있다고 생각하여, 안경착용여부에 따른 집단을 분류한 후 음악청취의 통증완화효과를 F-검정과 Tukey의 다중비교방법으로 분석하였다. 통증유발시험 분석 결과 안경착용집단의 통증완화효과가 음악청취조건에서 뉴스청취조건이나 대조조건보다 통계적으로 유의하게 나타남을 확인할 수 있었다. 이 연구가 탐색적 연구로서의 한계를 가지고 있지만 통증관리에서 음악중재를 활용할 수 있는 기준을 제시하는 한편 통증반응을 설명하는 생물심리사회모형의 타당성을 검증할 수 있는 연구로 의미를 가지고 있다.

The analgesic effects of music in people with glasses on perceived pain through cold-pressor task (CPT) is assessed based on three-sequence, three-period, crossover trial with three treatment conditions(music-listening, news-listening, and no-sound) to each subject. Fifty subjects are divided into three sequence groups by randomization, and CPTs under the pre-assigned treatment conditions at each period are performed. Pain responses after each CPT, subjects' pain tolerance (PT) in time scale and pain intensity (PI) and pain unpleasantness (PU) in visual analog scale (VAS) are measured. After classifying the group by whether or not to wear glasses, which is the phenotype of the myopia gene, pain responses are compared by F-tests and Tukey's multiple comparisons. CPT pain responses in group with glasses during the music intervention are significantly different from responses during the news intervention and the control conditions, respectively. This study investigates the pain responses of music intervention in the group wearing glasses, which can be seen as a phenotype of the nearsighted gene, and this result would play a role in explaining the biopsychosocial model of the pain mechanism.

(게재일: 2020.12.31)
본 연구는 대한민국 육군이 선도적으로 도입하고자 노력하고 있는 AI 면접체계의 자료를 통합 비교차 다중 분위수 회귀나무 모형(unified non-crossing multiple quantile tree; UNQRT)을 활용하여 분석한 것이다. 분위수 회귀가 일반적인 선형회귀에 비하여 많은 장점을 가지지만, 선형성 가정은 여전히 많은 현실 문제해결에 있어 지나치게 강한 가정이다. 선형성을 완화한 모형의 하나인 기존 나무모형 기반의 분위수 회귀는 추정된 분위수 함수별로 교차하는 문제와 분위수별로 나무모형을 제시하여 해석력을 저하시키는 문제가 있다. 통합 비교차 다중 분위수회귀나무 모형은 비교차 제약식을 부여한 상태로 다중 분위수 함수를 동시에 추정함으로서 분위수 함수의 교차 문제를 해결하며, 극단 분위수에서 안정된 결과를 기대할 수 있고, 하나의 통합된 나무모형을 제시하여 우수한 해석력이 있다. 본 연구에서는 통합 비교차 다중 분위수회귀나무 모형을 활용하여 육군 AI 면접체계의 결과와 기존 인사자료간 관계를 충분히 탐색하여 의미있는 다양한 결과를 도출하였다.

With an increasing interest in integrating artificial intelligence (AI) into interview processes, the Republic of Korea (ROK) army is trying to lead and analyze AI-powered interview platform. This study is to analyze the AI interview data using a unified non-crossing multiple quantile tree (UNQRT) model. Compared to the UNQRT, the existing models, such as quantile regression and quantile regression tree model (QRT), are inadequate for the analysis of AI interview data. Specially, the linearity assumption of the quantile regression is overly strong for the aforementioned application. While the QRT model seems to be applicable by relaxing the linearity assumption, it suffers from crossing problems among estimated quantile functions and leads to an uninterpretable model. The UNQRT circumvents the crossing problem of quantile functions by simultaneously estimating multiple quantile functions with a non-crossing constraint and is robust from extreme quantiles. Furthermore, the single tree construction from the UNQRT leads to an interpretable model compared to the QRT model. In this study, by using the UNQRT, we explored the relationship between the results of the Army AI interview system and the existing personnel data to derive meaningful results.

(게재일: 2020.12.31)
양파는 기상여건에 따른 작황의 변동성이 커 생산량 및 가격 변화가 크다. 정부는 양파를 수급 민감 품목으로 지정하여 다양한 수급 안정대책을 마련하고 시행하는데 이를 위해서는 선제적이고 신뢰도 높은 양파 생산량 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 양파의 5월 초 지상부 생육정보와 5월 초부터 수확기까지의 기상정보를 이용하여 최종 생구 무게에 미치는 영향을 추정함으로써 생산량 예측의 정확도 개선에 기여하고자 한다. 위계적 특성을 갖고 있는 자료를 통해 개체별 생육요인인 1-수준 자료와 필지별 기상요인인 2-수준 자료, 그리고 두 수준 간 상호작용을 고려한 다층모형을 도입하여 분석하였다. 분석 결과, 5월 초에 엽수, 엽초경, 초장의 생육이 좋을수록 최종 생구 무게는 증가하는 것으로 추정되었다. 5월 초부터 수확기까지의 기상요인에서는 강수량, 고온일수, 탄소동화저해일수가 생구 무게에 음의 효과가 나타났으며, 일교차와 수확전강수량은 양의 효과로 통계적으로 유의하였다. 또한 1-수준과 2-수준의 교호작용항을 고려하여 모형의 적합도와 설명력을 향상시켰다.

Onions show severe volatility in production and price because crop conditions highly depend on the weather. The government has designated onions as a sensitive agricultural product, and prepared various measures to stabilize the supply and demand. First of all, preemptive and reliable information on predicting onion production is essential to implement appropriate and effective measures. This study aims to contribute to improving the accuracy of production forecasting by developing a model to estimate the final weight of onions bulb. For the analysis, multi-level model is used to reflect the hierarchical data characteristics consisting of above-ground growth data in individual units and meteorological data in parcel units. The result shows that as the number of leaf, stem diameter, and plant height in early May increase, the bulb weight increases. The amount of precipitation as well as the number of days beyond a certain temperature inhibiting carbon assimilation have negative effects on bulb weight, However, the daily range of temperature and more precipitation near the harvest season are statistically significant as positive effects. Also, it is confirmed that the fitness and explanatory power of the model is improved by considering the interaction terms between level-1 and level-2 variables.

(게재일: 2020.12.31)
COVID-19는 지난 2019년 12월부터 중국에서 발생하여 전세계적으로 확산된 대유행병이 되었다. 본 연구에서는 한국 질병 관리 본부에서 공개한 오픈 자료를 이용하였으며 시각화 기법을 통해 확진자의 남녀별 지역별 추세를 조사하였다. 또한 평균 바이러스 잠복기간을 추정하기 위해 감염원이 알려진 두 감염 그룹의 증상 발현 시점과 양성 확진 시점을 활용하였다. 하지만 양성 확진자 중 86%가 무증상으로 정확한 증상 발현시점을 알 수 없었다. 또한 주어진 자료에서는 감염시점도 알려져 있지 않아 감염시점과 증상 발현 시점차로 정의되는 잠복기간은 정확하게 측정하기가 어렵다. 이에 생존 분석의 한 기법인 구간 중도 절단을 적용하여 잠복기간의 분포를 추정하였다. 여러가지 모수 분포를 적용한 결과 최적의 분포하에서 평균 잠복 기간은 5.4일 (95% 신뢰구간 (4.70,6.01)일)이었다. 본 분석에서는 확진자 표본을 이용하여 치사율과 치유율을 구하기 위해 경쟁 위험 모형을 적용하였다. 분석 결과 50대이상의 치사 위험률은 50대미만 그룹의 30배이상이며 남성 양성 확진자가 사망할 확률이 더 높았다. 또한 여성이고 나이가 젊고 무증상일 때 치유될 가능성이 더 높았다.

COVID-19 has been rapidly spread world wide since late December 2019. In this paper, our interest is to estimate distribution of incubation time defined as period between infection of virus and the onset. Due to the limit of accessibility and asymptomatic feature of COVID-19 virus, the exact infection and onset time are not always observable. For estimation of incubation time, interval censoring technique is implemented. Furthermore, a competing risk model is applied to estimate the case fatality and cure fraction. Based on the result, the mean incubation time is about 5.4 days and the fatality rate is higher for older and male patient and the cure rate is higher at younger,female and asymptomatic patient.

(게재일: 2020.12.31)
넷플릭스, 아마존, 유튜브 등 대형 플랫폼에서는 고객의 다양한 정보를 활용하여 정밀한 추천시스템을 마련하고 여기서 추천된 상당수의 아이템이 실제 구매로 이어지고 있다. 본 논문에서는 추천 컨텐츠의 속성에 따라 사용자의 선호도에 차이가 있을 것이라고 예상하고 콘텐츠의 속성에 따라 군집분석을 실시하였다. 속성의 형태와 관계없이 사용할 수 있도록 Gower 거리를 사용했다. 본 논문에서는 영화 평점 사이트인 'The Movie Dataset'의 자료를 이용하여 영화의 기본정보인 장르, 감독 및 배우 변수를 바탕으로 사용자를 계층적으로 분류하고 영화를 추천하였다. 본 논문에서 제안한 추천 시스템을 평가하기 위하여 각 사용자 그룹별로 훈련자료와 검증자료로 나누어 정밀도를 살펴보았다. 그 결과 UBCF보다 월등히 높은 정밀도를 갖는 것으로 나타났다.

Global platforms such as Netflix, Amazon, and YouTube have developed a precise recommendation system based on various information from large set of customers and many of the items recommended here are leading to actual purchases. In this paper, a cluster analysis was conducted according to the attribute of the content, expecting that there would be a difference in user preferences according to the attribute of the recommended content. Gower distance was used for use regardless of the type of variables. In this paper, using the data of movie rating site 'The Movie Dataset', the users were grouped hierarchically and recommended movies based on genre, director and actor variables. To evaluate the recommended systems proposed, user group was divided into train set and test set to examine the precision. The results showed that proposed algorithms have far higher precision than UBCF.

(게재일: 2020.12.31)
본 논문에서는 금융시계열의 특징인 비대칭 변동성을 연구하고 있다. 멱변환을 동시에 고려한 멱변환-비대칭 GARCH 모형을 소개하고 있다. 변동성이 비정상인 모형을 다루고 있으며 오차항으로 표준정규분포와 더불어 표준화 t-분포도 고려하여 변동성 정상/비정상 조건을 제시하고 있다. 미국 주가 시계열인 다우지수 적용사례를 예시하였다.

Contrasted with the standard symmetric GARCH models, we consider a broad class of threshold-asymmetric models to analyse financial time series exhibiting asymmetric volatility. By further introducing power transformations, we add more flexibilities to the asymmetric class, thereby leading to power transformed and asymmetric volatility models. In particular, the paper is concerned with the nonstationary volatilities in which conditions for integrated volatility and explosive volatility are separately discussed. Dow Jones Industrial Average is analysed for illustration.

(게재일: 2020.12.31)
본 논문은 순수하게 파이썬 언어로 작성된 연산에 대하여 just-in-time (JIT) 컴파일을 적용하여 전체 계산 속도를 향상시킬 수 있는 numba 라이브러리에 대한 사용법과 응용에 대하여 소개한다. 실제 통계 계산 문제에 대한 numba 라이브러리의 적용에 대한 예제로 반복문 사용이 요구되는 통계 계산 문제들 중 순열 검정과 정규 혼합 분포의 모수 추정의 EM 알고리즘을 고려하였으며 순수한 파이썬 구문 및 반복문을 활용한 계산 시간과 numba를 활용한 계산 시간을 비교하여 numba 라이브러리 활용의 효율성을 수치적으로 제시하였다.

This paper introduces numba library in Python, which improves computational efficiency of the provided implemented code written by naive Python language by applying just-in-time (JIT) compilation. To apply just-in-time compilation, the numba only needs to use a decorator on a target Python function. We provide implementation examples with numba for the permutation test and the parameter estimation for Gaussian mixture distribution. We also numerically show the efficiency of numba by comparing the total computation times of the implementation using naive python and the implementation using numba for each application.

(게재일: 2020.12.31)
표본의 다범주 표현형을 예측하는데 사용되는 최적의 유전자집단이란 적은 수의 유전자로 표현형을 정확히 예측할 수 있는 유전자들의 모임이다. 특이발현유전자를 검색하는 통계량은 이미 여러 가지가 있고, K-평균 군집화를 곁들여 중복성이 적은 특이발현유전자들을 선택 가능하다. 이들을 바탕으로 적은 수로 정확하게 다범주 분류가 가능한 유전자집단을 구성할 수 있도록 수정한 입자최적화 방법을 제안한다. 널리 알려진 ALL 248례와 SRBCT 83례를 이용하여 제안된 방법으로 최적유전자집단을 찾을 수 있음을 보였다.

The aim of this research is to find an optimal gene set that provides highly accurate multi-class classification with a minimum number of genes. A two-stage procedure is proposed: Based on minimum redundancy and maximum relevance (mRMR) framework, several statistics to rank differential expression genes and K-means clustering to reduce redundancy between genes are used for data filtering procedure. And a particle swarm optimization is modified to select a small subset of informative genes. Two well known multi-class microarray data sets, ALL and SRBCT, are analyzed to indicate the effectiveness of this hybrid method.

(게재일: 2020.12.31)