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3 차상태방정식과 다양한 혼합법칙을 이용한 2 성분계 혼합물의 임계점 예측
박종선,권영중 한국화학공학회 2000 Korean Chemical Engineering Research(HWAHAK KONGHA Vol.38 No.2
역행응축현상이나 초임계유체 추출(SFE), 초임계유체 크로마토그래피(SFC)등 초임계유체를 이용하는 분야에서 필수적인 혼합물의 임계점 예측을 위하여 부피에 대한 3차상태방정식을 이용하여 계산을 수행하였다. 본 연구에서는 상태방정식 으로는 Peng-Robinson(PR) 상태방정식과 Soave-Redlich-Kwong(SRK) 상태방정식을 사용하였고, 각 상태방정식에 내재하는 파라미터 a와 b에 대해서는 classical 혼합법칙 외에 Huron과 Vidal[1,2]이후로 보다 정확한 열역학적 성질의 예측을 위해 제시된 액상 용액 모델식에 근거한 다양한 혼합법칙(EOS/G^E)을 적용하여 이성분계 혼합물의 전체 조성범위에 대한 임계점 예측을 수행하였다 액상 용액 모델식에 근거한 대표적인 혼합법칙(HV, MHV1, WS, LCVM)에 사용되는 과잉 Gibbs 자유에너지 및 과잉 Helmholtz 자유에너지의 계산을 위해 액상 용액 모델식으로 분류되는 NRTL, UNIQUAC 그리고 UNIFAC식을 각각 적용하였다. 초임계유체로 가장 많이 사용되는 이산화탄소를 포함하는 여러 이성분계 화합물의 임계점 궤적에 대한 계산결과는 어느 특정한 상태방정식과 혼합법칙이 적용된 모든 계에서 탁월한 결과를 보이지는 못했으나, 특정한 계에 대해 큰 오차를 유발시키는 다를 혼합법칙에 비해 대체적으로 WS 혼합법칙이 가장 좋은 예측 결과를 보여 주었다. Critical loci of mixtures, which play an important role in retrograde condensation, supercritical fluid extraction(SFE), and supercritical fluid chromatography(SFC), can be determined by solving the critical loci equation along with an equation of state chosen for the mixture. In most of cubic equations of state, however, an appropriate mixing rule should be utilized for the parameters a and b inherent in them and it usually causes some error in predicting thermodynamics properties of fluid mixtures. Recently, several approximate and reasonably successful mixing rules have been proposed for the description of vapor-liquid equilibria since Huron and Vidal[l, 2] developed the basic idea of so called EOS/G^E mixing rule. In this work, four different mixing rules(HV, MHV1, WS, and LCVM) based on the liquid solution models(NRTL, UNIQUAC, and UNIFAC) as well as the classical mixing rule were used to compare the results on critical loci for several binary mixtures when the SRK and PR equations of state were selected for an equation of state. The overall results on critical loci by different mixing rules used were compared and it was also shown that the WS mixing rule produced slightly better results than others even though any equation of state with particular mixing rule did not give the best results of all.
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혼합회귀모형에서 콤포넌트 및 설명변수에 대한 벌점함수의 적용
박종선,모은비 한국통계학회 2019 응용통계연구 Vol.32 No.2
This paper is concerned with issues in the finite mixture of regression modeling as well as the simultaneous selection of the number of mixing components and relevant predictors. We propose a penalized likelihood method for both mixture components and regression coefficients that enable the simultaneous identification of significant variables and the determination of important mixture components in mixture of regression models. To avoid over-fitting and bias problems, we applied smoothly clipped absolute deviation (SCAD) penalties on the logarithm of component probabilities suggested by Huang {\it et al.} ({\em Statistical Sinica}, {\bf 27}, 147--169, 2013) as well as several well-known penalty functions for coefficients in regression models. Simulation studies reveal that our method is satisfactory with well-known penalties such as SCAD, MCP, and adaptive lasso. 주어진 회귀자료에 유한혼합회귀모형을 적합하는 경우 적절한 성분의 수를 선택하고 선택된 각각의 회귀모형에서 의미있는 예측변수들의 집합을 선택하며 동시에 편의와 변동이 작은 회귀계수 추정치들을 얻는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 혼합선형회귀모형에서 성분의 개수와 회귀계수에 벌점함수를 적용하여 적절한 성분의 수와 각 성분의 회귀모형에 필요한 설명변수들을 동시에 선택하는 방법을 제시하였다. 성분에 대한 벌점은 성분들의 로그값에 SCAD 벌점함수를 적용하였고 회귀계수들에는 SCAD와 더불어 MCP 및 Adplasso 벌점함수들을 사용하여 가상자료와 실제자료들에 대한 결과를 비교하였다. SCAD-SCAD 벌점함수 조합과 SCAD-MCP 조합의 경우 기존의 Luo 등 (2008)의 방법에서 문제가 되었던 과적합 문제를 해결함과 동시에 선택된 성분의 수와 회귀계수들을 효과적으로 선택하였으며 회귀계수들의 추정치에 대한 편의도 크지 않았다. 본 연구는 성분의 수가 알려져 있지 않은 회귀자료에서 적절한 성분의 수와 더불어 각 성분에 대한 회귀모형에서 모형에 필요한 예측변수들을 동시에 선택하는 방법을 제시하였다는데 의미가 있다고 하겠다.
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개별학습을 위한 웹 기반의 적응적 코스웨어 설계 및 구현
박종선 한국컴퓨터교육학회 1999 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.2 No.4
웹 기반 수업에서 활용되는 코스웨어는 특정 수준에 있는 학습자 집단을 대상으로 수행된 기존의 교실수업자료와는 달리 학습자 개개인을 중심으로 효과적인 학습활동을 수행할 수 있도록 지원될 필요가 있다. 이러한 코스웨어는 학습자 개개인의 선수학습지식, 학습능력, 학습목적 등과 같은 개인차와 관련된 요소나 학습과정에서의 변화되는 학습상태를 반영하여 개별학습을 수행하도록 지원할 수 있다는 특성을 갖고 있다. 그러나 현재의 웹 기반 학습환경에서는 학습자의 개별적인 특성이나 변화되는 학습상태를 반영하여 학습자의 개별학습을 지원할 수 있는 코스웨어의 개발 및 활용이 미미한 상황이다. 따라서 이러한 요소들이 반영된 코스웨어의 설계 및 개발이 요청된다. 이러한 시각을 기반으로 본 연구에서는 학습자의 개별학습을 지원할 수 있도록 교육과정 계열화와 적웅적 주석달기 기법을 활용한 웹 기반의 적웅적 코스웨어의 설계와 구현에 관한여 논의하였다.
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박종선,이명규 한국통계학회 2019 응용통계연구 Vol.32 No.6
수 많은 모수들을 가지고 있는 방대한 심층신경망은 매우 강력한 기계학습 방법이지만 모형의 과도한 융통성으로 인하여 과적합문제를 내포하고 있다. 드롭아웃 방법은 크기가 큰 신경망의 과적합 문제를 해결하는 다양한 방법들 중 하나이며 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 드롭아웃 방법은 훈련과정에서 각각의 표본에 다른 모형을 적용하는데 이들 모형은 입력과 은닉층의 노드들을 무작위로 제거한 모형들 중에 임의로 선택된다. 본 연구에서는 임의로 선택된 모형에 둘 이상의 표본을 적용하여 모형의 가중치들에 대한 추정치의 안정성을 높이는 하이브리드 드롭아웃 방법을 제시하였다. 실제 자료를 이용한 시뮬레이션 결과 노드의 선택확률과 모형의 적합에 사용되는 표본의 수를 적절하게 선택하여 기존의 방법에 비하여 추정치의 변동성이 감소시킬 수 있었으며 동시에 검증자료에 대한 최저오차도 줄일 수 있음을 보였다. Massive in-depth neural networks with numerous parameters are powerful machine learning methods, but they have overfitting problems due to the excessive flexibility of the models. Dropout is one methods to overcome the problem of oversized neural networks. It is also an effective method that randomly drops input and hidden nodes from the neural network during training. Every sample is fed to a thinned network from an exponential number of different networks. In this study, instead of feeding one sample for each thinned network, two or more samples are used in fitting for one thinned network known as a Hybrid Dropout. Simulation results using real data show that the new method improves the stability of estimates and reduces the minimum error for the verification data.
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박종선,김용성,남수환,허경인,시홍,장수왕,김상태 한국자연보호학회 2016 한국자연보호학회지 Vol.10 No.1
Cost for plant survey has been dramatically reduced due to the development of mobile technology to obtainpictures with their GPS coordination. We developed a PlantGPS system consisting of an Android applicationspecialized for collecting plant pictures and their locations using mobile devices, a server-side component foruploading data, and a web-based interface for managing and analyzing data. As examples of application of ourPlantGPS system, surveys of “plants in Nangsae (Daksum) Island” and “ferns in Chollipo arboretum” wereconducted. Results showed that our PlantGPS system could be used to quickly survey plant distribution inrestricted area with reasonable time and effort.
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