Correlation analysis and characterizations of nanoparticle size using 3D and 2D methods

장승민,이병양 대한기계학회 2024 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2024 No.5

정규분포가 가정된 심리검사의 규준추정을 위한 모형 기반 접근

장승민,강연욱 한국임상심리학회 2012 Korean Journal of Clinical Psychology Vol.31 No.4

객관적이고 신뢰할 수 있는 심리검사의 규준추정은 모집의 분포 특성을 잘 대표하는 충분한 크기의 표본에 의존한다. 많은 심리검사 규준연구들은 연령과 교육수준 등에 따라 개별적으로 규준을 추정해야 하는 여러 하위집단을 갖는 반면 각 집단의 안정적 규준추정에 필요한 표본크기를 확보하지 못하는 경우가 흔하다. 본 연구는 심리검사 규준추정에 있어 표본크기의 중요성을 구체적으로 살펴보고, 각 집단별 표본크기가 충분하지 않을 때 일반적인 규준추정 절차보다 안정적이고 신뢰할 수 있는 규준을 제공하는 모형 기반 규준추정 절차를 소개하였다. 구체적으로는 검사점수의 정규성을 가정할 수 있는 경우에 평균과 분산에 대한 회귀모형을 이용하여 각 규준집단의 평균과 표준편차를 추정하는 절차를 소개하였다. 또한 정상 장/노년 1067명의 한국판 보스톤 이름대기 검사 자료를 이용하여 모형 기반 규준추정 과정을 예시하여 이 절차가 실제 규준추정에 어떻게 적용될 수 있는지를 소개하였다. 끝으로 모형 기반 규준추정을 적용할 때의 고려사항들을 논의하였다.

분위수 회귀모형을 이용한 심리검사의 규준 추정

장승민,강연욱 한국임상심리학회 2015 Korean Journal of Clinical Psychology Vol.34 No.1

Norms of not normally distributed psychological tests could be better estimated by quantiles instead of means and standard deviations. Psychological test norms can also be estimated using statistical models when the measured attribute has a functional relation with related covariates. The current study introduced a normative-quantile-estimation procedure using the quantile regression model when a test score is not expected to have normal distribution but assumed to have a functional relation with related covariates. The idea of the quantile regression model was briefly explained and its application to estimation of a test norm was illustrated. The 5th, 10th, and 25th percentiles of the calculation ability test scores with range of 0-12 were regressed on age and education by the quantile regression model using a normative sample of 1060 normal elderly. The estimated quantiles provided a norm that supports a theoretical model of the relations between calculation ability and the covariates of age and education.

Data Augmentation Techniques of Power Facilities for Improve Deep Learning Performance

장승민,손승우,김봉석,Jang, Seungmin,Son, Seungwoo,Kim, Bongsuck 한국전력공사 2021 KEPCO Journal on electric power and energy Vol.7 No.2

Diagnostic models are required. Data augmentation is one of the best ways to improve deep learning performance. Traditional augmentation techniques that modify image brightness or spatial information are difficult to achieve great results. To overcome this, a generative adversarial network (GAN) technology that generates virtual data to increase deep learning performance has emerged. GAN can create realistic-looking fake images by competitive learning two networks, a generator that creates fakes and a discriminator that determines whether images are real or fake made by the generator. GAN is being used in computer vision, IT solutions, and medical imaging fields. It is essential to secure additional learning data to advance deep learning-based fault diagnosis solutions in the power industry where facilities are strictly maintained more than other industries. In this paper, we propose a method for generating power facility images using GAN and a strategy for improving performance when only used a small amount of data. Finally, we analyze the performance of the augmented image to see if it could be utilized for the deep learning-based diagnosis system or not.

Constructing a Composite Score for the Seoul Neuropsychological Screening Battery-Core

장승민,Duk L. Na,강연욱 대한치매학회 2015 Dementia and Neurocognitive Disorders Vol.14 No.4

Background and Purpose The brief version of the Seoul Neuropsychological Screening Battery (SNSB), the SNSB-Core (SNSB-C), hasbeen developed. Although each subtest score of the SNSB-C provides information on different features of broad cognitive functioning or impairment,a composite score is needed to identify the severity of global cognitive impairment. We aimed to develop and validate a compositescore of the SNSB-C that would provide a normative-based summary score of global cognitive functioning, especially for differentiating patientswith cognitive impairment from normal elderly. Methods A normative sample of 1067 elderly was used to develop a composite score of SNSB-C. The composite score was corrected for theeffects of age, years of education, and sex by the regression method. Patients with Alzheimer’s disease (n=41), vascular dementia (n=40), amnesticmild cognitive impairment (MCI) (n=73), vascular MCI (n=41), and Parkinson’s disease with MCI (n=41) were differentiated from anormal sample (n=70) by the uncorrected and corrected composite scores using receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. Results Confirmatory factor analysis showed that the composite score equal weight to each standardized cognitive domain of SNSB-C isappropriate for indexing overall cognitive functioning. The corrected and uncorrected composite scores yielded a satisfactory size of the areaunder the ROC curve comparable to the Mini Mental State Examination (MMSE). Conclusions The composite scores of SNSB-C, especially the corrected score, provide an index of overall cognitive functioning, and theycan be used as an alternative to MMSE for screening patients with cognitive impairment.

전수조사를 통한 초‧중‧고 학교시설의 신재생에너지 적용 현황 및 에너지소비구조 분석

장승민,박병용,이태인,최율,조진균 대한설비공학회 2022 설비공학 논문집 Vol.34 No.11

The purpose of this study is to analyze energy consumption structures in elementary, middle, and high schools where energy consumption occurs on a quantitative scale. Another purpose of this study is to derive application of a renewable energy system by regional group and system type. By analyzing the installation ratio of renewable energy system by remodeling educational facilities, whether an appropriate and effective system was applied and operated in old schools was investigated. The analysis of the application of renewable energy system was carried out as a complete enumeration survey targeting a total of 11,819 schools nationwide. The ratio of installed schools in 17 regions and installation items by renewable energy system type (n = 5) were analyzed. The difference in the ratio of renewable energy installation between public schools and private schools was about 20%, which could further lead to an imbalance in educational conditions. In the case of energy independence of educational facilities, it is meaningful to increase the installation rate of new and renewable energy. It is also necessary to develop and operate an energy saving program that combines educational elements that students can voluntarily participate in. 본 연구는 양적인 규모에 의한 에너지 다소비가 발생하는 초․중․고 학교의 건물 에너지소비 현황을 분석하고 지역별, 유형별 신재생에너지 적용현황을 도출하는 것을 목적으로 한다. 따라서 교육시설의 리모델링을 통한 신재생에너지 설치현황을 분석하여 지역별, 유형별 노후 학교에 적절하고 효과적인 시스템 적용과 운영 여부를 조사하였다. 신재생에너지의 적용현황 분석은 전국 11,819개 초․중․고 학교를 대상으로 전수조사로 수행되었다. 총 17개 지역별 설치된 학교의 비율과 5가지 신재생에너지 설비의 종류별 설치사항을 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. ⦁대한민국 학교시설의 현황은 국․공립 초등학교 6,186개교, 사립 초등학교 73개교, 국․공립 중학교 2,588개교, 사립 중학교 635개교, 국․공립 고등학교 1,391개교 및 사립 고등학교 946개교로 유형별로 분류하였다. ⦁준공년도 20년 이상 경과한 건축물은 조사시점 기준으로 약 7,528개교로 전체의 약 64%를 차지하고 있으며 상당수 에너지효율 개선과 리모델링이 필요할 것으로 분석되었다. ⦁전체 국․공립학교 10,165개 중 신재생에너지 설치 비율은 28%(2,513개교)인 반면에 사립학교는 1,654개교 중 약 7%(110개교)만 신재생에너지 설비가 적용되어 있다. 이것은 국․공립과 사립 학교시설의 신재생 에너지 설치 비율이 20% 이상 차이나는 것이다. ⦁지역별 학교시설의 신재생에너지 설치 비율은 세종 60%, 제주 40%, 강원 34%, 인천 29%, 울산 27%, 부산 25%, 충남 25%, 전북 24%, 서울 23%, 경기 22%, 대전 21%, 충북 20%, 경남 20%, 광주 19%, 대구, 18%, 전남 15% 및 경북이 11% 순서로 분석되었다. ⦁전국 학교시설에 설치된 신재생에너지 설비 중 약 60% 이상이 태양광 시스템이 적용되어 있고 세종특별자치시만 지열과 태양광 설비의 설치 비율이 동일하였다. 2개 이상의 신재생에너지 설비가 적용된 사례에는 태양광과 지열 시스템이 복합적으로 설치된 학교가 가장 많았다. ⦁에너지절감을 위한 리모델링이 기 수행된 Y-중학교와 J-고등학교를 대상으로 상세분석을 한 결과, 에너지사용량은 교육․연구시설의 평균 에너지사용량(96 kWh/m2) 대비 약 10~15% 낮은 것으로 조사되었다. 그러나 신재생에너지 적용 비율은 약 2% 전후로 매우 낮았다. 국․공립학교와 사립학교의 신재생에너지 적용 비율의 차이가 약 20% 큰 차이를 보이고 있으며 이는 나아가서 교육 여건의 불균형을 초래할 수 있다. 공공건축물을 통해 빠르게 진행되어 가는 에너지자립화는 교육시설의 경우, 그 주된 목적이 교육의 관점에 있으므로 신재생에너지 설치비율을 높이는 것도 의미가 있지만 학생들이 자발적으로 참여 가능한 교육적 요소가 접합된 에너지절약 프로그램을 개발하고 운영하는 것도 절실하게 필요하다. 마지막으로 본 연구는 전국의 학교건물 현황을 전수 조사한 것으로 큰 의미를 갖고 있으며, 도출된 결과를 토대로 교육시설의 에너지효율 정책방안 마련에 기초자료로 활용가능하다.

제로에너지건축물(ZEB/H) 설비시스템 기술로드맵 수립을 위한 선행연구 분석: 최근 10년 해외연구사례

장승민,장아민,도성록,조진균,김철 대한설비공학회 2023 설비공학 논문집 Vol.35 No.9

The concept and technology of zero energy building/house (ZEB/H) has been developed as an effective solution to reduce greenhouse gas (GHG) emissions and energy consumption in buildings. This paper analyzes ZEB/H research done for the past decade to provide insights and accelerate its implementation in the active system sector. It investigates key research areas in heating, ventilation, air conditioning and refrigeration (HVAC&R) systems, identifies enabling technologies and proposes a technical direction and roadmap for achieving ZEB/H. The study focuses on energy-efficient heating/cooling, ventilation, renewable energy, and design strategy of HVAC&R systems. The analysis also highlights the significance of domestic hot water (DHW) systems in ZEB/H implementation, covering topics such as DHW profiles, demand forecasting, control, and system design. It emphasizes that residential and nonresidential buildings require different research approaches, with nonresidential focusing on HVAC&R and residential emphasizing domestic hot water and ventilation. The future development of ZEB/H active systems should incorporate digital technology in HVAC&R, integrate renewable energy and optimal operation technology, establish regional heat networks and integrate building and active systems. 본 논문은 ZEB/H에 대한 최근 10년간 연구를 분석하여 기술적 통찰력을 제공하고, 설비 분야에서 ZEB/H 구현을 가속화하기 위한 목적으로 연구를 수행하였다. 이를 위해서 설비시스템의 주요 연구 분야를 조사하고, 요소 기술을 파악하여 ZEB/H 달성을 위한 기술 방향과 로드맵을 제시하는 것을 목표로 한다. 연구 내용은 다음과 같이 요약이 가능하다. ∙HVAC&R 시스템은 건물의 에너지 소비를 줄이고 에너지 효율성을 향상시키는 역할을 한다. HVAC&R 시스템의 냉난방, 환기, 신재생에너지 및 최적화 설계를 중심으로 대해 조사되었다. ∙DHW(급탕) 시스템은 ZEH 구현에 중요한 역할을 하며, 급탕 프로파일, 급탕량 예측 및 제어, 최적화 시스템 설계 등을 연구의 대상으로 상세 분석을 수행하였다. ∙분석 결과, 주거용 건물과 비주거용 건물은 HVAC&R 및 급탕 시스템에 대한 연구 접근 방식이 다르다. 비주거용 ZEB은 HVAC&R, 주거용 ZEH는 급탕 및 환기에 중점을 두고 연구가 진행되었다. ∙ZEB/H 설비시스템의 고도화를 위한 기술개발 방향은 HVAC&R에 디지털 기술 접목, 신재생에너지와 최적운전 기술 결합, 지역단위 열 네트워크 구축, 건축과 설비시스템 통합 등으로 확장할 수 있다. ZEB/H는 오랜 기간 준비해 온 중요한 국가 프로젝트이다. 기술적 균형 측면에서 이제는 설비시스템의 고도화를 통하여 건축시스템과 융합된 실현 가능한 ZEB/H를 구현하는 것이 현시점에서 최선의 대응일 것으로 판단된다. 본 논문의 내용이 향후 설비기술의 로드맵을 설정하는 기초자료로 활용 가능할 것으로 사료된다.

분위 로지스틱 성장 곡선 추정 절차의 비교

장승민,배소영 한국심리학회 2014 한국심리학회지 일반 Vol.33 No.4

발달 과정에서 나타나는 개인차 혹은 개인의 상대적 위치를 기술하는 한 가지 방법은 상위 10%, 하위 10% 등에 해당하는 개인들의 분위 성장 궤적들을 추정하여 각 개인이 어느 분위의 성장 곡선에 위치하는지를 기술하는 것이다. 본 연구는 분위 로지스틱 성장 곡선을 추정하는 두 가지 방법인 2단계 비선형 회귀모형과 로지스틱 함수의 역함수로 변환한 값에 대한 분위수 회귀모형을 소개하였다. 실제 자료인 563명의 영아들의 낱말 이해 검사 점수에 대하여 두 방법을 적용한 결과를 비교하여 어느 방법이 성장 곡선 추정에서 더 좋은 수행을 보이는지를 확인하였다. 분석 결과 2단계 비선형 회귀모형은 추정 분위수 역전 현상을 보였지만 분위수 회귀모형은 이러한 현상을 보이지 않았다. 또한 분위수 회귀모형은 비선형 회귀모형에 비해 더 높은 분류 정확도를 보였다. 분위 성장 곡선을 추정하기 위해 통계 모형을 적용하는 것의 필요성을 논의하였다. Identifying an individual’s standing on estimated quantile growth curves including lower 10 percentile and upper 10 percentile growth curve, for example, is one way to describe individual differences in developmental process of psychological characteristics. The present study introduced two different approaches for quantile logistic growth curve estimation, i.e., two-step nonlinear regression model and quantile regression model with transformation. An application of the two procedures was illustrated using a real data example of the word understanding test scores obtained from 563 infants. The quantile regression model performed better than the two-step nonlinear regression model in estimation of quantile growth curves. Quantile regression model did not show rank-reversed estimated quantile scores but the two-step nonlinear regression method did. In addition, the former also showed higher accuracy in classification proportion than the latter. It was discussed why we need to use more elaborated statistical models to estimate quantile growth curves.

딥러닝 훈련을 위한 GAN 기반 거짓 영상 분석효과에 대한 연구

장승민,손승우,김봉석,Seungmin, Jang,Seungwoo, Son,Bongsuck, Kim 한국전력공사 2022 KEPCO Journal on electric power and energy Vol.8 No.2

To inspect the power facility faults using artificial intelligence, it need that improve the accuracy of the diagnostic model are required. Data augmentation skill using generative adversarial network (GAN) is one of the best ways to improve deep learning performance. GAN model can create realistic-looking fake images using two competitive learning networks such as discriminator and generator. In this study, we intend to verify the effectiveness of virtual data generation technology by including the fake image of power facility generated through GAN in the deep learning training set. The GAN-based fake image was created for damage of LP insulator, and ResNet based normal and defect classification model was developed to verify the effect. Through this, we analyzed the model accuracy according to the ratio of normal and defective training data.

일기법을 이용한 심리학 연구의 최근 동향과 전망

장승민 한국심리학회 2011 한국심리학회지 일반 Vol.30 No.3

전자기기 및 정보통신의 기술적 발달과 더불어 과학적 자료 수집 방법으로서의 일기법은 최근 큰 발전을 이루었다. 생태순간평가(ecological momentary assessment: EMA)로도 불리는 현대적 일기법은 전자일기를 통해 연구대상의 현재 경험과 행동들을 연구대상의 실제 환경에서 실시간에 가깝게 반복하여 측정한다. 현대적 일기법은 회상 편중을 최소화하고, 연구 결과의 생태적 타당성을 높일 뿐 아니라 변인들의 시간이나 맥락에 따른 변화를 탐구할 수 있게 한다. 이러한 이유로 최근 세계적으로 심리학을 비롯한 여러 분야에서 일기법을 사용한 연구들의 수가 빠르게 증가하고 있다. 본 연구는 일기연구법의 발전과정과 현대적 일기법의 특징을 소개하고 해외 연구 동향과 국내 적용 상황을 검토하였다. 끝으로 일기연구법의 미래와 가능성을 전망하고 일기 연구 수행에 필요한 고려사항들을 제안하였다. Recent advances of electronic devices and communication technology enabled scientific studies using diary method to grow rapidly. The modern diary method, also called ecological momentary assessment(EMA) measures participants' ongoing experiences and behaviors in their natural environment by using electronic diaries. It is designed to minimize recall bias and maximize ecological validity and allows researchers to explore the dynamic process of variables over time and across situations. For these reasons, the use of the diary method has notably increased internationally in psychological studies and related areas. The present study introduced the development of the diary method and characteristics of the modern diary method. Current practices of the diary method in psychological studies including its applications in South Korea were also reviewed. Finally, prospective applications of the modern diary method and practical considerations for the use of the diary method were discussed.