	제1회 산업안전 상생 논문 경진대회
산업안전상생재단 논문대회 공모 양식(논문제목) 제1저자성명*∙제2저자성명** (12345) 울산광역시 중구 종가로 000, 한국대학교 통계학과, 박사수료. 교신저자: (56789) 대구광역시 수성구 범어동 000번지, 민국대학교 사회학과, 교수. E-mail: sim@kosha.ac.kr 초록 여기에 초록을 작성하세요.여기에 초록을 작성하세요.여기에 초록을 작성하세요.여기에 초록을 작성하세요.여기에 초록을 작성하세요.여기에 초록을 작성하세요.여기에 초록을 작성하세요.여기에 초록을 작성하세요.여기에 초록을 작성하세요.여기에 초록을 작성하세요.여기에 초록을 작성하세요.여기에 초록을 작성하세요.여기에 초록을 작성하세요.여기에 초록을 작성하세요.여기에 초록을 작성하세요.여기에 초록을 작성하세요.여기에 초록을 작성하세요.여기에 초록을 작성하세요.여기에 초록을 작성하세요. (요약문은 연구목적, 방법, 결과 등을 간단 명료하게 요약하여 한글로 작성하십시오. 요약문은 500단어 이내로 작성하고 도표 및 참고문헌 표시가 되어서는 안됩니다.) 주요어 : 여기에 주요어를 “한글” 형식으로 입력하십시오. (5개 이내)

1. 서 론

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2. 2장 제목

2.1. 2.1절 제목

2.1.1. 2.1.1항 제목

유해 화학 물질을 기반으로 반응이나 증류 등 위험한 설비가 포함된 공정을 설계하는 경우, 물질의 물성치 정보는 필수적이다. 이를 통해 사전에 반응에 대한 위험성 분석이 가능하며, 특히 예상치 못한 폭주반응과 같은 잠재적 위험 요인을 추정할 수 있다. 물성치 자료를 얻기 위해서는 실험이 필수적이지만, 사전에 이론적으로 물질의 물성치를 예측한다면 실험에 드는 비용과 노력을 줄일 수 있다. 물질의 물성치를 추정하는 방법은 크게 두 가지로 나뉜다. 하나는 분자 구조와 분자 간의 인력, 척력, 극성 등을 이용하여 계산하는 분자모델링 기법이고, 다른 하나는 분자에 존재하는 작용기를 이용하여 물성치를 예측하는 GCM(Group Contribution Method)이다. 분자모델링 기법은 어느 정도 정확성은 확보되지만 모델 준비에 시간이 오래 걸리는 단점을 가진다. 반면, GCM은 분자모델링과 비교하여 시간과 비용을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있다.

3. 3.장 제목

3.1. 3.1.절 제목

3.1.1. 3.1.1.항 제목

요인추출방법으로는 원래 변수들의 분산 중 가급적 많은 부분을 설명하는 소수의 요인을 추출을 목적으로 하는 주성분 분석법을 이용하였으며, 지각을 유지하면서 요인구조가 가장 뚜렷할 때까지 회전시키는 직각회전 (orthogonal rotation) 방법 중 베리멕스 (varimax)방식을 사용하였다 (Henry, 1958).

Bartlett의 구형성 검정의 유의확률이 0.001미만으로 0.05보다 작게 나와 요인분석이 타당하게 이루어졌다 (Kim, 2010; Cho와 Ha, 2011)..

min [eqn: J( omega ,` xi _{i} ,` xi _{i}^{*} )= {1} over {2} LEFT ∥ omega RIGHT ∥ ^{2} +C sum _{i=1} ^{n} ( xi _{i} + xi _{i}^{*} )]	(1)

4. 4.장 제목

4.1. 4.1.절 제목

4.1.1. 4.1.1.항 제목

GCM과 PSO를 이용하여 147개 방향족 화합물의 8가지 물성치 예측하는 모델은 MATLAB을 이용하여 학습하였다. 입력데이터는 새롭게 정리한 42개의 작용기를 바탕으로 생성하였으며, 그 크기는 147×42이다. 출력데이터는 <표 8>에 나와 있는 방향족 화합물의 8가지 물성치이며 따라서, 데이터의 크기는 147×8이다. SVR을 이용하여 예측 모델을 생성하고, 실제 물성치와의 비교를 통해 예측 모델의 성능을 분석하였다.

<표 1 근로환경조사 기술통계량>

구분	빈도(명)
정규직	12,456
비정규직	23,456
계	35,801

<그림 2 히스토그램>

5. 결 론

본 연구에서는 GCM과 SVR을 기반으로 한 물성 예측 모델을 제안하였다. 기존연구의 공통적인 한계인 충분하지 않은 데이터베이스 개수와 작용기의 개수를 개선하기 위해 DIPPR801 데이터베이스 중 147개의 벤젠고리를 포함하는 방향족 화합물의 8개 물성을 이용하여 42개의 작용기를 이용한 입력데이터를 생성하였다. 입력데이터의 형태가 고차원의 sparse 데이터 특성을 갖기 때문에, 이를 가장 잘 다룰 수 있는 SVR을 이용하여 예측 모델을 만들었다. 예측 모델을 만드는 데 필요한 SVR의 매개변수는 경험적 최적화 기법 중 하나인 PSO를 이용하여 탐색하였다. 파라미터 최적화를 수행하였다. 실제값과 예측값의 차이인 오차는 MAPE를 기반으로 기존 연구와 비교하였다. 이때, 기존 연구들은 본 연구에서 이용한 데이터와 물질의 개수와 그 종류에 차이가 있으며, 따라서 기존연구의 결과와 비교하기에는 한계가 있다. 하지만, 대부분의 MAPE 값은 기존 연구와 비교하여 낮거나 유사한 값을 보여주고 있다.

기존 연구의 경우 특정한 물성치만을 예측하는 연구가 대부분인 점, 그리고 본 연구에서 다룬 물질의 개수가 다른 연구에 비해 다소 적은 점을 고려하면 기존 연구와 공정한 비교는 어렵다. 하지만, 본 연구에서 제안한 모델의 경우 다양한 물성치를 예측할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 모델의 정확도의 경우 대상물질이 다르기 때문에 정확한 비교는 어렵지만, MAPE 수치를 통해 실제 물성치에 매우 근접한 물성치를 예측한다고 할 수 있다. 본 연구에서 물성 예측을 위해 개발한 모델은 향후 물성치를 실험하는 경우나 산업 현장의 공정설계 시 새로운 물질을 포함한 공정의 시뮬레이터를 개발하는 경우 제조 공정에 대한 중요한 물성 정보를 제공할 수 있다.

참고문헌

본문 중에서 참고문헌의 표기는 인용순으로 일련의 번호를 기입하는데 위첨자로 하며, 참고문헌의 목록에는 괄호안에 숫자로 기입하고 다음 형식에 따라 작성합니다.

<보기>

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