총 51개
-
원가관리회계: 원가 분류 및 추정방법2025.11.111. 원가의 행태별 분류 원가행태는 원가동인의 변화에 따른 원가의 반응을 나타낸다. 고정원가는 조업도와 무관하게 총액이 일정하지만 단위당 원가는 변동하고, 변동원가는 조업도에 따라 총액이 변하지만 단위당 원가는 일정하다. 원가동인에는 생산량, 판매량, 작업시간, 기계가동시간 등 원가에 영향을 주는 주요 활동이 포함된다. 2. 원가 추정 방법 원가추정은 과거 원가자료를 분석하여 조업도와 원가의 관계를 규정하고 미래 원가형태를 예측하는 과정이다. 계정분석법, 고저점법, 산포도법, 최소자승법 등 다양한 방법이 있다. 원가추정은 제품가격결...2025.11.11
-
원가 행태 분류 및 추정방법2025.11.111. 원가 행태에 따른 분류 원가행태는 생산량, 판매량, 작업시간 등 주요 활동에 따라 원가가 변하는 양상을 나타낸다. 변동원가는 원가동인에 따라 총액이 변동하며 함수식 y=bx로 표현되고, 고정원가는 조업도 변화와 관계없이 일정하며 y=a로 표현된다. 준변동원가(혼합원가)는 고정원가와 변동원가가 혼합된 형태로 y=a+bx이며, 준고정원가는 관련범위 내에서는 일정하지만 범위를 벗어나면 계단처럼 변하는 계단원가이다. 2. 변동원가와 고정원가의 특성 변동원가는 직접재료원가, 부속품원가, 직접노무원가 등으로 조업도 증가 시 총액이 늘어나...2025.11.11
-
데이터를 가지고 정규분포 근사하기2025.05.111. 정규분포 근사 데이터의 분포를 정규분포에 근사시키는 과정은 데이터 분석에서 중요한 부분을 차지합니다. 데이터의 정규성을 평가하는 첫 번째 단계로 시각적 확인이 필요하며, 히스토그램과 QQ 플롯을 통해 데이터와 정규분포의 일치 정도를 확인할 수 있습니다. 또한 샤피로-위크스 검정과 같은 수치적 정규성 검증 방법을 통해 데이터가 정규분포를 따르는지 통계적으로 평가할 수 있습니다. 정규성 검정은 통계적 분석의 기반이 되며, 적절한 모델링 선택과 데이터 변환 등의 조치를 취하는데 도움을 줍니다. 2. 정규분포 가정의 중요성 많은 통계...2025.05.11
-
평형분배 예비보고서2025.05.101. 평형분배 평형분배 개념을 이해하고, 물과 1-부탄올 사이의 아세트산 분배계수 측정 및 추출 효과를 확인하는 실험을 수행했습니다. 평형분배는 서로 섞이지 않는 두 용매에서 용질이 일정한 비율로 분배되는 현상을 말합니다. 분배계수(KD)는 이 비율을 나타내며, 용매의 종류, 용질의 종류, 온도 등에 따라 변합니다. 회합 현상이 있는 경우 분배계수 계산 방법이 달라집니다. 추출은 용매의 상대적인 용해도 차이를 이용하여 혼합물에서 특정 성분을 분리하는 방법입니다. 2. 노르말 농도 노르말 농도(N)는 용액 1L 속에 들어 있는 용질의...2025.05.10
-
일중 최고기온과 아이스커피 주문 수의 단순회귀분석2025.05.071. 단순회귀분석 단순회귀분석은 목적변수(종속변수)와 설명변수(독립변수) 간의 관계를 분석하는 기법입니다. 이 과제에서는 일중 최고기온이 아이스커피 주문 수에 미치는 영향을 단순회귀분석을 통해 분석하였습니다. 회귀식을 도출하고 회귀식의 적합도와 회귀계수의 유의성을 판단하였습니다. 2. 회귀식 도출 회귀분석을 통해 도출된 회귀식은 Y = 203.7894737 + 4.45112782X 입니다. 이 식을 통해 일중 최고기온(X)의 변화가 아이스커피 주문 수(Y)에 미치는 영향을 예측할 수 있습니다. 3. 회귀식 적합도 평가 회귀식의 적합...2025.05.07
-
화학공학을 위한 머신러닝과 딥러닝 기본이론2025.11.181. 인공신경망(ANN)을 이용한 화재예측 CFD 시뮬레이션과 인공신경망을 결합하여 화재의 3가지 범주에 대한 예측 모델을 개발했습니다. 최대 1,000 에포크로 학습하며 시그모이드, tanh, 선형함수 등의 활성화 함수를 사용합니다. 이 방법은 기존 CFD 단독 시뮬레이션보다 화재예측 정확도를 향상시킵니다. 2. 모델 성능 평가 지표 결정계수(R)와 평균제곱오류(MSE)를 사용하여 모델 성능을 평가합니다. 최적 모델은 MSE 값이 최소이고 R값이 0.99 이상인 모델을 선정합니다. 에포크 증가에 따른 MSE 감소 추이를 분석하여 ...2025.11.18
-
관능검사 방법: 순위법과 평점법 비교 실습2025.11.161. 순위법(Ranking Test) 정해진 한 가지 품질 특성에 대하여 3개 이상 시료의 순위를 결정하는 관능검사 방법입니다. 시료 간 특성 차이를 알 수 없다는 것이 단점입니다. 본 실험에서는 식혜 3종(비락, 잔치집, 하늘청)의 단맛을 평가했으며, 최소-최대 비유의적 순위합과 Basker의 순위합 차이값을 이용한 유의성 검정을 수행했습니다. 결과적으로 24명의 패널이 평가한 3개 시료 간에는 단맛의 유의적 차이가 없었습니다. 2. 평점법(Rating Scale Test) 주어진 척도를 사용하여 특성의 강도에 따라 점수를 표시하...2025.11.16
-
바람직한 점추정량의 조건2025.11.131. 점추정량(Point Estimation) 점추정량은 통계적 추론의 한 부분으로, 모집단의 특정 모수(예: 평균, 분산 등)를 하나의 숫자로 추정하는 과정입니다. 이는 표본 데이터를 통해 모집단의 특성을 파악하는 기본적인 통계 방법론입니다. 2. 불편성(Unbiasedness) 점추정량은 불편해야 합니다. 여러 번 반복된 샘플링에서 얻어진 추정치들의 평균이 실제 모수와 같아야 합니다. 이는 오차가 시스템적으로 한 방향으로 치우치지 않음을 보장하며, 장기적으로 정확한 추정을 가능하게 합니다. 3. 일치성(Consistency)과 ...2025.11.13
-
모수적 추정을 통한 데이터 기반 분포 모형화 3 (Python 코딩)2025.05.131. 모수적 추정 모수적 추정을 통해 데이터를 반영하여 분포 모델을 도출하는 과정과 그 중요성에 대해 다루고 있습니다. 기본적인 수식 y = ax + b*sin(x)에서 a와 b를 임의로 바꾼 후 단 10개의 데이터를 생성하고, 이를 바탕으로 추정을 수행합니다. MCMC 샘플링을 통해 posterior 분포를 추정하고, 이를 시각화하여 파라미터의 불확실성과 추정치의 변동성을 확인합니다. 2. 데이터 기반 모델링 주어진 데이터를 바탕으로 모수적 추정을 수행하여 모델을 도출하는 과정을 설명하고 있습니다. 10개의 데이터만을 사용하여 비...2025.05.13
-
단 3개의 데이터만 가지고 모델 추정하기 (베이지안 추정, Python source code 예제 포함)2025.05.131. 베이지안 추정 베이지안 추정은 제한된 데이터를 활용하여 미지의 모델 매개변수를 추정하는 방법입니다. 이 예제에서는 PyMC3 라이브러리를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘플링을 통해 매개변수의 사후 분포를 추출합니다. 이를 통해 불확실성을 고려하면서도 가능한 모든 시나리오를 종합적으로 고려하여 예측의 중심 경향을 나타낼 수 있습니다. 2. PyMC3 PyMC3는 확률적 프로그래밍 라이브러리로, 베이지안 모델링과 추론을 수행할 수 있습니다. 이 예제에서는 PyMC3를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘...2025.05.13
3 / 6
