• 한국군사과학기술학회지
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• 제5권3호
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• pp.11-22
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• 2002

In this paper, a statistical meaning that the 1% frequency value which is used as a basis for the temperature specification generation for weapon systems is similar to $3{\sigma}$ frequency value of a year is presented, and the theoretical reference for temperature specification generation is made. The new method which extracts the 1% frequency value from general weather data, not depending on long term temperature hour data, is established, and the temperature analysis result of East Asia is also presented by using this method. On the basis of these result, operational temperature for the weapon systems to be used in the area of East Asia is recommended.

• 감성과학
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• 제20권3호
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• pp.39-48
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• 2017

이 연구는 농구 경기장내 마케팅의 효용성을 확인하기 위해서 마케팅의 여러 연구 기법들 중 시선추적 기술을 이용하여 동공이 확장 되었을 때의 시선 관찰 및 관심도를 측정하고 비교 분석하였다. 특히 동공이 확장된 구간을 산출하기 위해 유효테이터를 중심으로 동공의 크기가 2시그마 범위 상위 2.275%일 때의 구간별 데이터를 정리하고 이전 연구에서 산출된 3시그마의 상위 0.135%일 때의 구간별 데이터와 전체 유효 데이터를 주시 빈도에 따른 변곡점으로 구분하여 분석하였다. 또한 전체 유효 데이터와 동공의 크기가 유의미하게 커졌다고 판단되는 범위들 간의 상관도를 분석하였다. 그 결과 가장 시선이 많이 머무른 구간과 동공이 크기가 유의미하게 커진 부분은 완전히 일치하지는 않았으나, 전체 유효 데이터와 동공크기 2시그마 상위 데이터의 상관분석은 .805로 가장 높은 상관관계를 나타내었으며, 동공크기 2시그마 상위 데이터와 동공크기 3시그마 상위 데이터의 상관분석은 .781의 상관관계를 보였고 전체 유효데이터와 동공크기 3시그마 상위 데이터 상관분석은 .683의 상관관계를 보였다. 따라서 동공의 크기가 확장 되어진 구간과 시선추적 데이터에서 시선이 많이 머무른 구간이 유사함을 알 수 있었으나, 동공의 크기가 유의미하게 확장되었다고 판단되어지는 구간의 데이터 일수록 전체 데이터와의 상관도가 떨어지는 것을 알 수 있었다.

• 감성과학
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• 제20권1호
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• pp.31-40
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• 2017

이 연구는 뉴로 마케팅의 여러 연구 기법들 중 시선추적 기술(Eye-tracking)을 이용하여 농구 경기 장면 중 남성의 동공이 전체 데이터의 3시그마 범위를 벗어난 상위 0.135 % 비율로 동공이 확장 되었을 때의 시선 관찰 및 관심도를 측정하였다. 특히 동공 크기 확장과 관련해서 시선추적 기술의 데이터 중 어느 정도의 범위일 때의 크기가 유의미하다고 밝히기는 힘들기 때문에 이 연구에서는 전체 데이터 중 상위 3시그마 범위를 동공이 확장되어지는 범위로 설정하였다. 실험에 사용된 장면은 농구 경기 중 한 상황으로 설정하였으며, 총 7,200개의 데이터 중 유효율 90 %가 넘는 유효데이터가 산출되었고 이를 통해 34명의 데이터 중 유효데이터에 해당하지 않아 사용할 수 없는 데이터를 제외한 29명의 데이터를 사용하였다. 동공의 크기를 구하기 위해 동공의 너비(Pupil Width)와 높이(Pupil Height) 값을 [동공의 크기 = 동공의 너비/2${\times}$동공의 높이/$2{\times}{\pi}$] 공식에 대입하였다. 분석한 결과 농구경기장 내 마케팅으로 활용되기 위해 사용된 광고판들은 크게 영향력을 끼치지 않았다. 관중으로서의 피험자들의 동공의 크기가 커졌을 때, 경기장내에 광고판 보다는 선수들 혹은 주변 배경에 주시빈도가 높았다. 이 연구를 통하여 무분별하게 광고판을 사용하기보다는 뉴로마케팅을 이용하여 경기장내 마케팅 및 광고판 효용성을 높이는 방안의 필요성이 요구된다.

• 한국수산과학회지
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• 제29권1호
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• pp.107-114
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• 1996

우리나라 연안에 분포되어 있는 주요 어업대상어종의 자원량을 측정하기 위한 기초자료를 얻기 위하여 남해동부연안에 분포하는 멸치어군을 대상으로 Split beam 어군탐지기를 이용하여 in situ TS를 측정한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 본 조사에서 어획물의 $95\%$가 멸치였으며, 그 체장빈도 분포는 체장범위 $13.6\~15.4cm$, 평균체장 14.4cm이었고, 체중빈도 분포는 체중범위 $16\~28g$ 평균체중 21.9 g이었다. 2. 멸치의 반사강도는 수심 $10\~30m$ 에서 $-40.7\~-69.2dB,\;30\~50m$, 수층에서 $-42.2\~-67.7dB,\;10\~50m$ 수층에서 $-42.2\~-67.7dB$의 범위였고, 그 빈도분포에는 2개의 mode가 명확하게 분리되어 나타났다. 3. 멸치의 평균반사강도는 -49.7 dB/fish 및 -33.1 dB/kg 이었으며, $90\%$ 신뢰구간은 1 dB 이하였다. 또한, 멸치의 반사강도 (TS)와 체장 (cm)과의 관계는 다음과 같았다. TS=20 log L-72.9.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.149-156
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• 2010

게임 콘텐츠(game contents) 속 몰입을 위한 요소는 영상, 게임 인터페이스(game interface) 등 여러 가지이지만 그 중에서도 사운드(sound)의 첨예한 운용은 게임 개발에 있어 고려되어야 할 중요한 요소로 작용한다. 게임 유저(game user)는 적절한 조건이 충족되면 게임 안에서 몰입하여 과제를 해결한다. 이러한 조건을 위해 게임 속 몰입 요소들이 존재하는데, 본 연구에서는 그 중에서도 사운드의 운용 방법중에 특히 반복적인 사운드를 통해 유저를 몰입하게 만드는 과정을 미하이 칙센트미하이 (Csikszentmihalyi. M)의 플로(flow)이론, 도너 호프만(Donna L. Hoffman)과 토마스 노박(Thomas P. Novak)의 플로변인을 통해 분석하고, 진행과정에서 선행연구인 게임과 몰입간의 시각적 관점의 분석과도 비교한다. 분석 텍스트(text)로는 퐁포코(Ponpoko, Sigma Enterprise Inc., 1981), 바이오해저드4(BioHazard 4, Capcom, 2007)를 선정하여 해당 텍스트 중 반복적인 사운드와 일반적인 사운드를 구분해 설문조사를 실시했다. 분석을 위해 사용한 방법은 빈도분석, 다변량 분산분석이다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제24권1호
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• pp.29-33
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• 1985

고자리파리 유충(幼蟲)에 의(依)한 양파의 피해(被害)를 $990m^2$ 포장(圃場)에서 1984년(年) 4월(月) 11일(日)부터 5월(月) 21일(日)까지 10일(日) 간격(間隔)으로 전주(全株) 조사(調査)를 하여 피해지도(被害地圖)를 작성(作成)하였다. 지도(地圖)를 양파 80주(株)를 하나의 단위(單位)로 하는 사각형(四角形)으로 구분(區分)하여 빈도분포표(頻度分布表)를 작성(作成)하고 Chi-square test에 의(依)하여 Poisson분포(分布)와 부(負)의 이항분포(二項分布)를 적용(適用)해 본 결과(結果) 부(負)의 이항분포(二項分布)가 전(全) 생육기간(生育期間)에 걸쳐서 적합(適合)하였다. 주변효과(周邊效果)는 지도(地圖)를 중앙부(中央部)와 주변부(周邊部)로 이분(二分)한 후(後) 피해주율(被害株率), 분산(分散)과 평균(平均)의 비(比)를 비교(比較)해 본 결과(結果) 주변부(周邊部)의 그것이 중앙부(中央部)보다 높게 나타났다. 지도(地圖)를 다시 비슷한 크기의 4개(個) 구(區)로 나누고 각(各) 구내(區內)의 표본단위(標本單位)(양파 80주(株)를 다시 4등분(等分)하여 2차단위(次單位)로 하였다. 시기별(時期別)로 각(各) 구(區)에서 5개(個)의 표본단위(標本單位)를 임의(任意)로 택(擇)하고 분산분석(分散分析)하였다. 그 결과(結果) 최적(最適) 표본수(標本數)는 2개(個)의 2차단위(次單位)를 택(擇)할 경우(境遇) 5%의 오차(誤差) 범위(範圍)에서는 $2{\sim}8$개(個), 10%의 오차(誤差) 범위(範圍)에서는 $1{\sim}2$개(個)의 표본단위(標本單位)를 택(擇)하는 것이 좋을 것으로 생각된다.