본 논문에서는 차세대 항공 감시시스템에 대하여 소개하고, 지상국 수신기 전단부 저잡음 증폭기 설계에 관하여 연구하였다. 국제 표준 문서와 기존 제품의 성능을 고려하여 수신감도, 신뢰성 등이 경쟁력 있게 전체 시스템을 링크 버짓 하였으며, 이에 적합한 저잡음 증폭기를 얻기 위해 이득, 이득 평탄도, 반사손실 등을 최적이 되도록 설계 규격을 결정하였다. 설계시 저전력, 저잡음, 고이득 특성에 적합한 바이어스 회로를 구성하였으며, 최적 설계 후 실시한 모의실험 결과로 이득은 16.24dB, 잡음지수는 0.36dB, 입출력 반사손실은 각각 -18dB와 -28dB, 주파수 안정도는 1.11을 얻었고, 제작 후 측정 결과는 이득 17dB, 잡음지수 0.51dB, 이득 평탄도 0.23dB, 입출력 반사손실은 각각 -18.28dB, -24.50dB로 전체 시스템 구성에 적합한 결과를 얻었다.
석탄 가스화 복합 발전(coal-based IGCC power plant)에서 가스화기의 동적 상태와 성능이 플랜트 전체에 큰 영향을 미치므로, 가스화기가 문제 없이 운전 되도록 제어 하는 것은 전체 플랜트의 가동률을 높이는 데 있어 매우 중요한 일이라 할 수 있다. 가스화기의 안정적인 운전을 위해서는 고체 슬래그 층의 두께가 일정하게 유지되어야 하는데, 고체 슬래그 두께는 실시간 측정이 불가능하기 때문에 상태를 추정하여 추론 제어해야 한다. 본 연구에서는 Shell-type 가스화기의 동적 모사 모델을 개발하고 다변수 시스템의 추론 제어를 위한 방법으로 두 가지 선형 예측 제어 기법을 적용하여 그 특성을 분석하였다. 측정되지 않는 변수의 상태 추정을 위해 Kalman 필터 기법을 이용하였다. 측정 불가능한 1차 변수를 대신하여 측정 가능한 2차 변수를 제어하는 전통적인 추론 제어 기법으로는 외란의 종류에 따라 추론 제어가 불가능 할 수 있음을 확인하였고, 측정되지 않는 슬래그 두께를 Kalman 필터 기법을 이용하여 추정하여 성능 예측에 반영하고 외란 모델을 사용하여 예측 제어하는 경우 두 가지 측정 불가능한 외란 모두에 대해 추론 제어가 가능함을 확인하였다.
본 연구는 다변량 통계분석을 이용하여 다양한 기상인자가 대기 중 미세먼지(pariculate matter 10, PM10) 농도에 미치는 영향을 분석하였으며, 대기 중 PM10 농도에 따른 빗물 수질 변화를 평가하였다. 총 11회의 강우 이벤트를 대상으로 강우 전후의 대기 중 PM10 농도를 실시간 측정하였으며, 총 183개 빗물 샘플을 수집하여 pH와 EC (electrical conductivity)를 실시간 측정하고 양이온(Na+, Mg2+, K+, Ca2+, NH4+) 및 음이온(Cl-, NO3-, SO42-) 농도를 분석하였다. 측정된 데이터를 바탕으로 대기 중 PM10 농도, 기상인자, 빗물 수질 간 상관관계를 규명하기 위해 주성분 분석(principal component analysis, PCA)과 피어슨 상관분석(Pearson correlation analysis)을 실시하였다. 강우 유형 1(강우 강도: > 5 mm/h)의 경우, 누적 강우량에 따른 대기 중 PM10 농도는 유의한 음의 상관관계(r = -0.55, p < 0.05)를 보였으며 대기 중 PM10 농도는 빗물 내 수용성 이온(r = 0.25) 농도와 EC (r = 0.4)를 증가시키는 요인으로 작용하며, 빗물의 pH는 감소시키는 것으로 나타났다(r = -0.7). 반면, 강우 유형 2(강우강도: <5 mm/h)의 경우, 누적강우량과 대기 중 PM10 농도는 음의 상관관계를 보이지 않았으며, 대기 중 PM10 농도와 빗물 수질 간 통계적으로 유의한 상관관계가 나타나지 않았다.
이용자들이 도서관의 전산화된 정보시스템을 사용하거나 관련 업무종사자들이 정보시스템을 개발하고 채택·운영하는 데 있어 최상의 선택을 내리는 데는 어떤 특정 이용자그룹에 대한 특성과 이용 능력에 대한 이해가 필수적일 것이다. 본 연구는 국내외 대학도서관에서 사용되는 도서관 전산화시스템 중 특히 중요한 온라인열람목록의 이용자들에게 실제 검색을 (저자명, 서명, 주제명 탐색) 실시한 후, 이들의 검색 능력을 측정·평가하여 다양하게 분류된 특정 학생이용자집단의 능력을 발견하여 도서관 행정업무 등에 그 개선 방안을 제시하는 것이 그 목적이다. 설문조사는 대구경북지역의 대학에 재학중인 학생들을 대상으로 실시하였으며, 207개의 이용 가능한 데이터를 수집·분석하였다. 여러 종류의 기술적, 추리적, 다변량적 통계방법을 동원하여 분석하였으며, 통계처리는 SPSS를 사용하였다 데이터 분석을 통한 주요발견 사항은 본 논문의 4장과 5장 부분에 상세히 기술되어 있다. 이 발견사항으로부터 도출된 결론, 새로운 시스템 채용 운용시의 제언이 함께 제시되어 있다.
사람이 소리를 듣는 것은 다분히 감정적이고 주관적으로 이루어진다. 따라서 소음 측정의 척도로 주로 사용되는 dB(A)와 같은 청감을 고려한 수치로 표현하기 어렵기 때문에 때와 장소, 차량에 따라 주관적이고 사람의 감정에 맞는 주관적 척도가 요구된다. 즉, 평가하고자 하는 음질인자 항목들은 독립적 관계가 아닌 서로 상관관계의 특성을 고려하여 음질 평가를 수행해야 한다. 그러므로 인간의 청감에 가깝고 정확한 음질 평가를 위해서는 음질인자 별 다변량 분석이 필요하다. 본 연구에서는 차량 주행 소음을 대상으로 특성인자간 상관관계를 고려해 시스템을 분석할 수 있는 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance,MD)를 통해 음질 인덱스를 구축하고자 한다.
이 연구는 국제 환경기관간의 환경문제에 관한 국가정책채택에 영향력을 미치는 요인이 무엇 인지에 관한 내용이다. 이를 위하여 다변량에 의한 회귀분석을 이용하여 환경정책의 채택에 관한 국가정책의 영향력을 분석하였다. 데이터 분석은 세계의 모든 부분에서 130 개국의 샘플에 대한 독립 변수의 측정에 의해 각 국가의 비준된 환경협약을 인덱스 포인트로 하여 회귀분석을 실시하였다. 분석결과 전반적으로, 회귀 분석은 일반적으로 독립 변수에 대한 가설을 긍정적으로 보여주고 있다. 결과에서 외부적 결정요인은 국제 환경기구들과 관련하여 국가 환경 정책 도입의 수준을 설명하는 내부적 요인보다 더 강한 것으로 나타났다. 즉 모든 국제 환경 기구, 국제 비정부기구 및 지역 다국적 기관은 국가간이 아닌 국제 환경 정책 방향에 호의적인 자세로 국가에 영향을 미치는 긍정적인 방향에 기능하는데 입증되었다. 본 연구의 결과는 한국 환경정책 시스템의 효능을 개선하는 방법에 대한 유용한 정보를 제공할 것으로 보인다.
본 연구는 국내에 자생하는 두릅나무과(Araliaceae) 식물 8속 12종을 대상으로 종자의 외부형태적 특성을 조사하고 측정된 형질을 이용하여 다변량분석을 통해 종들간의 유연관계를 밝히기 위해 수행하였다. 종자의 형태적 특성 조사는 각 종의 종자를 20립씩 무작위 선별하여 광학현미경으로 관찰하고 이미지분석시스템을 사용하여 크기를 측정하였다. 측정형질은 종자 크기, 표면 무늬, 광택 유무 등 총 11개 항목이며 이를 이용해 수리분석을 실시하였다. 주성분 분석결과, 전체 변수들 중 제 1주성분과 제 2주성분의 누적기여도는 65.47%이었으며, 제1주성분과 제2주성분에 의해 크게 두릅나무속(Aralia), 오갈피나무속(Eleutherococcus), 인삼속(Panax), 그리고 나머지 기타 속 총 4그룹으로 구분되었다. 군집분석 결과 역시 4그룹으로 구분되어 주성분분석과 동일한 결과를 보였다. 가시오갈피나무(Eleutherococcus senticosus)는 섬오갈피나무(E. gracilistylus)와 유연관계가 가까운 것으로 나타났으며 황칠나무속(Dendropanax)은 오갈피나무속(Eleutherococcus)과 근연관계로 나타났다.
본 연구는 부산지역의 봄철과 여름철 대기 중 미세먼지(particulate matter, PM) 농도 및 빗물 수질을 정량화하고 다변량 통계분석을 이용하여 계절(봄, 여름) 특성에 따른 대기 중 PM 농도가 빗물 수질에 미치는 영향을 평가하였다. 연구기간(2020년 3월-8월)동안 기상청 AWS (automatic weather system)에서 측정된 대기 중 PM 농도와 총 68번의 강우 특성 자료를 이용하였으며, 총 68번의 강우 이벤트 중 13회 강우를 대상으로 부산 부경대학교 캠퍼스에 집수장치를 설치하여 총 216개의 빗물 샘플을 수집하였다. 빗물의 pH와 전기전도도(electrical conductivity, EC)는 실시간 측정되었으며, 빗물 내 양이온(Na+, Mg2+, K+, Ca2+, and NH4+) 및 음이온(Cl-, NO3-, and SO42-) 농도를 분석하였다. 또한, 자체 제작한 미세먼지 센서를 이용하여 강우 전후로 대기 중 PM10 농도를 측정하였으며, 측정된 데이터를 바탕으로 주성분 분석(principal component analysis, PCA)과 피어슨 상관분석(Person correlation analysis)을 실시하여 대기 중 PM10 농도와 빗물 수질 간 상관관계를 규명하였다. 연구결과, 부산지역의 일평균 대기 중 PM 농도 및 강우 특성은 계절적 차이가 존재하였으며, 대기 중 PM10 농도와 빗물 수질간 상관성 또한 상이하게 나타났다. 봄철의 경우, 일평균 대기 중 PM10 (34.11 ㎍/m3) 및 PM2.5 (19.23 ㎍/m3)의 평균 농도는 상대적으로 높게 나타났고 일평균 누적 강우량 및 강우 강도는 상대적으로 낮게 나타났다. 또한, 대기 중 PM10 농도는 빗물 수질과 유의미한 상관관계를 보였으며 대기 중 PM10 농도는 pH (r = -0.84)는 감소시키고 EC (r = 0.95) 및 수용성 음이온(r = 0.99) 농도는 증가시키는 요인으로 작용하였다. 여름철의 경우에는 일 평균 PM10 (27.79 ㎍/m3) 및 PM2.5 (17.41 ㎍/m3)의 평균 농도가 상대적으로 낮은 농도 분포를 보였으며, 최대 일 평균 강우 강도는 81.6 mm/h로 오랜 시간 많은 양의 비를 기록하였다. 상대적으로 낮은 대기 중 PM 농도와 높은 강우 강도로 인해 대기 중 PM10 농도가 빗물 수질에 미치는 영향을 확인할 수 없었다.
최근 중요한 매핑기술이 된 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 다른 수치표고자료 획득 기법에 비해 높은 정확도와 세밀한 밀도를 가지고 있어 3차원 모델링에 필요한 높이정보를 제공한다. 이러한 시스템의 가장 중요한 작업은 디지털화된 리턴 펄스의 모양을 이해하여 수신권내의 반사되어 오는 시간을 측정하여 이와 대응되는 표면 위치를 계산하고 이를 지리좌표와 연결시키는 것이다. 디지털화된 파형(waveform)은 수신권내의 지표 형태에 따라 다른데 처음 발생된 펄스와 같은 단일 모드이거나 수신권내에 여러 표면이 있는 경우 각 반사 표면에 해당하는 여러 모드로 구성된 복잡한 파형일 수 있다. 자료처리 과정에서 반사표면에 대해 일관성 있는 거리측정 지점을 찾기 위해서는 리턴 파장에서 각 모드의 중심위치나 피크 진폭의 위치를 찾아내는 방법이 필요하다. 복잡한 파장의 경우에는 여러 개의 반사지점에 대해 정확한 높이를 계산해 내는 것이 쉽지 않은데 이를 위해 각 모드가 수신권내의 반사 표면에서 레이저 에너지가 반사되는 분포를 나타낸다고 가정하고 리턴 파장을 각 구성 모드로 분해하는 방법이 제안되었다. 이때 분석을 단순화하기 위해 레이저 출력 펄스 모양이 가우시안 분포를 따른다고 가정하고 전체 리턴 파장을 다변량 가우시안(multivariate Gaussian) 분포를 이용하여 분석한다. 여기서는 혼합분포에서 정확한 피크 위치와 half-width와 같이 모형의 파라미터에 대한 추정치를 구하기 위해 EM 알고리즘을 적용하여 MLE 값을 구하였다. 그러나 실제 레이저 고도계에서 얻어진 데이터는 가우시안이 아닌 오른쪽으로 기울어진 분포를 보여주고 있어 응용분야에 따라 정확한 분석이 필요한 경우 이러한 펄스 모양을 고려한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 펄스 모양을 처리하기 위한 새로운 방법론이 제시되어 있다.
스마트폰, 태블릿PC와 같은 모바일 기기의 확산과 더불어 앱의 보급도 크게 늘어나면서 우리 일상의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 게임, 생활, 엔터테인먼트, 정보, 전자상거래 등 다양한 종류의 수많은 앱이 생겨나고 있으나, 그들 중 대부분이 사용자의 구매 선택조차 받지 못하고 있으며, 구매가 이루어진 이후에도 많은 수는 오랫동안 사용되지 않고 외면당하고 있다. 사용자가 앱을 선택하고 사용하는 데에 영향을 미치는 요인을 찾는 연구는 사용자에게 적합한 앱을 선별적으로 추천하는 데에 활용됨으로써 마케팅 효과를 높일 수 있다는 점에서 앱 개발자나 배포자 및 사용자 모두에게 기여하는 실무적 가치가 크다고 할 수 있을 것이다. 이런 관점에서, 본 연구는 앱의 사용에 영향을 미치는 요인이 앱 유형별로 어떻게 달라지는지를 파악하려는 목적에서 수행되었다. 앱 사용에 영향을 미치는 요인으로서 사용자의 인구통계학적 특성뿐만 아니라 사용자가 앱을 구매하고 사용한 경험, 구매 시 참고한 앱에 대한 객관적 평가인 별점, 마케팅의 수단으로서 상품의 소개 화면에 노출되는 배지(Badge)의 영향을 살펴보았다. 사용자의 앱 선택에 영향을 미치는 요인에 대한 기존 연구들은 대부분 설문에 대한 응답 결과를 분석에 사용함으로써 사용기록이 정확히 반영하지 못하는 한계점을 갖는 반면, 본 연구는 특정한 기간 동안 사용자의 실제 사용기록 전체를 측정하고 수집하여, 이 데이터를 기반으로 분석을 실시했다는 점에서 큰 의의를 갖는다고 할 수 있다. 사용자가 자신의 모바일 기기에 설치된 다양한 앱을 설치해놓고 이들 중 자신의 필요에 적합한 것을 선택하여 사용하게 되는데, 이 선택에 영향을 미치는 요인이 카테고리 별로 다를 것이라는 점을 고려하여, 다변량 프로빗 모형을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석결과로 앱 사용에 영향을 미치는 요인이 앱 카테고리 별로 달라지는 것과 앱 카테고리 선택 간의 상관관계를 제시하였으며, 사용자의 앱사용 목적에 따라 쾌락성(Hedonic)과 실용성(Utilitarian)으로 구분지어 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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