• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.498-500
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• 2021

본 연구에서는 음운 변동에서 나타나는 오류가 어떤 변수에 영향을 받는지 확인하여 음운 변동 연구 및 교육의 기초 자료를 제공하고자 하는 데에 목적이다. 이를 위해 유음화 발음 데이터를 이용하여 성별, 유음화의 방향, 품사, 단어의 빈도, 단어의 음절수와 유음화의 발음 적격 유무를 변수로 설정하였다. 유음화 적격률에 영향을 줄 수 있는 독립변수를 찾기 위해 카이제곱 검정과 다중공선성의 팽창계수를 먼저 확인하였다. 이후 다중 로지스틱 회귀분석과 오즈비를 통해 유의한 예측인자를 검토하였다. 그 결과 5개의 독립 변수 중 성별과 유음화의 방향, 품사가 결과를 오류에 영향을 주는 주요한 인자가 되는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.310-310
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• 2019

본 연구에서는 기상청 ASOS(종관기상관측장비) 자료와 통계적 기반의 다중회귀분석모형을 이용하여 경안천 유역에 대한 봄철 강수량(3~5월 누적강수량)의 예측성을 평가하였다. 예측대상기간은 2006~2018년이며 예측인자로서 전국 96개 지점의 ASOS 자료 중 35개 기상요소에 대한 월 자료를 활용하였다. 전망기간(1~12개월)에 따라 강수량 기준 최소 1개월에서 최대 24개월까지의 지체시간을 고려하여 1~24개월 선행 ASOS 기상자료와 강수량 사이의 상관성을 분석하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년간의 자료를 이용하여 상관성 분석을 수행하였으며, 상관성이 높은 상위 30개 기상인자를 조합하여 다중회귀분석모형의 예측인자(독립변수)로 활용하였다. 예측대상년도와 전망기간에 따라 최적의 예측인자를 조합하고, 교차검증을 통하여 각각 4,000개의 다중회귀모형을 도출하여 예측범위를 산출하였다. 다중회귀모형에 의한 예측범위를 분석한 결과, 2013년 자료까지는 예측범위가 관측값을 잘 포함하고 예측값의 평균이나 중간값이 관측값과 유사하게 나타난 반면, 2014년부터는 전망기간에 따라 관측값과 예측범위의 차이가 크게 나타나는 경우도 있었다. 예측치의 중간값을 기준으로 3분위(평년 이상, 평년 수준, 평년 이하) 적중률을 분석하면, 2006~2013년에 대해서는 58.3%인 반면, 2014~2018년에 대해서는 11.2% 수준으로 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.17 no.5
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• pp.667-678
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• 2010

It is important to detect the gene-gene interaction in GWAS(Genome-Wide Association Study). There are many studies about detecting gene-gene interaction. The one is Multifactor dimensionality reduction method. But MDR method is not applied continuous data and expanded multifactor dimensionality reduction(E-MDR) method is suggested. The goal of this study is to evaluate the power of E-MDR for identifying gene-gene interaction by simulation. Also we applied the method on the identify interaction e ects of single nucleotid polymorphisms(SNPs) responsible for economic traits in a Korean cattle population (real data).

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.440-445
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• 2007

본 논문에서는, 폐 종류 음영검출에 대해서 다중해상도 필터를 에너지 차분 영상에 적용하여 기존 방법과의 비교평가 및 폐 종류 음영검출 자체에 관하여 그 검출성능에 영향을 주는 요인을 선택해서 분석을 하였다. 다시말해서, 폐 종류 음영 검출자체에 관해서 복수의 분석인자를 선택해서 복수의 관점에서 성능을 분석하였다. 즉, 영상 인자로서 보통 X선 영상 및 에너지 차분영상을, 검출필터 인자로서 라플라시안-가우시안 필터, 최소방향 차분필터 및 본 연구에서 제안하는 다중해상도 필터를 선택해서 분석을 하였다. 그 결과, 폐 종류 음영검출에 있어서 에너지 차분 영상의 유효성, 최소방향 차분필터의 보통 X선 영상에서의 효과 및 다중해상도 필터의 에너지 차분 영상에 있어서의 유효성을 식견으로서 터득하게 되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.126-126
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• 2016

남강은 낙동강 주요 지류인 동시에 낙동강 하류지역의 유지용수, 생활, 공업, 농업용수 공급 등에 중요 역할을 하고 있어 오염원 및 수질관리가 매우 중요하다고 볼 수 있다. 최근 남강댐 하류 및 남강합류 후 낙동강 본류인 창녕함안보 지점에서의 녹조 발생이 빈번해지고 있으며, 녹조현상에 대한 관심과 우려가 높아지고 있는 실정이다. 따라서 기존 호소의 녹조관리는 '조류경보제'에 의해서 관리되고 있지만 4대강 16개의 보 건설 이후 '수질예보제'와 같이 녹조관리를 위한 제도 및 정책이 시행되면서 조류관리의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 기존의 많은 문헌들을 참고하여 조류의 영향인자를 파악하였으며, 남강유역의 물관리 기초자료를 수집하고 구축된 데이터 기반의 각 항목별 주요항목 영향인자 분석을 위한 상관성 분석을 실시하여 영향인자별 상관관계 우선순위를 선정하여 입력변수로 이용하였다. 그에 따른 데이터 마이닝을 통한 조류 발생특성을 고려하여 예측 모형인 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)을 구현하였다. 회귀분석 과정에서 다중공선성이 발생하는 변수에 대해서는 모형에서 제거하였으며, 잔차분석을 통해 이상치와 영향치를 검토하여 고려하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.132-132
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• 2020

유황곡선은 하천유량의 변동성을 함축적으로 나타내고 연간유량 분석방법(calendar-year method)과 전 자료기간유량분석방법(total-period method)을 이용하여 작성하고 분석할 수 있다. 본 연구는 유황곡선 상에서 유역특성인자들을 포함시켜 작성하는 방법을 제시하였고 지형 및 기상학적 인자를 통해 지역화 시킨 유황곡선을 통해 미계측 유역의 유황곡선을 추정할 수 있는 곡선을 개발하고자 한다. 이를 위해 유역의 특성인자자료를 수집하여 독립변수로 설정하였고 다중회귀분석을 실시하여 변수들을 지역화 시켰다. 지역화 시킨 변수들을 유황곡선에 반영하여 대상지역에서 하나의 유황곡선으로 나타내었다. 도출한 유황곡선을 자료가 있는 지역을 미계측유역이라 가정하고 검증하였다. 검증결과 실제자료와 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었고 이를 통해 미계측 유역의 유출량 자료가 부족한 유역에 대한 예측과 과거 많은 부분이 결측된 유역에 대한 유출량 예측도 가능할 것이라 판단된다. 또한 강우시나리오를 통해 지형인자가 고려된 유황곡선을 이용한 다양한 자료분석을 실시할 수 있을 것이라 판단된다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.20 no.2
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• pp.199-206
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• 2002

The application of GSIS for most route determination is provided by selecting several basic data such as land use, land construction quantity and land price, and then establishing a database to analyze for the route determination. However, this strategy rarely considers the complicated multi-factors that are essential for route determination. To solve this problem, it is required to use the GSIS and attempt to support the decision of majority for optimum route determination and standardize the route determination procedure. Accordingly, in this study, the qualification of multi-factors was attempted using the AHP technique, and so the data for the route determination was provided effectively, which resulted in the optimum route determination. As a result of applying the AHP technique, optimum routes were selected more rationally than randomly applying the values of multi-factors as before.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.147-147
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• 2016

최근 기후변화로 인한 기상이변이 빈번히 발생하면서 그로 인한 피해도 점점 증가하고 있다. 이를 최소화하기 위해서는 기후변화가 강수에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하며, 특히 강수의 기후변화를 고려한 장기적인 변동에 대한 예측이 매우 중요하다. 그 중, 기후변화로 인한 강수현상의 변화를 분석하기 위한 방법 중 하나로 강수 현상이 주변 기후 요소의 분포에 영향을 받는다는 가정 하에 기상인자를 통하여 강수를 예측하는 방법이 있다. 우리나라에 영향을 미치는 주변 기상인자들과 강수 간의 상관관계를 분석하여 상관관계가 높게 나타나는 기상인자를 통해 우리나라 강수량을 예측하면 장기적인 관점에서 강수 예측의 정확도를 높일 수 있다. 하지만 상관관계 분석에 있어서 강수 원 자료 와 기상인자간의 상관관계를 비교할 경우 원 자료가 가지는 큰 변동성으로 인해 정확한 상관관계 분석이 이루어지지 않을 가능성이 크다. 따라서 강수자료를 분해하여 분해된 요소별로 상관관계를 분석하여 분석의 정확도를 높일 필요가 있다. 다양한 자료 분해 방법중 경험적 모드분해법(Empirical Mode Decomposition, EMD)을 사용할 경우 자료의 분해에 있어서 주기성, 경향성에 따라 분해가 가능하며, 비정상성을 가지고 있는 시계열에 대해 효과적으로 분해가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 30년 이상의 자료기간을 가지는 지점의 강수량 자료를 바탕으로 경험적 모드분해법을 이용하여 강수자료를 분해하고, 이를 다양한 기상인자와의 상관관계를 분석함으로써, 우리나라 강수량 변동과 연관이 있는 기상인자들을 선별하였다. 선별된 기상인지를 바탕으로 다중회귀분석을 수행하여 기상인자를 독립변수로 하는 강수 예측식을 구축하여 우리나라 강수의 예측 가능성을 살펴보고자 한다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.16 no.1 s.47
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• pp.85-96
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• 2006

This study was conducted to suggest a method to determine weighting values of each parameter of the RMR system considered with geologic characteristics of a study area. This study reviewed the weighting values of the RMR system for the Cretaceous sedimentary rocks distributed in Ulsan area. Based on the data of field survey at the study area, a multiple regression analysis was used to set up an optimal weighting values of the RMR parameters. For the multiple regression analysis, each parameter of the RMR and the slope gradient were regarded as the independent variable and the dependent variable, respectively. The analysis result suggested a modified weighting values of the RMR parameters as follows; 30 for the intact strength of rock; 18 for RQD; 8 for spacing of discontinuities; 32 for the condition of discontinuities; and 12 for ground water.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.23-23
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• 2018

본 연구에서는 다중분위회귀분석모형(Multiple Quantile Regression Model, MQRM)과 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중분위회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 71개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중분위회귀분석 모형은 LST 인자를 중심으로 각각의 분위(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95)에 해당되는 값의 회귀식을 NDVI, 강수 입력자료를 독립인자로서 조합하여 계절 및 토성에 따른 총 80개의 회귀식을 산정하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.70 (철원), 0.90 (춘천), 0.85 (수원), 0.65 (서산), 0.78 (청주), 0.82 (전주), 0.62 (순천), 0.63 (진주), 0.78 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 다중분위회귀 모형의 성능을 검증하기 위해 기존의 다중선형회귀모형의 결과와 비교하여 크게 개선됨을 나타냈다.