• 한국지진공학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.39-50
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• 2006

본 논문에서는 국내 162개 지반에 대한 전단파속도 주상도, 기반암 깊이 및 지반의 동적변형특성을 획득하여 등가선형해석을 수행한 후 미국 서부해안지역의 지반 특성과 비교 검토하였다. 검토 결과 국내의 일반적인 특성을 가지는 지반과 미국 서부해안지역의 지반은 기반암 깊이와 고유주기가 매우 다름을 확인하였다. 지진응답 해석 결과 단주기 증폭계수 $F_a$의 경우 1997 UBC 기준의 값보다 크게 산정되었고, 장주기 증폭계수 $F_v$는 작게 나타나 국내 지반특성에 적합한 증폭계수는 현재 국내 내진설계기준 값과는 매우 다른 경향을 보였다. 따라서, 증폭계수를 재산정하고 설계응답스펙트럼을 개선해야 할 필요성을 확인하였다. 본 논문에서는 현재 이용되고 있는 내진설계기준과 국내 지반특성과의 차이점 파악에 중점을 두었고, 개선방법에 대한 내용은 동반논문(II 지반분류 개선방법, III 설계응답스펙트럼 개선방법)에서 심도있게 논의하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.29-42
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• 2005

서울의 두 평야 지역 4km${\times}$4km에 대한 부지 고유의 지진 응답 특성 평가를 위하여 대상 지역내 총 350개의 시추 자료를 활용하였다. 국내 내륙 지역의 공내 탄성파 시험의 자료와 시주 자료를 이용하여 $N-V_s$ 상관관계를 도출하고, 이를 토대로 선정된 350 시추 위치에서의 깊이별 전단파 속도(Vs) 분포를 결정하여 등가선형 기법의 부지 응답 해석을 수행하였다. 현행 지반 분류 기준인 심도 30m까지의 평균 Vs (Vs30)는 대상 지역 내에서 250${\~}$550 m/s의 분포를 보였고, 그에 따라 대부분의 부지가 지반 분류 C와 D로 분류되었다. 서울 평야 지역의 부지 고유 주기는 국내 지반 증폭 계수의 근간인 미국 서부 지역에 비해 매우 작은 0.1${\~}$0.4초의 분포를 보였다. 비록 몇몇 부지에서 토사 층 내에 연약한 지층이 존재함에 따라 기저 고립 효과가 발생하여 현행 단주기 증폭 계수가 지반 운동을 과대평가하기도 하지만, 미국 서부 지역과의 지반 조건 차이로 인해 전반적으로 서울 평야 지역에서는 현행 국내 내진 설계 기준의 단주기(0.1${\~}$0.5초) 증폭 계수(Fa)는 지반 운동을 과소평가하고 중장주기(0.4${\~}$2.0초) 증폭 계수(Fv)는 지반 운동을 과대평가하고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.465-474
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• 2009

비점오염원의 유출량을 파악하기 위하여 대상지의 토지피복 현황을 잘 파악할 수 있는 위성영상자료를 사용하려는 시도가 이루어지고 있다. 그러나 수문 유출모형에 사용되는 인자와 부합되는 토지피복 분류항목이 되지 못한 채 단순한 분류항목으로만 사용되거나, 육안 해석용으로만 적용되는 한계가 있다. 이 같은 상황에서 위성영상으로부터 수문유출 모형에 실질적으로 적용할 수 있는 토지피복 분류항목을 설정하여, 위성영상을 통한 효과적인 비점오염원 관리가 이루어질 수 있도록 하였다. 수문유출 모형에서 사용하고 있는 토지피복 항목을 파악하기 위하여 비점오염원 유출모델의 주요 인자, 선행연구에서 사용된 토지피복 항목, 그리고 국내외 각 기관에서 제시하고 있는 토지피복 분류체계에 대한 내용을 조사하였다. 이를 통해 비점오염원에 의한 원단위, 유출곡선지수의 토지피복 계수, 토양유실량 예측공식의 식생인자, Manning의 조도계수 등의 인자들이 위성영상으로부터 추출하여 적용할 수 있는 토지피복 정보임을 파악할 수 있었다. 이러한 과정을 거쳐 위성영상으로부터 수문유출모형에 적용할 수 있는 토지피복 분류항목을 설정하였다. 또한 이 결과가 우리나라의 환경에 적절한 것인지를 검증하기 위하여 국내 수문유출모형 관련 기관의 전문가로부터 토지피복 분류항목의 적정성에 대한 자문 과정을 거쳐 결정하였다. 연구대상지는 우리나라의 대표적인 습지로 비점오염원 관리체계가 필요한 우포늪의 토평천 유역을 대상지로 하였다. 토지피복 분류항목을 적용할 위성영상으로는 분광 해상도가 높은 Landsat ETM Plus 영상과 공간 해상도가 높은 SPOT-5 영상을 사용하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권10호
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• pp.619-629
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• 2023

최근 기후변화가 심화됨에 따라 가뭄으로 유발되는 피해가 증가하고 있다. 현재 국내의 가뭄 강도를 결정하기 위해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 기준으로 분류를 수행하고 있다. 현재 국내에서는 최근 6개월 동안의 누적강수량을 기준(SPI-6)으로 관심, 주의, 경계, 심각의 기상학적 가뭄의 강도를 분류하고 있다. 그러나 강수량만을 기초자료로 활용하기 때문에 가뭄 강도를 분류하는 데 한계가 있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 SPI에 따른 국내 기상학적 가뭄 예･경보 기준의 한계점을 극복하고자 국가가뭄정보포털(National Drought Information Portal, NDIP)에서 제공하는 비상급수 피해자료를 수집하여 가뭄의 강도를 분류하였다. 그리고 SPI의 인자인 강수량과 증발산량 산정에 사용되는 인자인 온도, 습도 등을 min-max 정규화로 지수화한 후 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA) 기반으로 각 인자들에 대한 계수를 산정하였다. 비상급수에 따른 가뭄의 강도를 분류하여 종속변수로 활용하고, GA에 의한 각 기상인자들의 계수를 활용하여 새로운 가뭄 강도 분류 지수(Drought Severity Classification Index, DSCI)를 도출하고자 하였다. DSCI를 도출한 후 누적분포함수를 활용하여 분위별 경계를 강도 단계 분류 기준으로 제시하였다. 본 연구에서 제시한 DSCI를 활용하면 기존 SPI보다 가뭄 강도를 정확하게 분류할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.216-230
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• 2018

본 논문에서는 산업연관분석을 적용하여 무인항공기 산업과 관련된 기술별 경제적 파급효과를 분석한다. 구체적으로 고용창출효과와 부가가치유발효과, 감응도 계수, 영향력 계수를 산출할 수 있으며, 분석결과에 대한 시사점을 제시하기로 한다. 분석결과, 고용유발효과는 투자액 10억원당 10.017명으로 확인되었으며, 부가가치유발효과는 1원의 예산이 투입될 경우, 0.9771원의 부가가치가 발생하여 타제조업 평균치(고용유발계수: 2.285, 부가가치유발계수: 0.581) 대비 모두 월등히 높은 수치를 보였다. 한편, 무인항공기 산업은 전방연쇄효과를 의미하는 감응도 계수는 0.7870로 제조업 평균치(감응도 계수: 1.125)보다 낮고, 후방연쇄 효과를 의미하는 영향력 계수는 각각 1.161로 제조업 평균치(영향력 계수: 1.116)보다 높기 때문에 최종 수요적 제조업형 산업으로 분류된다. 이는 무인항공기 산업이 경기변동에 영향을 적게 받는 산업임을 의미하며, 다른 부문에 비해서 투자지출대비 경제적 파급효과가 큰 산업으로 해석이 가능하다. 이러한 정략적 데이터를 기반으로 무인항공기 산업의 기술별 R&D 투자 방향 정책을 수립하는데 활용될 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권5호
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• pp.1021-1026
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• 2017

화학, 제약, 식품 등 여러 분야에서 활용되는 혼합물 실험은 반응변수가 설명변수들의 절대량이 아닌 상대적인 혼합비율에 의해 영향을 받고 구조상 공선성이 존재하게 되는 성질이 있으며 양적인 반응변수들에 대한 실험이 많아 대부분 정규분포를 가정하고 선형모형을 적용하여 분석하고 있다. 이 논문에서는 반응변수가 계수형인 혼합물 실험의 사례로 Chen 등(1996)에 소개된 종양 억제 효과에 대한 실험에 나타난 지방, 탄수화물, 섬유질과 같은 식이요법 관련 혼합물 성분들과 종양 발현 여부인 계수형 방응변수를 갖는 자료를 대상으로 셰페의 2차 다항모형과 성분들간의 비선형적 관계를 보완하기 위해 대안으로 제시된 베커의 수정 모형들, 그리고 공선성을 완화하기 위해 제시된 Akay와 Tez(2011)의 성분비 변환 모형을 설명변수들의 선형결합으로 활용하여 설정한 로지스틱회귀모형들을 분류 정확도 기준을 적용하여 비교하고 결과를 설명하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제29권1호
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• pp.1-22
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• 2013

물류서비스는 치열한 경쟁에 직면한 컨테이너부두들이 시행하는 경쟁우위 방안에서 가장 많이 언급되는 요소 중 하나이다. 지금까지 많은 연구들이 물류서비스 품질을 명확하게 평가하기 위해 노력해왔고 이를 관리하기 위한 전략적 방법의 제시도 시도해왔다. 그러나 품질은 다차원의 구조이기 때문에 모든 품질 속성이 고객에게 동일하게 중요도로 적용되지는 않는다. 즉 각 품질 속성들은 고객만족도에 있어 다른 의미를 가지고 있다. Kano 모형은 품질속성에 대해 성과와 만족도의 관계 측면에서 품질특성을 분류하였다. Timko (1993)는 Kano 모형에 기초하여 품질특성 분류 방법을 개선한 고객만족계수를 개발하였다. 고객만족 계수는 고객만족에 영향을 미치는 서비스품질이 어느 정도인지를 나타낸다. 본 연구는 광양항 컨테이너부두에 대해 Kano 모형과 고객만족계수를 이용하여 만족/불만족의 품질특성을 파악하려고 하였다. 이를 통해 물류서비스 품질에 있어 만족 또는 불만족 품질속성들을 제시하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권8호
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• pp.48-54
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• 1999

본 논문에서는 웨이브렛 영역에서 임베디드 영상 부호화를 위한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 이 방식은 Shapiro가 제안한 알고리즘을 에지 검출, 계층적 트리 및 분류벡터 양자화 기법등과 결합하여 이를 확장한 형태이다. 일반적으로 영상에서의 에지는 시각적으로 중요한 요소이며, 기존의 많은 문헌에서 이러한 에지 정보가 웨이브렛 변환 영역에서의 중요계수와 관련이 있음을 보여주었다. 본 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 웨이브렛 트리에서 그의 하위 계층을 조사하지 않고도 중요계수를 쉽게 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 이러한 중요계수에 대하여 계층적 트리를 구성하였고 트리의 부호화를 위하여 분류벡터 양자화가 적용되었다. 실험결과 제안한 부호화기는 기존의 방식에 비하여 특히 낮은 비트율에서도 좋은 결과를 나타냄을 확인하였으며 전기적 전송이 요구되는 분야에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제28권4호
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• pp.401-407
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• 2009

본 논문에서는 주파수 영역에서의 가우시안 혼합 모델 (Gaussian Mixture Model, GMM) 기반의 새로운 동시통화 검출 (Double-talk Detection, DTD) 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 주파수 영역에서의 음향학적 반향억제 (Acoustic Echo Suppression, AES)를 위한 동시 통화 검출 알고리즘을 구성하기 위해 기존의 시간 영역에서의 동시통화 검출에 사용되는 상호 상관계수를 이산 푸리에 변환을 통해 16개 채널의 주파수 영역으로 변환하였다. 이러한 주파수 영역에서의 상호 상관계수를 GMM의 보다 효과적인 구성을 위해 통계적 분류 특성에 근거하여 우수한 7개를 선별하였다. 본 논문은 이러한 특징 벡터로 패턴인식에서 우수한 성능을 보이는 GMM을 구성하였으며 원단화자만 있는 구간, 동시통화 구간, 근단 화자만 있는 구간을 우도 (Likelihood) 비교에 따라 분류함으로써 별도의 원단 화자 신호에 대한 음성 검출기 (Voice Activity Detector, VAD)의 사용 없이 잡음환경과 반향 경로 변화에서 강인한 동시통화 검출 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험 결과 제안된 방법은 기존의 상호 상관계수를 고정된 문턱 값과 가부 비교하여 동시 통화 구간을 검출하는 hard decision 방법에 비해 검출 오류 확률 (Detection Error Probability)을 비교한 결과 우수한 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제29권2호
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• pp.133-140
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• 2010

연속 심음신호로부터 추출한 새로운 시간영역에서의 특징들을 추가하여 심장질환 분류의 성능을 개선한다. 기존에 사용되고 있는 켑스트럼 영역 특징인 멜주파수 켑스트럼 계수 (MFCC)에 심음 포락선, 심잡음 확률벡터, 심잡음 진폭값 변동으로 구성된 새로운 3종류의 시간영역 특징을 추가한다. 심장 질환 분류 및 검출 실험에서, 시간영역 특징의 분류 정확도에 대한 기여도를 평가하고 순차적 특징선택 방식을 이용하여 시간영역 특징을 선택한다. 선택된 특징들은 다층 퍼셉트론(MLP), support rector machine (SVM), extreme learning machine (ELM)와 같은 신경회로망 패턴 분류기에 대하여 의미있고 일관되게 분류 정확도를 개선함을 보여준다.