• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.2
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• pp.751-758
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• 2013

In order to estimate risk of diabetes by analyzing dietary patterns, we examined prevalence of diabetes and impaired fasting glucose among Korean adults who are similar in food frequency to diabetes and impaired fasting glucose. The mean of food frequency of diabetes and impaired fasting glucose was calculated for analyzing the prevalence using the food frequency data from 2007, 2008 and 2009 Korea National Health and Nutrition Examination Survey(KNHANES). Also the most frequent food was estimated for each group by using the mean difference of food frequency. As the results shows that the similar food frequency groups have significant prevalence rate, we expect that this study will contribute to the relations between dietary intakes and prevalence of diabetes.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.396-396
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• 2017

최근 기후변화에 효과적으로 대응하기 위해서 신뢰성 높은 설계홍수량을 산정할 필요성이 커지고 있다. 설계홍수량 산정법은 홍수빈도해석법과 설계강우법으로 대별된다. 홍수빈도해석법은 홍수량 자료에 대한 통계학적 빈도분석을 실시하여 확률홍수량을 산정하는 방법이다. 홍수빈도해석법은 관측된 자료를 활용하기 때문에 이론적으로 불확실성이 상대적으로 작은 장점을 가지고 있지만, 자료의 수가 적거나 시간에 따라 변하는 유역특성에 대한 불확실성을 함께 고려해야 한다. 관측 유량 자료가 없거나 적은 유역에서는 설계강우법이 주로 사용되고 있다. 설계강우법은 강우자료에 대해서 빈도분석을 실시하여 확률강우량을 산정한 후, 이를 강우-유출 모형에 적용하여 확률 홍수 수문곡선을 작성하고 첨두치를 확률홍수량으로 선정하는 방법이다. 그러나, 설계강우법도 강우-유출 모형에서 유역특성을 나타내는 매개변수 추정과정에서 불확실성을 내포하고 있기 때문에 추정된 홍수량 결과에 대한 불확실성을 감안해야 한다. 또한, 강우량과 홍수량의 발생빈도가 같다는 가정의 명확한 근거가 없다. 더욱이 두 가지 설계홍수량 산정법을 같은 유역에 적용하는 경우라도 종종 매우 다른 결과값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서는 국내 유역의 현실을 고려하여 설계강우법으로 산정된 확률홍수량을 홍수빈도해석법으로 산정된 확률홍수량을 변환할 수 있는 보정식을 개발하였다. 국내 9개의 댐 유역에서 확보된 일 단위 강우량 및 유출량 자료를 홍수빈도해석법과 설계강우법을 적용하여 대상 유역의 설계홍수량을 산정하였다. 그리고, 홍수빈도해석법으로 산정된 설계홍수량을 참값이라 가정한 후, 산정된 설계홍수량의 대상 유역별 오차율을 산정하였다. 이를 바탕으로 홍수빈도해석법과 설계강우법으로 산정된 설계홍수량 간의 관계를 회귀분석을 통하여 설계강우법으로 산정된 확률홍수량을 보정하는 관계식을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 1999.06a
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• pp.121-124
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• 1999

항공 산업분야의 사고빈도분석을 위해 개발된 이상트리분석(Fault Tree Analysis) 방법은 최근 들어 넓은 분야에 거쳐 광범위하게 사용되고 있다. 특히 화학공장의 위험성을 평가하는 방법 중 크게 각광받고 있는 정량적 위험성평가의 사고의 빈도를 분석하는 방법으로 그 중요성이 증가되고 있다. 하지만 아직까지 국내 현실은 인식과 데이터의 부족으로 업체 스스로가 시설물의 안전가동을 위해 이러한 분석방법을 수행하기에는 상당히 어려운 점이 많은 실정이다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.414-414
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• 2011

우리나라 뿐만 아니라 전 세계적으로 기후변화로 인한 집중호우, 폭설 등이 빈번하게 일어나고 있으며 수공구조물 설계에 필요한 확률강우량도 증가하고 있다. 확률강우량을 산정하는 빈도해석의 경우 지점빈도해석의 문제점을 보완한 지역빈도해석에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 지역빈도해석을 적용하기 위해서는 수문학적 동질성을 가지는 지역 구분이 무엇보다 중요하다. 군집 분석은 개체들이 지니고 있는 다양한 속성의 유사성을 동질적인 집단으로 군집화하는 방법을 말한다. 군집분석의 기본원리는 분석하고자 하는 여러 특성등을 유사성(similaruty) 거리(distance)로 환산하고 거리가 상대적으로 가까운 개체들을 동질적으로 군집화하는 것이다. 군집분석을 적용하기 위해서는 기상학적 인자와 지형학적 인자를 이용하여 군집분석을 실시한다. 군집분석을 실시할 때 가장 중요한 것은 입력변수의 선택으로 입력 변수의 적절한 선택이 결과값에 큰 영향을 준다. 상호정보량(Mutual Information, MI) 기법은 두 무작위 변수간의 관련성을 측정하는 방법이며 (Cover and Tomas, 2006), 두 변수간의 독립성 구조에 관한 가정이 없고 데이터 변형이나 잡음(noise)에 대한 영향이 적어 다른 기법보다 신뢰도가 높다고 알려져 있다(Peng et al., 2005). 본 연구에서는 상호정보량 기법을 이용하여 군집된 지점들의 종속성과 독립성의 관계를 정량적으로 산정하여 비교하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.05a
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• pp.520-526
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• 1997

WASH-1400[1]이 발간된 이후 수행되어왔던 많은 확률론적 안전성 평가 결과를 보면 노심손상빈도를 나타내는 사고경위 중 많은 부분이 인간행위와 관련이 있는 것으로 밝혀져 확률론적 안전성 평가에서 인간행위를 다루는 것은 매우 중요하게 되었다. 그러나 인간신뢰도분석은 인간행위의 다변성(variability)으로 인해 인간행위의 모델링이 어렵고 데이타가 부족해 뚜렷한 방법론이 없어 분석시 분석자의 주관성이 개입될 여지가 있고 분석결과에는 많은 불확실성을 포함하고 있다. 노심손상빈도를 나타내는 사고경위에는 다수 인간행위가 있는 포함돼있는 단절집합을 얻게되는데 이러한 인간행위들 사이에는 기기의 공통원인 고장처럼 의존성이 존재한다. 이러한 의존성의 평가방법 또한 뚜렷하게 설정되어 있지 않은 형편이다. 이에 본 논문에서는 월성 2,3,4호기 확률론적 안전성 평가 모델에 고려되어있는 인간행위들의 인간오류 확률 값과 의존성 수준의 변화에 대한 민감도분석을 수행하였다. 분석결과 초기사건 이후의 인간행위가 노심손상빈도 변화에 크게 기여하는 것이 밝혀졌고, 다수 인간행위들 사이의 의존성 수준변화가 노심손상빈도 변화에 큰 영향을 준다는 것이 밝혀졌다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.201-206
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• 2008

방위, 경사, 고도 와 같은 지형인자는 생태현상에 영향을 미치는 대표적인 환경인자로, 생태현상을 파악 및 예측하기 위해서는 이들 지형인자의 분석이 필요하다. 또한 지형인자 분석에 앞서 이용자료의 격자크기를 결정해야한다. 본 연구는 소나무의 공간분포와 출현패턴을 생태학적으로 잘 설명하기 위한 DEM의 최적 격자크기를 제안하고, 궁극적으로는 생태적으로 중요한 최적의 공간구획방법을 찾고자하였다. 그 결과, 200m의 격자크기를 갖는 DEM은 주능선에 의해 방위를 동, 서, 남으로만 구분한 반면, 1m 격자크기의 DEM은 작은 부능선들에 의해 방위를 동, 서, 남, 북으로 구분하였다. 일정규모 이하의 격자크기에서 소나무는 모든 방위에 나타났지만, 격자크기가 증가함에 따라 북쪽과 남쪽 사면에서의 출현빈도는 점차 감소하였다. 또한, 200m 격자크기에서의 빈도분석은 육안분석에서처럼 소나무가 주로 서쪽과 동쪽 사면에 출현한다는 것을 보였다. 능선으로부터의 거리에 따른 소나무 출현빈도는 60m이상의 거리를 두고 분석하였을 때, 육안분석과 같이 소나무가 능선주변에 주로 분포하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.153-155
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• 2017

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 2017년 5월, 1개월 시점을 설정하고 "4차 산업혁명" 키워드에 대한 소비자들의 인식들을 살펴보았다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명 키워드에 대한 연관 검색어 1위는 "후보"가 빈도수(7,613)인 것으로 나타났다. 둘째, 연관 검색어 2위는 "안철수"가 빈도수(7,297), 3위는 "문재인"이 빈도수(5,183)로 각각 나타났다. 다음으로 "4차 산업혁명" 키워드에 대한 검색어 긍정적 여론 빈도수 1위는 새로운(895)으로 나타났고, 부정적 여론 빈도수 1위는 위기(516)가 차지하였다. 이러한 결과 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1467-1471
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• 2009

홍수사상은 크게 첨두홍수량, 홍수용적, 지속기간 등과 같은 서로 상관된 세 가지 요소로 구성되어 있다. 그러나 그동안 홍수의 규모와 크기를 판단하고 예측하기 위하여 수행되어 온 홍수빈도 해석에서는, 서로 상관되어있는 요소들 간의 관계를 고려하지 않은 채 주로 첨두홍수량 하나만을 가지고 단변량 빈도 해석을 수행하였다. 이와 같은 단변량 홍수빈도 해석은 특정 홍수의 특성을 종합적으로 표현하는 데 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 홍수빈도 해석에 있어 첨두홍수량뿐만 아닌 홍수용적까지도 함께 고려하였다. 소양강댐의 35개년 일유입량 자료를 대상으로 홍수사상을 각각의 강우량 자료와 연계하여 분리한 후 Gumbel 혼합모형을 적용하여 이변량 홍수빈도 해석을 수행함으로써 과거의 극한 홍수사상을 평가 분석하였다. 이변량 빈도해석을 수행하여 홍수사상 요소들 간의 결합분포, 결합 재현기간 등을 추정하였다. 단변량 홍수빈도 해석 결과와 비교함으로써 특정 홍수에 대한 홍수심도를 분석하는 등 극한 홍수사상 평가를 위한 이변량 홍수빈도 해석기법의 적용성에 관하여 검토하였다. 이러한 연구 결과는 기존의 제방 중심 치수사업의 대안으로 제시된 유역종합치수계획에서 선정된 다양한 홍수방어 시설들의 설계 및 운영, 치수효과 평가 등에 유용하게 적용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.300-300
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• 2016

지점빈도해석은 해당 지점에서 기록된 수문자료를 바탕으로 확률론적 방법을 이용하여 해당 지역의 수문학적 현상을 해석하는 방법이다. 최근 이상 기후현상을 통해 극치 사상이 발생하고 있다. 이러한 극치 사상은 지점빈도해석을 이용하여 확률수문량을 추정하는데 많은 영향을 미친다. 특히 해당 지점의 표본 크기가 작을수록 이러한 영향은 좀 더 크게 반영 될 수 있다. 반면 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있는 실정이다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분 될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 한강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도 해석을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.121-122
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• 2015

이 연구에서는 경찰공무원의 음주 및 흡연의 정도에 따른 결근 및 징계의 정도를 살펴보았다. 독립변수인 음주는 음주경험, 음주빈도, 음주량 그리고 흡연은 흡연유무, 흡연량으로 종속변수인 결근은 결근의사, 결근실행, 거짓결근 그리고 징계는 징계경험, 징계종류로 구성하여 빈도분석 및 교차분석을 실시하였다.