• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2009.02a
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• pp.413-433
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• 2009

질적인 측면을 충분히 감안하지 못한 양적 성과분석은 연구개발 과제의 성과를 제대로 반영하지 못하는 문제점을 안고 있다. 따라서 양적 성과와 질적 성과를 함께 종합적으로 고려할 수 있는 종합적인 성과분석지수를 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 주성분 분석과 동일 가중치를 부여하는 방식을 이용하여, 특허 출원 건수, SCI 게재논문 건수, 기술이전 건수라는 3가지 양적 성과지표와 이에 대응되는 특허 심사청구 항수, 논문게재 학술지의 IT, 총 연구비 대비기술료 비중의 3가지 질적 성과지표를 성과지표로 고려하면서 성과분석지수를 개발하고자 하였다. 주성분 분석의 적용 결과 특허 출원 건수(0.2160), SCI 논문게재 건수(0.1510), 기술이전 건수(0.1564), 특허 심사청구 항수(0.2257), 논문게재 학술지의 IF(0.2218), 기술료 비중(0.0291)의 가중치를 얻을 수 있었다. 이 6가지 평가지표는 종합평가지수라는 하나의 틀로 결합되어 개별 과제의 성과를 평가하는 데 활용될 수 있다. 더 나아가 양적 성과지표와 질적 성과지표로 구분하여 평가할 수 있다. 가중치 결정 방법에 따라 평가결과가 크게 달라지지는 않았지만, 가중치 결정 방법과 상관없이 양적 성과지표 평가결과와 질적 성과지표 평가결과는 크게 달랐다. 한 가지 흥미로운 점은 과제평가등급과의 상관관계를 따져보았더니 질적 성과지표와 과제등급과의 상관관계가 양적 성과지표와 과제등급과의 상관관계보다 더 크다는 것이다. 따라서 성과분석에 있어서 질적 성과지표를 반영한 질적 성과분석이 반드시 수행될 필요가 있다. 앞으로 특허 인용도 등 보다 다양한 질적 변수를 확보하여 성과분석지수를 보완할 필요가 있을 것이다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.8 no.8
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• pp.845-852
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• 2018

Mayer-Schönberger and Cukier(2013) explain why big data is important for our life, while showing many cases in which analysis of big data has great significance for our life and raising intriguing issues on the analysis of big data. The two authors claim that correlation is in many ways practically far more efficient and versatile in the analysis of big data than causality. Moreover, they claim that causality could be abandoned since analysis and prediction founded on correlation must prevail. I critically examine the two authors' accounts of causality and correlation. First, I criticize that corelation is sufficient for our analysis of data and our prediction founded on the analysis. I point out their misunderstanding of the distinction between correlation and causality. I show that spurious correlation misleads our decision while analyzing Simpson paradox. Second, I criticize not only that causality is more inefficient in the analysis of big data than correlation, but also that there is no mathematical theory for causality. I introduce the mathematical theories of causality founded on structural equation theory, and show that causality has great significance for the analysis of big data.

• Proceedings of the Korean Society for the Gifted Conference
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• 2005.05a
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• pp.139-149
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• 2005

본 연구에서는 유아의 창의성과 아버지양육태도간의 관계를 비교 분석함으로서, 창의적인 유아의 아버지양육태도와 일반 유아의 아버지양육태도에는 어떤 차이가 있는지 알아보고 자녀양육에 있어서 창의적인 유아로 키울 수 있는 기초 자료를 제공하고자 하였다. 본 연구의 대상은 울산광역시에 위치한 유치원 9곳의 만 5세 96명(창의적인 유아 40명, 일반 유아 56명)과 아버지 96명이었다. 유아의 창의성검사는 Torrance 창의력 도형검사를 사용하였고, 아버지양육태도검사는 이종승, 오성심(1982)이 제작한 질문지를 사용하였다. 수집된 자료 분석을 위해 SPSS 10.0 for Windows를 사용하여 빈도분석, 신뢰도분석을 실시하였고, 창의성과 아버지양육태도와의 차이를 알아보기 위해 독립표본 t-검증을 하였으며, 유아의 창의성과 아버지양육태도와의 관계를 알아보기 위하여 Pearson의 상관관계분석을 적용하였다. 연구 결과 첫째, 창의적인 유아와 일반 유아간에 전반적 창의성점수에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 요인별로 분석시 유창성과 독창성, 개방성요인에서는 창의적인 유아가 일반 유아보다 유의하게 높았으며, 두 집단간 창의성에 있어서 성차는 없었다. 둘째, 창의적인 유아와 일반 유아의 아버지의 자녀창의성 인식에서는 전반적 독창성 점수에서도 유의한 차이가 있었으며 특히 유창성, 추상성, 정교성의 차원에서 인식의 차이를 보여 창의성수준을 부모들이 이해하고 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 창의적인 유아에 대한 아버지와 교사의 인식에서는 창의적인 유아의 아버지보다 현장에서 유아를 가르치는 교사가 인식하고 있는 유아의 창의성수준을 더 높게 평가하였다. 그러나 아버지와 교사간 평가의 상관은 유의하지 않았는데 이는 아버지의 평가수준이 매우 객관적인 것은 아님을 시사한다. 셋째, 창의적인 유아와 일반 유아 아버지 양육태도에서는 유의한 차이를 보였는데 특히 애정-적대요인과 자율-통제요인에서 창의적인 유아와 일반 유아간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 넷째, 유아의 창의성과 아버지 양육태도간의 상관관계분석결과 애정적 양육태도와 유창성, 독창성간의 상관이 유의하였다. 집단별 분석시 창의적인 유아를 둔 아버지의 양육태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11b
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• pp.901-903
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• 2010

본 연구에서는 2007-2009년에 간호학과 및 스포츠과학부 해부학 강의에 있어 가상강의를 실시하였고 이에 따른 학생들의 가상강의 컨텐츠의 만족도와 가상강의실 활용빈도에 따른 학업성취도와의 상관관계를 분석하였다. 2007-2009학년도 1학기 해부학 강의를 가상강의 방식으로 수강한 2개 학과 231명을 대상으로 강의 종료 후 가상강의실 게시판 및 컨텐츠 활용 빈도, 개별 설문조사, 학기말 성적을 확보하여 상호간의 상관관계를 분석하였다. 각 학과별 일반 특성을 보기 위하여 연속 변수의 경우 평균과 표준오차를, 범주형 변수의 경우 그 분포 퍼센트를 이용하여 제시하였다. 학과별로 모든 학생들의 총점을 3분위수로 구분하여 낮음, 중간, 높음으로 분류하였으며, 조사된 모든 변수들의 일반 선형성을 GLM 모델을 이용하여 검증하였다. 사후 검증은 최소자승법을 이용하여 실시하였으며, 이를 이용하여 각각의 세부 집단별 점수 차이에 대한 유의성을 평가하였다. 관련 항목들 간 상관성 분석을 위하여 스피어만 상관계수를 이용하여 p 값 0.05를 기준으로 유의성 검증을 실시하였다. 모든 통계분석은 SAS 9.12 버전을 이용하여 분석하였다. 설문 대상자들은 학과와 해부학 성적에 상관없이 가상강의 전반에 대해 높은 만족도를 가졌다. 해부학 성적이 좋을수록 가상강의실 접속횟수가 유의하게 높았다. 아울러 해부학 성적이 좋을수록 난이도가 낮고 흥미도는 높게 나타났다. 또한 평가 요인들 간의 상관관계를 분석한 결과, 가상강의의 만족도는 흥미도와 전공과의 연계성과 밀접한 관련이 있었다. 가상강의 게시판을 통한 과제물 관리, 질의응답에 대한 적절성에 대해서는 성적에 따라 일부 유의한 차이가 나타났으나 높은 만족도를 나타내었다. 결론적으로 건강 및 의료 전공자들을 위한 해부학 강의에 있어 가상강의의 도입과 적용은 성공적이었으며, 이는 해부학 전공 교수진이 매우 부족한 현실에서 해부학 강의의 질적 저하를 막고 효율적인 교육을 위한 대안이 될 것으로 판단된다. 단, 해부학 가상강의 컨텐츠의 개선, 자료 보강 및 가상강의의 접근성 확보는 시급히 개선해야할 과제로 남아 있다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.30 no.2
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• pp.315-329
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• 2014

In order to analyze the Land Surface Temperature (LST) in metropolitan area including Seoul, Landsat and MODIS land surface temperature, Automatic Weather Station (AWS) temperature, digital elevation model and landuse are used. Analysis method among the Landsat and MODIS LST and AWS temperature is basic statistics using by correlation coefficient, root-mean-square error and linear regression etc. Statistics of Landsat and MODIS LST are a correlation coefficient of 0.32 and Root Mean Squared Error (RMSE) of 4.61 K, respectively. And statistics of Landsat and MODIS LST and AWS temperature have the correlations of 0.83 and 0.96 and the RMSE of 3.28 K and 2.25 K, respectively. Landsat and MODIS LST have relatively high correlation with AWS temperature, and the slope of the linear regression function have 0.45 (Landsat) and 1.02 (MODIS), respectively. Especially, Landsat 5 has lower correlation about 0.5 or less in entire station, but Landsat 8 have a higher correlation of 0.5 or more despite of lower match point than other satellites. Landsat 7 have highly correlation of more than 0.8 in the center of Seoul. Correlation between satellite LSTs and AWS temperature with landuse (urban and rural) have 0.8 or higher. Landsat LST have correlation of 0.84 and RMSE of more than 3.1 K, while MODIS LST have correlation of more than 0.96 and RMSE of 2.6 K. Consequently, the difference between the LSTs by two satellites have due to the difference in the optical observation and detection the radiation generated by the difference in the area resolution.

• 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 Korean Journal of Financial Studies
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• v.6 no.1
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• pp.203-221
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• 2000

본 연구는 선진국들의 주가변동이 우리나라 증시에 미치는 영향, 아시아 각국과 우리나라 주가변동의 상관관계, 우리나라와 이들 국가간 주가변동 상관관계의 시계열적 안정성, 우리나라와 이들 국가간 주가변동 전이의 방향 및 시차에 관하여 분석 하였다. 우리나라 증시 개방시점을 전후하여 1981년 1월$\sim$1991년 12월을 제1기간, 1992년 1월$\sim$1999년 8월을 제2기간으로 한 각국 주가지수의 월별수익률과 1999년 1월 4일$\sim$1999년 8월 24일 기간중 각국 주가지수의 일별수익률을 자료로 상관분석과 회귀분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라 증시에 영향을 미친 선진국으로는 제1기간중에는 영국, 일본, 미국의 순이며, 제2기간중에는 전적으로 일본과의 상관관계가 높게 나타났다. 특히 일본과의 상관관계는 제1기간보다도 제2기간중에 더욱 상승하였다. 또한 선진국들 간에는 독일, 영국, 프랑스 3국간 주가변동의 상관관계가 높게 나타났다. 둘째, 아시아 각국과 우리나라의 상관관계분석에서는 태국, 인도네시아, 말레이시아와는 상관관계가 높게 나타났으나, 대만, 싱가폴과는 상관관계가 비교적 낮게 나타났다. 그리고 아시아 각국간에는 홍콩, 말레이시아, 태국, 인도네시아 국가들의 상호간 상관관계가 높게 나타났다. 셋째, 상관관계의 시계열 안정성에 관한 분석에서는 1995년 이전까지는 전체적으로 우리나라와 각국간 주가변동의 상관관계가 낮거나 국가별로 매우 불안정한 상태를 나타내고 있으나, 1996년 이후부터는 상관관계가 점점 높아지는 추세에서 1998년도에만 우리나라의 IMF충격으로 인하여 일부국가들과의 상관관계가 일시적으로 낮아진 상태를 보이고 있다. 개별국가별로는 우리나라와 일본과의 상관관계가 지속적으로 높아지고 있으며 태국, 인도네시아와는 IMF사태이후 크게 높아진 것으로 나타났다. 넷째, 주가변동방향 및 시차분석에서는 미국, 영국, 독일의 주가변동이 1일의 시차를 두고 우리나라에 영향을 미치고 있으며, 일본을 비롯한 동남아 각국과 우리나라간에는 주가변동에 시차가 없는 것으로 나타났다. 그러나 각국간 표준시차 및 거래소 거래시간을 고려하면 미국, 영국, 독일의 경우에도 그 시차는 1일이내이거나 거의 시차가 없는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.565-568
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• 2003

본 연구에서는 고정점 알고리즘과 원 신호의 시간적 상관성을 적응조정한 견실 알고리즘의 조합형 독립성분분석을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙에 따른 빠른 분석속도와 견실 알고리즘은 시간적 상관성과 낮은 kurtosis를 가지는 영상의 효과적인 분리를 얻기 위함이다. 제안된 알고리즘의 독립성분분석을 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘의 독립성분분석보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.363-363
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• 2022

LID 시설에 대한 모니터링은 인력을 활용한 실강우 모니터링을 진행하고 있으나 LID 시설은 소규모 분산형시설로서 인력을 동원한 식생고사, 강우시 모니터링, 현장답사 등 꾸준한 시설확인에 한계가 있으며, LID 시설을 조성한 이후 적정한 유지관리 방법(주기, 빈도, 항목 등)을 인지하지 못하여 막힘현상, 효율저하, 식물고사 등의 문제가 발생한다. 따라서 본연구에서는 딥러닝 분석을 활용하여 강우시 강우모니터링 자료와 LID 시설 내 센서를 통해 측정된 자료를 통해 침투도랑 내 유입수 성상에 대한 예측분석을 수행하였다. 심지 내 LID 시설에 유입되는 오염물질을 예측을 위한 딥러닝 분석을 위해 과거 실강우시 모니터링 자료(TSS, COD, TN, TP)와 대기센서(대기습도, 대기온도, 강수량, 미세먼지) 데이터를 활용하여 딥러닝 모델에 대한 적용가능성 평가를 수행하였다. 측정항목에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, 딥러닝 모델은 Tenser Flow를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)모델을 활용하여 분석하였다. DNN 모델에 대한 MSE값은 0.31로 분석되었으며, TSS에 대한 평균 50.6mg/L로 분석되었으며, COD 평균 98.7 mg/L로 나타났다. TN의 평균 2.21 mg/L로 분석되었으며, TP 평균 0.67 mg/L로 나타났다. 상관계수분석결과 TSS는 0.53로 분석되었으며, TN과 TP의 상관계수는 0.10, 0.56으로 나타났다. COD의 상관계수는 0.63으로 TSS와 COD, TP에 대한 예측이 된 것으로 분석되었다. 딥러닝을 통한 LID 시설 내 농도변화 예측시 강우시 센서데이터 값은 조밀해야하며 오염물질 농도와 상관성이 높은 항목들에 대해 계측과 실강우 모니터링 자료를 축적하여 미래에 대한 활용성을 높여야 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.202-204
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• 2018

본 논문에서는 부분 홀로그램의 중심점과 카메라의 이동에 따라 생성되는 시점 영상들의 상관성을 분석하였다. 같은 기준에서의 실험을 위하여, 물체의 실제 크기 및 시점간 거리 등의 파라미터를 조정하였으며, 카메라의 수평이동과 부분 홀로그램의 중심점이 좌, 우로 이동된 결과를 생성하는 실험을 진행하였다. 결과를 기반으로, 서로 다른 광학계와 생성방법을 통하여 생성된 임의의 시점 영상들의 상관성을 분석한다.