• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.203-204
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• 2016

최근 자연재난으로 인한 인명피해는 감소하는 추세를 나타내고 있으나, 기후변화 및 도시화 등으로 인해 재산피해는 점차 증가하고 있는 실정이다. 기존의 연구는 재난이 일어난 후 사후복구차원에서 피해액을 집계하거나 복구비를 추정하는 연구가 주를 이루고 있으며, 재난이 발생하기 전에 피해액을 추정하는 연구는 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 과거 통계자료를 기반으로 인공신경망과 다중회귀분석을 이용하여 전체 자연재난 피해액의 약 95%를 차지하는 호우피해액을 예측하기 위한 피해함수 개발하고자 한다. 대상지역으로는 경기도 지역으로 선정하였고, 1994년부터 2015년까지의 수문기상자료와 시군구별 재해통계자료를 수집하여 분석을 위한 함수개발을 위한 자료로 재구축하였다. 또한 시간별 최대 강우량과 피해액에 대한 상관분석을 실시하여 지속시간별(1~24시간) 최대강우 자료와 재해기간별 선행강우(1~5일)자료, 그리고 재해기간의 총강우량 자료가 상관성이 높다는 것을 파악했다. 이를 독립변수로 활용하고, 재해기간별 피해액을 종속변수로 사용하여 지역별 호우피해 예측함수를 개발하였다. 본 연구는 효율적이고, 효과적으로 재해예방을 위한 방재체계를 수립하는데 기초자료로 활용될 것으로 판단되며, 사전대비 차원의 재난관리를 통해 정책결정권자들의 의사결정에도 도움을 줄 수 있다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.166-166
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• 2022

본 연구의 목적은 고전적 순간단위도 모형 중의 하나인 Nash 모형의 매개변수와 하천망의 동적 Fractal 차원 사이의 관계를 체계적으로 분석하여 해당 매개변수의 수문학적 의미를 추론해 보는 것이다. Nash 모형의 경우, GIUH 이론과의 결합을 통하여 Horton 비를 기반으로 한 두 매개변수의 지형학적 추정 방법이 일찍부터 제안되어 왔다 (Rosso, 1984; Bhunya, 2008). 특히 Liu(1992)는 2차원 자유 Euclidean 공간 내에서 percolation cluster 모형의 응집구조와 유역의 배수구조 사이의 비교를 통하여 하천망의 Fractal 차원을 정적 Fractal 차원과 동적 Fractal 차원으로 구분하고 양자의 수문학적 의미에 대하여 강조한 바 있다. 본 연구에서는 문헌 조사 (Morisawa, 1962; Marani et al., 1991; Rosso et al., 1991)를 통하여 수집한 비교적 신뢰성 있는 국외 하천망들에 관한 정보를 기반으로 Nash 모형의 매개변수와 하천망의 동적 Fractal 차원 사이의 관계를 분석해 보았다. 주요한 결과로서 Nash 모형의 형상 매개변수와 하천망의 Fractal 차원 사이에는 밀접한 상관관계가 존재함을 알 수 있었으며 이를 통하여 하천망의 Fractal 차원을 이용하여 해당 매개변수를 직접 추정할 수 있는 관계식을 제시할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 분광 차원과 Nash 모형의 첨두 좌표 사이의 관계를 통하여 겉보기에서로 다른 유역들 사이에 존재할 수 있는 수문학적 상사성을 평가할 수 있는 기준의 수립 역시 본 연구과정을 통하여 제시할 수 있으로 판단된다. 후속 연구로서 국내외 다수 유역들에 대한 지형분석을 통하여 본 연구에서 얻은 결과의 보편성을 검정하고 수문학적 자료들에 대한 검증을 통하여 Nash 모형을 기반으로 한 다양한 수문학적 모형들의 개선 방안을 제시해 보고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.3
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• pp.429-439
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• 2008

Canonical correlation biplot is 2-dimensional plot for investigating the relationship between two sets of variables and the relationship between observations and variables in canonical correlation analysis graphically. In general, biplot is useful for giving a graphical description of the data. However, this general biplot and also canonical correlation biplot do not give some concise interpretations between variables and observations when the number of observations are large. Recently, for overcoming this problem, Choi and Kim (2008) suggested a method to interpret the biplot analysis by applying the K-means clustering analysis. Therefore, in this study, we will apply their method for investigating the relationship between skill and competition score factors of KLPGA players using canonical correlation biplot and cluster analysis.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.3
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• pp.79-84
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• 2021

A feature extraction method capable of reflecting features well while mainaining the properties of data is required in order to process high-dimensional data. The principal component analysis method that converts high-level data into low-dimensional data and express high-dimensional data with fewer variables than the original data is a representative method for feature extraction of data. In this study, we propose a principal component analysis method based on adaptive correlation when selecting principal component variables in principal component analysis for data feature extraction when the data is high-dimensional. The proposed method analyzes the principal components of the data by adaptively reflecting the correlation based on the correlation between the input data. I want to exclude them from the candidate list. It is intended to analyze the principal component hierarchy by the eigen-vector coefficient value, to prevent the selection of the principal component with a low hierarchy, and to minimize the occurrence of data duplication inducing data bias through correlation analysis. Through this, we propose a method of selecting a well-presented principal component variable that represents the characteristics of actual data by reducing the influence of data bias when selecting the principal component variable.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.33 no.5
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• pp.331-338
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• 2020

In this study, the characteristic of a 3-D micro-woven material, which is one of the newly developed periodic open-cell structure, is analyzed through various computational simulations. To increase the accuracy of the numerical simulations, the distance between each directional wire is parameterized using six design variables, and its model geometry is precisely discretized using tetrahedron elements. Using the improved computational model, the material properties of the mechanical, thermal, and fluidic behavior are investigated using commercial software and compared with the previous experimental results. By changing the space between the x- and y-directional wires, a parametric test is performed to determine the tendency of the change in the material properties. In addition, the correlation between two different material properties is investigated using the Ashby chart. The result can further be used in determining the optimal pattern and wire spacing in 3-D micro-woven materials.

• Korean Journal of Culture and Social Issue
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• v.9 no.spc
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• pp.75-88
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• 2003

This study reviewed behavioral studies that have been conducted to prevent accidents. The studies were analyzed according to settings, subjects, experimental design, dependent and independent variables. Based on this analysis, issues important for conducting future research are proposed. The analysis indicated that behavioral studies have several limitations although they have been successful in preventing accidents. Especially, variables in individual levels that have been related to the accidents have not been appropriately dealt with in the behavioral studies. Similarly, several important variables in organizational levels have not been implemented in the behavioral studies. Therefore, these variables should be more appropriately dealt with in future behavioral research to increase the effectiveness of accident prevention programs. In addition, theoretical relationship between dimensions of independent and dependent variables and maintenance of programs need to be studied further.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1068-1072
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• 2006

최근 하천의 유지유량을 결정함에 있어서 어류의 서식환경을 고려하여 최적의 유량규모를 제시하는 연구결과가 국내 여러 연구자에 의해서 제시되고 있다. 하천에서의 어류 서식처를 고려한 유지유량의 결정방법은 미국에서 제시된 유지유량증분 방법론(Instream Flow Incremental Methodology)에 근본을 두고 있으며 대부분의 방법이 어류 서식처에 대한 수리모의를 위해서 1차원 수리모형을 이용하여 왔다. 특히 어류 서식처에 대한 1차원 수리모의를 위하여 물리적 서식처 모의시스템(PHABSIM)이 가장 보편적으로 적용되고 있으며 모의 결과로 제시되는 어류 서식처의 가중가용면적(Weighted Usable Area)을 토대로 하여 최적 유량의 규모를 제시하게 된다. 따라서 본 연구에서는 어류 서식처를 고려한 하천유지유량 산정함에 있어서 최적유량 결정에 중요한 지표로 사용되는 가중가용면적(WUA)을 산정함에 있어서 일반적으로 사용되어 온 1차원 수리모형인 PHABSIM을 이용한 결과와 함께 최근 개발되어 수리학 분야에서 폭넓게 적용되고 있는 2차원 수리모형을 이용하여 산정된 결과를 비교하여 제시하고자 한다. 본 연구에서는 2차원 수리해석을 위해서 River2D를 이용하였으며 한강수계의 주요 지천을 선정하여 2가지의 서로 다른 수리모의 결과를 비교하였다. 대상 어종은 어류상 조사 결과, 각 지천의 우점종인 피라미를 선정하였으며 수리해석에 의한 어류의 서식처 모의를 위하여 필요한 서식처 적합도 지수 Habitat Suitability Criteria)는 낙동강 수계에서 작성된 결과를 이용하였다. 각 1차원 및 2차원 수리해석에 의해서 산정된 가중가용면적에 대한 상관분석을 실시하였으며 유지유량 증분방법론(Instream Flow Incremental Methodology)의 개념에 입각하여 최적의 유량 값을 산정하였다. 각 지점에서의 가중가용면적-유량 관계를 모의하고 대상 어종의 성장 단계별(산란기, 성어기) 가중가용면적(WUA)을 산정하여 비교.분석하였으며 분석결과 가중가용면적(WUA)값의 분포가 성어기, 산란기에서 선형(linear)으로 잘 표현되었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.4
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• pp.304-309
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• 2000

For understanding the information processing in human brain, we analyze the EEG, a spontaneous electric activity on the scalp of the human. In this paper, we used the mutual information to analyze EEG. The mutual information is used to show the stochastic correlation between signals which are generated in the communication and information theory. The used EEG is evoked by each auditory stimulus in positive and negative emotional states. As a result, we found thet there is some difference at the mutual information in each emotional state.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.215-219
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• 2000

인간의 뇌 정보처리를 이해하기 위한 일환으로서, 많은 연구자들이 사람의 두피에서 자발적으로 발생하는 전기 활동인 뇌파(EEG)를 분석하였다. 측정된 뇌파는 잡음처럼 보이는 비선형적인 거동으로 인하여 단순한 관찰만으로는 그 특징을 분석하기가 매우 어렵다. 따라서 이러한 뇌파를 분석하고 이해하기 위한 방법으로 파워스펙트럼, 바이스펙트럼 등과 같은 스펙트럼 분석과 상관차원, 프랙탈 차원과 같은 비선형 카오스 분석 등과 같은 해석법들이 활발히 연구되어왔다. 본 논문에서는 이러한 기존의 방법 외에 두 신호사이의 통계적 의존성을 측정하는 양인 상호정보를 이용하여 뇌파의 특징을 분석하였다. 뇌파간의 상호정보 분석을 통해 두뇌에서의 정보의 흐름에 관한 특징을 알아보았고, 감성자극에 반응하는 두뇌의 활동영역을 알 수 있었다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.592-599
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• 2005

본 논문은 자료포괄분석(Data Envelopment Analysis, DEA)을 이용하여 국내 SI회사를 대상으로 효율성을 측정하고 효율성의 연도별 추세를 분석하여 개별기업 및 산업차원에서 변화의 방향을 파악하였다. 기업집단의 소속여부에 따른 비효율성의 차이와 효율성에 영향을 미치는 주요 요인에 관해 실증적으로 분석하였다. 평균적으로 국내 SI회사의 기술적 효율성은 약간 하락하고 있으며, TE 및 PTE의 표준편차와 최대값-최소값의 범위는 상당히 증가하고 있어 양극화가 심화되고 있음을 확인하였다. 또한 기업집단 소속인 기업과 그렇지 않은 기업의 효율성을 분석한 결과 그 차이는 통계적으로 유의함을 검증하였다. 한편, 효율성에 영향을 미치는 각종 요인과 TE 및 PTE 간의 상관관계를 분석한 결과, 내부매출비중, 정보생산성, 인당매출, EBITDA율, 부가가치율, 투하자본 수익률(ROIC) 등과 TE 및 PTE 간에 모두 강한 상관계수를 보이고 있다. 이와 같은 효율성의 분석을 통해 SI산업의 지속 가능한 경쟁력을 확보하고 개별 기업의 효율성을 향상하기 위한 전략적 벤치마킹과 정책적 의사결정에 기여할 수 있다.