• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권2호
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• pp.175-182
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• 2006

탐지레이더는 저고도로 비행하는 물체를 탐지할 목적으로 국방 분야에서 운용하고 있다. 레이더가 탐지한 원시자료는 즉시 정보화되어 의사 결정체계인 지상전술C4I체계에 입력되고 분석을 거친 후 사용자에게 실시간으로 전파되어야 한다. 그러나 현 수작업 표정작업은 운용자의 능력에 따라 정확성 및 적시성이 미흡한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 레이더 자료를 이용하여 실시간 항적을 표시할 수 있도록 체계에 대한 개념연구, 요구사항 분석, 설계를 통하여 항적추적관리시스템을 구현하였다. 적용된 핵심기술은 좌표 체계 전환 알고리즘과 기존 통신장비와의 통신프로토콜 개선, 신호 및 자료처리 프로세스를 설계에 반영하였다. 특히, 레이더 신호의 중복처리 및 융합 알고리즘을 개발하여 상황도상에 표적정보를 도시하는 기술을 구현함으로써, 기존 항적관리전력 운용의 신뢰성, 신속성, 편의성을 향상시킬 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권1호
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• pp.19-25
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• 2005

최근에는 LiDAR시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량에 비하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 수치표고자료를 효과적으로 구축할 수 있게 되었으나, 도시지역에서는 다양한 형태의 객체들이 모두 포함된 DSM(Digital Surface Model) 형식의 자료를 취득하게 된다. 따라서, 홍수범람예측에 있어서의 인공지물의 영향 해석 등을 위하여 건물이 제거된 지형에 관한 상세한 정보를 제공하기 위해서는 DSM으로부터 DEM(Digital Elevation Model)을 추출하기 위한 전처리 과정이 필요하다. 된 연구는 LiDAR 시스템으로부터 취득된 도시지역에 대한 DSM으로부터 건물 등이 제거된 DEM을 추출하기 위한 연구로서 영상처리기법의 경계검출 알고리즘을 적용하여 건물 등의 건물들에 대한 경계를 추출하였으며, 선행연구에서 건물로 추출된 지역에 대하여 보간법을 적용함으로써 발생하는 원시 DSM 자료의 변형에 따른 대안으로써, 추출된 경계에 대여 평균값 필터 링, 중간값 필터링, 최소값 필터링을 각각 적용함으로써 원시 DSM자료의 변형을 최소화하여 건물 등의 지물들을 제거하였으며, LiDAR DSM으로부터 DEM을 제작하는 과정을 간략화, 자동화하였다.

• 산업융합연구
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• 제21권11호
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• pp.147-154
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• 2023

이 연구는 청소년의 일반적 특성과 정신건강에 대한 조사를 통해 만취경험과의 관계를 파악하고, 이를 향후 음주 예방프로그램의 기초자료로 활용하고자 수행되었다. 연구에서는 제18차 청소년건강행태조사(2022년)의 원시자료를 사용하였으며, 최근 30일 동안 만취한 경험이 있는 530명을 대상으로 연구가 진행되었다. 가중치를 적용한 복합표본 분석 방법을 적용하여 빈도분석, 교차분석, 로지스틱 회귀분석을 사용하여 자료를 분석하였다. 연구 결과에 따르면 만취경험은 성별, 학업성적, 경제 상태, 성관계 경험, 흡연 등에 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 또한, 정신건강 특성 중 스트레스 인지, 우울, 외로움, 자살생각, 자살계획, 자살시도 등이 만취경험에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 청소년의 정신적, 신체적 건강을 고려할 때 음주 습관에 대한 예방프로그램의 필요성을 강조한다. 특히, 정신건강과 음주 간의 관련성을 고려하여 프로그램을 개발하고 이를 통해 청소년기에 건강한 생활습관을 형성하는 데 도움을 줄 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제8권
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• pp.279-286
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• 1999

수학 통계용 그래픽 계산기와 통계 자료 분석용 소프트웨어를 활용하는 외국과 국내의 통계 교육의 ·추세를 소개한다. 그리고 통계 자료 분석용 소프트웨어인 Statistica의 특징을 요약한 다음 통계학을 효과적으로 교육하기 위하여 Statistica에서 제공되는 Statistica Basic Language로 프로그램한 세 가지 모듈을 제시한다. 프로그램을 입력하는 과정을 간단히 설명한 후 각 모듈을 소개한다. 처음 모듈은 숫자 값으로 표현되는 계량 자료에 대한 단순 통계량들을 구하기 위하여 분석하려는 원시 자료를 Sprea-dsheet에 입력한 다음 Statistica Basic Language로 프로그램한 모듈을 실행시킴으로써 한 번에 입력 자료에 대한 단순 통계량의 결과들을 볼 수 있도록 하였다. 둘째로 1에서 100까지 숫자들을 단순 랜덤 비복원 추출하는 과정을 프로그램한 모듈을 제시하였다. 마지막으로 프로그램한 모듈에서 제시되는 윈도우에 균일 분포에서 단순 랜덤 복원 추출하기 위한 표본의 크기와 샘플링 반복 횟수를 입력하면 표본 평균의 도수분포표와 도수분포도가 작성되어 표본 평균의 분포가 중심극한정리를 따르는가를 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.67-69
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• 2021

기상레이더 영상은 시각적인 측면에서 가시성이 높아 다양한 활용이 가능하다. 즉 기상레이더 원시자료뿐 아니라 영상의 변화 특성만으로도 기상 현상의 흐름을 파악할 수 있는 장점을 가지고 있다. 특히 영상처리기법이 기상 연구 분야에서도 점차 확대되고 있고 기상레이더 영상과 같이 높은 해상도를 가지는 영상자료의 경우 영상처리기법이라는 새로운 접근을 통해 유용한 정보 생산을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 영상처리기법 중 하나인 광학 흐름(Optical Flow) 기법으로 일정 시간 간격에 따른 기상레이더 이미지의 변화에서 기상 현상 흐름을 벡터로 산출하였다. 기상 현상 규모에 적합한 벡터 분석 해상도, 기상레이더 영상이 존재하지 않는 영역의 벡터보간, 특정 기상 현상의 흐름과 대기 전체 흐름 구분을 위한 상대 흐름 벡터 제거 등을 통해 분석하고자 하는 기상 현상의 특성을 도출하였다. 본 연구를 통해 기상레이더의 원시 자료 활용뿐 아니라 영상자료 고유의 특성 활용이라는 기상레이더 활용 영역 확대와 영상처리기법의 향후 기상학 분야에서의 활발한 활용을 기대해 본다.

• 고령자･치매작업치료학회지
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• 제12권2호
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• pp.1-11
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• 2018

목적 본 연구는 노령 또는 치매로 활동제한이 있는 노인과 활동제한이 없는 노인의 사회인구학적 특성, 우울, 삶의 질, 그리고 미충족 의료를 비교하고자 하였다. 연구방법 데이터는 2016년 국민건강영양조사 원시자료를 이용하였으며, 노령 또는 치매로 활동제한이 있는 노인 32명과 활동제한이 없는 노인 1201명을 비교분석하였다. 연구결과 노령 또는 치매로 활동제한이 있는 노인은 활동제한이 없는 노인보다 나이가 유의하게 많았으며(p<.001), 가구소득은 낮았고(p<.05), 결혼상태는 사별이 더 많았다(p<.001). 노령 또는 치매로 활동 제한이 있는 노인은 활동제한이 없는 노인보다 우울이 더 높았고(p<.001), 삶의 질은 유의하게 낮았다(p<.001). 미충족 의료 여부는 노령 또는 치매로 활동제한이 있는 노인이 활동제한이 없는 노인보다 적절한 의료 서비스를 받지 못하고 있었다(p<.001). 결론 치매 또는 노령으로 인한 활동제한이 있는 노인은 활동제한이 없는 노인과 비교하여 가구소득이 더 낮으며, 배우자가 사별인 경우가 더 많고 우울이 더 심각하고 삶의 질이 낮음에도 불구하고 의료서비스를 충분히 받지 못하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 치매 및 노령 인구의 건강관리를 위한 복지체계의 개선이 필요함을 시사한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권4호
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• pp.849-856
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• 2020

연구목적: 온실가스는 전 세계적인 재난인 지구 온난화의 주요 원인 중 하나이다. 수송부문에서 펼쳐지고 있는 지구온난화의 주요 원인인 온실가스 저감 정책이 고속도로에서 얼마나 효과가 있었는지와 온실가스 배출량 산정 방법의 개선하는 목적을 가진다. 연구방법: DSRC 원시자료를 사용해 거시적 방법(기존)과 미시적 방법(개별차량) 두 가지 방법으로 2017년부터 2019년까지의 남해고속도로(영암-순천) 배출량 산정을 진행한다. 연구결과: 고속도로의 배출량을 산정한 결과 예측하고 있던 배출량을 훨씬 넘어선 결과가 나왔으며 개별차량별로 산정을 진행할 때 20%이상 과소추정되고 있었다는 결과가 나왔다. 결론: 현재 수송부문에서 예상하고 있던 온실가스 배출량보다 더 많은 배출량이 지속적으로 배출될 경우 현 상태에서 온실가스 감축목표를 달성하기 위해서는 추가적인 배출량 저감정책이 필요하다. 또 한 이 정책의 기본이 되는 배출량 산정에서 현재 DSRC 원시자료를 통해 개별차량별로 분석을 진행하였지만 이후 GPS를 활용하면 좀 더 미시적인 분석을 통해 정밀한 배출량 산정이 가능할 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.633-640
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• 2020

본 연구는 국민건강영양조사 제5기(2010-2012) 원시자료를 이용하여 한국 농어업종사자의 무릎 OA 유병률을 파악하고 관련요인을 알아보기 위해 시행하였다. 국민건강영양조사 5기(2010-2012) 원시자료 중 50세 이상 농어업에 종사하는 50세 이상 성인 1,264명(2010년 440명, 2011년 448명, 2012년 376명)을 연구대상자로 선정하였다. 연구대상자 중 X-ray 판독 결과 Kellgren Lawrence grade가 2 이상이고 최근 3개월 동안 30일 이상 무릎관절통이 있었다고 응답한 215명과 X-ray 판독 결과 Kellgren Lawrence grade가 1 이하이고 최근 3개월 동안 30일 이상 무릎관절통이 없었다고 응답한 601명, 총 816명을 최종 연구대상자로 선정하였고 무릎 OA 유병률과 인구사회학적 또는 건강관련 요인별 유병교차비를 분석하였다. 연구결과 무릎 OA 유병률은 26.3%였고, 인구사회학적 측면에서 여성, 연령이 증가할수록, 교육수준이 낮을 수록, 월소득이 적을수록 무릎 OA 유병률은 증가하였다. 건강관련 요인에서는 비흡연군, BMI가 높을수록 무릎 OA 유병률이 증가하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.515-524
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• 2019

본 연구는 2017년 청소년건강행태온라인조사의 원시자료를 이용하여 청소년의 스마트폰 사용량에 따른 주관적 건강 및 행복감, 신체활동과 정신건강에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 2017년(13차) 청소년건강행태온라인조사의 원시자료를 이용하였으며, 성별, 주관적 건강 및 행복감, 신체활동, 정신건강(주관적 스트레스, 우울감, 자살계획)으로 설정하였으며, 종속변수는 스마트폰 과사용 시간으로 하여, SPSS 22를 이용하여 각 변수에 대한 빈도분석과 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 여학생은 남학생보다 스마트폰 과사용이 1.49배~1.67배 높았으며, 주관적으로 건강한 자는 그렇지 않은 자보다 1.2배~1.35배, 신체활동이 많은 자는 그렇지 않은 자보다 스마트폰 과사용이 1.17배~1.18배 높았다(p<.001). 반면, 주관적 행복감은 스마트폰 사용량을 예측하지 못했다. 또한 주관적 스트레스와 우울감이 있는 자는 없는 자에 비해 스마트폰 과사용이 각각 1.13배~1.22배, 그리고 1.37배~1.54배, 자살계획이 있는 자는 없는 자보다 스마트폰 과사용이 1.17배~1.24배 높았다(p<.001). 본 연구를 통해 스마트폰 과사용과 주관적 행복을 제외한 주관적 건강, 신체활동 및 정신건강의 연관성을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권2호
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• pp.80-98
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• 2023

본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.