• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.3
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• pp.711-724
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• 2016

Under variable complex operating environment, various factors can affect the lifetimes of systems. In this research, we study bivariate reliability models having multiple dynamic competing risks. As competing risks, in addition to the natural failure, we consider the increased stress caused by the failure of one component, external shocks, and the level of stress of the working environment at the same time. Considering two reliability models which take into account all of these competing risks, we derive bivariate life distributions. Furthermore, we compare these two models and also compare the distributions of maximum and minimum statistics in the two models.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.7
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• pp.76-84
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• 2022

In Korea, where rice is the staple food, there are many cases in which the nutritional composition of food is different at the same weight, even though the same ingredients are used and the food or food name is the same. The cause is closely related to the moisture content of the food according to the cooking method and cooking process. In order to design a diet tailored to individual health and supply accurate calories and nutrients, a method of expressing food data that is not affected by the cooking process or cooking method is required. Usually, the same ingredients or foods show a lot of deviation from the nutritional components presented in the standard food database due to the difference in moisture content. For this reason, there are problems that increase the complexity of the food ingredient database and the difficulty in using it. As a method to improve these problems, we would like to propose a food data expression method based on dry weight. As an example of this, the characteristics of rice as a food material and changes in major nutritional components according to the change in moisture of various rice-processed foods made from rice were considered. In addition, as an example of how to normalize food data through this, the dry weight-based nutrition label of rice was presented.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.877-879
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• 2005

장면전환의 검출은 비디오 브라우징, 검색, 요약 등에 관한 많은 응용에 유용하다. 본 논문에서는 점진적 장면전환 검출을 위해 정의된 N-길이 로컬 윈도우 내에서 비유사도 분포가 갖는 최소값만큼 상승하여 형성되는 분포를 구하고, 분포의 상단이 이루는 비유사도 값을 누적하여 설정된 임계값보다 클 경우 점진적 장면전환으로 판단하는 방법을 제안한다. 장면전환 구간에서 이루는 영역의 누적값은 최소-최대 분포를 이용하여 구할 수 있다. 실험에서 기존의 제안된 방법과 비교를 하였고 그 결과 제안된 방법에서 올바른 장면전환 검출 성능은 낮았으나 잘못 검출되는 장면전환 수는 적은 결과를 보였다. 제안된 방법은 점진적 장면전환 검출을 위한 임계값의 선택이 쉬우며, 장면전환 길이에 크게 의존하지 않는 장점이 있고 수행속도가 높아 실시간으로 처리하는데 적합하다.

• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 2003.08a
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• pp.359-362
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• 2003

심해 설계파를 추정하는 과정은 일반적으로 극치분포함수에 의한 방법에 의존한다. 극치분포함수를 이용하여 재현기간별 극값을 추출하는 방법은 가용한 자료를 일정기간(보통 1년)으로 구분하고, 구분된 기간에서의 최대값(또는 최소값)을 추출하고, 추출된 자료로부터 적합한 분포를 추정하는 과정으로 분류할 수 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.04a
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• pp.125-126
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• 2002

Fishman et al.(1987)의 연구를 시작으로 인공위성 자료를 이용하여 적도지역의 대류권 오존에 대한 연구가 활발해졌다. 적도지역의 대류권 오존의 분포는 Atlantic Ocean에서 최대값을 가지며 Pacific Ocean에서 최소값을 가지는 wave pattern을 보인다. S. America와 S. Africa에서 연중 dry season(6-9월)에 biomass burning로 인해 대류권 오존의 최대값이 나타난다. 인공위성 자료를 이용한 대류권 오존을 구하는 방법은 다음과 같다. (중략)

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.311-314
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• 2006

본 연구에서는 서로 다른 센서간의 영상 자료 융합을 위하여 Dempster-Shafer 기법을 제안하고 있다. 제안 된 Dempster-Shafer 기법은 불확실성의 최소 값을 대표하는 Belief 함수와 불확실성의 최대 값을 나타내는 Plausibility 함수를 사용한다. 이러한 두 함수의 차이는 Belief Interval 로 정의되며 이 값은 분석 대상에 존재하는 불확실 정도의 Measure 로 사용되며 Evidence Combination의 이론에 근거하여 서로 다른 센서간의 자료 융합이 가능하며 분류 결과로 클래스 맵 뿐 만 아니라 분류 결과에 대한 불확실성 정도를 나타내는 Belief 함수 값과 Plausibility 함수 값을 생성하여 분류 결과에 대한 보충적인 분석을 가능하게 하여 사용자의 분석 정확성을 증대 시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.678-681
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• 1995

가속수명시험은 매우 신뢰성이 높은 제품의 수명분포에 대한 정보를 빨리 얻기 위해 사용된다. 이때, 빠른 시간안에 정보를 얻기 위해 제품의 사용조건보다 높은 스트레스 즉 온도, 압력, 전압, 진동등을 사용하여 시험을 하게 되는데 최대 시험 스트레스는 미리 실험자에 의해 선택되게 된다. 그러나 주어진 최대 시험 스트레스가 스트레스의 한계범위를 벗어나는 경우에는 사용조건과 다른 고장구조가 발생할 수 있고, 이로 인하여 편의가 큰 신뢰수명의 추정치를 얻을 수 있다. 기존의 논문에서는 실험자의 경험 또는 사전시험을 통해 미리 설정된 최대 시험 스트레스하에서 제품수명의 표준편차를 최소화하기 위한 최적가속수명시험 설계방법을 제시하였다. 그러나 본 논문에서는 와이불 분포에서 1) 사용조건에서의 수명추정치의 분산 .leq. k, 2) 스트레스의 범위를 벗어나지 않는 최대 시험 스트레스의 최소값을 구하는 설계방법을 제시하고, 또한 구한 스트레스에서의 수명 및 최소 시험 스트레스에서 시험되어야 할 제품의 수를 추정한다. 이때, 사용전압에서의 수명을 계산하기 위하여 inverse power law 모형을 도입하였으며, type I censoring 방법을 사용하여 수명 데이타들은 모든 제품이 고장나기 전에 분석될 수 있도록 하였다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.35 no.5
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• pp.445-454
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• 2002

3-D P-wave velocity model in the southern Korean Peninsula is investigated by using the earthquake tomography method. This velocity model would be used to locate the exact hypocenter position, and also useful for our understanding of the crustal structure. The simultaneous inversion is used to get the minimum 1-D model and hypo-center relocation, which are used as an initial 3-D velocity model. The velocities in the minimum 1-D model are 6.04 km/s, 6.45 km/s, and 7.78 km/s between the depth of 0-19 km, 19-32 km, and 32-55 km respectively. In the 3-D P-wave velocity model, Layer 1 (0~3 km) has high velocities in Kyongsang basin, Yonglam massif, and Okchon folded belt, and low velocities in Kyonggi massif. In layer 2 (3~19 km) high velocities are predominent around Kyonsang basin and Yongnam massif except Yonil basin, but low velocities exist around Kyonggi massif and Okchon folded belt. In Laye. 3 (19~32 km) high velocities prevail throughout the southern part of Korean Peninsula, but low velocity does throughout the middle except SNU, YIN station in Konggi massif. In Layer 4 (32 km), the maximum velocity is showed in the middle and southwestern part, while the minimum velocity in the southeastern and coastal area. The depth of the velocity boundary corresponds to the crustal structure of the southern Korean Peninsula which is calculated by gravity data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.914-918
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• 2012

본 연구는 유역의 침수특성치를 기준으로 하여 치수계획규모를 설정하는 방법을 연구한 것이다. 본 연구에서는 2010년 9월 21일 광화문 일대에 발생한 침수피해를 이용하여 XP-SWMM 2010 모형을 검증한 후 침수예상도를 산정하였다. 확률강우량은 Huff의 4분위법으로 분포시켰으며, 침수특성치(관로첨두유출량, 평균침수심, 특정지점의 최대침수심, 최대침수면적, 침수총량, 특정지점의 침수지속시간)를 기준한 유역치수계획규모를 설정하는 새로운 방법을 제시하였다. 모의 결과 출구점에서의 첨두유출량은 각 빈도별 최대값/최소값이 1.11~1.22로 거의 동일하게 구해지는 반면, 평균침수심, 특정지점의 최대침수심, 최대침수면적, 침수총량, 특정지점의 침수지속시간 등의 침수특성치는 1.59~7.44로 큰 차이를 보였다. 이와 같은 결과로, 유역 내에 발생하는 침수피해규모를 통한 임계지속시간이 계획규모설정에 더욱 적합하다 판단하였다.

• The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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• v.17 no.2
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• pp.45-58
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• 2012

For the development of reference values and evaluation of water quality in various environmental conditions, we divided the coastal region around Korean peninsular into 5 distinctive ecological regions based on the influence of surface current, depth, tidal range, turbidity, and climate condition. We used national marine environment monitoring data collected by National Fisheries Research & Development Institute(NFRDI) from 2000-2009. For the reference values, we used maximum seasonal mean from 2000 to 2007 for DIN, DIP, and chlorophyll-a and minimum seasonal mean for secchi depth measured at stations without the influence of river runoff in each ecological regions. For the reference value of bottom dissolved oxygen saturation, we used minimum mean value of 90% calculated from minimal riverine influence stations of whole regions. We calculated enrichment score for each assessment criteria. The enrichment score of DIN, DIP, and Chlorophyll-a was 1 (=< reference value), 2 (< 110% of reference value), 3 (< 125% of reference value), 4 (< 150% of reference value), and 5 (> 150% of reference value). The enrichment score of DO saturation and Secchi depth was 1 (> reference value), 2 (> 90% of reference value), 3 (>75 % of reference value), 4 (> 50% of reference value), and 5 (< 50% of reference value). We calculated water quality index using weighted linear combination of five enrichment score for the comparison of whole regions. From the water quality index distribution calculated from all stations between 2000 and 2007 period, we classified into 5 grade based on the standard deviation calculated from total water quality index. We assigned grade very good(I), good(II), moderate(III), bad(IV), and very bad(V) when the water quality index was less than 23, minimum + 1 sd, +2 sd, +3 sd, and grater than minium+ 3 sd, respectively.