• Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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• v.41 no.6
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• pp.521-529
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• 2015

Statistical process control techniques have been greatly implemented in industries for improving product quality and saving production costs. As a primary tool among these techniques, control charts are widely used to detect the occurrence of assignable causes. In most works on the control charts it considered the problem of monitoring the mean and variance, and the quality characteristic of interest is normally distributed. In some situations monitoring of the minimum and maximum values is more important and the quality characteristic of interest is the Weibull distribution rather than a normal distribution. In this paper, we consider the statistical design of minimum and maximum control charts when the distribution of the quality characteristic of interest is Weibull. The proposed minimum and maximum control charts are applied to the wind data. The results of the application show that the proposed method is more effective than traditional methods.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.5 no.1
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• pp.73-80
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• 2001

구조물이 가지는 에너지의 확률밀도함수를 이용한 능도제어 알고리듬을 제안한다. 구조물의 에너지는 Rayleigh 확률분포를 가지는 것으로 가정된다. 이것은 에너지가 항상 양의 값을 가지고 최소에너지가 발생할 확률은 1이라는 조건을 Rayleigh 확률분포가 만족시킨다는 사실에 근거한다. 제어력의 크기는 가정된 확률밀도함수에 따라 구조물의 에너지가 설계자에 의해 설정된 에너지 임계값을 넘을 확률의 크기에 비례하도록 산정되며, 제어력의 방향은 Lyapunov 제어기 설계기법에 따라 결정된다. 제시된 알고리듬은 LQR 제어기와 비교하여 최대응답을 줄이는 효과를 가지며, 제어력의 임계를 고려할 수 있는 장점을 가진다. 또한 Lyapunov 제어기에서 발생가능한 채터링(chattering)현상을 피할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1255-1258
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• 2007

이동센서 네트워크에서 관심영역 내로부터 최소의 노드 개수로 중복 없이 최대의 센싱 값을 얻기 위해서는 관심영역 내에 노드를 균일하게 그리고 이탈 없이 배치시키는 것이 중요하다. 기존 배치 알고리즘들은 관심영역 내 균일하지 못한 분포와 노드이탈 현상이 발생할 수 있으며 많은 에너지소모를 야기하는 부적절한 배치가 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 이동 센서네트워크 환경에서 관심영역 내 노드를 균일하게 분포시키며 노드 이탈을 최소화하는 배치알고리즘을 제안한다. 관심영역에 대한 크기 정보를 바탕으로 노드가 이동하여 배치할 수 있는 방향을 여섯 방향으로 분할하여 각 단일 방향영역 파티션에 따라 배치에 필요한 최소 노드의 개수를 예측한다. 각 방향에 대한 파티션별 노드 집단들은 독립적으로 동시에 배치된다. 본 알고리즘은 중심 루트노드를 기준으로 시작하여 각 여섯 방향에 대하여 노드의 수를 미리 예측하고 배치되기 때문에 노드의 이탈을 최소화할 수 있으며 균일한 배치뿐만 아니라 배치시간 및 이동거리 단축시킬 수 있는 에너지 효율적인 배치알고리즘의 특성을 갖는다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.511-511
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• 2012

강우침식인자는 강우사상(rainfall event)으로 인한 토양침식량을 산정하는 지표(index)로서 일정기간 토양침식의 정도를 산정할 수 있는 범용토양유식공식(Universal Soil Loss Equation)을 구성하고 있는 인자 중 가장 값의 변동성이 크고 동일한 조건에서 토양유실량 산정에 큰 영향을 미치는 인자다. 강우침식인자의 산정은 유량탐사 센서나 강우게이지 자료(pluviograph)로부터 12.7mm이상, 최소 15분간 6.35mm이상의 호우사상을 추출하여 해당하는 호우사상에 대한 강우에너지식에 30분 최대강우강도를 곱한 값의 연평균값을 계산한 것이다(Wischmeier and Smith, 1978). 본 연구에서는 범용토양유실공식(USLE)의 강우침식인 자(R)를 산정하고 지리정보시스템(GIS)을 활용하여 공간적 분포를 나타낼 수 있는 만경강 유역 상류부에 위치한 봉동 수위관측소 유역의 토양침식도를 연도별로 도시하였으며, 2001~2010년까지의 10개년 강우량을 바탕으로 토양침삭량을 산정하였다. 그 결과는 강우량이 많을수록 침식인자가 크게 산정되는 일반적인 결과를 기대 할 수 있지만, 2001~2010년까지 10개년 강우침식인자를 분석한 결과 강우량이 많다하여 침식인자의 변화 값이 크게 반응하는 값보다 강우강도에 의해 침식인자가 크게 반응하는 결과를 보였다. 따라서 강우침식인자는 강우량보다는 강우강도에 좌우됨을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Society of Environmental Biology Conference
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• 2002.11a
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• pp.61-71
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• 2002

광양만내 해양바이러스양은 2.0$\times$$10^{8}$ particles/ml로 매우 풍부했다. 각 계절별 바이러스의 밀도는 여름에 최대 9.0$\times$$10^{8}$ particles/ml에서 겨울에는 최소값인 0.7$\times$$10^{8}$ particles/ml을 기록했다. 광양만 내의 바이러스, 박테리아, 식물플랑크톤 생물량의 공간적 분포는 open ocean system에 해당하는 정점 28, 38, 42, 46, 51에서 보다 closed estuarine system에 해당하는 정점 2, 5, 10 ,12, 16, 20에서 많은 것으로 나타났다. 그리고, 다른 closed estuarine system에 해당하는 정점 22, 26, 32, 34는 높은 바이러스 밀도를 보였지만 상대적으로 open ocean system에 비해서 낮은 박테리아와 식물플랑크톤의 생물량을 나타냈다. 몇몇 정점의 수심 깊이에서는 박테리아의 밀도가 바이러스의 밀도를 100배정도 초과했다. 해양 바이러스와 그들의 host system의 계절별 밀도는 역동적으로 번화했으며, 그들의 계절별 변화는 밀집한 상호연관성을 가졌다. 여름에 바이러스와 박레리아의 밀도는 증가된 반면 식물플랑크톤의 엽록소-a 농도는 평균값을 유지하였다. 겨울에는 바이러스와 박테리아의 밀도가 급속하게 줄어들었고, 마찬가지로 엽록소-a 농도 역시 감소하다가, 곧 다시 증가했다. 바이러스의 밀도는 2001년 8월에 최고점에 도달했으며, 박테리아의 밀도는 2001년 8월과 2002년 6월에 최고값을 가졌다. 반면에 엽록소-a의 농도는 2002년 4월에 최대치에 도달했다. 전체 host와 바이러스 밀도로 볼 때, 그들의 pool은 바이러스에 의한 mortality에 의해서 steady-state 상태로 유지되고, 바이러스의 밀도 또한 steady-state를 유지하는 것으로 보였다. 이러한 시도는 우리 나라 광양만 내에 존재하는 해양 바이러스의 생태적 분포 연구를 다루는 첫 번째 실험으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.410-410
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• 2021

강우가식성 지표(또는 강우침식인자)는 빗방울이 지상으로 떨어질 때 빗방울의 크기와 낙하속도 즉 운동에너지에 의하여 표토의 입자가 잠재적으로 침식될 수 있는 정도를 의미한다. 최신 호우사상을 분석하여 지점별 연평균 강우가식성 지표를 지속적으로 갱신하는 연구는 범용토양유실공식을 이용하여 장기간에 걸친 연평균 토양침식량을 산정하려고 하는 연구자들에게 지속적인 관심의 대상이 되어 왔다. 본 연구는 기상청 산하 관측소 54개 지점을 대상으로 지점별 연평균 강우가식성 지표를 업데이트하기 위한 것으로, 2017년까지의 데이터를 포함하여 업데이트하는 것을 목표로 하였다. 강우 가식성 지표 계산을 위한 1분 단위 강우자료는 기상자료개방포털의 공개된 자료로부터 획득할 수 있으나, 지점별로 결측치를 일부 포함하고 있거나 불연속된 자료가 포함되어 있어 54개 지점 모두를 업데이트하는 것은 제한이 되었다. 결과적으로 54개 지점 중에 29개 지점에 대한 값을 업데이트할 수 있었다. 연구결과 기상청 29개 지점의 1961~2017년 기간(최소 45년 ~ 최대 57년) 동안의 연평균 강우가식성 지표는 4,624MJmm/ha/hr로 나타났다. 이 값은 2015년 기간까지의 평균값과 거의 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한, 지역적 분포로서 29개 지점 중에 14개 지점에서 연평균 강우가식성 지표가 소폭 감소한 것으로 나타났으며, 15개 지점은 증가한 것으로 나타났으며 최대 증가 및 감소폭은 2.5% 이내인 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.55-55
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• 2022

수공구조물을 설계하고 수자원 관리 정책을 수립하기 위해 일반적으로 IDF (Intensity-Duration-Frequency) 곡선을 활용한다. 통상 IDF 곡선은 연최대치계열을 통계적으로 분석하여 재현빈도 마다의 적절한 강우강도를 추정하여 결정한다. 신뢰할 수 있는 결과를 산출하기 위해 최소 30년 이상의 정상 강우자료의 통계분석이 권장되나, 긴 재현기간의 최대강우강도는 본질적으로 확률분포 함수로부터 추정한 값이라는 한계가 있다. 한편, 우리나라에서 종관기상관측을 통해 고해상도의 지상관측 강수자료가 장기간 누적되어 관측자료로부터 직접 최대강우강도-지속시간 사이의 관계식을 도출할 수 있게 되었다. 따라서, 실무에서 널리 사용되고 있는 '홍수량 산정 표준 지침'의 확률강우 분석 결과를 오랫동안 관측된 강우자료에서 찾은 최대강우강도와의 비교가 가능해졌다. 본 연구에서는 우리나라에서 50년 이상 강우가 관측된 24개의 지점에 대해 최대강우강도-지속기간 관계식을 분석하였다. 이 결과를 바탕으로 통계적으로 추정한 IDF 곡선이 실제 관측자료에서 나타난 최대강우강도를 얼마나 정확하게 추정하는지 검증해 보았다.

• The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
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• v.22 no.1
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• pp.47-51
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• 2010

Purpose: In the treatment of high-energy protons Air gap (the distance between the patient and the exit Beam) Lateral Penumbra of the changes to the increase in the radiation fields can form unnecessary and Increase the maximum dose at the site of treatment and reduced the minimum dose homogeneity of dose distributions can decline. Air gap due to this change in dose distribution compared to investigate studied. Materials and Methods: Received proton therapy at our institution Lung, Liver patients were selected and the size of six other Air gap in Field A and Field B 2, 4, 6, 8, 10 cm Proton external beam planning system by setting up a treatment plan established. Air gap according to the Lateral Penumbra area and DVH (Dose Volume Histogram) to compare the maximum dose and minimum dose of PCTV areas were compared. In addition, the dose homogeneity within PCTV Homogeneity index to know the value and compared. Results: Air gap (2, 4, 6, 8, 10 cm) at each change in field size were analyzed according to the Lateral Penumbra region Field A Change in the Air gap 2~10 cm by 1.36~1.75 cm, the average continuously increased about 28.7% and Field B Change in the Air gap 2~10 cm by 1.36~1.75 cm, the average continuously increased about 31.6%. The result of DVH analysis for relative dose of the maximum dose According to Air gap 2~10 cm is the mean average of 110.3% from 108.1% to a sustained increased by approximately 2.03% and The average relative dose of minimum dose is the mean average of 93.9% percent to 90.8 percent from the continuous decrease of about 3.31 percent. The result of Homogeneity index value to the according to Air gap 2~10 cm is the 2-fold increase from 1.09 to 2.6. Conclusion: In proton therapy case, we can see the increasing of lateral penumbra area when airgap getting increase. And increasing of Dmax and decreasing Dmin in the field are making increase homogeneity index, So we can realize there are not so good homogeneity in the PCTV. Therefore we should try to minimize air gap in proton therapy case.

• Journal of radiological science and technology
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• v.40 no.4
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• pp.613-620
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• 2017

Planning dose must be delivered accurately for radiation therapy. Also, It must be needed accurately setup. However, patient positioning images were need for accuracy setup. Then patient positioning images is followed by additional exposure to radiation. For 45 points in the phantom, we measured the doses for 6 MV and 10 MV photon beams, OBI(On Board Imager) and CBCT(Conebeam Computed Tomography) using OSLD(Optically Stimulated Luminescent Dosimeter). We compared the differences in the cases where posture confirmation imaging at each point was added to the treatment dose. Also, we tried to propose a photography cycle that satisfies the 5% recommended by AAPM(The American Association of Physicists in Medicine). As a result, a maximum of 98.6 cGy was obtained at a minimum of 45.27 cGy at the 6 MV, a maximum of 99.66 cGy at a minimum of 53.34 cGy at the 10 MV, a maximum of 2.64 cGy at the minimum of 0.19 cGy for the OBI and a maximum of 17.18 cGy at the minimum of 0.54 cGy for the CBCT.The ratio of the radiation dose to the treatment dose is 3.49% in the case of 2D imaging and the maximum is 22.65% in the case of 3D imaging. Therefore, tolerance of 2D image is 1 exposure per day, and 3D image is 1 exposure per week. And it is need to calculation of separate in the parallelism at additional study.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.18 no.1
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• pp.1-6
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• 2008

Precipitation and groundwater level data sets from Kum river watershed were analyzed and compared. The correlation between groundwater level and the moving average of precipitation was analyzed. Moving averaging technique is stochastic method and that was used to consider the effect of precipitation events on groundwater level fluctuation. Groundwater level generally follows seasonal precipitation pattern and low level occurs from early December to late April. Relatively high groundwater level is appeared in wet spell (July and August). The correlation between groundwater level and the moving average of precipitation to consider precedent precipitation events was analyzed with minimum two-year data sets. When the precipitation and groundwater level data set pair was selected the precipitation gauge station is closely located to groundwater level gauge station in the upstream direction to minimize the non-homogeneous precipitation distribution effect. The maximum correlation was occurred when the averaging periods were from 10 days to 150 days with Kum river watershed data. The correlation coefficients are influenced by data quality, missing data periods, or snow melt effect, etc. The maximum coefficient was 0.8886 for Kum river watershed data.