• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제34권3호
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• pp.325-354
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• 2020

수학 학업성취도에 영향을 미치는 요인들은 매우 다양하며, 그 요인들이 미치는 영향 또한 복합적으로 일어난다. 수학 학업성취도에 영향을 미치는 요인들은 끊임없이 변화하고 발전하기 때문에 학습자들의 성장을 예측하고 분석하는 종단연구가 필요하다. 본 연구는 서울교육종단연구의 2013년도(중학교 1학년)부터 2017년(고등학교 2학년)까지의 종단자료를 활용하여 내적요인(자아개념, 자기통제, 삶의 만족에 대한 자기평가), 외적요인(학교풍토, 자녀에 대한 보호자의 관심, 보호자의 학습조력)의 변화패턴을 알아보고 내·외적요인이 수학 학업성취도에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 수학 학업성취도를 분석한 결과, 중학교 1학년부터 중학교 2학년까지의 수학 학업성취도는 변화가 없는 것으로 나타났으며, 중학교 2학년부터 고등학교 1학년까지는 꾸준히 증가하다가 고등학교 2학년 때는 소폭 하향하는 것으로 나타났다. 내적요인인 자아개념과 자기통제는 중학교 1학년부터 중학교 2학년까지는 소폭 떨어지다가 고등학교 1학년까지는 소폭 증가하고 고등학교 2학년에는 소폭 떨어지는 것으로 나타났으며, 삶의 만족에 대한 자기평가는 중학교 1학년부터 고등학교 2학년까지의 기간 동안 소폭 떨어지는 것으로 나타났다. 외적요인 중 학교풍토는 중학교 1학년부터 중학교 2학년까지는 소폭 떨어지는 것으로 나타났으며, 고등학교 1학년까지는 증가하다가 고등학교 2학년에는 그 값이 유지되는 것으로 나타났다. 자녀에 대한 보호자의 관심은 중학교 1학년 때의 값이 고등학교 2학년까지 유지되는 것으로 나타났으며, 보호자의 학습조력은 중학교 1학년부터 지속적으로 감소하는 것으로 나타났다. 수학 학업성취도에 대한 영향을 알아보기 위해 임의 기울기 모델(Random Slope Model)을 시행한 결과 내적요인인 자아개념 및 자기통제, 그리고 외적요인인 학교풍토가 수학 학업성취도의 변화에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.161-168
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• 2015

본 논문은 자체 개발한 관성측정장치의 가속도, 각속도, 지자기계 데이터를 이용하여 보행거리를 측정하는 시스템 개발에 관한 것이다. 관성센서들의 오프셋 및 이득 오차를 최소화하기 위하여 9축의 자유도를 갖는 지그를 제작하였으며, 이를 이용하여 캘리브레이션을 수행하였다. 보행거리의 정확한 측정을 위하여, 기울기 하강법을 이용하여 가속도계의 중력성분 제거 및 보행패턴 분석을 통한 드리프트 성분을 제거하였다. 최종적으로 보정된 가속도 데이터의 이중적분을 통하여 보행거리를 측정하였다. 시스템의 성능 평가를 위하여, 실내 직선 10m 직선 보행에 대하여 캘리브레이션 전, 후 오차 개선 비율를 비교하였으며, 간단한 보행에 대해 Vicon과의 비교 실험을 수행하였다. 직선 보행에 대해서는 x, y, z축 각각에 대하여 $31.4{\pm}14.38%$(mean${\pm}$S.D.), $78.64{\pm}10.84%$ 및 $69.71{\pm}26.25%$ 개선이 되었음을 확인하였으며, Vicon과의 비교 실험 결과 x, y, z축 각각에 대하여 0.1m, 0.16m, 0.12m의 오차를 얻을 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.27-46
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• 2016

본 연구는 월강수량의 내삽을 위해 PRISM-KNU(Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model-Kongju National University)를 개발하였다. PRISM-KNU의 특징은 강수량과 지형고도 사이의 선형관계의 공식에서 기울기의 허용 범위를 지형 기복량을 토대로 조절하는 것이다. 이 모델의 매개변수 값은 최적화 기법에 의해 결정하였고, 그 결과를 2000~2014년, 공간 해상도 $1{\times}1km$의 남한 강수량 자료를 생산하는데 적용하였다. 연구 결과에서 모의 효율, Kling-Gupta Efficiency는 총 모의 사례의 86%에서 0.7 이상이었다. 또한 Modified Korean PRISM에 의해 생산된 기존의 강수량 자료에서는 공간적 패턴에 급격한 변화가 나타나는 반면 PRISM-KNU에 의해 생산된 자료에서는 그와 같은 현상이 나타나지 않았다. 본 연구는 PRISM-KNU가 타당하게 개발되었다는 것을 확인하였고, 연구 결과는 또한 그 모델에 의해 생산된 자료의 공간적 일관성이 Modified Korean PRISM의 자료에 비해 향상 되었다는 것을 보여주었다. PRISM-KNU와 그 모델의 산출물은 다양한 연구에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.962-969
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• 2014

본 연구는 한국의 건강한 청소년을 대상으로 Rasterstereography를 이용하여 성별에 따른 척추-골반 정렬 패턴을 분석하여 특성을 확인하고, 각 변수의 상관관계를 확인하기 위하여 수행하였다. 2013년 5월부터 10월까지 정상 청소년 61명(남 31명, 여 30명)을 대상으로 실시하였고, 평균 나이는 $16.40{\pm}2.20$세였다. 그 결과 PSIS비율이 남자 $21.15{\pm}2.40$%, 여자 $23.41{\pm}3.28$%로 유의한 차이가 있었으며(p<.01), 요추전만각에서 남자 $33.44{\pm}8.46^{\circ}$, 여자 $38.96{\pm}8.11^{\circ}$로 유의한 차이가 있었으나(p<0.01), 그 외의 변수에서 성별에 따른 유의한 차이는 없었다(p>.05). 요추전만각은 골반기울기(r=.348), 흉추후만각(r=.609)과 유의한 상관관계가 있었다. 척추회전각은 흉추후만각(r=-.278), 요추전만각(r=-.256), 척추옆치우침(r=.493)과 유의한 상관관계를 보였다. 본 연구 결과는 한국 청소년의 성별에 따른 Rasterstereography를 이용한 척추-골반 정렬 분석의 기초자료가 될 것이고, 척추 및 골반에 구조적 질환을 가진 청소년과 비교할 수 있는 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 자원환경지질
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• 제51권4호
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• pp.323-343
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• 2018

본 연구에서는 석개재 지역 하부 막골층 탄산염암을 대상으로 광물조성, 미세구조 및 지화학적 특성을 분석하고 퇴적 환경에 영향을 준 유체의 특성에 대해 고찰해보았다. X-선 회절을 이용한 광물 정량 분석, SEM-BSE를 이용한 미세구조 분석에 근거하여 막골층 최하부와 하부의 탄산염암 미세구조를 4가지 Type으로 분류하고, EPMA 및 LA-ICP-MS를 이용해 각 Type 내 탄산염광물을 대상으로 주원소 및 미량원소를 분석하여 비교하였다. 다양한 크기의 반자형에서 타형의 돌로마이트 결정이 치밀하게 맞물린 구조를 갖는 Type 1과 다양한 크기의 자형에서 반자형의 돌로마이트 결정이 치밀하게 맞물린 구조를 갖는 Type 2의 돌로마이트는 상대적으로 높은 Mg/Ca ratio, 평평한 기울기의 REE 패턴, 낮은 또는 중간 이하의 Fe 함량, 낮은 Mn 함량 특성을 가진다. 돌로마이트가 광범위하고 치밀하게 맞물린 구조로 나타나는 것은 고염수로부터 지속적인 Mg 유입의 가능성을 지시한다. 반면, 세립질의 자형에서 타형의 돌로마이트 결정이 산재된 특성을 보이는 Type 3와 다양한 크기의 자형에서 반자형의 돌로마이트 결정을 갖는 Type 4는 Type 1, 2에 비해 돌로마이트 결정의 미세구조가 덜 치밀하게 맞물린 형태를 가진다. 또한 상대적으로 낮은 Mg/Ca ratio, MREE가 부화된 패턴, 중간 이상의 또는 높은 Fe 및 Mn 함량 특성을 가진다. 부분적인 돌로마이트화와 덜 치밀하게 맞물린 구조가 관찰되는 것은 해수와 염수의 혼합수 환경에서 Mg의 제한적인 유입을 지시한다. 또한 Type 4에서 나타나는 철함유 광물과 돌로마이트 결정에서 관찰되는 재결정화와 상대적으로 높은 Fe, Mn 함량을 갖는 특성은 속성 유체의 영향과 아산화 환경에 노출되면서 돌로마이트가 재결정화 작용을 받았을 가능성을 제시한다. 막골층 최하부와 하부의 주구성광물인 돌로마이트와 방해석의 광물학적, 미세구조적, 지화학적 분석을 종합한 결과, 최하부는 고염분의 대규모 퇴적수 영향을 받았고 하부는 담수와 해수의 혼합수 환경에서 속성 유체 영향을 받았음을 뒷받침한다.

• 대한교통학회지
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• 제17권1호
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• pp.29-39
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• 1999

본 연구는 우리나라의 고속도로 기본구간에서 기상조건에 따른 도시고속도로 교통류의 특성을 분석한 것이다. 본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 비가 올 경우 속도-교통류율간의 관계는 길어깨쪽 차로를 제외하고 차로별로 큰 차이가 없이 유사한 패턴을 보이는 것으로 나타났다. 둘째 교통류율-점유율간의 관계식은 비가 올 경우 그 관계성은 더 분명해지지만, 서비스교통류율이 약 200대/시/차로 정도 감소하는 것으로 나타났다. 셋째, 비가 올 경우 도로의 관측된 서비스교통류율은 맑은 날에 비해 약 10-20% 정도 감소하는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 1998 HCM에서 제시한 결과 및 교통류율-점유율 관계식의 기울기 감소 패턴과 일치한다. 넷째, 비가 올 경우 전체 차로의 소통능력은 맑은 날에 비해 감소하고 전반적으로 중앙분리대쪽 차로의 소통 능력이 길어깨쪽 차로에 비해 높은 것으로 나타났으나, 기상변화에 따른 차로별 임계속도와 임계점유율은 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. 본 연구는 도시고속도로 기본구간의 1개 지점에서 나타난 특성으로서 공간적 분포 특성을 고려하기 위해서는 향후 연구에서 다양한 조건을 갖는 도로지점에 대해 분석해야 할 것이다. 또한 비 뿐만 아니라 안개나 눈에 의 한 영향을 고려한 상세한 분석이 필요하다. 본 연구의 결과는 그간 일반적으로 알려졌던 내용과 큰 차이는 없지만 실제로 고속도로를 설계하거나 운영하는데 근거자료로 활용할 수 있는 자료를 제공하는 측면에서 의미가 있다고 판단되며, 도로용량편람을 개정 및 수정하는 과정에서 명확히 명시해야할 기초자료를 제공하고 있다.Bayesian pooling technique for estimating the dynamic link travel time of networks. The proposed algorithm has been validated using the field experiment data out of GPS probes and detectors over the roadways and the estimated link travel time from the algorithm is proved to be more useful than the mere arithmetic mean from each traffic source. the whole sentence(preceeding sentence and the accompanying sentence). The conjunctive endings are '-고₂, -으며₂, -다가₂, -어서, -고서, 을수록, -은데₂, -으면₂, -어야₂, -어도₂, -으니까₂, -거든₁,'etc. Type C can be interpreted as the neutralized tense of the preceeding sentence and the absolute tense of the accompanying sentence. The conjunctive endings are '-으러, -으려고, -고자, -도록, -게,'etc. Type D can be described as the relative tense of the part of the preceeding sentence and the

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.1-3
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• 1996

시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.275-290
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• 2021

대기 중의 이산화황(SO2)은 주로 인위적 배출원에 의해 발생하며 화학 반응을 통해 (초)미세먼지를 형성하여 직간접적으로 주변 환경 및 인체 건강에 해로운 영향을 주는 물질이다. 특히 지상에서의 농도는 인간 활동과 밀접한 관련이 있어 모니터링의 필요성이 매우 크다. 따라서, 본 연구에서는 TROPOMI SO2 연직 컬럼 농도 산출물 및 타 위성 산물과 모델 산출물 등을 융합 활용하여 기계학습 기법에 적용하여 SO2 지상 농도 추정모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 널리 활용되고 있는 RF(Random Forest)에 잔차 보정 과정을 결합한 2-step 잔차 보정 RF를 적용하였다. 개발된 모델은 무작위, 공간 및 시간별 10-fold 교차 검증을 통하여 검증하였으며, 기울기(slope) 값이 1.14-1.25, 상관계수(R) 값이 0.55-0.65, rRMSE 값이 약 58-63% 정도로 나타났다. 이는 잔차 보정이 적용되지 않은 기존의 RF 대비 slope의 경우 약 10%, R과 rRMSE의 경우 약 3% 가량 향상된 결과를 보인다. 국가별로 나누어 분석하였을 때에는 샘플 수가 적고 SO2의 전반적인 농도가 낮은 일본 지역에서의 공간별 10-fold 교차검증 성능이 소폭 감소하는 것으로 나타났다. SO2 지상농도 분포를 계절별로 표출하였을 때, 일본의 경우 다른 지역 대비 연중 저농도가 관찰되며 높은 결측 값 비율로 인하여 관측소 농도 대비 2-step 잔차 보정 RF 모델에서 과대 모의하는 경향이 관찰되었다. 대표적 고농도 발생지인 중국의 YRD(Yangtze River Delta) 와 한국의 SMA(Seoul Metropolitan Area)의 계절적 분포 변화를 추가적으로 분석하였을 때, 연료 연소로 인한 겨울철 농도 증가 패턴이 나타났다. 이는 인위적 배출원의 영향을 크게 받는 SO2의 시공간적인 분포 특성을 잘 반영하고 있는 결과이다. 따라서, 본 연구를 통하여 제안한 모델은 장기적으로 SO2 지상 농도의 시공간적 분포를 파악하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.