• 대한기계학회논문집A
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• 제36권8호
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• pp.873-879
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• 2012

메타모델은 설계 프레임워크 안에서 높은 효율성과 우수한 예측 능력, 타 프로그램과 쉬운 연동성 때문에 공학분야에서 지난 10 년간 최적설계 기법들과 함께 발전해왔다. 메타모델을 구성하기 위해서는 실험계획법, 메타모델링 기법, 검증법과 같은 절차가 요구된다. 검증법은 메타모델의 정확성을 판단하기 때문에 순차적 크리깅 메타모델에서 정확한 크리깅 메타모델을 구성하기 위한 표본점의 개수를 결정한다. 크리깅 메타모델과 같은 보간모델은 표본점에서의 응답을 항상 지나기 때문에 기존 방법으로 메타모델의 정확성을 판단하기 위해서는 추가적인 해석이나 메타모델의 재구성이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 추가적인 해석과 메타모델의 재구성을 요구하지 않는 메타모델의 해석적 민감도를 이용하는 민감도 검증법을 제안한다. 14 개의 2 차원 수학예제와 공학예제를 이용하여 이 방법의 타당성을 검증한다.

• 한국균학회지
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• 제20권1호
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• pp.1-10
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• 1992

1990년 8월에 5일간, 10월에 4일간, 1991년 7월에 5일간, 9월에 4일간, 도합 4차례에 걸쳐 채집한 100점의 표본과 1989년에 채집한 24점의 표본을 포함 하여 총 124 점의 구멍장이버섯류의 표본을 분류한 결과 이들 표본의 약 3/4이 최종적으로 동정되어 도합 1목, 4과, 22속, 33종으로 확인되었다. 그중 2속은 국내 미기록속 그리고 9종은 국내 미기록종으로 판명되어 우리나라의 균류목록에 새로이 추가되었다. 이들 미기록속 균류는 구멍장이버섯과의 황금구멍버섯속(屬)(신칭(新稱), Auriporia) 과 밀구멍버섯속(屬)(신칭(新稱), Ceriporiopsis)이며 , 미기록종 균류는 소나무비늘버섯과 의 가지진흙버섯(신칭(新稱), Phellinus laevigatus)와 구멍장이버섯과의 순황금구멍버섯(신칭(新稱), Auriporia aurulenta), 밀구멍버섯(신칭(新稱), Ceriporiopsis gilvescens), 큰밀구멍버섯(신칭(新稱), Ceriporiopsis subvermispora), 작은조개버섯(신칭(新稱), GloeoPhyllum trabeum), 큰살색구멍버섯(신칭(新稱), Junghuhnia separabilima), 흰손등버섯(신칭(新稱), Oligoporus stipticus), 구멍흰살버섯(신칭(新稱), Oxyporus similis) 및 검은발구멍장이버섯(신칭(新稱), Polyporus melanopus) 이였다. 또한 한국말 버섯이름 통일 위원회(1978)의 명명규칙에 따라 Antrodia를 구멍주름버섯속(屬)에서 주름구맹버섯(屬)으로 ,A η trodia al- bida 를흰그물송편버섯에서 흰주름구멍버섯으로, Antordia albida를 흰구멍송편버섯에서 흰주름구멍버섯으로, Antrodia sinuosa를 좀털구멍버섯에서 좀털주름구멍버섯으로 각각 개칭(改稱)하였다. 울릉도의 삼림은 칩엽수의 제한된 분포로 대부분의 구멍장이버섯들은 활엽수 특히 너도밤나무(Fagus crenata var. multinervis), 오리나무(Alnus), 그리고 마가목 (Sorbus)의 죽은 나무와 나무가지에 서식하고 있었으며 동정된 표본의 3/4 에 이르는 균류가 이들 활엽수에서 발견되었다. 침엽수 중에서는 소나무(Pinus)가 가장 좋은 기질을 제공하고 있으며 본 조사과정에서는 5종의 균류가 소나무에서 발견되었다. 또한 울릉도에서는 흰구름버섯(Coriolus hirsutus), 구름버섯(c. versicolor) 및 기계충버섯(Irpex lacteus)이 가장 흔한 우점종으로서 울릉도 삼림의 중요한 목재부후균류로 작용하고 있었다. 울릉도의 구멍장이버섯류는 전반적으로 육지의 균류상에 비하여 제한된 균류의 분포상을 보이고 있었으며, 섬의 환경에 잘 적응된 종류가 섬전역을 통하여 광범위하게 분포하는 반면에 미기록종을 포함한 일부 고유종들이 다수 출현하여 울릉도 균류상의 특정을 규정짓고 있었다.

• 한국산림과학회지
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• 제102권3호
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• pp.407-414
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• 2013

본 연구는 다변량 통계 분석법을 이용하여 지리산 서부 천연림을 대상으로 산림 피복형을 분류하기 위해 실시하였다. 점표본법에 의한 식생자료를 바탕으로, 수종-표본점 곡선, 계층적 군집분석, 지표종분석, 다중판별분석 등의 다변량 통계 분석법을 이용하여 식생자료를 분석하였다. 수종-표본점 곡선에서는 산림 피복형 분류에서 전혀 영향력이 없는 수종들을 예외값으로 제거하였다. 예외값을 제외한 산림식생정보를 바탕으로 계층적 군집분석을 이용하여 연구대상지를 2~10개의 클러스터로 분류하였으며, 지표종분석을 통해 연구대상지의 적정 클러스터 수는 7개인 것으로 파악되었다. 이를 통계적으로 검증하기 위해 다중판별분석을 실시하였고, 91.3%가 정확하게 분류되어, 연구대상지 산림 피복형의 개수는 7개가 적당한 것으로 나타났다. 각 클러스터 상층의 우점수종 비율에 따라 신갈나무순림, 중생혼합림, 신갈나무-졸참나무림, 구상나무-신갈나무림, 들메나무림, 졸참나무림, 서어나무림으로 산림 피복형을 명명하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.46-53
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• 2016

본 연구는 Q방법론을 통하여 에이즈에 대한 인식을 분석하여, 향후 에이즈 예방캠페인 개발에 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 연구의 분석과정은 문헌자료 및 심층면담을 실시하여 Q모집단을 수집하였다. 2014년 10월 20일부터 27일까지 진술문으로 구성된 Q표본을 가지고, 이를 연구 대상자인 P표본이 자가 참조에 따라 분류하는 방식으로 진행되었다. 27개의 Q 표본을 선정하여 20명에게 분류토록 한 결과 모두 3개의 에이즈에 인식에 대한 유형이 도출되었다. 분석된 결과 총 3가지의 유형 즉 제1유형(N=9) : 부정형, 제2유형[(N=6) : 사회적 지지형, 제3유형(N=5) : 이기적 사고형으로 분류되었다. 부정형은 에이즈에 대하여 부정적 견해가 강했고, 사회적 지지형은 우호적 의견을 보였고, 이기적 사고형은 중립적 견해를 보였다. 그리고 각 유형의 특징과 함께 유형별 공통점과 차이점을 살펴보았다. 본 연구의 의미는 인간의 내면을 이해하는데 유용한 Q 방법론을 이용한 연구라는 점과 함께 에이즈 예방 및 관리정책의 효율적 전략을 제안한 점이라 하겠다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.362-364
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• 2003

기능 유전체학에서 클러스터링 기법은 고차원의 마이크로 어레이 데이터 분석을 위한 주된 도구 중의 하나이다. 본 논문에서는 정보병목(information bottleneck)기법 기반의 이중 클러스터링에 의한, 유전자 발현 데이터의 계층적 병합방식 클러스터링 기법을 제안한다. 정보병목기법은, 두 랜덤변수의 결합확률분포가 주어진 경우 두 변수의 상호 정보량을 최대한 보존하면서 한 변수를 압축하는 기법이며, 두 변수를 차례로 압축하는 것이 이중 클러스터링이다. 실제 마이크로 어레이 데이터인 NC160 데이터(암세포 내 유전자 발현 데이터)에 대한 실험에서, 먼저 유전자를 그 발현패턴에 따라 클러스터링 한 후 이를 이용하여 표본들을 클러스터링하고 그 성능을 다각도로 분석하였다. 상호 정보량과 유전자 및 표본 클러스터 수와 엔트로피 척도에 의한 성능을 검토해 본 결과, 표본이 추출 조직에 따라 구분 가능할 것이라는 가정을 검증할 수 있었으며, 적절한 클러스터의 수를 결정할 수 있는 임계점의 기준을 설정할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제2권3호
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• pp.101-107
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• 1982

밀도증가식(密度增加式) 표본추출법(標本抽出法)은 입력지형(入力地形)의 변이성(變異性)에 잘 부합되고 가장 효율적(効率的)인 표본추출법중(標本抽出法中)의 하나이다. 이들 효율성(効率性)들은 몇 가지의 추출조건(抽出條件)을 부과하여 잉여점(剩餘點)들을 제외(除外)시킴으로서 그 효율성(効率性)을 크게 향상(向上)시킬 수 있다. 연구(硏究)에서는 추출조건(抽出條件)으로서 4가지 즉(即), 표준형(標準形), 도약형(跳躍形), 유보형(留保形), 혼합형(混合形)을 적용하여 수치시험을 실시(實施)하였으며 그 결과 그 중에서 유보형조건(留保形條件)이 가장 주목할 만한 추출조건(抽出條件)임을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.224-227
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• 2000

본 논문에서는 기준 영상으로부터 면의 반사특성을 검출하고, 구해진 반사특성을 임의의 물체에 적용하여 3매의 명암영상을 얻는다. 이 영상을 측광입체시법(photometric stereo method)에 적용하여 3차원 형상인식하는 방법을 제시한다. 본 연구에서 목적으로 하는 물체의 반사특성은 난반사(diffuse reflection)성분과 전반사(specular reflection)성분이 혼합된 혼합 반사면(hybrid reflectance surface)을 그 대상으로 하며, 이러한 면의 반사특성은 Torrance-sparrow모델로 가정하여 문제를 해결해 나간다. 본 연구에서 목적으로 하는 대상 물체는 동일한 재질로 이루어졌다는 가정 하에서 몇개의 표본점들을 취해 반복수치 계산하기 때문에 계산속도가 빠르며, 각 표본점들로부터 계산된 면특성 파라메터들의 평균값을 취해서 다시 Torrance-sparrow모델에 적용함으로써 측광입체시법의 해석을 가능토록 한다. 즉, 3차원 형상인식 과정시 계산된 면특성 파라메터를 사용해 생성한 참조표와 명암영상과의 비교에 의해 빠른 면방향 복구를 행할 수 있다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2020년도 춘계학술대회
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• pp.203-210
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• 2020

본 연구에서는 대표적인 국내 중소·중견기업 육성사업인 "World Class 300 프로젝트" 수혜기업을 대상으로 R&D 지원사업의 성과를 측정하고자 한다. 특히, 수혜기업을 산업군(소재·부품·장비·모듈·소비재 기업)별로 세분화해 R&D 지원사업이 산업군별 특성에 따라 어떻게 차별화되는지에 대해 실증분석하였다. 분석은 2011년부터 2017년까지 World Class 300 프로젝트에 선정된 총 272개 기업을 대상으로 수행되었으며, 패널회귀 방법론을 통해 얻은 분석결과는 R&D 지원이 산업군에 따라 기업의 성과(당기순이익)에 상이한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 소재, 부품, 장비 기업 표본에서는 성과에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못했고, 모듈 기업 표본에서는 성과에 부정적인 관계가 있는 것으로 나타났으나, 소비재 기업 표본에서는 성과에 긍정적인 영향을 미친 것으로 분석되었다. 본 연구는 향후 R&D 지원효과를 극대화하기 위해서는 산업군별 특성에 맞는 차별화된 지원정책의 기획·집행이 필요하다는 점에서 기존 연구들과의 차별성을 확보할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제20권1호
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• pp.103-115
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• 2007

본 논문에서는 1차 자기회귀모형에서 자기회귀계수에 대한 여러 가지 추정량들의 분포함수에 대한 근사 방법에 대해 연구하였다. 자기회귀계수의 여러 추정량들을 이차형식의 관점에서 이해하고, Na와 Kim(2005)에 의한 안장점근사의 결과를 이용한 새로운 근사법을 제시하였다. 이 방법은 정규근사를 비롯한 기존의 근사법과는 달리 추정량에 대한 근사분포의 유도과정이 불필요하며, 소표본은 물론 통계적 추론의 주요 관심영역에서의 근사정도가 매우 뛰어난 장점을 가지고 있다. 모의실험을 통해 Edgeworth 근사를 비롯한 기존의 여러 근사법보다 효율이 뛰어남을 확인하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제65권1호
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• pp.68-73
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• 1984

Simple random sampling과 P.P.S. sampling의 효율을 비교하기 위하여 오스트리아 Salzburg 부근의 침엽수 장령림 임분에서 임목조사를 실시하였다. 축적 1:10,000의 흑백 적외선 사진을 판독하여, 조사 임지를 제지, 유령림, 너도 밤나무 장령림, 침엽수 장령림으로 구분하고, 침엽수 장령림 내에서 random sampling에 의한 99개의 표본점과 P.P.S. sampling에 의한 75개의 표본점을 흉고 단면적 제수 4인 Relascope에 의하여 야외 조사한 자료를 비교한 결과는 다음과 같다. 1) random sampling에 의한 임분 재적의 추정치는 $422.0m^3/ha$이었고, P.P.S. sampling에 의해서는 $433.5m^3/ha$이었으나 이들간의 통계적 유의성은 없었다. 2) 5 %의 허용 오차내에서는 P.P.S. sampling에 의하여는 170점, random sampling에 의하여는 237점이 필요하였다. 3) P.P.S. sampling은 random sampling에 비하여 야외 조사 시간을 17% 감소시킬 수 있었다.