• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제21권1호
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• pp.111-117
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• 1983

1979∼1980연 칠월초에 서부 비무장지대 (DMZ)에서 모기 유충채집을 실시한 바 Aedes alboscutellatus의 유충을 제집하여 사육한 결과 성충(♀,♂), 완전유충, 유충 및 편의 탈피각등 분류에 필요한 자료를 얻었다. 이 종은 Reisen등(1971)에 의하여 한국에서 처음 성충(♀)채집을 기록하였으나 이를 확증할 만한 표본이나 분류학적인 기재가 없어 분류상의 오독으로 간주되어 왔었다. 저자등은 본 채집을 통하여 분류상 필요한 모든 자료를 수집하였기에 성충(♀, ♂), 유충, 항, 자충생식기등의 특징을 Reinert(1973)의 기재와 상세히 비교 검토한 결과 웅충에서 gonostylar claw와 basal mesal lobe에 있는 강모의 수가 다르고 자웅충에서는 subspiracular area에 횐 비늘들이 모여있는 점을 발견하였다. 그러나 이들 차이점을 여기에서는 단지 지리적 변화로 간주하였으므로 더 많은 수의 채집을 통하여 보다 확실한 구각이 요구된다 이 표본의 장기보관을 위하여 암수 각 한개섹의 표본과 그에 수반되는 유충 및 편의 탈피곡 표본을 미국 Smithonian연구소에 보냈으며 나머지는 미 8군 예방의무부 곤충연구실에 보관되어 있다.

• 식물분류학회지
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• 제36권1호
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• pp.41-52
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• 2006

일본 오사카 자연사박물관에는 미키 박사의 수생관속식물 표본 3,600 여점이 소장되어 있다. 그 중에서 우리나라에서 채집된 표본은 104점이었고, 이를 재동정한 결과 48종류인 것으로 밝혀졌다. 이는 미키 박사와 장형두를 비롯한 14인에 의하여 1920년대에 주로 채집된 것이다. 매화마름 (Ranunculus kadzusensis), 솔잎가래 (Potamogeton pectinatus), 애기거머리말 (Zostera japonica), Ruppia truncatifolia(국명 없음), 그리고 통발속 (Utricularia species)과 같이 국내에서 멸종 위기 내지 희귀종인 수생관속식물에 대하여 분류학적 검토를 하였다. 또한, 통발 속의 Utricularia ochroleuca Hartm. 와 U. tenuicaulis Miki, Blyxa leiosperma Koidz., Najas japonica Nakai, 그리고 Rotala leptopetala Koehne 등 5종은 우리나라 미기록종이다.

• 대한교통학회지
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• 제26권2호
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• pp.135-145
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• 2008

기종점자료(Origin-Destination 자료: 이하 OD)는 교통수요예측에 있어 필수적인 정보로서 이를 실제조사하거나 또는 추정하기 위하여 수많은 기법들이 활용되었다. 기존의 OD 추정기법은 일정한 가구 표본을 추출하여 이를 전수화하는 것이 일반적이었으나, 정확도의 문제점을 내포하고 있었다. 이를 보완하기 위하여 링크 교통량, 표본링크이용비 등의 추가 정보를 활용하여 OD를 추정하는 연구들이 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구는 프로브 차량자료에서 수집된 정보를 추가 정보로 활용하여 OD를 추정하는 연구로 시 공간적으로 변동하는 적정 표본율을 찾아내는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 각 링크의 교통량 오차율을 목적함수로 설정하였으며, 가상 네트워크에 대한 사례분석 결과 전수화된 OD와 실제OD 간의 MAE는 약 5.28%로 나타났다. 유비퀴터스 환경 하에서 획득된 다양한 실시간 정보는 본 연구에서 제시된 방법에 의해 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 이와 관련한 연구의 한계와 향후 과제를 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1315-1329
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• 2009

미국 노동통계청에서 사용하고 있는 BLS 방법의 효율성과 민감성에 관한 연구 결과에 의하면 표본 틀(Sample frame) 자료와 조사된 자료의 상관관계가 높을수록 BLS 무응답 보정 효과는 커지는 것으로 알려져 있다 (이석진과 신기일, 2008). 그러나 표본 틀 자료와 조사된 자료의 상관계수가 층별로 크기가 다른 경우, BLS 보정 효과는 달라질 수 있다. 따라서 일반적으로 실시되는 표본 설계에서는 층화추출 방법이 사용되기 때문에 각 층의 표본 크기와 상관계수가 다른 경우의 BLS 보정 효과률 살펴보는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 층의 표본 크기와 상관계수 그리고 무응답 비율에 따른 BLS 무응답 보정 효과를 살펴보았다. 이를 위해 사용된 자료는 노동부의 월별 자료인 2007년 매월노동통계 자료이다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제9권1호
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• pp.69-85
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• 2008

층화는 표본설계 단계에서 예비정보를 활용하는 대표적인 방법으로 대부분의 전국 단위의 표본설계에서 널리 활용된다. 층화의 효율을 극대화시키기 위해서는 조사목적에 부합되는 적절한 층화변수를 선택하는 것이 매우 중요하다. 하나의 표본을 통해 여러 개의 관심변수를 동시에 조사하는 다목적조사에서 다변량 층화변수가 있을 때 층화 전략을 세우는 것은 매우 복잡한 양상을 띤다. 본 연구에서는 관심변수의 수가 매우 많은 다목적조사를 위한 층화전략을 다룬다. 층화를 위해 구체적으로 사용하는 통계적 도구는 요인분석과 군집분석 등의 다변량 통계기법인데, 먼저 요인분석을 통해 적절한 층화변수들을 선정한 후 그 변수들을 이용하여 군집분석을 통해 층화를 하는 전략을 소개한다. 본 연구에서는 구체적으로 해양수산부의 어업비계통생산량조사를 위한 표본설계에서의 층화과정을 다룬다.

• 응용통계연구
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• 제13권1호
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• pp.115-131
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• 2000

이 논문에서는 평균-이동모형(mean-shift model)을 이상점을 위한 대립모형으로 사용하여 변량모형(random effect model)에서의 이상점 검출을 위한 베이즈인자(Bayes factor)를 제시한다. 그러나 가능한 사전 정보가 없어서 무정보사전분포(noninformative prior distribution)가 사용되어야만 할 때, 대부분의 무정보사전분포는 부적절분포(improper distribution)이기 때문에 베이즌 인자에는 사전분포로부터 나온 미지의 상수가 포함되어 잇다. 이 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 Berger와 Pericchi (1996)가 제시한 내재베이즈인자(the intrinsic Bayes factor;IBF)를 사용한다. 또한 이 베이즈인자를 계산상 어려움을 해결하기 위해 Verdinellidh Wasserman(1995)의 일반화 세비디지키 밀도비를 이용하여 수정하고 이것을 이용하여 이상점을 검출하는 방법을 제시한다. 마지막으로 인위적으로 이상점을 포함하고 있는 데이터를 만들고 제시된 방법으로 가상실험을 하고 또한 실제 데이터에서 제시한 방법으로 이상점을 찾아보았다.

• 기술혁신연구
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• 제17권2호
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• pp.55-80
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• 2009

기술혁신활동은 타 기업에 대한 진입장벽 구축, 공정개선 및 신제품 개발을 가능하게 함으로써 이익의 증대, 안정적 수익원의 확보 및 매출액의 증대를 가능하게 한다. 또한 기존 기업에게 신기술에 대한 대응력과 내재되어 있는 역량의 증대를 가능하게 함으로써 생존의 기회를 부여한다. 따라서 기술혁신활동은 부도위험을 줄일 수 있다. 그러나 기술혁신활동은 많은 자원의 투입을 필요로 함과 동시에 이에 내재된 성공의 불확실성으로 말미암아 오히려 기업의 부도위험을 증가시킬 수 있다. 이에 본 연구는 기업의 기술혁신활동이 부도위험에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 기술혁신활동이 부도위험에 미치는 영향의 분석을 위해 본 연구는 2000년부터 2008년 까지 한국거래소 유가증권시장과 포스닥시장에 계속 상장된 기업으로 산업분류 상 제조업을 영위하는 기업을 대상으로 하였다. 기술혁신활동의 대용변수는 기존 연구에서 밭이 이용되고 있는 연구개발집약도를, 부도위험의 대용변수는 Black & Scholes(1973)의 유럽형 콜옵션 가격결정모형에 기반한 Merton(1974)의 타인자볼자격결정모형을 이용하여 측정된 부도확률을 각각 사용하였다. 추가적으로 부도위험의 대용변수로써 KIS 신용평점을 이용하여 강건성 검정을 실시하였으며, 주요 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체표본과 이를 유가증권시장표본 및 코스닥시장표본으로 나누어 분석한 결과 모든 표본에 있어 기술혁신활동의 대용변수인 연구개발집약도는 1% 수준에서 유의한 음(-)의 회귀계수를 보였다. 기업의 소속 시장 여부와 관계없이 기술혁신활동이 부도위험을 낮추는 중요한 변수임을 알 수 있었다. 둘째, 전체표본을 기업규모(대기업표본 및 중소기업표본), 기업연령(상위 50% 표본 및 하위 50% 표본) 및 신용평점(10~6점 표본 및 5~1점 표본)에 따라 분류하여 분석한 결과 모든 표본에 있어 연구개발집약도의 회귀계수는 유의수준에서 다소 차이를 보일 뿐 음(-)의 유의한 값을 보였다. 기업규모, 기업연령 및 신용평점의 정도와 관계없이 기술혁신활동이 증가할수록 부도위험이 감소함을 확인하였다. 셋째, 연구개발비는 자산과 비용으로 처리되는 그 여부와 관계없이 모두 부도위험과 음(-)의 유의한 관계를 가짐을 확인하였다. 또한 KIS 신용평점을 이용하여 분석한 강건성 검정 결과 기업의 소속 시장 여부와 관계없이 기술혁신활동이 부도위험을 낮추는 중요한 변수임을 거듭 확인할 수 있었다. 실증분석결과 본 연구는 기술혁신활동이 부도위험을 감소시키는 중요한 변수임을 확인하였다. 기업의 부도위험을 낮추기 위해 경영자는 기술혁신활동에 대한 지속적인 관심과 투자가 필요하겠으며, 국가의 기업지원 방향 역시 기업의 기술혁신활동을 촉진할 수 있도록 설계 되어야 하겠다.

• 식물분류학회지
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• 제33권4호
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• pp.455-472
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• 2003

수우(樹友) 이창복교수는 1946년 서울대학교에 부임하여 1984년 퇴임하기까지 우리 나라 식물분류학계의 기반을 다지는데 큰 기여를 하였다. 특히, 1952년부터 1984년까지 33년간 남한지역에서 약 7만여 점의 표본을 채집하여 서울대학교 농업생명과학대학 수우(樹友)표본관(SNUA)의 근간을 확립하여 체계적인 국내 최대의 표본관으로 발전시켰다. 시기별 주요 채집 활동으로 1950년대는 소지 식별을 위한 채집과 박사학위 논문연구를 위한 채집, 1960년대는 1920-1930년에 걸쳐 일본학자인 T. Nakai가 채집한 희귀식물에 대한 분포 확인차원의 채집을 시도한 시기였고, 1970년대와 1984년까지 학술조사 목적으로 특정지역의 식물상을 조사하는 채집이 주를 이루었다. 이창복교수는 참나무속과 싸리속 표본에 대한 채집과 기타 목본, 희귀식물과 관련된 수집을 직접 현장에서 식물을 확인하고 확증 표본 확보에 주력하여 현재 SNUA의 소장표본이 전국 주요 지역 식물상의 대표성을 가지는데 많은 공헌을 하였다. 특히 이창복교수의 1950년 후반에서 1960년 초반에 걸쳐 채집하여 연구한 아시아산 낙엽성 참나무속에 대한 결과는 많은 관련 연구에 근간이 되고 있다. 그러나, 불행히도 표본을 제외한 기타 채집기록이 별로 남아 있지 않아 주요 채집지와 채집 날짜 이외에 조사와 채집의 목적을 명확하게 검증하기 어렵다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1105-1108
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• 1998

본 논문은 VSB 전송방식의 HDTV 수신기에 입력되는 신호의 위상잡음 및 이득오차를 없애주는 위상 추적 루프를 설계하였다. 위상 추적 루프는 VSB 신호가 가지는 신호점과 입력된 I 채널의 표본화된 데이터를 이용하여 신호점들의 Q 채널 성분을 추정한 다음 복소곱셈기를 이용하여 입력신호와 곱합으로써 위상의 에러값을 보상하는 구조로 되어 잇다. 위상오차를 검출하는 알고리즘으로 시그늄 함수를 이용함으로써 하드웨어의 부담을 줄이면서 넓은 선형영역을 가질 수 있게 되어 우수한 추적 성능을 가지는 위상 추적 루프를 구현하였고 소프트웨어 심류레이션을 통하여 제시한 알고리즘의 효율성을 입증한 후 ASIC으로 구현하였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제1권4호
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• pp.1-23
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• 1999

포지셔닝맵은 마케팅전략의 핵심인 STP전략을 세우는데 유용한 도구이나 포지셔닝맵을 그리기 위해서는 여러 가지 분석도구를 혼합하여 사용하여야 하였다. 본 논문에서는 완벽하지 않은 소비자 pick any/N자료와 상표의 특성자료를 이용하여, 세분시장을 모델 내에서 구분하고, 이들의 이상점을 찾아주고, 나아가서 시간의 흐름에 따라 이상점의 변화를 찾아주면서 포지셔닝맵을 그려주는 새로운 external 다차원척도모형을 제시하고 있다. 모델의 성과를 확인하기 위해서 차원의 변화, 세분시장변화, 상표구성의 변화 및 소비자표본의 변화를 임의로 만들어서 가상의 자료를 통해서 검증하였다. 실제로 사용해 보려면 저자의 홈페이지에서 프로그램을 다운 받을 수도 있다.