• The Journal of Engineering Geology
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• v.33 no.4
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• pp.673-687
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• 2023

Exploratory data analysis is the process of observing and understanding data collected from various sources to identify their distributions and correlations through their structures and characterization. This process can be used to identify correlations among conditioning factors and select the most effective factors for analysis. This can help the assessment of landslide susceptibility, because landslides are usually triggered by multiple factors, and the impacts of these factors vary by region. This study compared two stages of exploratory data analysis to examine the impact of the data exploration procedure on the landslide prediction model's performance with respect to factor selection. Deep-learning-based landslide susceptibility analysis used either a combinations of selected factors or all 23 factors. During the data exploration phase, we used a Pearson correlation coefficient heat map and a histogram of random forest feature importance. We then assessed the accuracy of our deep-learning-based analysis of landslide susceptibility using a confusion matrix. Finally, a landslide susceptibility map was generated using the landslide susceptibility index derived from the proposed analysis. The analysis revealed that using all 23 factors resulted in low accuracy (55.90%), but using the 13 factors selected in one step of exploration improved the accuracy to 81.25%. This was further improved to 92.80% using only the nine conditioning factors selected during both steps of the data exploration. Therefore, exploratory data analysis selected the conditioning factors most suitable for landslide susceptibility analysis and thereby improving the performance of the analysis.

• Journal of the military operations research society of Korea
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• v.35 no.3
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• pp.101-117
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• 2009

The objective of this study is to find relations between success factors of project management and user satisfaction and usage for analysis report. According to emprical study, the main factors that affect user satisfaction are requirement and proper planning. And the main factors that affect usage are expert of analysis, proper planning and user satisfaction.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.162-162
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• 2021

현재 하천의 조사 및 분석에서는 다양한 장비들을 통한 현장계측 및 모니터링을 수행하고 있다. 특히 여러 하천이 만나는 합류부에서는 복잡한 혼합양상이 발생하며 다양한 조사 및 연구들이 진행되고 있다. 현장계측 및 모니터링은 제한된 여건으로 인한 지속적인 조사, 다양한 지점에 대한 조사의 어려움이 있으며 따라서 EFDC 모형을 활용한 모델링을 통하여 하천의 혼합거동을 재현하고자 한다. 이를 위하여 강정고령보~달성보 구간을 대상으로 현장계측 및 모니터링 자료와 환경부, 낙동강홍수통제소 등에서 고시하고 있는 수리, 수질, 기상자료를 활용하여 모델을 구축하고 수리, 수질에 대한 모의 및 분석을 수행하였다. 제한된 현장계측자료만으로는 모형의 구축에 어려움이 존재하기 때문에 대상구간에 존재하는 수위, 수질관측소의 자료를 활용하고 모형의 검·보정 단계에서는 특정지점의 수위, 평균유속, 다양한 수질인자들에 대한 모델링 결과와 실측자료의 비교, 분석을 수행하게 되며 추가적으로 단면에 대한 검·보정을 하고 이후 수리, 수질 결과자료의 비교를 통한 통계지표 산정을 통해 모형의 재현성을 평가하고 대상구간인 합류부에서 나타나는 유황곡선을 통한 다양한 유량규모, 유량비에 대한 시나리오를 구축하여 다양한 수리적, 환경적 현상과 변화를 파악하고 분석하였다. 대상구간에 대한 유황곡선을 통한 재현을 함으로써 다양한 유량규모, 유량비에 따라 나타나는 현상을 파악하고 향후 모델링, 합류부의 분석 및 연구에 있어 본 연구 성과의 활용성이 뛰어나다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.100-100
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• 2019

최근 대기 중 미세먼지의 농도가 높은 일수가 급증하면서, 미세먼지를 저감하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 미세먼지는 주로 자동차 혹은 공장 등 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것으로 알려져 있으며, 태양복사에너지, 토양수분, 강우, 풍속 등의 수문기상학적 인자에 의해 발생, 이동, 소멸의 과정을 거친다. 현재 우리나라에서는 미세먼지 농도를 관측하기 위해 지점 기반의 관측소를 운영하고 있으며, 관측소가 위치하지 않은 지역의 미세먼지 농도는 선형 보간법 등을 활용한 내삽 기법을 통해 제공하고 있다. 그러나 미세먼지 농도는 다양한 수문기상인자들의 영향에 의한 차이가 크게 나타나기 때문에 지점 기반의 자료로는 해당 지역의 미세먼지 농도를 추정하는 데 어려움이 많다. 본 연구에서는 미세먼지의 공간적인 분포를 추정하고자 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 에어로졸 자료와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 수문기상인자를 활용하여 미세먼지 농도에 영향을 주는 것으로 판단되는 다양한 수문기상인자들과의 상관성을 분석하였다. 미세먼지와 각 인자간의 상관성을 분석하여 높은 상관성을 갖는 수문기상인자들을 도출하고 최적의 선형회귀분석 모델을 구축하기 위해 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 사용하였으며, 지점 데이터와의 비교를 통해 활용성을 검증하였다. 전체적으로 수문기상인자를 사용한 선형회귀분석 결과에서는 미세먼지농도 변화의 경향을 반영하고 있는 것을 확인할 수 있었으나, 계절별, 지역별 등 대기 특성을 고려하지 않아 각 기간의 급격한 농도 변화를 감지하기에 어려움이 있었다. 이러한 연구를 바탕으로 수문기상인자와 미세먼지 농도의 패턴이 더욱 정확히 분석된다면, 미세먼지 농도 모니터링과 정확한 예보 시스템의 구축에 효과적으로 활용 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.206-206
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• 2016

최근 기상변동성 증가 및 기후변화로 인해 기존 한반도의 기상패턴과 다른 이상강우 현상이 증가하고 있다. 이러한 변동성 증가는 수자원 계획을 수립하는데 있어 불확실성을 가중시키기고 있다. 이러한 점에서 수문 시계열의 변화양상을 효과적으로 인지할 수 있으며, 유역단위에서 일관된 변화를 평가할 수 있는 변동성 분석 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 기존 변동성 분석방법에 계층적 베이지안(Hierarchical Bayesian) 기법을 연계하여 유역단위에서 변동점 해석을 위한 모형을 개발하였다. 한강유역의 30년 이상의 강우 자료를 활용하여 연강우량 자료를 구축하였으며, 본 연구를 통해 개발된 모형의 적합성을 평가하였다. 분석결과, 약 2000년대를 기준으로 강우의 변화 양상을 확인할 수 있었으며, 과거에 비해 강우의 증가 특성을 효과적으로 평가할 수 있었다. 이와 같은 수문기상자료에 대한 변동성 분석은 미래에 발생 가능한 홍수나 가뭄과 같은 사상을 모의함에 있어 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.9
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• pp.667-677
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• 2022

The purpose of this study is to analyze the structural relationship among the usefulness, ease of use, use intention, and learning utilization of smart learning devices recognized by college students. In order to achieve this, the following problems were addressed: first, how do college students' recognition of ease and usefulness of smart learning devices? second, how do college students' recognition of ease and learning utilization? third, what mediating effects od use of smart learning devices and learning utilization? As for the research method, a survey of 350 students who participated in smart learning was conducted to conduct a home review, confirmatory factor analysis, and bootsrapping for structural equation estimation and mediating analysis. As a result of the analysis on this, first, it was found that the usefulness and ease of smart learning devices recognized by college students had an effect on the intention of use. Second, it was found that the perception of the usefulness and ease of smart devices perceived by college students had an effect on the use of smart learning device learning. Third, it was found that the intention to use smart devices perceived by college students mediated the relationship between usefulness and learning utilization, and it was found that it mediated the relationship between ease and learning utilization. The implications are that instructors can recognize and utilize the intention of using smart learning devices properly by allowing college students to recognize the usefulness and ease of using smart learning devices in the classroom, thereby increasing the learning utilization of smart learning devices in class. In addition, efforts are needed to enable college students to recognize the usefulness of smart devices and to expand the use of learning.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.143-144
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• 2022

본 연구에서는 엄격성 지수(Strigency Index)분석에 따른 OECD 가입국들의 코로나19 대응 정책 엄격성의 효과성을 분석하였다. 코로나바이러스감염증-19(이하, 코로나19)발생 이후 전 세계 대다수 국가들은 점진적 일상회복 단계로 접어들어 'with corona' 시대로 가고 있다. 코로나19의 완전 방역을 이루며 이전과 같은 일상으로 돌아가고 있지만, 또다시 대규모 감염병이 발생할 수 있다는 가능성을 가지고 있다. 그리하여 본 연구에서는 옥스퍼드 코로나바이러스 정부대응추적 프로젝트(OxCGRT)에서 제시된 21개 지표 중 OurWorldinData서 엄격성 지수 분석에 활용되는 9개 지표를 분석하여 정책의 엄격성을 분석하여 추후 발생하는 대규모 감염병에 효과적으로 대응하기 위한 기초 자료가 되고자 한다. 엄격성 지수 분석 결과, 9개 지표 중 6개 지표에서 정책의 도입한 시점부터 확진자가 감소하는 추세를 보이는 유사한 변화를 찾을 수 있었다. 하지만, 엄격성 지수 분석을 통해 국가 대응의 적절성·효과성을 입증하기에는 판단 기준이 0~4점 사이의 임의의 기준으로 분류되고 있었으며, 변수설정 또한 제시되어 있지 않아 대응 정책의 엄격성을 평가하는 기준으로 활용하기에는 한계점이 있어 보인다. 본 연구에서 엄격성 지수 분석을 통한 감염병 대응 정책의 효과성을 찾고자 하였다. 지수와 확진자 추세 간 유사한 변화는 찾았지만, 엄격성 지수의 한계점이 존재하는 연구이다. 그러나 본 연구의 결과를 통해 추후 확진자 증감 대비 엄격성 지수 분석을 통한 상관관계 분석, 지표별 평균치와 확진자 추세 분석을 통한 공통적인 효과성 분석 등 다른 연구의 기초 자료가 될 수 있을 것이라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.84-88
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• 2009

토양수분은 물순환계통을 이해하기 위한 필수적인 수문학적 변수이나 설치비용과 인력부족으로 실측자료가 매우 부족한 실정이다. 많은 수문모형의 개발로 토양수분 또한 결과물로써 많이 이용되지만, 그 결과의 신뢰성을 판단하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 활용성이 높다고 판단되는 수문모형인 SWAT 모형을 통해 산림지역의 토양수분을 모의하고 MODIS NDVI와의 상관성을 분석하여, 모의된 토양수분의 신뢰성 판단을 위한 MODIS NDVI의 활용성을 파악하고자 하였다. 대상유역은 산림이 전체유역의 약 82%를 차지하고 있는 충주댐 유역으로 하였으며 NDVI 자료는 시간해상도 16일, 공간해상도 250m 인 MODIS 영상의 Product를 이용하였다. 보다 신뢰성 있는 자료를 얻기 위해 유역의 특성이 다른 두 지점을 선정하여 다지점 검보정을 수행하였으며, 2003년부터 2006년까지의 유출 자료를 이용하여 모형을 보정하고, 2000, 2001 그리고 2002년에 대하여 검증하였다. 검보정 결과 모형 효율성 계수는 상류와 하류에 대하여 각각 0.91, 0.87, 결정계수는 각각 0.90, 0.80으로 분석되었다. 본 연구에서는 NDVI 특성에 따라 봄 기간과 가을기간으로 나누어 분석을 수행하였으며, NDVI와 토양수분의 상관관계는 NDVI가 증가하는 봄 기간에 토양수분은 감소하며 역 관계로 나타났고 NDVI가 감소하는 가을 기간에 토양수분은 증가하는 순 관계를 보였다.

• Journal of Korean Home Economics Education Association
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• v.15 no.3
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• pp.59-73
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• 2003

This study aims to review and analyze the contents related to environment among curriculum of Technology$.$Home Economics subject; to produce multimedia learning materials and web-based materials for effective environmental education: and to find the way to effectively utilize them in schools. The data were analyzed by t-test with SPSS Win 10.0 program. The results of this study are as follows; First, the textbook carries a lot of contents concerning the environment. Second, the multimedia materials help students to understand environmental issues and strengthen their attitudes of environmental problems very effectively. Third, after using the instructional multimedia materials, the students showed significantly different results.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.12 no.1
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• pp.70-87
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• 2009

This paper studies the efficiency of public sector confronting with increasing oil price, economy crisis and energy-environment problems. In consideration that efficiency of national R&D program has been subjectively evaluated, this paper focuses objective validity by relative efficiency through a comparison among R&D programs in Korea. To implement this study, data published in national reports on R&D programs is used and analyzing method is induced by related books and theories. At the result of Data Envelopment Analysis on the collected data, this paper suggests the way to enhance the efficiency of nuclear R&D program. This study is the first on efficiency of national R&D programs applied DEA methods and is expected to contribute exploring the more efficient way of program management if more sophisticated DEA could be developed and applied.