• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.34 no.2
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• pp.26-35
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• 2006

Design parameters of manned and unmanned rotorcrafts have been investigated to construct a design database and to derive trend curves. Design parameters of 78 manned rotorcrafts and 33 unmanned rotorcrafts have been collected and analyzed using linear regression method. Six kinds of trend curves equations are derived. Most of trend curves derived are relatively meaningful according to the calculated correlation and determination coefficients. The comparisons between manned and unmanned rotorcraft characteristics are performed. It has been drawn according to the comparisons that unmanned rotorcraft has smaller main rotor diameter and maximum take-off weight, bigger tail rotor size and similar level of empty weight fraction than manned rotorcraft.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.10
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• pp.481-489
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• 2016

This study examined the relationships among stress, childhood traumatic experience, ego-resilience, and life satisfaction of university students to explore the moderating effects of ego-resilience on those variables. The survey participants were 459 university students in Gyeonggi province. The collected data were analyzed using frequency, Pearson correlation coefficient, stepwise multiple regression, and moderated multiple regression by SPSS. The results were as follows. Stress, childhood traumatic experience and ego resilience had correlations with the life satisfaction. Ego resilience and stress were significant effective variables on the life satisfaction. Moderated multiple regression analysis also showed that a positive future orientation, which is a sub factor of ego-resilience, influenced the stress level. Based on these findings, it is important to lower the stress levels to increase the students' life satisfaction level. To do so, a strategy to enhance the positive future orientation is recommended.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.829-833
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• 2006

갈수량(low flow)은 과거 자연상태 하천에서 갈수기에 흘렀던 유량으로서 자연과 사람이 공유할 수 있는 최소한의 유량이며, 이수측면에서 하천수의 공급능력을 평가하여 취수량을 설정하는 기준 유량이다. 일본과 국내에서는 지금까지 일유량의 유황곡선(flow duration curve)을 분석하여 평균갈수량, 기준갈수량 등을 결정하고 이를 갈수량의 지표로 이용하여 왔다. 그러나 미국과 영국 등에서는 7일 동안의 유량을 통계분석하여 만든 10년빈도 7일 최저유량$(7Q_{10})$을 갈수량 지표로 사용하고 있다. 본 연구에서는 위의 두 지표를 실험을 통해 비교하여 서로의 장단점을 우선 고찰하여 보았다. 갈수량 산정을 위해서는 과거의 관측 유량자료가 필요하나 국내에는 수위 관측시설이 한정되어 있을 뿐 아니라 홍수기에 비해 갈수기 자료가 턱없이 부족하여 갈수량 산정에 많은 어려움을 겪고 있다. 국내에서는 대부분 유역면적을 이용한 비유량법으로 계측유역으로부 터 미계측유역의 갈수량을 산정하고 있다. 본 연구에서는 미계측유역(ungauged basin)의 갈수량을 산정하기 위한 방법으로 지역회귀기법(regional regression method)을 국내에 적용하여 보았다. 이를 위해 9개 수위관측소 유역과 7개 댐 유역의 과거 유량자료를 이용하였으며, 교차검증(cross validation)을 통해 갈수량 산정결과의 정확도 검증을 실시하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.1
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• pp.27-39
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• 2016

This paper considers variable selection in the sparse vector autoregressive (sVAR) model where sparsity comes from setting small coefficients to exact zeros. In the estimation perspective, Davis et al. (2015) showed that the lasso type of regularization method is successful because it provides a simultaneous variable selection and parameter estimation even for time series data. However, their simulations study reports that the regular lasso overestimates the number of non-zero coefficients, hence its finite sample performance needs improvements. In this article, we show that the adaptive lasso significantly improves the performance where the adaptive lasso finds the sparsity patterns superior to the regular lasso. Some tuning parameter selections in the adaptive lasso are also discussed from the simulations study.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.02a
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• pp.444-449
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• 2002

1. 시료의 흡광도는 입도가 커짐에 따라 전체 파장 영역에 걸쳐 증가하는 경향을 보였다. 가시광 영역에서는 입도 보다도 색상의 영향이 큰 것으로 나타났다. 2. 시료의 함수율과 각 파장에서의 흡광도 사이의 상관관계는 550~950nm 영역에서는 상관계수가 0.53이하로 작았으며, 물의 흡수파장대역인 1430 nm 부근에서는 0.85~0.87로 높게 나타났다. 3. 각 시료들의 반사 스펙트럼을 이용하여 세 가지 파장 영역에 대해 PLS회귀모델과 MLR 모델에 의한 함수율 예측 모델을 개발하였다. 모든 시료에서 PLS회귀모델이 MLR 회귀 모델보다 예측성능이 우수하였다. 4. PLS회귀 모델에서 전처리 효과를 분석한 결과, 시료의 입도에 따른 흡광도의 차이를 보정하기 위해 평활화, 미분, MSC, SNV 등의 전처리가 필요한 것으로 판단되었다. 5. 전체시료에 대해 함수율 예측을 위한 PLS회귀모델을 개발한 결과 400~2500nm영역에서의 개발된 모델의 예측성능은 $R^2$=0.9986, SEP=0.2166, 900~1700nm영역에서의 모델은 $R^2$=0.9985, SEP=0.2233이었으며 550~950nm 영역에서의 모델은 $R^2$=0.9838, SEP=0.7405로 나타났다. 각 시료의 종류별로 회귀모델을 개발할 경우 상기 결과보다 SEP가 더욱 작게 나타났다. 6. 이 연구 결과에 의하면 현재 시판되고 있는 실시간 분광기를 이용할 경우 시료의 입도에 무관한 온라인 함수율 측정장치의 개발이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1211-1214
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• 2008

정확한 유량산정은 수자원 연구에서 기초가 되는 자료를 생산한다는 관점에서 홍수 및 가뭄관리에서 매우 중요한 부분이라 할 수 있다. 국내에서 유량측정의 정확성을 높이고자 진보된 계측기의 개발 및 분석 방법에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 일반적으로 유량을 추정하기 위해서 특정단면에서의 수위를 측정하여 이를 수위-유량 관계곡선을 통해서 유량으로 환산하게 된다. 즉 수위-유량 관계를 측정한 후 이를 회귀분석 방법으로 내삽 및 외삽을 실시하여 유량을 추정하게 된다. 그러나 수위-유량 관계곡선에서 저수위와 고수위를 하나의 곡선식으로 하게 되는 경우 정도가 낮아지게 되므로 많은 경우에 있어서 저수위, 고수위를 각각의 곡선으로 구하여 사용하고 있다. 이러한 경우 정량적으로 변곡점을 구하기보다는 경험적으로 저수위와 고수위를 구분하고 있으며, 수위-유량 관계를 회귀식에 의해서 추정하게 되므로 이에 대한 불확실성 또한 정량화할 필요가 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 불확실성 분석과 함께, 저수위-고수위를 정량적으로 구분할 수 있는 Hierarchical Bayesian 방법을 도입하여 수위-유량곡선식을 유도하고자 한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2023.11a
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• pp.151-156
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• 2023

대부분의 발달장애를 돌보는 어머니의 양육경험 속에는 스트레스로 인한 부정적 정서 및 우울증을 포함하지만, 어떤 어머니들은 장애자녀로 인해 가족 및 사회적 친화력을 높이고 긍정적인 정서경험을 통해 자신 및 가족의 삶의 질을 향상시켜 나간다. 본 연구는 발달장애를 돌보는 중년기 어머니들의 양육경험과 우울증의 상관관계에 있어 어머니의 자기자비와 중년기의 신체 및 심리적 특성에 대한 자기이해가 어떠한 영향을 미치는가에 대해 탐색하고자 한다. 연구수행에 필요한 자료 수집을 서울, 경기를 포함한 전국에 사는 발달장애 중년기 어머니 700명을 대상으로 하며, 자료는 SPSS PC+ Ver 28을 활용하여 빈도분석과 주요 변수에 대한 기술통계를 실시하고, 변인 간 상관관계, 회귀분석을 실행한다. 본 연구의 의의는 발달장애인 자녀를 돌보는 어머니의 양육 스트레스를 줄이고 건강한 가족회복을 위해 어머니의 자존감을 향상시킬 수 있는 자기자비의 역할과 중년기에 대한 자기이해를 강화하도록 도울 수 있는 장애인 가족지원 정책 및 사회 서비스 개발에 기여하고자 한다.

• Survey Research
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• v.10 no.3
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• pp.1-19
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• 2009

This study investigates the utilities of spatial analysis in the context of survey research using Geographical Information System(GIS) and Geographically Weighted Regression (GWR) which take account of spatial heterogeneity. Many social phenomena involve spatial dimension, and with the development of GIS, GPS receiver, and online location-based services, spatial information can be collected and utilized more easily, and thus application of spatial analysis in the survey research is getting easier. The traditional OLS regression models which assume independence of observations and homoscedasticity of errors cannot handle spatial dependence problem. GWR is a spatial analysis technique which utilizes spatial information as well as attribute information, and estimated using geographically weighted function under the assumption that spatially close cases are more related than distant cases. Residential survey data from a Primary Autonomous District are used to estimate a model of public service satisfaction. The findings show that GWR handles the problem of spatial auto-correlation and increases goodness-of-fit of model. Visualization of spatial variance of effects of the independent variables using GIS allows us to investigate effects and relationships of those variables more closely and extensively. Furthermore, GIS and GWR analyses provide us a more effective way of identifying locations where the effect of variable is exceptionally low or high, and thus finding policy implications for social development.

• 한국노년학
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• v.27 no.2
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• pp.427-443
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• 2007

The purpose of this study is to find out how work participation of the elderly and their general characteristics - socio-demographic, economic, and health traits - influence on their self-esteem. The data was collected through one on one interviews of 295 elderly. Data on general attributes and the discrepancies in the level of self-esteem between work participants and non-participants were analyzed by using t-test and ANOVA, while the effects of work participation on their self-esteem were analyzed by multiple regression analysis. Results of this study shows us that work participation is the strongest predictor that determine the level of self-esteem for the elderly. In other words, work participation can make the aged better off and give them a sense of security and satisfaction. Finally, these findings may be used for realizing us the importance of the work participation program and developing and designing new promising approaches of work participation program, which meet psychological needs of the elderly as well as their economic needs.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.34 no.6
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• pp.315-324
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• 2022

The experimental data obtained in a wave flume were analyzed using machine learning techniques to establish a model that predicts the input wave height of the wavemaker based on the waves that have experienced wave shoaling and to verify the performance of the established model. For this purpose, artificial neural network (NN), the most representative machine learning technique, and Gaussian process regression (GPR), one of the non-parametric regression analysis methods, were applied respectively. Then, the predictive performance of the two models was compared. The analysis was performed independently for the case of using all the data at once and for the case by classifying the data with a criterion related to the occurrence of wave breaking. When the data were not classified, the error between the input wave height at the wavemaker and the measured value was relatively large for both the NN and GPR models. On the other hand, if the data were divided into non-breaking and breaking conditions, the accuracy of predicting the input wave height was greatly improved. Among the two models, the overall performance of the GPR model was better than that of the NN model.