• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.33 no.1
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• pp.145-160
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• 1999

The literature may be divided into two broad categories : primary and secondary literature. Primary literature comprises documents which contain the full text of the author's work. On the other hand secondary literature, such as indexes, abstracts, bibliographies reviews and surveys, provides signposts to the primary literature. This paper intended to examine and analyze the relationship between primary and secondary literature through the previous research and the theory, and the actual study which compared it with the lists of journals in three secondary literatures: Library and Information Science Abstracts(LISA). 1998; Library Literature (LL), 1998; Information Science Abstracts (ISA), 1998. Some of the problem involved in the study of journal overlap and coverage patterns of secondary services are discussed. Conclusions are drawn about the impact on library and information science selection policies and organization of library collections.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1125-1128
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• 2008

본 연구에서는 Bayesian MCMC 방법과 2차 근사식을 이용한 최우추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)방법 방법을 이용하여 낙동강 유역의 본류지점인 낙동, 왜관, 고령교, 진동지점에 대한 점 빈도분석을 수행하고 그 결과로써 불확실성을 포함한 빈도곡선을 작성하였다. 통계적 실험을 통한 두 가지 추정방법의 분석을 위하여 먼저 자료의 길이가 100인 8개의 합성 유량자료 셋을 생성하여 비교 연구를 수행하였으며, 이를 자료길이 36인 실측 유량자료의 추정결과와 비교하였다. Bayesian MCMC 방법에 의한 평균값과 2차 근사식을 이용한 취우추정방법에 의한 모드에서의 2모수 Weibull 분포의 모수 추정값은 비슷한 결과를 보였으나, 불확실성을 나타내는 하한값과 상한값의 차이는 Bayesian MCMC 방법이 2차 근사식을 이용한 취우추정방법보다 불확실성을 감소시켜 나타내는 것을 알 수 있었다. 또한 실측 유량자료를 이용한 결과, 2차 근사식을 이용한 최우추정방법의 경우 자료의 길이가 감소됨에 따라 불확실성의 범위가 합성 유량자료를 사용한 경우에 비해 상대적으로 증가되지만, Bayesian MCMC 방법의 경우에는 자료의 길이에 대한 영향이 거의 없다는 결론을 얻을 수 있었다. 그러므로 저수량 빈도분석을 수행하기 위해 충분한 자료를 확보할 수 없는 국내의 상황을 감안할 때, 위와 같은 결론으로부터 Bayesian MCMC 방법이 불확실성을 표현하는데 있어서 2차 근사식을 이용한 최우추정방법에 비해 합리적일 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.

• Survey Research
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• v.2 no.2
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• pp.109-130
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• 2001

The purpose of this study is (1) to demonstrate that ignoring group differences may mislead to incorrect conclusion when analyzing correlation data (e.g.. factor analysis). (2) to highlight the importance of the data analytic method considering group differences. and (3) to provide ways of incorporating group differences in data analysis. In study 1. ignoring group difference in factor analysis may mislead to incorrect factor structure. To remedy this. z-transform method and group analysis tool in covariance structure models were suggested. In study 2. the group differences effect was illustrated by using real data (IQ test data).

• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• 2001.04a
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• pp.109.2-130
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• 2001

The purpose of this study is (1) to demonstrate that ignoring group differences may mislead to incorrect conclusion when analyzing correlation data (e.g., factor analysis), (2) to highlight the importance of the data analytic method considering group differences, and (3) to provide ways of incorporating group differences in data analysis. In study, 1, ignoring group difference in factor analysis may mislead to incorrect factor structure. To remedy this, z-transform method and group analysis tool in covariance structure models were suggested. In study 2, the group differences effect was illustrated by using real data (IQ test data).

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.1
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• pp.49-63
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• 2008

The Bayesian MCMC(Bayesian Markov Chain Monte Carlo) and the MLE(Maximum Likelihood Estimation) methods using a quadratic approximation are applied to perform the at-site low flow frequency analysis at the 4 stage stations (Nakdong, Waegwan, Goryeonggyo, and Jindong). Using the results of two types of the estimation method, the frequency curves including uncertainty are plotted. Eight case studies using the synthetic flow data with a sample size of 100, generated from 2-parmeter Weibull distribution are performed to compare with the results of analysis using the MLE and the Bayesian MCMC. The Bayesian MCMC and the MLE are applied to 36 years of gauged data to validate the efficiency of the developed scheme. These examples illustrate the advantages of the Bayesian MCMC and the limitations of the MLE based on a quadratic approximation. From the point of view of uncertainty analysis, the Bayesian MCMC is more effective than the MLE using a quadratic approximation when the sample size is small. In particular, the Bayesian MCMC is a more attractive method than MLE based on a quadratic approximation because the sample size of low flow at the site of interest is mostly not enough to perform the low flow frequency analysis.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.18 no.2
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• pp.143-155
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• 2000

With the increasing needs for the integrated use of topographic and cadastral data in order to build an efficient geo-spatial information system. it is urgently necessary to research into its solution. The intention of this study is to detect error types of data and to propose adjustment methods for solving the problems caused by integrating topographic and cadastral data. For this purpose a primary integrated data model is created to link attribute data(land management system) and graphic data within cadastral information in the first step. In next, a secondary integrated data model based on the improved method is formed to coincide the graphic data of cadastral map with that of topographic map. At the first, because a numerous error types md sources caused by separate management of graphic and attribute data are easily checked, it is possible to suggest an improved method to correct these errors using the primary integrated data model. In addition, the accuracy in position and area with coordinate transformation method based on multi-block adjustment is more efficient than rubber-sheeting method. As a result, the secondary integrated data model could be built by harmonizing cadastral map with topographic map using the improved solution.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.377-377
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• 2021

본 연구에서는 기존 대형 강우레이더 관측망에 대한 동해안 지역 관측공백 해소와 집중호우에 의한 재해예방을 목적으로 운영 중인 삼척과 울진 전파강수관측소의 강우추정을 위해 빔차폐 등을 고려한 HSR(Hybrid Surface Rainfall) 추정 기법을 소개하고 지상강우량과 비교 결과를 제시한다. 전파강수관측소의 HSR 추정 기법은 1) 자료 품질관리, 2) 고도별 자료의 병합, 3) 병합 자료 기반 분포형 비차등위상차 산정, 그리고 4) HSR 강우 추정 단계로 이루어진다. 품질관리 과정은 전파강수관측소의 관측자료 중 강우추정에 직접적으로 사용되는 반사도, 차등위상차의 품질을 관리하는 단계이다. 자료 병합 과정에서는 고도별로 품질관리된 반사도와 각 고도의 차등위상차의 레이별 차이를 병합한다. 그리고 병합된 반사도와 차등위상차의 레이별 차이를 이용하여 비차등위상차를 구한다. 마지막으로 산출된 비차등위상차를 이용하여 R-KDP 관계식을 이용하여 HSR을 산출한다 시험적용 결과 제안된 HSR 강우 추정 기법이 강한 강우가 발생한 지역의 강우강도를 잘 추정하는 것으로 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.524-524
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• 2016

본 연구에서는 홍천 자운지구 고랭지 농업지역을 대상으로 장기간의 유역조사와 하천 모니터링을 통해 관측된 축척 데이터를 이용하여 비점오염저감 효과를 정량화하고 추후 모니터링 자료로서 탁수와 비점오염원 저감시설의 저감효과와 비점오염원의 효율적인 관리를 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 모니터링 결과 소양호 유역의 오염부하(1차 강우사상) 중 홍천군 자운지구의 유역단위 비점오염 저감효과의 분석에는 강우량과 단위면적당 오염부하를 이용하였으며, 자운천은 SS 5,396,761 kg, COD 82,261 kg, BOD 57,329 kg, T-N 68,711 kg, T-P 3,091 kg이었으며, 오염부하(2차 강우사상)는 SS 320,293 kg, COD 34,588 kg, BOD 22,350 kg, T-N 48,954 kg, T-P 640 kg으로 나타났다. 또한 소양호 유역의 EMC(1차 강우사상) 중 자운천은 SS 829.9 mg/L, COD 12.7 mg/L, BOD 8.8 mg/L, T-N 10.567 mg/L, T-P 0.475 mg/L 이었으며, EMC(2차 강우사상)는 SS 68.6 mg/L, COD 7.4 mg/L, BOD 4.8 mg/L, T-N 10.487 mg/L, T-P 0.137 mg/L로 나타났다. 소양호 유역의 단위면적당 오염부하(1차 강우사상) 중 자운천은 SS 402.0 kg/ha/event, COD 6.1 kg/ha/event, BOD 4.3 kg/ha/event, T-N 5.118 kg/ha/event, T-P 0.230 kg/ha/event 이었으며, 오염부하(2차 강우사상)는 SS 23.9 kg/ha/event, COD 2.6 kg/ha/event, BOD 1.7 kg/ha/event, T-N 3.646 kg/ha/event, T-P 0.048 kg/ha/event로 나타났다. 오염부하에서는 1차 강우에 비해 2차 강우에서는 SS 5,076,468 mg/L, COD 47,673 mg/L, BOD 34,979 mg/L, T-N 19,757 mg/L, T-P 2451 mg/L로 1차 강우사상에 비해 오염부하가 낮은 것으로 나타났다. 또한 EMC에서는 1차 강우에 비해 2차 강우에서는 SS 761.3 mg/L, COD 5.3 mg/L, BOD 4.0 mg/L, T-N 0.080 mg/L, T-P 0.338 mg/L로 1차 강우사상에 비해 EMC가 저감되었다. 단위면적당 오염부하는 1차 강우에 비해 2차 강우에서는 SS 378.1 mg/L, COD 3.5 mg/L, BOD 2.6 mg/L, T-N 1.472 mg/L, T-P 0.182 mg/L로 1차 강우사상에 비해 EMC가 저감되었다. 강우량과 강우강도 그리고 영농활동의 시기에 따른 EMC와 단위면적당 오염부하는 큰 차이를 보였으며, 예년에 비해 적은 강수량으로 인해 탁수와 비점오염부하의 배출이 상대적으로 적었던 것으로 판단된다. 소양호 유역과 같은 넓은 유역에서 시행되는 비점오염원의 저감연구는 오랜 시간 동안 자료를 축적해야 유의미한 평가가 이루어질 수 있으므로 장기적이고 지속적인 모니터링을 통한 유량 데이터 자료구축과 수질분석뿐만 아니라, 발생되는 비점오염 물질의 관리를 위한 체계적인 연구가 지속되어야하며, 아울러 농민의 인식도 변화 등을 포함하는 많은 인자들을 정밀히 조사하고 다각도로 분석하여 저감효과에 대한 지속적인 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.204-204
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• 2020

환경부는 기존 대형 강우레이더 관측망에 대한 동해안 지역 관측공백 해소와 집중호우에 의한 재해예방을 목적으로 2기의 전파강수관측소를 삼척과 울진 통고산에 구축 운영하고 있다. 본 연구에서는 삼척 및 울진 전파강수관측소 관측 자료 품질 향상을 위한 다양한 품질 분석 기법을 소개하고 그 결과를 제시한다. 설치된 전파강수관측소의 시스템 특성 중 하나인 Short/Long 펄스 신호에 따른 자료의 연속/불연속성 및 피뢰침에 의한 자료 품질, 그리고 강수에 의한 신호감쇠에 따른 유효관측거리 등을 분석하였다. 이러한 분석을 기반으로 신호보정옵셋 및 피뢰침 위치 등을 조정하여 자료 품질을 향상하였다. 또한 삼척과 울진 전파강수관측소를 대상으로 분포형 비차등위상차 산정 기술을 적용하고 그 결과를 분석하였다. 비차등위상차는 시스템 편차나 우박 등의 영향에서 자유로워 특히 전파강수관측소와 같은 X 밴드 정량강우 추정에서 중요하다. 일반적으로 비차등위상차는 차등위상차에 대한 필터링 기법으로 산출하는데, 이 방법은 약한 강수에 대해 변동성이 크며 지형에코 등에 의해 영향을 크게 받는다는 단점이 있다. 본 연구에서는 일반적인 필터링 기법에 의한 비차등위상차와 분포형 기법을 적용한 비차등위상차에 대해 비교 분석을 하였다. 전파강수관측소 강우 자료를 이용한 분포형 비차등위상차 시험적용 결과 기존 비차등위상차에 비해 정성적으로 우위를 보임을 알 수 있었다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.20 no.5
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• pp.1-11
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• 2015

This paper is focused on how the trajectory of launch vehicle could be optimally estimated by the quadratic regression of trajectory data mining for the operation of telemetry ground system in NARO space center during real-time. To receive the telemetry data, the telemetry ground system has to track the space launch vehicle without tracking loss, and it is possible by the well-designed algorithm to estimate a flight position in real-time. For this reason, the quadratic regression model instead of interpolation was considered to estimate the exact position data of launch vehicle and the improvement of antenna performance. For analysis, the real trajectory data which had been logged during NARO 1st launch mission were used, the estimation result of launcher current position was analyzed by the mathematical modeling. In conclusion, the algorithm using quadratic regression based on trajectory data mining showed the better performance than previous interpolation algorithm to estimate the next flight position and the antenna driving performance.