• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2005년도 Proceedings of Aisa-Pacific International Seminar on Geomatics
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• pp.141-149
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• 2005

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권3호
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• pp.937-949
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• 2008

The purpose of this meta-analysis was to investigate the anti-hepatotoxic effect of ginseng in rats induced with CC14 or TCDD, the toxicities that cause liver damages. Primary studies were collected from the ScienceDirect database, the DBpia, and the KISS. The data on the effect factors in plasma and in enzyme are listed as many as possible: The effect factors were alanine transaminase(ALT), aspartate transaminase(AST), liver aminopyrine N-demethylase(AD), liver aniline hydroxylase(AH), liver 3,4-Methylenedioxyamphetamine(liver MDA), cytochrome P450(P450), serum alkaline phosphatase(ALP), serum lactate dehydrogenase(LDH), cytochrome b5(Cyto b5), glutathione reductase (GR), Liver glutathione S-transferase(GST), liver glutamyltransferase (GT), Liver($\gamma$-GCS), serum liver 3,4-Methylenedioxyamphetamine(serum MDA), serum sorbitol dehydrogenase(SDH), serum total protein(TP), and serum $\gamma$-glutamyltransferase($\gamma$-GT). In order to investigate the effect of ginseng, the standard mean difference(HG) between the group of rats induced with toxicity(RH) and the group of rats induced with ginseng(RHG) were combined, and the significance of HGs were tested. The combined HGs checked the biases caused by heterogeneity among studies and the publication biases. Then they were adjusted by using the random effect model and trim and fill method. Although the publication biases were assumed, among all plasma factors the HGs of ALT, AST, serum MDA, SDH, TP, and $\gamma$-GT were significant, and among all enzyme factors the HGs of liver MDA, Cyto b5, GR, GST, and GT were significant. The treatment with ginseng significantly affected the plasma and enzyme levels in rats induced with toxicity.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.49-56
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• 2012

GPS의 신뢰성 확보를 위한 무결성 모니터링기법 중 RAIM(Receiver Autonomous Integrity Monitoring) 기법에 대한 비교 실험을 수행하였다. RAIM은 사용자 단독으로 무결성을 모니터링 할 수 있는 방법으로 기존의 RAIM 기법들 중 대표 적인 방법인 거리비교방법, 최소자승잔차법, 패리티기법 그리고 가중최소자승법을 구현하고 그 성능을 평가하였다. 구현된 알고리즘의 평가를 위하여 2004년 1월 1일 PRN23번 위성시계고장에 대한 고장검출을 실시하였고 그 결과 최소자승잔차법과 가중최소자승법이 고장상태를 100% 감지하는 것을 확인하였다. 거리비교방법의 경우에도 1개 에폭에서 오경보가 발생한 오류를 제외하면 고장상태를 비교적 잘 감지하는 것으로 나타났다. 또한 위성 별로 임의의 바이어스를 입력하여, 구현된 4개의 RAIM 기법이 바이어스에 반응하는 정도를 비교하였다. 그 결과 거리비교방법과 최소자승잔차법에서 9-13m 바이어스를 입력하였을 때 모든 위성의 오작동을 감지하였고 가중최소자승법의 경우에는 15m 바이어스 크기에서 모든 위성의 오작동을 감지하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.147-147
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• 2019

The Numerical Weather Prediction (NWP) models determine the future state of the weather by forcing current weather conditions into the atmospheric models. The NWP models approximate mathematically the physical dynamics by nonlinear differential equations; however these approximations include uncertainties. The errors of the NWP estimations can be related to the initial and boundary conditions and model parameterization. Development in the meteorological forecast models did not solve the issues related to the inevitable biases. In spite of the efforts to incorporate all sources of uncertainty into the forecast, and regardless of the methodologies applied to generate the forecast ensembles, they are still subject to errors and systematic biases. The statistical post-processing increases the accuracy of the forecast data by decreasing the errors. Error prediction of the NWP models which is updating the NWP model outputs or model output statistics is one of the ways to improve the model forecast. The regression methods (including linear, polynomial and scaling regression) are applied to the present study to improve the real time forecast skill. Such post-processing consists of two main steps. Firstly, regression is built between forecast and measurement, available during a certain training period, and secondly, the regression is applied to new forecasts. In this study, the WRF real-time forecast data, in comparison with the observed data, had systematic biases; the errors related to the NWP model forecasts were reflected in the underestimation of the meteorological data forecast by the WRF model. The promising results will indicate that the post-processing techniques applied in this study improved the meteorological forecast data provided by WRF model. A comparison between various bias correction methods will show the strength and weakness of the each methods.

• 문화기술의 융합
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• 제3권4호
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• pp.35-42
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• 2017

행동경제학은(Behavior Economics)은 인간이 합리적인 의사결정을 한다고 가정하는 전통경제학을 부정하고, 경제학에 심리학 기반의 인지적 원리를 적용하여 개인의 의사결정이 어떻게 이루어지는지 설명하기 위해 발전해 왔다. 개인은 의사결정에 있어서 효용을 극대화하기 위한 정보와 시간이 부족하며, 정보를 처리하기 위한 인지적 능력에도 한계가 있다. 따라서 인간의 합리성이란 제한된 합리성일 수밖에 없다. 제한된 합리성으로 인해 인간은 최선의 선택을 하지 못하고 자신이 충분하다고 생각하는 만족할 만한 수준에서 사고를 멈추고 단순한 모형이나 대략적인 추측에 의존하여 의사결정을 하게 된다. 이 단순화되는 의사결정 과정에 작용하는 것이 바로 휴리스틱(Heuristic)이다. 휴리스틱은 기존 경험이나 특정 정보만을 이용하기 때문에 의사결정이나 행동에 편향(Bias)이 생기게 된다. 구비문학은 언어 대중의 어림짐작과 사고의 편향성에 기반을 두고 전승되어 온 특징이 있기에, 행동경제학의 휴리스틱과 편향의 개념을 구비문학에 접합해 논의할 여지는 충분하다. 이 글은 대중의 사고유형과 행동양식을 단문으로 표현한 속담, 민속적인 언어 놀이인 수수께끼를 휴리스틱에 기반한 편향의 관점에서 논의했다. 그 결과 속담은 인간 행동에서 드러나는 편향의 문제점을 지적하는 측면이 강했던 반면, 수수께끼는 편향을 적극적으로 이용하는 면이 더 우세한 것을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.785-792
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• 2012

본 연구에서는 고속 및 저전력 스위칭 소자 응용을 위하여 n-채널 무접합 및 반전모드 MuGFET 와 p-채널 무접합 및 축적모드 MuGFET의 기판전압에 따른 전류-전압 특성을 측정하고 비교 분석하였다. 기판전압에 따른 문턱전압과 포화 드레인 전류 변화로부터 n-채널 소자에서는 반전모드 소자가 무접합 소자보다 변화량이 크며 p-채널 소자에서는 무접합 소자가 축적모드 소자보다 변화량이 큰 것을 알 수 있었다. 전달컨덕턴스 변화는 n-채널 소자보다 p-채널 소자의 변화량이 큰 것을 알 수 있었다. 그리고 subthreshold swing 특성으로부터 n-채널 소자와 p-채널 무접합 소자는 기판전압 변화에 따라 S값의 변화가 거의 없지만 p-채널 축적모드 소자는 기판전압이 양의 방향으로 증가할 때 S 값이 증가하는 것으로 관측되었다. 기판전압을 이용한 고속 및 저전력 스위칭 소자 응용 측면에서는 n-채널 소자에서는 반전모드 소자가 p-채널 소자에서는 무접합 소자가 더 좋은 특성을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제18권6호
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• pp.63-75
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• 2000

SP 데이터는 데이터 수집의 효율이 RP 데이터 보다 높고 장래의 교통 시스템의 조건이나 속성에 대한 응답자들의 태도를 조사 할 수 있다는 점에서 많이 사용되고 있으나 SP 데이터는 주요하게 두 가지 편위를 가지고 있는데 SP 설문조사시에 발생하는 응답편위와 SP 패널조사시에 발생하는 누락편위이다. 이러한 SP 데이터의 편위가 수정되지 않으면 장래의 잘못된 교통수요예측을 유발할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 SP 모델의 편위와 상태의존을 고려한 모델을 구축하기 위하여 6개의 횡단면 모델과 동적모델을 제안하였다. 횡단면 모델 중 RP데이터의 선택결과를 고려한 모델을 이용하여 SP모델의 편위를 보완할 수 있는 모델을 구축할 수 있었으며 동적모델의 경우에 패널데이터의 상태의존도를 지수함수로 가정하여 상태의존도를 고려한 동적모델을 구축하였다. 또한 패널조사시에 필연적으로 발생하는 누락데이터에 의한 누락편위를 모델에 고려하기 위하여 WESML방법을 적용하여 모델을 구축하였으며 그 결과 상태의존도를 보다 세밀하게 제어함으로서 모델의 설명력을 개선시키고 향후 SP 패널데이터를 이용한 동적모델의 적용성을 높일 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서는 모델의 유용성을 검토하기 위하여 전주시의 외각 지역인 호남제일문 방향에서 도심으로 접근하는 3개의 주경로(천변로, 기린로, 팔달로)에 대한 패널조사 자료를 바탕으로 모델을 구축하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권2호
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• pp.445-452
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• 1997

In this paper, twicing technique for the improvement of asymptotic boundary bias in nonparametric regression is considered. Asymptotic mean squared errors of the nonparametric regression estimators are derived at the boundary region by twicing the Nadaraya-Waston and local linear smoothing. Asymptotic biases of the resulting estimators are of order$h^2$and$h^4$ respectively.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제13권1호
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• pp.42-47
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• 1984

In this paper, the means of the estimators for the coefficient of variation (CV) in an underlying Pareto distribution are expressed in terms of confluent hypergeometric functions. The numericla values of the biases for the CV estimators in the Pareto distribution are also obtained.

• 대기
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• 제25권2호
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• pp.205-219
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• 2015

In this study, the simulation results of temperature by regional climate model (Reg- CM4) over South Korea were corrected by Hempel et al. (2013)'s method (Hempel method), and evaluated with the observation data of 50 stations from Korea Meteorological Administration. Among the 30 years (1981~2010) of simulation data, 20 years (1981~2000) of simulation data were used as a training data, and the remnant 10 years (2001~2010) data were used for the evaluation of correction. In general, the Hempel method and parametric quantile mapping show a reasonable correction both in mean and extreme climate of temperature. As the results, the systematic underestimation of mean temperature was greatly reduced after bias correction by Hempel method. And the overestimation of extreme climate, such as the number of TN5% and freezing day, was significantly recovered. In addition to that, the Hempel method better preserved the temporal trend of simulated temperature than other bias correction methods, such as the quantile mapping. However, the overcorrection of the extreme climate related to the upper quantile, such as TX5% and hot days, resulted in the exaggeration of the simulation errors. In general, the Hempel method can reduce the systematic biases embedded in the simulation results preserving the temporal trend but it tends to overcorrect the non-linear biases, in particular, extreme climate related to the upper percentile.