• 한국측량학회지
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• 제20권4호
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• pp.415-421
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• 2002

오늘날 과학과 경제성장의 급속한 발달로 인해 많은 시설물들이 건설되어 왔다. 그중 교량은 도로의 기하구조적인 문제로 대형화되어 가는 추세이다. 그리고 현재 측량기법중 위성측량의 방법은 다양하게 실용화하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 위성측량 기법중 RTK GPS 방법을 이용하여 종래에는 계측기로만 가능했던 교량변위를 측정하고, RTK GPS 관측값의 검증을 위해 토탈스테이션으로 검측하였다. 검증후 객체지향적 언어인 Dephi를 이용 교량경보시스템을 개발하고 적용시켜 보았다. 연구결과 0.2~8.3mm정도의 검증오차가 나타나므로 장대교량인 경우에는 실용 가능하다고 판단된다.

• 동의생리병리학회지
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• 제26권3호
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• pp.367-375
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• 2012

The goal of current study is to make a standard pattern identification for post stroke depression using a delphi method. Finally, ten experts of oriental medicine, especially of stroke or depression, participated in Dephi examination. At the first meeting, experts conducted free discussion and determined to use the previous published questionnaires of Deficiency-Excess identification and Cold-Heat identification. From the second round, experts participated in evaluating and correcting the questionnaire by email. New seven questions were added to the questionnaire of Deficiency-Excess identification through the second round. Finally, the standard pattern identification of Cold-Heat or Deficiency-Excess is composed 20 questions and 11 questions, respectively. These pattern identifications for post stroke depression will contribute to research and treatment of oriental medicine.

• 한국주거학회논문집
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• 제28권2호
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• pp.47-56
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• 2017

Sustainable development is one of the important concept of the 21st century. Especially, Social sustainability is an important factor in today's society with the weakened community, and is needed exploring social sustainability in the residential environment as a container of human life. The purpose of this study was to develop the evaluation indicators and evaluation system of social sustainability in residential environment. In order to develop evaluation indicators first, the delphi expert survey was conducted to assess the adequacy of selected the evaluation indicators in previous studies. Second, expert survey using the method of AHP was progressed in order to analyze importance and weight of evaluation indicators and was analyzed using Expert Choice. The findings of this study are as followings; the evaluation system was composed of locality, communality and organisms. The communality is the most important. The locality was composed of historical and cultural, reflection of regional identity and homogeneous of regions. Reflection of local identity is the most important in locality area. The communality was composed of social integration environment, community activities and the community space. The community activities are the most important in communality area. The organism was composed of employment, self-sufficiency, welfare, population, safety and housing. Safety is the most important in the organism area.

• 기술혁신학회지
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• 제20권1호
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• pp.34-61
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• 2017

본 연구는 2015년을 기준으로 한국, 미국, 일본, 영국의 기상기술력을 평가하고, 선행연구와의 비교 분석을 통해 현재 수준을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 분석방법에 있어 선행연구와 동일한 평가방법을 사용하였다. 우선 객관적인 실적자료를 활용할 수 있는 지표평가는 Gordon의 점수제 모형을 적용하여 그 결과를 산출하고, 설문평가는 델파이 조사를 통해 200여명의 전문가들에게 설문을 요청하여 의견을 이끌어냈다. 평가대상 분야는 관측, 자료처리, 예보, 기후 분야로 나누어 평가하였다. 그 결과 지표평가에서는 영국의 기상기술력이 비교 대상국 중 가장 우위에 있는 것으로 평가되었고, 한국의 기상기술력은 영국의 88.5%, 일본의 89.9%, 미국의 90.6% 수준인 것으로 나타났다. 다음으로 기상 전문가들은 설문평가를 통해 가장 우위에 미국을 평가하고, 다음으로 영국, 일본, 한국 순으로 평가하였다. 설문평가에 의하면 한국의 기상기술력은 미국의 88.9%, 영국의 91.6%, 일본의 92.2% 수준으로 나타났다.

• 정보관리연구
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• 제39권3호
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• pp.95-113
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• 2008

급속도로 변화하는 과학기술 환경 속에서 기업들은 현존하는 기술의 발전을 모니터링함과 동시에 새롭게 부상하는 유망기술을 찾아야만 경쟁력을 가질 수 있다. 각 국가에서는 경쟁적으로 유망연구 영역을 찾고 있는데, 대부분의 국가에서는 전문가 평가를 기반으로 한 델파이 방법으로 유망기술을 탐색하고 있다. 그러나 델파이와 같은 전문가방식은 기본적으로 전문가의 주관적 판단에 의지하기 때문에 편향성과 이에 따른 문제가 발생한다. 본 연구에서는 델파이 방법의 기술예측방법이 가지는 문제점을 개선하기 위해 과학계량학적 방법으로 유망연구영역을 탐색하였다. 탐색과정에서는 다음 3가지의 특별한 노력을 통해 과학계량학적 방법의 성능을 제고하고자 하였다. 첫째, 데이터베이스 선정에 있어서 공학 등 저널수가 적은 기술분야에서도 유망연구영역의 도출이 가능한가를 고려하였다. 둘째, 과학기술 전분야를 대상으로 하는 분석에서 과학기술분야별로 가지고 있는 인용수의 차이로 인해 발생하는 문제점을 해결하고자 부분인용계상(fractional citation counting)과 이동평균을 이용한 선형회귀분석을 도입하였다. 셋째, 과학계량학적 분석으로 나온 결과를 정성적으로 검증하여 과학계량학적 방법에 의한 오류를 최소화 하였다. 최종 290개의 유망연구영역을 선정하였으며, 각 영역은 기술의 네트워크상에서 가시화하였다. 본 연구에서는 Scopus 데이터베이스가 사용되었으며, 데이터마이닝과 가시화에는 한국과학기술정보연구원에서 개발한 KnowledgeMatrix가 사용되었다.