• 한국지구과학회지
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• 제22권2호
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• pp.138-146
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• 2001

이 연구에서는 극궤도 기상위성인 NOAA/AVHRR 시계열 자료를 이용하여 한반도의 지면 피복을 분류하였다. 일주기 기상위성자료로부터 구름이 없는 상태의 지면상태 자료를 획득하기 위하여 10일 간격 최대치 합성법 자료를 작성하였으며 27개의 10일주기 식생지수 자료들(겨울철 12, 1, 2월 자료 9개 제외)로부터 4개의 식생 계절성 자료를 작성하였다. 또한 위성자료로부터 분석한 연 최고 및 연평균 지면온도, 그리고 지형고도 자료를 이용하였다. 각 지면 피복에 대한 특성 자료 수집이 어렵기 때문에 여기서는 2단계 무감독 분류법을 이용하였다. 즉, 초기 입력자료는 신경망 기법의 일종인 SOFM을 이용하여 군집화한 다음 결정나무를 이용하여 각 군집을 분류하였다. 최종 분류 결과는 식생지수의 시계열과 지상 자료로 검증한 결과 대도시, 농지, 낙엽수림 및 상록수림 등 우리 나라의 지면 피복을 개략적으로 잘나타내고 있는 것으로 판단된다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제29권12호
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• pp.1696-1701
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• 2016

Japanese quail is still used as a model for poultry research because of their usefulness as laying, meat, and laboratory animals. Microsatellite markers are the most widely used molecular markers, due to their relative ease of scoring and high levels of polymorphism. The objective of the research was to determine genetic diversity and population genetic structures of selected Japanese quail lines (high body weight 1 [HBW1], HBW2, low body weight [LBW], and layer [L]) throughout 15th generations and an unselected control (C). A total of 69 individuals from five quail lines were genotyped by fifteen microsatellite markers. When analyzed profiles of the markers the observed ($H_o$) and expected ($H_e$) heterozygosity ranged from 0.04 (GUJ0027) to 0.64 (GUJ0087) and 0.21 (GUJ0027) to 0.84 (GUJ0037), respectively. Also, $H_o$ and $H_e$ were separated from 0.30 (L and LBW) to 0.33 (C and HBW2) and from 0.52 (HBW2) to 0.58 (L and LBW), respectively. The mean polymorphic information content (PIC) ranged from 0.46 (HBW2) to 0.52 (L). Approximately half of the markers were informative ($PIC{\geq}0.50$). Genetic distances were calculated from 0.09 (HBW1 and HBW2) to 0.33 (C and L). Phylogenetic dendrogram showed that the quail lines were clearly defined by the microsatellite markers used here. Bayesian model-based clustering supported the results from the phylogenetic tree. These results reflect that the set of studied markers can be used effectively to capture the magnitude of genetic variability in selected Japanese quail lines. Also, to identify markers and alleles which are specific to the divergence lines, further generations of selection are required.

• 한국식생활문화학회지
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• 제31권1호
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• pp.33-41
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• 2016

The purpose of this study was to examine the difference in nutritional knowledge and food preferences according to food-related lifestyle among 400 married women. Using the K-average clustering method, food-related lifestyles of subjects were categorized into three clusters: rational and diversity-oriented group, convenience-oriented group, and health-oriented group. The nutritional knowledge level and food preferences among three clusters were compared to each other using ANOVA test. The findings were summarized as follows: For the nutritional knowledge level, health-oriented group showed the highest mean score, whereas the lowest score was detected in the convenience-oriented group. The convenience-oriented group showed higher preferences for fish, meat, eggs, fruits, milk/dairy products, seaweed, grains, etc. among natural food than the other groups. Meanwhile, the rational and diversity-oriented group preferred legumes, and green vegetables, whereas the health-oriented group showed preferences for other vegetables. However, the convenience-oriented group reported more preferences for breads, noodles, pancakes, fried/stir-fried food, and processed food such as sausage, ham, and fast food, This study found that nutritional knowledge level and food preferences were significantly different according to food-related lifestyles of married women living in Seoul and Gyonggie areas. Thus, it is suggested that nutritional education targeting married women needs to be carefully designed by considering their food-related lifestyle.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1501-1514
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• 2008

깊이 값에 따른 얼굴의 형상은 사람의 특징을 나타내는 중요한 요소 중의 하나로서 각 사람마다 다른 모양을 가지고 있다. 다른 형상을 가진 얼굴 영상으로부터 분리한 주파수 성분은 동일 얼굴에 대한 또 다른 중요 특징 성분의 하나가 될 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상에서 등고선 값을 따라 추출된 영역에 대하여 각 영역별로 주파수 분리를 이용하여 특징을 추출한다. 그리고 이 주파수에 대한 수정된 퍼지 군집화를 적용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾는다. 이를 이용하여 회전된 얼굴에 대해 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 이는 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가진다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 4가지의 주파수 성분을 추출하여 특징정보로 사용한다. 각각의 웨이블릿 주파수 성분을 추출한 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형 판별 분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 본 논문에서는 클래스간의 분별 정보를 향상시키고자 각각의 등고선 영역과 각 영역의 주파수별로 수정된 퍼지 군집화 알고리즘을 적용하여 인식률을 향상 시켰으며, 코끝으로부터 깊이 값이 60인 영역의 경우 98.3%의 인식률을 나타내었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.212-217
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• 2020

본 연구의 목적은 Bollerslev(1986)의 GARCH 모형을 이용하여 제주지역 감귤가격의 시계열적 특성과 가격변동성(price volatility)에 대한 실증분석을 수행하는 것이다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 감귤 가격 변화율의 시계열이 정규분포가 아닌 꼬리가 두터운 분포를 지니고 있는 것으로 나타났다. 이는 Jarque-Bera 통계량이 1%의 유의수준에서 감귤 가격변화율의 시계열의 분포가 정규분포라는 귀무가설을 기각함으로써 검증되었다. 둘째, Ljung-Box Q 통계량을 통해 감귤 가격변화율 시계열 간 상관관계가 높은 것으로 분석되었으며, 이는 ARCH-LM 검정을 통해 통계적으로 검증되었다. 셋째 GARCH(1,1) 모형 추정결과, 평균방정식의 상수항을 제외하고는 모든 계수의 추정 값이 1%의 유의수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 그리고 분산방정식의 지속성 모수(λ=α₁+β₁) 값이 1에 근접한 것으로 추정되었다. 이는 현재와 유사한 변동성 수준이 장래에도 지속될 가능성이 매우 높은 것으로 해석된다. 그리고 이러한 결과는 제주감귤 가격변화율 시계열에서도 기존의 선행연구에서처럼 '변동성 군집(volatility clustering)' 현상이 나타나고 있음을 밝혀낸 것이다. 끝으로, 본 연구의 결과는 정부의 감귤 수급조절정책을 수립하는데 유용한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제18권6호
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• pp.61-71
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• 2015

The objectives of this study are to construct an ecoregion map and to extract ecological factors from each ecoregion to adapt FLR (Forest Landscape Restoration) of North Korea. An ecological map was constructed by PCA(Principal Component Analysis) and MGC(Multivatiate Geographical Clustering). An ANOVA test verified the differences among ecoregions, and post-hoc pair wise comparisons were performed to determine similarities between them. Factor analysis was conducted to extract ecoregional characteristics. Ecoregions were distributed into clusters reflecting differences of south and north and of east and west of their ecological factors. About 12% of land area in North Korea shared similar ecological factors with South Korea, but the remaining 88% was found to be ecologically different. The ANOVA test showed a p-value of 0.000, indicating significant differences between the regions. Post-hoc pair wise comparisons indicated statistically significant similarities in annual mean temperature between ecoregion D and G, precipitation seasonality between ecoregion H and O, and precipitation of the warmest quarter between ecoregion K and O. Because ecoregion A and N showed same in their soil water contents, they were assumed that the dense of forest cover in the Southern ecoregion A is similar to that in the Northern ecoregion N of Korean peninsular. Based on the results of this study, it is necessary to accommodate quantitative and spatial based planning, when South Korea aids forest restoration projects in North Korea. In addition, it is recommended for both South and North Korea to share on Forest Landscape Restoration methodologies with each other.

• 대한가정학회지
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• 제43권10호
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• pp.69-79
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• 2005

The purpose of this study was to determine restaurant patrons' preference differences in interior design style of restaurants according to their lifestyles. Written questionnaires were handed out to 500 adults in Seoul and surroundings and the results were sampled by convenience sampling. The questionnaire was composed of respondents' general characteristics, lifestyles, and preference for 10 types of interior design style. A total of 415 questionnaires were usable for data analysis, resulting in a response rate of $83\%$. To analyze the collected data, frequency, factor, reliability, quick clustering K- means and One-Way ANOVA analysis were conducted using SPSS 10.0. The results showed that there were preference differences in 10 types of interior design style of restaurants according to lifestyle types which were categorized into 4 groups. The conservative and self-convinced group showed the lowest preference scores in the 10 types of interior design style which are Romantic, Ethnic, Classic, High-Tech, Elegant, Country, Modem, Minimal, Natural, and Casual style. The quality life pursuing group and extroverted individuality groups showed the high preference scores in most of the styles, especially in the Classic and Elegant styles. The realistic self-centered group showed the highest preference scores in Casual style among the 4 groups. These study findings indicate that restaurants should take into account their patrons' lifestyles as a mean of market segmentation, and respond to their taste and preference when they have established suitable servicescape.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.1-10
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• 2018

본 논문은 지상무인전투체계 중의 하나인 무인경전투차량이 RGB 영상정보를 기초로 스스로 전차를 탐지하고 조준점을 산출하는 지능형 표적획득/처리기술의 기초연구이다. 무인 경전투 차량이 전장에서 적 전차와 조우 시, 적 전차를 자율적으로 탐지하고 스스로 조준하는 방법을 개발하기 위해, 영상정보로부터 전차의 주요특징을 식별 및 추출하고, Maximally stable extremal regions, 중간값 필터, k평균 클러스터링 그리고 Morphological filtering의 영상처리기법 및 인공지능 알고리즘을 통해 전차의 외형정보를 추출 및 분석하였으며, 식별된 전차 외형정보를 벡터화하여 전차의 중앙을 지향하는 조준점을 산출하였다. 또한, 본 연구의 성능을 측정하기 위해 선진국들의 주력전차의 영상정보를 수집 및 분석하였고, 제안한 방법의 객관적인 전차탐지 성능은 정확도 91.6%, 정밀도 90.4%, 재현율 85.8% 그리고 F-measure 88.1%의 결과를 보여주었다. 본 연구가 무인전투체계의 지능형 표적획득/처리기술 연구개발에 도움이 되기를 기대한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권1호
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• pp.25-30
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• 2016

It is critical to forecast the maximum daily and monthly demand for power with as little error as possible for our industry and national economy. In general, long-term forecasting of power demand has been studied from both the consumer's perspective and an econometrics model in the form of a generalized linear model with predictors. Time series techniques are used for short-term forecasting with no predictors as predictors must be predicted prior to forecasting response variables and containing estimation errors during this process is inevitable. In previous researches, seasonal exponential smoothing method, SARMA (Seasonal Auto Regressive Moving Average) with consideration to weekly pattern Neuron-Fuzzy model, SVR (Support Vector Regression) model with predictors explored through machine learning, and K-means clustering technique in the various approaches have been applied to short-term power supply forecasting. In this paper, SARMA and intervention model are fitted to forecast the maximum power load daily, weekly, and monthly by using the empirical data from 2011 through 2013. $ARMA(2,\;1,\;2)(1,\;1,\;1)_7$ and $ARMA(0,\;1,\;1)(1,\;1,\;0)_{12}$ are fitted respectively to the daily and monthly power demand, but the weekly power demand is not fitted by AREA because of unit root series. In our fitted intervention model, the factors of long holidays, summer and winter are significant in the form of indicator function. The SARMA with MAPE (Mean Absolute Percentage Error) of 2.45% and intervention model with MAPE of 2.44% are more efficient than the present seasonal exponential smoothing with MAPE of about 4%. Although the dynamic repression model with the predictors of humidity, temperature, and seasonal dummies was applied to foretaste the daily power demand, it lead to a high MAPE of 3.5% even though it has estimation error of predictors.

• 터널과지하공간
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• 제26권1호
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• pp.46-58
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• 2016

본 연구는 LIDAR라고 불리는 레이져 스캐너를 이용하여 관악산 주변 암반 불연속면을 스캔하여 얻은 삼차원 점군 데이터로부터 삼각망을 구성하고 이로부터 암반 불연속면의 방향을 검출하는 내용을 다루고 있다. 각 불연속면의 방향정보를 획득하는 데 Ball Pivoting, Wrap 알고리즘 두 가지 방법을 사용하고 점군의 샘플링 간격을 원간격, 2, 5, 10 cm로 다운샘플링 하였을 때의 방향 검출 효율성을 확인하였고 각각으로부터 얻어지는 방향정보를 퍼지 K-평균 클러스터링 기법을 이용하여 평사투영망 위에서 비교 분석하였다. 투영방향에 의존적인 Delaunay 삼각망 구성방법보다 Ball Pivoting, Wrap 알고리즘이 암반 불연속면 정보 검출에 더 적합함을 확인하였고, 샘플링 간격이 5 cm일 때 Ball Pivoting, Wrap 알고리즘 모두 가장 많은 패치를 검출해내었고 또한 가장 넓은 패치들의 면적을 검출해냄을 확인하였다.