• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.317-317
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• 2020

수재해는 수자원 인프라의 부족 및 관리 미흡 등 많은 요인들이 있지만 강우의 유무와 크기가 가장 원초적인 요인들 중 하나이다. 정확한 강우량 추정 및 강우발생시간 예측은 수재해로 인한 피해를 예방하고 빠르게 대처할 수 있다. 그러나 강우예측에는 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 이해하고 줄여 나가는 것이 필요하다. 최근 컴퓨터의 성능의 발전에 비례해 강우 예측 자료들도 점진적으로 발전을 거듭하고 있다. 이를 강우-유출 모형에 적용시 유출량 예측의 정확성 또한 비례하여 한층 더 발전할 수 있을 것이다. 하지만 신뢰성이 낮은 입력자료를 대상으로 하는 유출해석 모형은 많은 불확실성을 내포할 것이다. 따라서 본 연구에서는 위천 유역에 대해 LENS(Limited area ENsemble prediction System) 강우앙상블 예측자료의 적용성을 검토하고 그리드 기반 강우 유출 모델 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 에 적용하여 유출예측의 불확실성을 평가하고자 하였다. 또한 강우예측 및 유출예측은 수 많은 매개변수를 포함하며 최종적인 예측은 더 큰 불확실한 범위로 산출될 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Python3 기반 코딩으로 LENS 자료 구축 및 GRM 모형의 매개변수 보정을 각 2000회 씩에 걸쳐 총 2회 실시하여 수문학적, 지형학적 인자에 따른 불확실성 범위를 보정하고자 하였다. 매개변수의 보정은 비정형우도(Informal likelihood) NSE, 정형우도(Formal likelihood) Lognormal(Log-likelihood function)의 우도에 따른 행위모델을 산정하여 보정하였다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 참고한 정형, 비정형 우도의 임계치를 이용한 불확실성해석에 적용하였으며 이는 사용자의 행위모델선정 임계치 범위 선정으로 인한 불확실성을 줄여나감에 기여할 수 있을것으로 사료된다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제14권3호
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• pp.95-108
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• 1998

지반의 S파 및 P파의 깊이에 따른 변화를 원위치에서 측정하기 위하여 다운흘 시험 (downhole testing)과 SCPT (seismic CPT) 등이 널리 사용되어 왔다. 다운홀 시험과 SCPT는 경제성, 운용의 용이성, 발진원의 단순성 등의 측면에서 효율적이기 때문에, 현재 지반조사에서 그 사용빈도가 더욱 증가하고 있는 추세이다. 특히 최근에는 다운흘과 SCPT의 자료 분석을 자동화하기 위한 노력의 일환으로 interval measurements의 기법이 활용되고 있는데, 현재 이에 대한 적절한 역산해석 (inversion analysis) 기법이 없는 형편이다. 따라서, 본 논문에서는 다운홀이나 SCPT의 interval measurements를 분석하기 위한 새로운 역산해석 기법을 제안하였다. 제안된 역산해석 기법의 정모델링(forward modeling)에서는 탄성파의 전파를 Snell의 법칙에 의거하여 굴절.반사되는 현상을 고려하였곡, 역산해석을 위해서는 최대공산법 (maximum likelihood method)을 적용하였다. 그리고, 본 논문에서 제안한 역산해석 기법의 검증을 위하여, 하나의 S파 주상도를 가정하고 이에 대하여 다운흘 시험을 모사하였다. 이론적으로 수행한 다운홀 시험 결과에 대하여 기존의 비 역산해석 방법과 본 논문에서 제안한 역산해 석 기법에 의해서 S파 주상도를 추정하였는데, 그 결과 본 논문에서 제시한 역산기법이 가장 정확한 결과를 도출하였으며, 다운홀 시험과 SCPT을 자동화하는데 효율적으로 적용이 될 수 있음을 입증하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제4권2호
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• pp.181-193
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• 1996

본 연구는 원격탐사의 수치화상분류에 적용된 바 없는 정준상관분석(Canonical Correlation Analysis)기법을 무감독분류한 위성화상데이터에 적용하여 토지피복분류하는 새로운 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 개발된 분류기법은 기존의 분류기법인 최대우도분류기법에 비해 분류기준용 표본데이터 선정이 용이함을 알 수 있었다. 즉, 정준상관분석에 의한 분류결과는 분류기준용 표본데이터의 선정위치에 거의 영향을 받지 않는다. 또한 무감독분류 후 정준상관분석에 의해 결정된 각 군집의 토지피복은 최대우도분류를 위한 사전정보로 활용정보로 활용가능하다. 동일한 분류기준용 표본데이터 사용시, 무감독분류 후 정준상관분석에 의한 분류가 최대우도분류보다 분류정확도가 우수하였다. 이상과 같은 결과로 판단해 볼 때 연구에서는 시도된 분류기법은 원격탐사의 분류기법 분야에서 실용화 될 수 있으며, 나아가서는 GIS 데이터베이스 구축에 중요한 역학을 할 수 있을 것이다.

• 사회복지연구
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• 제40권1호
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• pp.115-138
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• 2009

본 연구의 목적은 자산빈곤층의 특성을 이해하고 자산빈곤이행(移行) 가능성에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 알아보는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 한국노동패널자료를 분석자료로 이용하여 생존분석을 실시하였다. 자료분석 결과, 자산빈곤가구는 소득빈곤가구에 비해 빈곤지속기간이 길고, 빈곤탈피율이 낮으며 빈곤에 더 오래 머물러 있을 가능성이 높은 것으로 나타났다. 또한 시간의존 콕스회귀분석 결과, 가구주의 교육수준이 높고 소득 수준이 높으며, 비정규직에 비해 정규직일수록 자산빈곤을 조기에 탈피할 확률이 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 기존의 빈곤정책과 함께 자산빈곤층의 자산을 형성하기 위한 제도적 지원이 필요하며, 국내에서 자산형성 지원사업이 시행이 된다면 좀 더 높은 수준의 교육을 받거나, 직무 능력 향상을 통해 안정적인 일자리(decent job)를 얻는 능력을 갖추는데 정책의 초점이 맞추어져야 할 것임을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.1586-1593
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• 2010

확률적 패턴 매칭과 동적 패턴 매칭의 어휘 인식 오류 보정 방법에서는 핵심어를 기반으로 문장을 의미론적으로 분석하므로 형태론적 변형에 따른 핵심어 분석이 어려운 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 음절 복원 알고리즘에서 형태소 분석을 이용하여 인식된 음소 열을 의미 분석 과정을 통해 음소의 의미를 파악하고 형태론적 분석으로 문장을 복원하여 어휘 오인식률을 감소하였다. 시스템 분석을 위해 음소 유사률과 신뢰도를 이용하여 오류 보정률을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러 패턴 학습을 이용한 방법과 오류 패턴 매칭 기반 방법, 어휘 의미 패턴 기반 방법의 성능 평가 결과 2.0%의 인식 향상률을 보였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제23권2호
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• pp.463-482
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• 1994

In Bayesian analysis of randomized response models, the likelihood function does not combine tractably with typical priors for the parameters of interest, causing computational difficulties in posterior analysis of the parameters of interest. In this article, the difficulties are solved by introducing appropriate latent variables to the model and using the Gibbs sampling algorithm.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제37권1호
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• pp.21-30
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• 2016

Weibull distribution with two parameters, shape (k) and scale (s) parameters are used to model the fatigue failure analysis due to periodic vortex shedding of the synovial fluid in knee joints. In order to determine the later parameter, a suitable statistical model is required for velocity distribution of synovial fluid flow. Hence, wide applicability of Weibull distribution in life testing and reliability analysis can be applied to describe the probability distribution of synovial fluid flow velocity. In this work, comparisons of three most widely used methods for estimating Weibull parameters are carried out; i.e. the least square estimation method (LSEM), maximum likelihood estimator (MLE) and the method of moment (MOM), to study fatigue failure of bone joint due to periodic vortex shedding of synovial fluid. The performances of these methods are compared through the analysis of computer generated synovial fluidflow velocity distribution in the physiological range. Significant values for the (k) and (s) parameters are obtained by comparing these methods. The criterions such as root mean square error (RMSE), coefficient of determination ($R^2$), maximum error between the cumulative distribution functions (CDFs) or Kolmogorov-Smirnov (K-S) and the chi square tests are used for the comparison of the suitability of these methods. The results show that maximum likelihood method performs well for most of the cases studied and hence recommended.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제28권4호
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• pp.267-271
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• 2011

I developed an enhanced correction method for Ricean bias which occurs in linear polarization measurement. Two known methods for Ricean bias correction are reviewed. In low signal-to-noise area, the method based on the mode of the equation gives better representation of the fractional polarization. But a caution should be given that the accurate estimation of noise level, i.e. ${\sigma}$ of the polarized flux, is important. The maximum likelihood method is better choice for high signal-to-noise area. I suggest a hybrid method which uses the mode of the equation at the low signal-to-noise area and takes the maximum likelihood method at the high signal-to-noise area. A modified correction coefficient for the mode solution is proposed. The impact on the depolarization measure analysis is discussed.

• 대한치과의사협회지
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• 제54권11호
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• pp.850-864
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• 2016

The Generalized Estimating Equations (GEE) approach is a widely used statistical method for analyzing longitudinal data and clustered data in clinical studies. In dentistry, due to multiple outcomes obtained from one patient, the outcomes produced from an individual patient are correlated with one another. This study focused on the basic ideas of GEE and introduced the types of covariance matrix and working correlation matrix. The quasi-likelihood information criterion (QIC) and quasi-likelihood information criterion approximation ($QIC_u$) were used to select the best working correlation matrix and the best fitting model for the correlated outcomes. The purpose of this study is to show a detailed process for the GEE analysis using SPSS software along with an orthodontic miniscrew example, and to help understand how to use GEE analysis in dental research.

• 한국태양에너지학회:학술대회논문집
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• 한국태양에너지학회 2008년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.288-293
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• 2008

A predictive model of wind speed in the wind farm has very important meanings. This paper presents an estimation model of wind speed based on time series analysis using the observed wind data at Hangyeong Wind Farm in Jeju island, and verification of the predictive model. In case of Hangyeong Wind Farm and Haengwon Wind Farm, The ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) predictive model was appropriate, and the wind speed estimation model was developed by means of parametric estimation using Maximum likelihood Estimation.