• 아시안잔디학회지
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• 제15권4호
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• pp.181-186
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• 2001

본 연구는 토지피복현황과 수림형태 등이 다양한 도시녹지를 대상으로 기온저감효과와의 관련성을 파악한 결과 아래와 같은 효과가 실증되었다. 그 결과를 바탕으로 녹지 내의 토지피복현황과 기온분포, 토지피복비율 및 녹적량과 기온 저감효과와의 관련성을 회귀분석 등에 의해 해석하였다. 그 결과, 포장면과 나지 주변에서는 고온역이, 수림지와 수면 주변에서는 저온역이 형성되었다. 특히, 교목＋소교목층으로 피복되어 있는 구역과 수림으로 둘러싸인 수면, 소하천 주변에는 상대적으로 낮은 기온이었다. 또한, 저온을 형성하는 메커니즘은 토지피복비율(수림지, 초지, 수면)등이고, 그 토지피복의 종류와 비율에 따라 기온저감효과가 서로 달랐다. 더욱이 녹정량과 기온과의 관계는 부의 상관을 나타냈고, 그 효과는 교목, 소교목, 관목의 순이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.141-148
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• 2013

본 논문은 여러 구역으로 분할된 도시에서 응급환자가 발생하였을 때 이에 대처하기 위한 최대 허용 도착시간 T를 충족시키면서, 응급시설 수 p를 한정시켰을 때 최대한의 주민수를 커버할 수 있는 응급시설의 최적 위치를 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 이 문제는 일반적으로 두 구역 간 소요시간이 최대허용 도착시간이내이면 1로, 그렇지 않으면 0으로 하는 정수계획법으로 변환시키고, 선형계획법 도구를 활용하여 해를 구한다. 본 논문은 p=1인 경우 최대로 커버하는 노드로 결정하며, $p{\geq}2$인 경우 최대한으로 커버할 수 있는 노드 상위 5개를 $p_1$기준으로 포함-배제 원칙을 적용하여 $p_1$이 커버하는 영역을 삭제하였을 때 남은 노드들 중에서 최대로 커버하는 노드를 $p_2$로, $p_1,p_2$ 커버 영역을 삭제시 최대로 커버할 수 있는 노드를 $p_3$로 결정하였다. 이들 5개 기준 노드 집합 들 중에서 최대로 커버하는 노드 집합을 최적의 응급시설 위치로 결정하였다. 제안된 알고리즘을 12-노드 망, 21-노드 망과 Swain의 55-노드 망에 적용한 결과 최적해를 쉽고 빠르며, 정확하게 결정할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.33-42
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• 2007

소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 이런 모형을 ENHPP모형이라고 한다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 Burr 분포에 기초한 Burr 커버리지 모형을 제안하였다. 고장 간격 시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법 과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE) 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형선택도 시도하였다. NTDS 자료를 사용한 임무시간 비교 분석한 결과 Burr 커버리지 모형 시행이 지수나 S-형 모형보다 우수함을 보이고 있다. 이 자료들에서 기존의 모형과 Burr 커버리지 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정등을 이용하였다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제34권4호
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• pp.313-321
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• 2016

Purpose: Total scalp irradiation (TSI) is a rare but challenging indication. We previously reported that non-coplanar intensity-modulated radiotherapy (IMRT) was superior to coplanar IMRT in organ-at-risk (OAR) protection and target dose distribution. This consecutive treatment planning study compared IMRT with volumetric-modulated arc therapy (VMAT). Materials and Methods: A retrospective treatment plan databank search was performed and 5 patient cases were randomly selected. Cranial imaging was restored from the initial planning computed tomography (CT) and target volumes and OAR were redelineated. For each patients, three treatment plans were calculated (coplanar/non-coplanar IMRT, VMAT; prescribed dose 50 Gy, single dose 2 Gy). Conformity, homogeneity and dose volume histograms were used for plan. Results: VMAT featured the lowest monitor units and the sharpest dose gradient (1.6 Gy/mm). Planning target volume (PTV) coverage and homogeneity was better in VMAT (coverage, 0.95; homogeneity index [HI], 0.118) compared to IMRT (coverage, 0.94; HI, 0.119) but coplanar IMRT produced the most conformal plans (conformity index [CI], 0.43). Minimum PTV dose range was 66.8%-88.4% in coplanar, 77.5%-88.2% in non-coplanar IMRT and 82.8%-90.3% in VMAT. Mean dose to the brain, brain stem, optic system (maximum dose) and lenses were 18.6, 13.2, 9.1, and 5.2 Gy for VMAT, 21.9, 13.4, 14.5, and 6.3 Gy for non-coplanar and 22.8, 16.5, 11.5, and 5.9 Gy for coplanar IMRT. Maximum optic chiasm dose was 7.7, 8.4, and 11.1 Gy (non-coplanar IMRT, VMAT, and coplanar IMRT). Conclusion: Target coverage, homogeneity and OAR protection, was slightly superior in VMAT plans which also produced the sharpest dose gradient towards healthy tissue.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권8A호
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• pp.691-701
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• 2011

방향센서네트워크에서 주어진 모든 타켓을 관측하고 관측한 데이터를 싱크노드까지 전달한다는 요구사항을 유지하면서 에너지를 효율적으로 절약하여 전체 네트워크 수명을 최대화하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 이와 관련하여 Maximum Directional Cover Tree(MDCT) 문제를 제시하고 방향센서들을 그룹화하여 네트워크 수명을 최대화하는 문제를 다룬다. 모든 타켓을 관측하고 관측한 데이터를 싱크노드까지 전달하는데 참여하는 센서들을 활성상태로 설정하고 그렇지 않은 센서들은 수면상태로 설정함으로써 에너지를 효율적으로 활용할 수 있는 휴리스틱 알고리즘인 Directional Coverage and Connectivity (DCC)-greedy 알고리즘을 제시하여 MDCT문제를 해결한다. 제안 알고리즘에서는 타켓을 관측하고 관측한 데이터 전달에 드는 에너지 외에 방향 회전에너지까지 고려함으로써 방향센서가 소비하는 에너지를 좀 더 정확하게 고려한다 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안 알고리즘이 네트워크 수명을 증가시킬 수 있음을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.2311-2318
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• 2007

유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 오류 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 이런 모형을 ENHPP모형이라고 한다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 Kappa 분포를 이용한 모형인 Kappa 커버리지 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE) 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형 선택도 시도 하였다. 수치적인 예에서는 실제 고장자료를 통하여 분석하였다 이 자료들에서 기존의 모형과 Kappa 커버리지 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1084-1090
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• 2015

본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 네트워크의 감시영역을 최대화하기 위해 센서 노드를 효과적으로 배치하는 타부 서치 알고리즘을 제안한다. 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 수가 증가하게 되면 네트워크의 감시영역을 최대화하기 위한 계산량은 급격히 늘어나게 된다. 본 논문에서는 센서 배치 밀도가 높은 네트워크에서 적정한 실행 시간 내에 네트워크의 감시영역을 최대화하는 타부 서치 알고리즘을 제안하며, 효율적인 검색을 위해 타부 서치 알고리즘의 새로운 이웃해 생성 동작을 제안한다. 제안된 알고리즘은 네트워크의 최대 감시영역과 실행속도 관점에서 성능을 평가하며, 평가 결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.89-96
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• 2007

유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 오류 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 적용하고 이 분야에 적용 될 수 있는 변형 커버리지 모형(중첩모형 및 혼합모형) 비교 문제를 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE)을 이용하였다.

• 융합보안논문지
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• 제7권3호
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• pp.7-13
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• 2007

유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 오류 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될수 있는 중첩모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE)을 이용하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.171-180
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• 2016

바젤 위원회는 시장위험의 측정 도구로 Value-at-Risk(VaR)와 expected shortfall(ES)을 사용할 것을 제안하였다. 여러 문헌에서 VaR와 ES의 다양한 추정 방법들이 연구 되었다. 본 연구에서는 준모수적인 방법인 conditional autoregressive value at risk(CAViaR), conditional autoregressive expectile(CARE) 방법들, 그리고 Gaussian 준최대가능도 추정량(QMLE)를 이용한 방법을 사후 검정을 통해서 비교하고자 한다. 각 방법의 타당성을 확인하기 위해서, VaR에 대한 사후 검정은 unconditional coverage(UC)와 conditional coverage(CC) 검정을 사용하고 ES에 대한 검정은 붓스트랩 방법을 사용한다. S&P500 지수와 현대 자동차 주식가격 지수에 대하여 실증 자료 분석이 수행되었다.