본 논문에서는 종래의 접지된 능동 인덕터 구조와 궤환 가변 LC-공진기를 이용한 새로운 가변 능동 인덕터를 제안하였다. 접지된 능동 인덕터는 자이레이터-C 구조로 구현되며, 가변 LC-공진기는 낮은 Q 지수를 갖는 나선 인덕터와 바렉터로 이루어진다. 가변 LC-공진기는 트랜지스터의 기생 커패시턴스에 의한 Q 지수의 감소를 보상하며, LC-공진기의 공진 주파수 조절에 의해 높은 Q 지수를 갖는 주파수 대역을 가변할 수 있다. 매그나칩 $0.18{\mu}m$ 공정을 이용하여 제작된 가변 능동 인덕터는 $4.66{\sim}5.45GHz$ 대역에서 바랙터 제어 전압 조정에 의해 높은 Q 지수를 갖는 주파수를 조정할 수 있으며, 동자 대역에서 50 이상의 Q 지수를 제공한다. 또한, 바렉터 제어전압 조정으로 5.1 GHz에서 $4.12{\sim}5.97nH$의 가변 인덕턴스 값을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 LC 공진회로를 이용한 2 단자 능동 인덕터를 제안한다. 제안된 회로는 기존 자이레이터 구조의 1 단자 능동 인덕터들을 캐스코드 형태로 결합하였으며, 두 자이레이터 사이에 LC 공진회로를 추가시켰다. LC 공진회로는 능동 인덕터를 구성하는 트랜지스터의 기생 성분들을 상쇄시킴으로써 넓은 대역에서 높은 Q-지수를 제공한다. 제안된 회로는 삼성전자 65 nm 공정을 이용하여 시뮬레이션과 제작을 수행하였으며, 1~6 GHz 대역에서 2 nH의 일정한 인덕턴스와 40 이상의 높은 Q-지수를 가진다.
본 연구는 현재 임신 중인 임산부 중 6개월 이상의 임산부를 대상으로 스스로가 본인의 체형을 어떻게 인식하고 있는가 하는 주관적 평가를 유형화하고 유형별 특성을 고찰하고자 하였다. 이를 통해 임산부의 체형에 적합한 의복디자인 및 패턴설계에 필요한 기초자료를 제공하고자 하였다. 본 연구는 Q방법론을 사용하였으며, Q분석은 쿼넬 프로그램(QuANL pc program)을 사용하였다. 임산부의 체형에 대한 인식 유형은 가는 팔다리 중앙 반구형 복부 체형, 처진 복부 돌출 체형, 굵은 윗팔 중앙 돌출 복부 체형의 3가지 유형으로 분석되었다. 가는 팔다리 중앙반구형 복부 체형은 임신 전 BMI지수가 가장 낮아 정상에 속하였으며 팔다리는 가늘고 다른 부위는 거의 살이 찌지 않았으며 배만 나왔다고 인식하였다. 처진 복부 돌출 체형은 임신 전 BMI 지수가 가장 높아 과체중에 속한 유형으로 가슴둘레, 엉덩이둘레뿐만 아니라 몸에 전체적으로 살이 쪘으며, 배가 아래로 처진 체형으로 인식되었다. 굵은 윗팔 중앙 돌출 복부 체형은 제1유형과 같이 복부의 중앙부분이 돌출되어 있다고 인식하였으나 윗팔둘레가 굵어졌다고 인식하여 제1유형과는 차이를 나타냈다. 임신 전 BMI 지수는 중간인 그룹으로 정상에 속하였다. 향후 연구에서는 임산부의 실제 체형 분석을 통하여 본 연구의 인식체형과의 차이를 비교 분석해보는 것도 의미 있는 연구가 될 것으로 생각된다.
본 연구는 지리정보시스템(Geometric Information System, GIS)을 이용하여 가야산 국립공원의 주요 우점식생인 신갈나무군락과 소나무군락의 분포에 영향을 미치는 고도, 경사, 사면방위, 지형지수, 연평균 온도, 온량지수, 잠재증발산량 등 7개 요인들을 분석하고, 요인별 식생분포 특성을 밝혔다. 가야산국립공원의 정밀식생 조사(1/5,000축척)결과, 신갈나무군락(29.42%), 신갈나무-소나무군락(7.38%), 소나무군락(27.66%), 소나무-신갈나무군락(7.44%), 졸참나무군락(1.40%), 굴참나무군락(1.10%) 등 총 128개의 식생유형이 확인되었고, 이들 중 신갈나무 우점림과 소나무 우점림이 전체 식생의 80.58%를 차지하고 있는 것으로 조사되었다. 분포요인 분석결과, 신갈나무군락과 소나무군락의 고도는 각각 575~1,065m(80.4%), 465~965m(84.1%), 경사는 $21^{\circ}$이상(78%), $21^{\circ}$이상(71.3%), 사면방위의 경우 신갈나무는 북사면, 소나무는 남사면이 우세한 것으로 분석되었고, 지형지수는 모두 5~6에 집중되어 있고, 연평균 기온은 $7{\sim}8^{\circ}C$(83%), $8{\sim}9^{\circ}C$(84%), 온량지수는 $59{\sim}70^{\circ}C{\cdot}month$와 $58{\sim}88^{\circ}C{\cdot}month$에서 주로 분포하며, 잠재증발산량은 560~590mm/yr, 580~610mm/yr에서 가장 많은 분포역을 보였다.
본 연구의 목적은 자살에 영향을 미칠 수 있는 일반적 특성들과 동시에 체질량지수(Body Mass Index, BMI)를 통제함으로써 체형지수(A Body Shape Index, ABSI)가 자살생각과 자살시도와 어떠한 관련성이 있는지에 대해 알아보는 것이다. 2013년부터 2015년까지 질병관리본부의 제 6기 국민건강영양조사 자료를 이용하였으며, 자살행동에 영향을 미칠 수 있는 변수들에 대한 정보가 없는 자들을 대상에서 제외한 총 13,155명을 대상으로 카이제곱검정과 다변량 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 분석 결과는 BMI에서 '비만'에 해당하는 자들이 BMI에서 '표준'에 해당하는 자들보다 자살생각과 자살시도가 높았고, ABSI에서는 Q3에 해당하는 그룹이 Q1에 해당하는 그룹에 비해 자살생각이 높았다. 자살시도는 ABSI에서 Q3에 해당하는 그룹이 Q1 그룹에 비해 3.623배(95% CI 1.027-12.772) 높았으며 유의한 결과를 보였다. 본 연구의 결과는 BMI와 비교하여 ABSI가 높이 나타나면 단순히 자살생각보다는 자살시도라는 더욱 극단적인 선택을 할 수 있음을 의미하는 것으로 우리사회는 ABSI가 높은 자에 대해 사회적인 관심과 적절한 관리를 할 수 있도록 해야 할 것이다.
본 연구의 목적은 CSR활동 여부를 확인하고, CSR활동과 경영성과 사이의 영향관계를 알아보고자 하는 것이다. 구체적으로 SRI지수에 편입한 기업을 CSR활동 기업으로 파악하고, SRI지수 편입공시에 따라 기업의 경영성과(재무적성과, 기업가치)에 어떠한 영향을 미치는지 실증분석 하였다. 분석결과, 기업의 SRI지수 편입공시는 기업가치(Tobin's Q)에 유의한 양(+)영향을 미치는 것으로 나타났지만, 재무적 성과(ROA)에는 유의한 영향을 미치지 못했다. 따라서 기업의 경영자 및 이해관계자들에게 CSR활동을 비용보다는 투자로서 인식될 근거를 제시하였다는 시사점을 제공한다. 향후연구에서는 본 연구와 선행연구들을 바탕으로 경영자가 CSR활동에 참여하는 의도에 대한 연구가 이루진다면 보다 의미 있을 것이라 판단된다.
In this study, we propose an approximate method to make Jisuguimundo with magic number 93 to 109. In this method, for two numbers p, q with a relationship of M = 2p+q, we use eight pairs of two numbers with sum p and five pairs of two numbers with sum q. Such numbers must be between 1 and 30. Instead of determining all positions of thirty numbers, this method shows that Jisuguimundo with magic number 93 to 109 can be made by determining positions of thirteen numbers $a_i$(i = 1, 2, ${\cdots}$, 8), $b_5$, $c_i$(i = 1, 2, 3, 4). Method 1 is used to make Jisuguimundo with magic number 93 to 108, and method 2 is used to make Jisuguimundo with magic number 109.
원격탐사 근적외선(NIR)과 Red 밴드의 반사도로부터 계산되는 정규식생지수(NDVI)는 구름에 오염된 곳에서는 실제보다 낮은 값으로 계산된다. 식생지수에서 구름오염 문제를 극복하는 기존의 대표적인 방법에는 보름 정도 장기간 식생지수 값 중에서 최대인 값을 취하는 MVC(Maximum Value Composite) 방법이 있다. 하지만 MVC 방법으로는 식생지수의 단기간 변동을 파악할 수 없으며, 장기간 계속 구름으로 오염된 곳은 잘못된 식생지수 값으로 계산되는 문제점이 있다. 가시광 RGB 자료로부터 snapshot 영상자료의 구름을 마스크(mask)하는 새로운 방법인 CIM(Color Index Manipulation) 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘을 사용하면 snapshot 영상자료에서 구름에 오염된 곳은 제외하고 오염되지 않은 곳에 대한 식생지수를 계산할 수 있다. RGB 자료에 대한 정규색상지수 NCI (Normalized Color Index) 3개 성분을 $120^{\circ}$ 간격으로 벌어진 3개 축상의 좌표로 나타낸 후 이들 3개 값의 벡터합(vector sum) 정보를 이용하여 구름을 식별하는 CIM 방법으로 위성영상에서 두꺼운 구름과 않은 구름을 구분하여 식별할 수 있다. 이 구름식별 기법을 MODIS snapshot 위성영상 자료에 적용하여 한반도의 일별(daily) 식생지수 자료를 계산하였다. 그리고 수년간의 일별 식생지수 자료로부터 한반도 식생지수의 계절적 변동을 조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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