• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1309-1320
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• 2023

모바일 기기의 기술 발전과 대중화는 어디서든 사용자의 위치를 확인할 수 있으며 인터넷을 사용할 수 있도록 발전되었다. 그러나 실내의 경우 인터넷은 끊김없이 사용할 수 있지만 global positioning system (GPS) 기능은 활용하기 어렵다. 실내 공공장소인 백화점, 박물관, 컨퍼런스장, 학교, 터널 등 GPS가 수신되지 않는 음영 지역에서 실시간 위치정보 제공의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 최근의 실내 측위 기술은 랜드마크 데이터베이스를 구축하기 위해 light detection and ranging (LiDAR) 장비를 기반으로 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 랜드마크 데이터베이스 구축의 접근성에 초점을 두어 모바일 기기를 기반으로 랜드마크를 촬영한 단일 이미지와 사전에 구축된 랜드마크 데이터베이스 정보를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 기법을 개발하고자 하였다. 첫 번째로, 랜드마크 데이터베이스를 구축하였다. 랜드마크를 촬영한 모바일 이미지만으로 사용자 위치를 추정하기 위해서는 모바일 이미지에서 랜드마크 검출이 필수적이고, 검출된 랜드마크에서 고정적인 성격을 가진 지점의 지상좌표 취득이 필수적이다. 두 번째 단계에서는 bag of words (BoW) 영상 검색 기술을 적용해 랜드마크 데이터베이스 중 모바일 이미지가 촬영한 랜드마크를 유사한 4위까지 검색하였다. 세 번째 단계에서는 scale invariant feature transform (SIFT) 특징점 추출 기법과 Homography random sample consensus (RANSAC)을 통해 검색된 4개의 후보 랜드마크들 중 가장 유사한 하나의 랜드마크를 선정하였고, 이때 임계값 설정을 통해 정합점 수를 기반으로 한 차례 더 필터링을 수행하였다. 네 번째 단계에서는 대응된 랜드마크와 모바일 이미지간의 Homography 행렬을 통해 랜드마크 이미지를 모바일 이미지에 투사하여 랜드마크의 영역과 코너(외곽선)점을 검출하였다. 마지막으로, 위치추정 기법을 통해 사용자의 위치를 추정하였다. 해당 기술의 성능을 분석한 결과, 랜드마크 검색 성능은 약 86%로 측정되었다. 위치추정 결과와 사용자의 실제 지상좌표를 비교한 결과, 약 0.56 m의 수평 위치 정확도를 갖는 것이 확인되어 별도의 고가 장비 없이 랜드마크 데이터베이스를 구축하여 모바일 영상으로 사용자 위치 추정이 가능한 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.275-290
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• 2021

대기 중의 이산화황(SO2)은 주로 인위적 배출원에 의해 발생하며 화학 반응을 통해 (초)미세먼지를 형성하여 직간접적으로 주변 환경 및 인체 건강에 해로운 영향을 주는 물질이다. 특히 지상에서의 농도는 인간 활동과 밀접한 관련이 있어 모니터링의 필요성이 매우 크다. 따라서, 본 연구에서는 TROPOMI SO2 연직 컬럼 농도 산출물 및 타 위성 산물과 모델 산출물 등을 융합 활용하여 기계학습 기법에 적용하여 SO2 지상 농도 추정모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 널리 활용되고 있는 RF(Random Forest)에 잔차 보정 과정을 결합한 2-step 잔차 보정 RF를 적용하였다. 개발된 모델은 무작위, 공간 및 시간별 10-fold 교차 검증을 통하여 검증하였으며, 기울기(slope) 값이 1.14-1.25, 상관계수(R) 값이 0.55-0.65, rRMSE 값이 약 58-63% 정도로 나타났다. 이는 잔차 보정이 적용되지 않은 기존의 RF 대비 slope의 경우 약 10%, R과 rRMSE의 경우 약 3% 가량 향상된 결과를 보인다. 국가별로 나누어 분석하였을 때에는 샘플 수가 적고 SO2의 전반적인 농도가 낮은 일본 지역에서의 공간별 10-fold 교차검증 성능이 소폭 감소하는 것으로 나타났다. SO2 지상농도 분포를 계절별로 표출하였을 때, 일본의 경우 다른 지역 대비 연중 저농도가 관찰되며 높은 결측 값 비율로 인하여 관측소 농도 대비 2-step 잔차 보정 RF 모델에서 과대 모의하는 경향이 관찰되었다. 대표적 고농도 발생지인 중국의 YRD(Yangtze River Delta) 와 한국의 SMA(Seoul Metropolitan Area)의 계절적 분포 변화를 추가적으로 분석하였을 때, 연료 연소로 인한 겨울철 농도 증가 패턴이 나타났다. 이는 인위적 배출원의 영향을 크게 받는 SO2의 시공간적인 분포 특성을 잘 반영하고 있는 결과이다. 따라서, 본 연구를 통하여 제안한 모델은 장기적으로 SO2 지상 농도의 시공간적 분포를 파악하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.237-262
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• 2022

본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국병원경영학회지
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• 제9권1호
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• pp.66-94
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• 2004

The objective of this study is to examine how to maximize the efficiency of hospital management by minimizing the unit cost of hospital operation. For this purpose, this paper proposes to develop a model of the profit maximization based on the cost minimization dictum using the statistical tools of arriving at the maximum likelihood values. The preliminary survey data are collected from the annual statistics and their analyses published by Korea Health Industry Development Institute and Korean Hospital Association. The maximum likelihood value statistical analyses are conducted from the information on the cost (function) of each of 36 hospitals selected by the random stratified sampling method according to the size and location (urban or rural) of hospitals. We believe that, although the size of sample is relatively small, because of the sampling method used and the high response rate, the power of estimation of the results of the statistical analyses of the sample hospitals is acceptable. The conceptual framework of analyses is adopted from the various models of the determinants of hospital costs used by the previous studies. According to this framework, the study postulates that the unit cost of hospital operation is determined by the size, scope of service, technology (production function) as measured by capacity utilization, labor capital ratio and labor input-mix variables, and by exogeneous variables. The variables to represent the above cost determinants are selected by using the step-wise regression so that only the statistically significant variables may be utilized in analyzing how these variables impact on the hospital unit cost. The results of the analyses show that the models of hospital cost determinants adopted are well chosen. The various models analyzed have the (goodness of fit) overall determination (R2) which all turned out to be significant, regardless of the variables put in to represent the cost determinants. Specifically, the size and scope of service, no matter how it is measured, i. e., number of admissions per bed, number of ambulatory visits per bed, adjusted inpatient days and adjusted outpatients, have overall effects of reducing the hospital unit costs as measured by the cost per admission, per inpatient day, or office visit implying the existence of the economy of scale in the hospital operation. Thirdly, the technology used in operating a hospital has turned out to have its ramifications on the hospital unit cost similar to those postulated in the static theory of the firm. For example, the capacity utilization as represented by the inpatient days per employee tuned out to have statistically significant negative impacts on the unit cost of hospital operation, while payroll expenses per inpatient cost has a positive effect. The input-mix of hospital operation, as represented by the ratio of the number of doctor, nurse or medical staff per general employee, supports the known thesis that the specialized manpower costs more than the general employees. The labor/capital ratio as represented by the employees per 100 beds is shown to have a positive effect on the cost as expected. As for the exogeneous variable's impacts on the cost, when this variable is represented by the percent of urban 100 population at the location where the hospital is located, the regression analysis shows that the hospitals located in the urban area have a higher cost than those in the rural area. Finally, the case study of the sample hospitals offers a specific information to hospital administrators about how they share in terms of the cost they are incurring in comparison to other hospitals. For example, if his/her hospital is of small size and located in a city, he/she can compare the various costs of his/her hospital operation with those of other similar hospitals. Therefore, he/she may be able to find the reasons why the cost of his/her hospital operation has a higher or lower cost than other similar hospitals in what factors of the hospital cost determinants.

• 한국농공학회지
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• 제17권4호
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• pp.3943-3955
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• 1975

The purposes of this study are to evaluate the utilization characteristics of electrical power consumption, to grasp the present trends in the use of electrical equipments, to estimate the demand factor and load factor being held, and to evaluate the efficiency of electical uses for the recently electrified farms cultivating paddy rice. For the purposes, 109 sample farms located in eleven villiages electrified in six different years from 1968 to 1973, were chosen at random and investigated on 35 items concerning to electrical uses and wiring systems. The survey was carried out in 1975, in the vinicity of Suweon city. The results are summarized as follows: i) The average annual power consumption on sample farms is considered to be low, being 242.9 Kwh. in 1974, and varied according to the different electrified year and size of cultivated land, respectively. It has significant positive correlation to the area of farm, too. ii) Between the number of year of electrical uses and the power consumption, there is very significant positive correlation, which could be expressed as Y=43.041+16.108 X, where X represents the number of years of electrical uses. The annual increment of power consumption is much greater at the beginning of the electrification than that at the later years, its average being approximately 20 percent. However, it is recommended that any estimation of long-term increments should be carefully investigated. iii) The monthly power consumption varies considerably throughout a year, in which the heaviest farm load occurs in November. Observing the seasonal variation of consumption, the winter-time is the heaviest season while the summer is the lowest. The result implies house lighting is chief contribution to the present electrical consumption on the farms. Comparing the variation of monthly consumption ratios between the sample farms and industries, the electrical uses on the farms are independant of the industrial uses, and further, the agricultural uses are of inverse pattern to the farms from the results that there is negative correlationship between them, iv) The number of electrical equipments used on the farms are occupied chiefly by lighting sources. Next to the lighting sources, household appliances of small quantity and some motors are used. The mean electrical quantity is about 1, 127.4 watt, which corresponds to about 37.6 per cent to the contracted quantity. The composition of quantity is chiefly occupied by the electrical motor of about 1.5 hp., single-phased. The number of the annual utilization hours of each equipment is tabulated in Table IV-5. In contradiction to the high utilization of lighting sources and small household appliances, the motor is poorly used for approximately 22 hours in a year. v) More than 55 per cent of farms want to purchase new electrical equipments such as small household appliances and electrical motors in their number. The impulse of purchasing such items is stimulated by the contacts to the mass media and their knowledge on such equipments. Consequently, the increase of electrical uses could be prompted by such trials as education and demonstration. vi) The demand and load factors on the farms vary considerably according to the greater variation of the power consumption, daily or monthly. The daily demand factor is 22.4 per cent and load factor 18.6 per cent, while the annual demand factor is 1.3 per cent and load factor 70 per cent approximately. Therefore, the low efficiency of construction cost requires re-evaluation of the present contracted quantity of 3 Kw. or increase of electrical uses. vii) The electrical energy on the farms devoted chiefly to lighten the farm residences does not contribute to the farm incomes. Consequently, the cost of electrical consumption presses considerably upon the farm economy. Therefore, there is great need to build up the electrical uses on the farms through the development of new works and techinques to utilize any electrical equipments on the production of farm products. Further more, such the development should be related to increase the actual income of the farm consumers.

• Korean Journal of Health Education and Promotion
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• 제2권1호
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• pp.31-61
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• 2000

Introduction. Despite the fact that half of premature deaths are caused by unhealthy lifestyles such as smoking tobacco, sedentary lifestyle, alcohol and drug abuse and poor nutrition, there are no theoretical models which accurately explain these health promotion related behaviors. This study tests a new model of health behavior called the Model of Health Promotion Behavior. This model draws on elements and frameworks suggested by the Health Belief Model, Social Cognitive Theory, the Theory of Planned Action and the Health Promotion Model. This model is intended as a general model of behavior but this first test of the model uses amount of exercise as the outcome behavior. Design. This study utilized a cross sectional mail-out, mail-back survey design to determine the elements within the model that best explained intentions to exercise and those that best explained amount of exercise. A follow-up questionnaire was mailed to all respondents to the first questionnaire about 10 months after the initial survey. A pretest was conducted to refine the questionnaire and a pilot study to test the protocols and assumptions used to calculate the required sample size. Sample. The sample was drawn from 2000 eligible participants at two blue collar (utility company and part of a hospital) and two white collar (bank and pharmaceutical) companies located in Southeastern Michigan. Both white collar site had employee fitness centers and all four sites offered health promotion programs. In the first survey, 982 responses were received (49.1％) after two mailings to non-respondents and one additional mailing to secure answers to missing data, with 845 usable cases for the analyzing current intentions and 918 usable cases for the explaining of amount of current exercise analysis. In the follow-up survey, questionnaires were mailed to the 982 employees who responded to the initial survey. After one follow-up mailing to non-respondents, and one mailing to secure answers to missing data, 697 (71.0％) responses were received, with 627 (63.8％) usable cases to predict intentions and 673 (68.5％) usable cases to predict amount of exercise. Measures. The questionnaire in the initial survey had 15 scales and 134 items; these scales measured each of the variables in the model. Thirteen of the scales were drawn from the literature, all had Cronbach's alpha scores above .74 and all but three had scores above .80. The questionnaire in the second mailing had only 10 items, and measured only outcome variables. Analysis. The analysis included calculation of scale scores, Cronbach's alpha, zero order correlations, and factor analysis, ordinary least square analysis, hierarchical tests of interaction terms and path analysis, and comparisons of results based on a random split of the data and splits based on gender and employer site. The power of the regression analysis was .99 at the .01 significance level for the model as a whole. Results. Self efficacy and Non-Health Benefits emerged as the most powerful predictors of Intentions to exercise, together explaining approximately 19％ of the variance in future Intentions. Intentions, and the interaction of Intentions with Barriers, with Support of Friends, and with Self Efficacy were the most consistent predictors of amount of future exercise, together explaining 38％ of the variance. With the inclusion of Prior Exercise History the model explained 52％ of the variance in amount of exercise 10 months later. There were very few differences in the variables that emerged as important predictors of intentions or exercise in the different employer sites or between males and females. Discussion. This new model is viable in predicting intentions to exercise and amount of exercise, both in absolute terms and when compared to existing models.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.4009-4017
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• 2012

본 연구는 12주간 비만 중년여성의 복싱에어로빅 운동프로그램 참여가 신체조성, 혈액성분 및 혈관탄성에 미치는 영향을 규명하기 위해 수행되었다. 본 연구의 대상자는 40세 이상의 중년여성으로 체지방율 30%이상 병역 상심혈관질환 및 대사성 질환이 없는 신체적으로 건강한 사람을 대상으로 복싱에어로빅 운동집단 8명과 통제집단 8명으로 무선배정(random assignment)으로 나누었으며, 복싱에어로빅 운동강도는 초기 1-4주는 HRmax 50%, 5-8주는 HRmax 60%, 9-12주는 HRmax 70%로 총 60분간 실시한 후 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 복싱에어로빅 운동프로그램 참여 결과 운동집단에서 체중, 체지방률과 근육량은 측정시기, 그룹과 측정시기의 상호작용이 유의한 차이를 나타냈으며(p<.001), 그룹별 측정시기 간의 대응표본 t-test 결과에서도 운동집단에서 유의한 수준의 감소 및 증가를 나타냈다(p<.001). 둘째, 복싱에어로빅 운동프로그램 참여 결과 운동집단에서 TC, TG, HDL-C, LDL-C 모두 그룹, 측정시기, 그룹과 측정시기의 상호작용효과도 유의한 차이를 나타냈으며(p<.01, p<.001), 그룹별 측정시 기간의 대응표본 t-test 결과 운동집단에서 유의한 감소와 증가를 나타냈다(p<.01). 셋째, 복싱에어로빅 운동프로그램 참여 결과 운동집단에서 오른손, 왼손, 오른발, 왼발의 혈관탄성은 그룹, 측정시기, 그룹과 측정시기의 상호작용 효과도 유의한 차이를 나타냈으며(p<.001), 그룹별 측정시기 간의 대응표본 t-test 결과 운동집단에서 유의한 증가를 나타냈다(p<.001). 이상의 결과를 종합해 볼 때, 12주간 복싱에어로빅 운동프로그램 참여는 신체조성 및 혈액성분을 개선시키고, 혈관순환 능력을 향상시켜 심혈관질환 등의 예방 및 개선 할 수 있을 것으로 사료된다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권9호
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• pp.4049-4054
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• 2014

Background: Race and ethnicity are significant factors in predicting survival time of breast cancer patients. In this study, we applied advanced statistical methods to predict the survival of White non-Hispanic female breast cancer patients, who were diagnosed between the years 1973 and 2009 in the United States (U.S.). Materials and Methods: Demographic data from the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) database were used for the purpose of this study. Nine states were randomly selected from 12 U.S. cancer registries. A stratified random sampling method was used to select 2,000 female breast cancer patients from these nine states. We compared four types of advanced statistical probability models to identify the best-fit model for the White non-Hispanic female breast cancer survival data. Three model building criterion were used to measure and compare goodness of fit of the models. These include Akaike Information Criteria (AIC), Bayesian Information Criteria (BIC), and Deviance Information Criteria (DIC). In addition, we used a novel Bayesian method and the Markov Chain Monte Carlo technique to determine the posterior density function of the parameters. After evaluating the model parameters, we selected the model having the lowest DIC value. Using this Bayesian method, we derived the predictive survival density for future survival time and its related inferences. Results: The analytical sample of White non-Hispanic women included 2,000 breast cancer cases from the SEER database (1973-2009). The majority of cases were married (55.2%), the mean age of diagnosis was 63.61 years (SD = 14.24) and the mean survival time was 84 months (SD = 35.01). After comparing the four statistical models, results suggested that the exponentiated Weibull model (DIC= 19818.220) was a better fit for White non-Hispanic females' breast cancer survival data. This model predicted the survival times (in months) for White non-Hispanic women after implementation of precise estimates of the model parameters. Conclusions: By using modern model building criteria, we determined that the data best fit the exponentiated Weibull model. We incorporated precise estimates of the parameter into the predictive model and evaluated the survival inference for the White non-Hispanic female population. This method of analysis will assist researchers in making scientific and clinical conclusions when assessing survival time of breast cancer patients.

• 벤처창업연구
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• 제9권5호
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• pp.21-31
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• 2014

본 연구는 인터넷 쇼핑몰에 대한 창업교육 서비스 품질이 자기효능감, 기대 성취욕구 및 교육만족도 간의 관련성을 탐색하고자 하였으며, 첫째, 창업교육 서비스 품질(창업교육 강사, 창업교육 전문성, 창업교육 차별성, 창업교육 운영)이 자기효능감과 기대 성취욕구에 미치는 영향을 살펴보고, 둘째, 자기효능감과 기대성과가 창업교육 만족도에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 이 연구를 위하여 국내의 심플렉스 인터넷 주식회사가 운영하는 카페24 인터넷 쇼핑몰 창업교육팀의 해당 교육을 수강한 교육생을 연구대상으로 선정하여 설문조사 및 연구 결과를 도출하였다. 분석결과를 살펴보면, 첫째, 창업교육 서비스 품질이 자기효능감에 미치는 영향력을 분석한 결과 창업교육 전문성, 창업교육 차별성, 창업 교육 운영이 자기효능감에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 창업교육 서비스 품질이 기대 성취욕구에 미치는 영향력을 분석한 결과 창업교육 전문성, 창업교육 운영이 기대 성취욕구에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 자기 효능감과 기대 성취욕구가 창업교육 만족도에 관한 영향 요인을 분석한 결과 자기 효능감과 기대 성취요구가 창업교육만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 창업교육서비스 품질, 자기효능감과 기대 성취욕구간의 영향관계를 확인하였으며, 또한 자기효능감과 기대성취욕구와 창업교육만족도 간의 영향관계를 확인하였다는 데 의의가 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제16권3호
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• pp.171-179
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• 2013

여러 가지 초음파 속도 측정법 중 비교적 정확하고 다양한 목적에 활용될 수 있다고 알려진 반사파 중첩법(pulseecho-overlap method)에 의해 초음파의 전파시간을 자동으로 측정할 수 있는 시스템을 구축하고, 엔지니어링 플라스틱 시험편에 대한 초음파 속도를 초동발췌법(first arrival picking method)과 비교하였다. 다섯 가지 종류의 엔지니어링 플라스틱 코어에 대해 반사파 중첩법과 초동발췌법에 의해 초음파 속도를 측정한 결과, 반사파 중첩법은 초동발췌법보다 최소 4배로 긴 다중반사파 자료가 필요하므로 매질의 감쇠특성에 의해 측정가능한 시험편의 길이에 제약이 있다. 또한 측정되는 속도는 초동발췌법에 의한 속도보다 낮게 측정되는 경향을 보였으며, 수신된 파형을 분석한 결과, 이는 전파거리가 길어짐에 따른 매질의 감쇠 및 분산특성에 의한 영향으로 해석되었다. 상호상관을 이용하여 제1반사파가 제2반사파 및 제3반사파와 가장 잘 중첩되는 시간을 실시간으로 자동으로 발췌하도록 프로그램하여 실험자에 의한 측정 편차가 개입될 가능성을 배제함으로써 반복성과 재현성을 높였다. 또한, 실험의 조건이 변하지 않는 경우는 중합수를 늘림으로서 무작위 잡음에 의한 측정오차를 줄일 수 있으며, 실험 조건이 변하는 경우는 속도변화 모니터링에도 활용이 가능하다.