• 한국융합학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.161-165
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• 2020

재활과학분야에서 메타분석을 이용한 연구가 증가하는 추세이지만 모든 메타분석 논문의 질적 수준이 동일한 것은 아니다. 특히, 메타분석이 가장 상위의 근거수준을 가진 연구방법임에도 불구하고, 개별 연구들 간의 이질성을 고려하지 않고 단순히 대푯값만을 통합할 경우 결과를 왜곡시킬 뿐만 아니라 잘못된 대안을 도출할 가능성이 높다. 본 연구는 2010년 1월부터 2019년 6월까지 우리나라에서 출판된 언어중재를 주제로 한 메타분석 논문을 대상으로 현황을 파악하고, A Measurement Tool to Assess the Methodological Quality of Systematic Review(AMSTAR)를 이용하여 방법론적 질을 평가하였다. 검색된 논문 98편 중 최종 5편 논문의 방법론적 질을 평가한 결과 총점 11점 중에서 평균 7.4점이 산출되어 보통 이상의 수준으로 확인되었다. 향후 언어병리학 메타연구의 질적 수준을 높이기 위해서는 출판편향에 대한 검증과 이해상충에 대한 명시를 포함해야 할 것으로 사료된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.787-794
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• 2001

본 논문에서는 초고주파 회로에 사용되는 GaAs FET의 대신호 모델 추출기 개발에 관하여 다루었다. 모델링을 하기에 앞서 모델링에 필요한 대량의 측정 데이터를 얻기 위하여 컴퓨터에서 자동제어가 가능한 측정프로그램을 개발하였고 측정계에서 생기는 전압강하를 막기 위해 전압 강하 보상을 위한 알고리즘을 측정프로그램에 추가하였다. 소신호 모델은 대신호 모델의 복잡도를 고려하여 7개의 내부 파라미터를 갖는 소신호 모델을 사용하였으며 각 바이어스에서의 측정된 산란계수를 소신호 모델이 예측한 산란계수 결과와 비교하여 소신호 모델의 바이어스에 따른 정확성을 검증하였다. 대신호 모델은 다양한 비선형 시뮬레이션에 유리하도록 변형된 맞춤함수 모델을 사용하였고 대신호 모델 파라미터 추출 과정에서는 일차원적 최적화 기법을 통하여 최적화된 파라미터를 추출하였다. 이러한 연구는 비선형 히로 설계 시 필요한 대신호 모델의 추출시간과 측정시간을 단축시킬 수 있고 빠른 시뮬레이션 특성으로 인해 초고주파회로로 설계용 시뮬레이터에서의 최적화과정 수행에 적합한 모델을 얻을 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.122-122
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• 2011

수자원 분야에서 기후변화 관련 연구는 치수 측면 보다는 이수 측면에서 주로 이뤄지고 있다. 이는 홍수분석을 위한 시간 단위를 충족시켜주는 전지구 대기순환모형(Global Circulation Model: GCM)의 자료가 드물고, 시간 단위의 GCM 자료라 하더라도 극치값(extreme value) 표현에는 한계가 있기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 과거 관측자료의 통계적 특성으로 극치자료의 편의(bias)를 보정하고 시간 단위로 분해하기도 한다. 하지만 이런 통계적 상세화(statistical downscaling)는 미래 기후는 과거자료와 통계적 차이가 유의하지 않음을 가정하고 있어, 미래 기후는 현재와 다를 것이라는 공감대에 는 적합하지 않다. 이와 같은 이유로 타당한 극치수문변수 결과를 얻기 위해서는 시간 단위의 고분해능(high resolution) GCM이나 지역기후모델(regional climate model)과 같은 고해상도의 미래 기후변화 자료가 필요하게 된다. 이에 국립기상연구소에서는 영국 기상청의 통합모델(UM)기반의 지역기후모델(HadGEM3)을 사용하여 50 km 및 12.5 km 격자 단위로 역학적 상세화(dynamic downscaling)를 수행하였다. 본 연구에서는 개발된 HadGEM3-RA 결과의 극치수문변수 검증을 위하여 한강유역의 관측 자료와 다양한 방법으로 비교하였다. 두 자료의 극치값을 GEV (Generalized Extreme Value) 분포에 적합(fitting)시켜 비초과확률별 극치사상과, 특정 임계값(threshold value) 이상의 극치사상 발생확률을 비교하였다. 검토 결과, HadGEM3-RA는 통계적 상세화로 구한 극치값 보다는 작았으나 기존의 지역 기후모델에 비하여 현실성 있는 극치값이 계산되었음을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권11호
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• pp.977-984
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• 2010

본 연구에서는 실측 유량-유사량, 하상재료, 하천측량자료들을 바탕으로 HEC-6모형을 이용한 형산강의 장기하상변동 모의결과들의 비교를 통하여 형산강유역에 적합한 최적유사량공식을 선정하고자 하였다. 이를 위하여 다양한 통계적 특성치들을 기준으로 Ackers와 White (1973), Duboys (1879), Laursen (1958), Laursen (modified by Madden, 1993), Laursen (modified by Copeland, 1989), 그리고 Yang (1973) 공식과 같은 유사량공식들을 비교 검토하였다. 각 유사량공식을 이용한 장기하상변동 모의결과의 실측치에 대한 상대오차, 평균제곱오차, 상대제곱근오차, 불일치율, 그리고 S/N비를 비교한 결과, Laursen 공식(modified by Copeland)이 대상유역에 가장 적합한 것으로 분석되었다.

• 대기
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• 제28권3호
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• pp.233-245
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• 2018

This study explores the Subseasonal-to-Seasonal (S2S) prediction skills of the Northern Hemisphere mid-latitude geopotential height in the Global Seasonal forecasting model version 5 (GloSea5) hindcast experiment. The prediction skills are quantitatively verified for the period of 1991~2010 by computing the Anomaly Correlation Coefficient (ACC) and Mean Square Skill Score (MSSS). GloSea5 model shows a higher prediction skill in winter than in summer at most levels regardless of verification methods. Quantitatively, the prediction limit diagnosed with ACC skill of 500 hPa geopotential height, averaged over $30^{\circ}N{\sim}90^{\circ}N$, is 11.0 days in winter, but only 9.1 days in summer. These prediction limits are primarily set by the planetary-scale eddy phase errors. The stratospheric prediction skills are typically higher than the tropospheric skills except in the summer upper-stratosphere where prediction skills are substantially lower than upper-troposphere. The lack of the summer upper-stratospheric prediction skill is caused by zonal mean error, perhaps strongly related to model mean bias in the stratosphere.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.917-925
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• 2016

슈미트 트리거 로직(Schmitt Trigger Logic)은 디지털 회로의 노이즈에 대한 내성을 향상시키기 위해 히스테리시스 특성을 보이는 게이트를 제안한 설계 방법이다. 슈미트 트리거 특성을 보이는 설계 방법 중 최근에 제안된 substrate bias를 조정하여 구현하는 Dynamic Threshold voltage MOS(DTMOS) 방법을 사용할 경우, 게이트 수를 늘이지 않고 내성을 향상 시킬 수 있는 설계방법이나, 범용 CMOS 공정에서 구현하여 시뮬레이션으로 예상하는 성능을 얻을 수 있는지는 검증되지 않았다. 본 연구에서는 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정에서 DTMOS 설계 방법을 구현하여 히스테리시스 특성을 측정하여 검증하였다. DTMOS 슈미트 트리거 버퍼, 인버터, 낸드, 노어 게이트 및 간단한 디지털 로직 회로를 제작하였으며, 히스테리시스 특성, 전력 소모, 딜레이 등의 특성들을 관찰하고, 일반적인 CMOS 게이트로 구현된 회로와 비교하였다. 노이즈에 대한 내성이 향상되는 것을 Direct Power Injection(DPI) 실험을 통해 확인하였다. 본 논문을 통해 제작된 DTMOS 슈미트 트리거 로직은 10 M~1 GHz 영역에서 전자파 내성이 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권2호
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• pp.36-47
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• 2006

인공위성에서 자세획득을 위해 기동을 하거나 이상상태 발생으로 위성이 임무를 수행하지 못하여 결국에 위성을 잃어버리게 되는 Flat Spin 상태에서 자세를 복구하는 방안인 Dual Spin Turn의 원리에 대한 연구가 수행되었다. Dual Spin Turn 현상에서 중요한 모멘텀 전달 원리를 물리적으로 명확하게 설명하였다. 그리고 기존의 연구결과에서 많이 알려진 방법을 포함하여 일반적인 위성의 관성모멘트 조건과 모멘텀 휠의 회전 방향 등을 여러 가지로 변화시켜 보면서 타당성을 검증하였다. Dual Spin Turn 과정은 개루프 제어와 에너지 감쇄장치의 도입이라는 2단계 제어방법을 이용하여 여러 경우에 대해 시뮬레이션으로 분석해보았다. 또한 제어의 타당성을 입증하기 위해 2단계 제어 이후의 안정성에 대해 검증하였다. 그리고 Dual Spin Turn을 이용하여 Flat Spin Recovery를 수행하는 시나리오를 예제로 제시하였다.

• Clinical and Experimental Emergency Medicine
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• 제5권4호
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• pp.264-271
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• 2018

Objective For patients with acute myocardial infarction (AMI), symptoms assessed by emergency medical services (EMS) providers have a critical role in prehospital treatment decisions. The purpose of this study was to evaluate the diagnostic accuracy of EMS provider-assessed cardiac symptoms of AMI. Methods Patients transported by EMS to 4 study hospitals from 2008 to 2012 were included. Using EMS and administrative emergency department databases, patients were stratified according to the presence of EMS-assessed cardiac symptoms and emergency department diagnosis of AMI. Cardiac symptoms were defined as chest pain, dyspnea, palpitations, and syncope. Disproportionate stratified sampling was used, and medical records of sampled patients were reviewed to identify an actual diagnosis of AMI. Using inverse probability weighting, verification bias-corrected diagnostic performance was estimated. Results Overall, 92,353 patients were enrolled in the study. Of these, 13,971 (15.1%) complained of cardiac symptoms to EMS providers. A total of 775 patients were sampled for hospital record review. The sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of EMS provider-assessed cardiac symptoms for the final diagnosis of AMI was 73.3% (95% confidence interval [CI], 70.8 to 75.7), 85.3% (95% CI, 85.3 to 85.4), 3.9% (95% CI, 3.6 to 4.2), and 99.7% (95% CI, 99.7 to 99.8), respectively. Conclusion We found that EMS provider-assessed cardiac symptoms had moderate sensitivity and high specificity for diagnosis of AMI. EMS policymakers can use these data to evaluate the pertinence of specific prehospital treatment of AMI.

• 한국환경과학회지
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• 제30권12호
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• pp.1053-1065
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• 2021

In this study, the prediction technology of Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) was improved by optimizing the weather predictors used as input data for machine learning. Results comparison was conducted using bias and Root Mean Square Error (RMSE), which are predictive accuracy verification indicators, based on the heavy rain case on August 21, 2021. By comparing the rainfall simulated using the improved HQPF and the observed accumulated rainfall, it was revealed that all HQPFs (conventional HQPF and improved HQPF 1 and HQPF 2) showed a decrease in rainfall as the lead time increased for the entire grid region. Hence, the difference from the observed rainfall increased. In the accumulated rainfall evaluation due to the reduction of input factors, compared to the existing HQPF, improved HQPF 1 and 2 predicted a larger accumulated rainfall. Furthermore, HQPF 2 used the lowest number of input factors and simulated more accumulated rainfall than that projected by conventional HQPF and HQPF 1. By improving the performance of conventional machine learning despite using lesser variables, the preprocessing period and model execution time can be reduced, thereby contributing to model optimization. As an additional advanced method of HQPF 1 and 2 mentioned above, a simulated analysis of the Local ENsemble prediction System (LENS) ensemble member and low pressure, one of the observed meteorological factors, was analyzed. Based on the results of this study, if we select for the positively performing ensemble members based on the heavy rain characteristics of Korea or apply additional weights differently for each ensemble member, the prediction accuracy is expected to increase.

• 대기
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• 제32권3호
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• pp.179-189
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• 2022

The purpose of this study is to build and evaluate a high-resolution (50 m) KMAPP (Korea Meteorological Administration Post Processing) reflecting building data. KMAPP uses LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) data to detail ground wind speed through surface roughness and elevation corrections. During the detailing process, we improved the vegetation roughness data to reflect the impact of city buildings. AWS (Automatic Weather Station) data from a total of 48 locations in the metropolitan area including Seoul in 2019 were used as the observation data used for verification. Sensitivity analysis was conducted by dividing the experiment according to the method of improving the vegetation roughness length. KMAPP has been shown to improve the tendency of LDAPS to over simulate surface wind speeds. Compared to LDAPS, Root Mean Square Error (RMSE) is improved by approximately 23% and Mean Bias Error (MBE) by about 47%. However, there is an error in the roughness length around the Han River or the coastline. Accordingly, the surface roughness length was improved in KMAPP and the building information was reflected. In the sensitivity experiment of improved KMAPP, RMSE was further improved to 6% and MBE to 3%. This study shows that high-resolution KMAPP reflecting building information can improve wind speed accuracy in urban areas.