• 한국초지조사료학회지
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• 제41권1호
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• pp.56-61
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• 2021

본 연구는 기 개발된 풀사료 수량예측모델의 기후정밀도 향상을 위하여 지점별 일평균온도 추정의 가능성을 기상대 자료(종관기상관측지점 75개 와 방재기상관측지점 278개)의 연평균기온 및 월평균기온을 이용하여 검토하였다. 연평균기온과 월평균기온은 각각 정규성 확인, 위치정보(경도, 위도 및 해발고도)와의 상관관계 및 다중회귀분석을 실시하였다. 해발고도는 연평균기온 및 월평균기온에도 지속적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 위도는 6월을 제외한 월평균기온에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 경도는 6, 7, 8, 9, 10 및 11월의 월평균기온에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 결과로 부터 일평균기온 추정은 경도, 위도 및 해발고도를 이용하여 가능할 것으로 판단하였다. 본 연구에서 전국의 기상자료를 사용하여 일평균기온의 추정은 가능하지만 보다 정확도를 높이기 위해서는 기상자료를 각 시·도로 세분화하여 적용할 필요가 있다.

• 지질공학
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• 제33권4호
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• pp.673-687
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• 2023

데이터 탐색은 수집한 데이터를 다양한 각도에서 관찰 및 이해하는 과정으로 데이터 구조 및 특성 분석을 통해 데이터의 분포와 상관관계를 파악하는 과정이다. 일반적으로 산사태는 다양한 인자들에 의해 유발되고 발생 지역에 따라 유발 인자들이 미치는 영향이 상이하기 때문에 산사태 취약성 분석 이전에 데이터 탐색을 통해 유발 인자 사이의 상관관계를 파악하고 특징적인 유발 인자를 선별한다면 효과적인 분석을 수행할 수 있다. 따라서 본 연구는 데이터 탐색이 예측 모델의 성능에 미치는 결과를 확인하기 위해 두 단계에 걸친 데이터 탐색을 수행하여 인자를 선별하고, 선별된 유발 인자들 사이의 조합과 23개의 전체 유발 인자 조합을 활용하여 딥러닝 기반의 산사태 취약성 분석을 진행하였다. 데이터 탐색 과정에서는 Pearson 상관계수 heat map과 random forest의 인자 중요도 histogram을 활용하였으며, 딥러닝 기반 산사태 취약성 분석 결과의 정확도는 분석을 통해 획득한 산사태 취약 지수 값을 이용해 제작한 산사태 취약성 지도를 confusion matrix 기반의 정확도 검증 방법을 통해 분석하였다. 분석 결과, 전체 23개의 인자를 사용한 산사태 취약성 해석 결과는 55.90%의 낮은 정확도를 보였지만 한 단계의 탐색을 거쳐 선별한 13개 인자를 활용한 취약성 해석 결과는 81.25%의 분석 정확도를 보였고, 두 단계 데이터 탐색을 모두 수행하여 선별된 9개의 유발 인자를 활용한 산사태 취약성 분석 결과는 92.80%로 가장 높은 정확도를 보였다. 따라서 데이터 탐색을 통해 특징적인 유발 인자를 선별하고 분석에 활용하는 것이 산사태 취약성 분석에서 더 좋은 분석 성능을 기대할 수 있음을 확인하였다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제12권4호
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• pp.515-519
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• 1999

With the purpose of determining the influence of sexual partners on the oestrous behaviour and to evaluate the accuracy of predicting the time from implant withdrawal to sexual receptivity following a treatment with Synchromate B (SMB), 15 adult Brahman cows were used in each of three phases. During phase I and n, random pairs of animals were induced to display oestrus one pair after the other at daily intervals, while in phase III, cows were induced alternately, every other day, one cow on the 1st day, two on the 3rd, one on the 5th, two on the 7th until all cows were treated. Sixty six percent of the cows in phases I and II, and 80% in phase III came into oestrous after treatment. The interval between implant withdrawal and, expected and observed oestrous was statistically different in all phases. Clustering of oestrous was evident. Cows displayed sexual receptivity within a. range of -24 to +96; -24 to +72 and -216 to +192 hours after implant withdrawal for the three phases, respectively, with a tendency for cows treated first (within treatments), to delay their oestrus signs and vice versa. In phase III, four cows showed oestrous behaviour with the implant in place. These in spite of not observing pre-ovulatory follicles. Correlation values of 0.99, 0.93 and 0.90 (P<0.05) were found respectively among treatments, between the number of cows coming into oestrus and the number of mounts observed. These findings suggest that there are social and behavioural factors in a herd that may override exogenous synchronisation treatments.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권10호
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• pp.1-6
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• 2010

본 연구에서는 S-파라미터 측정 데이터를 사용하는 RF측정방법으로 short-channel MOSFET의 RF 캐패시턴스 전압(C-V) 곡선을 상온에서 $225^{\circ}C$까지 추출하였으며, 추출된 고온 종속 특성을 엠피리컬하게 모델링하였다. RF C-V 특성곡선의 weak inversion영역에서 온도 변화에 따른 voltage shift가 threshold voltage shift보다 적은 현상이 관찰되었지만, 기존 long-channel C-V 이론 방정식으로 설명할 수 없는 현상임이 입증되었다. 이러한 short-channel C-V 곡선의 고온 종속 모델링을 위해서 새로운 엠피리컬 방정식이 개발되었다. 이 방정식의 정확도는 모델된 C-V곡선과 측정 데이터가 넓은 온도범위에서 잘 일치하는 결과를 관찰함으로써 입증되었다. 또한, 높은 게이트 전압에서는 온도가 증가함에 따라 채널 캐패시턴스 값이 감소하는 것을 확인할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.767-779
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• 2013

개인정보보호 분야는 타 분야에 비해 통계 및 현황에 대한 정보가 부족하다. 또한 개인정보보호 분야는 정보화, 정보보안, 법 등 어느 분야에도 일방적으로 속하지 않아 부수적으로만 실태 파악이 되고 있어 앞으로도 한계가 있을 것이다. 본 논문에서는 약 11만 개의 개인정보처리자가 공개하고 있는 개인정보 처리방침을 이용하여 방대한 양의 데이터를 수집하고 저장하여 이를 분석할 수 있는 방안을 제시하고 실제 결과를 보여준다. 제시된 방안은 데이터의 품질이 보장되고 시간과 비용을 절감할 수 있어 기존 방식에 비해 결과에 대한 정확성과 현황 파악에 대한 신속성에 있어 유리하다. 또한 다양한 분석이 가능하여 개인정보보호에 대한 실태 파악의 새로운 돌파구 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 개인정보보호와 빅데이터 분야의 접목을 통해 개인정보보호의 발전 방안을 제시하고 있다.

• 한국대기환경학회지
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• 제34권3호
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• pp.493-507
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• 2018

Due to high spatio-temporal variability of amount and optical/microphysical properties of atmospheric aerosols, satellite-based observations have been demanded for spatiotemporal monitoring the major aerosols. Observations of the heavy aerosol episodes and determination on the dominant aerosol types from a geostationary satellite can provide a chance to prepare in advance for harmful aerosol episodes as it can repeatedly monitor the temporal evolution. A new geostationary observation sensor, namely the Advanced Himawari Imager (AHI), onboard the Himawari-8 platform, has been observing high spatial and temporal images at sixteen wavelengths from 2016. Using observed spectral visible reflectance and infrared brightness temperature (BT), the algorithm to find major aerosol type such as volcanic ash (VA), desert dust (DD), polluted aerosol (PA), and clean aerosol (CA), was developed. RGB color composite image shows dusty, hazy, and cloudy area then it can be applied for comparing aerosol detection product (ADP). The CALIPSO level 2 vertical feature mask (VFM) data and MODIS level 2 aerosol product are used to be compared with the Himawari-8/AHI ADP. The VFM products can deliver nearly coincident dataset, but not many match-ups can be returned due to presence of clouds and very narrow swath. From the case study, the percent correct (PC) values acquired from this comparisons are 0.76 for DD, 0.99 for PA, 0.87 for CA, respectively. The MODIS L2 Aerosol products can deliver nearly coincident dataset with many collocated locations over ocean and land. Increased accuracy values were acquired in Asian region as POD=0.96 over land and 0.69 over ocean, which were comparable to full disc region as POD=0.93 over land and 0.48 over ocean. The Himawari-8/AHI ADP algorithm is going to be improved continuously as well as the validation efforts will be processed by comparing the larger number of collocation data with another satellite or ground based observation data.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.892-895
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• 2006

The atmospheric effects on the retrieval of sea ice concentration from passive microwave sensors are examined using simulated data typical for the Arctic summer. The simulation includes atmospheric contributions of cloud liquid water and water vapor and surface wind on surface emissivity on the microwave signatures. A plane parallel radiative transfer model is used to compute brightness temperatures at SSM/I frequencies over surfaces that contain open water, first-year (FY) ice and multi-year (MY) ice and their combinations. Synthetic retrievals in this study use the NASA Team (NT) algorithm for the estimation of sea ice concentrations. This study shows that if the satellite sensor’s field of view is filled with only FY ice the retrieval is not much affected by the atmospheric conditions due to the high contrast between emission signals from FY ice surface and the signals from the atmosphere. Pure MY ice concentration is generally underestimated due to the low MY ice surface emissivity that results in the enhancement of emission signals from the atmospheric parameters. Simulation results in marginal ice areas also show that the atmospheric and surface effects tend to degrade the accuracy at low sea ice concentration. FY ice concentration is overestimated and MY ice concentration is underestimated in the presence of atmospheric water and surface wind at low ice concentration. In particular, our results suggest that strong surface wind is more important than atmospheric water in contributing to the retrieval errors of total ice concentrations over marginal ice zones.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.45-52
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• 2017

뜰개는 해양에서 해수의 특성 및 흐름을 관측하기 위한 장비로서, 해수의 흐름 관측을 이용해 유출유 확산 예측을 위해 사용될 수 있다. 본 논문에서는 관측기관에서 사용하는 뜰개가 특정 시간 간격으로 관측한 바람 및 해수의 특성과 이동경로를 기계학습 기법들을 이용하여 학습시키고 예측하는 모델을 제안한다. 서포트벡터 회귀, 방사기저함수 네트워크, 가우시안 프로세스, 다층 퍼셉트론, 순환신경망을 이용하여 뜰개의 이동경로 예측 방법을 제시한다. 기존 MOHID 수치모델과 비교하여 각 기법별로 4 개의 사례중 3 개에서 성능이 개선되었으며, 가장 좋은 개선율을 보인 기법은 LSTM으로 평균 47.59% 개선되었다. 추후 연구에서는 배깅과 부스팅을 이용하여 가중치를 부여하여 정확도를 개선할 예정이다.

• 대한인간공학회지
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• 제34권4호
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• pp.335-351
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• 2015

Objective: The aim of this study was to perform a usability test for CPAD (Cognitive Perceptual Assessment for Driving) and improve it based on the test results. Background: The cognitive perceptual assessment for driving is a computer-based assessment tool to assess the driving capacity of people with brain-damages. It may be a good tool for evaluating the brain-damaged drivers' safe driving capabilities and screening cognitive and perceptual deficits related to driving. We performed a usability test to improve the CPAD based on the result. Method: Both the software consisting of 8 sub-tests (depth perception, sustained attention, divided attention, stroop test, field dependency, digit span, trail making A, trail making B) and the hardware including the input and output devices ( joystick, mouse, keyboard, touch screen) were evaluated through user interviews. Also we identified the problems and issues in using them by observing the participants performing the CPAD tasks. Results: Based on the results, the task instructions were visually and auditorily improved and more practice examples were added to help the users understand the instructions better and increase the input accuracy, a response time window was added and the joystick and touch screen were simplified, which made it easier for the user to perform the CAPD tasks. Conclusion: User discomforts were minimized by improving the task environment, unless it had affected the evaluation criteria. Application: We plan to distribute the improved version of the CPAD to the regional rehabilitation hospitals, and the driving support centers for people with disabilities throughout the country, so it could be used as an evaluation tool for disabled drivers' cognitive and perceptual functions.

• 한국전자파학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.1010-1019
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• 2005

본 논문에서는 투톤(two-tone) 신호가 입력된 RF 전력 증폭기의 출력단에서 관찰되는 메모리 효과를 신경망회로를 이용하여 모델링 하였다. 입력 신호의 톤 간격과 전력 레벨의 변화에 따른 출력 전력의 IMD(Inter-Modulation Distortion) 비대칭성을 측정하여 고출력 RF 전력 증폭기의 메모리 효과를 확인하였으며, 서로 다른 중심 주파수에서의 메모리 효과도 실험적으로 확인하였다. 투톤 입력 신호 테스트에 기초한 전력 증폭기의 모델링 방법으로 TDNN(Tapped Delay Line-Neural Network)방식을 적용하였으며 이 방식이 다른 여러 가지 모델링 방법과 비교하여 매우 신뢰할만한 정확성을 가짐을 보였다.