• 한국전자파학회논문지
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• 제29권12호
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• pp.969-975
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• 2018

추적 레이다의 주요 기능은 목표물을 자동으로 추적하는 기능이다. 추적 레이다 중 진폭비교 모노펄스 레이다의 추적 원리를 이용하여 목표물의 각도를 추정할 수 있다. 목표물의 각도를 추정할 때 발생되는 잡음을 고려하여, 각도 오차 검출을 통해 동작하는 진폭비교 모노펄스 레이다의 성능을 분석하고자 한다. 또한 Taylor 전개 기반 근사로 얻은 추정값을 이용하여 진폭비교 모노펄스 레이다의 추정 성능을 예측할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 진폭비교 모노펄스 레이다의 성능을 Mean Square Error(MSE) 오차로 정량화하여 해석한다.

• 자원리싸이클링
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• 제25권1호
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• pp.68-75
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• 2016

본 연구에 있어서 현 EPR제도의 확대 품목의 부족성 및 문제점을 파악하기 위하여 B시의 소, 중, 대규모 별 아파트의 현장조사를 통하여 실질적인 발생량과 원단위를 파악하고 통계자료에 나타나지 않는 품목들을 예측하여 그에 따른 결과값으로 현재 이루어지는 재활용 분리수거의 문제점을 비교하고 분석하였으며 이를 뒷받침하기 위하여 B시에 거주하는 전문가 및 전문분야 학생 137명을 대상으로 EPR제도 품목 및 인식여부에 대한 설문조사를 실시하여 일반적으로 사람들 인식에 부족한 EPR제도 품목의 필요성 및 현 재활용 분리배출의 시스템의 오류를 지적하였고 향후 원활하고 지향적인 시스템 구축을 위한 해결 방안을 모색하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제49권6호
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• pp.105-114
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• 2007

This study is to predict the spatial expansion of urban areas by applying CA(Cellular Automata)-Markov technique considering MCE(multi-criteria evaluation) and MOLA(multi-objective land allocation) of factor analysis. For the 10 administration districts$(3677.3km^2)$ including the whole Anseong-cheon watershed, the past six temporal land use data(1973, 1981, 1985, 1990, 1994, 2000) from Landsat satellite images were prepared. During this period, the urban area increased $233.71km^2$. Using the 36 indices composed of topological characteristics, population and land use change, the final factor map of MOLA was produced through 5 maps of MCE. Using 1990 and 1994 land use data, the 2000 predicted urban area of CA-Markov with factor map showed 0.06% improvement of absolute error comparing with that of CA-Markov without factor map. By the CA-Markov technique considering factor map, the 2030 and 2060 urban area increased $58.94km^2(0.78%)\;and\;60.14km^2(0.81%)$ respectively comparing with 2000 urban area$(313.19km^2)$. The 2030 and 2060 paddy area decreased $93.28km^2(2.54%)\;and\;93.65km^2(2.55%)$ respectively comparing with 2000 paddy area$(1383.23km^2)$.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1141-1141
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• 2001

The aim of the study was to evaluate the performance of 3 calibration methods, modified partial least squares (MPLS), local PLS (LOCAL) and artificial neural network (ANN) on the prediction of chemical composition of forages, using a large NIR database. The study used forage samples (n=25,977) from Australia, Europe (Belgium, Germany, Italy and Sweden) and North America (Canada and U.S.A) with information relative to moisture, crude protein and neutral detergent fibre content. The spectra of the samples were collected with 10 different Foss NIR Systems instruments, which were either standardized or not standardized to one master instrument. The spectra were trimmed to a wavelength range between 1100 and 2498 nm. Two data sets, one standardized (IVAL) and the other not standardized (SVAL) were used as independent validation sets, but 10% of both sets were omitted and kept for later expansion of the calibration database. The remaining samples were combined into one database (n=21,696), which was split into 75% calibration (CALBASE) and 25% validation (VALBASE). The chemical components in the 3 validation data sets were predicted with each model derived from CALBASE using the calibration database before and after it was expanded with 10% of the samples from IVAL and SVAL data sets. Calibration performance was evaluated using standard error of prediction corrected for bias (SEP(C)), bias, slope and R2. None of the models appeared to be consistently better across all validation sets. VALBASE was predicted well by all models, with smaller SEP(C) and bias values than for IVAL and SVAL. This was not surprising as VALBASE was selected from the calibration database and it had a sample population similar to CALBASE, whereas IVAL and SVAL were completely independent validation sets. In most cases, Local and ANN models, but not modified PLS, showed considerable improvement in the prediction of IVAL and SVAL after the calibration database had been expanded with the 10% samples of IVAL and SVAL reserved for calibration expansion. The effects of sample processing, instrument standardization and differences in reference procedure were partially confounded in the validation sets, so it was not possible to determine which factors were most important. Further work on the development of large databases must address the problems of standardization of instruments, harmonization and standardization of laboratory procedures and even more importantly, the definition of the database population.

• 기술혁신연구
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• 제27권4호
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• pp.21-48
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• 2019

기초연구 분야는 정부의 적극적인 지원으로 양적 확대가 큰 폭으로 이루어지는 반면, 체계적인 투자계획이나 데이터에 기반한 재정소요를 제시하는 연구 및 정책자료가 전무하여 관련 연구가 요구되는 시점이다. 이에 본 연구는 시계열 예측모형을 활용하여 기초연구지원사업의 향후 재정소요를 전망하였다. 기초연구분야의 특성을 포함한 다양한 요인들을 종합적으로 고려하기 위하여 시간에 따른 단일 종속변수의 값을 예측하는 ARIMA 모형이 아닌, 다변수의 영향을 반영할 수 있는 ARIMAX 모형을 선택하였다. 모형 적합성 판단을 위해 ARIMAX 모형과 ARIMA 모형의 예측값을 비교한 결과 ARIMAX 모형에서 예측오차율이 개선됨을 확인하였다. ARIMAX 모형에 기반하여 2017년에서 2021년까지 5년 간의 기초연구지원사업 재정소요를 전망하였다. 본 연구는 기초연구지원사업의 재정소요를 통계적 접근방법인 시계열모형을 적용해 전망한 시범적 연구를 수행하였다는 점과, 단변량이 아닌 다변량을 고려하여 예측력을 개선했다는 점에서 의의를 지닌다. 또한 현 정부 국정과제인 '기초연구 예산 2배 확대' 등 기초연구 투자의 중요성이 꾸준히 강조되는 정책기조를 고려할 때 향후 기초연구 투자전략 수립 시 참고자료로 활용 될 수 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제19권5호
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• pp.145-154
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• 2003

본 연구에서는 정규압밀점토에서의 피에조 콘 소산시험시 측정된 초기 과잉간극수압을 팔면체 수직응력($\Delta{\sigma}_{oct}$)의 변화에 의해 발생하는 과잉간극수압($\Delta{u}_{oct}$)과 팔면체 전단응력($\Delta{\tau}_{oct},$)의 변화에 의해 발생하는 과잉간극수압($\Delta{u}_{shear}$)으로 구분할 수 있는 방법을 이용하여 초기 과잉간극수압 분포를 가정하고, 연속적인 구형 공동확장 이론과 축대칭 비혼합 선형 압밀이론에 근거한 유한차분법을 사용하여 과잉간극수압의 소산거동을 모사하였다. 이와 같은 방법에 의해 압밀계수를 가정하여 계산된 소산곡선이 실측된 소산곡선과 특정 소산도에서 일치하도록 반복 계산하는 시행착오법을 사용하여 압밀계수를 산정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법과 기존의 이론해를 루이지애나 주립대학교 모형 토조에서 수행된 소형 피에조 콘의 시험결과에 적용한 결과에 의하면 제안된 방법에 의해 산정된 압밀계수가 다른 이론해보다도 실내시험치와 유사한 것으로 나타났으며, 계측된 소산곡선과도 잘 일치하는 것으로 나타났다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제55권4호
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• pp.501-511
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• 2016

소나무재선충병의 주요 매개체인 솔수염하늘소(Monochamus alternatus)의 잠재적 공간 분포를 예측하는 것은 소나무재선충병 확산 대응을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 매개체의 생활사에 관한 온도 조건을 고려한 CLIMEX 모형을 이용하여 우리나라의 솔수염하늘소의 현재와 미래 공간분포를 예측하였다. 솔수염하늘소의 현재 분포를 모델링하기 위하여 2006년부터 2014년까지 솔수염하늘소가 발견된 행정구역 자료와 2006년부터 2015년까지 68개 기상관측지점의 10년 평균 기후자료를 이용하였다. 선행 연구를 통해 알려진 솔수염하늘소의 생육 온도 범위를 고려한 8개의 매개변수군을 작성하고, Error matrix 방법을 이용해 실제 분포와 상관성이 가장 높은 매개변수군을 선정하여 모의하였다. 솔수염하늘소의 미래 분포는 기상청 RCP 8.5 시나리오의 기후 전망 자료를 이용하여 2050년대(2046년-2055년)와 2090년대(2091년-2100년) 두 시기를 대상으로 전망하였다. 현재의 솔수염하늘소 분포 모의는 수도권과 충남지역이 다소 과대하나 전반적인 실제 분포와 유의성 있게 일치하였다. 미래 기후변화 환경 조건에서는 솔수염하늘소는 서해안과 남해안 지역에서 점차 전국적으로 확대될 것으로 예측되었다.