• 미생물학회지
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• 제42권3호
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• pp.205-209
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• 2006

호소수내의 '살아있는 세균'을 측정하기 위하여 quantitative direct viable count (qDVC) 방법을 적용하였다. qDVC방법에 적용되는 최적 glycine 농도는 2%였으며, '살아있는 세균'을 계수하는데 있어서 평판계수법, CTC법 보다는 qDVC 방법이 보다 효과적이라는 것을 확인하였다. qDVC방법으로 '살아있는 세균'을 측정한 결과 다른 두 방법보다 $2.4{\sim}6.0$배 높은 값이었다. 또한 qDVC방법은 '살아있는 세균'을 죽은 세포 또는 휴면세포와 쉽게 구별할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권12호
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• pp.103-113
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• 2021

본 연구는 Q방법을 활용하여 대학생이 지각하는 교양교육에 대한 인식 유형을 알아보고 유형별 특성을 알아보기 위해 실시되었다. 문헌연구와 개방형 질문지, 심층 면접을 통해 수집한 Q 모집단에서 Q표본 33개를 추출하였다. Q분류는 B시에 소재한 A대학교 재학생 27명을 대상으로 실시하였으며, QUANL 프로그램을 사용하여 자료를 분석하였다. 연구 결과, 교양교육에 대한 인식 유형은 '다양한 경험 추구형', '실용학문 추구형', '사고확장 추구형', '사회변화 추구형' 등 4가지 유형으로 추출되었다. 본 연구 결과는 대학교육에서 교양교육의 의미를 재정립하고 다양한 교육 내용과 교수-학습 방법에 대한 고려가 필요함을 시사한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.895-899
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• 2000

산란행렬을 이용하여 2단자망 RF 공동공진기의 Q 측정 방법을 제안하였다. 집중소자를 이 용한 등가회로 모델을 이용하여 공동공진기의 Q를 포함한 파라미터의 함수로 산란행렬을 구했다. 산란행렬은 회로망분석기를 이용하여 직접 측정할 수 있다. 제안한 방법으로 측정한 결과는 기존에 잘 알려진 방법과 일치함을 보였다. 제안한 방법의 Q 측정 절차는 기존의 방법에 비해서 간단할 뿐만 아니라 RF 공동공진기가 전자빔을 가속시킬 때 중요한 파라미터인 결합전력비를 구할 수도 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.442-450
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• 2008

본 논문에서는 직접 변환 방식의 UHF RFID 수신기에서 사용되는 위상 다이버시티의 특성을 분석하고, 태그 변조 방식에 따른 최적의 I/Q 신호 결합 방법을 제시한다. 먼저 위상 다이버시티를 사용하지 않고 단일 채널 수신기를 구성했을 때 송신 신호와 국부발진기 신호 사이의 거리에 따른 위상차에 의해 발생하는 페이딩 특성을 분석하여 위상 다이버시티의 필요성을 보였다. 다음으로 이러한 페이딩 특성에 따른 수신 신호의 감쇄 특성을 극복하기 위한 최적의 I와 Q 채널의 결합 방법을 제안하였다. ASK의 경우, AWGN 환경에서 I와 Q 채널의 전력 평균값이 최적 신호 결합 방법임을 확인하였고, PSK의 경우는 최적 신호 결합 방법으로 arctangent 방법 및 principal component 결합 방법을 제안하였다. 제시된 결합 방법의 성능 비교를 위해 시간 파형 및 심볼 에러확률 성능을 I와 Q 패널 중 최적의 SNR 값을 갖는 패널을 선택하는 선택 다이버시티와 비교하여 분석하였다. 이론 분석 및 시뮬레이션 결과, 제시된 방법이 선택 다이버시티에 비해 최대 3 dB의 SNR 개선 효과를 가짐을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.43-48
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• 2012

본 논문에서는 다중 접합 기반 수신기 (MPDR)의 영상 제거 성능을 향상시키는 반복적인 단일주파수 CW 신호 기반 I/Q 신호 재생 알고리즘을 제안한다. 이 논문에서는 MPDR 수신기의 I/Q 신호 재생이 직접변환수신기의 I/Q 부정합 보상임을 보인다. 분석을 바탕으로 I/Q 재생의 정확도를 영상 제거비로써 평가한다. 제안한 방법은 기존의 I/Q 신호 재생 방법에 비해서 20dB 이상 영상 제거비를 향상시킨다. 모의실험 결과는 제안한 방법을 이용한 MPDR 수신기의 영상 제거비가 70dB 이상임을 보이고, 비트오율 성능은 페이딩 채널 환경에서 조차도 일반적인 동기 수신기의 성능과 거의 같음을 보인다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제14권3호
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• pp.242-248
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• 2011

균일한 모델에 대하여 해석적인 방법을 적용하여 한반도 남동부의 감쇠상수 고유치를 분리하였다. 해석적인 방법에 의한 이론치와 759 지진자료에 의한 관측치를 다중지연시간창법으로 비교하여 분리를 행하였다. 이전의 연구에서 한반도의 전체 $Q_i^{-1}$과 $Q_s^{-1}$ 값은 매우 낮은 값이 도출되어 지진 안정지대의 값을 반영하는 것으로 풀이된 반면, 한반도 남동부는 비교적 높은$Q^{-1}$값이어서 이는 한반도 타지역에 비해 높은 지진활동도와 연관된 것으로 보인다.

• Asia Marketing Journal
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• 제1권3호
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• pp.120-140
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• 1999

Q 방법은 인간의 태도와 행동을 연구하기 위해 철학적, 심리학적, 통계적, 그리고 심리측정과 관련된 개념을 통합한 방법론으로서 인간의 주관성을 정량적으로 분석할 수 있는 특수한 통계기법이다. 소비자의 인식, 가치, 태도, 신념과 같은 개념을 객관적으로 연구할 수 있는 방법으로서 가설 생성을 위한 탐색적 연구와 이론의 검증과 같은 확인적 연구에서도 적용될 수 있다. 많은 수의 표본을 대상으로 한 횡단적 R 방법에 비하여 개인이나 소집단에 대한 깊이 있는 탐구가 가능하다는 점에서 소비자 행동 연구에 유용성이 매우 높다. 개인의 주관성을 바탕으로 한 소비자 개인의 특성과 차별성을 이해하는 것이 마케팅 분야의 핵심을 이루고 있음에도 불구하고 그 동안 소비자의 주관성에 대한 깊이 있는 접근이 이루어지지 못하였다. 1935년에 심리학 분야에서 개발된 Q방법은 이를 분석할 수 있는 컴퓨터 패키지의 보급과 더불어 사회과학 전반에 걸쳐 그 활용이 확산되어 가고 있다. 이에 Q 방법의 과학철학적 특성과, 현재 널리 이용되고 있는 변수 중심의 R 방법과의 차이, 그리고 컴퓨터 분석을 포함한 구체적인 Q 분석방법 및 관리적 활용상의 문제점에 대해 논의하였다

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.162-165
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• 2002

Q-learning은 강화학습의 한 방법으로서, 여러 분야에 널리 응용되고 있는 기법이다. 최근에는 Linear Quadratic Regulation(이하 LQR) 문제에 성공적으로 적용된 바 있는데, 특히, 시스템모델의 파라미터에 대한 구체적인 정보가 없는 상태에서 적절한 입력과 출력만을 가지고 학습을 통해 문제를 해결할 수 있어서 상황에 따라서 매우 실용적인 대안이 될 수 있다. Neural Q-learning은 이러한 Q-learning의 Q-value를 MLP(multilayer perceptron) 신경망의 출력으로 대치시킴으로써, 비선형 시스템의 최적제어 문제를 다룰 수 있게 한 방법이다. 그러나, Neural Q방식은 신경망의 구조를 먼저 결정한 후 역전파 알고리즘을 이용하여 학습하는 절차를 취하기 때문에, 시행착오를 통하여 신경망 구조를 결정해야 한다는 점, 역전파 알고리즘의 적용으로 인해 신경망의 연결강도 값들이 지역적 최적해로 수렴한다는 점등의 문제점을 상속받는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 Neural-0 학습의 도구로, 역전파 알고리즘으로 학습되는 MLP 신경망을 사용하는 대신 최근 들어 여러 분야에서 그 성능을 인정받고 있는 서포트 벡터 학습법을 사용하는 방법을 택하여, $\varepsilon$-SVR(Epsilon Support Vector Regression)을 이용한 Q-value 근사 기법을 제안하고 관련 수식을 유도하였다. 그리고, 모의 실험을 통하여, 제안된 서포트 벡터학습 기반 Neural-Q 방법의 적용 가능성을 알아보았다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.635-642
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• 2003

강화학습은 제어, 스케쥴링 등 많은 응용분야에서 성공적인 학습 결과를 얻었다. 기본적인 강화학습 알고리즘인 Q-Learning, TD(λ), SARSA 등의 학습 속도의 개선과 기억장소 등의 문제를 해결하기 위해서 여러 함수 근사방법(function approximation methods)이 연구되었다. 대부분의 함수 근사 방법들은 가정을 통하여 강화학습의 일부 특성을 제거하고 사전지식과 사전처리가 필요하다. 예로 Fuzzy Q-Learning은 퍼지 변수를 정의하기 위한 사전 처리가 필요하고, 국소 최소 자승법은 훈련 예제집합을 이용한다. 본 논문에서는 온-라인 퍼지 클러스터링을 이용한 함수 근사 방법인 Fuzzy Q-Map을 제안하다. Fuzzy Q-Map은 사전 지식이 최소한으로 주어진 환경에서, 온라인으로 주어지는 상태를 거리에 따른 소속도(membership degree)를 이용하여 분류하고 행동을 예측한다. Fuzzy Q-Map과 다른 함수 근사 방법인 CMAC와 LWR을 마운틴 카 문제에 적용하여 실험 한 결과 Fuzzy Q-Map은 훈련예제를 사용하지 않는 CMAC보다는 빠르게 최고 예측율에 도달하였고, 훈련 예제를 사용한 LWR보다는 낮은 예측율을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제26권1호
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• pp.37-47
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• 2013

Q-Q 플롯은 자료에 대한 분포적 가정을 평가하기 위해서 사용되는 편리하고 효과적인 그래프 방법이다. Q-Q 플롯은 자료의 분포와 이론적 분포를 비교하기 위한 확률플롯으로 자료에서의 분위수와 이에 대응하는 이론적 분위수를 각각 수직축과 수평축으로 해서 그린 산점도의 형태를 취한다. 본 논문에서는 확률변수 X가 위치모수 ${\mu}$와 척도수 ${\lambda}$를 가지는 역가우스분포를 따르면, 변환된 확률변수 $Y={\mid}\sqrt{\lambda}(X-{\mu})/{\mu}\sqrt{X}{\mid}$는 평균이 0이고 분산이 1인 표준반접정규분포를 하게 되는 분포적 결과를 활용하여 역가우스분포 Q-Q 플롯의 구축방법을 소개한다. 역가우스분포와 다른 분포를 따르는 자료를 대상으로 그린 Q-Q 플롯에서 나타나는 점들의 형태를 알아보고자 모의실험을 수행하고 그 결과를 제시한다. 실제 자료에 대한 사례분석을 통해 제안한 Q-Q 플롯의 유용성을 보인다.