• 융합보안논문지
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• 제8권3호
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• pp.83-92
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• 2008

소매업 매출액는 그룹(소매업)별, 시간별로 다양한 원인에 의해서 매출액 결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 소매업 매출액의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 소매업 매출액에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 7 그룹(백화점, 대형마트, 슈퍼마켓, 편의점, 기타종합소매점, 무점포판매점, 사이버쇼핑몰, 기타무점포판매점, 전문상품소매점)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2007년 12월 까지의 자료를 이용하였고. 소매업 판매액을 종속변수로 설정하고 종합주가지수, 사이버쇼핑몰 사업체수, 동행(경기)종합지수, 아파트매매가격지수, 고용률, 평균가동률, 소비자물가 지수를 변수로 투입하였다. 소매업 결정요인을 추정한 결과 동행(경기)종합지수와 아파트매매가격지수, 고용률, 제조업 평균가동률의 계수값이 각각 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 소비자물가지수는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 종합주가지수와 사이버 쇼핑몰 사업체수는 매출액에 큰 영향으로 주지는 않은 것으로 나타났다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제39권1호
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• pp.93-96
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• 2011

대장균의 16S rRNA 염기 중 진화적으로 매우 보존되어 있는 B2c 인터브리지의 구성요소 중 하나인 C770염기에 치환을 일으키면 단백질 합성이 저하되는 것으로 알려져 있다. 이 연구에서는 770 위치에 C에서 G로 염기치환(C770G)된 16S rRNA의 기능을 회복시키는 이차복귀돌연변이(secondsite revertant)를 얻기 위해 16S rRNA를 암호화하는 DNA 부분에 무작위로 염기치환을 유발시켜, 재조합 리보솜이 번역하는 CAT mRNA로부터의 단백질 합성능력이 향상된 클론을 선별하였다. 이 실험으로 C770G 염기치환을 가진 변이체 리보솜의 단백질 합성능력을 일부 회복시키는 하나의 이차복귀돌연변이체를 획득하였으며, DNA 염기분석을 통하여 C569G와 U904C 염기치환을 가진 것을 확인하였다. 이러한 연구결과를 이용하여 770 염기가 단백질 합성 과정에서 16S rRNA의 어떤 다른 부분과 결합을 하는지, 또한 그러한 결합으로 이루어지는 구조가 가지게 되는 기능은 무엇인지 등에 대한 리보솜의 구체적인 단백질 합성기작 연구에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제3권2호
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• pp.129-140
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• 2004

본 논문에서는 지방부 간선도로 단속류 구간(국도 42호선 양지$\~$용인구간 6km)의 통행시간정보에 관한 체계적인 수집 $\cdot$ 분석을 위해 현재 국도교통관리시스템(RTMS : Rural Trafc Management System)상에서 운영중인 차량 번호판 매칭방식 AVI 수집자료에 대한 신뢰성 검증 및 단속류 구간 통행시간 자료의 적정집락간격에 관한 연구가 수행되었다. 우선 AVI수집자료 신뢰성 검증을 위하여 번호판 매칭방식 AVI표본수집자료와 전수조사자료를 Kolmogorov-Smirnov 검증기법을 이용하여 분석한 결과 AVI 자료는 통과위주의 대표차로상에서 수집되는 관계로 전차로에 대한 수집자료와 교통특성에 차이가 있어 현재의 번호판 매칭방식 AW 표본수집자료를 통해 산출된 구간통행시간을 구간의 대표값으로 적용하는 문제는 추가 검토가 필요하다. 그리고 적정집락간격을 산출하기 위하여 통계적 추정 개념인 점추정과 구간추정을 적용하여 모형을 개발하여 적용한 결과 점추정기법이 구간추정기법보다 집락간격결정에 민감하고, 보다 정확한 적정집락간격 선정이 가능한 것으로 밝혀졌으며, 적정집락간격은 5분으로 산정되어 현재 적용되고 있는 5분 집락간격은 적정한 것으로 판단된다.

• 대한환경공학회지
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• 제31권9호
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• pp.825-830
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• 2009

의약물질은 다양한 경로를 통해 수질환경으로 유입된다. 수계에 의약물질은 ppt에서 ppb 단위의 낮은 농도로 종종 검출되고 있으므로 적절한 관리방안과 기술적 대안을 찾기 위해 최적화된 미량분석기술을 개발하는 것이 필요하다. LC-MS/MS 최적화에 있어서 단변수 변화분석이 선호되어 왔다. 그러나 분석기기의 독립변수들은 서로 영향을 주고받기 때문에 여러 독립변수를 동시에 변화시키는 방법을 통해 최적조건을 탐색해야 한다. 본 연구에서는 반응표면 분석법을 최근 문제가 되고 있는 항생제 설파메톡사졸의 LC-MS/MS 분석에 활용하였다. 먼저 선별실험을 통해 최적화 대상 독립변수를 조각화에너지(Fragmentation Energy)와 충돌전압(Collision Voltage)으로 선정하였다. 조각화에너지와 충돌전압을 동시변화시키고 각 조건의 반응을 다항식으로 모사하였다. 회귀분석결과 상관계수 $R^2$값은 0.9947를 나타내어 높은 정확도를 보였으며, 무작위 조건에서 반응의 예측값과 관측값 사이의 오차율이 3.41%로 작은 차이를 보였다. 따라서 RSA에 의해 도출된 모델이 조각화에너지와 충돌전압의 변화에 의한 LC-MS/MS의 반응을 성공적으로 모사하는 것으로 사료되었다. 이때 모델을 통해 확인된 최적조건은 조각화에너지 116.6과 충돌전압 10.9 eV이다. 이러한 반응표면분석법은 고체상 추출조건 및 액체크로마토그래피 조건의 최적화에 확장되어 활용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_4호
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• pp.1179-1194
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• 2020

본 연구에서는 지상기상센서가 설치되지 않은 미 관측지점의 기온정보를 추정하기 위하여 K-최근접 이웃, 랜덤 포레스트, 신경망 알고리즘을 대상으로 위성영상을 이용하여 기온자료를 산출하고 그 정확성을 평가·분석하고자 하였다. 위성영상자료는 2019년에 취득된 Landsat-8과 MODIS Aqua/Terra을 이용하였으며, 기상자료는 기상청과 산림청의 AWS/ASOS 자료를 이용하였다. 또한 추정 정확도를 향상시키기 위하여 수치표면 모델, 일사량, 경사방향, 경사도를 생성하여 이용하였다. 머신러닝 알고리즘 정확도 비교는 10-fold 교차검증을 통하여 R²(결정계수) 및 RMSE(평균제곱근오차)의 통계량을 계산하여 대상지역별 추정결과를 비교하였다. 그 결과 신경망 알고리즘이 R²=0.805, RMSE=0.508로 세 알고리즘 중 가장 안정적인 결과를 나타내었다. 신경망 알고리즘을 구축된 위성영상 데이터셋에 적용하여 2019년 6월부터 9월까지의 평균기온 지도를 생성할 수 있었으며 세밀한 기온 정보를 관측할 수 있음을 확인하였다. 연구 성과는 폭염 대응 정책, 열섬완화 연구 등 국가재난안전 관리에 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.150-162
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• 2016

정부의 R&D투자가 실제적으로 기업의 R&D투자를 진작시키는데 영향을 주고 있는지에 대해서 아직 합의된 결과가 도출되지 않았다. 한편 2016년도의 주요부처 정부R&D 예산이 삭감된 가운데 대기업에 대한 정부R&D투자는 줄이고 중소 중견기업에 대한 투자를 늘리기로 하여 이러한 정책이 향후 효과가 있을지에 대한 실증 분석이 요구된다. 이를 위해 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)와 공시된 재무제표를 이용하여 2012년부터 2014년까지 1301개의 데이터를 기초로 이원고정효과모형과 이원확률효과모형을 사용하였다. 표본은 상장기업만을 대상으로 했으며 기업규모별(대기업, 중견기업, 중소기업)로 정부R&D투자가 기업R&D투자에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 대기업에 대한 정부R&D투자는 다소 유의한 범위를 벗어나기는 하였으나 구축효과가 있는 것으로 나타났고, 유의하게 중견기업과 중소기업은 보완효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 현재 정부 정책의 방향이 합당함을 보이고 있다. 이는 정부의 제약된 자원을 효율적으로 배분하여 중소 중견기업의 자체 R&D투자를 유도하고 나아가 글로벌 강소기업의 혁신에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국안광학회지
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• 제13권1호
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• pp.95-99
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• 2008

목적: 굴절교정 안경 착용 시 안경 착용자가 교정시력에는 만족할지라도 어지럼증상과 같은 위화감으로 안경착용에 불편함을 호소한다. 이는 안경 교정 굴절력에 의한 프리즘영향으로 인해 발생될 수 있으므로 본 연구는 평소 어지럼을 느끼지 않는 피검자를 대상으로 수직동향프리즘에 대한 자각증상을 조사하였다. 방법: 시각적으로 정상인 나이 20세에서 31세인 37명의 학생으로 실시하였다. 소프트콘택트렌즈로 굴절이상을 교정한 상태에서 수직동향프리즘, Base Down과 Base Up의 단프리즘렌즈로 조제가공 된 가공안경을 각각 착용한 상태로 걸어 보게 하여 자각적인 위화감에 대한 느낌의 정도를 나타내게 하였다. 결과: 프리즘에 대한 자각적 위화감에 대한 반응 정도는 Base Up 동향프리즘이 Base Down 동향프리즘 보다 유의적 수준에서 크게 나타났다. 또한 수직 Base Up에 의해 위화감을 느끼는 대상자의 빈도는 외사위 보다 내사위가 더 높게 나타나서 외사위 대상자 보다 내사위의 대상자가 보다 Base Up에 민감한 반응을 보였다. 결론: 안경에 의한 어지럼과 같은 위화감을 감소시키기 위해서는 프리즘의 효과를 최소화해야 하며 프리즘이 부득이 부가될 경우는 Base Up 보다는 Base Down의 동향프리즘을 유도하는 것이 효과적이라고 할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.2038-2045
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• 2010

가구당 월평균 가계소득은 그룹(지역)별, 시간별로 다양한 원인에 의해서 가게소득 결정요인이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 월평균 가계소득에 관련된 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 가계소득에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 3그룹(전국, 6개 광역시, 서울)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2009년 9월까지의 자료를 이용하였고. 월평균 가계 소득액을 종속변수로 설정하고 물가의 대용 변수로서 소비자물가지수, 주택매매가격지수, 경기변수로서 선행종합지수, 금리 및 증권변수로서 주택담보대출 과 종합주가지수 사회현상 변수로서 고용률, 보건 의료비 지출률을 설명(독립)변수로 투입하였다. 월평균 가계소득 요인을 추정한 결과 선행(경기)종합지수와 주택담보 대출은 정(+)의 영향을 미치는 유의한 변수로 나타나고 고용률, 주택매매가격지수와 보건의료비 지출률은 음(-)의 영향을 나타내는 유의적인 변수이지만 소비자물가지수와 종합주가지수는 음(-)의 영향을 나타내는 비유의적인 변수로서 월평균가계소득에는 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제101권2호
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• pp.213-219
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• 2012

제5차 국가산림자원조사는 다양한 산림자원의 현황을 평가하고 시간경과에 따른 산림자원의 변화를 모니터링하기 위하여 연년조사체계로 개편되었다. 본 연구는 충청북도를 대상으로 연년조사체계에서 수집된 현지조사 표본점 자료를 이용하여 일정시점의 평균임목축적을 추정하기 위한 방법을 모색하기 위해 수행되었다. 연년통계량의 산출을 위하여 임상구분의 표본층을 고려하지 않은 단순임의추출법과 표본층을 고려한 사후층화이중추출법의 추정식을 이용한 추정치를 비교한 결과, 사후층화이중추출법에 의한 추정치의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 최근 5년간 수집된 현지조사 자료를 통합하기 위하여 조사년도의 차이를 고려하지 않은 시차 무시법(Temporally Indifferent Method), 조사년도별 추정치를 산출한 후 통합하는 단순이동평균법, 그리고 연도별 표본개수에 의해 가중치를 부여하는 가중이동평균법에 의한 평균임목축적과 추정분산을 비교하였다. 평균임목축적은 시차 무시법과 가중이동평균법에서 동일한 것으로 나타났지만, 추정치의 정도를 나타내는 추정분산은 가중이동평균법을 이용한 것이 약간 향상되었으며, 결과적으로 연도별 변이를 반영할 수 있는 가중이동평균법이 보다 적합한 것으로 평가되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.81-99
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• 2020

기종점 데이터는 수요 분석 및 서비스 설계를 위해서 대중교통, 도로운영 등 다양한 분야에서 저장 및 활용되고 있다. 최근 빅데이터의 활용성이 증대되면서 기종점 데이터의 분석 및 활용에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 기존의 일반적인 교통 정보 데이터가 수집장비 수(n)에 비례하여 데이터양이 증가(α·n)하는 것과는 다르게, 기종점 데이터는 수집지점 수(n)의 증가에 따라 수집 데이터의 양이 기하급수적으로 증가(α·n²)하는 경향이 있다. 이로 인하여 기종점 데이터를 원시 데이터의 형태로 장기간 저장하고 빅데이터 분석에 활용하는 것은 대용량의 저장 공간이 필요하다는 것을 고려할 때 실용적 대안으로 여겨지지 않고 있다. 이와 함께 기종점 데이터는 0~10 사이의 작은 수요 부분에 패턴화된 형태와 무작위 적인 형태의 데이터가 섞여있어 작은 수요가 그룹화되어 발생하는 주요 패턴을 추출하기에 어려움이 있다. 이러한 기종점 데이터의 저장용량의 한계와 패턴화 분석의 한계를 극복하고자 본 연구에서는 주성분 분석을 활용한 대중교통 기종점 데이터의 압축 및 분석 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 서울시와 세종시의 대중교통 이용 데이터를 활용하여 모빌리티 데이터를 분석하고, 모빌리티 기종점 데이터에 포함된 무작위 성향이 높은 데이터를 제거하기 위해 주성분분석 기반의 데이터 압축 및 복원에 관한 연구를 수행하였다. 주성분분석으로 분해된 기종점 데이터와 원데이터를 비교하여 주요한 수요 패턴을 찾고 이를 통해 압축률과 복원율을 높일 수 있는 주성분 범위를 제안하였다. 본 연구에서 분석한 결과, 서울시 기준 1~80, 세종시 기준 1~60까지의 주성분을 사용할 경우 주요 이동 데이터의 손실 없이 기종점 데이터에 포함되어있는 노이즈를 제거하고 데이터를 압축 및 복원이 가능하였다.