• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.357-357
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• 2011

폭설은 짧은 시간에 많은 양의 눈이 오는 기상현상으로, 자연재해에 속하며 각종 피해를 유발한다. 우리나라는 주로 산지가 많고 삼면이 바다로 둘러싸인 지형으로 폭설의 발생 및 영향은 국지적으로 차이가 많이난다. 이에 우리나라 폭설의 지역별 위험도를 이해하기 위해서는 체계적인 지역구분과 연구가 필요하다. 본 연구는 우리나라 폭설의 지역별 위험도를 분석하기 위해 지난 39년 겨울철동안(Oct-Apr, 1971-2010) 68개의 지상기상관측소에서 측정한 일별 최심신적설량을 이용하여 우리나라 대설지역을 바탕으로 크게 울릉도, 영동 해안북부(속초와 강릉), 서태백산맥(춘천, 홍천, 양평, 원주 등), 소백산맥북서부(부여, 보은, 대전 등), 남해안 (해남, 완도, 장흥 등)의 폭설지역으로 세분화하였다. 폭설지역을 기상청의 대설특보 기준에 따라 대설주의보(5cm이상)와 대설경보(20cm이상)가 발령됐던 기간으로 빈도분석을 시행하였다. 대설주의보의 발생일수는 총 5,712일로 전체 폭설 발생일의 68%를 차지한다. 이 중 대설경보의 발생일수는 총 1,976일로 전체 폭설 발생일의 23%를 차지한다. 울릉도에서는 대설주의보의 발령일수가 총 602회로 가장 눈이 많은 지역으로 나타났으며, 그 반대로 가장 눈이 적은 지역인 남해안은 3cm이상일 경우에 대설주의보를 발령하며, 이 지역에서의 대설주의보의 발령일수가 지역별 평균 21회였다. 영동북부해안에서는 대설주의보의 발령일수가 지역별 평균 180회, 서태백산맥에서의 대설주의보 발령일수가 지역별 평균 87회, 소백산맥북서부에서의 대설주의보 발령 일수가 지역별 평균 122회로 우리나라의 폭설지역에 속하는 것으로 나타났다. 각 관측소의 39년 겨울철 최심 신적설량을 대설주의보와 대설경보의 빈도수에 따른 지역별 위험 지역을 IDW (Inverse Distance Weighting) 기법을 이용하여 공간 분포도를 작성하였다. 본 연구의 결과는 폭설 위험 지역의 지역별 빈도 분석 결과를 위험 분포도로 도시화하여 매년 반복적으로 발생하는 폭설로 인한 피해 경감 및 사회 경제적 안정에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1845-1851
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• 2007

배경 잡음과 실내 잔향음은 음성 인식 시스템 성능 저하의 주요 이유이다. 많은 알고리즘이 음성의 잔향음 제거를 위해 개발되었다. 이 논문에서는 실내 환경에서 수정된 선형 예측 잔여(Linear Prediction Residual)를 이용하여 음질 개선을 위한 잔향음 제거 방법을 제안한다. 제안된 잔향음 제거 방법은 음성에서 성문 경계의 순간에 발생한 성도(聲道)시스템의 중요한 여기에 기반한다. 본 논문에서 제안한 방법은 3개의 센서로부터 수집한 반향신호로 각 센서에서의 시간지연 정보를 사용한다. 새로운 선형 예측 잔여신호는 선형 예측 잔여의 가중치와 힐버트 변환으로 얻은, 개선된 선형 예측 잔여 조합을 사용한다. 코히런트하게 더해진 힐버트 포락선의 특징은 잡음과 반사로 인한 큰 진폭 피크를 가지는 것이다. 깨끗한 음성의 잔여는 개선된 음성을 얻는 시변전극 필터를 일으키는데 사용된다. 본 논문에서는 반향 환경에서 성능 분석을 위해 제안된 알고리즘의 시뮬레이션을 수행하였다. 제안된 알고리즘은 실내 잔향환경에서 기존의 알고리즘에 비해 반사된 음성의 품질 향상의 결과를 보였다.

• 분석과학
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• 제32권5호
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• pp.163-172
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• 2019

Methamphetamine (MA) is currently the most abused illicit drug in Korea and its major metabolite is amphetamine (AP). As MA exist as two enantiomers with the different pharmacological properties, it is necessary to determine their respective amounts in a sample. Thus a chiral stationary phase liquid chromatography-tandem mass spectrometric (LC-MS/MS) method was developed for identification and quantification of d-MA, l-MA, d-AP, and l-AP in human urine. Urine sample ($200{\mu}L$) was diluted with pure water and purified using solid-phase extraction (SPE) cartridge. A $5-{\mu}L$ aliquot of SPE treated sample solution was injected into LC-MS/MS system. Chiral separation was carried out on the Astec Chirobiotic V2 column with an isocratic elution for each enantiomer. Identification and quantification of enantiomeric MA and AP was performed using multiple reaction monitoring (MRM) detection mode. Linear regression with a $1/x^2$ as the weighting factor was applied to generate a calibration curve. The linear ranges were 25-1000 ng/mL for all compounds. The intra- and inter-day precisions were within 3.6 %, while the intra- and inter-day accuracies ranged from -5.4 % to 11.8 %. The limits of detection were 2.5 ng/mL (d-MA), 3.5 ng/mL (l-MA), 7.5 ng/mL (d-AP), and 7.5 ng/mL (l-AP). Method validation parameters such as selectivity, matrix effect, and stability were evaluated and met acceptance criteria. The applicability of the method was tested by the analysis of genuine forensic urine samples from drug abusers. d-MA is the most common compound found in urine and mainly used by abusers.

• 농촌계획
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• 제25권1호
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• pp.75-87
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• 2019

As the impacts of climate change have been emerged all the way through society, the potential risks specifically on agricultural water and facilities are recently getting concerned. Evaluating vulnerability of agriculture to climate change on is a time-tested strategy. While a number of researches on the adaption and mitigation of climate change were performed in various aspects for sustainable agricultural production, the vulnerability of management system for agricultural water and infrastructure has not been investigated yet. This study is aimed to clarify the definition of vulnerability to climate change, find the major indicators able to presume the vulnerability, and finally determine the relative importance of the indicators based on the specialist questionnaire survey and its analyses. The lists of indicators for major parts of agricultural water management such as, water use, flood control, reservoir related issues, and pumping and drainage systems are initialized referring to the related precedent studies. The primary survey was conducted in the form of Delphi to complement the list and methods and the main survey was then conducted using AHP(Analytic Hierarchy Process) technique to quantitatively prioritize the indicators. The results derived in this study would be directly adopted in weighting importance of indicators to investigate the indicator-based vulnerability analysis to climate change in agricultural water and infrastructure management.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.221-228
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• 2019

대학의 교양교육은 전공교육에 비해 본래의 교육적 의의를 살리지 못하고 있다는 문제에 직면해 있다. 이 문제를 해결하기 위한 가장 시급한 단계는 바로 현재 각 대학이 편성 운영 중인 교양교육에 대한 정확한 진단에서 출발한다고 볼 수 있다. 이에 본 연구는 대학의 교양교육을 평가할 수 있는 교양교육과정 평가도구의 개발에 목적을 두고 있다. 본 연구는 기존 선행연구들이 이론적으로 교양교육과정 평가도구를 단편적으로 나열한 것에서 벗어나, 평가항목 간 상대적 중요도를 AHP 분석기법을 통해 확인함으로써 평가도구의 배점을 결정하였다. AHP 분석 결과 교양교육과정의 편성, 운영, 평가 중 편성의 영역이 가장 중요하다고 나타났으며, 후순위로는 운영과 평가 영역으로 나타났다. 전체 22개 평가 지표 중 가장 높은 가중치로 결정된 지표는 "교과목 편성의 적절성"으로 나타났으며, 2순위로 "교양교육과정 목표의 적절성"이 선정되었다.

• 국토계획
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• 제54권7호
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• pp.58-69
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• 2019

This study suggested the necessity of introducing the future-oriented new industrial complex as a way to enhance the competitiveness of the industrial complex in response to the industrial ecosystem change caused by the 4th industrial revolution. To evaluate the location suitability for the new industrial complex, location indices were developed in this study. The flexibility of location and connectivity to neighboring areas of the future-oriented new industrial complexes were the focused subjects of this study. In-depth expert consultation and Delphi survey were conducted to construct an index system and to measure the indices. Afterwards, the AHP analysis was conducted to elucidate the weighting by indicators. As a result, the indicators of industrial innovation environment were the most important in the major category. In addition, the convenience of workers, especially urban environment, was analyzed as an important factor for success of the future-oriented new industrial complex. The indicators which are closely related to the concept and purpose of the future-oriented new industrial complex turned out to have the higher weight compared to other indicators. From the point of view of the developers of the industrial complexes or tenant companies, the implications for deriving suitable locations for development of industrial complexes among urban under-utilized sites are suggested. Furthermore, It is expected that the government will be able to apply the development system to stimulate the development of these new industrial complexes and to prepare guidelines for selecting locations.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권1호
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• pp.16-37
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• 2022

Accurate liver segment segmentation based on radiological images is indispensable for the preoperative analysis of liver tumor resection surgery. However, most of the existing segmentation methods are not feasible to be used directly for this task due to the challenge of exact edge prediction with some tiny and slender vessels as its clinical segmentation criterion. To address this problem, we propose a novel deep learning based segmentation model, called Boundary-Aware Dual Attention Liver Segment Segmentation Model (BADA). This model can improve the segmentation accuracy of liver segments with enhancing the edges including the vessels serving as segment boundaries. In our model, the dual gated attention is proposed, which composes of a spatial attention module and a semantic attention module. The spatial attention module enhances the weights of key edge regions by concerning about the salient intensity changes, while the semantic attention amplifies the contribution of filters that can extract more discriminative feature information by weighting the significant convolution channels. Simultaneously, we build a dataset of liver segments including 59 clinic cases with dynamically contrast enhanced MRI(Magnetic Resonance Imaging) of portal vein stage, which annotated by several professional radiologists. Comparing with several state-of-the-art methods and baseline segmentation methods, we achieve the best results on this clinic liver segment segmentation dataset, where Mean Dice, Mean Sensitivity and Mean Positive Predicted Value reach 89.01%, 87.71% and 90.67%, respectively.

• Asian Journal for Public Opinion Research
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• 제9권2호
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• pp.188-211
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• 2021

Decreasing response rates to traditional survey methods, like face-to-face and telephone interviews, have led survey practitioners around the world to seek new ways of conducting surveys in recent years." The COVID-19 pandemic exacerbated this problem because it made conducting face-to-face interviews even more difficult than before. For example, it made conducting face-to-face surveys infeasible in 2020 in South Korea, and so the Korean Academic Multimode Open Survey (KAMOS) was unable to conduct a planned face-to-face survey to recruit new panel members. The entire 8,514-member panel, established via two-stage probability-based sampling from 2016 to 2019, was invited to take three online/telephone surveys in 2020. Of these panel members, 1,352 responded to at least one survey in 2020. To test to what extent the panel remained representative of the adult South Korean population, we compared the two groups of panel members: those who responded to at least one survey in 2020 and those who did not. After weighting both groups on the basis of age, sex, and geographical area, we analyzed their responses to some of the questions that were asked during multiple rounds of the face-to-face panel-recruiting interviews. Using Cohen's d for survey items that could be analyzed numerically and Cramér's V for categorical items, we were able to conclude that the respondents to the 2020 surveys were equivalent to the non-respondents in terms of both demographics and in the answers they originally gave to substantive questions on a variety of topics related to social science or public opinion research, including questions about quality of life, societal issue, and politics (Cohen's d items <0.2, 95% CI; Cramér's V items <0.1, 95% CI). This analysis may provide a model for others who wish to test the continued representativeness of their panel or who would like to use a different survey mode or change some other aspect of their methodology and test whether it is equivalent to their former methodology. Our success in building a panel that retained its representativeness may be useful to those in other countries where face-to-face surveys had previously been the norm but are becoming increasingly difficult to conduct.

• 한국음향학회지
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• 제40권4호
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• pp.347-358
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• 2021

본 연구의 목적은 곡면배열이 설치된 이중 곡률을 갖는 곡면의 형상을 최적화하는 것이다. 곡면은 4개의 미지수로 결정되는 이중 타원구로 모델링 하였다. 곡면 배열의 빔 패턴 분석을 통해서 4개의 미지수 중에 2개의 설계 파라미터를 결정했다. 빔 설계 인자의 sharp 지수의 합으로 표현되는 가중치 목적 함수를 정의했다. 각각의 sharp 지수는 여러 빔 설계 인자 중에 지향 지수, 고각 해상도, 방위각 해상도로 정의했다. 가중치가 주어졌을 때, 모든 격자에 대한 직접 계산을 통해 가중치 목적 함수를 평가하고 2개의 설계 파라미터의 최적값을 찾았다. 시뮬레이션에는 총 4종류의 가중치를 사용했다. 각각의 가중치에 대한 최적 곡면 형상 및 빔 패턴 분석 결과를 보였다. 특별히 균등 가중치를 사용했을 때, 다른 가중치를 사용했을 때보다 부드러운 표면을 갖는 이중 타원체의 형상이 얻어졌다.

• 응용통계연구
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• 제36권4호
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• pp.323-335
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• 2023

고차원 데이터의 인과 추론에서 고차원 공변량의 차원을 축소하고 적절히 변형하여 처리와 잠재 결과에 영향을 줄 수 있는 교란을 통제하는 것은 중요한 문제이다. 평균 처리 효과(average treatment effect; ATE) 추정에 있어서, 성향점수와 결과 모형 추정을 이용한 확장된 역확률 가중치 방법이 주로 사용된다. 고차원 데이터의 분석시 모든 공변량을 포함한 모수 모형을 이용하여 성향 점수와 결과 모형 추정을 할 경우, ATE 추정량이 일치성을 갖지 않거나 추정량의 분산이 큰 값을 가질 수 있다. 이런 이유로 고차원 데이터에 대한 적절한 차원 축소 방법과 준모수 모형을 이용한 ATE 방법이 주목 받고 있다. 이와 관련된 연구로는 차원 축소부분에 준모수 모형과 희소 충분 차원 축소 방법을 활용한 연구가 있다. 최근에는 성향점수와 결과 모형을 추정하지 않고, 차원 축소 후 매칭을 활용한 ATE 추정 방법도 제시되었다. 고차원 데이터의 ATE 추정 방법연구 중 최근에 제시된 네 가지 연구에 대해 소개하고, 추정치 해석시 유의할 점에 대하여 논하기로 한다.