• 한국음향학회지
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• 제28권1호
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• pp.77-83
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• 2009

본 논문에서는 비정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 비선형 함수와 사전 음성부재 확률을 이용한 최소 통계치(MS) 방법의 잡음전력편의 보상 방법을 제안한다. 비정상 잡음환경에서 잡음전력추정을 위해 최소 통계치 방법이 잘 알려져 있지만, 예측된 잡음전력 추정 값은 실제 잡음 전력 값보다 하향 편의 되는 특성을 나타낸다. 제안한 방법은 비선형 함수를 적용한 적응보상파라미터와 사전 음성부재 확률 값을 혼용하는 잡음전력편의 보상방법이다. 특히, 적응보상 파라미터는 사후 SNR을 이용한 비 선형함수를 적용하여 잡음수준의 증감에 따라 파라미터 값을 조절한다. 또한, 사전 음성부재확률 값이 1로 수렴할 경우, 적응보상파라미터 값은 각 주파수별로 최대치까지 증가하지만, 확률 값이 0에 가까워지면 반대의 특성을 나타낸다. 제안한 알고리즘의 잡음전력추정 및 음질향상의 성능평가를 위해 다양한 종류의 잡음과 비정상적인 극심한 잡음환경을 설정하여 실험하고, 음질향상을 위해 주파수 차감법과 결합하였다. 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경의 신호 대 잡음비 (SNR)와 Itakura-Saito 음질왜곡 평가법을 이용하여 기존 최소 통계치 (MS)방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다.

• 대기
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• 제25권1호
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• pp.185-191
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• 2015

고산기후관측소에서 2008년 8월과 9월의 Cheju ABC Plume Monsoon Experiment (CAPMEX) 기간 동안 3파장 photoacoustic soot spectrometer (PASS)로 측정된 에어로졸 흡수계수(${\sigma}_a$)와 에어로졸 산란계수(${\sigma}_s$)를 기존의 연구에서 널리 사용되고 있는 aethalometer 및 nephelometer의 동시관측 결과와 비교하였다. PASS ${\sigma}_a$의 관측결과는 aethalometer ${\sigma}_a$와 시간 변화 경향성이 매우 잘 일치했으나, 532 nm의 경우 절대값 면에서 PASS ${\sigma}_a$가 약 53% 큰 값을 보여 다소 차이가 있음을 알 수 있었다. PASS ${\sigma}_s$의 관측결과는 nephelometer ${\sigma}_s$와 비교했을 때, 근소한 차이로 매우 잘 일치함을 확인하였다(Bias Difference: $13.6Mm^{-1}$). 대기 중의 상대습도(RH)가 증가함에 따라 ${\sigma}_a$보다는 ${\sigma}_s$에 대한 영향이 큰 것으로 사료된다. Nephelometer ${\sigma}_s$와 PASS ${\sigma}_s$의 비율은 상대습도가 증가할수록 명확히 증가하는 경향성을 보였다. 이는 RH가 증가함에 따라서 PASS의 ${\sigma}_s$가 nephelometer ${\sigma}_s$에 비해서 상대적으로 감소하였음을 의미하며, 이러한 경향성은 RH가 70~80%를 넘어서면서 차이가 더욱 두드러지게 나타났다. Nephelometer와 aethalometer의 ${\sigma}_a$ 및 ${\sigma}_s$ 관측 결과 보다 PASS의 측정 결과로부터 산출한 $A{\AA}E$와 $S{\AA}E$가 더 크게 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제87권2호
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• pp.201-210
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• 1998

자웅이주성(雌雄異株性)으로서 우리나라에 자생(自生)하는 옻나무속(屬) 6개 수종(樹種) 중 종자번식(種子繁殖)을 하는 개옻나무와 산검양옻나무, 그리고 종자번식(種子繁殖)보다는 주로 영양번식(營養繁殖)을 하는 붉나무의 자연집단(自然集團)에 있어서 성비(性比)와 암 수그루 개체(個體)의 크기, 생장량(生長量)의 차이(差異), 공간적(空間的) 분포(分布) 및 연령(年齡)의 분포(分布)를 조사(調査)하여 이들 결과(結果)를 토대로 종간(種間) 및 종내(種內) 집단간(集團間) 변이(變異)를 분석하였다. 3개 수종(樹種)에서 성비(性比)는 집단간(集團間)에 다양한 변이(變異)가 있었으나 암그루의 수(數가) 숫그루에 비해 현저하게 많았으며, 붉나무의 성비(性比)는 개옻나무와 산검양옻나무에 비해 보다 낮은 결과(結果)를 보였다. 성간(性間) 개체(個體)의 크기와 생장량(生長量)의 분석(分析) 결과(結果) 개옻나무와 산검양옻나무는 숫그루가 암그루 보다 유의적(有意的)으로 우세하였으나, 붉나무는 유의적(有意的)인 차이가 인정되지 않았다. 그리고 3개 수종(樹種)에서 모두 개체(個體)당 꽃피는 가지의 수(數)와 가지당 화서(花序)의 수(數)는 숫그루가 많았으나, 개체(個體)당 가지의 수(數)와 가지당 잎의 수(數), 화서(花序) 1개당 잎의 수(數)는 암그루가 많았다. 이 결과는 숫그루가 화분(花粉)의 공급(供給)을 위해, 암그루는 종자생산(種子生産)을 최대로 하기 위한 생식적(生植的) 노력으로 추정되었다. 그리고 개옻나무의 성간(性間) 공간적(空間的) 분포(分布)에 대한 분석(分析) 결과(結果) 암 수그루 모두 임의분포(任意分布)를 하였으며, 치수(稚樹)들은 모수들 주변에서 집중분포(集中分布)의 경향을 보였다. 수종별(樹種別) 연령분포(年齡分布)에 관한 분석(分析) 결과(結果) 종자(種子)로 번식(繁殖)하는 개옻나무와 산검양옻나무는 영양번식(營養繁殖)을 주로 하는 붉나무에 비해 어릴 때 개화(開花)하는 비율(比率)이 낮았으며, 성숙목(成熟木)들은 높은 연령계급(年齡階級)에 분포(分布)하는 비율(比率)이 높았다. 번식방법(繁殖方法)이 다른 두 group들은 선호(選好)하는 생육지(生育地)가 다를 뿐만 아니라 성비(性比)와 성간(性間) 생장량(生長量)에서도 서로 다른 결과(結果)를 보였는데, 이 결과(結果)들을 종합하면 두 group간에 성간(性間) 생식(生殖)과 영양생장(營養生長)에 대한 양분(養分)의 분배(分配)가 다를 것으로 추정되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1779-1790
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• 2023

위성 자료의 성능이 크게 개선됨에 따라 최근에는 위성을 이용하여 광범위한 영역에 대한 실시간 안개 탐지 알고리즘들이 개발되고 있다. 한반도 주변을 관측하는 기상위성 중 관측주기가 10분으로 시간해상도가 가장 우수한 GEO-KOMPSAT-2A/Advanced Meteorological Imager (GK2A/AMI)는 공간해상도가 500 m이다. 반면 GEO-KOMPSAT-2B/Geostationary Ocean Color Imager-II (GK2B/GOCI-II)는 해상도가 250 m지만, 1시간 주기로 관측하고 가시채널만 보유하고 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변에서 발생하는 안개를 10분 및 250 m 해상도로 탐지하기 위해 GK2AB 융합 안개 탐지 알고리즘(Fog Detection Algorithm, FDA)인 GK2AB FDA를 개발하였다. GK2AB FDA는 세 파트로 구성된다. 첫 번째로 현업 운용중인 GK2A 안개 탐지 알고리즘(GK2A FDA)으로 10분 및 500 m 해상도로 안개를 탐지한다. 두 번째 단계에서는 두 위성 자료 간 시공간 일치, 태양천정각과 파장역 차이를 보정한 GK2A normalized visible (NVIS)의 10분 변화량을 이용하여 GK2B NVIS를 10분 간격으로 외삽한다. 마지막 단계에서는 외삽된 GK2B NVIS, 태양천정각, GK2A FDA 산출물 등을 입력자료로 기계학습(의사결정나무)을 이용하여 개발된 GK2AB FDA로 지리적위치에 따라 안개를 탐지(250 m, 10분)한다. GK2AB FDA의 훈련에는 6개 사례, 검증에는 4개 사례가 이용되었다. GK2AB FDA의 정량적 검증에는 지상관측 시정, 풍속 그리고 상대습도 자료를 이용하였다. GK2AB FDA는 GK2A FDA에 비해 공간해상도가 4배 증가함에 따라 안개 및 비안개 화소가 보다 자세히 구분되었다. 또한 검증방법에 관계없이 GK2A FDA에 비해 probability of detection (POD)은 높고 Hanssen-Kuiper Skill score (KSS)는 높거나 비슷함을 보여 안개 탐지 수준이 개선된 것으로 보인다. 하지만 일부 사례에서는 GK2AB FDA의 false alarm ratio (FAR)와 Bias가 크게 나타나 안개를 과대탐지하는 문제를 보이고 있다.

• 한국진공학회지
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• 제17권1호
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• pp.16-22
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• 2008

[ $O_2/SF_6$ ], $O_2/N_2$ 그리고 $O_2/CH_4$의 혼합 가스를 이용하여 폴리카보네이트의 플라즈마 식각을 연구하였다. 플라즈마 식각 장비는 축전 결합형 플라즈마 시스템을 사용하였다. 폴리카보네이트 식각은 감광제 도포 후에 UV 조사의 포토리소그래피 방법으로 마스크를 제작하여 실험하였다. 본 식각 실험에서는 $O_2$와 다른 기체와의 혼합비와 RIE 척 파워 증가에 따른 폴리카보네이트의 식각 특성 연구를 중심으로 하였다. 특히 건식 식각 시에 사용한 공정 압력은 100 mTorr로 유지하였으며 공정 압력은 기계적 펌프만을 사용하여 유지하였다. 식각 실험 후에 표면 단차 측정기, 원자력간 현미경 그리고 전자 현미경 등을 이용하여 식각한 샘플을 분석 하였다. 실험 결과에 의하면 폴리카보네이트 식각에서 $O_2/SF_6$의 혼합 가스를 사용하면 순수한 $O_2$나 $SF_6$를 사용한 것보다 각각 약 140 % 와 280 % 정도의 높은 식각 속도를 얻을 수 있었다. 즉, 100 W RIE 척 파워와 100 mTorr 공정 압력을 유지하면서 20 sccm $O_2$의 플라즈마 식각에서는 약 $0.4{\mu}m$/min, 20 sccm의 $SF_6$를 사용하였을 때에는 약 $0.2{\mu}$/min의 식각 속도를 얻었다. 그러나 60 %의 $O_2$와 40 %의 $SF_6$로 혼합된 플라즈마 분위기에서는 20 sccm의 순수한 $O_2$에 비해 상대적으로 낮은 -DC 바이어스가 인가되었음에도 식각 속도가 약 $0.56{\mu}m$/min으로 증가하였다. 그러나 $SF_6$ 양의 추가적인 증가는 폴리카보네이트의 식각 속도를 감소시켰다. $O_2/N_2$와 $O_2/CH_4$의 플라즈마 식각에서는 $N_2$와 $CH_4$의 양이 각각 증가함에 따라 식각 속도가 감소하였다. 즉, $O_2$에 $N_2$와 $CH_4$의 혼합은 폴리카보네이트의 식각 속도를 저하시켰다. 식각된 폴리카보네이트의 표면 거칠기 절대값은 식각 전에 비해 $2{\sim}3$ 배정도 증가하였지만 전자현미경으로 표면을 관찰 하였을 때에는 식각 실험 후의 폴리카보네이트의 표면이 깨끗한 것을 확인할 수 있었다. RIE 척 파워의 증가는 -DC 바이어스와 폴리카보네이트의 식각 속도를 거의 선형적으로 증가시켰으며 이 때 폴리카보네이트의 감광제에 대한 식각 선택비는 약 1:1 정도였다. 본 연구의 의미는 기계적 펌핑 시스템만을 사용한 간단한 플라즈마 식각 시스템으로도 $O_2/SF_6$의 혼합 가스를 사용하면 폴리카보네이트의 미세 구조를 만드는데 사용이 가능하며 $O_2/N_2$와 $O_2/CH_4$의 결과에 비해 상대적으로 우수한 식각 조건을 얻을 수 있었다는 것이다. 이 결과는 다른 폴리머 소재 미세 가공에도 응용이 가능하여 앞으로 많이 사용될 수 있을 것으로 예상한다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제20권2호
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• pp.152-164
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• 2020

Purpose: To compare long-term disease-free survival (DFS) between patients receiving tegafur/gimeracil/oteracil (S-1) or capecitabine plus oxaliplatin (CAPOX) adjuvant chemotherapy (AC) for gastric cancer (GC). Materials and Methods: This retrospective multicenter observational study enrolled 983 patients who underwent curative gastrectomy with consecutive AC with S-1 or CAPOX for stage II or III GC at 27 hospitals in Korea between February 2012 and December 2013. We conducted propensity score matching to reduce selection bias. Long-term oncologic outcomes, including DFS rate over 5 years (over-5yr DFS), were analyzed postoperatively. Results: The median and longest follow-up period were 59.0 and 87.6 months, respectively. DFS rate did not differ between patients who received S-1 and CAPOX for pathologic stage II (P=0.677) and stage III (P=0.899) GC. Moreover, hazard ratio (HR) for recurrence did not differ significantly between S-1 and CAPOX (reference) in stage II (HR, 1.846; 95% confidence interval [CI], 0.693-4.919; P=0.220) and stage III (HR, 0.942; 95% CI, 0.664-1.337; P=0.738) GC. After adjustment for significance in multivariate analysis, pT (4 vs. 1) (HR, 11.667; 95% CI, 1.595-85.351; P=0.016), pN stage (0 vs. 3) (HR, 2.788; 95% CI, 1.502-5.174; P=0.001), and completion of planned chemotherapy (HR, 2.213; 95% CI, 1.618-3.028; P<0.001) were determined as independent prognostic factors for DFS. Conclusions: S-1 and CAPOX AC regimens did not show significant difference in over-5yr DFS after curative gastrectomy in patients with stage II or III GC. The pT, pN stage, and completion of planned chemotherapy were prognostic factors for GC recurrence.

• 대한지리학회지
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• 제29권3호
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• pp.233-252
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• 1994

토지이용수문학을 위한 하나의 대안으로, 모형의 단순성, 모형변형의 용이성, 그리 고 모의된 모형으로부터 지속적인 유량 예측 능력을 지닌 Lumped모형을 이용해 토지이용 변화에 따른 수문특성의 변화를 추적하였다. Blackie(1972)의 모형을 근간으로, R1131(11-parameter, 3-storage, l-input option) 모형을 구축하였다. 연구 대상 유역분지는 케냐에 있는 Kimakia Catchement K11이며, 이곳의 토지이용은 3번 변화하였다. 3단계의 토 지이용 기간에 대해 모형을 보정한 결과, 모형유효도는 96.78%, 97.20%, 94.62%이며, 전체유 량오차는 각각 -1.78%, -3.36%, 5.32% 였다. 보정된 모형을 이용해 각 토지이용 단계별로 확장유출량을 발생시키고, 빈도해석을 시도했다. 홍수 규모가 작은 경우 식생변화에 따라 31.3%와 32.1% 정도로 홍수량이 줄어들었으나, 홍수 규모가 커짐에 따라 홍수량의 감소 정 도는 점차 작아지고 있다. 이와 같은 현상은 갈수량의 변화에서도 발견된다. 또한 식생이 어 느 정도까지 성장한 이후에는 계속된 식생 성장에도 불구하고 홍수량과 갈수량은 큰 변화가 없다.

• 한국사회복지학
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• 제66권1호
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• pp.333-361
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• 2014

본 연구는 대구시와 경북지역 사회복지기관 후원자들을 대상으로 이들의 기부효용감이 기부지속의도에 미치는 직접효과와, 기관신뢰도와 자기수용감의 매개효과, 그리고 경제수준이 미치는 조절효과를 검증하였다. 분석방법으로 구조방정식 모형을 토대로 변수간의 인과관계를 분석하였고, 인과관계에 대한 '경제수준'에 따른 비교를 위한 다집단 분석, 계수차이검증에 근거한 구조동일성 모형검증, 다중매개검증, 잠재평균분석을 실시하였다. 통계 패키지는 SPSS 18, Amos 19, Mplus 6을 사용하였다. 분석결과 밝혀진 주요내용은 다음과 같다. (1) '정서적 효용감'과 '가시적 효용감'은 각각 '기관신뢰도', '자기수용' 그리고 '기부지속의도'에 모두 정적 직접효과를 미쳤다. (2) '기관신뢰도'는 기부지속의도에 정적 직접효과와, '정서적 효용감' 및 '가시적 효용감'이 '기부지속의도'에 미치는 영향, 그리고 '자기수용감'에 미치는 영향을 각각 유의하게 매개하였다. (3) '자기수용감'은 '기부지속의도'에 직접적인 영향을 미치지 않았다. (4) '기관신뢰도'가 '기부지속의도'에 미치는 정적 효과는 경제형편이 저조한 경우에는 유의하지 않아, '경제수준'의 조절효과가 실증적으로 확인되었다. 기부행위를 통해 경험한 정서적, 가시적 효용감은 기부 지속의도를 높일 뿐만 아니라, 기부자들이 자기 수용감 증진에도 매우 긍정적인 기여한다는 사실이 실증적으로 규명되었다. 따라서 기부자들을 자원제공자로만 보던 시각에서 기부행위를 통한 수혜자(beneficiary)로까지 시각을 확대하였고, 연구결과를 토대로 사회복지적 함의를 논의하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1243-1254
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• 2021

수자원 운영이나 농업용수 관리 등을 위해서는 계절 또는 월 단위 이상의 장기간의 미래에 대한 증발산량의 정확한 예측이 중요하다. 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 통계적으로 예측된 월 기온자료와, 기온자료를 기반으로 한 Hamon 증발산량 추정식을 활용하여 기준증발산량에 대한 장기전망(최대 12개월까지)을 수행하였다. 먼저 한강권역의 월 단위 기온예측정보를 시공간적으로 상세화하여 한강권역 내 15개 지점에 대한 일 단위 기온자료를 도출하였다. 지점별 상세화된 기온자료의 적합도를 분석한 결과, 월평균 최고기온에 대해서는 PBIAS는 1.3~6.9%, RSR은 0.22~0.27, NSE는 0.93~0.95, r은 0.97~0.98이었으며, 월평균 최저기온에 대해서는 PBIAS는 7.8~44.7%, RSR은 0.21~0.25, NSE는 0.94~0.96, r은 0.98~0.99로 대체로 관측값과 유사하게 상세화가 수행되었다. 상세화된 기온자료를 이용하여 Hamon 방법에 의한 기준증발산량을 산정하고 한강권역 전체에 대해 면적평균하여 관측값과 비교한 결과, PBIAS는 2.2~5.4%, RSR은 0.21~0.28, NSE는 0.92~0.96, r은 0.96~0.98로 매우 높은 적합도를 나타내었다. 통계적 모형의 특성상 과거와 전혀 다른 기온이 관측되는 경우의 예측성 저하, 시공간적 상세화 과정에서의 불확실성 등으로 인해 일부 기간에 대해서는 예측된 기준증발산량이 관측치와 다소 편차를 나타내기도 하지만 미래기간에 대한 예측결과라는 점을 고려할 때, 미래의 가용수자원에 대한 평가 및 수자원 관리를 위한 정보로 충분히 활용성이 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.