• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 1995년도 한국우주과학회보 제4권1호
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• pp.35-35
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• 1995

• 대한기계학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.1089-1098
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• 1992

본 연구에서는 이산제어 관점에서 비병치제어를 고려한다. 연소시간계에서 많은 장점을 가진 병치제어는 이산시간계로 변환되면 샘플링과 홀딩에서 야기되는 시 간지연 요소때문에 그 특성이 달라진다.따라서 본 논문에서는 연속시간계에서 제안 된 시간지연을 갖는 비병치제어를 이산시간계로 확장하고 제어기 설계 방법을 제시코 저 한다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제47권4호
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• pp.187-192
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• 2023

The United States (US) National Science Foundation's (NSF's) National Ecological Observatory Network (NEON) is a continental-scale observation facility, constructed and operated by Battelle, that collects long-term ecological data to better understand and forecast how US ecosystems are changing. All data and samples are collected using standardized methods at 81 field sites across the US and are freely and openly available through the NEON data portal, application programming interface (API), and the NEON Biorepository. NSF led a decade-long design process with the research community, including numerous workshops to inform the key features of NEON, culminating in a formal final design review with an expert panel in 2009. The NEON construction phase began in 2012 and was completed in May 2019, when the observatory began the full operations phase. Full operations are defined as all 81 NEON sites completely built and fully operational, with data being collected using instrumented and observational methods. The intent of the NSF is for NEON operations to continue over a 30-year period. Each challenge encountered, problem solved, and risk realized on NEON offers up lessons learned for constructing and operating distributed ecological data collection infrastructure and data networks. NEON's construction phase included offices, labs, towers, aquatic instrumentation, terrestrial sampling plots, permits, development and testing of the instrumentation and associated cyberinfrastructure, and the development of community-supported collection plans. Although colocation of some sites with existing research sites and use of mostly "off the shelf" instrumentation was part of the design, successful completion of the construction phase required the development of new technologies and software for collecting and processing the hundreds of samples and 5.6 billion data records a day produced across NEON. Continued operation of NEON involves reexamining the decisions made in the past and using the input of the scientific community to evolve, upgrade, and improve data collection and resiliency at the field sites. Successes to date include improvements in flexibility and resilience for aquatic infrastructure designs, improved engagement with the scientific community that uses NEON data, and enhanced methods to deal with obsolescence of the instrumentation and infrastructure across the observatory.

• 디자인학연구
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• 제16권2호
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• pp.415-424
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• 2003

사람들은 기억해야할 정보를 머리 속에만 저장하지는 않는다 그러한 정보를 사물에 저장할 수 도 있는데 노만은 이를 세상 속 지식이라고 부른다. 가장 보편적이면서 일반적으로 정보를 사물에 저장하는 방식은 이름표를 부착하는 것이다. 4구 가스레인지에 있어서도 마찬가지로 사용자는 버너와 스위치간의 관계를 기억할 필요 없이 이름표를 보고 이들 관계에 대한 개념모형을 만들도록 가스레인지는 사용자에게 요구하고 있다. 하지만 사용자가 일일이 이름표를 보고 스위치를 조작하는 것은 인지적 스트레스일 것이다. 노만은 이러한 문제를 해결하고자 버너와 스위치가 자연적으로 대응되도록 공간적 유사성을 통한 방법을 제시하였다. 그러나 그의 방법은 현실적으로 주방의 구조에 잘 부합할 수 없어 사용되기가 힘들다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결할 방법으로 칼라코딩을 제안하였다. 버너와 스위치를 칼라로 코딩하면 자연적인 대응이 이루어질 것이라는 관점에서 일반적인 가스레인지를 사용하는 집단과 칼라코딩 된 가스레인지를 사용하는 집단을 자극에 대한 정확성과 반응시간을 기준으로 실험하였다. 실험결과 두 집단간의 과제에 대한 정확도의 차이(f(1,38)=17.892, p<.01)와 반응시간(F(1,38)=6.726 p<.05)의 차이가 유의미하여 칼라코딩의 효과가 있음이 증명되었다. 본 연구를 통해서 칼라코딩이 디자인과정에서 인지적 분류가 중요한 제품들의 디자인에 효과적으로 사용될 수 있음을 제시하고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권3호
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• pp.275-285
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• 2017

국가기상위성센터(NMSC)는 2011년 4월부터 천리안 위성(COMS) 해수면온도자료를 생산해왔다. 본 연구에서는 천리안 해수면온도 알고리즘을 이용하여 북서태평양 지역에 최적화된 해수면온도 산출 알고리즘 및 정지궤도와 극궤도 위성의 해수면온도 자료 합성 알고리즘을 개발하였다. 북서태평양 해역에 최적화된 천리안위성 해수면온도를 산출하기 위해 천리안 위성 자료와 부이(Buoy) 해수면온도 자료를 이용하여 해당지역에 최적화된 회귀계수를 산출 하였으며, 정확도 향상을 위한 새로운 구름 및 기타 오염 화소 제거와 부이자료의 품질검사 과정을 수행하였다. 그리고 본 연구에서 산출한 북서태평양 지역에 최적화된 천리안 위성 해수면 온도와 극궤도 위성(NOAA-18/19 and GCOM-W1) 해수면온도 자료를 이용하여 합성해수면 온도를 산출하였다. 합성 방법은 국립기상과학원에서 개발한 합성해수면온도 알고리즘을 응용하여 적용하였다(NIMR, 2009). 북서태평양 해역에 최적화된 천리안위성 해수면온도를 산출하기 위해 2011년 4월부터 2012년 3월까지의 위성 및 부이 자료를 사용하였고, 합성 해수면온도를 산출하기 위해 2012년 7월부터 2013년 6월까지의 자료를 사용하였다. 합성 해수면온도와 부이 해수면온도 자료를 비교한 결과 $0.95^{\circ}C$의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 나타냈다.