PURPOSES : Traffic volume, an important basic data in the field of road traffic, is collected from traffic survey equipment installed at certain locations, which sometimes results in missing traffic volume data and abnormal detection. Therefore, this study presents various missing correction techniques using traffic characteristic analysis to obtain accurate traffic volume statistics. METHODS : The fundamental premise behind the development of a traffic volume correction and prediction model is to set the corrected data as the reference value, and the traffic volume correction and prediction process for the outliers and missing values in the raw data were performed based on the set values. RESULTS : The simulation results confirmed that the algorithm combining seasonal composition, quantile AD, and aggregation techniques showed a detection performance of more than 91% compared with actual values. CONCLUSIONS : Raw data collected due to difficulties faced by traffic survey equipment will result in missing traffic volume data and abnormal detection. If these abnormal data are used without appropriate corrections, it is difficult to accurately predict traffic demand. Therefore, it is necessary to improve the accuracy of demand prediction through characteristic analysis and the correction of missing data or outliers in the traffic data.

본 연구는 국내 교도관들의 교정(矯正)･교화(敎化) 개념 인식변화를 목적으로 한 연 구이다. 본 연구자는 30년간 교도관으로 근무 경험을 통해 교도관의 교정에서 교화로 의 인식변화가 수용자들에게 긍정적인 영향을 미치는 것을 인지할 수 있었고, 이를 통 해 재범예방과 억제로 이어갈 수 있다는 인식의 전환이 무엇보다 중요하다는 필요성 을 본 연구에 제기했다. 연구는 O와 C 교도소에서 경험 있는 교도관 50명을 대상으로 설문조사와 면접조사를 통해 연구 결과를 분석하였다. 연구방법은 교도관 50명을 대 상으로 3차에 걸쳐 심층 설문 및 면접조사를 진행한 후, 델파이기법을 사용하여 통계 적 정량적 방법으로 분석하였다. 연구결과 교도관(矯導官)들은 대체로 교화(敎化)와 교화교육의 필요성에 관련한 긍 정적인 인식과 신념의 변화를 가져왔다. 콜버그의 이론에 기반한 3단계의 6수준으로 분류하면, 교정은 1~2단계로, 교화는 3~4단계 이상이면 교도관의 개념 인식변화단계 의 합의로 분류한다. 교도관들은 교정에서 교화로의 변화방법을 인식하고 있었다. 교도소와 수용자의 부정적 이미지와 신념의 변화를 위해서 인문학, 심리학, 의학, IT, 가상현실치료 등의 다학제간 개입을 기반한 교화와 교화교육의 창의적 발현이 필요하 다. 교화교육 전반에 걸쳐 교도관들의 교화인식은 교화교육에 관한 영역인 델파이 상 위범주에서의 교화인지 시기는 입사 전후로 유의미하게 나타났다. 수용자의 교화교육 의 효과성은 교도관들의 직업적 소명의식과 경험을 통해 확인할 수 있다. 21세기 교도관들은 교화로의 중추적 역할로 수용자들을 교화하기 위해 우선적으로 교도관의 자기성취감, 보람의식의 강화, 자기통제력, 자기효능감 등의 만족도를 강화 해야 한다. 아울러 수용자의 처우 및 교화교육의 만족도를 높이기 위해 향후 수형자 개별 맞춤형 처우 및 교화교육(敎化敎育) 프로그램을 개발하여 개입할 필요가 있다. 이 는 교도관의 교정이라는 부정적인 시각과 신념에서 교화라는 긍정적 시각과 신념(信 念)의 전환을 초래하며, 수용자의 재범예방(再犯豫防)과 억제에 기여할 것이다. 이는 효과적인 교화교육 프로그램 개입을 위해 지역사회 치료공동체의 연계가 절실하다. 따라서 수용자에 대한 교도관의 법률적･심리적 평가를 강화하여 수용자의 적극적인 치료 참여와 치료효과를 향상하여 출소 후 재범예방과 억제를 높일 수 있다.

목적 : 대구지역 중학교 2학년의 시력, 굴절상태 및 안경교정 상태를 분석하였다. 방법 : 2017년 대구지역 중학교 2학년 182명(364안)을 대상으로 시력검사, 타각적/자각적 굴절검사로 1.0까지 완전교정, 기초 양안시 검사 등 및 안경착용 상태를 검사하였으며, 등가구면굴절력을 기초로 굴절이상 및 굴절상 태를 비교 분석하였다. 결과 : 참여학생 182명(364안) 중 정시는 121안(33.24%), 비정시는 243안(66.76%)으로 평균은 –1.54±2.25 D로 나타났다. 비정시 243안 중 근시성은 241안 평균 -2.98±2.15 D로 나타났으며, 원시성은 2안 평균 +3.50± 0.35 D 를 보였다. 근시성은 241안 중 고도근시는 24안(9.96%), 중도근시는 79안(32.78%) 그리고 저도근시는 138안(57.26%) 을 보였다. 전체 대상자 중 86명(47.25%)이 기존에 안경을 착용하고 있었다. 153안(42.03%)이 0.8 이상의 시력 그 리고 211안(57.97%)이 0.7 이하의 시력을 보였다. 시력 검사 전과 후의 등가구면굴절력은 각각 –1.54± 2.25 D와 – 1.96±2.27 D로 약 -0.42 D 정도 교정이 더 필요한 상태를 보였다(p＜0.010, t=9.46). 안경착용자 86명(172안)의 교정 전과 후는 각각 -3.25±2.27 D과 -3.47±2.29 D로 나타나, 약 -0.23 D의 추가 교정이 필요한 것으로 나타났 다(p＜0.010, t=3.97). 결론 : 중학교 2학년의 비정시는 근시가 주된 원인이었으며, 근시 정도는 중도근시에 가까운 심각한 굴절이상도 를 보였다. 안경착용 중이거나 미착용학생 모두 정기적인 시력검사가 중요하며 추후 전반적인 학생들의 지속적인 관 찰과 연구가 필요할 것으로 보인다.

이 연구는 1991년부터 2017년까지 발간된 「교정연구」를 대상으로 언어 네트워크 분석 (Semantic Network Analysis)을 통해 핵심 키워드의 중심성 분석을 하고자 한다. 이를 통해 우리나라 교정학 연구의 경향성을 파악하고 미래의 교정정책에 대한 방향성을 제시해 줄 수 있는 균형 잡힌 연구를 선택하도록 근거를 제공하는데 그 목적이 있다. 분석결과, 전반적으로 ‘교정’, ‘처우’, ‘방안’, ‘수형자’, ‘개선’ 등의 빈도수가 상대적 으로 높다는 것을 알 수 있다. 이는 「교정연구」의 연구주제들이 주로 수형자의 교정처우와 그 개선방안에 관련된 연구들이 많았음을 시사한다고 볼 수 있다. 각 시기별로 분석한 결과를 보면, 1991년부터 2000년까지는 ‘교정’이라는 키워드를 중심으로 ‘방안’, ‘처우’, ‘문제’, ‘방향’ 등의 순으로 연결중심성이 높게 나타났으며, 특히 ‘법’, ‘수형자’, ‘제도’, ‘개선’, ‘실태’, ‘범죄’, ‘행형’ 등의 키워드가 높은 연결관계를 형성하고 있었다. 초기의 연구는 주로 교정관련 제도나 정책, 교정의 이념 및 이론들이 연구주제로 주목받으면서 교정학의 정체성 확립을 위한 기반 연구들이 많이 진행된 것으로 보인다. 2001년부터 2010년 사이에 이루어진 연구들을 살펴보면 ‘교정’이라는 핵심 키워드 를 중심으로 ‘사회’, ‘개선’, ‘방안’, ‘소년’, ‘범죄’, ‘처우’, ‘제도’, 청소년’, ‘시설’, ‘프로그램’, ‘수형자’, ‘고찰’, ‘문제점’, ‘효과’ 등의 키워드가 연결중심성이 높게 나타났 는데, 이 역시 교정과 관련된 법･제도의 개선 및 당시 사회적 관심이 연구주제에 반영 되었다고 볼 수 있다. 특히, 이전 시기와 다르게 ‘프로그램’, ‘효과’, ‘영향’, ‘요인’ 등 의 키워드가 새롭게 등장하였다. 즉, 이 시기에서는 교정학의 연구주제가 프로그램의 효과성 분석이나 수형자 및 소년범 등의 행태에 초점을 맞춘 실증적 연구가 서서히 증대되고 있는 것으로 나타나 교정학 분야에 다양한 경험적 연구들이 다루어지기 시작했다는 것을 알 수 있었다. 또한 이 시기에 ‘지역사회’, ‘약물’, ‘보호관찰’ 등의 키워 드가 새로이 등장하면서, 당시 사회내 처우와 보호관찰 등에 대한 관심이 증가하고 있 었음을 알 수 있었으며, 약물범죄자의 교정 등 수형자의 개별처우 프로그램에 대한 실 증적 연구가 점차 연구주제로 선택되기 시작했음을 알 수 있었다. 마지막으로 2011년부터 2017년까지의 연구에서는 ‘교정’을 중심으로 ‘소년’, ‘방안’, ‘범죄’, ‘수용’, ‘시설’, ‘제도’, ‘재범’, ‘보호’, ‘치료’, ‘개선’, ‘효과’, ‘프로그램’ 등 의 순으로 가장 높은 연결중심성을 보여주고 있다. 2001-2010년 시기와 다르게 ‘소 년’이나 ‘청소년’ 등의 키워드가 연결중심성이 많이 높아진 것으로 분석되었으며, 특 히 이 시기에서는 ‘재범’, ‘치료’, ‘예방’, ‘가석방’ 등의 키워드가 새로이 연구주제로 등장하게 되는데, 이전 시기에 비해 범죄자의 재범방지에 관한 연구와 수형자의 치료 감호 등에 대한 연구주제가 선택되고 있으며, 범죄에 대한 사후적 분석보다 소년비행 이나 성인 범죄에 대한 사전적 예방이 근본적인 범죄대책으로 인식되면서 이에 대한 연구들도 활발히 이루어진 것으로 판단된다.

A Quantile-based Matching (QM) method has been widely used to correct the biases in global and regional climate model outputs. The basic idea of QM is to adjust the Cumulative Distribution Function (CDF) of model for the projection period on the basis of the difference between the model and observation CDFs for the training period. Therefore, the CDF of observation on training period plays an important role in quantile-based matching. Also, ensembles are highly correlated because ensemble forecasts generated from a combination of randomly perturbed initial conditions and different convective schemes in numerical weather model. We discuss the dependence of the bias correction results obtained from Qunatile-based Matching when there is correlation between ensembles and the variance of observation is larger than that of model. A simulation study is employed to understand the relation and distributional characteristics of observation and model when applying Quantile-based Matching method.

본 연구에서는 기후변화 시나리오 자료 생산시 편의 보정(bias correction) 분석 기법을 이용하여 적정 시간 규모 결정 분석 연구를 수행하였다. 기후변화 시나리오는 기후변화에 대응한 수자원의 효율적인 관리를 위해 중요한 근거를 제공하는 자료이다. 그러나 기후변화 시나리오의 경우 시계열 형태로 제공되지만 관측치의 경향성을 효과적으로 반영하지 못하고 있으며, 관측값과 비교하였을 때 상당한 편의(bias)를 보여주고 있다. 이러한 기후변화 시나리오의 계통적 오차(systematic bias)를 줄이기 위해 편의보정 기법을 활용하여 미래 기후변화를 전망하는 것이 일반적이며, 이러한 편의 보정은 월별 또는 계절별로 자료를 분리하여 분석이 이루어지고 있다. 그러나 수문기상자료의 특성을 단순히 계절적 기준으로 분리하기에는 통계적 관점에서 분리한 면이 존재한다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기후변화 시나리오의 편의 보정시 국내 수문기상자료에 적합한 시간규모 및 통계적 분리기준을 제공하는 동시에 이를 자동화 할 수 있는 방안을 수립하고자 한다. 이를 위해서 다음과 같이 연구를 진행하고자 한다. 첫째, 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 RCP 기반 국가표준 기후변화 시나리오를 활용하였다. 둘째, 기후변화 시나리오는 기상청 산하 관측소를 이용하여 지점간 분석을 수행하였으며, 관측일수를 점차 누적한 자료(1일,2일,3일...)를 활용하여 Bias Correction 분석을 수행하였다. 이때 Bayesian 기법을 도입하여 불확실성을 정량화 하였으며, 국내 특성에 맞는 적정 시간 규모를 제공하고자 한다.

엑스선 디지털 검출기의 내부 픽셀들은 조금씩 다른 감도와 오프셋 변동을 가지게 되어 불균일한 영상이 얻어진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 flat-field 보정 방법이 개발되었고, 이는 디지털 의료 영상 시스템의 전처리 과정에서 필수적으로 수행된다. 그럼에도 불구하고 여러 가지 이유로 균일하지 않은 영상이 획득되는 경우가 종종 발생한다. 본 연구에서는 디지털 의료 영상 장비에서 획득된 불균일한 영상에 flat-field 보정을 다시 적용시켜 화질이 개선되는 것을 확인하였다. 그리고 객관적인 화질의 평가를 위해 보정 전후의 NPS를 각각 산출하여 비교하였다. 주파수 영역에서 잡음의 변화를 분석한 결과 저주파수 성분의 잡음이 flat-field 보정 후에 크게 제거된 것을 확인할 수 있었다.