한국의 네 개 도시(서울, 대구, 춘천, 영천)의 일일 최고기온을 모형화하여, 이에 적합한 분포를 제안하고 분포의 적합성을 여러 가지 방법에 의하여 검토하였다. 제안된 분포는 극단간 분포의 일종이며, 적합성 검토는 카이제곱 적합도 검정, Q-Q plot,확률 그림과 5000번의 모의실험을 통하여 허용한계를 구하였다 그 결과 제안된 극단간 분포(Extreme Value Distribution)가 일일 최고기온을 잘 설명하고 있음을 확인할 수 있었다. 논문에서 나타난 실제 데이터의 그림은 서울의 1월과 6월을 중심으로 하였고, 대상지역의 2006년과 100년 후 2105년의 평균기온과, 제 안된 극단값 분포에 의해 95% 신뢰구간하에서 일일 최고기온의 평균 상한값을 예측하였다.
시뮬레이션을 비롯한 많은 다중 에이전트 환경에서는 중앙 집중 훈련 및 분산 수행(centralized training with decentralized execution; CTDE) 방식이 활용되고 있다. CTDE 방식 하에서 중앙 집중 훈련 및 분산 수행 환경에서의 다중 에이전트 학습을 위한 상태 행동 가치 기반(state-action value; Q-value) 다중 에이전트 알고리즘들에 대한 많은 연구가 이루어졌다. 이러한 알고리즘들은 Independent Q-learning (IQL)이라는 강력한 벤치 마크 알고리즘에서 파생되어 다중 에이전트의 공동의 상태 행동 가치의 분해(Decomposition) 문제에 대해 집중적으로 연구되었다. 본 논문에서는 앞선 연구들에 관한 알고리즘들에 대한 분석과 실용적이고 일반적인 도메인에서의 실험 분석을 통해 검증한다.
본 연구는 중년성인기 개개인이 느끼는 희망의 주관성을 과학적이고 체계적으로 분석, 설명하여 희망의 구조나 과정에 대한 포괄적이고도 깊은 이해를 하는데 있다. 본 연구는 행위자의 관점에서 출발하여 개인을 중시하고 개인에게 내재되어 있는 관점으로부터 주관적 현상의 차원을 이해하는데 유용한 Q 방법론을 적용하였다. 총 34개의 Q 표본과 21명의 P 표본이 본 연구에 사용되었으며, QUANL 분석프로그램을 이용하여 최종적으로 3개의 유형이 나타났다. 연구결과 한국 중년성인의 희망에 관한 독특한 3개의 희망유형은 (1) 수동적 소망형(Passive Wish Type), (2) 긍정적 실용주의적 희망형(Positive Pragmatic Hope Type), (3) 능동적 내적가치지향형(Active Internal Value-Oriented Hope Type)이었다. 한국 중년성인의 희망에 관한 주관성은 다른 생애주기에 있는 대상자와는 삶의 의미구조의 역동성, 목표지향성에서 차별화된 유형을 나타내었다. 중년기는 앞으로 삶의 위기가 따르는 즉, 여러 유형의 상실, 삶의 중대한 전환 등을 경험할 수 있는데, 이러한 시기의 대상자들이 경험하는 희망을 이해하였다는데 의의가 있다고 하겠다.
본 연구는 저장조건이 닭고기 .가공제품의 저장성에 미치는 영향을 이화학 및 미생물학적인 면에서 검토하여 저장가능기간을 측정하고 측정된 품질변화 결과치를 이용하여 저장온도 변화에 따른 저장가능기간을 예측하고자 실시하였다. 저장온도는 $4^{\circ}C$, $10^{\circ}C$, $25^{\circ}C$ 및 $30^{\circ}C$로 하였으며 52일 동안 저장하였다. 각 온도별 저장가능기간을 측정한 결과 $30^{\circ}C$에서는 2일, $25^{\circ}C$에서는 4일, $10^{\circ}C$ 이하의 온도에서는 30일 이상도 저장이 가능하였다. 이때 저장기간 중 pH와 TBA가는 온도변화에 따른 유의성이 없었고 VBN함량과 미생물에 있어서도 저장 중 그 함량과 수준이 높아지기 이전에 먼저 부패취가 형성되어 저장가능 기간을 예측하기 위한 품질지표성분으로는 부적합하였다. 그러나, 진공포장 된 제품이므로 gas발생정도와 관능검사에 의한 결과는 품질지표성분으로서 적합하였다. 실측 저장시험 결과에 의한 품질지로성분을 통해 Q$_{10}$ value를 구하여 저장가능기간을 예측한 결과, Q$_{10}$ value는 3.99였으며 각 온도별로 예측된 저장가능기간은 $35^{\circ}C$에서 1일, $25^{\circ}C$$30^{\circ}C$에서 4일, $15^{\circ}C$에서 16일, $5^{\circ}C$에서는 64일 등으로 예측되었다.
본 논문에서는 다수 로봇의 목표물 탐색을 위한 area-based Q-learning 알고리즘에 대해 논한다. 선험적 정보가 없는 공간내의 목표물을 탐색하기 위해, 로봇들은 주위의 환경을 인식하고 스스로 다음 행동에 대한 결정을 내릴 수 있어야 한다. Area-based Q-learning에서, 먼저 각 로봇은 정육각형을 이루도록 배치된 6개의 적외선 센서를 통해 자신과 주변 환경 사이의 거리를 구한다. 다음으로 이 거리데이터들로부터 6방향의 면적(area)을 계산하여, 보다 넓은 행동반경을 보장해주는 영역으로 이동(action)한다. 이동 후 다시 6방향의 면적을 계산, 이전 상태에서의 이동에 대한 Q-value를 업데이트 한다. 본 논문의 실험에서는 5대의 로봇을 이용하여 선험적 지식이 없고, 장애물이 놓여 있는 공간에서의 목표물 탐색을 시도하였다. 결론에서는 3개의 제어 알고리즘-랜덤 탐색, area-based action making (ABAM), hexagonal area-based Q-learning - 을 이용하여 목표물 탐색을 시도한 결과를 보인다.
EPCglobal Class-1 Gen-2 충돌방지 기법에서는 Q-알고리즘을 통하여 질의 라운드의 프레임 크기를 결정한다. Q-알고리즘은 리더의 식별영역 내에 있는 태그의 수를 추정하지 않고 슬롯의 상태만을 이용하여 질의 라운드의 프레임 크기를 계산하므로 알고리즘에 비하여 리더의 알고리즘이 단순한 장점이 있다. 반면, 실제 태그의 수를 반영한 최적화된 프레임 크기를 할당할 수 없는 단점이 있다. 또한, 기존의 Q-알고리즘에서는 프레임 크기를 조절하기 위한 매개변수인 C값이 정해져 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 매 질의 라운드마다 태그의 수를 추정하여 Q-알고리즘의 매개변수 C값을 결정하는 기법을 제안하고, 이에 대한 성능분석을 한다.
If normality of an observed data is not a viable assumption, we can carry out normal-theory analyses by suitable transforming data. Power transformation by Box and Cox, one of the transformation methods, is derived the power which maximized the likelihood function. But it doesn't induces the closed form in mathematical analysis. In this paper, we compose some R the syntax of which is easier than other statistical packages for deriving the power with using numerical methods. Also, by using R, we show the transformed data approximately distributed the normal through Q-Q plot in univariate and bivariate cases with some examples. Finally, we present the value of a goodness-of-fit statistic(AD) and its p-value for normal distribution. In the similar procedure, this method can be extended to more than bivariate case.
사고시 대기확산을 평가하기 위해서 USNRC Reg. Guide 1.145에 기초하여 개발된 PAVAN과 XOQAR 코드는 X/Q 값을 계산할 때, 누적빈도에 대하여 X/Q 값이 log-normal 용지에 그려진다. 이 그래프에서 가장 높은 X/Q 값으로부터 시작하여 이 점으로부터 10개의 X/Q을 포함하는 영역내의 모든 다른 점 사이의 경사를 비교하여 가장 작은 음의 경사를 갖는 선을 생성하는 계수들이 저장되며, 이 선의 끝점이 다음 영역의 시작점으로 이용되어 반복적으로 선이 그려진다. 이와 같이 그려진 선을 이용하여 누적빈도 0.5%, 5% 혹은 50%에 상응하는 X/Q 값이 계산되어, 사고 후 $0{\sim}2$ 시간의 X/Q 값으로 이용되며 매우 보수적인 경향을 갖게 된다. 본 논문에서는 퍼지 논리 추론계통을 이용하여 누적빈도에 대한 X/Q 값의 비선형 보간을 수행하였다. 퍼지 논리 추론계통은 비선형 보간을 위해 탁월한 방법으로 알려져 있다. 제안된 방법을 영광 원자력발전소의 잠재적 방사성물질 누출에 적용한 결과, 좀 더 현실적인 값을 제공하는 것으로 확인되었다.
Patents are widely used in the literature as a measure of firm-level innovation. It is regarded that patents improve a firm's operational environment and ultimately increase the value of the firm. However, the relationship between patents and firm value in Korea is under-explored in the literature due to the difficulty of constructing datasets. This paper examines whether patents in Korea increase the market value of a firm. To do this, I exploit novel data on firm-level patents and financial information of all listed Korean companies during the period of 1993-2015 and estimate the non-linear production-function type of Tobin's q equations on R&D, patents, and citations. Surprisingly, I find that patents and citations are weakly associated with firm value, while R&D is strongly associated with an increase in firm value. These results direct imply that policymakers in Korea should enhance patenting incentives to encourage firms to innovate.
이 논문에서는 한국을 대표할 수 있는 기업인 삼성의 브랜드가치를 평가해보고, 글로벌 기업이 되기까지의 과정과 삼성의 국가 이미지가 어떻게 변화하고 있는지를 알아보았다. 이를 위해 글로벌 기업이 국가 이미지에 미치는 영향과 함께 국가가 자국의 글로벌 기업에게 끼치는 영향에 대해서 심층 설문평가를 통해 분석하고, 나아가 국가와 기업 간의 상호 협력의 중요성에 대해서 논의하고, 아울러 이전의 설문조사 방식에서 면밀히 분석하지 않고 간과하기 쉬운 개인의 사고나 느낌 같은 주관적 행위를 객관적으로 측정할 수 있는 Q방법론을 도입하여 좀 더 다각적인 방향에서 분석을 꾀하였다. 결과적으로, 21세기 디지털 시대에서의 글로벌 기업의 성장은 곧 한국 브랜드 가치의 성장이며, 나아가 세계로 전진할 수 있는 국내 글로벌 기업들에게 긍정적인 원산지효과를 전해줄 수 있는 계기를 제공하였음을 직시할 수 있었다. 이를 뒷받침해주는 분석으로 Q결과에서는 크게 3가지 유형, 즉 첫째, 제1유형(N=10)은 국내 주도적 유형(Nation-Leading Type), 둘째, 제2유형(N=6)은 국제적 우위 유형(International Superiority Type), 셋째, 제3유형(N=4)은 전형적인 영향 유형(Typical Influence Type) 등으로 분류되었는데, 이와 같은 결과는 삼성이라는 글로벌 기업의 브랜드 가치와 국가 이미지에 있어서 '후광효과'와 '원산지효과'에 적정한 국내외적 파급 역량을 잘 반영하고 있음을 확인해주는 의미 있는 결과라고 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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