• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.3 no.7
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• pp.219-230
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• 2014

In the cloud computing environment, cloud service users purchase and use the virtualized resources from cloud resource providers on a pay as you go manner. Typically, there are two billing plans for computing resource allocation adopted by large cloud resource providers such as Amazon, Gogrid, and Microsoft, on-demand and reserved plans. Reserved Virtual Machine(VM) instance is provided to users based on the lengthy allocation with the cheaper price than the one of on-demand VM instance which is based on shortly allocation. With the proper mixture allocation of reserved and on-demand VM corresponding to users' requests, cloud service providers are able to reduce the resource allocation cost. To do this, prior researches about VM allocation scheme have been focused on the optimization approach with the users' request prediction techniques. However, it is difficult to predict the expected demands exactly because there are various cloud service users and the their request patterns are heavily fluctuated in reality. Moreover, the previous optimization processing techniques might require unacceptable huge time so it is hard to apply them to the current cloud computing system. In this paper, we propose the cloud brokering system with the adaptive VM allocation schemes called A3R(Adaptive 3 Resource allocation schemes) that do not need any optimization processes and kinds of prediction techniques. By using A3R, the VM instances are allocated to users in response to their service demands adaptively. We demonstrate that our proposed schemes are able to reduce the resource use cost significantly while maintaining the acceptable Quality of Service(QoS) of cloud service users through the evaluation results.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.4
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• pp.538-545
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• 2020

This study measured the economic impact (from 2012 through the end of 2017) of the KOR-USA FTA (Free Trade Agreement) on the Korean citrus industry according to importing orange from the USA after the implementation of the KOR-USA FTA. Citrus fruits were divided into field citrus grown in open fields, house citrus grown in green houses, and late-maturing citrus (including winter season citrus) based on the cultivation methods and the varieties of citrus. We specified the structural and dynamic recursive demand-supply equilibrium models of three citrus fruits to analyze policy simulations. The results showed that for field citrus, due to the impact of some amounts of TRQ, the annual average of the real gross revenue dropped by 2.39 billion KRW between 2012 and 2017. As for house citrus, due to the impact of oranges and cherries, the annual average of the real gross revenue declined by 3.01 billion KRW between 2012 and 2017, and for late-maturing citrus (including winter season citrus), the annual average of the real gross revenue fell by 15.11 billion KRW between 2012 and 2017. This paper also suggests several policy implications.

• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.18 no.5
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• pp.53-68
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• 1996

마그네슘이 자동차 경량화에 관심이 되는 이유는 근본적으로 CAFE 규제와 같이 경량화를 통한 화석연료의 소모를 크게 억제해야 한다는 사회적인 규제이나, 지난 10여년간의 기술발전으로 내식성이 나쁘다거나 취급이 위험한 금속이라는 인식이 크게 개선된 데에도 있다. 다른 경량금속에 대한 Mg 지금 가격의 비교조건이 호전되었고 향후 원소 재공급의 다변화가 추진되고 있는 것도 환경을 변화시킨 중요한 요인이다. 그간 중요한 경량화 대체 재료로 연구투자가 많았던 유기고분자 재료 및 FRP 등과 같은 복합재료는 폐기부품의 재활용이 어려움 때문에 호나경친화적인 단점이 부각되어, 이 소재의 증가가 주춤해 있다. 마그네슘의 경우에는 재활용이 가능하고, 진동흡수효과가 매우 커서 소음발생을 크게 줄일 뿐만 아니라, 주행 및 내구성시험에서 치수안정성이 좋고 많은 종류의 전자기기 사용에 의한 전자파 차폐효과도 큰 장점을 가지고 있다. 본 고에서는 Mg 다이캐스팅으로 자동차부품의 경량화 현황과 선진국에서 보는 전망을 미국을 중심으로 정리하고, 이와 관련한 Mg 다이캐스팅으로 자동차부품의 경량화 현황과 선진국에서 보는 전망을 미국을 중심으로 정리하고, 이와 관련한 Mg 기술적인 이슈와 시장전망도 서술하였다. 그리고 현재 우리나라의 연구계와 부품업계에서 추진하고 있는 연구개발 동향을 자동차 업계에 소개하는 의미도 있다. 이처럼 우리나라의 현황을 정리해 보는 것은 국내 자동차 산업이 국제적인 경쟁을 하고 있고 Mg기술과 원료확보에서 일본의 견제를 받고 있는 우리의 현실에서도 필요한 작업으로 생각된다.값들로 구성되는 형상을 내구 성능, 성형성등을 고려하여 최종 형상으로 결정한다. 내구성능의 예측은 금속부품의 내구수명 예측에 널리 이용되고 있는 방법이 방진 고무부품의 경우에도 적용 가능한지를 검토하고, 방진 고무부품에도 일반적으로 적용될수 있는 내구수명 예측방안의 개발 가능성을 타진해 보았다. 본 연구의 목표는 시제품을 제작하기 이전에 설계된 부품에 대한 스프링 상수 및 내구특성을 체계적으로 규명하여 제품 시험의 횟수를 줄이고, 보다 정밀한 제품을 제작할 수 있도록 하기 위한 것이다.세포수는 초기 배반포기배에서 팽윤 배반포기배로 진행됨에 따라 두배에서 세배 정도 증가되었음을 알 수 있었다. 또한, differential labelling과 bisbenzimide기법에서 얻어진 각각의 총세포수를 비교하였을 때 총세포수는 발달의 진행 정도에 따라 증가되며 그와 동시에 동일한 군 간의 세포수도 거의 유사함을 알 수 있었다. 따라서, ICM과 TE를 differential labelling하는 기법은 수정란의 quality를 평가하는데 매우 유용한 기법으로서 착상전 embryo 발달을 연구하는데 효과적으로 이용될 수 있다는 것을 시사한다. 고도의 유의차를 나타낸 반면 비수구, 초생수로구 및 Bromegrass 목초구 간에는 아무런 유의차가 인정되지 않았다. 7. 농지보전 처리구인 배수구와 초생수로구는 비처리구에 비해 낮은 침두 유출량과 낮은 토양유실량을 나타내었다.구보다 14% 절감되는 것으로 나타났다.작용하는 것으로 사료된다.된다.정량 분석한 결과이다. 시편의 조성은 33.6 at%

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.5
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• pp.1273-1284
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• 2016

In this paper, we analyzed the patents on machine learning using keyword network analysis and clique analysis. To construct a keyword network, important keywords were extracted based on the TF-IDF weight and their association, and network structure analysis and clique analysis was performed. Density and clustering coefficient of the patent keyword network are low, which shows that patent keywords on machine learning are weakly connected with each other. It is because the important patents on machine learning are mainly registered in the application system of machine learning rather thant machine learning techniques. Also, our results of clique analysis showed that the keywords found by cliques in 2005 patents are the subjects such as newsmaker verification, product forecasting, virus detection, biomarkers, and workflow management, while those in 2015 patents contain the subjects such as digital imaging, payment card, calling system, mammogram system, price prediction, etc. The clique analysis can be used not only for identifying specialized subjects, but also for search keywords in patent search systems.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.140-148
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• 2002

컴퓨터를 통해 편리한 생활을 추구해온 인간들은 전자상거래 분야에서도 이러한 욕구를 충족시키기 위해 자동협상이라는 기능을 요구하게 되었다. 지능형 에이전트를 이용한 자동협상은 인간의 거래협상 업무의 부담을 많은 부분을 덜어주고 있어 자동협상 에이전트에 관한 연구들이 활성화되고 있다 소비자간 전자상거래에서는 다수의 자동협상 에이전트 연구들이 경매시장에서의 자동협상에 초점을 맞추고 있는데 반해, 가격 이외의 여러 거래속성을 갖는 상품에 대한 제안기반 협상시장에서의 자동협상 에이전트에 관한 연구들이 최근에 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 소비자간 전자상거래에서 거래속성의 변화에 따라 개인의 효용가치의 차이를 이용한 다속성 상품의 제안기반 협상시장이 가져야할 특성에 대해 연구하고, 이를 기반으로 자동 거래협상을 수행에 필요한 거래속성 변화에 따른 소비자 개인의 선호체계를 표현하기 위한 방법을 개발하였다. 그리고 이러한 자동 거래협상을 공정하게 수행하기 위해 협상시장이 가져야할 특징과 프로토콜을 제안하고 시장운영 에이전트 시스템의 구조를 설계하였다. 마지막으로 이러한 분산형 시장구조를 갖는 제안기반의 협상시장에 참여하는 사용자 에이전트 시스템이 최적의 거래상대와 최적의 거래안을 찾기 위한 탐색방법을 구체적으로 개발하였다. 본 연구의 결과를 통하여 소비자간 전자상거래에서 구매자 뿐만 아니라 판매자도 협상결과에 따른 거래로 얻어지는 자신의 효용을 극대화할 수 있는 공정한 협상시장을 운영할 수 있을 뿐만 아니라 사용자들도 손쉽게 자신의 협상 선호체계를 쉽게 표현하고, 표현된 선호체계를 반영한 자동 거래협상을 수행할 수 있을 것 이다. 기존의 UN/EDIFACT표준을 사용하고 있는 EDI환경과 기존 VAN 방식의 EDI 중계 시스템과 연동되며, 향후 관세청의 XML/EDI 표준 시행을 미리 대비하는 선도연구로서 자리매김이 된다. 본 연구에서는 개발된 XML/EDI 통관시스템은 향후, 서비스의 최대 걸림돌이 되어왔던 값비싼 EDI 사용료의 부담에서 벗어날 수 있게 할 것이며, 저렴한 EDI구축/운영 비용으로 전자문서교환의 활성화와 XML이 인터넷 기반의 문서유통 표준으로 자리매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without

• Korean Journal of Weed Science
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• v.31 no.4
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• pp.340-347
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• 2011

This study was conducted to predict the rice yield loss and to determine the economic threshold levels for direct-seeding flooded rice cultivation from competition to the most serious weeds, Sagittaria trifolia L. and Bidens frondosa L. The rice yield loss models of S. trifolia and B. frondosa were predicted as Y = 497.0/(1+0.003760x), $R^2$=0.869 and Y = 486.0/(1+0.007612x), $R^2$ = 0.887, respectively. In comparison of the competitiveness represented by parameter ${\beta}$, it was 0.003760 in S. trifolia and 0.007612 in B. frondosa, respectively. Economic thresholds calculated using Cousens' equation was negatively related with the competitiveness of weed. The economic thresholds of S. trifolia and B. frondosa were 7.6 and 3.9 plants per $m^2$, respectively.

• Smart Media Journal
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• v.8 no.1
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• pp.74-81
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• 2019

Recently, machine learning technology has had a significant impact on society, particularly in the medical, manufacturing, marketing, finance, broadcasting, and agricultural aspects of human lives. In this paper, we study how to apply machine learning techniques to foods, which have the greatest influence on the human survival. In the field of Smart Farm, which integrates the Internet of Things (IoT) technology into agriculture, we focus on optimizing the crop growth environment by monitoring the growth environment in real time. KT Smart Farm Solution 2.0 has adopted machine learning to optimize temperature and humidity in the greenhouse. Most existing smart farm businesses mainly focus on controlling the growth environment and improving productivity. On the other hand, in this study, we are studying how to apply machine learning with respect to harvest time so that we will be able to harvest fruits of the highest quality and ship them at an excellent cost. In order to apply machine learning techniques to the field of smart farms, it is important to acquire abundant voluminous data. Therefore, to apply accurate machine learning technology, it is necessary to continuously collect large data. Therefore, the color, value, internal temperature, and moisture of greenhouse-grown fruits are collected and secured in real time using color, weight, and temperature/humidity sensors. The proposed FPSML provides an architecture that can be used repeatedly for a similar fruit crop. It allows for a more accurate harvest time as massive data is accumulated continuously.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.24 no.2
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• pp.243-264
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• 2018

Although the worldwide battery market is recently spurring the development of lithium secondary battery, lead acid batteries (rechargeable batteries) which have good-performance and can be reused are consumed in a wide range of industry fields. However, lead-acid batteries have a serious problem in that deterioration of a battery makes progress quickly in the presence of that degradation of only one cell among several cells which is packed in a battery begins. To overcome this problem, previous researches have attempted to identify the mechanism of deterioration of a battery in many ways. However, most of previous researches have used data obtained in a laboratory to analyze the mechanism of deterioration of a battery but not used data obtained in a real world. The usage of real data can increase the feasibility and the applicability of the findings of a research. Therefore, this study aims to develop a model which predicts the battery deterioration using data obtained in real world. To this end, we collected data which presents change of battery state by attaching sensors enabling to monitor the battery condition in real time to dozens of golf carts operated in the real golf field. As a result, total 16,883 samples were obtained. And then, we developed a model which predicts a precursor phenomenon representing deterioration of a battery by analyzing the data collected from the sensors using machine learning techniques. As initial independent variables, we used 1) inbound time of a cart, 2) outbound time of a cart, 3) duration(from outbound time to charge time), 4) charge amount, 5) used amount, 6) charge efficiency, 7) lowest temperature of battery cell 1 to 6, 8) lowest voltage of battery cell 1 to 6, 9) highest voltage of battery cell 1 to 6, 10) voltage of battery cell 1 to 6 at the beginning of operation, 11) voltage of battery cell 1 to 6 at the end of charge, 12) used amount of battery cell 1 to 6 during operation, 13) used amount of battery during operation(Max-Min), 14) duration of battery use, and 15) highest current during operation. Since the values of the independent variables, lowest temperature of battery cell 1 to 6, lowest voltage of battery cell 1 to 6, highest voltage of battery cell 1 to 6, voltage of battery cell 1 to 6 at the beginning of operation, voltage of battery cell 1 to 6 at the end of charge, and used amount of battery cell 1 to 6 during operation are similar to that of each battery cell, we conducted principal component analysis using verimax orthogonal rotation in order to mitigate the multiple collinearity problem. According to the results, we made new variables by averaging the values of independent variables clustered together, and used them as final independent variables instead of origin variables, thereby reducing the dimension. We used decision tree, logistic regression, Bayesian network as algorithms for building prediction models. And also, we built prediction models using the bagging of each of them, the boosting of each of them, and RandomForest. Experimental results show that the prediction model using the bagging of decision tree yields the best accuracy of 89.3923%. This study has some limitations in that the additional variables which affect the deterioration of battery such as weather (temperature, humidity) and driving habits, did not considered, therefore, we would like to consider the them in the future research. However, the battery deterioration prediction model proposed in the present study is expected to enable effective and efficient management of battery used in the real filed by dramatically and to reduce the cost caused by not detecting battery deterioration accordingly.

• Spatial Information Research
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• v.11 no.3
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• pp.261-274
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• 2003

The effective probability-based tile pre-fetching algorithm and the collaborative cache replacement algorithm are able to reduce the response time for user's requests by transferring tiles which will be used in advance and determining tiles which should be removed from the restrictive cache space of a client based on the future access probabilities in Web GISs(Geographical Information Systems). The Web GISs have multi-level abstracted data for the quick response time when zoom-in and zoom-out queries are requested. But, the previous pre-fetching algorithm is applied on only two-dimensional pre-fetching space, and doesn't consider expanded pre-fetching space for multi-level abstracted data in Web GISs. In this thesis, a probability-based pre-fetching algorithm for multi-level abstracted in Web GISs was proposed. This algorithm expanded the previous two-dimensional pre-fetching space into three-dimensional one for pre-fetching tiles of the upper levels or lower levels. Moreover, we evaluated the effect of the proposed pre-fetching algorithm by using a simulation method. Through the experimental results, the response time for user requests was improved 1.8%∼21.6% on the average. Consequently, in Web GISs with multi-level abstracted data, the proposed pre-fetching algorithm and the collaborative cache replacement algorithm can reduce the response time for user requests substantially.

• Proceedings of the Mineralogical Society of Korea Conference
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• 1996.10a
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• pp.7-24
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• 1996

'90년대 전반기 중 세계 경제 상황은 정치, 경제 및 환경의 급격한 변화에 따른 불황으로 유황시장에도 심대한 영향을 미치게 되었다. 이와 같은 경기의 후퇴는 다수의 생산자로 하여금 전반적인 시장 상황을 바꿀 수 있는 전략 변경 및 새로운 시장 개발을 촉진시키게 하였다. 최근에 전개되고 있는 극단적인 정치$\cdot$경제적인 변화는 재래시장과 무역균형을 변경시키게 되었다. 개선되는 세계경제에 따른 광범위한 구조조정과 지난 2년간 진행되어온 전반적으로 농업에 유리한 조건에 힘입어 1995년 유황공업은 회복이 시작되어 54.63백만 톤이 생산되었다 국제 유황 무역은 수요와 공급 면에서는 균형을 못 찾고 있다. 1995년 유황생산 중 무역량은 $45\%$에 이르렀다. 유황생산에 영향하는 요소가 변함에 따라 무역의 형태가 변하게 되고 세계 유황 수급 균형에 영향을 주게 되었다. 지난 2년간 있었던 유황생산 회복은 다음 십년간 지속될 것으로 예측된다. 대부분 수요의 증가는 자연가스의 생산을 지배하는 요소에 따라 결정 될 것이다 1986년 이래 유가가 떨어진 후 세계 에너지 수요는 연간 $2.3\%$ 증가하였다. 석유와 가스는 미래 에너지 수요의 증가로 $70\%$이상을 공급하게 될 것이다. 동아시아에서 회수 유황은 원유의 정제로부터 유래된 것으로 가장 신장이 큰 공급원으로 2005년까지 주요유황생산 부분이 될 것이다. 동아시아에서 주요 회수 유황생산국은 일본으로 전체의 $66\%$를 차지한다. 석유 정제로부터 회수 유황생산량은 동아시아에서 증가하고 있다. 유황회수 시설 투자는 일본을 위시하여 한국, 싱가폴 및 태국에서 이루어지고 있으며 이는 점차 증대되는 환경규제에 기인된다. 동아시아 공업국가 예컨대 일본과 한국에서의 유황소비는 인산생산 저조로 정체해 있으나 지난 10년간 여타의 아시아 국가에서의 유황소비는 꾸준히 증가되었다. 이 같은 증가는 앞으로 10년간 계속 될 것으로 추정된다. 이는 유황비료 소비가 4.81백만 톤에서 6.6백만 톤으로 증가될 것으로 예상되고 이는 주로 중국이 내수 인산생산을 증가시키려는 데 기인된다. 더욱이 다가올 10년은 다수의 아시아 국가의 급속한 경제 발전으로 비료 이외의 유황의 소비가 꾸준히 증가 될 것이다. 동아시아는 10.29백만 톤을 생산하고 10.99백만 톤을 소비하여 1995년에는 70만 톤의 유황이 부족하였다. 이와 같은 영향이 계속된다면 동아시아 유황부족은 2005년에는 1.05백만 톤으로 증가될 것으로 예상된다. 그러나 중국에서 황화철에서부터 공급되는 유황함량이 많아 이 지역에서의 원소유황의 진정한 균형에 대해서는 정확하게 평가되지 못한다. 1995년 동아시아에서는 1.3백만 톤의 원소유황을 일본, 캐나다, 미국에서 수입했다. 이들 국가는 앞으로도 이 지역의 주요 공급자가 될 것이다. 황산의 많은 양은 일본에서 이 지역으로 수출되는데 그 양은 1995년 10만톤 이상에 이른다. 더욱이 경제?환경적 이점 때문에 중국이 황화물에서 회수하는 유황대신 원소 유황의 수입을 지속적으로 증가시키고 있어 지역내의 유황 부족이 증가 될 것이다. 이 같은 상황진전으로 앞으로 10년 이내에 2.5백만 톤의 추가시장이 있게 될 것이다. 이 기간내 한국으로서 현재 326,000톤의 부족에서 2005년에는 309,000톤의 과잉으로 유황균형이 변할 수 있는 주요계기가 될 것이다 이 같은 과잉은 회수 유황생산이 1995년 333,000톤에서 2005년 870,000톤으로 $161\%$가 증가될 것으로 예상된다. 동기간 내에 기타 유황생산은 280,000톤에서 320,000톤으로 $14\%$ 증가되는 것으로 추정된다. 그리하여 2005년 한국에서 유황 공급은 1.19백만 톤이고 수요는 881,000톤으로 추정 된다. 미래 한국에서 유황의 또 다른 잠재시장은 식물양분으로서 이다. 인산비료 생산은 유황산업의 골격으로 1995년 세계적으로 인산비료는 유황소비의 53%인 53.60백만 톤을 점유하였다. 작물의 유황결핍 현상은 세계도처에서 나타나고 있어 식물양분으로서 유황시장은 20년전의 시장과 같이 현황을 띠는 시장으로 유황공업이 때를 만나게 될 것이다. 공업국에서 유황의 대기로의 방출억제로 자연 공급량이 감소되고 개발도상국에서 증산으로 유황의 탈취가 증가됨에 따라 유황 부족은 점차 중요한 문제로 확산되고 있다. 세계적으로 $1993\~1994$년간 7.52백만 톤으로 추정되는 유황 부족이 농산물의 수량과 질을 하락시키는 결과를 가져오게 하였다: 이와 같은 현상으로 유황비료의 수요가 증대되었고 산업계는 수요증대에 대응할 기술개발에 노력하게 되었다. 현재의 식량생산과 비료 소비추세가 지속된다면 아시아에서 2000년까지 매년 4.5백만 톤의 유황부족이 있게 될 것이다 이와 같은 유황비료의 부족은 적절한 대책을 취하지 않는 한 2010년에는 6.5백만 톤으로 증가 될 것이다. 동아시아는 경제발전으로 유황비료 장기 잠재시장이 기대되고 새로운 시장으로 $50\%$이상을 점유하게 될 것이다. 서구와 북미에서 유황비료 산업은 이윤 있는 잠재시장으로 인정되고 상업적으로 앞서 있는 시장이다. 점증하는 수요에 대한 대처와 유황비료의 성공은 시장에서 가격에 좌우된다. 실제로 북미와 서구에서 현재의 소매가격은 유황 톤당 $266\~466\$$의 범위에 있다. 인도에서는 비료로서 유황시장은 덜 발달된 단계로서 대표가격은 $120\$$이다. 이 가격 범위로 보아 2010년에 동아시아 시장의 잠재 유황비료 시장은 3.4백만 톤에 이르고 비료공업에서 추가로 얻는 이윤은 408백만 내지 1조5천억$\$$이 될 것이다. 이와 같은 시장이 발전 될 수 있는 것은 계속된 제품개발과 비료산업 시장개척에 달려있다.