• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제11권1호
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• pp.106-113
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• 1997

기계기구의 설계나 개발시 개발제품의 표준화 및 양호환 호환성, 공작상 공기의 단축, 가격 저하 등의 장점을 갖는 계열화 설계기법으로 CAE에 의한 방법을 소개했다. 특히 대형기기에서부터 초정밀 기기 등에 대한 설계나 개발시 표본 모델을 선정하고 그로부터 물리적이고 기술적인 부분의 면밀한 분석을 통해서 고유한 특징을 추출하고 이에 대한 유추론적 수학의 해석으로서 추구하고자 하는 크기에 대한 특성 실험을 예측할 수 있고 최적 설계상의 데이터를 사전에 검증하므로서 수요자가 요구하는 설계 표본을 이끌어 낼 수 있다. 본 연구에서는 설계자가 계산기를 이용한 계열화 설계에 있어서의 유츄론적 알고리즘과 설계정수 및 제한요소들의 처리 방법을 제시하고 각종 임의의 계열화 기기에 대한 단계별 기능 및 기술적인 데이터의 유도 과정을 액츄에이터를 모델로 선정하여 분석했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.136-138
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• 2015

최근 이동전화의 급격한 보급 확대와 더불어 스마트폰 단말기의 높은 가격 등은 이동통신 시장의 단말기 보조금 과열 경쟁을 야기해 사회적으로 지속적으로 이슈화되고 있다. 본 연구에서는 이러한 보조금 규제 정책 요인이 소비자의 지속구매의도에 미치는 영향 요인으로 작용하는지를 알아보고자 한다. 예측변수로는 선행연구에서 제시된 인지된 유용성, 인지된 사용 용이성 그리고 보조금 규제정책을 선택하였다. 연구대상은 부산 경남과 전북지역에 거주하는 모바일 사용자 200명을 대상으로 설문을 통해 자료를 수집하고자 한다. 인구통계학적인 분석은 IBM SPSS Statistics 19로 하였고 Smart PLS를 사용하여 확인적 요인분석과 변수들 간의 인과관계에 대한 경로분석을 실시하였다. 따라서 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제27권2호
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• pp.27-38
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• 2011

본고는 우리나라 항만별 승용차 수출행태의 차이를 밝히는데 목적을 둔다. 수출은 미국의 경기와 미국 달러의 일본 엔화표시 환율의 함수로 한다. 경제이론에 의하면 미국 경기의 상승은 우리나라 항만의 승용차 수출의 증가로 나타나며, 엔화 환율의 상승은 엔화 가치하락에 따른 일본 승용차의 가격경쟁력 상승으로 우리의 승용차 수출이 감소한다. 먼저 항만별 수출모형의 안정성을 GPH 기법을 이용하여 모형의 안정성을 확보한 후 오차수정계수를 도출하여 항만간 계수의 차이가 크며, 군산항에서 가장 작고 울산항에서 가장 크다는 것을 밝힌다. OLS를 이용한 모형의 추정을 통해 3개 항만의 수출행태가 경제이론과 일치한다는 것을 보인다. 그리고 예측오차의 분산분해를 통해 항구별 승용차 수출이 경기와 환율에 대해 내생변수라는 것과 역사적 분해를 통해 경기쇼크가 3개 항만 수출변동의 주요 변수라는 것을 밝힌다.

• 전력전자학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.247-256
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• 2008

직류철도의 회생제동 시 발생되는 회생에너지는 급전선로의 직류가선전압의 상승에 의해 시스템의 오동작이나 차량 정류기의 파손, 또는 급전 시스템의 전력변환 장치의 고장을 일으키는 원인이 될 수 있다. 슈퍼 커패시터를 이용한 회생에너지 저장장치는 직류가선전압을 안정화 하게하는 방법이다. 본 논문에서는 슈퍼 커패시터 뱅크를 이용하여 직류철도 시스템의 에너지 저장장치를 구현하였고, 지하철 2호선 N역과 S역의 실측값을 이용하여 가선전압이 전동차에 의한 회생에너지 발생에 따른 동작 특성과 슈퍼 커패시터의 충 방전 특성을 확인하였다. 본 논문을 통하여 직류철도 시스템에 설치된 회생에너지 저장시스템용 슈퍼 커패시터 뱅크의 동작 특성을 알 수 있고, 향 후 직류철도 모든 변전소의 직류 가선전압 실측 데이터를 이용한다면, 특정 직류철도 운행 구간에 대한 회생에너지 저장장치의 운전특성과 슈퍼커패시터의 용량 및 수명 예측으로 가격을 절감 할 수 있고 전체 시스템의 안정도 와 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.523-535
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• 2017

다양한 기능을 제공하는 웨어러블 디바이스에 대한 대중의 인지 및 관심은 크게 증가하였으나, 정작 실제 판매 성장률은 정체되는 현상이 관찰되고 있다. 본 논문은 이러한 웨어러블 디바이스의 확산정체현상을 분석하기 위해 향후 스마트워치에 내장될 서비스 기술들에 대한 소비자의 선호를 컨조인트 분석을 통해 파악하였다. 또한, 스마트워치의 각 서비스별 소비자 지불의사금액을 도출하여, 스마트워치 제품별 간접효용과 이에 기반한 상대적 소비자 수용률을 예측하였다. 그 결과 신기술 사용으로 얻는 기대효용보다 스마트워치 착용이 야기하는 새로운 행동양식의 변화로 인한 심리적인 비용이 클 경우, 소비자들이 구매를 주저하여 혁신적인 제품의 확산이 저해되는 소위 '혁신의 저주'가 스마트워치 시장에서도 나타날 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 분석결과는 웨어러블 디바이스 기술개발 계획 수립과 같은 기술전략 뿐만 아니라, 제품출시 및 판매가격 설정 등 마케팅 전략에 대한 실무적 시사점을 제공한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제8권4호
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• pp.328-335
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• 2012

건설공사의 표준품셈에 의한 자원기반 적산방식은 정부고시 노임단가와 기자재의 공시가 격에 표준적이고 보편적인 공법 및 공종에 대한 단위작업당 재료량, 노무량, 장비사용시간 등을 수치로 표시한 품을 곱하여 견적하였다. 그러나 자원기반 적산방식은 실제 거래가격을 적절히 반영하지 못하는 한계점이 발생하였다. 따라서 본 연구는 이러한 한계점을 극복하기 위하여 새로운 시도로 수로터널 현장을 대상으로 Cutter 점검/교환, TBM 정비, TBM 점검/급유, 후속설비, 광차, 운영교대, 갱내보강/낙반보강, 안전/회의의 작업 공종 별로 TBM 굴진 생산성을 분석하고, 이를 근거로 순굴진속도를 분석하여 실적 공사비를 분석하였다. 본 연구에서 제시하는 실적공사비 산정 접근법은 TBM 수로터널 현장에서 실적 공사비를 예측하는데 유용한 도구로 활용할 수 있을 것으로 확신한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권3호
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• pp.251-260
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• 2002

웹에 존재하는 수많은 유휴상태 호스트들을 이용한 병렬/분산 처리는 대규모 응용문제에 대해 높은 가격 대 성능비를 가진다. 웹 환경에서 병렬/분산 처리를 위하여 호스트들의 이질성 및 가변성, 자율성, 지속적인 성능보장과 참여 호스트 수 변화 등 예측할 수 없는 상태에 대한 해결책을 제시하여야 한다. 본 논문은 지리적으로 떨어져 있는 참여 호스트들의 작업 처리를 성능에 기반하는 적응적 작업 재할당 전략을 제안한다. 또한, 대규모 응용문제의 병렬 처리 중에 호스트 수가 변하는 동적 환경에 대해 동적 호스트 관리 스킴을 제공한다. 본 논문에서는 PDSWeb (Parallel/Distributed Scheme on Web) 시스템을 구현하여, 많은 연산량을 지닌 랜더링 이미지 생성에 적용하여 평가한다. 그 결과 호스트의 가변성에 대해 적응적 작업 재할당은 최고 90%이상 향상하였으며. 호스트 추가와 삭제에 따른 성능 향상 정도를 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.64-64
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• 2018

하천에서 수위는 가장 기본적인 수리 수문학적 자료로서, 홍수나 가뭄 등의 피해를 막기 위한 치수와 물을 잘 통하게 하거나 물을 이용하기 위한 이수에 주로 사용된다. 예를 들면, 댐, 보, 저수지 등의 하천시설물 설계 및 관리를 위해 수위를 이용하며, 유량 산정을 위해서 수위-유량 관계 곡선식을 구축하여 수위를 이용한다. 따라서 하천에서 수위는 현재 국내에서 수자원분야에서 사용되는 자료 중에서 가장 중요하며, 동시에 광범위하게 사용되고 있으므로 수위를 관측하는 것이 수자원의 기초라 할 수 있다. 수위 관측의 필요성과 확장 필요성에 대한 인식에도 불구하고, 국내의 수위 관측소는 한강, 낙동강, 금강 등 대하천 위주로 설치되어 있어, 중소규모 하천에서 발생하는 다양한 수문사상에 대한 분석 및 예측이 어려운 실정이다. 특히, 홍수의 경우 같은 강우 사상에도 대하천보다는 중소규모의 하천이 더 극단적으로 유출이 발생하기 때문에, 즉각적인 수위의 계측이 필요한 실정이다. 하지만 한정된 예산 및 인프라의 부족은 중소규모 하천에 대한 수위 관측 시스템의 적용이 대하천에 비해 그 우선수위가 밀리는 원인이 되고 있으며, 지속적으로 중소규모 하천에 대한 수위 관측시스템 적용에 대한 수요가 증가를 야기 시키고 있다. 최근, 과거에 제품을 만들기 위한 전자회로, 자재명세서, 기판도면 등의 정보를 공개하지 않는 폐쇄적인 환경을 벗어나 제품을 만들기 위한 하드웨어 정보를 공개하고, 공개된 정보를 통해 기술을 개발하기 위한 움직임이 활발하다. 이러한 개념을 오픈소스 하드웨어라는 개념으로서, 하드웨어의 제작 없이 간단한 코딩을 통해 하드웨어를 컨트롤 하는 기술이다. 즉, 오픈소스 하드웨어는 초소형화된 PC를 활용하여 센서를 작동하는 것이라 할 수 있다. 이를 통해 기존의 기술을 저렴한 가격으로 제품으로 생산할 수 있다. 또한 사물인터넷(IOT)를 활용하여 온라인 상에서 이러한 오픈소스 하드웨어를 컨트롤 할 수 있으며, 웹서비스와 결합할 경우 센서를 통해 수집된 결과를 인터넷 상에서 확인 할 수 있는 기술들이 지속적으로 개발하고 있다. 이러한 기술이 접목되면 과거에 비해 적은 비용으로 고효율의 자료 수집을 수행 할 수 있다. 본 연구에서는 지속적으로 증가하고 있는 중소규모 하천에 대한 수위 관측시스템 적용에 대한 수요를 해결하기 위해서 기존의 시스템이 가지고 있는 경제적, 기술적 한계를 극복하기 위하여 오픈소스 하드웨어 플랫폼인 아두이노와 사물인터넷 기반 기술을 활용하기 위한 웹서비스를 이용하여 실시간 수위 관측기술을 개발하고, 적용성을 검토하고자 한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.94-103
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• 2021

본 연구의 목적은 비트코인 선물의 투자 전략으로 기술적 거래 규칙들을 제안하고, 실증 분석을 통해 투자 성과를 분석하는 것이다. 투자 전략은 표준적인 거래 전략인 VMA, TRB, FR, MACD, RSI, BB 등이며, 2017년 12월 18일부터 2021년 3월 31일까지의 비트코인 선물 일별 자료를 이용하였다. 실증 분석 결과, 추세 추종형 거래 규칙들 모두 비교전략인 Buy & Hold 보다 투자 성과가 높게 나타났다. 코스피200 주가지수 선물과의 비교에서는 비트코인 선물 투자 성과가 높게 나타났다. 특히, 비트코인 선물의 투자 성과는 하방 위험을 반영하는 Sortino Ratio에서 큰 폭으로 증가하였다. 본 연구는 비트코인 선물의 표준적인 기술적 거래 규칙들의 투자 성과를 체계적으로 분석한 첫 시도라는 점에서 학술적 의미를 찾을 수 있다. 향후 연구에서는 비트코인 선물의 가격 예측을 위한 딥러닝 모형이나 기계학습 모형의 활용을 통해 투자 성과를 개선할 필요가 있다.

• 전기학회논문지P
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• 제67권4호
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• pp.183-190
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• 2018

Predicting accurate electricity prices is an important task in the electricity trading market. To address the electricity price forecasting problem, various approaches have been proposed so far and it is known that linear regression-based approaches are the best. However, the use of such linear regression-based methods is limited due to low accuracy and performance. In traditional linear regression methods, it is not practical to find a nonlinear regression model that explains the training data well. If the training data is complex (i.e., small-sized individual data and large-sized features), it is difficult to find the polynomial function with n terms as the model that fits to the training data. On the other hand, as a linear regression model approximating a nonlinear regression model is used, the accuracy of the model drops considerably because it does not accurately reflect the characteristics of the training data. To cope with this problem, we propose a new electricity price forecasting method that divides the entire dataset to multiple split datasets and find the best linear regression models, each of which is the optimal model in each dataset. Meanwhile, to improve the performance of the proposed method, we modify the proposed localized linear regression method in the map and reduce way that is a framework for parallel processing data stored in a Hadoop distributed file system. Our experimental results show that the proposed model outperforms the existing linear regression model. Specifically, the accuracy of the proposed method is improved by 45% and the performance is faster 5 times than the existing linear regression-based model.