• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.212-212
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• 2023

비점오염원관리와 같이 장기적인 유역 관리 계획에서 유역 내 오염원 평가는 정말 중요하다. 유역 내 오염원 평가는 강우 유출에 의한 비점오염 발생원이 어디서 얼마나 발생시키는지에 대한 정량적인 조사가 필요하다. 유역 내의 오염원에 대한 정량적인 조사는 많은 비용과 시간이 필요하다. 이러한 비용과 시간을 줄이기 위해 유역단위 수리 수문 모델을 사용하고 있다. 유역단위 수리수문 모델은 HSPF (Hydrological Simulation Program in Fortran), SWAT (Soil and Water Assessment Tool), L-THIA ACN-WQ(The Long-term Hydrologic Impact Assessment Model with Asymptotic Curve Number Regression Equation and Water Quality model)등 다양한 모델이 사용되고 있다. 하지만 유역 모델을 통한 모의는 다양한 연산 과정을 진행하여 모의까지 많은 시간이 필요하다는 단점이 있다. 이에 따라 데이터 기반 모델링 기법(머신러닝/딥러닝)을 이용한 유출 및 수질 예측 연구가 많이 이루어지고 있다. 단순 머신러닝/딥러닝 기반 모델링 기법은 점(최종유출구)에서의 예측만 가능하여 최적관리 기법 적용 등과 같은 유역관리 방안을 적용하기 힘들다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서 머신러닝/딥러닝을 통해 일부 수문 프로세스를 대체하고 소유역별 하도추적 기법을 연계하여 유량 및 수질 항목들의 모의가 가능한 하이브리드 모델을 개발하였다. 이는 머신러닝/딥러닝이 유역 모델의 일부 연산 과정을 대체하여 모의시간이 빠르며, 기존 머신러닝/딥러닝 예측 모델에서 평가가 어려웠던 유역 관리 방안 및 최적관리기법 적용 평가에도 활용이 가능할 것으로 판단이 된다.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.18 no.2
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• pp.104-116
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• 2024

A satellite is ultimately verified by performing a coupled load analysis with the launch vehicle. To increase the accuracy of the coupled load analysis results, it is important to have good accuracy of the finite element model. Therefore, finite element model correlation is essential. In general, model correlation is performed by changing the material properties and thickness one by one, but this process takes a lot of time and cost. The current paper proposes an efficient model correlation method using optimization. Significant variables were selected through analysis of variance, and the time and cost required for analysis and optimization were reduced by using the Kriging surrogate model. The method proposed in this paper can be applied only with the vibration test results, and it has a great advantage in terms of efficiency in that it can significantly reduce the numerical calculation cost and time required.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.12
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• pp.167-177
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• 2013

Recently, desires for diversification of medical treatment throughout our society have been enhanced. It is thought that such a trend may be directly related to the introduction of 'alternative medicine'. This study is to establish the foundation of legalization of alternative medicine, starting with the movement for legalization of alternative medicine from constitutionality decision of medical law by the legal Information Constitutional Court. It also suggested the direction of discussion with issue of how to introduce alternative medicine beyond the stage of basic discussion, 'why' we must introduce alternative medicine, through profound investigation of preceding studies. In addition, the present study analyzed legal controversies from the appearance of alternative medicine based on the decisions of the Constitutional Court and the precedents of the Supreme Court and drew the prerequisites for the institutionalization of alternative medical treatments. It also reestablished terms of alternative medicine which have been indiscreetly used, presented methods for officialization of alternative medicine and compared and analyzed advantages and disadvantages of the methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.381-381
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• 2020

자료동화(Data Assimilation) 기법은 실시간 수문학적 예측에 있어 정확도 향상을 위해 필수적인 과정이다. 가장 대중적으로 사용되는 기법들 중 하나가 모델 상태변수와 매개변수를 동시에 업데이트할 수 있는 이중 앙상블 칼만 필터(Dual Ensemble Kalman Filter)이다. 이 방법은 정확도 개선 및 적용의 용이성 때문에 많은 연구 분야에서 사용되어져 왔지만, 앙상블을 생성하는 과정에서 상당시간이 소요되는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 상태변수와 매개변수를 동시에 업데이트 하면서 홍수 예측의 정확성을 보장할 뿐만 아니라, 앙상블 생성에 있어 계산 효율을 크게 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. Polynomial Chaos Expansion(PCE) 기법을 사용하여 앙상블 칼만 필터를 모방(mimic)할 수 있는 새로운 대체필터(Surrogate Filter)를 개발하는 것을 목표로 한다. 구체적으로 대체필터를 구성하기 위한 다양한 필터를 설계하였다. 첫째 시간에 대해서 PCE가 변화하지 않는 '불변 필터'(즉, 전체 예측기간에 대해 하나의 필터를 사용하여 자료동화할 수 있는 대체필터)와, 매 시간마다 PCE가 변화하는 '시변 필터'(즉, 예측하는 매 시간마다 새로운 필터를 생성해야 하는 대체필터)를 설계하여 적용성, 정확성, 예측성 등을 비교하였다. 또한, PCE의 하이퍼 매개변수를 최적화하기 위한 최적의 프레임 워크가 제안되어, 대체필터를 구축하는 데 효율을 높이고 PCE의 과적합(overfitting) 현상을 피할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안된 기법은 기존 단일 및 이중 앙상블 칼만 필터(EnKF)의 결과와 비교 검증하였으며, 그 결과는 다음과 같다. (1) 대체필터의 대부분은 원래 EnKF와 비슷한 정도의 불확실성을 설명할 수 있음; (2) 모든 대체 필터는 선행시간이 짧은 경우의 예측에 있어 우수한 결과를 제공하며, 시변 필터가 불변 필터보다 더 정확한 예측 결과를 제공함; (3) 대체필터는 원래 앙상블 칼만필터보다 최대 500배 빠른 속도로 성능을 향상시킬 수 있음. 제안된 대체필터는 자료동화를 수행하는 기존필터와 비슷한 정도의 정확성, 매우 향상된 효율성을 보장함을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Society of Cosmetic Scientists of Korea
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• v.38 no.3
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• pp.219-224
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• 2012

European Union prohibited the marketing of cosmetic products containing constituents that have been examined through animal experiments. Thus, non-animal test models are needed to replace animal experiments. The reconstructed skin models are important as a test system for cosmetic, pharmaceutical, and medical device safety testing. In the present study, we tried to develop an optimal skin equivalent model containing basement membrane and epidermis. For this purpose, we used mesenchymal stem cells (MSCs) and/or preadipocytes as well as fibroblasts as the dermal matrix cells. The formation of basement membrane and epidermis was verified by immunohistochemical stains. Among various models, the epidermis was thickest when MSCs were used in the dermal matrix. Furthermore, PCNA and involucrin distribution showed that dermal matrix with MSCs resembled human skin. Therefore, skin equivalents with MSCs could be developed as a non-animal test model to replace animal experiments.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.425-429
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• 2018

지식 그래프는 많은 수의 개채와 이들 사이의 관계를 저장하고 있기 때문에 많은 연구에서 중요한 자원으로 활용된다. 최근에는 챗봇과 질의응답과 같은 연구에서 자연어 생성을 위한 연구에 활용되고 있다. 특히 자연어 생성에서 최근 발전 된 심층 신경망이 사용되고 있는데, 이러한 방식은 모델 학습을 위한 많은 양의 데이터가 필요하다. 즉, 심층신경망을 기반으로 지식 그래프에서 문장을 생성하기 위해서는 많은 트리플과 문장 쌍 데이터가 필요하지만 학습을 위해 사용하기엔 데이터가 부족하다는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 핵심어 시퀀스를 추출하여 학습하는 방법을 제안하고, 학습된 모델을 통해 트리플을 입력으로 하여 자연어 문장을 생성한다. 부족한 트리플과 문장 쌍 데이터를 대체하기 위해 핵심어 시퀀스를 추출하는 모듈을 사용해 핵심어 시퀀스와 문장 쌍 데이터를 생성하였고, 순환 신경망 기반의 인코더 - 디코더 모델을 사용해 자연어 문장을 생성하였다. 실험 결과, 핵심어 시퀀스와 문장 쌍 데이터를 이용해 학습된 모델을 이용해 트리플에서 자연어 문장 생성이 원활히 가능하며, 부족한 트리플과 문장 쌍 데이터를 대체하는데 효과적임을 밝혔다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.3
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• pp.73-85
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• 1999

In metropolitan area, intersections having turn Prohibitions are often found and it is important to consider them in path planning. This Paper presents a new path planning method road networks having turn prohibitions. A new road network model is proposed in which an alter-native route for each turn-Prohibition is constructed in off-line using U-turn or P-turn and then Put into road network database. The proposed network model is efficient since it requires no virtual nodes that are usually used in the conventional road networks to represent turns at intersections. In order to find a shortest path with the proposed network, a new shortest path algorithm is proposed. A knot for the turn-Prohibited node is newly defined and is used in comparing the cost of the alternative route with that of the other path.

• Journal of Energy Engineering
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• v.18 no.3
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• pp.203-211
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• 2009

Vapor pressure of HFC-404a and polyol ester system were measured at 56 points from 263.15 to 323.15 K and from 0 to 90 mass %polyol ester. It was found that below 273.15 K, the effect of the polyol ester on the vapor pressure was negligible up to 30 mass % polyol ester. The vapor pressure of the system significantly decreased as the mass fraction of polyol ester increased over 50 percent. Raoult's model and Flory-Huggins model were tested for data reduction. Empirical vapor pressure equations were obtained in terms of temperature and mass fraction of polyol ester.

• Knowledge Management Research
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• v.24 no.4
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• pp.153-176
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• 2023

Generative AI, especially conversational AI like ChatGPT, has recently gained traction as a technological alternative for automating customer service. However, there is still a lack of research on whether current generative AI technologies can effectively replace traditional human managers in customer service automation, and whether they are advantageous in some situations and disadvantageous in others, depending on the conditions and environment. To answer the question, "Can generative AI replace human managers in customer service activities?", this study conducted experiments and surveys on customer online reviews of a food delivery platform. We applied the perspective of the elaboration likelihood model to generate hypotheses about whether there is a difference between positive and negative online reviews, and analyzed whether the hypotheses were supported. The analysis results indicate that for positive reviews, generative AI can effectively replace human managers. However, for negative reviews, complete replacement is challenging, and human managerial intervention is considered more desirable. The results of this study can provide valuable practical insights for organizations looking to automate customer service using generative AI.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.29 no.2
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• pp.177-196
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• 2007

This paper analyzes welfare effects of revenue neutral tax reform using a small open economy dynamic general equilibrium model. We apply this model to the Korean data and examine welfare effects of various tax reforms; removal of capital income tax and/or labor income tax financed by consumption tax. We investigate both long run equilibrium and transitional dynamics. The results suggest that there are sizable welfare gains (1-3% of lifetime consumption) when factor income taxes are replaced by consumption tax. Overall gains are generated by long run gains despite short run welfare losses. However, there is welfare loss when capital income tax is replaced by labor income tax.