• Management & Information Systems Review
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• v.31 no.1
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• pp.89-116
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• 2012

This paper is an empirical study for the listed manufacturing companies in the Korea Stock Exchange during the sample period(2001-2010). The research is based on the target adjustment model(Shyam-Sunder and Myers(1999)) and the pecking order model(Frank and Goyal(2003)), and is aimed at reflecting the critical viewpoint of Chirinko and Singha(2000). An analysis in the model of Shyam-Sunder and Myers(1999) shows the value is too low to support the pecking order model in view of the following results. A target adjustment coefficient value is between 0 and 1, and is significant variable and explanatory power is very high, while deficit-in-funds coefficients close to 0. In addition, the result of an empirical test following the methodology used by Frank and Goyal(2003) does not support the pecking order theory.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.143-146
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• 2000

기업을 둘러싼 시장 환경이 급변하면서 기업의 입장에서는 비즈니스 프로세스를 보다 효율적으로 통합, 조정하여 경쟁사보다 빠르고 능동적으로 대처해야 할 필요성을 느끼고 있다. 특히 기업의 영업과 생산 부문은 프로세스 통합, 조정의 필요성이 가장 큰 분야이면서 서로 판이한 전략 및 목표를 가짐으로 인해 가장 통합하기 어려운 분야이다. 그 이유는 영업 부문에서는 가격과 판촉을 통해 고객 서비스를 제고하면서 많은 판매 수입을 올리는 것이 목표라면 생산 부문은 생산성을 높이면서 최소의 비용으로 제품을 생산하는 것이 목표이기 때문이다. 본 연구에서는 한정적인 판매 시즌을 가지는 상품에 대해서 동일 기업 내의 영업 부문과 생산 부문의 문제들을 동시에 고려한 통합 의사 결정 정책을 제시하였다. 영업과 생산 부문의 의사 결정이 순차적으로 분리되어 결정되는 순차적 모델과 영업과 생산 부문의 의사 결정이 동시에 통합적으로 이루어지는 통합 모델을 비교 분석함으로써 그 효과를 검증하였다

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.77-80
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• 2003

신경망의 퍼셉트론 학습법에는 이진 또는 연속 활성화 함수가 사용된다. 초기 연결강도는 임의의 값으로 설정하며, 목표치와 실제 출력과의 차이를 이용하는 것이 주된 특징이다. 즉 구해진 오차는 학습률에 따라서 다음 단계의 연결강도에 영향을 주게 된다. 이런 경우 학습률이 너무 크면 수렴성을 보장할 수 없으며, 반대로 너무 작게 선정하면 학습이 매우 느리게 진행되는 단점이 발생한다. 이런 이유로 능동적인 학습률의 변화는 신경망의 퍼셉트론 학습법에 중요한 관건이 리며, 주어진 문제를 최적으로 학습을 위해서는 결국 상황에 따른 적절한 학습률 조정이 필요하다. 본 논문에서는 학습률 조정에 퍼지 모델을 적용하는 신경망 학습 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의한 학습은 오차의 변화에 따라 학습률을 조정하는 방식을 사용하였고, 그 결과 연결강도를 능동적으로 변화시켜 효과적인 학습 결과를 얻었다. 학습률 변화는 'Sugeno 퍼지 모델'을 이용하여 구현하였다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2009.10a
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• pp.39.4-40
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• 2009

이 연구의 목적은 고해상도 합성개구레이더 센서를 탑재한 관측위성의 운용요구사항에 맞춰 임무기간 동안 관측 목표지역을 주기적으로 반복하고 지상궤적을 $\pm2km$ 범위 내에서 안정성을 갖도록 유지 조정하는 궤도제어 알고리즘 연구를 수행하는데 있다. 기존에 수행되어 왔던 지상궤적에 대한 오차를 해석적으로 계산하여 궤도를 유지 조정하는 방법이 아닌 기준궤도에 대하여 상대좌표계에서 표현된 위성의 실제 접촉궤도를 기준궤도와 직접적으로 비교하여 목표궤적을 유지 조정하는 알고리즘을 연구하였다. 이를 위해 첫째, 고해상도 관측위성의 운용요구사항을 만족하는 계획된 목표궤도인 기준궤도를 설계하였다. 기본적으로 기준궤도는 임무 설계 시 완전한 주기성이 고려된 최대한 실제에 가까운 궤도이기 때문에 지구중력장 모델만을 고려하여 간략하게 설계하였다. 둘째, 실제의 인공위성의 궤도는 계획된 기준궤도를 유지해야 하지만 시간에 따라 섭동력의 영향을 받아 계획된 궤도로부터 벗어나게 된다. 기준궤도로부터 실제궤도가 얼마나 벗어나는지에 대한 정량적 분석을 위해 지구 중력장, 달-태양 중력, 대기저항력, 태양복사압, 조석력 등과 같은 다양한 섭동력의 영향에 대한 분석을 수행하였다. 셋째, 반경방향(radial), 진행방향(along-track), 교차방향(cross-track)의 세 방향의 성분으로 구성된 우주공간오차(Space Error) 개념을 적용하여, 투영된 지상궤적에 상응하는 오차를 계산하는 것 보다 안정적으로 오차를 계산하였다. 또한 운용요구사항에 따라 허용된 범위 내에서 궤도를 유지하기 위해 GVE(Gauss Variation Equation)을 이용한 궤도조정을 수행하였다. 섭동력의 분석 결과로부터 지구대기저항력, 달-태양 중력으로 인해 가장 두드러지는 장반경과 궤도이심률의 변화를 조정하기 위해, 임무에 사용되는 추력기의 연료 효율을 고려하여 동결궤도가 유지될 수 있는 최적의 위도이각에서 In-plane에 대한 궤도조정만을 수행하여 장반경과 이심률을 동시에 조정하였다. 지구대기와 태양활동의 영향으로 시간에 따른 장반경의 변화율에 따라 궤도조정 주기를 가지는 것을 알 수 있었고, 이 변화율 때문에 생기는 우주공간오차의 증가를 보정하여 위성의 지상궤적을 목표범위 안에서 유지할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.450_451
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• 2009

최근 부하증가에 대한 안정적 전력공급과 환경문제 해결은 전 세계적 이슈로 등장되고 있으며, 그 해결책으로써 분산형전원(Distributed generation, DG)에 대한 관심이 높아지고 있다. DG는 경제적 효율적 이유로 기존 전력계통과 연계해 운전되는데, 태양광이나 풍력과 같은 재생에너지를 이용한 DG의 불확실하며 빈번한 출력변동은 배전계통의 전압조정을 어렵게 만든다. 배전계통의 전압조정을 위해 배전용변전소의 부하시 탭 변환기(Under Load Tap Changer, ULTC)가 이용되고 있다. ULTC는 부하변동에 따른 배전선로상 전압강하를 보상하는 선로 전압강하보상법(Line Drop Compensation, LDC)에 의해 조정된다. LDC 전압조정법에서, 측정된 뱅크전류와 미리 설정된 LDC 정정치(LDC parameters, 부하중심점 전압과 등가 임피던스)를 이용해 ULTC의 송출전압을 결정한다. LDC 정정치 설계시, 기존에는 ULTC 탭 동작횟수를 줄이는 것이 주요 목표였고, 이 목표는 DG 도입을 제한하는 큰 원인이 되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 DG 도입을 증가시키는 새로운 ULTC 전압조정법을 제시하고 모델 배전계통 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.401-403
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• 2021

본 시스템은 같은 환자로부터 촬영한 기존 안저영상과 초광각 안저영상을 Paired Dataset으로 지니고 있으며, 영상의 크기 및 해상도를 똑같이 맞추고, 황반부와 신경유두 및 혈관의 위치를 미세조정하는 과정을 자동화하는 것을 목표로 하고 있다. 이 과정은 황반부를 중심으로 하여 영상을 잘라내어 이미지의 크기를 맞추는 과정(Scaling)과, 황반부를 중심으로 잘라낸 한 쌍의 영상을 포개었을 때 황반부, 신경 유두, 혈관 등의 위치가 동일하도록 미세조정하는 과정(Warping)이 있다. Scaling Stage에선 기존 안저영상과 초광각 안저영상의 촬영범위가 현저하게 차이나기 때문에, 황반변성 부위를 잘 나타내도록 사전에 잘라낼 필요가 있으며, 이를 신경유두의 Object Detection을 활용할 예정이다. Warping Stage에선 동일한 위치에 같은 황반변성 정보가 내포되어야 하므로 규격조정 및 위치조정 과정이 필수적이며, 이후 안저영상 내의 특징들을 매칭하는 작업을 하기 위해 회전, 회절, 변환 작업 등이 이루어지며, 이는 Homography Estimation을 통하여 이미지 변환 matrix를 구하는 방법으로 진행된다. 자동조정된 안저영상 데이터는 추후에 GAN을 이용한 안저영상 생성모델을 위한 학습데이터로 이용할 예정이며, 현재로선 2500쌍의 데이터를 대상으로 실험을 진행중이지만, 최종적으로 3만 쌍의 안저영상 데이터를 목표로 하고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.644-647
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• 2023

대화 시스템에서 대화 상태 추적은 사용자와의 대화를 진행하면서 사용자의 의도를 파악하여 시스템 응답을 결정하는데 있어서 중요한 역할을 수행한다. 특히 목적지향(task-oriented) 대화에서 사용자 목표(goal)를 만족시키기 위해서 대화 상태 추적은 필수적이다. 최근 다양한 자연어처리 다운스트림 태스크들이 사전학습 언어모델을 백본 네트워크로 사용하고 그 위에서 해당 도메인 태스크를 미세조정하는 방식으로 좋은 성능을 내고 있다. 본 논문에서는 한국어 토큰-프리(token-free) 사전학습 언어모델인 KeByT5B 사용하고 종단형(end-to-end) seq2seq 방식으로 미세조정을 수행한 한국어 생성 기반 대화 상태 추적 모델을 소개하고 관련하여 수행한 실험 결과를 설명한다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.565-568
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• 2011

NURBS는 매개변수를 이용하여 3차원에서 곡면을 표현한 방법으로서 노트벡터, 조정점, 가중치로 구성된다. 레벨셋은 공간을 음함수로 정의된 장으로 형성하여 음함수의 일정한 값을 추적하여 곡면을 표현한 방법이다. 본 논문에서는 스캔 데이터를 NURBS 형태로 추출한 뒤 이를 정밀한 레벨셋 모델로 변환하였다. 레벨셋 모델을 구성하기 위해서 형성된 음함수는 부호를 갖는 거리함수를 사용하였고, 거리함수를 정밀하게 나타내기 위해 Newton 순환법을 이용하였다. 변환된 레벨셋 모델을 이용하여 형상의 몰핑을 수행하였다. 몰핑은 초기 형상을 목표 형상으로 변화시켜 나가는 과정으로서 레벨셋 모델을 이용한 몰핑은 용이성과 질적인 측면에서 우수하다. 수치 예제에서는 스캔 데이터의 레벨셋 모델 변환과 변환된 형상이 자연스럽게 목표형상으로 변화하는지를 확인한다.

• Nuclear industry
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• v.23 no.6 s.244
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• pp.48-56
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• 2003

본 연구의 목표는 원전의 안전성 확보에 기여할 수 있는 조직 및 인적 요인의 평가에 대한 시스템 다이나믹스(System Dynamics) 모델을 만드는데 있다. 기존의 연구는 크게 인간 공학 혹은 확률론적 안전성 평가와 같은 공학적 방법과 조직 사회학적 접근으로 구분할 수 있다. 양 방법은 조직 및 인적 요인이 무엇인지를 밝혀주고 인적 실수를 줄이기 위한 지침을 제공해 준다. 그러나 인자들간의 상호 독립성의 가정은 원전에서 일어나고 있는 요인들간의 상호 작용을 설명하는데 어려움을 지닌다. 이러한 제약 사항을 극복하기 위해서 조직 및 인적 요인 사이의 인과 관계를 보여줄 수 있는 시스템 다이나믹스 모델을 개발하였다. 개발된 모델을 통하여 리더십, 직원 수의 조정, 각 부서별 업무량의 조정 등을 조작하면서 모델의 사용자들은 조직 측면에서 원전의 안전성이 어떻게 변화하는가를 확인할 수 있다. 시뮬레이션을 통해서 사용자들은 관리적인 시사점을 얻을 수 있을 것이다.

• The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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• v.40 no.3
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• pp.28-40
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• 2011

본 논문에서는 열섬완화대책에 관한 수치목표를 설정했을 때, 각 지역에 필요 대기 열부하 삭감량과 구체기술의 필요투입량 파악을 목적으로, 대기 열부하 삭감 포텐셜과 목표설정의 관계에 대해 검토하였다. 먼저, mesoscale 기상모델에 의해 과거회귀로부터 구체적인 수치목표를 구한 결과, 열대야 DH의 필요저감량은 대판평야(大阪平野)부의 공간평균으로 $10.7^{\circ}C{\cdot}h$, 인구 중첩평균으로 $12.5^{\circ}C{\cdot}h$가 산출되었다. 또한, 필요열부하 삭감량은 대판평야부(大阪平野部) 전체에서 일률삭감시에는 공간평균으로 11.5 $W/m^2$, 인구 중첩평균으로 12.0 $W/m^2$인 한편, 열부하 삭감 포텐셜이 큰 도심부를 중심으로 삭감을 행한 지역배분조건에서는 개략적으로 같은 양의 열부하 삭감으로 목표를 달성함을 나타내었다. 대판부(大阪府)내의 어떤 시구를 대상으로, 논문에서 뽑은 각종 열섬완화대책을 도입률 100%로 실시한 경우, 목표를 달성한 시구가 존재함을 나타내었다.