기업의 "회사소개" 페이지는 기업이 중요시하게 여기는 가치가 무엇인지를 소개하고 있다. 본 연구에서는 이에 관한 글이 회사의 현재 및 미래의 재무성과의 연관성을 조사한다. 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 2016년의 S&P500 기업의 기관 정보를 분석하여 회사소개 페이지에서 의도적으로 반복되는 단어를 파악하고, 이를 통해 요인분석을 수행하였다. 그 결과 홈페이지의 키워드는 6가지 요인으로 분류될 수 있음을 알 수 있었고, 그후 최소 자승 회귀분석을 수행하여 키워드의 요인과 기업의 현재 재무 성과 사이의 연관성을 결정하였다. 분석 결과 요인 2("구매 경험"과 관련된 키워드)가 현재 재무 성과의 대체 변수인 ROE와 긍정적인 상관관계가 있음을 보여주며, 요인 1("고객에게 알림"과 관련된 키워드)은 ROE와 부정적인 관계를 가짐을 알 수 있었다. 다만, 요인 1은 기업의 미래 재무 성과를 측정하는 대안 변수인 Tobin's Q와 긍정적인 관계가 있었다. 이 결과는 기업의 웹사이트에 소개된 글과 기업의 재무 성과 사이에 관계가 있음을 나타낸다. 따라서 웹 사이트에 대한 기관의 소개글은 현재 회사 성과 및 미래 회사 가치에 대하여 유용한 지표가 될 수 있다.
이 논문에서는 RNN (Recurrent Neural Networks)-LSTM (Long Short-Term Memory) 을 적용하여 Lorenz 시스템을 예측하는 자료 기반 인공지능 모델을 구축하고, 이 모델이 미분방정식을 차분화하여 해를 구하는 역학 모델을 대체할 수 있는지 가능성을 진단하였다. 구축된 자료기반 모델이 초기 조건의 작은 교란이 근본적으로 다른 결과를 만들어내는 Lorenz 시스템의 카오스적인 특성을 반영한다는 것과, 시스템의 안정적인 두 개의 닻을 중심으로 운동하면서 전이 과정을 반복하는 특성, "결정론적 불규칙 흐름"의 특성, 분기 현상을 모사한다는 것을 확인하였다. 또한, 적분 시간 간격을 조절함으로써 전산자원을 절감할 수 있는 자료기반 모델의 장점을 보였다. 향후 자료기반 모델의 정교화와 자료기반 모델을 위한 자료동화 기법의 연구를 통해 자료기반 인공지능 모델의 활용성을 확대할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 3D(dimensional) 스켈레톤을 이용하여 다시점 RGB-D 카메라를 캘리브레이션 하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위해서는 일관성 있는 특징점이 필요하다. 또한 높은 정확도의 캘리브레이션 결과를 얻기 위해서는 정확한 특징점의 획득이 필요하다. 우리는 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위한 특징점으로 사람의 스켈레톤을 사용한다. 사람의 스켈레톤은 최신의 자세 추정(pose estimation) 알고리즘들을 이용하여 쉽게 구할 수 있게 되었다. 우리는 자세 추정 알고리즘을 통해서 획득된 3D 스켈레톤의 관절 좌표를 특징점으로 사용하는 RGB-D 기반의 캘리브레이션 알고리즘을 제안한다. 다시점 카메라에 촬영된 인체 정보는 불완전할 수 있기 때문에, 이를 통해 획득된 영상 정보를 바탕으로 예측된 스켈레톤은 불완전할 수 있다. 불완전한 다수의 스켈레톤을 효율적으로 하나의 스켈레톤으로 통합한 후에, 통합된 스켈레톤을 이용하여 카메라 변환 행렬을 구함으로써 다시점 카메라들을 캘리브레이션 할 수 있다. 캘리브레이션의 정확도를 높이기 위해서 시간적인 반복을 통해서 다수의 스켈레톤을 최적화에 이용한다. 우리는 실험을 통해서 불완전한 다수의 스켈레톤을 이용하여 다시점 카메라를 캘리브레이션 할 수 있음을 증명한다.
말뚝지지 전면기초는 말뚝기초를 경제적으로 설계할 수 있는 개념으로 주목을 받고 있으나, 전면기초, 말뚝, 지반간의 상호작용이 복잡하여 아직 국내에서 쉽게 실용화가 되고 있지 않은 실정이다. 저자들은 말뚝지지 전면기초의 실용화를 위해 필수적이라고 할 수 있는 효율적인 근사해석 프로그램을 개발하였으며, 본 논문에 그 내용을 간략하게 소개하였다. 개발된 프로그램에 적용된 해석모델은 크게 두 부분으로 구성되는데, 하나는 스프링 위에 놓인 유한요소의 기초판 해석모델이고, 다른 하나는 다층지반에 대하여 말뚝의 비선형성 및 상호작용의 영향을 고려할 수 있는 군말뚝 해석모델이다. 두 모델간의 적합조건을 만족시키기 위한 반복계산과정을 통해 지반과 말뚝의 강성을 구하여 말뚝지지 전면기초의 설계에 필요한 거동 예측결과를 얻을 수 있다. 해석기법의 검증을 위하여 정밀한 3차원 유한요소해석 및 기존에 개발된 근사해석방법들과의 비교분석을 수행하였으며, 이를 통해 개발된 프로그램이 기초요소간의 상호작용을 합리적으로 고려하면서도 비선형 해석이 가능하고 다층지반에 대한 적용성이 좋아 말뚝지지 전면기초의 해석 및 설계를 위한 실용적 목적에 잘 부합하는 성능을 갖는 것을 알 수 있었다.
에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.
본 연구에서는 도시철도 콘크리트궤도 장대레일에 대한 실내피로시험을 수행하였고, 장대레일 잔존수명을 표현한 파괴확률 50% S-N 선도는 적은 실험데이터에 대한 가중치 확률 해석기법을 사용하여 도출하였다. 여기서 피로시험에 사용된 레일들이 누적통과톤수가 서로 다르기 때문에 누적통과톤수를 평균하여 반복횟수를 수정하였다. 또한, 레일표면요철 및 열차속도를 고려한 레일 저부 휨응력은 기존 연구결과 도출된 레일휨응력 예측식을 사용하여 콘크리트궤도 장대레일의 잔존수명을 평가하였다. 레일 피로수명 평가결과, 레일 피로수명이 기준치에 비해 약 2억톤이상 높았다. 또한, 자갈궤도에 비해 콘크리트궤도 레일의 피로수명이 약 3억톤이상 높은 것으로 분석되었다. 따라서 도시철도에서 레일교체기준을 자갈궤도와 콘크리트궤도로 구분할 필요가 있으며, 레일연마를 통한 레일관리가 이루어진다면 기준치가 아닌 목표치로 관리할 수 있을 것으로 판단되었다.
최근 연구결과 레일연마 및 장대레일화를 통해 누적통과톤수에 의한 레일교체기준의 연장이 가능한 것으로 보고되었다. 본 연구에서는 장기 사용레일에 대한 실내피로시험을 수행하였고, 파괴확률 50%에서의 장기 사용레일의 잔존수명을 표현한 S-N 선도는 적은 실험데이터에 대한 가중치 확률 해석기법을 사용하여 도출하였다. 여기서 피로시험에 사용된 레일들이 누적통과톤수가 서로 다르기 때문에 누적통과톤수를 평균하여 반복횟수를 수정하였다. 또한, 레일표면요철 및 열차속도를 고려한 레일 저부 휨응력은 기존 연구결과 도출된 레일휨응력 예측식을 사용하여 장기 사용레일의 잔존수명을 평가하였다. 따라서 본 연구를 통해 도시철도에서 레일연마를 통한 레일관리가 이루어진다면 누적통과톤수에 의한 레일교체기준(약 8억톤)보다 약 2억톤이상 연장 사용이 가능하며, 피로한도 이하의 응력범위에 대한 피로시험결과를 바탕으로 레일의 피로수명을 평가하기 위해서는 수정마이너법칙보다는 피로한도 이상에서의 S-N선도 기울기의 1/2인 하이바크법칙을 적용하는 것이 합리적이라 판단되었다.
원자력발전소에서는 열교환 파이프에서 발생하는 열피로 균열을 비파괴 탐상장비를 이용하여 조기에 발견하는 것이 안전을 위해 매우 필요하며, 따라서 이를 모사한 인공균열시편 제작에 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나 이러한 균열은 일반 기계가공으로 제작하는 것이 불가능하여 실제 조건과 유사한 열 반복하중 하에서 제작될 수밖에 없는데, 이를 위해 많은 시간이 소요된다. 본 연구에서는 크랙성장 시뮬레이션 기법을 이용하여 이러한 균열 제작시간을 단축하기 위한 최적의 열하중 조건을 찾고자 하였다. 이를 위해 임의조건에서 시뮬레이션 및 열피로균열 발생 기초실험을 수행하여 균열 초기수명과 진전수명을 검증하였고, 이를 바탕으로 다양한 가열 및 냉각시간을 시뮬레이션 함으로써 제작시간을 최소화하는 열하중 조건을 구하였다. 시뮬레이션에서는 응력해석을 위해 상용 소프트웨어 ANSYS를 초기균열수명 계산을 위해 수치계산용 소프트웨어 ZENCRACK을 이용하여 코딩을 균열진전수명 평가를 위해 ZENCRACK 소프트웨어를 이용하였다. 그 결과 1mm 균열 제작에 소요되는 시간은 초기의 418시간에서 319시간으로 24% 단축되는 것으로 예측되었다.
R&D를 통한 미래기술개발은 정보 및 지식기반 경쟁력이라는 틀 안에서 기업의 생존과 연계된 기술적 혁신전략과 맞물려야 하며 개방형 네트워크 R&D 조직을 통하여 고객 중심의 미래기술전략이 이루어져야 한다. 따라서 미래기술개발은 단순히 미래예측을 통한 기술개발에만 그치는 것이 아니라 기술개발 단계 이전부터 고객의 니즈를 파악하여 미래기술 또는 서비스 개발에 실제로 고객 니즈를 반영한 기술의 시장화를 통하여 기업가치의 극대화를 높여야 한다. 일반적인 시장세분화는 일반적으로 인구 통계적 특성 또는 고객의 소비 패턴 등과 같은 과거 자료를 바탕으로 고객을 구분하는 사후세분화를 광범위하게 활용하여 왔으나 이러한 방식은 고객의 다양한 잠재 수요분석을 통한 새로운 시장기회를 탐색하는 데에 어려움이 있어 장기적 관점에서 미래 기술서비스에 대한 수요파악을 위해서는 고객의 심리의식, 라이프스타일 등을 복합적으로 고려한 고객 세분화 기법을 적용한 사전세분화가 실시되어야 한다. 본 연구는 미래통신서비스 수요에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 고객의 기술수용태도와 일상생활에서 추구하는 가치지향성을 세분화 변수로 선택하고 이를 통하여 미래 통신서비스 시장을 세분화하는 것을 목적으로 하였으며 기술 개발활동 단계부터 사전세분화를 통하여 기술개발전략 구축에 활용하고자 하였다. 우선 신기술에 대한 수용태도를 기준으로 2개의 군집을 도출하였으며 구분된 2개의 군집에 대하여 각각 고객의 가치지향성을 기준으로 2차 세분화 분석을 실시하는 계층적 고객세분화 모형을 제시하였다. 계층적 모형을 통하여 도출된 군집에 대한 상세 분석을 통해 군집별 세부적인 특성을 살펴보았으며 이에 따라 각각의 세분 군집이 독립된 개별 시장으로 반응하고 있음을 통계적으로 밝혀내었으며 대응일치분석을 통하여 특정 미래통신서비스에 대한 시장의 진입, 확산 그리고 전이가 용이할 수 있도록 목표 세분 군집을 위치화 하였다. 비율(ICM:TE ratio)은 대조군(1:6.0)이 group A(1:3.4)나 group B(1:3.4)보다 유의하게(p<0.05) 높았다. 생쥐 2-세포기 배를 배양하여 72시간까지의 배 발달율을 살펴보면 배양액에 에너지원을 첨가하는 것이 효과적이었으며, 자궁액 농도보다는 난관액 농도로 에너지원을 조절했을 때 배 발생 능력이 높은 경향을 보였다.. 시험 2는 1일령 육계($Ross^{(R)}$종) 240수(암 수 각각 120수)를 공시하여 6처리 4반복, 반복당 10수(암 수 동수) 씩을 케이지(가로: 35.5 cm, 세로: 45 cm, 높이: 55 cm)에 완전 임의배치하여 각각 35일간사양 시험을 실시하였다. 시험 1에서 생산지수는 대조구에 비해 첨가구들이 높은 경향이 있었고 herbs M구가 가장 높았다. 시험 2에서 $4{\sim}5$주 사료 섭취량은 대조구에 비해 첨가구들이 유의적으로 높았다(P<0.05) 사료 요구율은 항생제 처리구가 다른 처리구보다 낮았다. 시험 1의 RBC와 적혈구 용적 (HCT 또는 PCV), Hb는 첨가구들이 대조구보다 유의적으로 높았다(P<0.05). 시험 2의 BA는 대조구보다 첨가구들이 유의적으로 낮았다(P<0.05). 시험 1과 시험 2의 혈청 IgG 농도는 대조구에 비해 첨가구들이 유의적으로 높았다(P<0.05). 시험 1과 시험 2의 장내 미생물 균총과 영양소 이용율은 처리간에 통계적 차이가 없었다. 결론적으로 일부 한방제와 생약제제는 육계에서 항생제를 대체하여 사용이 가능하며 특히 혈액의 성분에 유의한 영향을 미치는 것으로 사료된다. 실증연구가 필요할 것으로 사료된다.trip과 Sof-Lex disc로 얻어진 표면은 레진전색제의 사용으로 표면조도의 개선이 이루어지지 않았다.^{11}C]raclopride$ PET을 이용하여 비흡연 정상인에서 흡연에 의한 도파민 유리를
한반도와 중국 경계에 위치한 백두산의 칼데라호인 천지호는 계절에 따라 해빙과 결빙을 반복한다. 천지 아래에는 마그마 챔버가 존재하며 마그마 챔버의 변화에 의해 온천수의 온도 및 수압 변화와 같은 화산 전조현상이 발생한다. 이에 따라, 천지호 내에서 다른 부분보다 해빙이 빠르며 결빙기에도 늦게 얼며 물표면 온도가 높은 이상지역이 존재하게 된다. 해당 이상지역은 온천수 방출 지역으로, 이상지역의 얼음변화도 값을 통해 화산활동을 모니터링 할 수 있다. 그러나 지리적, 정치적 그리고 공간적 문제로 천지의 이상지역을 주기적으로 관측하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Landsat -5/-7/-8 광학위성영상으로부터 Modified U-Net 회귀모델을 이용하여 이상지역내의 얼음변화도를 정량적으로 관측하였다. 1985년 1월 22일부터 2020년 12월 8일까지 이상지역을 갖는 83장의 Landsat 영상의 Visible and Near Infrared (VNIR)대역을 활용하였다. 얼음 변화도를 정량적으로 관측을 위해 VNIR대역에서 수체와 얼음과의 상대적인 분광반사도를 활용하여 새로운 데이터를 만들었다. 가시광선대역과 근적외선 대역이 가지고 있는 정보를 최대한 유지하기 위해 2개의 인코더를 가진 U-Net에 적용하여 얼음변화도를 관측하였으며 Root Mean Square Error (RMSE) 140, 상관계수 0.9968의 높은 예측 성능을 보여주었다. 따라서 Modified U-Net을 활용하면 추후 Landsat 영상으로부터 얼음변화도 값을 높은 정확도로 관측하므로 백두산 화산활동을 모니터링하는 방법 중 하나로 사용될 수 있으며, 다른 화산 모니터링 기법과 더불어 활용한다면 더욱 정밀한 화산감시체계 구축이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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