With the advancement of big data analysis, artificial intelligence, machine learning, etc., data analytics technology has developed to help with optimal decision-making. However, in certain areas, the lack of data restricts the use of these techniques. For example, real estate related data often have a long release cycle because of its recent release or being a non-liquid asset. In order to overcome these limitations, we studied the scalability of the existing time series through the TimeGAN model. A total of 45 time series related to weekly real estate data were collected within the period of 2012 to 2021, and a total of 15 final time series were selected by considering the correlation between the time series. As a result of data expansion through the TimeGAN model for the 15 time series, it was found that the statistical distribution between the real data and the extended data was similar through the PCA and t-SNE visualization algorithms.
The characteristics of product materials obtained from thermal degradation of low-qualify pyrolytic oil were investigated in this study. The reactants were produced by pyrolysis of mixed plastic waste with film type in a commercial rotary kiln reaction system. The properties of reactants were measured by elemental analysis, calorimetry analysis and SIMDIST analyst. The result of degradation experiments with different reaction temperature programs was discussed through product yields, cumulative yields and production rates of oil products. The multi-step reaction temperature program resulted in higher yields of product oils and lower yields of residues than one-step reaction temperature program. The product characteristics such as production yield and the rate of oil products etc. were influenced by reaction temperature program in the continuous thermal degradation.
용접부 인성을 향상시키기 위해 Ti 산화물을 첨가한 Ti 산화물강에 대하여 용접시 최고가 열온도와 냉각속도의 변화가 용접열영향부의 미세조직에 미치는 영향을 조사하였다. 용접열영향부의 인성향상에 기여하는 acicular ferrite는 140$0^{\circ}C$ 이상의 최고가열온도와 $\Delta$t800-500가 40초보다 빠른 냉각속도에서 활발해 생성되었다. 오스테나이트 결정립내에서 개재물로부터 핵생성된 일차 acicular ferite의 생성량은 전체 aicular ferrite의 약 20% 정도로 적었으며 대부분의 acicular ferrite는 일차 acicular ferrite로부터 생성된 이차 acicular ferrite인 것으로 나타났다. 이차 acicular ferrite는 plate사이에 Fe3C층이 존재하는 것으로 보아 확산기구에 의해 생성되는 것으로 생각된다. 개재물은 TiO, TiO2, TiN, MnS, AI2O3 MnO(galaxite)등으로 구성된 복합상이었으며 개재물이 일차 acicular ferrite의 핵생성 site로 작용하기 위해서는 약 1$\mu\textrm{m}$이상의 크기가 효과적인 것으로 나타났다. Ti 산화물과 TiN는 직접적인 acicular ferrite의 핵생성 site로 작용하기보다는 MnS, galaxite 등의 석출 site로 작용하여 개재물의 크기를 증가시킴으로써 acicular ferrite의 생성을 촉진시키는 것으로 생각된다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1995.10a
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pp.152-163
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1995
본 논문에서는 은닉 마르코프 모형(HMM)을 이용하여 사람이 쓴 필기의 통계적 특징을 갖는 글씨를 생성하는 방법에 대해서 기술코자 한다. 온라인 필기처럼 같이 필기 궤적을 시계열 신호로 표현하고, 그 특징을 통계적 모형의 하나인 HMM으로 표현한다. HMM은 시계열 신호에 대응하는 모형 내부 경로와 심볼열의 확률 분포를 표현하는 함수이다. 따라서 최적 경로에서 볼 수 있는 최적 출력 심볼열은 훈련 필기 데이타의 평균적 필기 특징에 해당한다. HMM이 주어졌을 때 HMM에서 최적의 패턴을 해석적으로 구하는 방법은 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 동적 프로그래밍 기법을 적용하여 HMM이나 HMM 네트워크 모형에서 필기를 생성하는 방법을 제시하고, 아울러 HMM의 문제점을 지적한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.199-201
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2001
일반적으로 발음열 자동 생성기는 음성 인식 및 음성 합성에 사용되며, 그 주된 역할은 입력된 한글 철자에 대해 발음 나는 데로 표기된 음소열로 출력하는 것이다. 그러나 실제 입력되는 문장에는 특수 기호 및 알파벳. 아라비아 숫자, 영어 단어, 알파벳과 숫자가 혼용된 약어, 기호 단위 명사 등이 포함되어 있다. 게다가 아라비아 숫자의 경우 단위 명사의 종류에 따라서 뿐만 아니라, 문맥에 따라 숫자를 읽는 방식이 달라지게 된다. 이러한 모든 현상들을 발음열 생성기 내부에서 처리하게 되면 선행작업이 상대적으로 크게 되어 과부하 문제 가 발생된다. 또한 어절 내의 문맥 정보만으로 정확한 변환 결과를 얻기 힘들기 때문에 형태소 분석 수행 결과 및 예외처리를 위 한 루틴을 포함하여 한글 자소 단위의 입력형식으로 변환하는 전처리 시스템을 구성하였다.
킬른형 열분해 반응기를 이용하여 혼합폐플라스틱의 열분해로부터 얻어진 고분자성분의 열적분해 특성에 관한 연구를 TGA와 GC-MS를 이용하여 수행하였다. 열적분해의 속도론적 연구는 $10{\sim}50^{\circ}C/min$ 사이의 여러 가열속도에서 비등온 질량감소 기술을 이용하여 수행하였으며 활성화 에너지 및 반응 차수와 같은 속도 상수들에 대한 정보를 얻기 위하여 문헌에 제시된 여러 가지의 속도론 해석방법을 이용하여 질량감소곡선 및 그 미분 값을 해석하였다. 또한 회분식 열분해 반응기를 이용하여 반응온도에 따른 액상 생성물의 수율변화를 고찰하였으며 GC-MS를 이용하여 액상 생성물의 반응온도 증가에 따른 특성연구를 수행하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.152-154
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2000
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환은 시계열 데이터간의 절대적인 유클리드 거리에 관계없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 본 논문에서는 이와 같이 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용한 탐색 기법을 인덱스 보간법이라 부른다. 질의 시퀀스의 길이 256~512 중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과를 선택률이 10-5일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 14.6배 개선되었다.
Until now, substring selectivities have been estimated by two steps. First step is to build up a count-suffix tree, which has statistical information about substrings, and second step is to estimate substring selectivity using it. However, it's actually impossible to build up a count-suffix tree from biological sequences because their lengths are too long. So, this paper proposes a novel data structure, count q-gram tree, consisting of fixed length substrings. The Count q-gram tree retains the exact counts of all substrings whose lengths are equal to or less than q and this tree is generated in 0(N) time and in site not subject to total length of all sequences, N. This paper also presents an estimation technique, k-MO. k-MO can choose overlapping length of splitted substrings from a query string, and this choice will affect accuracy of selectivity and query processing time. Experiments show k-MO can estimate very accurately.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.439-442
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2004
최근에 인터넷 경매가 보편화되면서 경매 물품의 가격 결정을 관한 연구가 증가하고 있다. 그러나 이것들은 경매 물품 대한 최근의 추세와 시간에 따른 주기변화를 반영하지 못하여 잘못된 낙찰 예정가를 생성하는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고자 수요 예측에서 사용하는 시계열 분석을 이용하여 경매기록 데이터베이스로부터 경매 물품에 맞는 낙찰 예정가를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 또한 성능 분석을 통하여 시계열 분석 방법에 의한 낙찰 예정가 생성방법의 특징을 비교하고 분석한다. 여기서 제안된 방법이 경매 물품의 실제 낙찰가와 차이를 줄여 낙찰률을 높이고, 경매 물품이 지나치게 낮은 가격으로 낙찰 되는 경우를 줄일 수 있음을 연구한다.
In-Jun Hwang;Jae-Rak Jeon;Jinsoo Kim;Seung-Soo Kim
Clean Technology
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v.29
no.3
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pp.200-216
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2023
Ginkgo leaves are considered waste biomass and can cause problems due to the strong insecticidal actions of ginkgolide A, B, C, and J and bilobalide. However, Ginkgo leaf biomass has high organic matter content that can be converted into fuels and chemicals if suitable technologies can be developed. In this study, the effect of pyrolysis temperature, minimum fluidized velocity, and Ginkgo leaf size on product yields and product properties were systematically analyzed. Fast pyrolysis was conducted in a bubbling fluidized bed reactor at 400 to 550℃ using silica sand as a bed material. The yield of pyrolysis liquids ranged from 33.66 to 40.01 wt%. The CO2 and CO contents were relatively high compared to light hydrocarbon gases because of decarboxylation and decarbonylation during pyrolysis. The CO content increased with the pyrolysis temperature while the CO2 content decreased. When the experiment was conducted at 450℃ with a 3.0×Umf fluidized velocity and a 0.43 to 0.71 mm particle size, the yield was 40.01 wt% and there was a heating value of 30.17 MJ/kg, respectively. The production of various phenol compounds and benzene derivatives in the bio-oil, which contains the high value products, was identified using GC-MS. This study demonstrated that fast pyrolysis is very robust and can be used for converting Ginkgo leaves into fuels and thus has the potential of becoming a method for waste recycling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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