• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1996.05a
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• pp.9-9
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• 1996

광대역 종합정보 통신망의 핵심요소라 할 수 있는 ATM 스위치의 성능척도 중 가장 중요하게 다루어지고 있는 것은 셀 손실확률과 셀 전달지연시간이다. 이 중에서도 샐 손실확률기 추정에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, ATM 스위치는 손실에 민감한 트래픽까지도 제대로 다루기 위하여 정도까지의 샐 손실확률을 보장할 수 있어야 한다. 이와같은 희소사건(rare event)의 확률 추정에 있어 원하는 정도의 precision을 가능한한 적은비용으로 얻어내기 위한 분산축소기법은 필수적이라 할 수 있다. Homogeneous 입력원을 갖는 ATM 스위치의 셀 손실확률 추정에 관련된 이전의 연구결과는 시뮬레이션과 분석적기법을 혼합시켜 얻어지는 새로운 개념의 추정치, 즉 hybrid 시뮬레이션 추정치의 도입을 통하여 상당한 정도의 분산축소 효과를 거둘 수 있음을 나타내주고 있다. 본 연구는 이에 대한 확장으로, 각각의 도착 프로세스가 서로 다른heterogeneous 입력원을 갖는 ATM 스위치의 셀 손실화률 추정에 적용될 수 있는 hybrid 시뮬레이션 기법을 개발하고자 한다. 사용된 모델은 이산시간대기모델()로 각입력원의 도착 프로세스는 Interrupted Bernoulli Process로 가정하였으며, 분석적 기법의 적용을 위한 입력원 통합(aggregation) 알고리듬과 실제 시뮬레이션 방법 등을 제시하였다. 또한 제시된 기법의 성능은 기존의 일반적인 시뮬레이션 추정치를 이용하여 얻어진 결과와의 비교를 통하여 분석되었다.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.4 no.8 s.34
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• pp.57-60
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• 1972

여기 산란계 10,000수를 확보한 양계장 주인이 있다고 가정하자. 대부분 다른 사람과 마찬가지로 그도 사소한 일에 도저히 신경쓸 겨를이 없었으나 몇달전 주의를 환기, 첵크해보니 계란 1타스 생산에 약2kg의 사료가 소비됨을 알았다. 그는 사료소비가 약간 높다는 것을 알았지만 사료를 허비하여 비용이 올라가는 줄은 몰랐다. 어느날 부화장 세일즈맨이 와서 계란 1타스 생산에 필요한 기준 사료 요구량은 약 1.86kg라고 했다. 그때 그는 계란 1타스당 140g의 사료가 낭비됨을 알았다. 그래서 곰곰히 계산해보니 1년에 1마리가 계란 20타스 생산하면 1타스당 140g 손실이니 20타스면 2.8kg의 사료를 낭비하고 년간수당 140원의 돈을 버리고 있음을 알았다. 1마리당 140원의 손실은 10,000수면 140,000원의 돈을 매년 버리고 있음을 발견하고 깜짝 놀라지 않을 수 없었다. 다행이도 그는 사소한 사료의 손실이 수익에 얼마나 손해를 끼치게 되는가 알게된 것이다. 그때부터 그는 고용인에게 하루 1회 사료를 주던것을 2회로 나누어 주도록 하고 사료운반통은 좀더 서서히 끌도록 하였다. 지금 그는 계란 1타스당 1.86kg의 사료를 소비하고 있으며 사소한 손실에 신경을 쓴 댓가로 전보다 1년에 140,000원의 돈을 더 벌고 있다.

• Progress in Medical Physics
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• v.9 no.4
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• pp.217-225
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• 1998

In this paper, the analysis of the relation between noise induced hearing loss and noise exposure is described for the A-weighted noise levels and exposure duration. The hearing loss and sensitivity threshold shift is investigated by changing the various parameters such as the effects of aging and noise exposure. Total hearing loss is proportional to a function of exposure level based upon the integral of pressure with time. If the noise exposure term is large so that the presbycusis may be neglected, the hearing loss due to aging and noise exposure becomes the noise induced hearing loss. It is shown that exposure to excessive noise can cause temporary loss of hearing that may become permanent if the exposure is prolonged or intense. An audiogram taken from a person suffering from noise induced hearing loss will usually show the greatest loss of hearing sensitivity in the 4kHz region, which is typically the region most sensitive to damage resulting from many types of industrial noise.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.201-201
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• 2017

서울시 효자배수분구(광화문 지역)는 2010년, 2011년 호우로 인해 침수 피해가 많이 발생했던 지역으로 당시 주요 침수피해 원인은 광화문 사거리 및 경복궁역 인근에 위치하고 있는 굴곡 관로의 손실수두 증가(유입, 만곡, 마찰손실 등), 지하매설물로 인한 통수단면 감소 등으로 조사되었다. 따라서 대상지역의 침수 원인을 정확히 분석하기 위해서는 관거의 만곡, 급 확대 및 급 축소에 따른 손실계수의 적용이 요구된다. 손실계수는 유입부, 만곡부에 대한 계산식을 이용하여 산정하고 모형에 적용하였으며 적정 손실계수 값을 얻기 위해 손실계수에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 모의 검토 대상기간은 우수관거내 수심 측정자료가 존재하는 4개의 이벤트를 선정하였으며 같은기간에 해당하는 AWS 매분단위 강우자료를 취득하여 모의에 적용하였다. 또한, 적정 손실계수를 선정하기 위해 관측치와 모의치의 적합도를 평가하였으며, 평가지표는 자료 개수에 관계없이 절대적으로 평가할 수 있는 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 사용하였다. 손실계수 적용 여부에 따른 분석결과 손실계수를 적용한 모의치가 관측치의 오차가 미적용한 모의치보다 적합도의 평가지표가 우수하게 분석되었다. 손실계수 민감도 분석 결과는 경험식에 의해 산정된 손실계수를 적용한 Case3의 NSE가 가장 우수하게 분석되었다. 이와같이 도시 지역의 침수분석에 있어 우수관거에 대한 손실계수 적용으로 분석모형의 정밀도를 높일 수 있는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.103-105
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• 2020

본 논문에서는, 영상 분류 문제에서 손실 값 계산 시 정답 부류를 제외한 나머지 부류에서 우세한 결괏값이 나오지 않도록 평활화하는 보조적인 손실함수를 고안한다. 합성곱 신경망 구조를 이용해 학습이 진행되면 손실함수가 작아지는 방향으로 가중치가 갱신되기 때문에, 정답을 제외한 나머지 부류들의 결괏값은 줄어든다. 하지만, 정답을 제외한 나머지 부류들 사이의 상대적인 값이 고려되지 않고 손실함수가 줄어들기 때문에 값들은 균일하지 않게 되고, 정답 부류와 유사한 특징을 가진 부류들의 값이 상대적으로 커지게 된다. 이는 정답 부류와 나머지 부류 중 가장 값이 큰 부류 사이에 공통의 특징을 공유한다고 생각할 수 있다. 정답 부류만이 가지고 있는 고유의 특징을 추출하지 못하고, 다른 부류도 가지고 있는 특징의 흔적이 남아있게 됨으로써 테스트 시 소스 도메인과 전혀 다른 도메인의 영상이 보일 때 그러한 특징이 부각 되어 부정확한 결과를 초래하게 된다. 본 논문에서는 단순한 손실함수의 추가로 도메인이 다른 환경에서 기존의 연구보다 좋은 분류 결과를 보여주는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.96-97
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• 2019

동적위치제어선박의 위치손실사고는 해양플랜트 운영에 있어서 치명적인 결과를 초래할 수 있음에도 불구하고 이러한 사고의 원인 및 대응방안에 대한 연구는 매우 드물다. 이 연구에서는 2011년부터 2016년까지 6년간의 위치손실사고에 대한 분석을 수행하고 그 결과를 기존에 있었던 분석 결과와 비교 검토하였으며, 이를 기반으로 DPO교육훈련의 개선방안을 제시하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.11a
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• pp.23-24
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• 2014

본 논문은 전압원 인버터를 모델 예측 제어 (Model Predictive Control)를 하는데 있어 스위칭 손실을 줄이기 위한 제로 벡터 (zero-vector) 선택 방법을 제안한다. 기존의 전압원 인버터의 모델 예측 제어는 제로 벡터의 중복을 선택하는 방법이 제시되지 않아, 이에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 제로 벡터의 중복을 선택하는 방법으로 스위칭 손실을 줄이기 위한 제로 시퀀스 전압을 생성하고, 생성된 제로 시퀀스 전압의 부호를 통해 제로 벡터의 중복을 선택하였다. 따라서 전류의 품질은 그대로 유지시키는 동시에 스위칭 손실을 감소시킬 수 있다. 이를 시뮬레이션으로 검증하였다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.2 no.2
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• pp.51-63
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• 2016

The aim of this study was to investigate medical expenses and productivity lost costs associated with medical use of arthropathy disease. For this study, Using by Korea Medical pannel 5434 family and 15872 people in 2012, the enrolled 19-year-old arthropathy were considered and 1370 people were analyzed. Research Method was medical management calculation formular. Emergency medical using cost was 42,128,870 won per year, productivity lost costs was 98,640,000 won per year. Admission medical using times were 4.79, medical cost was 42,128,870 won, productivity lost cost was 945,036,820 won. Out patient clinic using time per year were 12.7, medical cost was 42,128,870 won, productivity lost cost was 91,252,728,000 won. According to this study, athropathy disease could affect to medical cost increasing and productivity decreasing, therefore I suggest that exercise and management for decreasing athropathy disease.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.04a
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• pp.228-229
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• 2012

고 해상도의 멀티미디어 영상을 모바일 기기에서 클라우드를 통해 제공 받을 때 시간적, 공간적 손실을 최소화 하고 모바일 기기에 환경에 맞는 최적의 상태로 멀티미디어를 제공함으로 시간적, 공간적 손실을 최소화하는 방안을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.12 no.4
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• pp.3-14
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• 2002

In this paper we classify the possible threat and introduce the method that measures the loss resulted from the threat in the university. This is the method that the amount of the loss minimized in the case of the same quality in damage as establish a economical prediction model. The method of measuring the loss is as follows. First, asset should be clearly identified and valued. Second, threats which may result in harm to asset should be classified. Third, vulnerabilities which is weaknesses associated with asset should be analyzed. Fourth, measure the value of the loss. we explain the valued method by the example.