• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.132-137
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• 2008

최근 들어, 기업의 내재 가치를 평가하여 투자에 활용하는 이른바 가치투자에 대한 많은 분석과 전략들이 나오고 있다. 그러나 현존하는 대부분의 투자 지원 툴들은, 단기적으로 등락을 반복하는 주가에 매매 조건을 제시하여 차액을 얻는 방식인 기술적 분석 툴로서 기업의 내재 가치를 평가하여 투자를 지원하기 에는 제한이 있다. 때문에 가치 투자자들은 기업의 가치를 체계적이고 객관적으로 판단하기 보다는, 몇몇의 공시된 자료들을 보고 개인의 판단에 따라 평가하는 경우가 대부분이다. 따라서 감정과 선입견을 배제한 기존의 기술적 분석 툴과 같이 기업의 가치를 정량적으로 추정하여 다양한 전략개발을 할 수 있는 툴이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 기업의 가치를 정량화하여 가치투자 전략을 개발할 수 있는 가치투자 시스템(이하 KPU-VISS)의 설계 및 구현 내용을 기술한다. 즉, 본 시스템은 주식가격을 포함한 기업의 다양한 정보와 경기 지표 등을 이용하여 기업의 가치 모델 개발을 지원하고, 이 모델에 근거하여 저평가된 종목을 검색하는 전략 개발을 지원한다. 또한, 개발된 전략을 과거의 특정 시점에 반영시킨 투자 시뮬레이션을 통하여, 전략의 실효성을 검증하는 기능도 지원한다. 본 논문에서 제안한 가치투자 지원시스템은 최초로 가치투자전략의 개발과 검증을 지원하는 시스템으로, 향후 가치투자 시스템 개발을 위한 선도적인 방향을 제시할 것으로 예상한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.313-316
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• 2009

관계형 데이터베이스를 사용하는 응용시스템들은 어플리케이션 소스 코드에 내재된 SQL을 통하여 데이터를 액세스하게 되며, SQL을 통한 데이터베이스 액세스 성능은 응용시스템의 성능에 결정적인 영향을 미치기 때문에, 관계형 데이터베이스시스템의 튜닝에 대해서는 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 데이터베이스시스템 튜닝을 통해 얻은 성능 수준은 응용시스템의 변경이나 데이터 저장량 증가 등 여러 요인에 의해 다시 저하될 수 있으며, 이와 같은 성능 수준의 변화를 정량적으로 관리하면서 최소 비용으로 성능 수준을 유지할 수 있도록 튜닝 시점을 결정하는 방법에 대한 연구는 현재까지 연구된 바가 없다. 이 논문에서 제시하는 DB 성능지수와 이를 이용한 데이터베이스시스템의 성능관리 모델은 특정 벤더에 종속되지 않고 성능수준을 정량화함으로써 이해관계자들에게 성능 수준의 변화를 가시적으로 보이고 데이터베이스 관리자의 성능관리 및 튜닝 시점 판단을 지원하여 일정 수준의 성능을 유지할 수 있는 방법으로 활용될 수 있다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.28 no.2
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• pp.11-19
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• 2022

Recently, various researches on medical image generation have been suggested, and it becomes crucial to accurately evaluate the quality and diversity of the generated medical images. For this purpose, the expert's visual turing test, feature distribution visualization, and quantitative evaluation through IS and FID are evaluated. However, there are few methods for quantitatively evaluating medical images in terms of fidelity and diversity. In this paper, images are generated by learning a chest CT dataset of non-small cell lung cancer patients through DCGAN and PGGAN generative models, and the performance of the two generative models are evaluated in terms of fidelity and diversity. The performance is quantitatively evaluated through IS and FID, which are one-dimensional score-based evaluation methods, and Precision and Recall, Improved Precision and Recall, which are two-dimensional score-based evaluation methods, and the characteristics and limitations of each evaluation method are also analyzed in medical imaging.

• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.37 no.2
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• pp.194-198
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• 2005

Growth curves of Listeria monocytogenes in modified surimi-based imitation crab (MIC) broth were obtained by measuring cell concentration in MIC broth at different culture conditions [initial cell numbers, $1.0{\times}10^{2},\;1.0{\times}10^{3}\;and\;1.0{\times}10^{4}$, colony forming unit (CFU)/mL; temperature, 15, 20, 25, 37, and $40^{\circ}C$] and applied to Gompertz model to determine microbial growth indicators, maximum specific growth rate constant (k), lag time (LT), and generation time (GT). Maximum specific growth rate of L. monocytogenes increased rapidly with increasing temperature and reached maximum at $37^{\circ}C$, whereas LT and GT decreased with increasing temperature and reached minimum at $37^{\circ}C$. Initial cell number had no effect on k, LT, and GT (p > 0.05). Polynomial and square root models were developed to express combined effects of temperature and initial cell number using Gauss-Newton Algorism. Relative coefficients of experimental k and predicted k of polynomial and square root models were 0.92 and 0.95, respectively, based on response surface model. Results indicate L. monocytogenes growth was mainly affected by temperature and square root model was more effective than polynomial model for growth prediction.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.12 no.1
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• pp.48-57
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• 1995

연삭가공중에 발생하는 트러블의 인식과 처리는 공학적 원리에 입각한 방법과 현장 숙련기술자의 경험적 지식을 바탕으로한 방법이있다. 그러나, 연삭가공은 관계되는 가공변수가 많아, 이들 상호간의 관계를 정량적으로 규명할 수 없어 대부분이 숙련자의 지식에 의존하는 것이 현실정이다. 본 논문은 이와같은 점에 착안하여 원통연삭을 대상으로 현장숙련자가 갖고 있는 경험적이고도 정성적인 지식의 호과적인 활용을 위해 계층분석으로 도입하여 이들이 갖고 있는 노하우를 정량화하고, 아울러 공학적원리를 가미한 연삭가공을 트러블 진단. 처리 시스템을 구축하였다. 또한 시스템 구성에 신뢰성을 높이기 위해 폴트 진단 모델을 도입하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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• 2022.04a
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• pp.208-209
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• 2022

This study aims to analyze the risk factors caused by object damage and third-party damage loss in actual bridge construction based on past insurance premium payment data from major domestic insurers for bridge construction projects, and develop a quantitative loss prediction model. For the development of quantitative bridge construction loss model, the dependent variable was selected as the loss ratio, and the independent variable adopted 1) Technical factors: superstructure type, foundation type, construction method, and bridge length 2) Natural hazards: flood anf Typhoon, 3) Project information: total construction duration, total cost and ranking. Among the selected independent variables, superstructure type, construction method, and project period were shown to affect the ratio of bridge construction losses, while superstructure, foundation, flood and ranking were shown to affect the ratio of the third-party losses.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.8 no.5
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• pp.129-137
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• 2005

Criticality prediction models that identify fault-prone spots using system design specifications play an important role in reducing development costs of large systems such as telecommunication systems. Many criticality prediction models using complexity metrics have been suggested. But most of them need training data set for model training. And they are classification models that can only classify design entities into fault-prone group and non fault-prone group. To solve this problem, this paper builds a new prediction model, HMM, using two styled hybrid metrics. HMM has strong point that it does not need training data and it enables comparison between design entities by criticality. HMM is implemented and compared with a well-known prediction model, BackPropagation neural network Model(BPM), considering internal characteristics and accuracy of prediction.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.43-44
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• 2012

스마트 폰이 보편화되면서 소셜 네트워크 게임의 시장이 확장되고 있다. 온라인 커뮤니티를 기반으로 한 소셜 네트워크 게임은 유저의 수에 비례하여 수익이 발생하기 때문에 초기 유저 확보의 점유가 중요하다. 현재의 소셜 네트워크 게임은 체계적인 비즈니스 모델을 사용하지 않고 일반적인 게임 마케팅 비즈니스 모델을 사용하는 사례가 대부분이다. 초기 유저 확보를 위해서 객관적이고, 논리적인 수익 모델 및 수용 요인 분석이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 요인을 멀티 레벨 비즈니스 모델을 디자인 한 후, 초기 유저 확보를 위한 정량적인 근거를 제안하였다. 소셜 게임 'Rich town'을 분석하여 초기 유저 유입 데이터를 도출한 데이터를 본 논문에서 제안한 멀티 레벨 비즈니스 모델에 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.82-82
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• 2022

최근 지구온난화로 인한 전 세계적 기후변화가 일어나고 있으며, 이러한 지구온난화 방지 대책으로 탄소의 중요성과 탄소중립을 선언하는 국가가 증가하고 있다. 탄소의 중요성이 증가함에 따라 유역 내의 탄소 중립이 중요 이슈로 떠오르고 있다. 유역 내 탄소 저장원으로는 숲, 하천, 토양 등이 존재하나 하천의 경우 탄소의 저장이 곧 수질 오염과 연결이 되기에 바람직한 방안이 될 수 없다. 그러나 토양의 경우 방대한 양의 탄소를 저장하기에 적합한 기능을 하기에 다른 저장원들에 비해 중요한 저장원으로 대두되고 있다. 토양탄소의 경우 일반적으로 유기물과 무기물의 형태로 토양에 저장된다. 이중 토양유기탄소는 장기간 토양 속에서 대기와의 탄소 조절 역할을 하기에 중요 요인으로 대두되고 있다. 하지만 기후변화로 인한 국지성 호우 및 무분별한 개발 등이 증가함에 따라 유역 내 토양 생태계의 변화가 일어나고 있으며, 이에 따른 유역 내 토양유기탄소 또한 손실이 일어나고 있다. 따라서 본 연구에서는 토양의 특성과 모델을 활용하여 유역단위 토양유기탄소량의 변화량을 산정하여 비교 및 분석을 하고자 한다. 이를 위해서 토양유기탄소의 모의가 가능한 APEX 모델을 활용하였으며, 선정된 연구 대상 지역의 토양 특성 자료를 활용하여 입력자료 전처리를 진행 후 모의를 진행하였다. 이후 선행연구 및 보고서를 통한 실측자료를 기반으로 모델 매개변수 보정을 진행하였으며, 보정된 결과를 통해 유역에 대한 토양유기탄소를 산정을 진행하였고 기간별 변화의 차이를 분석하였다. 해당 연구를 통해 유역 내 잠재되어있는 토양유기탄소량 정량화 등의 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Research in Plant Disease
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• v.18 no.4
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• pp.361-369
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• 2012

A population density model for bacterial wilt, which is caused by Ralstonia solanacearum, in hot pepper was developed to estimate the primary infection date after overwintering in the field. We developed the model mechansitically to predict reproduction of the pathogen and pathogensis on seedlings of the host. The model estimates the pathogen's populations both in the soil and in the host. In order to quantify environmental infection factors, various temperatures and initial population densities were determined for wilt symptoms on the seedlings of hot pepper in a chamber. Once, the pathogens living in soil multiply up to 400 cells/g of soil, they can infect successfully in the host. Primary infection in a host was supposed to be started when the population of the pathogen were over $10^9$ cells/g of root tissue. The estimated primary infection dates of bacterial wilt in 2011 in Korea were mostly mid-July or late-July which were 10-15 days earlier than those in 2010. Two kinds of meterological data, synoptic observation and field measurements from paddy field and orchard in Kyunggi, were operated the model for comparing the result dates. About 1-3 days were earlier from field data than from synoptic observation.