This paper examines the life-cycle and birth cohort effect on East Asian supranational identity. This paper also explores how national identity is related with supranational identity among Koreans. Using the 2008 CCGA-EAI survey, we analyze the determinants of supranational East Asian identity. The results suggest several interesting findings. Age and national identity have positive effects on East Asian identity. Among generational cohorts, the democratization cohort were less likely than other cohorts to have East Asian identity. These findings suggest several implications. First, in Korea, unlike other countries in the Western world, the older tend to have stronger regional identity than the younger do. Second, unlike the existing literature, this paper finds that strong national identity (pride) is complementary, rather than substitutive, to supranational regional identity. This warrants further systematic research on the microfoundation on the relationship between regional integration and nationalism in Northeast Asia.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.479-484
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2005
본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ART1의 경계 변수의 설정에 따른 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위해 ART1 알고리즘과 퍼지 단층 지도 학습 알고리즘을 결합한 ART1 기반 퍼지 지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 가중치 조정에 승자 뉴런 방식을 도입하여 은닉층에 해당하는 클래스에 영향을 끼친 패턴들의 정보만 저장하게 하여 은닉층 노드로의 책임 분담에 의한 정체 현상이 일어날 가능성을 줄인다. 그리고 학습시간과 학습의 수렴성도 개선한다. 제안된 알고리즘의 학습 성능을 분석하기 위하여 주민등록번호 분류를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 신경망보다 경계 변수나 모멘트에 민감하지 않으며 학습 시간도 적게 소요되고 수렴성도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2003.05a
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pp.469-473
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2003
다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 알고리즘은 초기 가중치와 불충분한 은닉층의 노드수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ARTI에서 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위하여 ARTI과 Max-Min 신경망을 결합한 퍼지 다층 퍼셉트론을 제안한다. 제안된 자가 생성을 이용한 퍼지 다층 퍼셉트론은 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ARTI을 적용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 학생증 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상이 개선되었다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09b
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pp.71-75
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2003
오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.
비유선형 물체 주위의 유동은 정체유동, 경계층 박리 및 재부착, 주기적 와열의 생성등의 복잡한 유동현상이 공존한다. 이와 같은 유동의 2-방정식 난류모델을 이용한 정확한 예측은 일반적으로 불가능 하다고 인식되어 왔으나, 본 연구에서는 기존의 비교적 단순한 난류모델을 활용한 정사각주 주위의 비정상 난류유동의 예측 가능성을 체계적으로 규명하였다. 적절한 난류모델의 선정과 더불어 시간 정확도, 공간 정확도 및 대류항 처리법 등이 해석의 결과에 미치는 영향을 살펴 보았다. 기존의 표준 κ-ε모델은 정체점 주위에서 난류생성항의 과도한 예측으로 말미암아 재부착 및 와열생성의 정확한 예측이 불가능 하였으나, RNG κ-ε 모델을 사용한 경우 이와 같은 현상을 제거 할 수 있었다. 그러나 이 경우에도 예측의 정확도가 시간 증분, 격자의 크기 및 대류항 처리법 등에 영향을 받았으며, 특별히 대류항 처리법에 따라 상당히 민감하게 변하는 것을 알 수 있었다.
When a cold HPSI (High Pressure Safety Injection) fluid associated with an design basis accident, such as LOCA (Loss of Coolant Accident), enters the cold legs of a stagnated primary coolant loop, thermal stratification phenomena will arise due to incomplete mixing. If the stratified flow enters a reactor pressure vessel downcomer, severe thermal stresses are created in a radiation embrittled vessel wall by local overcooling. Previous thermal-mixing analyses have assumed that the thermal stratification phenomena generated in stagnated loop of a partially stagnated coolant loop are neutralized in the vessel downcomer by strong flow from unstagnated loop. On the basis of these reasons, this paper presents the thermal-mixing analysis results in order to identify the fact that the cold plume generated in the vessel downcomer due to the thermal stratification phenomena of the stagnated loop is affected by the strong flow of the unstagnated loop.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.37
no.1
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pp.15-27
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2021
This study investigates the difference in income trajectories of the working poor and the non-working poor and explains the effects of socio-demographic (marriage, education) and regional (living in large cities) factors on intergroup differences. We use Seoul Survey data collected between 2009-2018 and the latent growth modeling approach. It was found that the trajectory difference between groups was statistically significant. Since 2016, the income gap widened as the income of the working poor stagnated. The three variables included in this model better explained the income trajectory of the working poor compared to the working non-poor. In particular, the change in income growth rate was positively related to whether they live in large cities. This suggests the possibility that living in a large city would act as an economic premium for the working poor. It is necessary to conduct follow-up studies on urban premiums for the working poor.
In this paper, we consider a multilayer neural network, with a single hidden layer. Error backpropagation learning method used widely in multilayer neural networks has a possibility of local minima due to the inadequate weights and the insufficient number of hidden nodes. So we propose a fuzzy supervised learning algorithm by using self-generation that self-generates hidden nodes by the compound fuzzy single layer perceptron and modified ART1. From the input layer to hidden layer, a modified ART1 is used to produce nodes. And winner take-all method is adopted to the connection weight adaptation, so that a stored pattern for some pattern gets updated. The proposed method has applied to the student identification card images. In simulation results, the proposed method reduces a possibility of local minima and improves learning speed and paralysis than the conventional error backpropagation learning algorithm.
Kim, Gi-Beum;Park, Young-Ran;Kim, Shang-Jin;Hong, Chul-Un;Kang, Hyung-Sub;Kim, Jin-Shang;Kim, Seong-Jong;Kim, Min-Ho
Korean Chemical Engineering Research
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v.49
no.2
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pp.230-237
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2011
In this study, the characteristic of fluid flow in the new type lung assist devices has been established using computational fluid dynamics(CFD). For the modeling, the hollow fiber was ignored, and vertical types and tangential types were used for the model. Which was to analyze the flow characteristics of the fluid flow model when there exists 1 and 2 input/output ports, and when the input/output ports is located at the center of the cylinder and at the tangential direction with the cylinder wall. The modeling results showed that it was possible to eliminate no-flow region(stagnant layer) as shown in the vertical type when an inlet and an outlet were installed on the tangential direction of the cylinder as shown in the tangential type. Also, in the tangential type, vortex-type flow appeared as dominant, and it showed a complicated flow not deviated to one side. When the number of input/output was two, there was no deviated flow, and complicated flows were generated all across the tube. From the test result, it was found that input/output of flow was tangential type and complicated flows with no stagnant layer would be generated when there are two inputs/outputs, respectively.
비유선형의 물체 주위의 유동은 정체유동, 경계층 박리 및 주기적 와열 생성 등의 복잡한 유동현상이 공존한다. 본 연구에서는 비교적 단순한 형상인 정사각주 주위의 비정상 난류 유동을 2-방정식 와점성 난류모델인 표준 $k-{\varepsilon}$ 모델과 RNG $k-{\varepsilon}$ 모델을 이용하여 예측할 수 있는지를 검증하였다. 정교하게 수행된 최근의 실험과 대와류모사(LES)의 결과를 검증을 위한 비교의 자료로 삼았다. 적절한 난류모델의 선정과 더불어 시간 정확도, 공간 정확도 및 대류항 처리법 등이 해석결과에 미치는 영향도 살펴보았다. 기존의 표준 $k-{\varepsilon}$모델은 정체점 부근에서 난류 운동에너지를 과도하게 생성하는 근본적인 문제점 때문에 실험 및 LES의 결과를 제대로 예측할 수 없었다. 난류운동에너지의 초과 예측에 따른 운동량의 과도한 혼합으로 인해, 항력계수 및 양력계수의 비정상성 뿐 아니라 평균 항력계수도 부정확하게 예측하였다. RNG $k-{\varepsilon}$ 모델을 사용한 경우에는 정체점 주위 유동현상의 예측이 상당히 향상되어 항력계수 및 양력계수의 평균치, 진폭 및 비정상성의 주기 등을 정확하게 예측하는 것이 가능하였다. 그러나 이 경우에도 예측의 정확도가 시간 증분과 격자의 크기 및 대류항 처리법등에 영향을 받으며, 특별히 대류항 처리법에 상당히 민감하게 변하는 것을 알 수 있었다. 향상된 유동예측은 RNG $k-{\varepsilon}$ 모델의 난류에너지 소산율 방정식의 개선된 항이 과도하게 생성된 난류에너지를 정체점 부근에서 제거하기 때문에 가능하다는 것을 알 수 있었다.의 20세 이하 골절 및 탈구가$30.3\%까지 감소하게되어 년도가 증가함에 따라 청장년 층에 비하여 소아골절 및 탈구가 전체적으로 감소하는 경향을 보였다. 스키골절의 부위별 발생빈도는 1990년 이전까지 하지골절 및 탈구가 많았으나 이후 점차 상지의 골절 탈구가 증가하였다 하지에서 가장 많은 골절은 경골 골절이었으며, 경골골절은 회전력에 의한 나선형골절이 $76.5\%로 가장 많았고 년도에 따른 변화는 보이지 않았다. 스키손상의 발생빈도는 초기에 비하여 점차 감소하는 경향을 보였으며, 손상의 특성도 부위별, 연령별로 다양한 변화를 나타내었다.해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나 경쟁혈류가 관찰되었다. 결론: 동맥 도관만을 이용한 Off pump CABG를 시행하여 감염의 위험성을 증가시키지 않으면서 영구적인 신경학적 합병증을 일으키지 않았고 좋은 혈관 개존율을 보여주었다. 따라서 동맥 도관을 이용한 Off pump CABG는 관상동맥의 협착의 정도에 따라 효율적으로 시행
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[게시일 2004년 10월 1일]
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