This study reveals the followings in the Tugan's business cycle thoery. First, Tugan tried to construct a business cycle theory based on his market theory. But Tugan' theory is lack of logical consistency. Second, Tugan's critics as well as defenders did not understand his theoretical error. Underconsumption theorists did not evaluate Tugan's periodical crisis theory while only criticizing Tugan's crisis theory neglected a consumption. Bauer developed Tugan's periodical crisis by using the reproduction scheme including a hoarded money. Hilferding only constructed a theory of crisis properly criticizing Tugan's crisis theory on the basis of Marx's concept of crisis.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.07a
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pp.361-362
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2012
대학의 게임 개발 프로젝트 교육을 수행함에 있어 개발 방법론을 적용하여 체계적인 단계를 거치도록 하는 것이 필요하나 기본의 소프트웨어 개발 방법론들은 복잡성과 기간 등의 제약으로 적용하기 어렵다. 애자일 방법론 중 하나인 스크럼은 주기적인 개발을 지원하고 있어 프로젝트 교육에 적합한 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 스크럼 방법론을 한 학기의 게임 개발프로젝트 교육에 적합하도록 최적화한 CK-Scrum 방법론을 제시한다. CK-Scrum 방법론을 적용할 경우 주기적으로 산출물을 생산하여 검토하고 반복적으로 개발함으로써 학생들이 프로젝트를 수행하며 품질이 높은 게임을 개발하고 방법론에 대한 학습도 병행할 수 있다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2000.02a
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pp.191-191
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2000
마이크로파 절연파괴(breakdown) 및 ECR 플라즈마를 발생시키기 위해 2.45 GHz 마그네트론을 사용하여 간편한 마이크로파 발생장치를 제작하였다. 이 장치는 KAIST-토카막에서 고온 플라즈마를 발생시킬 때 재현성이 좋은 플라즈마를 얻기 위해서 전 이온화하는데 이용된다. 장치에 사용한 마그네트론은 LG 전자의 2M213이고 출력 500W, 주파수 2.45GHz이며, 가정용 전자오븐에 사용된다. 기존의 가정용 마그네트론은 음극(cathode)과 양극(anode)사이에 걸리는 고전압이 60Hz의 주기를 갖기 때문에 약 16ms 마다 8ms동안만 주기적으로 초고주파를 발생한다. 이 마그네트론을 사용하여 연속적으로 발생되는 마이크로파를 얻기 위해서 음극과 양극사이에 개량된 회로로 리플전압이 작은 DC 고전압(5kV, 1A)을 인가하였다. 본 연구에서는 주기적으로 생성.소멸하는 ECR 프라즈마와 연속적인 ECR 플라즈마를 발생시켜 랑뮈어탐침과 광증배관(PMT)을 이용한 H$\alpha$ 방출(emission)을 측정하여 마이크로파 발생장치의 특성을 조사하였다.
법령에 의하여 요구되는 주기적 안전성 평가를 위하여 인적 요소 평가 방법론을 개발하였다. 특히 평가 하위 업무간의 중복을 제거하여 업무의 효율을 향상시키고 반복적으로 수행되는 동일발전소, 혹은 타발전소의 결과를 충분히 활용할 수 있도록 하였다. 이 방법론은 인간 기계 연계 체제의 현상태 평가, 운전 이력 중심 평가, 시뮬레이션 활용 평가라는 3가지로 특정지어진다. 이 평가 방법을 적용하여 고리 3$\cdot$4호기에 대해서 부분 평가를 수행하였고 그 결과를 제시하였다.
Most new products not only suddenly disappear in the market but also quickly cannibalize older products. Under such a circumstance, retailers may have too much stock, and customers may be faced with difficulties discovering products suitable to their preferences among short life cycle products. To address these problems, recommender systems are good solutions. However, most previous recommender systems had difficulty in reflecting changes in customer preferences because the systems employ static customer preferences. In this paper, we propose a recommendation methodology that considers dynamic customer preferences. The proposed methodology consists of dynamic customer profile creation, neighborhood formation, and recommendation list generation. For the experiments, we employ a mobile image transaction dataset that has a short product life cycle. Our experimental results demonstrate that the proposed methodology has a higher quality of recommendation than a typical collaborative filtering-based system. From these results, we conclude that the proposed methodology is effective under conditions where most new products have short life cycles. The proposed methodology need to be verified in the physical environment at a future time.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.271-280
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1999
인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.4
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pp.19-25
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2016
Engineering structures including civil infrastructures require a life-cycle cost and benefit during their service lives. The service life of a structure can be extended through appropriate inspection and maintenance actions. In general, this service life extension requires more life-cycle cost and cumulative benefit. For this reason, structure managers need to make a rational decision regarding the service life management considering both the cost and benefit simultaneously. In this paper, the probabilistic decision tool to determine the optimal service life based on cost-benefit analysis is presented. This decision tool requires an estimation of the time-dependent effective cost-benefit under uncertainty to formulate the optimization problem. The effective cost-benefit is expressed by the difference between the cumulative benefit and life-cycle cost of a deteriorating structure over time. The objective of the optimization problem is maximizing the effective cost-benefit, and the associated solutions are the optimal service life and maintenance interventions. The decision tool presented in this paper can be applied to any deteriorating engineering structure.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.37
no.1
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pp.1-8
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2024
This paper employs stochastic processing techniques to analyze explosion risks in plant facilities based on explosion return periods. Release probability is calculated using data from the Health and Safety Executive (HSE), along with annual leakage frequency per plant provided by DNV. Ignition probability, derived from various researchers' findings, is then considered to calculate the explosion return period based on the release quantity. The explosion risk is assessed by examining the volume, radius, and blast load of the vapor cloud, taking into account the calculated explosion return period. The reference distance for the design blast load model is determined by comparing and analyzing the vapor cloud radius according to the return period, historical vapor cloud explosion cases, and blast-resistant design guidelines. Utilizing the multi-energy method, the blast load range corresponding to the explosion return period is presented. The proposed return period serves as a standard for the design blast load model, established through a comparative analysis of vapor cloud explosion cases and blast-resistant design guidelines. The outcomes of this study contribute to the development of a performance-based blast-resistant design framework for plant facilities.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.8
no.5
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pp.71-79
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2007
It is common that the analysis of VE/LCC is performed in design phase of quay wall structures. The analysis is mainly executed based on experience and engineering sense of expert considering the selection of construction method, construction and maintenance cost. Recently there are increasing demands on the analysis that includes uncertainty and vulnerability of input parameters, for this purpose, fuzzy reliability based probabilistic VE/LCC analysis model for quay wall structures is suggested. In VE/LCC analysis for quay wall structures, the application of probabilistic analysis method give very similar results compare with those of deterministic analysis method. It is anticipated that the methodology proposed in this paper can also be utilized in the design and maintenance phase of other facilities where decision making is made for the probabilistic life cycle cost and value analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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