• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1138-1139
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• 2015

본 논문은 디젤엔진용 Heating Urea - SCR (Selective Catalytic Reduction) 시스템을 구성함에 있어 변화되는 Euro-6 규제에 근간하여 Electrically Heated Line에 대한 저항력, 전도성, 온도 특성 등 전기적 설계 기법에 관해 서술하였고 Heating Urea-SCR Line을 위한 열선 설계, 전기적 및 물리적 상수에 대해 서술하였다. 이러한 전기적 설계 기법이 향후 양산을 위한 가격, 성능, 신뢰성 부분 및 제품의 경쟁력 요소에 가장 핵심이 되는 부분이다. 본 논문에서는 이러한 설계 기법의 구현을 위해 설계 절차와 설계 결과 도출을 위한 프로그램을 구현하였다. 향후 시제품의 모의실험과 실제 제품 제작을 수행 예정이고 본 논문의 설계 결과와 실제품 결과의 지표를 비교하여 최적의 Heated Line을 개발 하고자 한다.

• 자원환경지질
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• 제41권5호
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• pp.551-562
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• 2008

금융시장에서 옵션과 같은 파생상품의 가격 결정에 이용되는 옵션가격결정모델의 기본개념이 비금융 사업의 옵션가치 평가에 이용되고 있다. 본 논문에서는 실물옵션이라 불리는 이들 비금융 사업 옵션의 특성을 살펴보고, 실물옵션가치평가기법이 수자원 공급 사업의 경제성 평가에 이용되는 방안을 검토해 보고자 하였다. 수자원 공급 사업이 일반적으로 대규모 투자비용이 소요되고, 사업 기간이 긴 이유로 말미암아 경영상의 유연성이 요구되며, 미래의 수익과 비용 흐름이 불확실하다는 것을 고려할 때, 실물옵션가치평가기법은 운영 옵션의 가치를 평가하고, 이를 수자원 공급 사업의 가치 평가 과정에 포함시키므로써, 기존 현금흐름할인법의 단점을 보안할 수 있는 경제적 가치 평가 기법으로 이용될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.859-861
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• 2005

임베디드 시스템은 임베디드 시스템의 공간제약 특성과 고가의 메모리 가격으로 인하여 한정된 메모리 자원을 가질 수 밖에 없어 메모리 자원의 효율적인 사용 및 관리가 필요하다. 임베디드 시스템에 탑재되는 실시간 운영체제는 위와 같은 특성을 고려하여, CPU 와 함께 운영체제의 중요 자원인 메모리를 효율적으로 관리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 실시간 운영체제에서 메모리 누수 현상을 방지하고 메모리를 보다 효율적으로 관리할 수 있는 메모리 모니터링 기법을 설계 및 구현하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 추계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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• pp.15-17
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• 2001

BLDC 전동기의 제작시 영구자석의 가격은 전체 가격을 결정하는데 높은 비중을 갖는다. 이런 영구자석의 크기를 최적화시킬 수 있다면 비용절감이 예상된다. 본 논문은 BLDC 전동기에서 고가(高價)의 영구자석의 재료비용을 절감시키기 위한 설계방법을 제시한다. 기본적인 설계방법은 영구자석 내부에서 적정한 동작점을 갖는 한계 내에서 영구자석의 크기를 줄이는 것이다. 그리고 전동기의 전체크기를 비례적으로 증가시킴으로써 요구되는 기본파 자속을 보상한다. BLDC 전동기의 자기적 특성은 유한요소법을 사용하여 해석하였다. 회전자의 위치에 따라 계산되는 유한요소 해석결과의 magnetic vector potential을 이용하여 권선의 자속을 계산하였고, 기본파의 성분은 푸리에 변환으로 얻었다. 설계사례로서 영구자석 대 기타부분의 비용을 각각 80/20, 70/30, 60/40, 50/50으로 가정할 때 기존 전동기 비용에 대해서 크기가 새로이 조정된 전동기 비용을 비교 검토하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.125-126
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• 2013

클라우드 컴퓨팅 환경에서, 모든 IT 자원은 가상화된 자원(Virtualized Resource)의 형태로 클라우드 서비스 사용자에게 제공되고 사용자는 자신이 점유한 시간만큼만 자원 사용 비용을 클라우드 서비스 제공자에게 지불하면 된다. 서비스 제공자는 서비스 사용자가 처리하고자 하는 어플리케이션의 특성을 고려하여 온디맨드(On-demand) 및 예약형(Reserved) 가상 자원 가격 정책을 제공한다. 따라서 서비스 사용자는 서비스 제공자의 제안 가격 정책을 기반으로 어플리케이션의 처리 예상 시간 및 지불 비용을 고려하여 효율적인 자원 요청 계획을 수립해야 한다. 본 논문에서는 클라우드 브로커링 시스템(Cloud Brokering System)을 통해 자원 할당 정책을 수행하여 연동된 다중 사용자에게 비용 효율적인 자원을 제공하는 구조 및 프로세스를 소개한다.

• 한국측량학회지
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• 제36권2호
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• pp.95-104
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• 2018

이 연구는 공간통계 기법을 이용하여 공시지가에 대한 만족도를 시계열적으로 분석하기 위한 방법을 제시하는데 목적이 있다. 현재 GIS를 이용한 공시지가의 공간적 분포특성을 분석하거나, 공시지가 제도의 개선 방안을 정성적으로 제시하는데 머무르고 있다. 공시지가의 공시가격, 의견가격을 기준으로 이의신청 제기 강도를 그룹화 하여 공시지가에 대한 만족도 GIS DB를 구축하고, 공간밀도분석과 공간 자기상관분석을 통해서 만족도의 시계열적 변화를 비교 분석하였다. 연구 결과 공시가격과 의견가격과의 차이는 개별토지에 따라 다르나 대부분 평균 3배 이하의 상향 또는 하향을 요구하고 있는 것을 알 수 있었으며, 이를 통해 민원인들의 의견가격의 요구를 통계적으로 분석함으로써 민원인의 공시지가에 대한 만족도를 정량적으로 나타낼 수 있음을 알 수 있었다. 공시지가의 만족도를 GIS를 이용하여 분석함으로써 공시지가만이 아닌 의견가격과의 차이를 이용하여 공시지가의 만족도를 분석할 수 있음을 알 수 있었다. 공간 자기상관 분석 및 핫스팟 분석 등의 시계열적 공간통계분석 방법을 통해 공시지가 만족도의 시공간적 변화를 분석할 수 있음을 알 수 있었다. 즉, 연도별 자료를 활용한 시공간 분석을 통하여 지역적으로 양 또는 음의 유의적 관계를 규명할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.88-90
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• 2003

모든 데이터가 메인 메모리에 상주하는 메인 메모리 데이터베이스 시스템(Main Memory Database System: MMDB System)은 트랜잭션 수행중 자료 입출력을 위한 디스크 액세스를 유발하지 않으므로 전체 시스템 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 80년대 중반에 처음으로 이 시스템이 소개된 후 현재까지 많은 연구가 이루어지고 있으며, 최근에는 램의 가격이 하락하고, 대용량화되면서 데이터의 실시간 조회, 갱신이 필요한 금융, 증권, 통신 등 여러 분야에서 MMDB 시스템의 상용화가 가시화되고 있다. MMDB 시스템의 상용화가 늘면서 더 많은 트랜잭션의 처리를 수행하고, 시스템 고장 등으로 인한 서비스 중지와 같은 결함이 일어나지 않는 시스템에 대한 요구 또한 커지고 있다. 이 요구를 만족시키는 가장 적절한 해결책으로 이중화 시스템(replication System)을 들 수 있다. 그러나, 기존의 디스크 기반 분산 데이터베이스 시스템을 위한 이중화 기법을 그대로 MMDB에 적용하게 되면 최적의 성능을 가질 수 없게 된다. 그러므로, MMDB 시스템의 특성을 잘 파악하여 이 시스템에 적합한 새로운 이중화 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 MMDB 시스템의 구조에 대해 고찰하며, 디스크 기반 분산 데이터베이스 시스템에 적용하고 있는 이중화 기법들의 장단점을 분석한다. 이 분석을 토대로 하여 MMDB시스템에 이중화 기법을 적용하기 위해 고려해야 할 점들을 정리하고, 제시한 고려 사항들을 모두 만족하는 MMDB 이중화 시스템을 설계하였다.

• 경영정보학연구
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• 제23권1호
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• pp.23-43
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• 2021

최근 인공지능 기법을 활용하여 캔들스틱 차트를 분석함으로써 주식가격 예측의 정확성을 높이고자 하는 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 이러한 연구들은 주식가격 예측을 위한 학습에 있어 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려하지 못한다는 점과 시장 참여자들의 감정 상태를 고려하지 못한다는 점 등이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 시장 참여자들의 감정상태를 반영하기 위해 변동성지수(VIX: volatility index) 차트를 캔들스틱 차트와 함께 고려하여 학습시키고 이를 변이형 오토인코더(VAE: variational auto encoder)와 어텐션 메커니즘(attention mechanisms)을 결합한 새로운 방법으로 분석하여 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법의 성능 비교를 위해 S&P 500 기업 가운데 50개를 임의로 추출하여 제안한 방법을 통해 이들의 주식가격을 예측하고 이를 합성곱 신경망(CNN: convolutional neural network) 또는 장단기메모리(LSTM: long-short term memory) 등과 같은 기존 방법들과 비교하였다. 비교 결과 기존 방법들에 비해 본 연구에서 제안한 방법이 더 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 시장 참여자들의 감정 상태와 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 주식 가격 예측의 정확성을 높였다는 점에서 그 의의가 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.378-379
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• 2006

향후 나타날 가격 입찰방식 시장(Price-Bidding Generation Pool; PBP)에서는 발전사업자가 전략적으로 제출하는 비용특성에 의해 전력거래가 결정되기 때문에 상대기업의 비용특성을 정확히 안다는 것은 힘들다. 본 연구는 경쟁상황에서 상대사업자의 비용특성을 모르는 경우, 비용특성을 추정하고 추정을 통해 입찰전략을 결정하는 기법을 제안한다. 추정은 시장실적을 이용하여 이루어지며 이득을 최대화시킬 것이라 예상되는 입찰전략을 결정한다. 또한 정확성을 높이기 위해 평균이득 개념을 사용하여 추정을 시도한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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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 고유한 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 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 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.