• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제11권2호
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• pp.86-91
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• 2008

연근해를 운항하는 선박의 경우, 선저가 암초 상에 올라앉는 정지형 좌초(stranding)를 당할 확률이 상대적으로 높다. 손상을 입은 선박의 최종강도는 저하할 것이다. 본 논문에서는 시리즈 붕괴실험을 수행하여 선체구조의 최종강도에 대한 정지형 좌초손상의 영향을 파악하고자 하였다. 단면이 720 mm $\times$ 720 mm이고, 시험체의 길이가 900 mm인 5개의 박스 거더형 모형이 제작되었으며, 각 판 부재에는 종보강재가 부착되어 있다. 5개의 모델 중에는 1개의 비손상 모형과 암초 단면을 이상화한 마름모꼴 손상을 가진 4개의 손상 모형이 있다. 손상 모형 중 3개는 손상부의 판을 잘라 내었으며, 때는 보다 실제적인 좌초손상을 표현하기 위해 프레스 가공하였다. 최종강도 실험은 순수 굽힘 하중 하에서 수행되었으며, 작용하중과 선저판의 변위를 계측하였다. 실험 결과, 최종강도는 손상의 크기가 증가할수록 감소하였다. 손상이 선폭의 30%에 이르는 가장 큰 손상 모형의 최종강도는 비손상 모형에 비해 약 21%정도 감소되었다. 프레스 가공한 손상 모형의 최종강도는 손상부를 잘라 내어 제거한 모형에 비해 낮았다 이는 프레스 가공한 손상부의 판이 최종강도를 떨어뜨리는 쪽으로 작용한 것으로 생각된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3176-3183
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• 2010

본 논문은 다축 하중을 받는 복합재 압력용기의 멀티 스케일 피로수명 예측 방법을 제시하였다. 멀티 스케일 접근법은 복합재료의 기본 구성재료인 섬유, 기지 및 섬유/기지 경계면의 거동으로부터 복합재 플라이, 적층판 및 구조물의 전체 거동을 예측한다. 멀티 스케일 피로수명은 거시적 응력 해석과 미시적 피로파손 해석을 통해 예측된다. 유한요소법을 이용하여 복합재 압력용기의 적층판에 가해지는 다축 피로하중을 구하며, 고전적층판이론을 이용하여 적층판의 플라이 응력을 계산하였다. 미소역학 모델을 이용하여 플라이 응력으로부터 각각 섬유, 기지 및 섬유/기지 경계면에 발생되는 응력을 계산하였다. 복합재 구성재료의 피로수명은 섬유에 대해서는 최대응력법을, 기지에 대해서는 등가응력법을, 섬유/기지 경계면에 대해서는 임계평면법을 사용하였다. 평균응력을 고려하기 위하여 수정된 Goodman 식을 적용하였다. 모든 피로하중에 의한 손상은 Miner 법칙을 이용하여 선형 누적이 되고, 이를 통해 최종 피로파손을 판단한다. 섬유와 기지의 물성값, 섬유체적비 및 와인딩 각도의 확률분포에 따른 복합재 압력용기의 피로수명 영향을 분석하기 위해 몬테카르로 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제25권1호
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• pp.47-56
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• 2011

본 연구는 기후변화에 따른 한반도 난온대 상록활엽수의 분포변화와 CT분석을 이용하여 난온대 상록활엽수의 분포를 규정하는 기후요인과 분포적지를 밝히는 것을 목적으로 실시하였다. CT분석을 통해 구축된 한반도 난온대 상록활엽수 분포 모델(EG-model)에서 TMC(최한월최저기온)가 분포를 규정하는 주요 요인으로 작용하였으며, TMC(최한월최저기온)의 $-5.95^{\circ}C$이상을 난온대 상록활엽수의 분포적지로 하고 있다. 이러한 TMC값을 CMT(최한월평균기온)으로 환산한 값인 $-1.7^{\circ}C$는 동아시아 지역 상록활엽수림의 내성한계 온도인 최한월평균기온 $-1^{\circ}C$다 약간 낮은 것으로 분석되었다. 한반도의 난온대 상록활엽수는 최한월최저기온(TMC) $-5.95^{\circ}C$이상의 따듯한 지역에서는 하계강수량 (PRS)이 826.5mm이상인 지역에서, 최한월최저기온(TMC) $-5.95^{\circ}C$미만의 추운 지역에서는 하계강수량이 1219mm이상인 기후조건에서 높은 분포확률을 나타내었다. 이러한 분포경향은 일본의 난온대 상록활엽수의 분포경향과 비슷하였다. 또한, 난온대 상록활엽수는 한반도의 기온상승에 따라 고위도 및 남부내륙으로 분포를 확대하고 있으며 난온대 상록활엽수의 북방한계선 변화를 시사하고 있다.

• 인지과학
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• 제28권4호
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• pp.329-347
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• 2017

범주기반 속성추론에 대한 초기연구들은 전형성, 다양성, 유사성 효과 등 인간 사고에서 나타나는 다양한 현상들을 보고하였다. 이후 연구들은 이러한 추론에서 참가자들의 사전지식이 광범위한 영향을 미친다는 것을 발견하였다. 본 연구에서는 다양한 사전지식들 중 하나인 인과적 지식이 속성추론에 미치는 영향을 검증하고 이를 모델링하였다. 이를 위해 참가자들은 네 개의 속성으로 구성된 범주에서 속성들이 공통원인 혹은 공통효과 인과구조로 연결되었을 때 속성추론과제를 실시하였다. 그 결과 전형성 효과와 더불어 공통원인 구조에서 인과적 마코프 조건(causal Markov condition)에 대한 위배와 공통효과 구조에서 인과적 절감(causal discounting)이 관찰되었다. 이를 모델링하기 위해 참가자들은 표적속성이 존재하는 범주예시와 존재하지 않은 범주예시가 존재할 가능성에 대한 차이값 (즉, $p(E_{F(X)}{\mid}Cat)-p(E_{F({\sim}X)}{\mid}Cat)$에 근거하여 속성추론을 수행한다고 가정하였다. 인과모형이론(Rehder, 2003)에 기반하여 범주예시들의 확률값을 계산한 후 각 표적속성에 대한 추론에 적용하였다. 그 결과 모형은 참가자들의 데이터에서 관찰된 전형성 효과뿐만 아니라 인과적 마코프 조건에 대한 위배 및 인과적 절감을 모두 예측한다는 것이 확인되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2779-2784
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• 2015

정확한 교통정보의 예측은 출발지로부터 목적지까지의 최적경로를 제공할 수 있으며, 이로 인해 시간과 비용의 절감 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 다양한 교통정보 예측 방법 중 확률 모델을 기반으로 교통정보를 예측하는 베이지안 네트워크 방법을 이용한다. 기존 연구에서는 베이지안 네트워크 예측 방법이 모든 시간대에서의 데이터를 학습에 사용하는 것과는 달리, 본 논문에서는 예측하고자 하는 시간대와 동일한 요일과 시간에 해당하는 데이터만을 선별적으로 학습에 사용한다. 서로 다른 두 가지 학습방법에 따른 예측 결과의 정확도는 일반적으로 많이 사용되는 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)로 검증하였으며, 서울 시내 14개의 링크 구간에 대해 실험을 진행하였다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방법이 모든 시간대의 데이터를 학습에 사용한 방법에 비해 MAPE의 관점에서 더 높은 정확도를 가진 교통 예측 값을 계산할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제41권7호
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• pp.481-491
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• 2014

지구 온난화 문제와 화석 연료 양의 한계 때문에 재생 가능한 전력 생산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 재생 에너지 중 태양광 에너지의 전력 생산 비율은 점차 증가함에 따라 집광형 태양광발전 시스템은 높은 전력 생산량으로 각광받고 있다. 하지만 이 시스템은 태양광 중첩률이 높을 때 가장 높은 발전 효율을 내기 때문에 허용 오차 범위가 작은 정밀 태양 추적 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 복잡한 환경에 대응할 수 있는 베이지안 네트워크와 나이브 베이즈 분류기를 이용한 계층적 추적 시스템을 제안한다. 베이지안 네트워크는 불완전하고 불확실한 상황을 모델링 하는데 강력한 모델로 충분한 양의 데이터가 없을 경우에도 도메인 지식을 바탕으로 네트워크를 설계할 수 있다는 장점이 있다. 제안하는 계층적 확률 시스템에서는 불확실한 하늘 상황을 9개로 분류하고 모듈형 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 날씨 상황을 추론한다. 또한 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 추론된 날씨 상황을 고려한 효율적인 추적 방법을 분류하고 선택한다. 베이지안 네트워크의 유용성을 평가하기 위해 실제 날씨 데이터를 수집하였고 평균 93.9%의 정확도(Accuracy)를 보였다. 또한, 제안하는 시스템과 핀홀 카메라 시스템의 태양광발전 효율을 비교한 결과 약 16.58%의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제25권4호
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• pp.383-394
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• 2008

코로나질량방출(CMEs)의 지구영향도를 효율적으로 예측하기 위해 속도가 빠른 CMEs의 방향지시 매개인수(parameter)를 조사하여 Dst 지수 최소값과의 상관관계를 비교하였다. 그리고 이 매개인수 중 어떤 매개인수가 예측 효율성이 높은지 알아보았다. 이를 위해 SOHO/LASCO 목록에서 CMEs의 속도가 1000km/s 이상, CMEs발생 위치가 태양 중심에서 ${\pm}30^{\circ}$ 이내에 위치한 혜일로(halo) CMEs를 사용하였다. 이 CMEs가 태양에서 발생하여 지구에 도착하는 시각을 모델을 이용하여 예측한 뒤 이 시각에 가장 가까운(24시간 이내) Dst 지수 최소값을 구하였다. 이를 통해 CMEs의 지구 영향도를 판별하였다. 전체 30개의 사건 중 22개(73%)가 지자기 폭풍을 일으켰다. 우리는 CMEs의 지구 영향도를 예측하기 위해 기존의 방향 매개인수와 이번 연구에서 새롭게 제안한 이심을, 이동거리, 중심각 매개인수를 사용하였다. 이들 매개인수와 Dst 지수 최소값의 상관관계 분석을 통해 상관계수 값을 알아보고 그 결과를 통해 어떤 매개인수가 CMEs의 지구 영향도 예측 효율이 높은지 비교하였다. 그 결과 이심율 매개인수가 가장 좋은 상관관계를 보였고, 방향 매개인수는 비교적 좋은 상관관계를 보였다. 이동거리와 중심각 매개인수는 이심율과 방향 매개인수보다 낮은 상관관계를 보였다. 하지만 이들 역시 강한 지자기 폭풍(Dst 지수 ${\leq}$-200nT)의 경우에는 좋은 상관관계를 보였다. 방향 매개인수 값이 0.6 이상이고 이심율 매개인수 값이 0.4 이하이며 이동거리, 중심각 매개인수 값이 0.2 이하인 경우에는 강한 지자기 폭풍(Dst 지수 ${\leq}$-200nT)이 일어날 확률이 아주 높음을 알 수 있었다. CMEs의 방향을 지시하는 매개인수는 CMEs의 지구 영향도를 판별하는데 유용하고 이를 복합적으로 고려한다면 예측의 효율성을 높일 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.672-680
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• 2003

shopbot이란 온라인상의 판매자로부터 상품에 대한 가격과 품질에 관한 정보를 자동적으로 수집함으로써 소비자의 만족을 최대화하는 소프트웨어 에이전트이다 이러한 shopbot에 대응해서 인터넷상의 판매자들은 그들에게 최대의 이익을 가져다 줄 수 있는 에이전트인 pricebot을 필요로 할 것이다. 본 논문에서는 pricebot의 가격결정 알고리즘으로 비 모델 강화 학습(model-free reinforcement learning) 방법중의 하나인 Q-학습(Q-learning)을 사용한다. Q-학습된 에이전트는 근시안적인 최적(myopically optimal 또는 myoptimal) 가격 결정 전략을 사용하는 에이전트에 비해 이익을 증가시키고 주기적 가격 전쟁(cyclic price war)을 감소시킬 수 있다. Q-학습 과정 중 Q-학습의 수렴을 위해 일련의 상태-행동(state-action)을 선택하는 것이 필요하다. 이러한 선택을 위해 균일 임의 선택방법 (Uniform Random Selection, URS)이 사용될 경우 최적 값의 수렴을 위해서 Q-테이블을 접근하는 회수가 크게 증가한다. 따라서 URS는 실 세계 환경에서의 범용적인 온라인 학습에는 부적절하다. 이와 같은 현상은 URS가 최적의 정책에 대한 이용(exploitation)의 불확실성을 반영하기 때문에 발생하게 된다. 이에 본 논문에서는 보조 마르코프 프로세스(auxiliary Markov process)와 원형 마르코프 프로세스(original Markov process)로 구성되는 혼합 비정적 정책 (Mixed Nonstationary Policy, MNP)을 제안한다. MNP가 적용된 Q-학습 에이전트는 original controlled process의 실행 시에 Q-학습에 의해 결정되는 stationary greedy 정책을 사용하여 학습함으로써 auxiliary Markov process와 original controlled process에 의해 평가 측정된 최적 정책에 대해 1의 확률로 exploitation이 이루어질 수 있도록 하여, URS에서 발생하는 최적 정책을 위한 exploitation의 불확실성의 문제를 해결하게 된다. 다양한 실험 결과 본 논문에서 제한한 방식이 URS 보다 평균적으로 약 2.6배 빠르게 최적 Q-값에 수렴하여 MNP가 적용된 Q-학습 에이전트가 범용적인 온라인 Q-학습이 가능함을 보였다.

• 기술혁신연구
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• 제18권2호
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• pp.253-288
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• 2010

본 연구는 기업의 지속적 생존과 성장이 변화하는 환경에 대응할 수 있는 지속적인 제품혁신에 있음에 초점을 두고, 산업 진화과정이 기업의 제품혁신 유형에 어떤 영향을 미치고 있는지와 인지, 기회구현, 변형의 세 가지 동태적 역량이 제품혁신에 미치는 영향을 분석하였다. 연구분석을 위해 1999년부터 2008년까지 산업의 도입기부터 성장기, 성숙기, 쇠퇴기를 모두 경험함으로써 종단적 분석에 적합한 한국 무선인터넷 산업의 7개 상장 기업에 대한 인터뷰와 문헌조사를 통한 사례연구를 수행하였다. 본 연구의 분석을 통하여 발견된 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 산업의 성장률이 둔화되는 성숙기 또는 쇠퇴기에는 제품혁신의 경로종속성은 낮아지고, 산업진화 과정의 외생적 변수가 중요해진다. 둘째, 기업의 인지활동은 상위 수준의 전략에 영향을 많이 받으며, 인지활동 범위와 제품혁신의 유형과는 밀접한 관계가 있다. 따라서 지속적인 성장을 위해서는 다양한 영역의 인지활동이 필요하다. 셋째, 기회구현역량은 제품혁신의 성공가능성에 영향을 미치며, 궁극적으로 기업의 재무적 성과에 기여하게 된다. 특히 경로종속성이 높은 제품혁신을 선택했을 때 높은 성과를 얻을 수 있으며, 적절한 비즈니스 모델의 개발과 필요한 자원 및 역량의 조달이 병행될 때 가능성은 높아진다. 넷째, 변형역량이 강한 기업이 그렇지 못한 기업에 비해 기존 역량을 활용할 수 있는 점진적 유형의 제품혁신을 선택할 확률이 크다. 결론적으로 기업이 성공적인 제품혁신을 추진하기 위해서는 산업 진화과정의 고려와 함께 균형적인 동태적 역량의 개발이 반드시 필요하며 이것이 기업의 지속적인 생존과 성장에 중요한 영향을 미친다고 할 수 있다.

• 기술혁신연구
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• 제18권2호
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• pp.175-219
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• 2010

기업들에게 다각화 활동은 경쟁에서 살아남고 그들의 성공을 지속시키기 위한 필수적인 수단이기 때문에 지난 30년 동안 산업경제, 전략경영, 네오슘페터주의 학파들에 의해 많은 연구들이 이루어졌다. 그러나 어느 학파도 다각화의 성공과 실패를 포괄적으로 설명할 수 있는 모델을 제시하지는 못하였다. 본 연구는 세 학파들의 연구결과물을 통합하여, 기업 의 기술적 역량과 섹터 고유의 특성을 포함한 이론적 틀을 제시하되, 기술측면을 강조한 네오슘페터주의 관점을 반영하였다. 그리고 그 틀을 이용하여 삼성의 세 가지 다각화 사례를 분석하여 성공과 실패의 주요 원인과 시사점을 찾고자하였다. 사례연구결과, DRAM은 마이크로프로세서보다 TFT-LCD와 더 유사한 섹터 특성을 갖기 때문에 삼성은 마이크로프로세서보다 TFT-LCD로의 다각화가 훨씬 수월하고 성공적이었다. 동일한 이유에서 삼성의 기술 역량은 DRAM 섹터에서 축적된 기술역량을 확장 강화시키는 형태로 발달되었다. 이러한 연구결과는 전략가들이 다각화 방향을 결정할 때 진출하고자 하는 섹터의 특성, 과거 섹터에서 축적된 기업의 기술역량, 기업의 기존 역량 중에서 진출하고자 하는 섹터의 특성과 조화를 이룰 수 있는 역량을 동시에 고려할 때 성공 확률이 높아진다는 교훈을 준다.