• 한국전자거래학회지
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• 제16권3호
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• pp.191-209
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• 2011

구매자와 판매자의 판매과정에서 '구매가치'는 구매자의 구매의사결정에 있어서 매우 중요한 가격대비 질의 중요한 측정치이다. 본 논문의 목적은 온라인 구매자들이 통일한 물건을 파는 판매자를 중에 최적 판매자를 선택하는 데 도움이 되는 방법론을 제안함에 있다. 이 방법론 수립을 위하여 DEA(data envelopment analysis) 방법론의 적용모형의 하나인 FDH(free disposal hull) 모형을 사용하고, 이 모형의 실효성을 질제 가격비교 사이트로부터 획득한 데이터를 이용하여 검증하였다. 모형 검증과정에서는 가격, 브랜드 배달 기간 등 거래 조건에 대하여 구매자들이 어떻게 반응하는지를 우선 분석하고, 이를 바탕으로 구매자의 구매 의사결정을 돕는 판매자 추천 시스템을 구축하였다. 본 연구를 통하여 검증된 FDH 모형은 구매자 측면에서 최적조건, 최저가로 좋은 제품과 서비스를 원하는 구매자에게 유용한 정보를 제공하고, 나아가 자동화된 소규모 거래에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 판매자 측면에서는, 구매자의 선호도를 더욱 자세히 파악함으로써 타판매자 대비 경쟁력을 가지는 벤치마킹 전략을 수립하는 데에도 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제65권1호
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• pp.244-257
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• 2023

The study aimed to investigate the effect of low-frequency oscillations on the cow udder, milk parameters, and animal welfare during the automated milking process. The study's objective was to investigate the impact of low-frequency oscillations on the udder and teats' blood circulation by creating a mathematical model of mammary glands, using milkers and vibrators to analyze the theoretical dynamics of oscillations. The mechanical vibration device developed and tested in the study was mounted on a DeLaval automatic milking machine, which excited the udder with low-frequency oscillations, allowing the analysis of input parameters (temperature, oscillation amplitude) and using feedback data, changing the device parameters such as vibration frequency and duration. The experimental study was performed using an artificial cow's udder model with and without milk and a DeLaval milking machine, exciting the model with low-frequency harmonic oscillations (frequency range 15-60 Hz, vibration amplitude 2-5 mm). The investigation in vitro applying low-frequency of the vibration system's first-order frequencies in lateral (X) direction showed the low-frequency values of 23.5-26.5 Hz (effective frequency of the simulation analysis was 25.0 Hz). The tested values of the first-order frequency of the vibration system in the vertical (Y) direction were 37.5-41.5 Hz (effective frequency of the simulation analysis was 41.0 Hz), with higher amplitude and lower vibration damping. During in vivo experiments, while milking, the vibrator was inducing mechanical milking-similar vibrations in the udder. The vibrations were spreading to the entire udder and caused physiotherapeutic effects such as activated physiological processes and increased udder base temperature by 0.57℃ (p < 0.001), thus increasing blood flow in the udder. Used low-frequency vibrations did not significantly affect milk yield, milk composition, milk quality indicators, and animal welfare. The investigation results showed that applying low-frequency vibration on a cow udder during automatic milking is a non-invasive, efficient method to stimulate blood circulation in the udder and improve teat and udder health without changing milk quality and production. Further studies will be carried out in the following research phase on clinical and subclinical mastitis cows.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.147-154
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• 2018

본 논문은 흔히 핫스탬핑 공법으로 알려진 냉각수로가 있는 핫폼 금형의 설계 데이터를 신속히 생성하는 지원 시스템 개발에 초점을 둔다. 현장에서의 핫폼 금형의 설계조건과 설계 프로세스 분석을 통해 설계지원 시스템의 핵심기능들을 도출하고, 이를 기반한 새로운 핫폼 금형의 설계 프로세스를 제안 한다. 개발한 설계 지원 시스템은 핫폼 금형의 3차원 형상 모델과 2차원 도면을 생성하는 두 개의 모듈로 구성된다. 핫폼 금형의 3D 모델링 자동화 모듈은 CATAI V5 Knowledgeware를 기반한 CATAI 템플릿 모델 형태로 구현하였다. 이 모듈은 성형 곡면형상, STEEL(금형 Product를 구성하는 파트) 개수와 냉각수로의 개수에 대응하여 냉각수로를 포함한 핫폼금형의 3D 모델을 자동으로 생성한다. 또한 냉각수로의 위치와 자세를 편집하는 기능과 성형곡면과 냉각수로 사이의 거리에 대한 구속조건 만족여부를 판별하는 기능을 제공한다. 두 번째 모듈인 2D 가공도면을 자동 생성하는 모듈은 CAA(CATIA SDK)와 Visual C++를 활용하여 CATIA CAD시스템에 이식 가능한 플러그인 형태로 개발 하였다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 사용자 정의 시나리오 기반 소프트웨어 테스트를 수행하였다. 실험결과 제안하는 방법은 수작업 기반의 전통적인 방법에 비해 설계 오류 없이 약 29배 빠르게 핫폼 금형 3D모델과 홀테이블을 포함하는 가공도면을 생성하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권2호
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• pp.151-164
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• 2001

최근 가장 대표적인 객체지향 언어로 사용되는 Java는 일반적인 애플리케이션뿐만 아니라 인터넷/인트라넷 기반 프로그램 개발, 나아가 컴포넌트 기반 개발에 이르기까지 다양한 분야에서 개발 언어로 사용되고 있다. 따라서 개발된 프로그램의 재사용 및 유지보수 관점에서 프로그램 품잘평가는 보다 중요한 쟁점이 되고 있으므로 기존의 Java 애플리케이션을 포함하여 현재 개발된 프로그램의 품질평가에 필요한 메트릭 측정이 필요하다. 하지만, 이미 제안된 객체지향 소프트에어 메트릭이 현재의 Java 프로그램의 특성에 적합한지에 대한 타당성 검증이 필요하므로 본 논문에서는 기존의 객체지향 메트릭이 Java 프로그램에 적합한지 여부를 결정하기 위해 필요한 메트릭 측정 시스템을 구축하여 Java 프로그램에 적합한 메트릭 제안을 지원하고자 한다. 본 시스템은 Briand가 기존의 객체지향 소프트웨어 메트릭을 수학적으로 정형화시켜 분류한 메트릭을 Java 프로그램에 적용시켜 제안된 메트릭이 프로그램에 타당성 있는지 검증함으써 명확한 품질평가도구 개발을 지원하고자 한다. 본 시스템을 통해 Java 소스 프로그램으로부터 정량적 정보를 보다 빠르고 정확하게 산출함으로써 기존의 객체지향 메트릭에 대한 검증을 비교 및 분석 수행할 수 있으며, 타당성 문제가 있다면 새로운 메트릭의 제안 및 보완을 고려함으로써 Java 프로그램에 적합한 메트릭 확립을 가능하게 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.1-7
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• 2013

개인화 추천 시스템은 자동화된 정보 필터링 기술을 적용하여 사용자의 취향에 맞는 상품을 추천해 주는 시스템이다. 이러한 기술 중 협력적 필터링은 비슷한 패턴을 가진 형태들을 식별해 내는 기법이다. 따라서 이를 이용하면 과거 유사한 형태를 가진 환자의 자료를 통하여 통증 강도를 유추 하거나 분류된 환자의 프로필의 유사도에 따라 관련 사정을 추출하는 것이 가능하게 된다. 유사도 가중치 추출의 대표적인 방법인 피어슨 상관계수를 사용하는 방법은 데이터의 양에 따라 표본 데이터가 적은 경우 예측 값이 부정확해지고 양이 방대한 경우 계산량이 제곱으로 늘어 신속한 결과를 추출할 수 없게 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 MAE와 순위 스코어를 사용하여 의미있는 데이터를 추출하기 위한 표본 자료의 규모와 유사도 군집량을 비교하여 구현된 지능형 통증 간호중재 유헬스 시스템의 우수성을 확인하였다. 이를 통하여 통증환자의 고통호소를 간호사가 신속하게 파악할 수 있도록 기초자료와 가이드라인을 제공하게 되고, 따라서 환자의 안위 증진이 향상되게 된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.436-442
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• 2020

ESS(energy storage system)는 재생에너지 자원의 증가 등의 영향에 따라 최근 다양한 분야에서 중요한 전력원으로 자리 잡고 있다. ESS는 사용에 따라 가용 용량이 지속적으로 감소하므로 잔존수명을 관리하는 것이 중요하다. 잔존수명의 추정을 위하여 주기적으로 점검자가 확인하는 방식이 사용될 수도 있으나, 관리시스템을 통하여 자동으로 모니터링되고 관리되는 것이 일반적이다. ESS 사업자 관점에서 정확도 높은 상태추정은 경제적, 효율적 운용을 위하여 중요하다. 잔존수명추정 모델은 운영에 따른 사이클 노후화와 기간 경과에 따른 캘린더 노후화를 고려하여 구성되며 복잡한 수학적 연산을 필요로 한다. ESS에 탑재되는 저비용 저성능의 프로세서에 잔존수명 추정모델의 적용을 위해서는 모델의 적절한 경량화 방안이 요구된다. 본 논문에서는 낮은 수준의 프로세서에서 연산이 용이하도록 ESS 잔존수명예측 모델을 경량화하였다. 시뮬레이션 평가 결과 ESS 잔존수명 추정 기준모델과 제안하는 모델간 오차는 1% 이내로 나타났다. 또한, 제안된 모델의 성능개선 효과 검증을 위하여 ATmega328을 기반으로 비교 평가를 수행하였을 때, 76.8~78.3%의 컴퓨팅 시간 단축을 확인하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권1호
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• pp.88-100
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• 2020

Objective: We aimed to develop and validate a deep learning system for fully automated segmentation of abdominal muscle and fat areas on computed tomography (CT) images. Materials and Methods: A fully convolutional network-based segmentation system was developed using a training dataset of 883 CT scans from 467 subjects. Axial CT images obtained at the inferior endplate level of the 3rd lumbar vertebra were used for the analysis. Manually drawn segmentation maps of the skeletal muscle, visceral fat, and subcutaneous fat were created to serve as ground truth data. The performance of the fully convolutional network-based segmentation system was evaluated using the Dice similarity coefficient and cross-sectional area error, for both a separate internal validation dataset (426 CT scans from 308 subjects) and an external validation dataset (171 CT scans from 171 subjects from two outside hospitals). Results: The mean Dice similarity coefficients for muscle, subcutaneous fat, and visceral fat were high for both the internal (0.96, 0.97, and 0.97, respectively) and external (0.97, 0.97, and 0.97, respectively) validation datasets, while the mean cross-sectional area errors for muscle, subcutaneous fat, and visceral fat were low for both internal (2.1%, 3.8%, and 1.8%, respectively) and external (2.7%, 4.6%, and 2.3%, respectively) validation datasets. Conclusion: The fully convolutional network-based segmentation system exhibited high performance and accuracy in the automatic segmentation of abdominal muscle and fat on CT images.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제6권4호
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• pp.80-90
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• 2005

프로젝트의 일정 네트워크는 선-후행 관계로 정의된 액티 비 티들로 구성되어 있다 액티비티를 완료하는데 소요되는 기간은 다양한 단축-지연 원인들에 의해 임의적이고, 확률-통계적 인 특성을 지닌다. 이러한 특성은 최종공사기간을 불확실하게하며, 재무리스크의 주요인이 된다. 본 연구는 선행 연구에서 개발된 확률-통계적 일정 시뮬레이션 시스템(Stochastic Project Scheduling Simulation)을 확장하여 액티비티 기간이 임의적으로 변동함에 따라 최종공사비가 어떻게 거동하는지 추정하는 방법론을 제시한다. 액티비티 기간을 임의의 변수로 취급하였고, 액티비티에 할당된 직접공사비에 공사기간의 단축-지연에 따른 간접비의 증감을 반영하여 최종공사비를 추정하였다. 액티비티 기간의 변동에 따라 의존 변수인 간접비가 변동하는 특성을 고려하여 시뮬레이션 출력값들(최종공사기간들)의 통계적 특성을 정량적으로 분석하여 최종공사비를 추정하였으며, 예비할 필요가 있는 지체보상금의 정도를 정량화하였다. 기존의 결정론적 기법이 불확실성을 내재한 체 지체 보상금의 비율을 주관적으로 적용해 왔던 반면, 본 연구에서 제시된 기법은 확실성과 신뢰도를 가지고 지체보상금의 비율을 책정할 수 있도록 하는 방법론을 제시하고 있다. 하나의 예제 프로젝트가 시뮬레이션을 이용한 정량분석기법을 예시하기위해 사용되었으며, 불확실성을 내포하고 있는 액티비티 기간들이 최종공사비에 미치는 영향을 검증하기위해 시뮬레이션 모의실험을 실행하였다 자동화된 민감도분석 기법을 이용하여 액티비티 기간을 정의하는 확률분포함수의 통계적 위치를 변화시킴에 따라 최종공사기간 및 최종공사비가 어떠한 거동을 나타내는지 확인하였다. 예제로 사용된 표본 프로젝트에 내재되어있는 재무리스크에 대응하기위해 지체보상금을 어느 정도까지 보유할 필요가 있는지를 정량적으로 분석하고, 의사결정을 위해 어떻게 적용될 수 있는지를 소개한다. 본 연구에 제시된 기법은 연구자들 및 현업 종사자들에게 최종공사비 예측에있어서 액티비티 기간 변화의 확률적 영향과 이론적 의미를 밝힘으로 프로젝트 자본계획과 관련된 위기관리에 진보된 예측방법론을 제공한다.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.177-195
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• 2020

소비자 구전은 정보통신기술의 발전과 모바일 기기의 보급 가속화로 그 영향력 또한 급속도로 커지고 있다. 그러나 과도한 마케팅 경쟁은 가짜리뷰와 같은 거짓 온라인 구전을 확산시켰고, 이로 인해 소비자들은 온라인 구전에 대한 피로감과 함께 온라인을 통해 얻게 되는 정보를 불신하는 결과를 초래하고 있으며, 이는 소비자의 합리적 구매 결정 행위에 부정적인 영향을 미치기도 한다. 이에 대한 문제 인식의 확산으로 가짜리뷰의 형태적 특성에 대한 연구를 비롯해 가짜리뷰를 효과적으로 분류하기 위한 다양한 탐지 방법에 대한 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 네이버 블로그에 작성된 포스트를 대상으로 데이터를 수집하고, 사용자의 무의식에 기반한 습관적 패턴을 머신러닝 모형을 통해 분석해 보았다. 게시물이 작성된 블로그와 그 게시물에서 추출한 변수를 분석하여 향후 가짜리뷰 예측에 활용하고자 하였다. 연구 결과, 광고성 리뷰 예측에 있어 해당 글 작성자의 블로그에 등록된 전체 포스트의 개수와 포스트의 등록 날짜는 매우 높은 상관관계를 보였으며, 해당 포스트가 속한 분류에 등록된 포스트의 개수, 포스트 본문에 사용된 이미지의 개수, 블로그에 포함된 메뉴 개수, 포스트 제목 및 본문의 길이, 포스트가 획득한 '좋아요'의 개수 또한 높은 상관관계를 보였다. 또한 광고성 리뷰 여부를 판단하기 위한 머신러닝 모형에 있어서 랜덤포레스트를 활용한 모형이 가장 우수한 모형으로 확인되었다. 본 연구에서는 블로그에 작성된 리뷰 내용에 대한 형태소 분석을 시행하는 대신 리뷰를 작성한 사람의 행위를 분석하기 위한 시도를 하였다. 이를 위해 블로그와 포스트의 특성 데이터를 수작업이 아닌 웹 크롤링 기법으로 수집하고 머신러닝 모형을 통해 광고성 리뷰 여부를 판별할 가능성을 확인한 점은 향후 가짜리뷰의 빠른 탐지를 위한 효율성 및 효과성 향상에 기여할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권10호
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• pp.383-392
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• 2014

코팅제에 대한 연구는 고분자 산업에서 가장 보편화되고 활발하게 연구되고 있는 내용의 하나이다. 코팅제는 전자산업, 의료, 광학 분야 등에서 중요성이 더욱 커지고 있으며, 특히 자동차 및 전자부품의 첨단화에 힘입어 코팅제에 대한 성능과 정밀도 등 기술적인 요구사항이 증가하고 있는 추세이다. 또한 방대한 환경 정보와 상황 정보를 기반으로 한 사물 인터넷과 빅데이터 분석 기술의 도입을 통해 산업 현장에서는 더욱 지능화되고 자동화된 시스템과 처리 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 사물 인터넷 기술과 빅데이터 분석을 활용한 실험계획법 기반의 코팅제 배합 데이터에 대한 최적화 모형을 제안한다. 본 논문에서는 실제 생산현장에서 사용하는 코팅제 배합 기준 데이터와 발생한 오차에 대하여 작업자가 수정한 보정 결과 데이터를 실험계획법을 기반으로 분석하여 최적의 코팅제 배합 기준 데이터를 계산하였다. 또한 빅데이터 분석 기술과 사물 인터넷 기술을 활용하여 기존의 코팅제 배합 기준 데이터만을 적용한 공정이 아니라 제조 환경 정보와 상황 정보를 이용하여 색상과 품질 유지에 가장 중요한 인자를 검색하고 기준값을 보정하는 최적화 모형을 도출하였다. 실험 및 분석을 통해 확보된 기준 데이터는 제조 공정에 적용할 경우 배합의 정확도 향상과 LOT별 작업시간 단축을 가능하게 해주고, 건당 처리시간의 감소로 인한 생산 납품시간 단축, 불량률 감소 등에 따른 원가 절감에 기여할 수 있다. 또한, 다양한 모델링에 대한 제조 공정에서의 표준 데이터를 획득할 수 있다.