• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제12권1호
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• pp.226-240
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• 2020

This paper presents an experimental investigation of asymmetric impact effects on hydroelastic responses. A 1:64 scaled segmented ship model with U-shape open cross-section backbone was newly designed to meet elastic similarity conditions of vertical, horizontal and torsional stiffness simultaneously. Different wave heading angles and wavelengths were adopted in regular wave test. In head wave condition, parametric rolling phenomena happened along with asymmetric slamming forces, the relationship between them was disclosed at first time. The impact forces on starboard and port sides showed alternating asymmetric periodic changes. In oblique wave condition, nonlinear springing and whipping responses were found. Since slamming phenomena occurred, high-frequency bending moments became an important part in total bending moments and whipping responses were found in small wavelength. The wavelength and head angle are varied to elucidate the relationship of springing/whipping loads and asymmetric impact. The distributions of peaks of horizontal and torsional loads show highly asymmetric property.

• 방송공학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.868-876
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• 2021

Deploying deep neural network model training performs remarkable performance in the fields of Object detection and Instance segmentation. To train these models, features are first extracted from the input image using a backbone network. The extracted features can be reused by various tasks. Research has been actively conducted to serve various tasks by using these learned features. In this process, standardization discussions about encoding, decoding, and transmission methods are proceeding actively. In this scenario, it is necessary to analyze the response characteristics of features against various distortions that may occur in the data transmission or data compression process. In this paper, experiment was conducted to inject various distortions into the feature in the object recognition task. And analyze the mAP (mean Average Precision) metric between the predicted value output from the neural network and the target value as the intensity of various distortions was increased. Experiments have shown that features are more robust to distortion than images. And this points out that using the feature as transmission means can prevent the loss of information against the various distortions during data transmission and compression process.

• 아태비즈니스연구
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• 제12권3호
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• pp.71-85
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• 2021

Purpose - Prior studies have found that the characteristics of managers, corporate governance structure, corporate social responsibility and so on affect firm value. This study explores whether managerial overconfidence affects firm value through empirical analysis. Design/methodology/approach - Korean-listed non-financial companies from 2011 - 2017 are collected as the research sample. Firm value is measured by Tobin's Q, and managerial overconfidence is measured using a composite index encompassing various financial data. OLS and fixed effect model are used to investigate the relationship between managerial overconfidence and firm value. Findings - Managerial overconfidence is positively associated with firm value. Additional analysis reveals the following: (1) In the three subsamples of large, backbone, and small- and medium-sized enterprises, managerial overconfidence is beneficial to firm values. (2) Managerial overconfidence increases firm value on the t+1 year. Research implications or Originality - We use a comprehensive index with higher trust and feasibility to measure manager overconfidence and empirically confirm that managerial overconfidence can become a factor to improve firm value. Thus, it is necessary for shareholders to adopt an objective and neutral attitude and reasonably understand the psychological characteristics of managers when selecting CEOs. In addition, it is necessary to continue to optimize the measurement method of managerial overconfidence.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제33권1호
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• pp.28-34
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• 2023

Endoribonuclease YbeY is specific to the single-stranded RNA of ribosomal RNAs and small RNAs. This enzyme is essential for the maturation and quality control of ribosomal RNA in a wide range of bacteria and for virulence in some pathogenic bacteria. In this study, we determined the crystal structure of YbeY from Staphylococcus aureus at a resolution of 1.9 Å in the presence of zinc chloride. The structure showed a zinc ion at the active site and two molecules of tricarboxylic acid citrate, which were also derived from the crystallization conditions. Our structure showed the zinc ionbound local environment at the molecular level for the first time. Molecular comparisons were performed between the carboxylic moieties of citrate and the phosphate moiety of the RNA backbone, and a model of YbeY in complex with a single strand of RNA was subsequently constructed. Our findings provide molecular insights into how the YbeY enzyme recognizes singlestranded RNA in bacteria.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권5호
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• pp.11-18
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• 2022

Current research intended to measure the spillovers of education and on-the-job training to enhance sustainable economic development. Consideration of research and development expenditures for on-the-job training expands the impact of education and, thus, may provide spillovers for Pakistan's economic growth. The primary focus of this research is to look at the combined impact of education and research and development spending as value-added variables for sustainable growth. The econometric study uses data from a variety of sources, including the Pakistan Bureau of Statistics, the Pakistan Economic Survey, and world development indices. The secondary annual time series data from 1976 to 2019 are analyzed. To adequately estimate the empirical model, ARDL has been used while the presence of the unit root has been tested using the ADF test. The findings show that education, research, and development all contribute to all-inclusive, sustainable economic growth. Labor and capital, among other traditional components, continue to be the backbone of the development process. Still, the spillover effect is much enhanced with the expansion in education and the on-job training in the form of research and development expenditures. Consequently, the introduction of research and development in education will lead to a sustainable and inclusive economy.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권5호
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• pp.614-630
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• 2023

Dead trees significantly impact forest production and the ecological environment and pose constraints to the sustainable development of forests. A lightweight YOLOv4 dead tree detection algorithm based on unmanned aerial vehicle images is proposed to address current limitations in dead tree detection that rely mainly on inefficient, unsafe and easy-to-miss manual inspections. An improved logarithmic transformation method was developed in data pre-processing to display tree features in the shadows. For the model structure, the original CSPDarkNet-53 backbone feature extraction network was replaced by MobileNetV3. Some of the standard convolutional blocks in the original extraction network were replaced by depthwise separable convolution blocks. The new ReLU6 activation function replaced the original LeakyReLU activation function to make the network more robust for low-precision computations. The K-means++ clustering method was also integrated to generate anchor boxes that are more suitable for the dataset. The experimental results show that the improved algorithm achieved an accuracy of 97.33%, higher than other methods. The detection speed of the proposed approach is higher than that of YOLOv4, improving the efficiency and accuracy of the detection process.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권1호
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• pp.141-148
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• 2004

최근 초고속 인터넷, HDTV, 3차원 입체 고 선명 TV, 그리고 ATM backbone 망 등과 같은 광대역 통신의 요구가 빠른 속도로 증가하고 있다. 따라서 무선망을 통한 광대역 데이터를 전송하기 위해 Ka 대역 주파수의 사용이 요구된다. 그런데 Ka 대역 주파수를 사용하면 강우에 의한 페이딩이나 대기손실에 의해 수신 데이터의 성능이 심각하게 영향을 받는다. 따라서 채널환경에 의한 성능 감소를 극복하기 위해 적응형 모뎀이 요구된다. 본 논문에서는 채널환경을 극복하는 155Mbps급 적응형 모뎀의 구조를 제시하고 설계한다. Ka 대역의 무선통신 채널에 대한 강우감쇠를 보상하기 위해 다양한 부호 율을 갖는 적응형 부호화 기법 및 TC-8PSK, QPSK, BPSK와 같은 다중 변조기법을 채택한다. 또한 본 논문에서는 다중 복조기에서 변조방식의 정보 없이 복조하기 위한 블라인드 복조방법을 제안하고, 빠른 위상모호성 해결 방법을 제안하며, SPW모델에 의해 적응형 모뎀의 설계와 시뮬레이션 결과를 제시한다. 본 155Mbps급 적응형 Modem은 $0.25\mu{m}$ CMOS 표준 셀 기술과 95만 게이트로 설계하고 구현하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.133-145
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• 2022

국내에서 지속적으로 증가하는 반려견 인구 및 산업 규모에 비해 이와 관련한 데이터의 체계적인 분석이나 품종 분류 방법 연구 등은 매우 부족한 실정이다. 본 논문에서는 국내에서 양육되는 반려견의 주요 14개 품종에 대해 딥러닝 기술을 이용한 자동 품종 분류 방법을 수행하였다. 이를 위해 먼저 딥러닝 학습을 위한 반려견 이미지를 수집하고 데이터셋을 구축하였으며, VGG-16 및 Resnet-34를 백본 네트워크로 사용하는 전이학습을 각각 수행하여 품종 분류 알고리즘을 만들었다. 반려견 이미지에 대한 두 모델의 전이학습 효과를 확인하기 위해, Pre-trained 가중치를 사용한 것과 가중치를 업데이트하는 실험을 수행하여 비교하였으며, VGG-16 기반으로 fine tuning을 수행했을 때, 최종 모델에서 Top 1 정확도는 약 89%, Top 3 정확도는 약 94%의 정확도 성능을 각각 얻을수 있었다. 본 논문에서 제안하는 국내의 주요 반려견 품종 분류 방법 및 데이터 구축은 동물보호센터에서의 유기·유실견 품종 구분이나 사료 산업체에서의 활용 등 여러가지 응용 목적으로도 활용될 수 있는 가능성을 가지고 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권4호
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• pp.335-346
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• 2018

최근 ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler) 등 첨단장비를 활용한 유량 및 하상측정, 각종 하천기본계획 수립 시 확보되는 횡단측정 자료, 식생 및 서식처 등 하천환경과 생태자료, 드론 등을 활용한 영상자료 등 방대한 하천 정보가 확보되고 있으며, 다기능보 등 다양한 하천구조물 및 친수구역이 증가하는 등 이전과 비교하여 괄목할만한 수준으로 정보의 양이 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 하천정보를 체계적으로 저장, 관리, 공유하기 위하여 표준화된 데이터 모델의 수립이 필요하다. 하천 정보의 경우 하천 시설물, 하천 단면측량 자료, 하천 시계열 측정 자료 등이 특정 하천을 중심으로 관리되는 반면, 기존 데이터 모델 연구에서는 특정 주제도에 기반하여 하천 정보가 레이어 형식으로 제공되어 상호 연계되지 않아 하천 정보의 효율적 관리측면에서 적합하지 않았다. 또한 신규 정보를 추가 시 기존 데이터 모델의 과다한 수정이 필요하고, 기존의 데이터 모델의 경우 표준화되지 않아 활용성이 매우 낮고, 유역중심으로 구성되어 특정 조건에 해당되는 하천 정보 검색이 어려운 단점이 존재하였다. 본 연구에서는 기존의 주제도 및 레이어 형식으로 구성되어 있던 데이터 모델 형식에서 벗어나 하천흐름선을 기준으로 데이터모델을 구축하는 방안을 제시하였으며, 하천흐름선과 하천 시설물, 단면 측량 자료, 계측 자료를 순차적으로 수용하고, 최근 신규로 생성되고 있는 다차원 하천 정보의 추가 시 기존 데이터 모델의 형식을 수정하지 않고 유연하게 대응할 수 있는 관계형 데이터 모델을 구상하였다. 또한, 하천과 유역의 논리적 저장방안 고려하여 한 개의 하천을 다수의 세그먼트로 구분하여 코드(Reach Code)를 부여하는 방안을 제시하였으며, 구상한 데이터모델을 통하여 국가하천과 지방하천 등 유역의 다양성을 포함하는 한강권역의 섬강유역을 시범하천으로 구축하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권4호
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• pp.169-178
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• 2022

형태소는 더 이상 분리하면 본래의 의미를 잃어버리는 말의 최소 단위이다. 한국어에서 문장은 공백으로 구분되는 어절(단어)의 조합이다. 형태소 분석은 어절 단위의 문장을 입력 받아서 문맥 정보를 활용하여 형태소 단위로 나누고 각 형태소에 적절한 품사 기호를 부착한 결과를 생성하는 것이다. 한국어 자연어 처리에서 형태소 분석은 가장 핵심적인 태스크다. 형태소 분석의 성능 향상은 한국어 자연어 처리 태스크의 성능 향상에 직결된다. 최근 형태소 분석은 주로 기계 번역 관점에서 연구가 진행되고 있다. 기계 번역은 신경망 모델 등으로 어느 한 도메인의 시퀀스(문장)를 다른 도메인의 시퀀스(문장)로 바꾸는 것이다. 형태소 분석을 기계 번역 관점에서 보면 어절 도메인에 속하는 입력 시퀀스를 형태소 도메인 시퀀스로 변환하는 것이다. 본 논문은 한국어 형태소 분석을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용하는 모델은 기계 번역에서 높은 성능을 기록한 BERT-fused 모델을 기반으로 한다. BERT-fused 모델은 기계 번역에서 대표적인 Transformer 모델과 자연어 처리 분야에 획기적인 성능 향상을 이룬 언어모델인 BERT를 활용한다. 실험 결과 형태소 단위 F1-Score 98.24의 성능을 얻을 수 있었다.