코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.
본 논문에서는 입력 영상에 대한 촬영 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 조명 기준영역을 이용하여 입력영상의 촬영 장면에 가장 근접한 조명 색도를 추정한다. 기존의 방법은 일정한 수의 기준조명 정보를 이용한다. 입력 영상으로부터 화소의 색도분포 정보와 기준 조명에 대한 미리 준비된 색도 집합을 대조하여 겹치는 면적이 가장 큰 기준 조명을 해당 입력 영상에 대한 장면 조명으로 간주한다. 겹치는 면적을 계산하는 과정에서 각 기준 조명에 대한 가중치를 가우시안 분포 형태로 적용하였으나, 분산 값에 대하여 명확한 기준을 제시하지 못하였다. 제안한 방법은 주어진 기준조명으로부터 독립적인 기준색도 영역을 추출하고, 입력영상의 모든 화소에 대하여 RGB 칼라좌표계의 r-g 색도 평면에서의 특징치를 계산한 다음, 독립적인 색도영역과 입력영상으로부터의 특징치를 이용하여 유사도를 평가한다. 유사도가 가장 높게 나타나는 조명을 해당 영상의 조명 색도 성분으로 추정하였다. 데이터베이스의 영상과 기준조명 색도를 이용한 성능평가에서 제안한 방법은 기존의 기본 방법에 비하여 평균 60% 정도의 개선을 보였고, 기존의 가우시안 분산 값이 0.1인 경우에 비하여 53% 내외의 개선 성능을 보였다.
항공기에 장착되는 구성품은 항공기 운용 조건에서 구조 건전성이 입증되어야만 항공기에 장착될 수 있다. 항공기 주요 구성품 중에서 파일런은 엔진이나 외부무장 같은 외부장착물을 항공기의 주날개와 연결하고 파일런 자체에 작용하는 하중을 항공기의 주구조물로 전달하는 역할을 하며, 민간 항공기에서는 엔진 영역에서 화재가 발생할 경우 주날개로 화재가 번지는 것을 방지하는 역할도 한다. 본 연구에서는 항공기에 외부 연료탱크를 장착하기 위해 사용하는 연료 파일런의 구조 건전성을 검증하기 위해 수행한 구조 정적시험의 결과를 제시하였다. 본문에서는 파일런의 구조 정적시험에 사용되는 시험장비, 유압장치, 하중제어시스템 그리고 데이터 획득장비로 구성되는 시험셋업을 제시하였다. 그리고, 하중작동기를 제어하는 소프트웨어를 소개하고, 각 시험하중 조건에 대한 시험 프로파일을 제공하였다. 시험 결과, 각 시험에서 허용 오차 범위 내에서 하중작동기가 적절히 제어되는 것으로 나타났으며, 시험체의 주요 위치에서 수치해석과 구조시험으로 부터 획득한 변형률의 비교를 통해 수치해석의 신뢰성을 검증하였다. 결론적으로, 구조 정적시험을 통해 본 연구에서 다루고 있는 연료 파일런이 요구된 하중조건에 대해 충분한 구조 강도를 가지고 있음을 입증하였다.
신경망 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특징을 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 신경망 기반 스타일 전이의 GPU 메모리 제한에 따른 해상도 한계에 대한 문제를 다룬다. 신경망 출력이 가진 제한적 수용장 특징을 바탕으로, 부분 영상 기반의 스타일 전이 손실함수 경사도 연산이 전체 영상을 대상으로 구한 경사도 연산과 동일한 결과를 생성할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 이러한 아이디어를 기반으로, 본 논문에서는, 스타일 전이 손실함수의 각 구성 요소에 대한 경사도 연산 구조를 분석하고, 이를 통해 부분 영상의 생성 및 패딩에 대한 필요조건을 구하고, 전체 영상의 신경망 출력에 좌우되는 경사도 연산 요구 데이터를 확인하여 구조화함으로써 재귀적 초고해상도 스타일 전이 알고리즘을 개발하였다. 제안된 기법은, 사용하는 GPU 메모리가 처리할 수 있는 크기로 초고해상도 입력을 분할하여 스타일 전이를 수행함으로써, GPU 메모리 한계에 따른 해상도 제한을 받지 않으며, 초고해상도 스타일 전이에서만 감상할 수 있는 독특한 세부 영역의 전이 스타일 특징을 제공할 수 있다.
차세대 염기서열 분석이 개발되고 널리 사용됨에 따라 RNA-시퀀싱(RNA-sequencing, RNA-seq)이 글로벌 전사체 프로파일링을 검증하기 위한 도구의 첫번째 선택으로 급부상하게 되었다. RNA-seq의 상당한 발전으로 다양한 유형의 RNA-seq가 생물정보학(bioinformatics) 발전과 함께 진화했으나, 다양한 RNA-seq 기법 및 생물정보학에 대한 전반적인 이해 없이는 RNA-seq의 복잡한 데이터를 해석하여 생물학적 의미를 도출하기는 어렵다. 이와 관련하여 본 리뷰에서는 RNA-seq의 두 가지 주요 섹션을 논의하고 있다. 첫째, Standard RNA-seq과 주요하게 자주 사용되는 두 가지 RNA-seq variant method를 비교하였다. 이 비교는 어떤 RNA-seq 방법이 연구 목적에 가장 적절한지에 대한 시사점을 제공한다. 둘째, 가장 널리 사용되는 RNA-seq에서 생성된 데이터 분석; (1) 탐색적 자료 분석 및 (2) enriched pathway 분석에 대해 논의하였다. 데이터 세트의 전반적인 추세를 제공할 수 있는 주 성분 분석, Heatmap 및 Volcano plot과 같이 RNA-seq에 대해 가장 널리 사용되는 탐색적 자료 분석을 소개하였다. Enriched pathway 분석 섹션에서는 3가지 세대의 enriched pathway 분석에 대해 소개하고 각 세대가 어떤 식으로 RNA-seq 데이터 세트로부터 enriched pathway를 도출하는지를 소개하였다.
Nuclear forensics has been understood as a mendatory component in the international society for nuclear material control and non-proliferation verification. Radiochronometry of nuclear activities for nuclear forensics are decay series characteristics of nuclear materials and the Bateman equation to estimate when nuclear materials were purified and produced. Radiochronometry values have uncertainty of measurement due to the uncertainty factors in the estimation process. These uncertainties should be calculated using appropriate evaluation methods that are representative of the accuracy and reliability. The IAEA, US, and EU have been researched on radiochronometry and uncertainty of measurement, although the uncertainty calculation method using the Bateman equation is limited by the underestimation of the decay constant and the impossibility of estimating the age of more than one generation, so it is necessary to conduct uncertainty calculation research using computer simulation such as Monte Carlo method. This highlights the need for research using computational simulations, such as the Monte Carlo method, to overcome these limitations. In this study, we have analyzed mathematical models and the LHS (Latin Hypercube Sampling) methods to enhance the reliability of radiochronometry which is to develop an uncertainty algorithm for nuclear material radiochronometry using Bateman Equation. We analyzed the LHS method, which can obtain effective statistical results with a small number of samples, and applied it to algorithms that are Monte Carlo methods for uncertainty calculation by computer simulation. This was implemented through the MATLAB computational software. The uncertainty calculation model using mathematical models demonstrated characteristics based on the relationship between sensitivity coefficients and radiative equilibrium. Computational simulation random sampling showed characteristics dependent on random sampling methods, sampling iteration counts, and the probability distribution of uncertainty factors. For validation, we compared models from various international organizations, mathematical models, and the Monte Carlo method. The developed algorithm was found to perform calculations at an equivalent level of accuracy compared to overseas institutions and mathematical model-based methods. To enhance usability, future research and comparisons·validations need to incorporate more complex decay chains and non-homogeneous conditions. The results of this study can serve as foundational technology in the nuclear forensics field, providing tools for the identification of signature nuclides and aiding in the research, development, comparison, and validation of related technologies.
본 연구는 울금 분말을 첨가하여 제조한 우유식빵의 관능적 특성에 영향을 미치는 인자들의 주효과 및 2인자 교호작용 효과를 파악함으로써 울금우유식빵의 관능적 특성을 향상시키기 위한 전략으로 부분배치법을 이용하였다. 관능평가는 울금우유식빵의 외관, 내관 및 향미와 질감에 대하여 실시하였고 평가 패널의 선정은 단맛, 짠맛 및 울금맛에 대한 정확성, 일치성, 일관성이 높은 식품영양학 전공자 6명으로 구성하였다. 관능평가지는 외관, 내관, 향미와 질감에 대해 각각 18, 12, 16개의 세부항목을 평가하고 배점은 35:30:35로 하였다. 울금의 첨가 수준에 따른 관능 특성을 파악한 후 인자별 중심점을 정하고, 예비실험 및 문헌에 근거하여 우유, 울금, 제빵개량제, 이스트, 버터, 설탕, 소금의 (-1) 및 (+1) 실험점을 각각 결정하였다. 요인실험계획법은 부분배치법(27-2)을 적용하여 32개 실험점과 중심점 6개로 구성하였고 주요 실험결과는 다음과 같다. 단일 인자로서 우유와 이스트는 각각 세 가지 관능특성 모두에 유의한 영향을 미쳤으며(P<0.0001), 설탕은 내관에(P<0.05), 울금(P<0.0001), 버터 및 설탕은(P<0.05) 향미와 질감에 유의한 영향을 미쳤다. 한편 외관에 영향을 미친 2인자 교호작용은 울금-버터(1.23), 제빵개량제-설탕(-1.23), 이스트-설탕(-1.17), 우유-소금(1.05) 순으로 나타났다. 제빵개량제-설탕(-0.90) 및 울금-이스트(0.74)는 내관에, 이스트-소금(0.81)은 향미와 질감에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 울금우유 식빵의 관능적 특성에 가장 큰 영향을 미치는 인자는 이스트로서 주효과뿐만 아니라 설탕, 울금, 소금과 교호작용을 통하여 각각 외관, 내관 및 향미와 질감에 영향을 미쳤다. 울금은 예상한 바와 같이 향미와 질감의 주요한 인자였으며 버터와 교호작용을 통하여 외관에 영향을 주었다. 제빵개량제는 단독효과와 더불어 설탕과 교호작용을 통하여 외관과 내관에 영향을 미쳤다. 버터는 내관과 향미와 질감의 영향 인자로서 교호작용은 외관에서만 나타났다. 주효과와 교호작용을 종합해 볼 때, 울금우유식빵의 관능적 특성은 이스트와 우유의 수준이 가장 중요한 인자로 드러났으며 제빵개량제와 설탕도 단독 및 교호작용을 통하여 비교적 영향력이 높았다. 본 연구는 울금우유식빵의 관능적 특성에 미치는 재료의 영향을 파악함에 있어 실험계획법을 적용하여 2인자 간 교호작용을 깊이 있게 탐구하였다는 데 가장 큰 의의가 있다고 본다. 한편 본 실험의 결과는 향후 관능 특성에 유의한 결과를 나타낸 인자들의 첨가량을 달리하여 제조한 울금우유식빵의 최적화 연구에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
에너지 저장장치(Energy Storage System)은 전력 수요가 적을 때 전력을 저장해 두었다가 수요가 발생하거나 비상시 저장된 전력을 사용함으로 전기 에너지를 저장하여 필요할 때 사용 가능함으로써 에너지 이용 효율 향상, 전력공급 시스템 안정화 및 신재생 에너지 활용도 향상 효과를 가지는 시스템이다. 최근 세계적으로 에너지의 효율적인 소비에 대한 관심이 증대되면서 전력의 안정적인 공급을 원하는 수요자와 전력 수요 평준화를 원하는 공급자의 요구를 충족시켜줄 수 있는 에너지 저장장치의 필요성이 증대되고 있다. 현재 에너지 저장장치를 구성하는 Power Conditioning System(PCS), Battery Management System(BMS), 배터리 셀은 제조사별로 상이한 규격을 가진다. 이로 인해 각 핵심 부품 간 인터페이스가 규격화되어 있지 않아, 에너지 저장장치의 구성 및 운영에 난점으로 작용하고 있다. 본 논문에서는 제조사별로 상이한 특징을 가지는 부품들의 설정과 효율적 운영에 필요한 정보를 수용하여 에너지 저장장치를 구성할 수 있는 XML 기반의 에너지 시스템 전용 프로파일 시스템의 설계와 분석방안을 제안한다. 제조사별 PCS, BMS, 배터리 셀과 그 외의 주변 기기들의 설정 정보 및 운영 정보를 분석하여 프로파일 규격을 정의하고, 에너지 저장장치에 적용할 수 있는 프로파일 어댑터 소프트웨어를 설계 및 구현한다. 프로파일 어댑터를 통해 생성된 프로파일은 설정 프로파일과 운영 프로파일로 구성되며, 추후 확장성을 고려하여 표준 XML의 규격을 따른다. 구현된 프로파일 시스템의 검증은 에너지 저장장치 시스템에 적용되어 기본적인 충 방전 동작을 통해 정상 동작 결과를 제안한다.
본 연구는 최근 가장 큰 이슈로 떠오르는 "사물인터넷(IoT: Internet of Things)"의 개념과 국내 외 IoT 시장에 대한 현황을 고찰하였으며, IoT 시대의 도래로 인해 유발되는 패러다임 전환 발생에 따른 기업측면의 적절한 대응방안에 대한 해결책을 도출하였다. 따라서 본 연구는 티핑포인트(Tipping point)에 있는 IoT 경쟁 시대에 적절하게 대응하기 위한 기업의 경영전략을 '패러다임 전환(paradigm shift)'이라는 시각을 통해 대응 방안을 제시하였다. 특히, 과거의 경영 패러다임과 IoT 시대의 경영 패러다임을 비교 분석하여 i)지식 및 학습 주도 경영, ii)기술 및 혁신 중심 경영, iii)수요 창출 경영, iv)글로벌 협업 경영으로 새롭게 패러다임 전환(Paradigm Shift)이 발생할 것으로 예측 및 제안하였고, 이러한 패러다임의 전환에 대응하기 위한 기업측면의 경영전략 프로세스 모델을 구축하기 위해 Gartner가 제시한 'RTE Cyclone model'을 활용하였다. '실시간 기업(RTE)' 이라는 개념은 급변하는 IoT 시대에 기업측면의 경영 전략 프로세스로 활용가치가 있다고 판단되며, 본 연구에서 적절히 응용하여 'IoT-RTE Cyclone model'을 제안하였다. 특히, 제안한 모델은 기업의 민첩성을 강조하고 IT 및 IoT 기술을 통한 실시간 모니터링, 분석, 실행을 기본으로 하며, 기업의 경영 프로세스 각 부문을 통합시켜 기업의 전반적인 서비스를 지원하기 때문에 빠르게 변화하는 IoT 시대에서 영위하는 기업측면에서의 효과적인 대응전략으로 활용할 수 있다.
지난 10여년 동안 컴퓨팅 분야는 다양한 연구와 변화를 통하여 눈부신 발전을 이루어오고 있다. 반도체 기술의 발전은 프로세서 및 시스템 아키텍처, 프로그래밍 환경 등에 새로운 패러다임의 변화를 야기하고 있다. 특히 고성능컴퓨팅(HPC)분야는 첨단 기술이 집적된 분야로써, 한 국가의 경쟁력으로 간주되고 있다. 2000년대 후반부터 선진 국가들은 Exascale의 슈퍼컴퓨팅 기술의 개발에 박차를 가하고 있으나, 한국의 경우 ICT 분야에 집중하여 관련 핵심기술의 확보가 시급한 상황이다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨팅 기술을 확보하고 대규모 유전체 분석 및 단백질 구조 분석을 위한 고성능 컴퓨팅 시스템인 MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템의 아키텍쳐를 제시하고 설계 및 구현에 관하여 서술한다. MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템은 컴퓨팅 하드웨어, 파일 시스템, 시스템 소프트웨어 및 바이오 응용으로 구성되며, 성능/$, 성능/면적 및 성능/전력을 향상시키기 위한 이종 매니코어 연산장치에 기반 한 고성능 컴퓨팅 구조를 설계하였다. 대규모 데이터에 대한 빠른 처리를 위하여 SSD 및 MAID시스템에 기반 한 고성능 저전력 파일시스템과 사용자 편의성 및 이종 매니코어 자원의 효과적인 활용을 통한 바이오 응용 성능 향상을 위한 시스템 소프트웨어를 설계하였다. 2011년 12월 MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템은 32개의 컴퓨팅 노드에 기반 하여 이론 성능 50 테라 플롭스, 실측 성능 30.3 테라 플롭스(시스템 효율 56.2%)로 설계, 구축 되었으며, 2013년 100 테라 플롭스 규모로 확장될 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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