Pipe cooling has been popularly used in the mass concreting work to reduce temperature of the structure since it is known to be the easiest way to apply and has been the customary usage. But wrong application of the system results in the harmful effect on the structure by crack formation due to thermal shocks and improper cooling schemes. Thus, this study aims at the suppling of effective cooling methods through parametric study. For this, circulating method, velocity of water supply and circulating duration were selected as critical factors affecting the effectiveness of cooling system. As a results of thermal analysis, it was found that too much thermal gradient in the vicinity of the pipe creates localized radial or circumferential cracks. The duration of circulating cooling may be recommended to be as short as several days which may safely reduce the concrete temperature to below a final stable value. It was also found that pipe cooling is more effective to decrease the degree external restraints than internal one.
Oil price prediction is an important issue for the regulators of the government and the related industries. When employing the time series techniques for prediction, however, it becomes difficult and challenging since the behavior of the series of oil prices is dominated by quantitatively unexplained irregular external factors, e.g., supply- or demand-side shocks, political conflicts specific to events in the Middle East, and direct or indirect influences from other global economical indices, etc. Identifying and quantifying the relationship between oil price and those external factors may provide more relevant prediction than attempting to unclose the underlying structure of the series itself. Technically, this implies the prediction is to be based on the vectoral data on the degrees of the relationship rather than the series data. This paper proposes a novel method for time series prediction of using Semi-Supervised Learning that was originally designed only for the vector types of data. First, several time series of oil prices and other economical indices are transformed into the multiple dimensional vectors by the various types of technical indicators and the diverse combination of the indicator-specific hyper-parameters. Then, to avoid the curse of dimensionality and redundancy among the dimensions, the wellknown feature extraction techniques, PCA and NLPCA, are employed. With the extracted features, a timepointspecific similarity matrix of oil prices and other economical indices is built and finally, Semi-Supervised Learning generates one-timepoint-ahead prediction. The series of crude oil prices of West Texas Intermediate (WTI) was used to verify the proposed method, and the experiments showed promising results : 0.86 of the average AUC.
기업 운영에서 SCM (Supply Chain Management)의 중요성이 인식되면서 공급, 생산, 분배 등의 기능들을 통합적으로 관리하는 새로운 접근법의 필요성이 커지고 있다. 이 접근법은 여러 다른 기능들의 의사결정 문제를 하나의 통합된 최적화 모델로 분석하는 방법이다. 특히 공급사슬의 통합적인 운영을 위해서는 이전의 확정적 방법론 보다는 보다 구매자와 공급자의 관계를 유연하게 통합해 줄 수 있는 방법론이 필요하다. SCM은 대규모 문제이고 또한 다양한 내외 요인에 의해 기존의 설정된 계획 내용이나 상황이 항시 동적으로 변경될 수 있기에, 이들 정보를 통합 계획에 반영될 수 있도록 하여야 한다. 본 연구에서는 SCM의 핵심이 되는 생산계획과 분배계획 문제들을 효율적으로 통합할 수 있는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)을 제시하고, 유전 알고리즘을 기반으로 동적 SCM을 위한 멀티 에이전트 시스템을 구현한다. 한편 통합계획 문제에서 유전 알고리즘을 통해 100%에 근접하는 최적해를 구하였고, 통합계획으로 얻은 결과와 통합 계획을 하지 않은 경우의 결과 값에서 큰 차이를 확인 할 수 있었다.
Purpose - This study is to analyze indicators characterizing the monetary turnover and its determining factors. Also this paper looked at the evolution of monetary aggregates of the Russian Federation, Australian, Sweden, Denmark, countries of CIS at the present stage of development and in the historical context. Research design, data, and methodology - The scale of research on Russia: to be analyzed the amount of data from the 2011 by 2016. In the historical context of the estimated data in the 1900-2011. On Belarus - the 2007-2017, on Tajikistan - the 2000 - 2017, on Kazakhstan - the 2000-2017, on Kyrgyzstan - the 2000-2017, on Australian - the 1959-2017, on Sweden - the 2009-2017, on Denmark - the 1999-2017. Results - Hypothesis 1. In Russian Federation the monetary stock has the steady tendency to growth. The dynamics of money supply in Russia is largely determined by historical events. Hypothesis 2. The dynamics of money supply the leading countries-partners has the tendency to grow. The monetary amount of countries-partners are analyzed is largely determined by external debt, GDP, the exports, the imports, the international reserves. Conclusions - The dynamics of monetary stock of Russia is determined by the historical events in many respects. The Russian Federation maintains a steady and the liquid economic position in the case of considerable amount of monetary stock and the high degree of its surplus. In most of the countries studied, the monetary supply has a significant volume exceeding the needs of the economy. If the distribution of monetary mass is adequate and there is a vertical of financial control, this will not have a negative impact on the country's economic stability and the development.
화성은 조선 정조 때 건설되었는데, 화성의 건설과 관련된 정보들이 화성성역의궤에 상세히 기록되어 있다. 그러므로 화성성역의궤에 담긴 건설관련 정보들을 건설관리 요소별로 구체적으로 비교분석할 필요성이 제기되었다. 따라서 본 논문의 목적은 화성성역의궤에 기록된 주요자재의 조달관련 정보들을 비교.검토함으로써, 화성성역을 현대 건설관리적 개념으로 분석하는 것이다. 이를 위하여 목재, 철물, 기와를 대상으로 공급지역, 공급방법, 종류 및 가격 등을 분석하였다. 분석결과, 화성성역에서는 주요자재를 조달함에 있어서, 관급과 민간매입이 병행되었다. 특히 봉산에서 공급 가능한 목재를 제외하고는 민간으로부터의 조달에 크게 의존하였다. 또 민간으로부터의 자재를 구매하는 것이 비싸지 않았으며, 강철의 경우에는 황해도 등의 지방에서 직접 구입하는 것 보다 30% 저렴하였다. 마지막으로 기와와 같이 손상되기 쉬운 자재는 원거리에서 운반해 오는 것 보다는 현장 인근에 생산시설을 구비하여 직접 생산하고 현장에서 소비하였다. 이를 통하여 자재의 종류와 특성에 따라 현장제작과 외부조달을 병행하는 유연성을 가지고 자재의 조달관리를 수행하였음을 알 수 있다. 이와같은 분석결과들은 화성성역의 공사관리 요소를 파악하는 데에 핵심적인 자료가 될 것으로 기대된다.
LNG는 인천항의 대표적인 수입화물로 인천항 전체 물동량 증감에 기여도가 상대적으로 높은 편이다. 또한, 국가적 차원에서도 LNG는 도시가스 및 전력발전에 필요한 핵심 자원으로 시장 수요의 변동 요인에 대한 분석과 적합한 수요예측모델의 구축은 LNG 기반 발전 계획 및 국가전력수급기본계획 수립 등에 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존 연구들에서 다뤄지는 거시적 연간 자료를 통한 예측과 달리, LNG 운반선이 하역하는 주간별 물동량을 대상으로 주기성을 파악하고, 대내외 변동요인과의 상관관계를 분석한다. LNG 수요 변동요인으로는 주간 데이터의 계절성, 최대전력, 전력 공급예비력 등 전력 수급 데이터 등을 고려하였다. 또한 LNG 수요를 예측하기 위해 자료의 특성을 고려하여 주간단위별 LNG 물동량을 종속변수로 한 시계열 예측과 인공신경망 모형을 통한 예측 후 예측치에 대한 적합성을 검증 및 실적-추정치 간 오차비교를 통해 최적모형을 도출하고자 한다.
Natural abundances of stable isotopes of nitrogen and carbon (${\delta}^{15}N$ and ${\delta}^{13}C$) are being widely used to study N and C cycle processes in plant and soil systems. Variations in ${\delta}^{15}N$ of the soil and the plant reflect the potentially variable isotope signature of the external N sources and the isotope fractionation during the N cycle process. $N_2$ fixation and N fertilizer supply the nitrogen, whose ${\delta}^{15}N$ is close to 0%o, whereas the compost as. an organic input generally provides the nitrogen enriched in $^{15}N$ compared to the atmospheric $N_2$. The isotope fractionation during the N cycle process decreases the ${\delta}^{15}N$ of the substrate and increases the ${\delta}^{15}N$ of the product. N transformations such as N mineralization, nitrification, denitrification, assimilation, and the $NH_3$ volatilization have a specific isotope fractionation factor (${\alpha}$) for each N process. Variation in the ${\delta}^{13}C$ of plants reflects the photosynthetic type of plant, which affects the isotope fractionation during photosynthesis. The ${\delta}^{13}C$ of C3 plant is significantly lower than, whereas the ${\delta}^{13}C$ of C4 plant is similar to that of the atmospheric $CO_2$. Variation in the isotope fractionation of carbon and nitrogen can be observed under different environmental conditions. The effect of environmental factors on the stomatal conductance and the carboxylation rate affects the carbon isotope fractionation during photosynthesis. Changes in the environmental factors such as temperature and salt concentration affect the nitrogen isotope fractionation during the N cycle processes; however, the mechanism of variation in the nitrogen isotope fractionation has not been studied as much as that in the carbon isotope fractionation. Isotope fractionation factors of carbon and nitrogen could be the integrated factors for interpreting the effects of the environmental factors on plants and soils.
The purpose of this study was to identify the lifestyle of babyboomer, the difference of recognition about silver town and preferable determinants according to lifestyle. By the Social Survey Research with questionnaire, data from 108 people of 46 years old ~ 65 years old who inhabited in Seoul City area were collected during October, 2010. Data were analyzed by the SPSS program Win 18.0, and frequency, percentage, t-test, ANOVA, factor analysis, regression were employed. The major findings were as follows. First, by the factors analysis on lifestyle, factors were named "interest about external", "inner-oriented", "pursuit of health", "prepare for later life", "social aspects". Second, by the frequency analysis on recognition about silver town, 97.2% of total respondents replied "at least heard about silver town", and 64.8% of total respondents recognized the necessity of silver town. While, intention to live in silver town was low (by 38.0% of total respondents). Third, by the regression analysis on preference tendency about silver town according to life style, factor of 'inner-oriented' in the decision about residential area and total household number, factor of 'pursuit of health' in the decision about monthly rent, factor of 'social aspects' in the decision about cost solution method were influential factors. In conclusion, to supply the house which had the diversity of baby bommer's life style, government and corporation's efforts to increase intention to live in silver town and to change the recognition about silver town are needed.
많은 중소기업이 Smart Factory를 구축할 때 기업 내 외부의 환경변화나 구성원들의 역량 등 기업이 처해있는 상황에 대한 충분한 고려 없이 구축하고 있다. 그래서 구축 후 활용도와 효과도 낮다. 본 연구는 '중소기업의 환경요인과 흡수역량을 통한 Smart Factory 구축'을 실증연구를 통하여 검증해 보는 것이다. 설문은 Smart Factory를 구축한 중소기업에서 관련 업무를 하는 인원에게 받았다. 연구결과는, 첫째, 기업 내 외부의 환경요인은 기업 내부의 흡수역량에 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, 기업 내부의 흡수역량은 Smart Factory 구축에 긍정적인 영향을 미쳤다. 위의 입증을 통해서 중소기업에서 Smart Factory를 구축할 때 기업의 내 외부 환경요인과 흡수역량을 바탕으로 Smart Factory 핵심영역을 구축하면 효과적이라는 것이 입증되었다. 향후는 Smart Factory 구축성과의 연구를 하고자 한다.
본 연구는 오디 시설재배기술이라는 신기술을 수용하지 않은 농가 200명을 대상으로 혁신확산이론과 기술수용이론을 결합한 연구모델을 통해 각각의 요인들이 신기술 수용 및 확산에 미치는 영향 정도를 분석하기 위하여 기술수용모형을 바탕으로 유용성, 용이성, 위험성이라는 내생변수를 통해 신기술 수용 및 확산에 영향을 미치는 외부요인간의 관계를 구조방정식 모형 분석을 실시하여 검증하였다. 분석결과는 채택된 지표중에서 인지된 유용성에 영향을 미치는 개인의 혁신성과 인지된 위험성 변수의 교육지원 품질, 기술지원 품질과 자금지원정도 지표는 부(-)의 영향을 미치고 나머지 지표들은 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분석결과를 바탕으로 오디 시설재배의 조기확산을 위해서는 먼저 기술보급 담당자의 전문성과 기술수준을 높이고, 신기술 수용농가와 더불어 애로사항 발생에 따른 해결을 위한 인적 네트워크를 구축하여 운영할 필요가 있다. 다음은 오디재배 농가들은 시설재배기술이 쉽지만 시설투자에 대한 부담 때문에 유용성에는 회의적인 반응을 보이므로 시설투자비에 대한 개인별 맞춤형 자금보조가 필요하다. 끝으로 기술수용에 부정적인 농가들을 대상으로 재배기술교육과 신기술 수용현장견학과 경영성과에 대한 홍보를 지속적으로 실시하면 빠른 시일 내에 보급이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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