• 한국전자거래학회지
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• 제26권4호
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• pp.81-93
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• 2021

농산물은 변질이 쉽고 크기와 품질이 정형화되어있지 않아서 오랜 기간 동안 가공업자, 도매시장, 중도매인, 소매상 등을 거쳐 다단계의 관행적 방식으로 유통되었다. 그러다 2000년대에 들어 인터넷망의 보급과 물류 서비스의 발달로 온·오프라인 옴니 채널 구조로 나뉘는 양상을 보였으며, 2019년 말 발생한 COVID-19의 감염 우려로 비대면 거래 트렌드가 확산됨에 따라 기존에 오프라인 소매시장에서 농산물을 구매하던 소비자들도 온라인 시장으로 다수 유입되었다. 즉, 지속적으로 증가 추세를 보이던 온라인 농산물 거래량이 COVID-19를 기점으로 폭발적으로 증가한 것이다. 본 연구는 이러한 사회적 배경을 반영하여 관행 경로에서 유통되던 농산물이 온라인 경로로의 전환됨에 따른 유통비용 차이에 주목하였다. 전자상거래의 다양한 유형 중 특히 생산자-소비자의 온라인 직거래 경로로 전환되었을 때 유통비용 절감 효과에 주목하였으며 이에 관하여 'H 농산물 직거래 쇼핑몰'의 마늘을 중심으로 실증연구를 진행하였다. 분석 결과, 관행 유통경로에 비해 온라인 직거래 쇼핑몰 경로의 유통비용이 약 39%가량 낮게 도출되었고, 유통비용률 역시 28%p 가량 절감되는 등의 경제적 효과가 발생하였음을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제25권7호
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• pp.346-355
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• 2006

본 논문에서는 동해 천해 영역에서 예인 음원과 L-자형 수신 선배열을 이용한 해상 실험(MAPLE IV)을 통해 수집된 신호 자료에 대해 정합장처리를 이용한 지음향 역산 및 음원 위치 추정을 수행하였다. L-자 형태의 수신 선배열은 수직 선배열과 해저면에 수평으로 놓여진 수평 선배열로 구성되어 있으며, 음원은 협대역 다중 주파수 성분을 가지는 저주파 연속 음원이 예인되었다. 역산 목적함수는 선배열 수신 신호벡터 처리 방식에 따라 다음과 같이 Bartlett 프로세서를 기반으로 한 세 가지 형태 - (1) 수직 및 수평선배열 자료 전체를 하나의 신호 벡터로 상관 처리할 경우, (2) 수직 및 수평선배열 각각에 대한 결과를 비상관 평균할 경우, (3) 수직 및 수평선배열 상호간의 상관 관계만을 이용할 경우- 를 사용하고 그 결과들을 수직 및 수평 선배열 신호를 단독으로 사용할 경우의 결과들과 함께 비교하였다. 역산 결과의 타당성을 확인하기 위해 역산 과정에서 사용한 각 프로세서와 역산된 지음향 인자를 이용하여 낮은 신호 대 잡음비를 갖는 주파수 성분에 대해 음원 위치 추정을 수행하고 성능을 비교하였다.

• 기술혁신연구
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• 제26권3호
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• pp.37-68
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• 2018

본 논문에서는 차량용 반도체가 제품 출하 후 사용 환경에 따라 발생되는 불량률을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 20세기 이후 가장 보편적인 이동수단인 자동차는 전자 컨트롤 장치와 자동차용 반도체의 사용량이 급격히 증가하면서 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 자동차용 반도체는 차량용 전자 컨트롤 장치 중 핵심 부품으로 소비자들에게 안정성, 연료 사용의 효율성, 운전의 안정감을 제공하기 위해 사용되고 있다. 자동차용 반도체는 가솔린엔진, 디젤 엔진, 전기 모터를 컨트롤하는 기술, 헤드업 디스플레이, 차선 유지 시스템 등 많은 부분에 적용되고 있다. 이와 같이 반도체는 자동차를 구성하는 거의 모든 전자 컨트롤 장치에 적용되고 있으며 기계적인 장치를 단순히 조합한 이상의 효과를 만들어 내고 있다. 자동차용 반도체는 10년 이상의 자동차 사용 기간을 고려하여 높은 신뢰성, 내구성, 장기공급 등의 특성을 요구하고 있다. 자동차용 반도체의 신뢰성은 자동차의 안전성과 직접적으로 연결되기 때문이다. 반도체업계에서는 JEDEC과 AEC 등의 산업 표준 규격을 이용하여 자동차용 반도체의 신뢰성을 평가하고 있다. 또한 자동차 산업에서 표준으로 제시한 신뢰성 실험 방법과 그 결과를 이용하여 개발 초기 단계 및 제품 양산 초기단계에서 제품의 수명을 예측 하고 있다. 하지만 고객의 다양한 사용 조건 및 사용 시간 등 여러 변수들에 의해 발생되는 불량률을 예측하는 데는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 학계와 산업계에서 많은 연구가 있어왔다. 그 중 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 다수의 반도체 분야에서 진행되고 있지만, 아직 자동차용 반도체에 대한 적용 및 연구는 미비한 상태이다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 반도체 조립(Assembly)과 패키지 테스트(Package test) 공정 중 발생 된 데이터들간의 연관성을 규명하고, 고객 불량 데이터를 이용하여 잠재 불량률 예측에 적합한 데이터 마이닝 기법을 검증하였다.