• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제5권6호
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• pp.583-591
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• 2015

벨트 구동 방식의 소프트 하이브리드 자동차에 적용될 TAS(Torque Assist System)의 성능을 평가하기 위해서는 가속 성능과 연비 성능이 기존 차량보다 우수하여야 한다. 엔진, 모터, 그리고 배터리와 같은 벨트 구동 TAS의 핵심 구성 요소들은 자동차 연비 성능에 큰 영향을 미친다. 따라서, 전체 시스템 관점에서의 효율을 향상시키기 위해서는 핵심 동력원들을 제어하는 동력 분배 알고리즘에 대한 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 등가 연료 관점에서 통일된 해석 방법을 적용한 연료 소모량을 최소화하는 동력 분배 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘이 차량의 상태 정보 및 요구 동력을 고려한 구속 조건을 만족하면서 엔진의 연료소모량을 최소화하는 제어 변수들을 통해 연비 성능을 높이는 데 기여하는 것을 확인하였다. 제안한 운전 전략의 최적화 과정은 연구 개발 과정에서 시행 착오를 줄일 수 있고 제어 변수들의 특성을 빠르고 정확하게 관찰할 수 있다. 따라서 연료 소모량을 최소화하는 운전 전략을 도출해내는 방법으로 활용 가능하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.71-86
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• 2023

본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 활용하여 메타버스에 관한 한국과 중국 사회의 공중 인식 특성에 관한 차이를 탐색적으로 비교하는 것이다. COVID-19 팬데믹의 영향, 기술적 발전, Z세대 및 알파 세대와 같은 새로운 소비자 기반 확대 등의 환경적 영향으로 메타버스에 관한 국제 사회의 관심이 집중되면서 관련 학술연구도 2021년부터 본격화되고 있다. 특히, 한국과 중국은 메타버스 산업을 선도하는 주요 국가로 급부상했다. 메타버스에 관한 빅데이터 언급량이 급증한 시점에서 양국에서 발생한 빅데이터를 활용하여 사회 인식의 차별성을 발견하는 것은 시의성 있는 연구문제이다. 분석기법은 텍스트마이닝 분석으로 정제 데이터의 단어빈도, N-gram, TF-IDF 분석을 수행하여 핵심 단어의 중요도를 파악하고, 시맨틱 네트워크의 밀도 및 중심성 분석을 통해 단어 간의 연결 강도와 의미적 연관성을 살펴보고자 한다. 데이터 분석은 Python 3.9 아나콘다 데이터 사이언스 플랫폼 3과 Textom 6 버전을 활용하였고, 시맨틱 네트워크 분석과 구조적 등위성(CONCOR) 분석을 위해 UCINET 6.759 프로그램으로 시각화 분석을 수행하였다. 분석 결과, 데이터를 유사성이 있는 단어 그룹으로서 각 4개씩의 블록을 도출하였다. 이 블록들은 메타버스에 관한 양국의 사회적 인식 유형을 각각 반영하는 관점들로 이해할 수 있다. 메타버스에 관한 연구들은 증가하고 있으나, 아직 비교문화 관점에서 국가나 다문화 간 비교연구 접근의 연구는 거의 수행되지 않았다. 이 시점에서 본 연구는 선행연구로서 후속 연구들에 이론적 근거와 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.121-133
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• 2013

차세대 무선 네트워크에서의 무결점 전송 서비스는 이동단말(MN, Mobile Node)에게 광범위한 로밍을 효율적으로 제공하는 이동성관리가 매우 중요하게 되었다. MIPv6(Mobility IPv6)는 IETF(The Internet Engineering Task Force)에 의해 제안된 이동성관리 기법들 중 하나이고, IPv6기반에서 이동성관리 기법들은 다양한 형태로 발전되어왔다. F-PMIPv6(Fast Handover for Proxy MIPv6)는 PMIPv6(Proxy MIPv6)의 시스템 성능을 개선하기 위해 제안되었다. 그러나 F-PMIPv6은 항상 PMIPv6보다 더 뛰어날 수 없다. 그러므로 이동성 관리 기법을 이용하여 시스템의 용량과 확장성 향상의 가능성을 위해 PMIPv6과 F-PMIPv6중에 알맞은 프로토콜을 선택을 하는 것이 중요하다. 이 논문에서 PMIPv6과 F-PMIPv6의 적용범위를 분석하는 분석적인 모델을 개발한다. 이 모델을 기반으로 변화하는 이동성과 서비스 특성에 따른 사용자를 위해 PMIPv6과 F-PMIPv6 사이에서 더 좋은 대안을 선택하는 안전한 스마트 이동성 지원(SSM) 기법을 설계 한다. F-PMIPv6을 적용했을 때, SSM는 가장 좋은 이동성 앵커 포인트와 시스템 성능의 최적화를 위한 지역적인 크기 선택을 한다. 수치화한 결과는 PMIPv6와 F-PMIPv6에 적용 가능한 몇 가지 키 파라미터의 영향을 설명한다. SSM는 PMIPv6와 F-PMIPv6보다 더 나은 결과를 입증시켰다.

• 지적과 국토정보
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• 제49권1호
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• pp.123-144
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• 2019

본 연구의 목적은 최근 감소하고 있는 우리나라 인구 증감 현상에 대해 지역 및 주택 시장 특성을 통해 인구 증감 요인을 파악하는 데 있다. 전국 85개시의 최근 5년간 지역별 인구 증가율 평균을 종속 변수로 하고 최근 5년 간 지역 및 주택 시장 특성 요인 변수들의 평균을 독립변수로 하는 다중회귀를 분석 방법으로 활용하였다. 분석결과, 최근 5년 간 지역별 인구 증가율에 유의미한 영향을 미친 지역 및 주택 시장 변수는 출산율, 고용률, 생산 가능 인구 증가율, 아파트 비율, 분양권 전매 비율, 아파트 거래 회전 증가율, 천인당 사업체 수 등이었으며 최근 5년 간 지역별 인구가 증가한 지역으로는 서울과 광역시를 제외한 수도권 일부와 비수도권 지방 중 공공 기관 이전(혁신도시), 택지개발 등이 있는 지역들이었다. 따라서 분석 결과를 종합할 때 지역의 인구를 증가시키기 위해서는 안정된 일자리와 그와 연계된 적절한 주택 공급이 전제 되어야 함을 의미한다. 본 연구의 이러한 연구 결과는 인구감소를 겪고 있는 지방 중소도시 등 수도권 이외 지역 등을 위한 정부 차원에서 지역 균형발전을 위한 정책적 시사점을 제시하였다는 점에 연구의 의의가 있다고 할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제34권3호
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• pp.291-297
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• 2016

최근 디지털 항공사진측량 분야에서 Direct Georeferencing 활용이 일반화되었으며, 이때 항공사진의 외부표정요소를 정확히 산출하기 위해 Boresight 검정이 필수적이다. 이 과정에서 높이에 대한 기준인 지오이드 모델을 사용하게 되는데, 지오이드 모델에 따라 Boresight 검정 결과가 다르게 나타날 수 있다. 본 연구에서는 Direct Georeferencing을 통한 외부표정요소 산출에 있어서 Boresight 검정시 지오이드 모델에 따라 그 값에 차이가 발생할 수 있음을 인지하고, 지오이드 모델이 Boresight 검정에 어떤 영향을 미치는지 세 가지 경우로 구분하여 실험하였다. 실험에 사용된 지오이드 모델은 EGM96, EGM08, KNGeoid14이며, 이에 따라 Boresight 검정을 통해 Datum Shift, Boresight Angle을 계산하였다. 또한 각각의 경우를 적용해 외부표정요소 산출 후 DPW(Digital Photogrammetry Worktation)를 이용해 지상기준점을 확인하였다. 본 연구를 통해 지오이드 모델에 따른 Boresight 검정 결과 Datum Shift에서 Z에서 차이가 있었으며, 외부표정요소에서 높이 Z와 회전량 Ω, Φ에서 차이를 보였다. 각각의 경우에서 수치도화기를 이용해 지상기준점과 비교한 결과 지오이드 모델에 따른 관측정확도의 차이는 3cm 내외로, 지오이드 모델이 Boresight 검정에 큰 영향을 미치지 않음을 알 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제19권5호
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• pp.21-33
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• 2001

최근 사회 각 분야별로 정보화에 대한 인식이 고조되고 있다. 교통분야에서도 기존의 교통체계에 정보, 통신 등 첨단기술을 접목시켜 정보화를 달성함으로써 시설의 이용효율을 높일 수 있는 지능형교통체계(ITS)의 도입이 추진되고 있다. 건설교통부는 ITS관계법령제정 등 ITS부문의 활성화를 위한 다각적인 노력과 강력한 의지를 표명한 바 있다. 그러나, 각종 기술의 복합체인 ITS는 이러한 노력에도 불구하고 민간업체의 소극적인 참여로 인하여 활성화가 이루어지지 못하고 있는 것이 현실이다. 그러므로, 본 연구논문에서는 ITS의 활성화를 위한 제반요건 중 하나인 ITS시장예측을 목표로 설정하였다. 이를 위하여 ITS부문의 시장예측을 위한 모형의 개발과 적용을 주요 연구내용으로 하였다. 기존의 ITS시장전망과 관련한 연구에서는 대부분의 경우 설문 등에 기초한 정성적 모형을 적용하고 있다 정성적 모형의 경우 객관성 결여로 인한 주관적인 해석방법이 단점으로 지적되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정량적 모형 특히 정보통신부문의 시장예측에 적합한 확산모형에 근거하여 ITS시장예측모형을 고찰하였다. 모형적용결과, 2020년까지 정상적 시나리오의 경우 누적시장규모가 약 14조 8천억 원의 거대시장으로 형성될 것으로 추정되었다. 특히, ITS부문 중에서도 인프라에 해당하는 교통관리최적화 서비스 분야는 전체 누적시장규모의 약 47%인 6조 9천억 원을 차지하는 최대의 시장을 형성할 것이라 예측되었다.

• 재무관리연구
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• 제26권4호
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• pp.165-189
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• 2009

본 연구는 지분공시와 같은 증권시장의 제도가 투자자의 행태에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 자본시장통합법 개정 이전의 공시규정에 따르면 내부자는 본인의 거래를 공시하는데 있어 매매시점과 공시시점 사이에 공시시차를 가질 수 있다. 따라서 정보거래자는 공시시차를 이용하여 분할매매를 통해 본인의 거래를 은닉할 수 있으며, 분할매매를 용이하게 하기 위해 가능한 공시시차를 길게 가져갈 유인을 갖게 된다. 본 연구에서는 일차적으로 공시시차를 이용한 정보거래자의 전략적 행동이 국내시장에 존재하는가를 살펴보았다. 다음으로 이들의 전략적 행동이 공시일 이후의 초과수익에 미친 영향을 분석하여 이들의 은닉전략이 성공했는가를 분석하였다. 또한 추종거래의 존재를 가정하여 추종거래의 주가 영향력에 대하여도 살펴보았다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 즉시공시 의무가 없는 주요주주의 경우 공시시차를 최대한 길게 가져갈 수 있는 월초에 매매를 시작하는 빈도가 다른 시점에 비하여 유의하게 높게 나타났다. 이러한 결과는 정보거래자들이 공시시차를 이용하여 전략적으로 행동한다는 직접적인 증거를 제시해주고 있다. 또한 중규모정보에 있어서 전략변수가 가장 높은 값을 갖는 것으로 나타났다. 그러나 이들이 전략적인 매매를 통하여 초과수익을 실현했다는 실증적 근거는 나타나지 않았다. 한편 매도거래의 경우 매매일 시점에 주가가 과민반응하였으며, 공시일 이후 과도하게 하락한 부분이 회복되는 것으로 나타나 추종거래의 개연성도 있는 것으로 추정된다.

• 한국토양환경학회지
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• 제3권2호
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• pp.127-145
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• 1998

인간의 건강에 관련된 수질이나 대기의 기준설정과는 달리, 토질은 지협적이고 한정적인 토양의 기능과 이와 관련된 환경요소에 근거한다. 적정한 토질평가제도는 안전한 식품을 생산하거나, 인간과 동물의 건강증진, 그리고 토양의 퇴화 과정을 나타내는 토양성능 지표의 역할을 하여야 한다. 이에 필요한 요소는 첫째로 수분이동과 흡착의 용이성, 둘째로 식물생장의 유지, 셋째로 토양의 물리적 붕괴에 대한 저항성, 넷째로 안전한 식품생산 기반이다. 그리고 끝으로 비용 절감 농업관리와 식품생산 요소로서 토양은 토양과 수질의 영역, 식품사슬, 지속성과 효용성, 환경과 경제성을 포함하여야 한다. 토질지표는 기본 골격 내에서 각각의 기능에 대하여 여러 단계로 분리되며, 각각의 지표는 체계의 원칙에 근거하여 다목적 접근방법을 사웅하여 상대적 중요도를 반영하는 우선 순위와 가중치를 정한다. 각각의점수 환산체계는 낮은 단계부터 높은 단계로 또는 0주터 10의 범위에서 여러 단계로 등급화되어야 한다. 그리고 각각의 범위 수치에 가중치를 곱하고 그리고 토양의 여러 가지의 물리화학적 특성이 고려된 종합 토질등급으로 결론지어져야 된다. 토질 평가 방법을 개발하는데 필요한 기본 골격과 과정은 해당 지역의 대체 또는 기존의 농업방식으로 얻어진 정보를 사용함으로서 결정된다. 토질에 있어서 부수적인 과정, 관리방법, 그리고 정책의 효과를 검증하기 위한 확장된 기본골격의 용도 또한 고려되어져야 한다. 이외에도 하나의 가능한 토질지수의 형태를 개발하기 위해서는 토양의 특성과 토양 내로 유입되는 또는 기존의 화학물질을 연계시켜야된다. 이 연구는 토질의 평가 시 고려되어야 될 요소를 찾기 위한 접근 방법을 제시하고자 한다.

• 산경연구논집
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• 제11권8호
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• pp.31-38
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• 2020

Purpose: This study uses 'Autoregressive Integrated Moving Average Model' to predict the impact of a sharp drop in the base rate due to COVID-19 at the present time when government policies for stabilizing house prices are in progress. The purpose of this study is to predict implications for the direction of the government's house policy by predicting changes in house transaction prices and house rental prices after a sharp cut in the base rate. Research design, data, and methodology: The ARIMA intervention model can build a model without additional information with just one time series. Therefore, it is a time-series analysis method frequently used for short-term prediction. After the subprime mortgage, which had shocked since the global financial crisis in April 2007, the bank's interest rate in 2020 is set at a time point close to zero at 0.75%. After that, the model was estimated using the interest rate fluctuations for the Bank of Korea base interest rate, the house transaction price index, and the house rental price index as event variables. Results: In predicting the change in house transaction price due to interest rate intervention, the house transaction price index due to the fall in interest rates was predicted to change after 3 months. As a result, it was 102.47 in April 2020, 102.87 in May 2020, and 103.21 in June 2020. It was expected to rise in the short term. In forecasting the change in house rental price due to interest rate intervention, the house rental price index due to the drop in interest rate was predicted to change after 3 months. As a result, it was 97.76 in April 2020, 97.85 in May 2020, and 97.97 in June 2020. It was expected to rise in the short term. Conclusions: If low interest rates continue to stimulate the contracted economy caused by COVID-19, it seems that there is ample room for house transaction and rental prices to rise amid low growth. Therefore, In order to stabilize the house price due to the low interest rate situation, it is considered that additional measures are needed to suppress speculative demand.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.165-175
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• 2023

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.