• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제3권4호
• /
• pp.63-68
• /
• 2003

본 논문은 통신 네트워크 운용관련 민감도 측정에 관한 연구를 위해 네트워크 운용 적정비용 산출 및 효율화 방안을 제안하였다. 통신 네트워크 운용효율화를 위해 네트워크 운용 효율성 측정을 위한 모형을 개발하였다. 전반적/포괄적 관점에서 산출된 네트워크 운용의 적정비용에 대해 품질수준 개선을 위한 요소, 고객만족도 관련 요소 등과의 연계성을 중심으로 재평가하고 개선하는 것이 본 논문의 가장 핵심적인 연구이다. 이러한 과정은 네트워크 운용의 가장 큰 부분을 차지하는 것이 품질관련 활동이고 품질관련 활동은 결국 고객만족도로 나타나게 되는 것이기 때문에, 각 요소별 개별적인 변화가 상호간에 미치는 영향을 중심으로 상관관계를 정립하여 민감도 측정을 바탕으로 네트워크운용비용을 산출하는 것이 진정한 의미의 적정수준 분석이라 할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 네트워크 운용에 대한 체계적인 모형의 구축 및 효율성 측정을 위한 다양한 시나리오에 따른 민감도 측정을 위한 시스템을 개발하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.7-16
• /
• 2001

본 연구는 경쟁상태에 있는 아시아 14개의 컨테이너 터미널을 항만시설 관련자료(시설, 시설가용성), 경제·사회 지표(인구, 1인당GNP), 항만서비스 관련자료(취항선사수), 그리고 컨테이너처리물동량 등에 의해 5개 항만군으로 분류한다. 분석방법으로는 평가자료가 실제 입력자료를 얼마나 잘 재현해 주는가를 나타내는 기준치인 스트레스값을 제시해 줌으로써 분석의 결과에 대한 적합도(Goodness of Fit)를 알 수 있는 다차원척도법을 이용한다. 5개 동종항만군의 분류를 통하여 부산항을 포함하여 아시아 각 항만들의 현 위치를 보다 세부적으로 파악할 수 있었으며, 동종항만으로 분류된 카오슝 항만과의 벤치마킹을 통해 부산항의 운영 효율성 증대를 위한 시사점을 제시하였다. 동종항만군의 분류 결과 카오슝 및 부산항만군은 다른 지표에 비해 항만기반시설이 부족한 것으로 분석되었다. 앞으로 이 항만군은 시설부문에 지속적인 투자가 이루어져야 할 필요가 있는 것으로 나타났다. 특히 부산항은 낮은 생산성의 원인을 밝혀 해결책을 모색하고. 항만기반시설 중 선석수, 안벽길이, 야드 공간 등을 확장하는 데 투자할 필요가 있는 것으로 나타났다.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제37권3호
• /
• pp.223-241
• /
• 2024

Evaluating the performance of Tunnel Boring Machines (TBMs) stands as a pivotal juncture in the domain of hard rock mechanized tunneling, essential for achieving both a dependable construction timeline and utilization rate. In this investigation, three advanced artificial neural networks namely, gated recurrent unit (GRU), back propagation neural network (BPNN), and simple recurrent neural network (SRNN) were crafted to prognosticate TBM-rate of penetration (ROP). Drawing from a dataset comprising 1125 data points amassed during the construction of the Alborze Service Tunnel, the study commenced. Initially, five geomechanical parameters were scrutinized for their impact on TBM-ROP efficiency. Subsequent statistical analyses narrowed down the effective parameters to three, including uniaxial compressive strength (UCS), peak slope index (PSI), and Brazilian tensile strength (BTS). Among the methodologies employed, GRU emerged as the most robust model, demonstrating exceptional predictive prowess for TBM-ROP with staggering accuracy metrics on the testing subset (R² = 0.87, NRMSE = 6.76E-04, MAD = 2.85E-05). The proposed models present viable solutions for analogous ground and TBM tunneling scenarios, particularly beneficial in routes predominantly composed of volcanic and sedimentary rock formations. Leveraging forecasted parameters holds the promise of enhancing both machine efficiency and construction safety within TBM tunneling endeavors.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.65-74
• /
• 2003

위치 기반 서비스는 이동 통신 단말기의 위치를 GPS 등을 이용하여 실시간 위치 정보와 관련된 정보를 제공하는 응용 서비스로서 이동 통신망의 고도화에 따라 교통, 물류, 전자 상거래 등의 분야에서 시공간 데이터베이스의 주요한 응용 영역으로 부각되고 있다. 속도와 이동 방향과 같은 궤적 정보가 제공되지 않는 이동 통신 환경에서 지속적으로 변화하는 이동 객체의 위치를 효율적으로 색인하는 방법으로 본 논문에서는 A-Quadtree를 제시한다. A-Quadtree는 2차원 위치 정보를 실시간 갱신을 지원하는 구조로서 객체 식별자에 대한 색인과 통합하여.Net 콤포넌트로서 구현함으로써 다양한 플랫폼에 적용이 가능하도록 하였다. 또한 실험을 통하여 A-Quadtree는 기존의 다차원 색인 구조보다 갱신과 검색 성능이 효율적임을 보인다.

• 한국동물위생학회지
• /
• 제31권4호
• /
• pp.555-566
• /
• 2008

This study was performed to evaluate the effects of medicinal herbs on characteristics and qualities of pork for 6 months using 102 post-weaning piglets, To improve the bod gain and feed efficiency rate, post-weaning piglets were fed with medicinal herbs from 4 to 10 weeks after birth, while grower pigs for 60 days before slaughter. Daily body gain of piglets of experimental group was higher(493.1g) than control(447.8g), with feed demand index 1.49 versus 1.6 times in control, indicating. The more pigs were fed with herbs, the higher body gain was observed. Among carcass characteristics, dressing percentage and backfat thickness were higher in experimental group(68.26% and 14.52mm) than control(67.39% and 14.36mm). Experimental group(0.5% medicinal herb-fed) produced more A class carcass. In fatty acid analysis, meats of experimental group contained less saturated(more unsaturated) fatty acids than control. Especially, palmitic acid, a precursor of cholesterol, was less and oleic acid was more contained than control. In amino acid analysis, essential amino acids(methionine and isoleucine) were increased in meats of experimental group. In concolusion, feeding medicinal herbs has effects such as increased body gain, improved feed demand, and carcass class on piglets and improved meat quality on growers.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
• /
• 제30권6호
• /
• pp.804-810
• /
• 2020

The profitability of the dairy and beef industries is largely affected by the actually achieved reproductive efficiency. Although a large proportion of cows worldwide are bred by artificial insemination (AI) services, many potential factors affecting the outcome of pregnancy by AI remain to be addressed. In the present study, we investigated the vaginal microbiota by high-throughput sequencing of 16S rRNA gene and analyzed their association with differential pregnancy outcomes (i.e., pregnant vs. nonpregnant) of multiple AI services in dairy cows. Sequencing of the V3-V4 region totally produced 512,046 high-quality sequences that were computationally clustered into 2,584 operational taxonomic units (OTUs). All OTUs were taxonomically assigned to 10 bacterial phyla. There were statistically significant differences among the three AI service times (T1, T2 and T3) with respect to the Shannon index and number of observed OTUs (p < 0.05). Bray-Curtis distance-based PCoA analysis also revealed that T2 group could be significantly distinguished from T1 and T3. However, no significant difference between the pregnant and nonpregnant cows was found in confidence regarding both alpha diversity and beta diversity. These results could help us better understand the possible influence of vaginal microbial community on pregnancy outcomes of AI service in cows.

• 정보관리연구
• /
• 제39권4호
• /
• pp.21-46
• /
• 2008

본 연구는 대학원대학교 도서관운영 개선방안에 관한연구로 KDI 국제정책대학원 도서관을 중심으로 수행되었다. 이를 위해 현장답사와 실무자 인터뷰 및 이용자 질문지법을 이용하였다. 연구결과 (1)다국적 글로벌 커뮤니티를 형성하고 있는 외국대학원생들에 대한 세심한 배려와 한국에 대한 폭넓은 홍보 (2)이들에 대한 이용자교육에 의한 외부기관자원 활용방법을 숙지 (3)서지, 색인, 초록 등과 같은 2차 자료는 물론 연구준비 단계에서부터 필요로 하는 full-text 제공 등에 만전을 기해야 할 것이다. (4)학문적 요구를 사전 인지하여 제공할 수 있는 FISP(Forecasting Information Service Program)와 같은 정보서비스 전략방안을 도입하여 도서관 운영개선 방안을 모색해 나가야 할 것으로 분석되고 있다.

• 서비스연구
• /
• 제5권2호
• /
• pp.35-49
• /
• 2015

본 연구는 금리추세에 따른 국내손해보험회사들의 자산운용 실태를 분석하여 문제점을 도출하고, 자산운용전략에 대한 방향을 제안하고자 2009년~2014년까지의 자료를 바탕으로 연구하였다. 손해보험회사들의 자산현황 및 운용자산 내역, 자산배분실태, 유가증권 내역, 총자산수익률을 시계열 분석하였으며, 금리 주가와 총자산수익률의 상관관계 분석을 실시하였다. 연구결과는 안전자산인 국공특수채의 비중은 증가한 반면에 Credit물인 금융회사채 및 위험자산인 주식의 비중은 감소하여 수익성 보다 안정성 위주로 자산운용을 하고 있었다. 금리하락 추세에 따라 총자산수익률도 같이 하락하고 있었으며, 주가지수 추이와 총자산수익률 추이는 일치하지 않았다. 금리와 총자산수익률 간에는 높은 양(+)의 상관계수가 산출되었지만, KOSPI 주가지수와 총자산수익률 간에는 상관계수가 음(-)으로 나타났다.

• 대한지리학회지
• /
• 제30권1호
• /
• pp.68-92
• /
• 1995

소매업은 경제, 사회, 문화, 정치를 배경으로 소비자의 요구에 부응하며 발전해 가 기 때문에 지역구조의 이해라는 측면에서 증요한 연구 주제이다. 또한 소매업은 일상생활을 영위하기 위한 기본적인 기능이므로, 이에 대한 이해는 삶의 질 향상이라는 측면에서도 중 요하다. 최근, 우리나라는 주민소득의 향상과 그에 따른 수요의 다양화, 개성화, 그리고 정보 화 사회로의 이행, 대기업 및 외국유통업의 참여, 정부의 유통산업 근대화 작업 등 소매업 환경의 변화와 함께 소매업이 크게 변화하고 있다. 따라서 미래의 변화 예측과 바람직한 발 전 방향이 제시되어야 함에도 불구하고, 이에 대한 연구가 미흡하다. 이에 광주시를 연구대 상지역으로 선정하여, 소매업의 입지와 그에 대한 주민의 이용 행태, 그리고 주민의 바람직 한 이용방안을 분석하였다. 이는 입지행태라는 순수한 학문적기여 뿐 아니라, 지역의 효율성 과 평등성의 실현이라는 응용면에서도 중요한 의의를 지닌다.

• 지능정보연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.177-192
• /
• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.