The Delaunay triangular net is primarily characterized by a balance of the whole by improving divided triangular patches into a regular triangle, which closely resembles an equiangular triangle. A triangular net occurring in certain, point-clustered, data is unique and can always create the same triangular net. Due to such unique characteristics, Delaunay triangulation is used in various fields., such as shape reconstruction, solid modeling and volume rendering. There are many algorithms available for Delaunay triangulation but, efficient sequential algorithms are rare. When these grids involve a set of points whose distribution are not well proportioned, the execution speed becomes slower than in a well-proportioned grid. In order to make up for this weakness, the ids are divided into sub-grids when the sets are integrated inside the grid. A method for finding a mate in an incremental construction algorithm is to first search the area with a higher possibility of forming a regular triangular net, while the existing method is to find a set of points inside the grid that includes the circumscribed sphere, increasing the radius of the circumscribed sphere to a certain extent. Therefore, due to its more efficient searching performance, it takes a shorer time to form a triangular net than general incremental algorithms.
Because of improvement of living standards and increased use of ice at home, built-in ice makers are of interest. In this study, refrigeration cycle of a unitary ice maker for residential usage was optimized using R-404A. Optimization was achieved through a search for proper refrigerant charge amount. For the present ice maker producing ice for 24 cups, the optimum charge amount was 200 g. In this configuration, the ice making cycle time was 17 minutes 53 seconds, ice production was 1.27 kg/h and COP was 0.310. After initial start-up, condensation and evaporation temperatures gradually decreased with time. As ice builds in the cup, heat transfer performance of the evaporator decreases, that results in decrease of evaporation and condensation temperatures. Replacement of existing slit nozzles with individual circular hole nozzles improved ice production capacity by 10 percent. Through visualization of ice formation in the ice cup, growth rate of the ice in the cup was relatively uniform.
본 논문은 캐시 시뮬레이션을 통해 각 교체 알고리즘의 캐시 히트(Cache Hit) 및 검색시간을 측정함으로써 캐시 교체 정책에 대한 실용적인 결과를 제시한다. 프로세서의 성능이 향상되면서 캐시 메모리 또한 성능을 향상하기 위한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 캐시 메모리는 일반적으로 LRU(Least Recently Used) 교체방식을 사용하고 있으며 LRU 방식 이외에도 대표적으로 FIFO(First-In First-Out), LFU(Least Frequently Used) 및 Random 교체방식이 있다. 논문에서는 캐시 메모리 구조 및 교체 알고리즘을 소프트웨어로 구현하여 각 기법의 특징을 분석한다. 논문의 실험결과 LRU 알고리즘이 균등 분포에서 36.044%, 577.936ns, 편향 분포에서 45.636%, 504.692ns의 히트율(Hit ratio)과 검색시간을 보였으며, FIFO 알고리즘은 균등 분포에서 36.078%, 554.772ns, 편향 분포에서 45.662%, 489.574ns로 LRU와 유사한 성능을 보였다. Random 교체방식은 균등 분포에서 30.042%, 622.866ns, 편향 분포에서 36.36%, 553.878%로 가장 낮은 성능을 보였다. 이는 캐시 메모리에서 일반적으로 사용되는 LRU 교체방식이 타 교체 알고리즘보다 최선의 성능을 보이면서도 데이터의 참조 정보를 고려하는 합리적인 알고리즘임을 나타내는 것이다.
최근 방송통신 융합의 경향에 따라 IP 네트워크 통신 기반의 주문형 미디어와 지상파, 케이블등에 기반한 방송형 미디어를 모두 수용하는 하이브리드 IPTV가 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 최신 H.264 코덱을 지원하는 하이브리드 IPTV를 위한 리치 미디어 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 하이브리드 미디어를 다루는 TV에 최적화된 미디어 콤포넌트와 RIA 런타임 엔진을 개발한다. 미디어 콤포넌트는 RF 방송, IP 기반 저장된 미디어 및 라이브 미디어의 다양한 재생 방식에 대해 일관되면서도 효율적인 응용 인터페이스를 제공하도록 설계되었다. 특히, 성능과 이식성을 위해 미디어 콤포넌트는 미디어 스트림 추상화, 적응식 주문형 I-프레임 탐색, 재생시간 자동 계산 등을 채택하였다. 제안된 미디어 인터페이스를 기반으로 RIA 런타임 프로토타입을 개발하였다. RIA 런타임은 한정된 자원을 갖는 IPTV 환경에서의 최적화된 렌더링을 위해 프로세서의 내장 그래픽 가속기를 최대한 활용하도록 설계되었다. 개발된 프레임워크의 성능과 유용성을 검증하기 위해 시연 및 실험을 실시하고 그 결과를 제시한다. 제안된 프레임워크는 IPTV 기반 VOD, 광고, 교육 등의 응용에서 벡터 그래픽 및 하이브리드 미디어를 지원하는데 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
Based on the findings of Lee et al.(2020) and Lee & Oh(2021), this paper aims to fill the gap in our knowledge regarding the relationship between strategic choices and corporate growth by utilizing a novel dataset of 'Unicorn' and 'Hyper-growing' companies. Two previous studies provide coherent findings that the relationship between firms' strategies and their performance should be explored under a more comprehensive framework with consideration of both internal and external factors. Therefore, in this study, we apply a single conceptual framework to two different datasets, which considers the strategy factors as independent variables, and the industry(market) and the firm age as moderating variables. For our dependent variables, valuations for unicorn companies and revenue CAGR for hyper-growing companies are used after categorizing them into three uniform groups. The strategy variables include 'Generic (Cost-leadership, Differentiation, focus) strategies', 'Growth(Organic, M&A) strategies', 'Leading(Pioneer, Fast-follower) strategies', 'Target market(B2B, B2C, B2G, C2C) strategies', 'Global(Global, Local) strategies', 'Digital(Online, Offline) strategies.' For industry(market) factors, it consists of historical growth rate for industries and economic, demographic, and regulatory aspects of states and countries. To overcome the differences in their units, they are also uniformly categorized into multiple groups. Before we conduct a regression analysis, we analyze the industry distribution of the 'Unicorn' and the 'Hyper-growing' companies with descriptive statistics at the integrated and individual levels. Next, we employ hierarchical regression models on Study A('Unicorn' companies in 2019) and Study B('Hyper-growing' companies in 2019) under the same comprehensive framework. We then analyze the relationship between the 'strategy' and the 'performance' factors with two different approaches: 1) an integrated regression model with both the sample of Study A and B and 2) respective regression models on Study A and B. This empirical study aims to provide a complete understanding and a reference to which strategy factors should be considered to promote firms' scale-up and growth.
이종 셀룰러 네트워크 환경에서 셀 간 간섭 문제와 부족한 주파수자원 환경을 극복하는 것은 통신 성능을 향상시키기 위한 주요 방법 중 하나이다. 정적 주파수 재사용 방식은 한정된 주파수 자원 환경에서 셀 간 간섭 문제를 효율적으로 해결하기 위해 제안된 방식이다. 이러한 방식은 미리 정해진 파워와 대역으로 주파수를 할당하기 때문에 네트워크의 통신 성능향상에 제한이 있다. 또한 기존의 동적 주파수 재사용 방식들은 대부분의 경우 셀 안에 존재할 수 있는 스몰 셀 환경을 고려하지 않고 있고, 네트워크의 트래픽 부하기 심하고 불균일한 환경에 특화되어 있지 않다. 제안한 동적 주파수 재사용 기법은 다중 이종 셀룰러 네트워크 환경에서 네트워크 환경에 적응하여 각 셀의 트래픽 비율에 알맞게 동적으로 주파수를 할당한다. 제안한 기법은 먼저 각 셀 Edge의 PRB 사용량을 수집하고 이에 적응하여 스몰 셀을 제외한 전 셀 지역에 주파수를 재 할당한다. 그 후 이를 고려하여 스몰 셀을 위한 주파수를 할당하고 이를 반복하여 전체 셀의 주파수 자원을 할당한다. 해당 기법은 네트워크의 트래픽 부하가 심하고 불균일할 때 스몰 셀 환경을 위해 각 셀의 트래픽 부하에 적합한 주파수 자원을 할당시킴으로써, 기존의 방식에 비해 Spectral Efficiency 성능을 향상시켜 결과적으로 시스템의 Throughput 성능을 향상시킨다.
본 논문에서는 다양한 시간과 장소에서 차량 정면이나 후면 주변의 다양한 위치에서 촬영되고 주변 배경이 충분히 포함되는 주차 단속용 영상에서 차량 번호판을 추출하기 위해, 명암 벡터와 복합 색상을 이용하여 차량 번호판의 고유한 특성을 감지하는 방법을 제안한다. 기본적으로 번호판 영역에서 문자와 배경의 명암도 차이가 뚜렷하여 명암값의 증감이 빈번히 발생하고, 번호판 영역이 차종에 따라 일정한 색상을 갖는다는 특성을 함께 이용한다. 먼저, 번호판 영상의 하단부터 시작하여 일정 간격의 행마다 탐색해가면서, 명암 벡터의 부호가 충분히 자주 변화하고 번호판 색상이 충분히 검출되는 구간을 번호판 후보로 간주하여 대략 영역을 지정한다. 그런 다음, 수직 에지 성분을 수평ㆍ수직으로 프로젝션하여 번호판의 정교 영역을 추출한다. 이때, 추출된 번호판의 색상에 의해 차종도 쉽게 판별된다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 시간과 장소에서 촬영된 실제 단속 영상 200장을 사용하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 명암 벡터만을 사용한 방법보다 약 9% 향상된 96%의 번호판 추출률을 보였다.
기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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