• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제26권1호
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• pp.37-56
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• 2017

본 연구에서는 우리나라의 제조업을 대상으로 에너지소비, 생산, 수출의 상호 인과관계를 분석하였다. 우리나라 제조업을 9개 산업으로 나누어 1991년부터 2013년까지 패널 데이터를 구축하여 VECM 방법론과 더불어 Demitrescu and Hurlin (2012)에 의해서 개발된 패널 Granger causality test 방법을 사용하였다. 분석결과에 의하면, 생산에서 에너지소비로, 수출에서 에너지소비로의 Granger Causality가 존재하였다. 하지만 그 역으로는 Granger Causality가 성립하지 않았다. 따라서 제조업부문의 에너지절약정책은 생산이나 수출에 역효과를 발생하지 않으면서 추진될 수 있다는 Qzturk (2010)의 보존가설을 지지하고 있다. 장기적으로는 생산, 에너지소비, 수출, 노동, 자본 간에 장기 공적분관계가 존재하며, 장기균형관계에서 에너지소비가 생산의 증가에 기여하는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권4호
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• pp.298-305
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• 2009

협력적 여과 시스템은 내용 기반 여과 시스템과는 대조적으로 아이템에 대한 정보를 반영하지 않으며, 또한 사용자가 자신의 흥미에 대한 정보를 제공하지 않았을 경우 추천을 할 수 없다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 협력적 여과 시스템의 단점을 해결하기 위하여 연관 아이템 트리를 이용한 추천 에이전트를 제안한다. 제안된 방법은 벡터 공간 모델과 K-means 알고리즘을 이용하여 사용자를 군집시킨 후 그룹의 대표 평가값을 추출한다. 다음으로, 군집된 그룹별로 아이템간의 상호정보량을 계산하여 아이템간의 연관도를 파악하며, 이를 기반으로 연관 아이템 트리를 생성한다. 이와 같이 생성한 각 그룹의 연관 아이템 트리와 그룹의 대표 평가값을 이용하여 새로운 사용자에게 아이템을 추천한다. 제안된 추천 에이전트는 사용자 정보와 아이템 정보를 병합하여 새로운 사용자에게 아이템을 추천하며, 아이템간의 유사도를 계산하기 위하여 상호정보량을 사용하고 이를 기반으로 연관 아이템 트리를 생성함으로써 초기에 아이템에 대하여 평가한 정보가 부족한 사용자에게 정확도가 높은 아이템을 추천할 수 있다는 장점을 갖는다. 제안된 방법은 MovieLens 추천 시스템의 데이터 집합을 사용하여 기존의 방법과 비교하였다.

• 통상정보연구
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• 제19권2호
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• pp.65-84
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• 2017

본 연구에서는 몽골 및 중앙아시아 5개국(카자흐스탄, 우즈베키스탄, 키르기스스탄, 타자가스탄, 투르크메니스탄)의 경제발전에 외국인직접투자(FDI)와 무역(TRADE) 등의 변수들이 어떠한 영향을 미쳤는지를 실증 분석을 통해 확인하고자 하였다. 1995년~2015년까지 자료를 기반으로 실증분석 한 결과 카자흐스탄과 투르크메니스탄을 제외한 나머지 국가들의 경제성장에 FDI가 영향을 미친 것으로 확인되었고, 무역의 경우 모든 국가들에게 통계적으로 유의 하지 못한 것으로 나타났다. 이러한 실증분석 결과를 바탕으로 우리가 알 수 있는 것은 개발도상국가의 경제성장을 위해서는 무역도 중요하지만 본질적인 문제라 할 수 있는 경제의 취약성을 극복하기 위해서는 해외직접투자가 필수적임을 알 수 있다. 특히 내륙국 혹은 접경국가와의 교통 및 물류망에 대한 정부의 적극적 태도가 필요하며, 성숙되지 못한 시장경제로 인한 교역 및 투자의 제약성을 극복할 수 있는 기반을 조성하는 정책실행이 중요하다는 시사점을 제시할 수 있다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제20권4호
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• pp.47-52
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• 2013

Gold wire has long been used as a proven method of connecting a silicon die to a substrate in wide variety of package types, delivering high yield and productivity. However, with the high price of gold, the semiconductor packaging industry has been implementing an alternate wire material. These materials may include silver (Ag) or copper (Cu) alloys as an alternative to save material cost and maintain electrical performance. This paper will analyze and compare the electrical characteristics of several wire types. For the study, typical 0.6 mil, 0.8 mil and 1.0 mil diameter wires were selected from various alloy types (2N gold, Palladium (Pd) coated/doped copper, 88% and 96% silver) as well as respective pure metallic wires for comparison. Each wire model was validated by comparing it to electromagnetic simulation results and measurement data. Measurements from the implemented test boards were done using a vector network analyzer (VNA) and probe station setup. The test board layout consisted of three parts: 1. Analysis of the diameter, length and material characteristic of each wire; 2. Comparison between a microstrip line and the wire to microstrip line transition; and 3. Analysis of the wire's cross-talk. These areas will be discussed in detail along with all the extracted results from each type the wire.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.50-57
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• 2006

최근 정보 기술의 발전에 따라 다양하고 폭넓은 정보들이 디지털 형태로 빠르게 생산 및 배포되고 있다. 사용자가 이러한 정보과잉 속에서 자신이 원하는 정보를 단시간 내에 검색하는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 따라서 유비쿼터스 상거래에서 사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 개인화된 추천 시스템이 등장하였으며, 더 나아가 사용자가 원하는 아이템을 예측하고 추천해주고 있으며 이를 위해 협력적 필터링을 적용하고 있다. 이는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들간의 유사도 가중치를 계산한다. 본 연구는 정보의 속성에 대한 사용자의 선호도를 고려하지 않은 문제를 개선하기 위하여 연관 이웃 마이닝을 사용하여 대표속성에 대한 연관 사용자의 선호도를 협력적 필터링에 반영하였다. 연관 이웃 마이닝은 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 속성을 추출하여 유사한 성향을 가진 연관 사용자를 군집한다. 제안된 방법은 사용자가 아이템에 대해서 평가한 MovieLens 데이터 집합을 대상으로 평가되었으며, 기존의 nearest neighbor model과 K-means 군집보다 그 성능이 우수함을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제20권8호
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• pp.12-18
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• 2001

본문에서는 예측형 회귀신경망과 HMM (Hidden Markov Model)의 하이브리드 네트워크인 회귀신경망 예측 HMM을 구성하였다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망을 HMM의 각 상태마다 예측기로 정의하여 일정치인 평균벡터 대신에 과거의 특징벡터의 영향을 받아 동적으로 변화하는 신경 망에 의한 예측치를 이용하므로 학습패턴 설정자체가 시변성을 반영하는 동적 네트워크의 특성을 가진다. 따라서 음성과 같은 시계열 패턴의 인식에 유리하다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망의 구조에 따라 Elman망 예측 HMM과 Jordan망 예측 HMM으로 구분하였다. 실험에서는 회귀신경망 예측 HMM의 상태수를 4, 5, 6으로 증가시켜 각 상태 수별로 예측차수 및 중간층 유니트 수의 변화에 따른 인식성능을 조사하였다. 실험결과 평가용 데이터에 대하여 Elman망 예측 HMM은 상태수가 6이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 15차원일 때, Jordan망 예측 HMM의 경우 상태수가 5이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 10차원일 때 각각 98.5%로 우수한 결과를 얻었다.

• 한국안전학회지
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• 제15권1호
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• pp.72-79
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• 2000

In recent, occupational diseases in harmful working places become a social issue. It is the well-known fact that a respiration in polluted working places exert a serious effect on health of workers. Accordingly, the cutting off contaminants air originally is the best way to improve working environments. In these cases, ventilation systems should be essentially installed to dilute or exhaust the contaminated indoor air. In this study, we investigated the characteristics of ventilation system of the noxious gas in working indoor places with natural ventilation by using COMET. The numerical simulations were carried out the natural ventilation with two phase(air, dust). For turbulent flow, Reynolds stresses were closed by the standard $\kappa$-$\varepsilon$ model. The results are as follows ; 1) In the natural exhaust in the working place, the flows of the central region have a more rapid velocity vector than the right and left one. 2) Numerical results show that the distribution of contaminants concentration have greater influence on convection than the case of diffusion by government of velocity vectors. 3) To observe the velocity variation with distance, three location of distance are considered. As results, it shows that the velocity are 0.075(m/s) at y=5(m), 10(m) and mean concentration are raised 10.6% at y=5(m), 10(m). 4) We have presented the useful data for the adequate counterplan in the harmful working places by carrying out the various investigation of the natural ventilation.

• Computers and Concrete
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• 제21권4호
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• pp.407-417
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• 2018

Concrete which is a composite material is one of the most important construction materials. Compressive strength is a commonly used parameter for the assessment of concrete quality. Accurate prediction of concrete compressive strength is an important issue. In this study, we utilized an experimental procedure for the assessment of concrete quality. Firstly, the concrete mix was prepared according to C 20 type concrete, and slump of fresh concrete was about 20 cm. After the placement of fresh concrete to formworks, compaction was achieved using a vibrating screed. After 28 day period, a total of 100 core samples having 75 mm diameter were extracted. On the core samples pulse velocity determination tests and compressive strength tests were performed. Besides, Windsor probe penetration tests and Schmidt hammer tests were also performed. After setting up the data set, twelve artificial intelligence (AI) models compared for predicting the concrete compressive strength. These models can be divided into three categories (i) Functions (i.e., Linear Regression, Simple Linear Regression, Multilayer Perceptron, Support Vector Regression), (ii) Lazy-Learning Algorithms (i.e., IBk Linear NN Search, KStar, Locally Weighted Learning) (iii) Tree-Based Learning Algorithms (i.e., Decision Stump, Model Trees Regression, Random Forest, Random Tree, Reduced Error Pruning Tree). Four evaluation processes, four validation implements (i.e., 10-fold cross validation, 5-fold cross validation, 10% split sample validation & 20% split sample validation) are used to examine the performance of predictive models. This study shows that machine learning regression techniques are promising tools for predicting compressive strength of concrete.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권4C호
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• pp.388-396
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• 2009

본 연구는 CCD카메라로부터 입력된 영상을 분석하여 특징값을 추출하고, 패턴인식기술을 이용하여 화재연기영상을 감지하는 방법을 제안한다. 우선 CCD카메라로부터 획득된 영상들간의 차영상을 이용하여 움직임 영역만을 검출하고, 이후 연기색상모델을 적용하여 후보영역을 생성한다. 연기영역은 유사색상의 군집화를 이루고, 주변에 비해 단순한 질감을 가지며, 시간에 따른 모션정보의 상승 방향성을 가지는 특징을 가진다. 본 논문에서는 연기영역의 이러한 특성을 이용하여 학습영상으로부터 연기의 밝기, 웨이블릿 고주파 성분, 모션 벡터 등의 특징 값을 추출하고 이들 특징 값들에 대해 가우시안 확률 모델을 생성한다. 이렇게 추출된 확률모델은 연기영역의 시간적 연속성을 고려하기 위해 본 논문에서 새롭게 구성한 동적 베이지안 네트워크의 관찰노드에 적용된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 산불을 비롯한 다양한 연기를 감지하였으며, 기존의 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.238-242
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• 2007

Today's commercial high resolution satellite imagery such as that provided by IKONOS and QuickBird, offers the potential to extract useful spatial information for geographical database construction and GIS applications. Digital maps supply the most generally used GIS data probiding topography, road, and building information. Currently, the building information provided by digital maps is incompletely constructed for GIS applications due to planar position error and warped shape. We focus on extracting of the accurate building information including position, shape, and height to update the building information of the digital maps and GIS database. In this paper, we propose a new method of 3D building information extraction with a single high resolution satellite image and digital map. Co-registration between the QuickBird image and the 1:1,000 digital maps was carried out automatically using the RPC adjustment model and the building layer of the digital map was projected onto the image. The building roof boundaries were detected using the building layer from the digital map based on the satellite azimuth. The building shape could be modified using a snake algorithm. Then we measured the building height and traced the building bottom automatically using triangular vector structure (TVS) hypothesis. In order to evaluate the proposed method, we estimated accuracy of the extracted building information using LiDAR DSM.