• 천문학회지
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• 제39권4호
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• pp.81-87
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• 2006

A relation between temperature and time has been constructed in the self-consistent model(SCM). This relation is used to calculate the a CMBR temperature. This temperature has been found to be 2.9K. The temperature gradient of microwave background radiation(CMBR) is calculated in the Self Consistent Model. Two relations between Hubble parameter and time derivative of the temperature, have been presented in two different cases. In the first case the temperature is treated as a function of time only, while in the other one, it is assumed to be a function in time and solid angle, beside the assumption that the universe expands adiabatically.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.101-106
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• 2023

Chronic illnesses are among the most common serious problems affecting human health. Early diagnosis of chronic diseases can assist to avoid or mitigate their consequences, potentially decreasing mortality rates. Using machine learning algorithms to identify risk factors is an exciting strategy. The issue with existing feature selection approaches is that each method provides a distinct set of properties that affect model correctness, and present methods cannot perform well on huge multidimensional datasets. We would like to introduce a novel model that contains a feature selection approach that selects optimal characteristics from big multidimensional data sets to provide reliable predictions of chronic illnesses without sacrificing data uniqueness.[1] To ensure the success of our proposed model, we employed balanced classes by employing hybrid balanced class sampling methods on the original dataset, as well as methods for data pre-processing and data transformation, to provide credible data for the training model. We ran and assessed our model on datasets with binary and multivalued classifications. We have used multiple datasets (Parkinson, arrythmia, breast cancer, kidney, diabetes). Suitable features are selected by using the Hybrid feature model consists of Lassocv, decision tree, random forest, gradient boosting,Adaboost, stochastic gradient descent and done voting of attributes which are common output from these methods.Accuracy of original dataset before applying framework is recorded and evaluated against reduced data set of attributes accuracy. The results are shown separately to provide comparisons. Based on the result analysis, we can conclude that our proposed model produced the highest accuracy on multi valued class datasets than on binary class attributes.[1]

• 대한기계학회논문집
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• 제11권3호
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• pp.528-536
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• 1987

본 연구에서는 간헐적인 유동에 의거한 체적 대류 모델을 설정하고, 구배 확 산 모델에 유동장의 중심부와 외부에서 서로 다른 무게값을 부여하는 혼성 확산 모델 (hybrid diffusion model)을 제안하며, 이 모델을 검증하기 위한 첫 단계로서 평면 제 트 유동에 대하여 수치 계산을 수행하다. 여기에는 간헐도에 대한 난류 전달 방정식 이 필요한데 이 방정식의 생성항(production term)은 곧 외부의 비회전 유동이 난류성 유체로 유입되는 정도를 의미하게 된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권3호
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• pp.694-706
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• 2019

In this study, we applied the long short-term memory (LSTM) model to classify the cryptocurrency price time series. We collected historic cryptocurrency price time series data and preprocessed them in order to make them clean for use as train and target data. After such preprocessing, the price time series data were systematically encoded into the three-dimensional price tensor representing the past price changes of cryptocurrencies. We also presented our LSTM model structure as well as how to use such price tensor as input data of the LSTM model. In particular, a grid search-based k-fold cross-validation technique was applied to find the most suitable LSTM model parameters. Lastly, through the comparison of the f1-score values, our study showed that the LSTM model outperforms the gradient boosting model, a general machine learning model known to have relatively good prediction performance, for the time series classification of the cryptocurrency price trend. With the LSTM model, we got a performance improvement of about 7% compared to using the GB model.

• 대한기계학회논문집
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• 제12권5호
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• pp.1150-1157
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• 1988

본 연구에서는 수치계산을 통해 진행하는 방향에 수직으로 일정한 압력구배를 받는 2차원 난류 자유제트의 발달을 고려해 보고자 한다.속도장을 구한 후에는 제 트의 온도가 주위온도 보다 높을 경우와 또 제트를 사이에 둔 양쪽 유체에 온도차가 있을때의 열확산 특성도 함께 알아보려는 것이다. 수직 방향으로 압력구배가 있는 유동장은 최근 활발히 연구가 진행되는 분야인 제트축에 수직방향으로 주위유동이 있 는 경우와 흡사하며 제트를 통한 열확산현상은 air curtain등 실제 응용도가 큼에도 불구하고 문헌에 보고된 것이 별로 없는 것으로 보여진다.

• 지식경영연구
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• 제20권3호
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• pp.173-193
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• 2019

Reward-based crowdfunding is a funding platform that allows funds to be raised to early operators who have lack of funds, and is seen as an outstanding infrastructure that is going to lead the fourth industrial revolution in that it is a field of realization of new technologies and creative ideas by start-ups. Reward-based crowdfunding has grown in line with the trend of the fourth industrial revolution, and funding success cases are taking place in various industries that culture/art to technology/IT, including as a new means of knowledge management in a rapidly changing industrial environment. The study focused on the fact that consumer's donation purposes may also vary depending on the category of projects classified as reward-based crowdfunding. Because consumer payment decisions and motivation of consumer purchasing behavior are classified according to the purpose of purchase, the previous papers that the goal gradient effect that the main motivation of consumer donation for reward-based crowdfunding introduced vary depending on project category of utilitarian and hedonic. In this study, consumer's daily donation data is collected by Indiegogo which is a leading reward-based crowdfunding company using web-crawling and the model was defined as propensity score matching (PSM) and random effect model. The results showed that the goal gradient effect occurred in utilitarian project category, but no goal gradient effect for the hedonic project category. Furthermore, this paper developed the study of motivation of consumer donation and contributes theoretical foundation by the results consumer donation may vary depending on the project category; also, this paper has implications for an effective marketing strategy depending on the project category leaves real meaning to the projector.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.49-54
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• 2013

본 논문에서는 대략 250 km 이상 떨어져 있는 한국과 일본의 대기 채널 환경에 대한 분석을 하였으며, 대기 굴절도 변화량에 따르는 한일간의 채널 환경에 Radio Duct 현상이 발생하고 있으며, 그로 인한 전파 월경으로 채널 간섭이 발생하고 있음을 확인하였다. 일본 NHK에서 측정한 한국채널 수신전계강도 실험결과를 바탕으로 인접국간 전파예측모델 P 1546의 유효한 굴절도 변화량 보정치로 1% 시간율에서 -91.80 [N-units/km], 10% 시간율에서 -43.92 [N-units/km], 50% 시간율에서 -586.19 [N-units/km]의 보정된 굴절도 변화량을 제시하였으며, 제시된 굴절도 변화량은 한일간의 대기 채널 환경을 반영하는 실질적인 전파모델 예측수행에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.117-123
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• 2018

본 연구에서는 이미지 기울기 영역에서 포아송 방정식을 이용한 빠른 이미지 재구성 기법을 제안한다. 포아송 방정식을 사용하는 이 접근법에서, 유도된 벡터 필드는 제 1 단계에서 선택된 영역 내에서 원본과 대상 이미지를 사용함으로써 생성된다. 다음으로, 유도된 벡터는 결과 이미지를 생성하는데 사용된다. 우리는 원하는 기울기 집합과 데이터 항을 근사화하는 2차원 함수를 재구성하는 문제를 분석했다. 결합된 데이터와 기울기는 원본 이미지에 가깝게 머무르는 동안 이미지 기울기를 수정하는 것처럼 작동 할 수 있다. 이 공식으로부터 우리는 물리학에서 알려진 포아송 방정식을 찾아냈다. 이 방정식은 FFT 도메인의 문제에 대한 효율적인 해결책을 제시한다. 이것은 2차원으로 알려진 포아송 모델을 해결하고 기울기 비례축소는 라플라스를 확실하게 일반화하는 잘 정의된 선명한 필터임을 공간 필터에 잘 나타냅니다. 포아송 모델을 기반으로 이산 코사인 변환을 사용하여 결과를 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.161-170
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• 2013

외환차액거래는 국제외환 시장에서 외국의 통화를 거래하는 것으로 현물시장에서 이뤄지는 장외 통화선물 거래를 의미한다. 외환차액거래 데이터를 이용하여 의사결정나무와 그래디언트 부스팅 방법을 이용한 수익모델을 비교하였다. 금융시장의 예측을 위해 사용되고 있는 시계열분석과 같은 방법들은 장기간의 예측 모형을 설명하기에 장점이 있지만, 파동이많고 짧은 시간에 가격이 급변하는 외환시장을 예측하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 단기간 즉 1, 3, 5분에서 외환시장의 수익구조를 의사결정나무와 앙상블기법의 하나인 그래디언트 부스팅으로 비교하여 매수, 매도거래 시 수익을 만들기 위한 규칙을 연구하였다.

• 한국자기학회지
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• 제27권2호
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• pp.63-69
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• 2017

함정은 작전 운용관점에서 음향적 및 자기적으로 정숙성이 요구되며, 그 중에서 함정에서 발생하는 자기장 신호는 근거리에서 적의 감시체계 및 기뢰체계 등 위협세력에 의해 쉽게 노출되게 된다. 따라서 아함의 생존성 증대를 위하여 함정의 자기장 신호저감을 위한 다양한 기법이 연구되고 있으며, 최근에는 단순히 자기장 신호의 크기 감소 뿐 만 아니라 자기장 신호의 변화율 성분에 대한 감소까지 추가적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 상용 전자기 유한요소해석 도구를 이용하여 함정 축소모델에 대한 유도 자기장 신호를 예측하고, 소자코일을 배치하였다. 그리고 기울기 구속조건을 고려한 입자 군집 최적화 알고리즘을 적용하여 소자코일의 최적 소자전류를 도출하였다. 기울기 구속조건 유/무에 따른 소자 후 자기장 신호를 비교함으로써 최적 소자기법의 타당성을 해석적으로 검증하였다.