• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제16권4호
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• pp.873-900
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• 2007

비시장재의 가치를 추정하는 많은 연구들은 비시장재에 대한 선호가 모든 경제주체에 있어서 동질적이라고 가정한다. 그러나 현실적으로 비시장재에 대한 선호가 경제주체마다 다를 수 있기 때문에 경제주체간 선호의 이질성을 가정하는 것이 합리적이며 가치추정의 편의를 감소시키게 될 것이다. 본 연구는 방사성 오염 물질인 라돈 가스 농도의 저감에 대한 선호와 도로교통 및 원자력발전의 안전에 대한 선호가 각각 가계들 사이에 이질적일 것인지, 그리고 가계들의 선호가 동질적임을 가정하는 경우에 비해 모형 및 비시장재 가치 추정에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 속성가치선택법(choice experiments)과 중첩로짓(mixed logit) 모형을 이용한 결과, 이질적 선호를 허용하는 것이 이를 배제하는 것보다 설명력 있는 모형을 가져다 주었다. 그리고 라돈 농도 저감 및 도로교통 안전 각각에 대하여 이질적 선호가 가계들 사이에 뚜렷이 존재하는 것으로 나타났다. 그러나 원자력발전 안전에 대한 선호의 이질성은 뚜렷이 존재하지 않았다. 이질적 선호를 배제하는 경우와 비교할 때 이를 허용하는 경우의 지불의사액은 라돈 농도 저감의 경우에 평균 2.44배 증가하였으며, 도로교통 안전의 경우에는 1.74배 증가하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4405-4418
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• 2015

Different network provides different service. To maximize the profit, heterogeneous networks form a whole, which may either compete or cooperate with each other. In this paper, the healthcare monitor network architecture is introduced to build the competitive and cooperative mechanisms of heterogeneous networks which contain three networks, namely, cellular network, WLAN and WMAN. This paper considers the natural growth rate of the network with competitive and cooperative effects. Then, the stability of the proposed model and its equilibrium points are analyzed by the ordinary differential principle. Finally, simulation results show that the natural growth rate cannot increase the profit of the network, but effective cooperative among heterogeneous networks can increase the profit of each network, and competitive may decrease the profit of each network.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권9호
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• pp.3730-3744
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• 2020

This study proposes a deep learning-based evolutionary recommendation model for heterogeneous big data integration, for which collaborative filtering and a neural-network algorithm are employed. The proposed model is used to apply an individual's importance or sensory level to formulate a recommendation using the decision-making feedback. The evolutionary recommendation model is based on the Deep Neural Network (DNN), which is useful for analyzing and evaluating the feedback data among various neural-network algorithms, and the DNN is combined with collaborative filtering. The designed model is used to extract health information from data collected by the Korea National Health and Nutrition Examination Survey, and the collaborative filtering-based recommendation model was compared with the deep learning-based evolutionary recommendation model to evaluate its performance. The RMSE is used to evaluate the performance of the proposed model. According to the comparative analysis, the accuracy of the deep learning-based evolutionary recommendation model is superior to that of the collaborative filtering-based recommendation model.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권5호
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• pp.77-83
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• 2012

다양한 서비스와 네트워크의 융합이 가속화되면서 이종 네트워크별 효과적 이동성 관리에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 이종 네트워크 중 이동 IP 네트워크의 구조에 적합한 이동성 모델을 고려하고 주어진 환경 하에서 사용자 이동에 따른 다양한 성능평가와 관련된 지수를 도출하고 이를 활용하기 위한 방안을 제시한다. 또한 미래의 스마트 인지 네트워킹 환경 하에서는 개별 사용자의 이동성이 체계적으로 관리되어야 네트워크 자원의 효율적 활용과 무선 접속을 위한 주파수 스펙트럼의 효과적 활용에 매우 중요하다. 기존의 이동성 모델은 개별 네트워크 측면에서 다루어지면서 새로운 융합 이종 네트워크 환경에 적용하는데 적합성이 낮으므로 새로운 이동성 모델을 고려하여 융합 네트워크의 성능을 평가하는데 유용할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권3호
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• pp.355-360
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• 2008

복잡한 임베디드 시스템의 멀티태스킹 지원은 실시간 운영체제가 요구된다. 이종의 임베디드 시스템 개발 환경에서 각각의 시스템에 최적화 된 운영체제와 프로세서를 사용한다. 본 논문에서는 이종 임베디드 시스템 개발 시 기존의 크로스 컴파일러 대신, 운영체제의 API 정보 및 프로세서 레지스터 구성 정보의 UML 프로파일화 방식을 제안한다. 이는 각각의 임베디드 시스템에 적합한 프로파일을 이용해 이종의 시스템 개발 환경을 선택하여 자동 코드 발생을 통해 개발 기간 및 비용을 단축할 수 있다. 적용사례로서 이종 시스템 프로파일 정보를 이용해 이종의 실시간 운영체제 (brickOS와 uC/OS-II) 및 프로세서(Hitachi H8과 Intel PXA255)에 맞는 모델 및 코드를 생성하여 포팅 하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.49-62
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• 2022

실현 변동성은 강한 종속성을 가짐이 잘 알려져 있으며, 글로벌 금융 시장과 유기적으로 연관이 되어 있을 뿐만 아니라 환율, 유가, 이자율 등의 거시적인 지표와도 밀접한 관계가 있다. 본 논문은 이러한 실현 변동성의 효과적인 예측을 위해서 오토인코더를 이용한 FAHAR (autoencoder factor-augmented heterogeneous autoregressive, AE-FAHAR) 모형을 제안한다. AE-FAHAR 모형은 강한 종속성을 HAR 구조로 반영하고, 외부 효과에 대한 영향을 오토인코더를 사용하여 몇 개의 요인으로 추출하여 이를 반영한다. 오토인코더는 비선형 방법으로 요인을 추정하기에 많은 계산 시간이 필요하지만 복잡하고 비정상성을 가질 수 있는 고차원 시계열 자료의 요약에 더 적합하다. 이는 곧 실증 자료 분석을 통해 AE-FAHAR 모형이 예측 오차를 줄임을 확인할 수 있었다. 또한 계산 시간을 줄이고 추정 오차를 줄이기 위해 오토인코더에 사전학습 및 앙상블을 적용하는 등의 방법에 대해서도 논의하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제38권2호
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• pp.175-184
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• 2006

Boiling and flashing are driven by the same physics for nucleation, bubble growth, departure etc. An adequate model of boiling has to describe the flashing too. The subject of this paper is to prove this uniqueness of the elementary physics driving the both processes.

• 대한기계학회논문집A
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• 제25권12호
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• pp.1933-1943
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• 2001

A micromechanical model is presented for superplasticity in which heterogeneous microstructures are coupled with deformation behavior. The effects of initial distributions of grain size, and their evolutions on the mechanical properties can be predicted by the model. Alternative stress rate models such as Jaumann rate and rotation incremental rate have been employed to analyze uniaxial loading and simple shear problems and the appropriate modeling was studied on the basis of hypoelasticity and elasto-viscoplasticity. The model has been implemented into finite element software so that full process simulation can be carried out. Tests have been conducted on Ti-6Al-4V alloy and the microstructural features such as grain size, distributions of grain size, and volume fraction of each phase were examined for the materials that were tested at different strain rates. The experimentally observed stress-strain behavior on a range of initial grain size distributions has been shown to be correctly predicted. In addition, the effect of volume fraction of the phases and concurrent grain growth were analyzed. The dependence of failure strain on strain rate has been explained in terms of the change in mechanism of grain growth that occurs with changing strain rate.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.768-771
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• 2006

In WSN(Wireless Sensor Network) environment, a large amount of sensors, which are small and heterogeneous, generates data stream successively in physical space. These sensors are composed of measured data and metadata. Metadata includes various features such as location, sampling time, measurement unit, and their types. Until now, wireless sensors have been managed with individual specification, not the explicit standardization of metadata, so it is difficult to collect and communicate between heterogeneous sensors. To solve this problem, OGC(Open Geospatial Consortium) has proposed a SensorML(Sensor Model Language) which can manage metadata of heterogeneous sensors with unique format. In this paper, we introduce a metadata model using SensorML specification to manage various sensors, which are distributed in a wide scope. In addition, we implement the metadata management module applied to the sensor data stream management system. We provide many functions, namely generating metadata file, registering and storing them according to definition of SensorML.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권5호
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• pp.571-579
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• 2011

본 연구에서는 두 반응 변수에 서로 다른 산포를 허용하는 새로운 이변량 영과잉 음이항 회귀모형을 제안하고, Deb과 Trivedi (1997)에 나타난 헬스케어 자료를 이용하여 두 반응변수가 갖는 서로 다른 산포도를 무시한 Wang (2003)이 제안한 이변량 영과잉 음이항 회귀모형과의 효율성을 로그우도와 AIC의 관점에서 비교 하였다. 모형적합결과, 본 연구에서 제안한 모형이 모형선택기준 관점에서 기존모형에 비하여 월등히 우수한 결과를 보여주었다.