• 한국건설관리학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.119-127
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• 2014

본 연구는 기획단계에서 건축물의 이산화탄소 배출량 평가에 개략평가모델인 I-O LCA 모델의 활용 가능성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여, I-O LCA 모델과 Hybrid LCA 모델을 정의하고, 두 LCA 모델을 이용하여 아파트 3개 단지와 3개 교육시설물에 대한 이산화탄소 배출량을 평가하고, 결과를 비교하였다. 사례분석 결과, I-O LCA 모델을 통해 산출된 이산화탄소 배출량은 Hybrid LCA 모델을 통해 산출된 이산화탄소 배출량과 상당히 유사하였다. 아파트 단지의 경우 78.2-86.3%의 유사도를 나타내었고, 학교 건축물의 경우 59.9-84.8%의 유사도를 나타내었다. 하지만, 전반적으로 I-O LCA 모델에 의해 산출된 이산화탄소 배출량은 Hybrid LCA 모델의 결과에 비해 작았다. 그럼에도 불구하고, 사례분석 결과는 총공사비를 유일한 입력요소로 하는 간단한 모델인, I-O LCA 모델이 상당히 높은 정확도를 가진다는 사실을 보여주었다. I-O LCA모델은 프로젝트의 초기 기획단계에 건축물의 이산화탄소 배출량을 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권2호
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• pp.141-151
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• 2010

Hybrid fuzzy regression analysis is used for integrating randomness and fuzziness into a regression model. Least squares support vector machine(LS-SVM) has been very successful in pattern recognition and function estimation problems for crisp data. This paper proposes a new method to evaluate hybrid fuzzy linear and nonlinear regression models with crisp inputs and fuzzy output using weighted fuzzy arithmetic(WFA) and LS-SVM. LS-SVM allows us to perform fuzzy nonlinear regression analysis by constructing a fuzzy linear regression function in a high dimensional feature space. The proposed method is not computationally expensive since its solution is obtained from a simple linear equation system. In particular, this method is a very attractive approach to modeling nonlinear data, and is nonparametric method in the sense that we do not have to assume the underlying model function for fuzzy nonlinear regression model with crisp inputs and fuzzy output. Experimental results are then presented which indicate the performance of this method.

• Journal of Power Electronics
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• 제15권5호
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• pp.1178-1189
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• 2015

A non-isolated Multiple Input Converter (MIC) with an input port, two storage ports and a load port is proposed. The synthesis of the proposed four port converter with its switch realization is presented. A steady state analysis of each operating mode with a small-signal model is derived, and a stability analysis is done. A mode selection controller is proposed to automatically choose a specific operating mode based on the voltage levels of the different source and storage units. In addition, a voltage control loop is used to regulate the output voltage. A 200W prototype is built with a TMS320F28027 DSP controller to test the feasibility of the operating modes. Simulation and experimental results show the ability of the proposed converter to handle multiple inputs either individually or simultaneously.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1997년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.235-246
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• 1997

Hybrid fuzzy gain scheduling controller is composed of a PD control and a fuzzy control for taking the advantage of each scheme. The key structure of the hybrid fuzzy gain scheduling control scheme is so called a switch which calculates weighting values between the fuzzy controller and the PD controller. However, due to the requirement of the switch , the hybrid fuzzy gain scheduling control scheme needs extra fuzzy logic processing, thus the structure is complicated. and requires more calculation time. To eliminate the drawbacks, a new hybrid fuzzy gain scheduling control scheme is proposed in this paper. In the proposed scheme, the membership function, for calculating of weithting value, and the input and output membership functions are combined. Thus the proposed hybrid scheme does not require switch for calculation of weighting value, and as a result, the calculation time is faster and the structure is more simple than the existing hybrid controller. Computer simulation results for an inverted pendulum model under Pole-Placement PID controller, fuzzy gain scheduling controller,existing hybrid controller , and proposed hybrid controller are compared to demonstrate the good property of the proposed hybrid controller.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제16권4호
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• pp.510-519
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• 2015

Concerning the issue of high-dimensions, hybrid uncertainties of randomness and intervals including implicit and highly nonlinear limit state function, reliability analysis based on the hybrid uncertainty reliability mode combining with back propagation neural network (HU-BP neural network) is proposed in this paper. Random variables and interval variables are as input layer of the neural network, after the training and approximation of the neural network, the response variables are obtained through the output layer. Reliability index is calculated by solving the optimization model of the most probable point (MPP) searching in the limit state band. Two numerical cases are used to demonstrate the method proposed in this paper, and finally the method is employed to solving an engineering problem of the aerospace friction plate. For this high nonlinear, small failure probability problem with interval variables, this method could achieve a good analysis result.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제13권3호
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• pp.441-468
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• 2004

환경($CO_2$) 혼합형 산업연관모형을 이용하여 우리나라의 수출상품에 체화된 $CO_2$ 배출량을 추정하였다. 혼합모형은 투입되는 모든 재화의 단위금액으로 하는 전통적인 투입산출모형에서 에너지 부문의 투입을 실물단위로 바꿔주는 것이다. 추정결과 2000년의 경우 225조 3,000억 원 어치 비에너지 상품 수출로 인한 $CO_2$ 배출량은 5,188만 탄소톤으로 우리나라 전체 $CO_2$ 배출량의 44%를 차지한다. 수출상품의 $CO_2$ 배출집약도는 0.227탄소톤/백만원으로 나타났다. 현재 진행되고 있는 기후변화협약에서는 $CO_2$ 배출의 책임을 생산국 기준으로 하고 있다. 이러한 방식은 온실가스의 배출 책임이 상품 수입국에서 상품 수출국으로 전가된 것으로 볼 수 있다. 더 큰 문제는 앞으로 많은 나라들이 탄소집약적 상품 생산을 기피하고 수입에 의존하려 하게 하는 '탄소누출' 현상이다. 이 같은 문제점을 방지할 수 있는 대안은 상품 생산의 수출국보다는 소비국에도 $CO_2$ 배출의 책임을 묻는 것이다. 이는 사용자 책임원칙과 오염자부담원칙에도 부합하는 것이며, 이 원칙이 적용되면 지구온난화 방지를 위한 기후변화협약의 실효성을 높이는 역할을 할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.295-302
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• 2012

디스플레이 산업은 전체 한국 경제에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 디스플레이 기업의 보다 효율적인 운영과 보다 경쟁력 강화를 위한 경영 효율성의 분석이 필요함에도 불구하고, 디스플레이 기업의 효율성을 분석한 경험적 연구는 수행되지 않았다. 본 연구의 목적은 ANP와 DEA 모델을 이용한 상장 디스플레이 기업의 효율성 측정하고 분석하는 것이다. 본 연구에서는 2010년말 KOSPI에 상장된 7개와 KOSDAQ에 상장된 37개로 구성된 44개의 상장 디스플레이 기업을 대상으로 하이브리드 ANP와 DEA 모델을 이용하여 기업의 효율성을 분석하였다. DEA에서 가장 중요한 투입요소와 산출요소를 결정하기 위하여 ANP 모델을 적용하여 투입요소와 산출요소의 중요도를 평가하였다. 그리고 비효율성을 갖는 그룹으로 분류된 기업들에 대해서는 효율성을 갖는 벤치마킹 기업들과 이들 그룹으로 이동하기 위하여 개선해야 할 효율성 수치를 제공하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권6호
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• pp.768-776
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• 2007

A new type of the fluid circulation blood pressure simulator was proposed to enhance the blood pressure simulator used for the development and evaluation of automatic sphygmomanometers. Various pressure waveform of fluid flowing in the pipe was reproduced by operating the proportional control valve after applying a pressure on the fluid in pressurized oil tank. After that, appropriate fluid was supplied by operating the proportional control valve, which enabled to reproduce various pressure wave of the fluid flowing in the tube. To accomplish this work, the mathematical model was carefully reviewed in cooperating with the proposed simulator. After modeling the driving signal as input signal and the pressure in internal tube as output signal, the simulation on system parameters such as internal volume, cross-section of orifice and supply pressure, which are sensitive to dynamic characteristic of system, was accomplished. System parameters affecting the dynamic characteristic were analyzed in the frequency bandwidth and also reflected to the design of the plant. The performance evaluator of fluid dynamic characteristic using proportional control signal was fabricated on the basis of obtained simulation result. An experimental apparatus was set-up and measurements on the dynamic characteristic, nonlinearity, and rising and falling response was carried out to verify the characteristic of the fluid dynamic model. Controller was designed and thereafter, simulation was performed to control the output signal with respect to the reference input in the fluid dynamic model using the proposed proportional control valve. Hybrid controller combined with an proportional controller and feed-forward controller was fabricated after applying a disturbance observer to the control plant. Comparison of the simulations between the conventional proportional controller and the proposed hybrid simulator indicated that even though the former showed good control performance.

• 정보관리연구
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• 제37권1호
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• pp.57-81
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• 2006

본 논문에서는 공공도서관의 새로운 서비스 영역인 ASK_a 서비스 운영모형을 제안하였다. 제안한 모형이 갖는 기능을 입력과 처리, 출력과정으로 구분하여 설계하였다. 최적의 입력 형식은 웹 폼형식을 제안하였고, 처리과정은 공공도서관의 혼합형(수평형, 계층형) 협력모델을 제안하였고, 출력 과정은 제공된 질문-해답정보에 대한 아카이빙 정책을 제안하였다. 특히 ASK_a 서비스가 성공적으로 운영되도록 하기 위해서 제안한 모형의 핵심을 공공도서관의 협력연계를 통한 외부 인력과 자원활용으로 하였다. 이러한 협력의 최종목표는 고도의 전문정보 서비스를 공공도서관 이용자에게 제공하는 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.125-140
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• 2013

어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.