국내 전력 수요량 예측을 위한 정확한 분석 모델을 개발하기 위하여 고차원 데이터 군집 분석에 적합한 차원 축소 개념의 부분공간 군집 기법과 SMO 분류 기법을 결합한 전력 수요 패턴 예측 방법을 제안하였다. 전력 수요 패턴 예측은 무선부하감시 데이터 뿐 아니라 소지역 단위의 센서스 정보를 통합하여 시간대별 전력 부하 패턴 분석과 인구통계학 및 지리학적 특성 분석이 가능하다. 서울지역 대상의 센서스 정보 및 전력 부하를 이용한 소지역 전력 수요 패턴 예측 결과 총 18개의 특성 군집을 구성하였으며, 전력 수요 패턴 예측 정확도는 약 85%를 보였다.
Self Organizing Map (SOM) is a neural network that is effective in classifying patterns that form the feature map by extracting characteristics of the input data. In this study, we propose an algorithm to determine the cell formation and the machine layout within the cell for the cell formation problem with operation sequence using the SOM. In the proposed algorithm, the output layer of the SOM is a one-dimensional structure, and the SOM is applied to the parts and the machine in two steps. The initial cell is formed when the formed clusters is grouped largely by the utilization of the machine within the cell. At this stage, machine cell are formed. The next step is to create a flow matrix of the all machine that calculates the frequency of consecutive forward movement for the machine. The machine layout order in each machine cell is determined based on this flow matrix so that the machine operation sequence is most reflected. The final step is to optimize the overall machine and parts to increase machine layout efficiency. As a result, the final cell is formed and the machine layout within the cell is determined. The proposed algorithm was tested on well-known cell formation problems with operation sequence shown in previous papers. The proposed algorithm has better performance than the other algorithms.
Postal logistics organizations are characterized as having high labor intensity and short response times. These characteristics, along with rapid change in mail volume, make load scheduling a fundamental concern. Load analysis of major postal infrastructures such as post offices, sorting centers, exchange centers, and delivery stations is required for optimal postal logistics operation. In particular, the performance of mail traffic forecasting is essential for optimizing the resource operation by accurate load analysis. This paper addresses a traffic forecast problem of postal parcel that arises at delivery stations of Korea Post. The main purpose of this paper is to describe a method for predicting short-term traffic of postal parcel based on self-similarity analysis and to introduce an application of the traffic prediction model to postal logistics system. The proposed scheme develops multiple regression models by the clusters resulted from feature engineering and individual models for delivery stations to reinforce prediction accuracy. The experiment with data supplied by main postal delivery stations shows the advantage in terms of prediction performance. Comparing with other technique, experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 45.8%.
본 연구는 일반고 학생들의 희망, 그릿, 학교행복의 관계를 알아보고자 희망과 그릿의 군집별 학교행복 차이를 알아보았다. 세종시 ㅂ고 2, 3학년 282명 자료를 상관분석과 군집분석(cluster analysis)을 했다. 연구결과, 희망과 그릿 및 학교행복 간에 긍정적인 상관관계가 있고 희망 주도사고와 그릿 노력지속성 간 상관관계가 높았다. 다음으로, 희망과 그릿의 하위변인은 4개 군집으로 나타났다. 학교행복은 '높은 심리자본' 집단이 가장 높고, '높은 주도사고'와, '높은 경로사고'는 차이가 없으며, '낮은 심리자본' 이 가장 낮았다. 연구결과, 일반고 교육과정에 주도사고와 노력지속성이 반영되어야 함을 확인할 수 있었다. 또한, 앞으로 실제적 측정을 위한 설문지 개발 등을 제안하였다.
네트워크 리프로그래밍은 센서 필드에 배치된 센서 노드들의 효율적인 유지 보수를 위해 코드 업데이트와 오류 수정을 원격으로 수행할 수 있도록 하는 기술이다. 센서 노드들 간에 소량의 데이터를 전달하는 일반적인 무선 센서 네트워크 통신과는 달리 네트워크 리프로그래밍에서는 대용량 데이터의 신뢰성 있는 전달이 요구된다. 기존의 네트워크 리프로그래밍 기법은 신뢰성 있는 데이터 전달을 위해 데이터 손실 발생 시 복구를 위한 비용이 많이 들며 이로 인한 에너지 소모가 급증하는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크에 적합한 클러스터 기반의 리프로그래밍 기법을 제안한다. 센서 필드를 클러스터로 나누고 각 클러스터에 대표 노드를 선정하여 중복 전송과 불필요한 경쟁을 최소화함으로써 에너지 소모를 줄인다. 또한 테이블을 이용하여 노드들의 상태 정보를 통해 정확한 오류 복구를 수행함으로써 신뢰성을 높이고 있다.
Ho Bang Kim;Hye-Young Lee;Mi Sun Lee;Yi Lee;Youngtae Choi;Sung-Yeol Kim;Jaeyong Choi
Journal of Plant Biotechnology
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제50권
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pp.207-214
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2023
Lindera obtusiloba (Lauraceae) is a dioecious tree that is widely distributed in the low-altitude montane forests of East Asia, including Korea. Despite its various pharmacological properties and ornamental value, the genetic diversity and population structure of this species in Korea have not been explored. In this study, we selected 6 nuclear and 6 chloroplast microsatellite markers with polymorphism or clean cross-amplification and used these markers to perform genetic diversity and population structure analyses of L. obtusiloba samples collected from 20 geographical regions. Using these 12 markers, we identified a total of 44 alleles, ranging from 1 to 8 per locus, and the average observed and expected heterozygosity values were 0.11 and 0.44, respectively. The average polymorphism information content was 0.39. Genetic relationship and population structure analyses revealed that the natural L. obtusiloba population in Korea is composed of 2 clusters, possibly due to two different plastid genotypes. The same clustering patterns have also been observed in Lindera species in mainland China and Japan.
이 글은 동남권 지역에 형성된 광역적 산업클러스터를 확인하고 그것을 효과적으로 지원하기 위한 방안을 모색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 산업클러스터의 광역화와 광역적 거버넌스에 관한 이론 및 선행연구들을 검토하고, 동남권의 기계 금속산업클러스터 형성실태를 분석하였다. 동남권의 산업도시들은 1970년대 후반에 이미 회랑형의 기계 금속산업벨트를 구축하였고 오늘날에는 십여 개의 산업도시들이 긴밀히 연계된 대규모 기계 금속산업클러스터를 형성하고 있다. 동남권 지역에 있어서 산업도시의 연계는 점차 규모가 확대되고 있을 뿐 아니라 제철, 조선, 자동차, 플랜트 분야 등에서 경쟁력이 높아지고 있다. 그리고 지리적 범위도 대구 경북 지역으로 확대되어 이제 그 형태가 목걸이형 혹은 수차(물레방아)형을 갖게 되었다. 그것은 행정구역상으로는 부산, 울산, 경남, 대구, 경북, 전남 일부를 포함하는 것이다. 그리고 이러한 분석에 기반하여, 동남권의 광역적 기계 금속산업클러스터의 산업경쟁력을 강화할 수 있는 정책방안과 거버넌스체계를 모색하였다. 동남권에서 근래에 대두하고 있는 문제는 산업적 연계망의 공간적 범위와 행정구역 간의 불일치이다. 산업클러스터의 광역화에 따라서 이를 효율적으로 지원하는 행정지원체계를 구축하기 위한 현실적인 방안들을 검토하였다.
본 연구의 목적은 한국의 도시들을 대상으로 산업의 공간분포특성을 규명하고 그 결과를 이용하여 산업분류를 수행하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 15개 산업부문에 대하여 한국 내 82개 도시를 분석하였다. 분석에서는 지리적 및 비지리적 측정방식을 이용하여 산업부문의 집중과 산업 간의 연계패턴을 파악하였다. 집중과 연계도의 측정을 위해 입지지니계수, 모란지수, 상관계수, 이변량모란지수를 이용하였으며 이들의 추정값에 기초하여 15개 산업부문을 분류하였다. 연구의 결과 화학공업은 높은 수준의 지리적 및 비지리적 집중을 보인 반면 조립기계전자산업은 지리적 측면에서만 높은 수준의 집중도를 보였다. 인쇄출판업, 도매업, 사업서비스업은 비지리적 측면에서 다른 부문들과 높은 연계를 나타냈다. 한편, 그 밖에 10개 부문은 의미 있는 분포양상을 보이지 않았다. 본 연구는 산업의 공간적 분포패턴을 종합적으로 분석할 수 있는 방법론을 제공하였다는데 의의가 있으며 이를 통해 산업클러스터 등 산업입지정책을 집행하는데 있어 유용한 정보를 제공해 줄 수 있다.
Among through silicon via (TSV) technologies, for replacing Cu filling method, the method of molten solder filling has been proposed to reduce filling cost and filling time. However, because Sn alloy which has a high coefficient of thermal expansion (CTE) than Cu, CTE mismatch between Si and molten solder induced higher thermal stress than Cu filling method. This thermal stress can deteriorate reliability of TSV by forming defects like void, crack and so on. Therefore, we fabricated SiC composite filling material which had a low CTE for reducing thermal stress in TSV. To add SiC nano particles to molten solder, ball-typed SiC clusters, which were formed with Sn powders and SiC nano particles by ball mill process, put into molten Sn and then, nano particle-dispersed SiC composite filling material was produced. In the case of 1 wt.% of SiC particle, the CTE showed a lowest value which was a $14.8ppm/^{\circ}C$ and this value was lower than CTE of Cu. Up to 1 wt.% of SiC particle, Young's modulus increased as wt.% of SiC particle increased. And also, we observed cross-sectioned TSV which was filled with 1 wt.% of SiC particle and we confirmed a possibility of SiC composite material as a TSV filling material.
4차 산업혁명 시대를 선도하기 위해 국가 차원에서 독창적인 연구 방향을 설정하는 전략이 요구된다. 이를 위해 기술 선도 국가들의 4차 산업혁명 관련 연구·개발 활동을 조망할 필요가 있다. 본 연구는 인공지능 등 최첨단 과학기술 정보 연구를 수행하는 미국의 정보고등연구기획국(IARPA)의 연구 프로그램들을 네트워크 분석한다. 분석 결과, IARPA의 연구 프로그램들은 정보 식별과 예측, 의사결정 그리고 사이버보안 클러스터들을 형성하며 이들 클러스터는 숨겨진 정보를 식별하고 특정한 사건을 예측하거나, 조직의 내·외부 환경 변화를 고려하여 의사결정을 지원하거나, 사이버보안을 확보하는 것에 주안점을 두고 있었다. 또한 아시아의 기술 선도 국가인 중국과 일본은 과학기술 정책 수립을 위해 IARPA 연구 프로그램들을 참고하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 4차 산업혁명 시대에 대응하기 위한 우리나라의 과학기술 정책 수립과 관련된 시사점을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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