무선 센서 네트워크(WSN)에서 센서 노드의 위치 추정 기술 중 거리 기반의 위치 추정 기술은 거리 측정에 따라 센서 노드의 위치 추정의 정확성이 달라진다. 거리 기반의 위치 추정 기술에서 거리를 측정하는 많은 기술 중에 추가적인 장비 없이 쉽게 구현이 가능한 기술 중 하나는 수신 신호 세기이다. 그러나 수신신호세기 기반의 위치 추정 기법은 몇 가지 문제점을 고려해야 한다. 하나는 수신된 신호는 채널 환경에서 페이딩, 쉐도잉 그리고 장애물 등으로 인해서 거리 추정의 오차가 생긴다. 이로 인해서 센서 노드의 위치 추정의 정확성은 낮게 된다. 또 다른 하나는 거리 기반의 위치 추정 기술은 대부분 센서 노드에 의해서 자신의 위치를 추정한다는 것이다. 하지만 센서 노드의 한정된 배터리 용량 때문에 무선 센서 네트워크의 동작 시간이 감소하게 된다. 반면에 비콘 노드는 센서 노드보다 처리 능력과 배터리 용량이 더 높기 때문에 비콘 노드 기반 위치 추정 기법은 무선 센서 네트워크의 동작 시간을 연장 할 수 있다. 본 논문에서는 비콘 노드에서 수신 신호 세기와 전력손실지수 추정을 활용하여 센서 노드의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안함으로써 위의 문제점을 극복한다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 기법을 검증한다.
데이터 중심의 XML 문서를 관계형 데이터베이스에 저장하고 관리할 경우에 XML 스키마로부터 관계형 스키마를 추출하는 것이 보다 시급한 일이다. 또한 생성된 테이블에 XML 문서를 분할하여 저장할 경우에 많은 널 값을 초래하거나 조인 비용의 증가를 가져오기 때문에 이에 대한 해결책이 필요하다. 이 논문에서는 XML 스키마로부터 관계형 스키마를 생성하는 Schema Hybrid Inlining 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 XML 스키마 그래프를 바탕으로 관계형 스키마를 생성하게 되는데, 기존의 Inlining 방식을 확장하여 출현 지시자와 진입 차수에서의 테이블 생성 방법을 휴리스틱하게 매뉴얼 처리를 하며, 유도 관계에서 최종 노드인 조상 노드는 새로운 테이블을 생성한다. 또한 DTD 종속적인 저장 방식의 단점인 조인 연산 비용을 줄이기 위하여 중복을 활용한 분할 저장과 구조적 검색 기법을 개선한 관계 경로 요소 정보를 이용하였다.
We present domestic efforts for superconducting fault current limiter (SFCL) application in the Korea Electric Power Corporation (KEPCO) grid and pending points at issue. KEPCO's decision to upgrade the 154 kV/22.9 kV main transformer from 60 MVA to 100 MVA cast a problem of high fault current in the 22.9 kV distribution lines. The grid planners supported adopting an SFCL to control the fault current. This environment friendly to SFCL application must be highly dependent upon the successful development of SFCL having specifications that domestic utility required. The required conditions are (1) small size of not greater than twice of 22.9 kV gas insulated switch-gear (GIS), (2) sustainability of current limitation without the line breaking by circuit breakers (CB) for maximum 1.5 seconds. Also, optionally, recommended is (3) the reclosing capability. Conventional resistive SFCLs do not meet (1) $\sim$ (3) all together. A hybrid SFCL is an excellent solution to meet the conditions. The hybrid SFCL consists of HTS SFCL components for fault detection and line commutation, a fast switch (FS) to break the primary path, and a limiter. This characteristic structure not only enables excellent current limiting performances and the reclosing capability, but also allows drastic reduction of HTS volume and small size of the cryostat, resulting in economic feasibility and compactness of the equipment. External current limiter also enables long term limitation since it is far less sensitive to heat generation than HTS. Semi-active operation is another advantage of the hybrid structure. We will discuss more pending points at issues such as maintenance-free long term operation, small size to accommodate the in-house substation, passive and active control, back-up plans, diagnosis, and so on.
본 연구의 목적은 비교사회정책 연구의 핵심 주제인 '종속변수의 문제'를 해결하기 위해, 이론적으로 적절하고, 다차원적이며, 복지국가 변화의 정도와 방향을 동시에 고려할 수 있는 대안적 측정방법을 시도하는 데 있다. 이를 위해 12개 OECD 주요 회원국의 복지국가 변화과정을 2가지 차원과 4가지 범주(접근성, 관대성, 활성화, 돌봄의 국가책임)로 구분하고, Fuzzy set 접근방식을 통해 16가지 이념형을 구축하여 변화의 정도와 방향을 관찰하였다. 그 결과, 비록 정도에 차이는 있으나 각 복지국가는 나름의 독특한 변화과정을 보이며, 이러한 변화는 질적인 측면을 반영할 뿐 복지국가의 패러다임적 전환이나 체제전환으로 이어지지는 않은 것으로 나타났다. 또한 자본주의 복지국가들의 변화는 몇 가지 이념형으로 수렴되는 경향을 보이는 것으로 확인되었다.
Purpose Youth unemployment is a social problem that continues to emerge in Korea. In this study, we create a model that predicts the employment of college graduates using decision tree, random forest and artificial neural network among machine learning techniques and compare the performance between each model through prediction results. Design/methodology/approach In this study, the data processing was performed, including the acquisition of the college graduates' vocational path survey data first, then the selection of independent variables and setting up dependent variables. We use R to create decision tree, random forest, and artificial neural network models and predicted whether college graduates were employed through each model. And at the end, the performance of each model was compared and evaluated. Findings The results showed that the random forest model had the highest performance, and the artificial neural network model had a narrow difference in performance than the decision tree model. In the decision-making tree model, key nodes were selected as to whether they receive economic support from their families, major affiliates, the route of obtaining information for jobs at universities, the importance of working income when choosing jobs and the location of graduation universities. Identifying the importance of variables in the random forest model, whether they receive economic support from their families as important variables, majors, the route to obtaining job information, the degree of irritating feelings for a month, and the location of the graduating university were selected.
Purpose: Gafchromic films for proton dosimetry are dependent on linear energy transfers (LETs), resulting in dose underestimation for high LETs. Despite efforts to resolve this problem for single-energy beams, there remains a need to do so for multi-energy beams. Here, a bimolecular reaction model was applied to correct the under-response of spread-out Bragg peaks (SOBPs). Methods: For depth-dose measurements, a Gafchromic EBT3 film was positioned in water perpendicular to the ground. The gantry was rotated at 15° to avoid disturbances in the beam path. A set of films was exposed to a uniformly scanned 112-MeV pristine proton beam with six different dose intensities, ranging from 0.373 to 4.865 Gy, at a 2-cm depth. Another set of films was irradiated with SOBPs with maximum energies of 110, 150, and 190 MeV having modulation widths of 5.39, 4.27, and 5.34 cm, respectively. The correction function was obtained using 150.8-MeV SOBP data. The LET of the SOBP was then analytically calculated. Finally, the model was validated for a uniform cubic dose distribution and compared with multilayered ionization chamber data. Results: The dose error in the plateau region was within 4% when normalized with the maximum dose. The discrepancy of the range was <1 mm for all measured energies. The highest errors occurred at 70 MeV owing to the steep gradient with the narrowest Bragg peak. Conclusions: With bimolecular model-based correction, an EBT3 film can be used to accurately verify the depth dose of scanned proton beams and could potentially be used to evaluate the depth-dose distribution for patient plans.
최근 급격한 기후변화로 인해 꿀벌의 생태계에도 많은 영향을 주고 있다. 꿀벌의 개체수 감소, 개화기의 변화로 인한 양봉 농가의 채밀에 막대한 영향을 주고 있다. 이에 따라 양봉에도 IoT 기술을 도입한 스마트 양봉에 관심이 집중되고 있다. 양봉의 특성에 따라 벌통안의 벌집을 육안으로 지속적 관찰이 불가능하고, 벌집안의 상태에 대하여 대부분 경험에 의한 지식에 의존하고 있는 실정이다. 특히, 벌통 내부에 꿀벌의 이동 경로와 이동량을 측정하는 부분에 대한 연구는 전무한 상황이다. 벌통 내부의 꿀벌의 이동에 대한 부분은 양봉에서 가장 중요한 분봉 시기를 예측할 수 있는 기본적인 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 꿀벌의 이동 경로를 파악하고 벌집(소비)간 입·출입 데이터를 실시간 측정하고 기록하는 장치를 제안한다. 본 연구에서 제안한 장치를 양봉 농가에서 활용할 수 있도록 기존 벌통의 벌집(소비) 규격에 맞춰서 개발했다. 개발방법은 꿀벌의 이동을 감지할 수 있는 포토 디텍터를 활용하여 16개의 이동통로를 구성하고 꿀벌의 이동상황을 실시간 감지할 수 있도록 했다. 이렇게 측정한 꿀벌의 이동상황을 활용하게 된다면 분봉시기를 놓치지 않기 위해 육안으로 봉군을 직접 관찰해야하는 문제를 해결할 수 있다. 나아가 꿀벌의 벌집 간 입출입 기록 데이터를 AI 알고리즘을 적용하면 자동으로 봉군 확장 시기를 예측할 수 있는 시스템 구현도 가능할 것이다.
본 연구는 가맹사업자의 자기효능감에 주목하여 정부가 예비가맹사업자들을 보호하기 위해 가맹본부에 다양한 규제와 정책을 사용하는 것이 최선의 방법이 아니라는 것에 관심을 두고 있다. 본 연구에서는 경로-목표이론(path-goal theory)에서 제시한 가맹본부의 리더십 행동 유형과 가맹사업자의 관계결속의 영향관계에 있어서 가맹사업자의 특성으로 자기효능감의 조절효과를 규명하고, 실증 분석한 결과 다음과 같은 연구의 시사점을 발견할 수 있었다. 첫째, 가맹본부의 리더십 행동유형이 관계결속에 긍정적 효과를 가져 온다는 사실이 확인됨으로써 가맹본부는 가맹사업자에게 맞는 리더십 행동유형을 적용할 수 있도록 하여야 한다. 둘째, 가맹사업자의 자기효능감이 관계결속에 긍정적 효과가 있을 뿐만 아니라, 리더십 행동유형과 관계결속 사이에 상당한 조절효과가 있기 때문에 가맹본부는 가맹사업자들의 개인차(individual difference) 관리가 필요하다. 셋째, 정부는 가맹본부를 규제할 것만이 아니라 가맹본부가 가맹사업자들의 특성을 확실하게 파악하고 기업의 목표달성을 위한 정당한 통제가 가능하도록 제도적 지원을 해야 할 것이다.
해수내에서 수중음파의 전파경로 및 도달시간은 해수의 물리적 성질에 의해 커다란 영향을 받는다. 최근의 해양탐사 방법의 하나인 해양음향 토모그래피는 음원과 수신기 사이의 음파 도달시간 차이로부터 해수의 물리적 특성(주로 음속, 수온, 해류변동)을 파악하는 방법이다. 해양음향 토모그래피에 의한 해양탐사를 수행하기 위해서는 비균질 매질에서의 음파전파 모델을 이용하여 매질변동에 따른 음파의 전파경로 및 도달시간 등의 파악이 우선이다. 또한 수신신호는 음파 전파경로의 식별, 매질변동에 따른 수신신호의 안정성, 그리고 주위잡음과 음원신호를 구별하기 위한 분해능 등을 만족하여야 한다. 본 연구에서는 동해에서 해양음향 토모그래피에 의한 해양탐사의 가능성을 검토하기 위하여 기존의 관측자료로부터 표준해양을 설정하여 음파의 도달시간 및 전파경로의 기준으로 정하였다. 동해의 표준해양의 특성은 표층의 음속이 약 1523 m/s이고 최소음속층인 400 m층의 음속이 약 1458 m/s이다. 동해 의 수중음속 변동은 직경 100 km 이상인 중규모 난수성 소용돌이 출현으로 인하여 매우 심한데 수심 200 m 정도까지 확장하여 존재한다. 음원과 수신기의 수심을 최소음속층보다 약간 상층인 350 m수심에 두고 수평거리가 200 km떨어진 표준해양과 소용돌이 음속구조에 대한 음파 전파특성을 파악하였다. 사용된 모델은 음선이론에 근거한 비균질매질에서의 음파전파 모델이며, 이를 이용하여 eigenray 정보를 산출하였으며, 중심주파수가 400 Hz, 주파수폭이 16 Hz, 펄스 길이가 64 ms인 LFM 펄스를 가진 가상적인 음원신호를 설정하여 수신신호를 모의하였다. 수신신호 모의 결과와 수치모델에 의한 동해에서의 음파 전파특성 결과는 해양음향 토모그래피 운용을 위한 필수적인 음파 전파경로의 식별, 매질변동에 따른 안정성, 그리고 주위잡음과 음원신호의 구별을 위한 분해능을 만족한다.
The benefit that a consumer derives from the use of a good often depends on the number of other consumers purchasing the same goods or other compatible items. This property, which is known as network externality, is significant in many IT related industries. Over the past few decades, network externalities have been recognized in the context of physical networks such as the telephone and railroad industries. Today, as many products are provided as a form of system that consists of compatible components, the appreciation of network externality is becoming increasingly important. Network externalities have been extensively studied among economists who have been seeking to explain new phenomena resulting from rapid advancements in ICT (Information and Communication Technology). As a result of these efforts, a new body of theories for 'New Economy' has been proposed. The theoretical bottom-line argument of such theories is that technologies subject to network effects exhibit multiple equilibriums and will finally lock into a monopoly with one standard cornering the entire market. They emphasize that such "tippiness" is a typical characteristic in such networked markets, describing that multiple incompatible technologies rarely coexist and that the switch to a single, leading standard occurs suddenly. Moreover, it is argued that this standardization process is path dependent, and the ultimate outcome is unpredictable. With incomplete information about other actors' preferences, there can be excess inertia, as consumers only moderately favor the change, and hence are themselves insufficiently motivated to start the bandwagon rolling, but would get on it once it did start to roll. This startup problem can prevent the adoption of any standard at all, even if it is preferred by everyone. Conversely, excess momentum is another possible outcome, for example, if a sponsoring firm uses low prices during early periods of diffusion. The aim of this paper is to analyze the dynamics of the adoption process in markets exhibiting network effects by focusing on two factors; switching and agent heterogeneity. Switching is an important factor that should be considered in analyzing the adoption process. An agent's switching invokes switching by other adopters, which brings about a positive feedback process that can significantly complicate the adoption process. Agent heterogeneity also plays a important role in shaping the early development of the adoption process, which has a significant impact on the later development of the process. The effects of these two factors are analyzed by developing an agent-based simulation model. ABM is a computer-based simulation methodology that can offer many advantages over traditional analytical approaches. The model is designed such that agents have diverse preferences regarding technology and are allowed to switch their previous choice. The simulation results showed that the adoption processes in a market exhibiting networks effects are significantly affected by the distribution of agents and the occurrence of switching. In particular, it is found that both weak heterogeneity and strong network effects cause agents to start to switch early and this plays a role of expediting the emergence of 'lock-in.' When network effects are strong, agents are easily affected by changes in early market shares. This causes agents to switch earlier and in turn speeds up the market's tipping. The same effect is found in the case of highly homogeneous agents. When agents are highly homogeneous, the market starts to tip toward one technology rapidly, and its choice is not always consistent with the populations' initial inclination. Increased volatility and faster lock-in increase the possibility that the market will reach an unexpected outcome. The primary contribution of this study is the elucidation of the role of parameters characterizing the market in the development of the lock-in process, and identification of conditions where such unexpected outcomes happen.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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