The major purpose of this paper is to examine two closely related issues. An attempt is made here to examine internationally high land price in Korea from the perspectives of market fundamentals (MF) and bubble theory, respectively. Another theoretical issue, whether land speculation can result in market failure, is also examined. It has been concluded that the primary causes for the rapid increases in land prices in Korea, could be found in the perspective of MF. (1) The financial intermediaries has been controlled by the government since 1960s. Real Interest rates in the commercial banks has been controlled at the level of zero or sometimes negative; scarce financial resources has been rationed by the government. The governmental control of the bands has also resirained the development of securities market. Money, which can not find the appropri opportunity for saving in financial market, moves to land market. (2) Socially created land value, based on rapid economic gorwth and big public investment, has been appropriated mainly by the private: The effective tax rate of land holding tax has been under 0.02 percent; Real Estate Capital Galns Tax has, in fact, affected few persons, mainly because examptions and preferential taxation have been widely permitted. (3) The government has ploaced severe limitations on rural-to-urban land conversion, although the demand for urban uses has repidly grown. All factors above caused the cyclical land speculation. This, in turn, created the myth that land prices will inevitably continue to rise. Based on the myth, the growing bubble in land price has been created. This is the secondary reason for high land price relative to income in Korea. It is also shown that it is possible that speculation in land results in market failure because land is fixed in quantity and can be used for production and speculation purposes simultaneously.
본 논문은 지능형 자동차를 위한 속도 제한 표지판 실시간 인식 방법을 제안한다. 기존에는 전처리 과정을 거친 관심 영역에 대해 영역 전체의 픽셀 값을 특징으로 하여 연산량이 크나 제안된 방법은 연산량을 줄이기 위해 적은 개수의 DCT 계수를 이용하는 방법을 사용한다. 제안된 알고리듬은 인식의 판단 기준이 되는 DCT 계수를 선택하고 이를 선형판별법과 Mahalanobis Distance를 이용하여 단일 프레임의 속도 제한 표지판을 인식한다. 단일 프레임의 분류 결과를 연속된 프레임동안 누적하여 가장 높은 확률을 갖는 속도 제한 표지판을 선택한다. 실험 결과 테스트로 사용된 연속된 프레임에 대해서 100% 인식을 보이며 기존 대비, 곱셈 연산량은 58.6% 감소, 덧셈 연산량은 38.3% 감소하는 결과를 얻었다.
최근에 무인항공기의 실용화 및 사업화가 추진됨에 따라 무인항공기의 안전성 확보에 관한 관심이 증가하고 있다. 무인항공기의 사고는 재산 및 인명 피해를 발생시키기 때문에 사고를 예방할 수 있는 기술의 개발은 중요하다. 이러한 이유로 AutoEncoder 모델을 이용한 비정상 비행 상태 탐지 기법이 개발되었다. 그러나 기존 탐지 기법은 성능과 실시간 처리 측면에서 한계를 지닌다. 본 논문에서는 U-Net 기반 비정상 비행 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 U-Net 모델에서 얻어지는 재구성 오차에 대한 마할라노비스 거리 증가량에 기반하여 비정상 비행이 탐지된다. 모의실험을 통해 제안 탐지 기법이 기존 탐지 기법에 비해 탐지 성능이 우수하며 온보드 환경에서 실시간으로 구동될 수 있음을 알 수 있다.
본고의 목적은 우리나라 기업의 연구개발투자의 특성을 파악하고 연구개발투자의 경제적 효과로 연구개발투자 수익률을 추정하는 것이다. 이를 위하여 695개 기업에 대한 8년간의 관측치가 존재하는 5,560개 표본으로 구성된 패널 데이터를 구축하였다. 패널 데이터를 이용하여 먼저 기업 연구개발투자의 특성을 파악하고자 하였다. 우리나라 기업의 연구개발투자의 특성은 선행 연구결과에서 정립된 이른바 정형화된 사실에서 벗어나지 않음을 확인할 수 있었다. 특히 강조할 점은 연구개발투자의 생산성 효과와 연구개발투자 자체의 생산성을 구별하여야 한다는 것이다. 즉, 연구개발투자를 많이 하는 기업이 생산성이 높은 것은 사실이지만 연구개발투자와 생산성 증가의 관련성은 높지 않으며, 연구개발투자에 있어서도 다른 실물투자와 마찬가지로 수익체증보다는 오히려 수익체감의 법칙이 작용한다는 점이다. Klette 모형을 이용하여 연구개발투자 수익률 및 지식스톡의 진부화율을 추정하였다. 실증분석결과에 의하면 이들 기업의 연구개발투자의 사적 수익률은 산업 전체로는 평균값 기준 7.7% 또는 중간값 기준 16.4% 수준으로, 제조업에 한정하면 평균값 기준 10.4% 또는 중간값 기준 16.4% 수준으로 추정되었다. 한편, 지식스톡의 진부화율은 산업 전체로는 32.9%로, 산업별로는 최하 11.6%(금속)에서 최대 49.5%(서비스) 범위로 추정되었다. 제조업 기업의 연구개발투자 수익률은 실질이자율의 두 배 정도로 추정할 수 있다. 자본시장이 효율적으로 작동한다면, 연구개발투자의 수익률은 자본의 기회비용에 추가하여 연구개발의 지대(rent)로 구성된다고 할 수 있다. 연구개발투자를 지속적으로 수행하는 우리나라 기업은 대체로 자본의 기회비용 이상의 초과 수익을 향유하고 있다는 결론이 가능하다.
Construction industry has a relatively higher industrial accident rate than other domestic industries. Thus, to reduce the accident rate, researches on the methodology of worker's safety education combined with new technologies like IT technology have increased. In the light of workers' safety information provision, this study develops a VR(Virtual Reality)-based construction site using the BIM(Building Information Modeling) data. The target structures and geographical features are included in the VR-based construction site where the construction machinery model and worker model are also created using a game engine. For highly effective provision of safety information, video clips with suitable captions corresponding to working processes were made with proper screen directing. They should be appropriately connected to correct worker's operations to improve the work commitment level, sense of reality and inducement of interest. From this scenario, the 3D VR-based construction site, which can be experienced through a VR equipment, was created and in the same platform, the safety information was provided by the video clip combined with the suitable captions. Although the real construction site involves various requirements depending on field situation and the expertness and experience of workers are not consistent, the developed safety information provision based on the VR construction site is expected to effectively reduce the incomplete factors leading to construction accidents by improving the worker's perception of workplace safety.
최근 건강에 대한 관심이 높아짐에 따라 운동 프로그램을 스스로 학습하고 즐길 수 있는 능동형 피트니스 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 운동 참여자의 생체신호에서 획득한 생체상태와 운동 정보를 이용하여 개인 수준에 맞는 스피닝 트레이닝 프로그램을 자기 주도 방식으로 학습 및 체험할 수 있게 하는 능동형 스피닝 트레이닝 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안 시스템은 운동 참여자의 뇌파와 맥파 신호를 통해 생체 상태를 분석하고, 골격 동작을 실시간 인식하여 검출된 스피닝 동작 일치율과 운동량을 반영하여 운동 참여자에게 적합한 난이도의 스피닝 프로그램을 제공한다. 또한, 가상 스피닝 강사를 통해 올바른 동작을 제시하고 참여자의 동작 일치율에 따라서 난이도를 조절함으로써 운동 효과를 높일 수 있도록 하였다. 다양한 사용자들에 대한 실험을 통해 제안시스템이 비교적 짧은 시간에 유효한 운동 효과를 얻는데 도움이 됨을 확인할 수 있었다.
DTW 알고리즘을 이용한 고립단어 인식은 화자종속이라는 상황에 있어서는 좋은 인식 율을 제공하여 준다. 그러나 DTW 알고리즘은 검색해야 할 단어가 많을 경우 검색시간이 상대적으로 높아지게 되므로 현실적으로 적용하기가 힘들다. 웹에서의 교육용 학습 지와 같이 상황 의존적 단답형 질의 응답을 요구하는 시스템의 경우에 있어서는 주어진 질문에 대한 응답이 비교적 제한되어 있어 검색대상을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 상황에서 사용할 수 있는 저가형 음성 인식기를 DTW로 구현하였다. DTW의 단점을 보완하기 위해 검색할 대상을 상황에 따라 줄이는 방법을 이용하였다. 질문에 따라 관심대상을 선정하여 이들만을 검색대상으로 삼았다. 실제적인 구현을 통하여 검색대상을 줄인 결과 높은 인식 율을 얻을 수 있었고, 그룹을 설정한 만큼의 빠른 검색시간을 얻을 수 있었다.
This study systematically compared two hybrid deterministic/Monte Carlo transport codes, ADVANTG/MCNP and MAVRIC, in solving a difficult shielding problem for a real-world spent fuel storage cask. Both hybrid codes were developed based on the consistent adjoint driven importance sampling (CADIS) methodology but with different implementations. The dose rate distributions on the cask surface were of primary interest and their predicted results were compared with each other and with a straightforward MCNP calculation as a baseline case. Forward-Weighted CADIS was applied for optimization toward uniform statistical uncertainties for all tallies on the cask surface. Both ADVANTG/MCNP and MAVRIC achieved substantial improvements in overall computational efficiencies, especially for gamma-ray transport. Compared with the continuous-energy ADVANTG/MCNP calculations, the coarse-group MAVRIC calculations underestimated the neutron dose rates on the cask's side surface by an approximate factor of two and slightly overestimated the dose rates on the cask's top and side surfaces for fuel gamma and hardware gamma sources because of the impact of multigroup approximation. The fine-group MAVRIC calculations improved to a certain extent and the addition of continuous-energy treatment to the Monte Carlo code in the latest MAVRIC sequence greatly reduced these discrepancies. For the two continuous-energy calculations of ADVANTG/MCNP and MAVRIC, a remaining difference of approximately 30% between the neutron dose rates on the cask's side surface resulted from inconsistent use of thermal scattering treatment of hydrogen in concrete.
본 논문에서는 차량에 설치된 카메라를 활용하여 차선을 추출하고, 차량이탈을 검출하기 위한 방법에 대해서 논의한다. 하드웨어 기술의 발달로 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라서, 카메라를 활용한 차선인식 및 차량이탈검출과 관련하여 다양한 알고리즘들이 제시 되었다. 그러나 이들 연구에서는 영상에서 2개의 차선을 모두 찾아야 하기 때문에 처리속도 및 실제 운행환경에서의 다양한 여건으로 인하여 검출률이 떨어진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 빠른 속도와 높은 검출률을 위해 단일차선을 추출하고, 중심점 분석을 통한 차선이탈검출 알고리즘을 제안한다. 카메라의 기하학적 모델링을 통하여 차선이 존재하는 관심영역을 설정하고, 원본 이미지를 이등분한 후에 허프변환(Hough Transform)을 사용하여 한 차선의 일부를 찾아낸 후에, 일정 크기로 복원한다. 복원한 차선을 설정된 중심점과의 거리계산을 통하여 차선이탈을 판단한다. 실차실험을 통하여 제안한 알고리즘을 기존의 알고리즘과 비교 검증을 수행하였고, 이를 통하여 제안된 알고리즘이 빠르고 정확함을 보였다.
기존 영상 검지기 분야에는 다양한 고성능 알고리즘들이 존재하지만 실시간 연산 요구량이 너무 많아 시스템 장비가 고가, 고전력을 소모하는 단점이 있었다. 이에 본 논문에서는 저가, 저전력 영상 검지 시스템 구현을 위해 안드로이드 플랫폼의 성능 사양에 적합한 저연산량의 영상 검지 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 차량 하부에만 생성되는 sub-shadow 를 분리하여 이를 누적함으로써 차선 및 검지 영역을 정밀하게 설정하고 이 검지 영역을 통과하는 차량 자체와 차량 sub-shadow 의 통과패턴을 판단하여 차선별 교통량 뿐만 아니라 상행 및 하행 교통량까지 자동으로 분류할 수 있다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 하행 차량의 경우 평균 97.1%, 상행 차량의 경우 평균 94.1%의 검지율을 보였다. 이 결과는 상용 루프검지기의 성능 95% 에 버금가는 수준으로 만족스러운 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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