• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2008년도 춘계 학술발표회 제20권1호
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• pp.293-296
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• 2008

콘크리트의 크리프와 건조수축은 재료 자체의 변동성과 모델의 불확실성 때문에 매우 복잡한 현상이다. 콘크리트 구조물의 장기거동을 예측할 수 있는 크리프와 건조수축 모델은 여러 가지 환경요인을 고려한 설계기준(Design Code)으로부터 얻을 수 있다. 하지만 같은 환경하에서 설계기준으로부터 구한 모델은 각기 다르기도 하다. 실제 콘크리트의 특성을 구하기 위해 장기간 실험을 통하기도 하지만 이는 실제 건설 현장에서는 쉬운 일이 아니고 이 또한 실구조물에서 다를 수 있다. 설계과정에서의 가정한 물성과 실제 물성의 차이가 있다면, 실제 구조물의 장기 거동을 정확히 예측하지 못하게 된다. 따라서 시공중이나 공용중 시간거동 예측을 정확히 하기 위해서는 실제 교량에서 시간의존거동에 미치는 요소 중 크리프 특성이 적절하게 주어졌는지에 대한 검토가 필요하다. 본 논문에서는 교량의 시간에 따른 거동을 측정한 자료가 주어졌을 때크 리프 민감도 해석을 수행하여 콘크리트의 크리프 계수를 예측하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.190-197
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• 2004

본 연구는 신경망에 근거한 패턴매칭 방법을 사용하여 일시적 허혈 에피소드의 자동예측을 다루고 있다. 다층 신경망을 학습하기 위한 알고리즘은 수정된 역전파 알고리즘으로서 이 알고리즘은 학습속도를 향상시키기 위해 뉴런간의 연결계수 뿐만 아니라 뉴런내 비선형 함수의 변수들도 갱신한다. 제안된 방법의 성능은 MIT/BIH long-term 데이터베이스의 심전도(ECG) 신호를 사용하여 평가하였다. 총 15 레코드(237 허혈 에피소드)에 대한 실험결과에 의하면 허혈 에피소드 예측의 평균 sensitivity와 specificity 각각 85.71%와 71.11%이다. 또한 제안된 방법은 실제 허혈 에피소드로부터 평균 45.53초 이전에 예측하였다. 이러한 결과는 패턴매칭 분류기로서의 신경망 접근방법이 일시적 허혈 에피소드예측에 유용한 도구로 사용될 수 있음을 의미한다.

• Ocean and Polar Research
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• 제43권3호
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• pp.179-192
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• 2021

In this study, an integrated wave model from global to coastal scales was developed to improve the operational wave prediction performance of the Korean Meteorological Administration (KMA). In this system, the wave model was upgraded to the WaveWatch III version 6.07 with the improved parameterization of the source term. Considering the increased resolution of the wind input field and the introduction of the high-performance KMA 5^th Supercomputer, the spatial resolution of global and regional wave models has been doubled compared to the operational model. The physical processes and coefficients of the wave model were optimized for the current KMA global atmospheric forecasting system, the Korean Integrated Model (KIM), which is being operated since April 2020. Based on the sensitivity experiment results, the wind-wave growth parameter (β_max) for the global wave model was determined to be 1.33 with the lowest root mean square errors (RMSE). The value of β_max showed the lowest error when applied to regional/coastal wave models for the period of the typhoon season when strong winds occur. Applying the new system to the case of August 2020, the RMSE for the 48-hour significant wave height prediction was reduced by 13.4 to 17.7% compared to the existing KMA operating model. The new integrated wave prediction system plans to replace the KMA operating model after long-term verification.

• 유통과학연구
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• 제13권3호
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• pp.69-77
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• 2015

Purpose - The purpose of this study is to examine whether the cash policies of retail firms listed on Korean stock markets are consistent with the evidence provided in the study of Almeida et al. (2004). Liquidity management is an important issue for financially constrained firms relative to financially unconstrained firms. Because there are few sources of external funding, the optimal liquidity policies of financially constrained firms should reflect their own earnings or cash inflows to create opportunities for current and future real investments. According to this simple idea, we estimate the sensitivity of cash to cash flows and simply check whether the estimated sensitivity to cash flows of the cash retained by constrained retail firms is greater than that of the cash retained by unconstrained retail firms. Through this work, we aim to explain why the cash policies of the retail firms listed on the Korean stock markets differ from those of listed manufacturing enterprises. Research design, data, and methodology - To explain a firm's cash holdings, we use only three explanatory variables: earnings before interest and taxes (EBIT), Tobin's q, and size. All the variables are defined as the value of the numerator divided by aggregate assets. Thanks to this definition, it is possible to treat all the sample firms as a single large firm. The sample financial data for this study are collected from the retail enterprises listed on the KOSPI and KOSDAQ markets from 1991 to 2013. We can obtain these data from WISEfn, the financial information company. This study's methodology has its origin in Keynes's simple idea of precautionary liquidity demand: When a firm faces financial constraints, cash savings from earnings or cash inflows become important from the corporate finance perspective. Following this simple idea, Almeida et al. (2004) developed their theoretical model and found empirical evidence that the sensitivity of cash to cash flows varies systematically according to different types of financing frictions. To find more empirical evidence for this idea, we examined the cash flow sensitivity of the cash held by Korean retail firms. Results - Through several robustness tests, we empirically showed that financially constrained Korean retail firms display significant positive propensity to save cash from earnings before interest and taxes, while the estimated cash flow sensitivity of the cash held by unconstrained retail firms is not significant. Despite the relatively low earnings of retail firms, their sensitivity is three times greater than that of manufacturing enterprises. This implies that Korean retail firms have greater intentions of facilitating future investments rather than current investments. Conclusions - The characteristics of the cash policies of Korean retail firms differ from those of manufacturing firms. This contrast may be attributable to industry-oriented policy planning, regulations, and institutional differences. However, the industrial policymakers should observe signals of the long-term growth options of retail firms based on their high propensity to save from their cash inflows.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-7
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• 2011

KOSPI는 정치 및 경제를 포함한 다양한 요소에 영향을 받는 관계로 정확한 단기 KOSPI 예측 방법론 개발은 매우 어려운 문제로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(NEWFM; neural network with weighted fuzzy membership functions)의 특징 추출기법을 사용하여 5일 동안의 주가 단기추세를 예측하는 방안을 제안한다. 비중복면적 분산 측정법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징입력을 선택한다. 특징입력으로써 기술지표를 이용하여 얻은 데이터를 웨이블릿 변환을 이용하여 39개의 계수들을 추출한다. 이들 39개의 특징입력 중 비중복면적 분산측정법에 의해서 추출된 12개의 계수가 사용된다. 제안된 방법에서는 민감도가 72.79%, 특이도가 74.76%, 정확도가 73.84%를 나타낸다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제28권5호
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• pp.13-25
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• 2012

그라운드 앵커공법은 현재 우리나라에서 가장 일반적으로 사용되는 사면보강공법들 중 하나이다. 앵커로 보강된 사면의 안정성을 장기간 확인하기 위해서는 그라운드 앵커의 긴장력을 측정하는 것이 매우 중요하다. 그러나 현재 현장에서 주로 사용되는 스트레인게이지 및 V/W타입의 로드 셀은 전자기파에 의한 노이즈 발생이 크고 습기 또는 수분의 영향으로 인해 측정값에 오차가 발생할 수 있으며 자기열화 등으로 장기간의 모니터링에 한계가 있다. 또한 앵커의 개별 텐던에 발생하는 미세한 변화를 정확히 감지할 수 없는 단점이 있어 이를 개선할 수 있는 방안으로 광섬유 센서를 이용하여 강연선의 변형률을 측정할 수 있는 광섬유 센서 내장형 텐던이 개발되었다. 이 광섬유 센서 내장형 텐던은 단기간의 앵커 장력 측정에 성공적으로 적용된 사례가 보고되었으나 장기간에 걸친 장력 변화를 측정하기 위해서는 온도에 의한 광섬유 센서의 변형률을 보상하여야 한다. 이 논문에서는 광섬유 센서 내장형 텐던을 이용하여 그라운드 앵커의 장력모니터링 시 지중온도 변화에 의한 영향을 보상하는 실용적인 방안에 대하여 기술하였다. 먼저 실내실험을 통하여 광섬유 센서 내장형 텐던의 온도반응계수(${\beta}^{\prime}$)를 $2.0{\times}10^{-5}/^{\circ}C$로 결정하고 실제 현장에 설치된 광섬유 센서를 이용하여 깊이별 지중온도 변화값을 측정하였다. 연구 대상지역(여수)의 기상청 지중온도 측정 결과 자료와의 비교를 통하여 결정된 온도반응계수(${\beta}^{\prime}$)를 이용한 광섬유 센서 내장형 텐던의 온도반응 성능을 검증하였다. 최종적으로 광섬유 센서 내장형 텐던을 이용하여 실제 사면에 설치된 인장형 앵커와 압축형 앵커의 계절별 긴장력을 모니터링하고 기상청 지중온도 측정자료와 온도반응계수를 이용하여 온도보상을 실시하여 기존 V/W타입의 로드 셀 측정 결과와 비교하였다. 제안된 광섬유 센서 내장형 텐던의 온도반응계수와 기상청 지중온도 측정결과를 이용한 앵커의 온도보상 방법에 의해 측정된 긴장력 모니터링 결과가 계절에 따른 지중온도 변화에 상관없이 로드 셀 결과와 일관성 있게 비교되어 제안된 온도보상 방법이 매우 실용적이며 합리적인 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.151-160
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• 2021

본 연구의 목적은 CSR이 경영자성과보상민감도에 미치는 영향을 확인하고, 지배구조가 효율적으로 운영되는지의 여부에 이러한 관련성에 차이가 나타나는지를 확인하는 것이다. 분석을 위한 표본은 2011-2017년 KOSPI상장기업을 대상으로 하였으며, 회귀분석을 수행하여 관련성을 확인하였다. 연구결과는 첫째, CSR을 수행하는 기업에서 회계성과보상민감도는 음(-)의 관계, 주식성과보상민감도는 양(+)의 관계가 나타났다. 둘째, CSR과 경영자성과보상민감도는 지배구조의 형태에 따라 달라지는데, CSR을 수행하는 기업에서는 지배구조가 효율적일 때 경영자보상제도와 대체적으로 상호 보완하는 역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 CSR을 수행하는 기업에서 경영자의 의사결정을 장기적인 관점에서 주주 이익을 높이는 방향으로 유인하기 위해서는 기업 내 효과적인 경영자유인보상제도를 설계할 필요성이 있음을 시사한다. 또한, 지배구조와의 관계를 파악하여 서로 중복되는 장치들을 줄이거나 개선한다면 기업 가치를 높이는데 기여할 수 있을 것이며, 이와 관련한 후속연구가 진행될 필요성이 있다고 판단된다.

• 운동영양학회지
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• 제16권2호
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• pp.65-71
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• 2012

Oxygen is the final acceptor of electron transport from fat and carbohydrate oxidation, which is the rate-limiting factor for cellular ATP production. Under altitude hypoxia condition, energy reliance on anaerobic glycolysis increases to compensate for the shortfall caused by reduced fatty acid oxidation [1]. Therefore, training at altitude is expected to strongly influence the human metabolic system, and has the potential to be designed as a non-pharmacological or recreational intervention regimen for correcting diabetes or related metabolic problems. However, most people cannot accommodate high altitude exposure above 4500 M due to acute mountain sickness (AMS) and insulin resistance corresponding to a increased levels of the stress hormones cortisol and catecholamine [2]. Thus, less stringent conditions were evaluated to determine whether glucose tolerance and insulin sensitivity could be improved by moderate altitude exposure (below 4000 M). In 2003, we and another group in Austria reported that short-term moderate altitude exposure plus endurance-related physical activity significantly improves glucose tolerance (not fasting glucose) in humans [3,4], which is associated with the improvement in the whole-body insulin sensitivity [5]. With daily hiking at an altitude of approximately 4000 M, glucose tolerance can still be improved but fasting glucose was slightly elevated. Individuals vary widely in their response to altitude challenge. In particular, the improvement in glucose tolerance and insulin sensitivity by prolonged altitude hiking activity is not apparent in those individuals with low baseline DHEA-S concentration [6]. In addition, hematopoietic adaptation against altitude hypoxia can also be impaired in individuals with low DHEA-S. In short-lived mammals like rodents, the DHEA-S level is barely detectable since their adrenal cortex does not appear to produce this steroid [7]. In this model, exercise training recovery under prolonged hypoxia exposure (14-15% oxygen, 8 h per day for 6 weeks) can still improve insulin sensitivity, secondary to an effective suppression of adiposity [8]. Genetically obese rats exhibit hyperinsulinemia (sign of insulin resistance) with up-regulated baseline levels of AMP-activated protein kinase and AS160 phosphorylation in skeletal muscle compared to lean rats. After prolonged hypoxia training, this abnormality can be reversed concomitant with an approximately 50% increase in GLUT4 protein expression. Additionally, prolonged moderate hypoxia training results in decreased diffusion distance of muscle fiber (reduced cross-sectional area) without affecting muscle weight. In humans, moderate hypoxia increases postprandial blood distribution towards skeletal muscle during a training recovery. This physiological response plays a role in the redistribution of fuel storage among important energy storage sites and may explain its potent effect on changing body composition. Conclusion: Prolonged moderate altitude hypoxia (rangingfrom 1700 to 2400 M), but not acute high attitude hypoxia (above 4000 M), can effectively improve insulin sensitivity and glucose tolerance for humans and antagonizes the obese phenotype in animals with a genetic defect. In humans, the magnitude of the improvementvaries widely and correlates with baseline plasma DHEA-S levels. Compared to training at sea-level, training at altitude effectively decreases fat mass in parallel with increased muscle mass. This change may be associated with increased perfusion of insulin and fuel towards skeletal muscle that favors muscle competing postprandial fuel in circulation against adipose tissues.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제19권4호
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• pp.249-265
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• 1987

고준위 방사성폐기물 처분장에 대한 확률론적 위험도 평가를 위해 지금까지 많은 방법들이 제안되어 왔다. 이 계는 많은 불확실성을 갖는 입력 변수들을 갖고 있어서 이 입력변수들에 대해 계산된 위험도 역시 많은 불착실성을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 점들을 조직적으로 분석하기 위하여 여러가지 불확실도 및 민감도 분석 방법들이 개발되었고 고준위 폐기물 처분장의 위험도 평가에 적용되었다. 본 논문을 통해 개발된 통계 패키지 SPUSA는 통계적 열여유도 분석, 방사선원 불확실도 분석등 등의 분야에도 사용될 수 있다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제53권10호
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• pp.529-535
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• 2004

Load forecasting is essential in the electricity market for the participants to manage the market efficiently and stably. A wide variety of techniques/algorithms for load forecasting has been reported in many literatures. These techniques are as follows: multiple linear regression, stochastic time series, general exponential smoothing, state space and Kalman filter, knowledge-based expert system approach (fuzzy method and artificial neural network). These techniques have improved the accuracy of the load forecasting. In recent 10 years, many researchers have focused on artificial neural network and fuzzy method for the load forecasting. In this paper, we propose an algorithm of a hybrid load forecasting method using fuzzy linear regression and general exponential smoothing and considering the sensitivities of the temperature. In order to consider the lower load of weekends and Monday than weekdays, fuzzy linear regression method is proposed. The temperature sensitivity is used to improve the accuracy of the load forecasting through the relation of the daily load and temperature. And the normal load of weekdays is easily forecasted by general exponential smoothing method. Test results show that the proposed algorithm improves the accuracy of the load forecasting in 1996.