• 한국진공학회지
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• 제17권3호
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• pp.175-182
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• 2008

반도체 장비용 진공코팅부품의 공정영향에 의한 내부식 성능 평가방법을 연구개발 하였다. 평가기준을 마련하기 위해 반도체 공정에서 교체된 코팅부품의 특성을 분석 평가하였다. 코팅부품의 성능을 정량적으로 측정하기 위하여 부품의 코팅막으로 많이 사용되고 있는 $Al_2O_3$ 막의 건식부식실험을 실시하였고 표면모폴로지, 누설전류 및 내전압측정 등을 수행하였다. 실험결과 건식부식처리 후 샘플의 누설전류량이 증가하였고, 절연내력이 크게 줄어 전기적 특성이 하향된 결과를 보였으며, 표면 모폴로지의 경우 부식시간 증가에 따라 표면 손상정도가 증가하는 것을 확인 할 수 있었다. 부식공정에 의한 이들 특성 값 변화를 이용하여 코팅부품의 공정영향에 의한 성능평가 방법을 개발할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.220-227
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• 2021

비운송 지중구조물인 전력구와 공동구는 대부분 철근 콘크리트 구조물로서 공용기간이 경과함에 따라 탄산화에 의한 열화로 내구성이 저하된다. 특히, 전력구 및 공동구는 용도별, 지역별로 탄산화 속도가 상이하므로 개별적인 유지관리를 위해서는 탄산화 실측 데이터에 기반한 예측 모델이 요구된다. 본 연구에서는 노후화 된 전력구 및 공동구와 같이 기존 비운송 지중구조물에 대한 탄산화 예측 모델을 개발하였다. 탄산화 예측 모델 개발을 위해 안전점검에서 확보한 실측 데이터를 기반으로 다중회귀분석 및 심층신경망 기법을 활용하였다. 다중회귀분석에서 종속 변수인 탄산화 속도계수 결정을 위해 독립 변수로서 구조물, 지역, 측정 위치, 시공 유형, 측정 부재, 콘크리트 강도를 선정하였으며, 다중회귀 예측 모델의 수정결정계수(Ra2)는 0.67로 분석되었다. 심층신경망을 이용한 비운송 지중구조물의 탄산화 예측 모델결정계수(R2)는 0.82로 나타났으며, 비교대상 모델보다 우수한 예측 성능을 보였다. 심층신경망을 이용한 비운송 지중구조물의 탄산화 예측 모델은 콘크리트 강도에 기초한 것으로, 본 연구의 결과가 노후화 된 전력구 및 공동구에 대한 탄산화 유지보수 최적 시기 결정 및 예방적 유지관리 방법론에 기여되길 기대한다.

• 자원환경지질
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• 제45권6호
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• pp.661-672
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• 2012

국내 육상 이산화탄소 지중저장 후보지 중 하나로 거론되고 있는 경상분지 사암에 대하여 초임계$CO_2$ 주입에 의한 사암의 용해반응을 규명하는 실내 실험을 실시하였다. 초임계$CO_2$로 존재하는 지중저장 온도/압력조건(100 bar와 $50^{\circ}C$)을 재현한 스테인레스 셀(용량 110 ml) 내부에 지하수를 주입한 후, 공극률이 다른 3 종류의 경상분지 사암 시료에 대하여 슬랩으로 제작하여 표면을 폴리싱한 후 고압셀 하부에 고정시켜 지하수에 잠기게 하였으며, 초임계$CO_2$를 주입한 후 60 일 동안 지하수 용존 이온 농도 변화, 질량 변화, 광물의 평균 표면 거칠기 변화를 측정하였다. 사암의 물성 변화 실험에서는 채취한 3 종류의 경상분지 사암들을 원통형 코어 형태로 가공하여 대형 고온고압탱크(2 liter 용량)에 고정시켜 30 일 동안 반응 시킨 후 공극률, 건조밀도, 탄성파 속도, 일축압축강도 등을 측정하여 용해반응에 의한 사암의 물성변화를 규명하였다. 반응 시간에 따른 사암 코어의 무게를 측정하여 질량 변화에 따른 1차 용해반응 상수값($k_d$)을 계산하였으며, 이 용해상수를 이용하여 단위면적($cm^2$) 당 1 g의 사암시료가 완전히 용해되는데 걸리는 용해시간을 계산하였다. 사암 슬랩을 이용한 지중저장 조건에서 초임계$CO_2$-사암-지하수 반응 실험 결과 $Ca^{2+}$, $Na^+$의 용해반응이 활발하게 일어나는 것으로 나타나, 이들 함량이 높은 사장석, 방해석 등을 중심으로 사암의 용해반응이 일어남을 알 수 있었으며, 반응 30 일 후 초기 A사암 슬랩 무게의 0.66%가 반응에 의해 용해되었다. 경상분지 사암의 물성 변화 실험 결과, $CO_2$ 반응 30 일 동안 B사암과 C사암의 공극률은 초기 공극률 기준 16.2%와 7.4% 증가하는 반면, 건조밀도, 탄성파 속도 그리고 일축압축강도는 감소하는 경향을 보였으며, 이 결과는 초임계$CO_2$와 반응하여 암석의 용해반응에 의한 물성변화가 짧은 시간 동안 활발히 일어나고 있음을 의미한다. 계산된 용해반응상수값($k_d$)으로부터 B사암과 C사암의 경우 사암에 주입된 $CO_2$에 의하여 단위면적($cm^2$)당 1 g이 용해되는데 각각 평균 1,532 년과 329 년이 걸리는 것으로 나타나, $CO_2$ 지중저장 시 사암의 용해반응이 짧은 시간동안 활발히 일어날 수 있음을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제20권3호
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• pp.139-166
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• 2010

The supply chain management (SCM) systems have emerged as strong managerial tools for manufacturing firms in enhancing competitive strength. Despite of large investments in the SCM systems, many companies are not fully realizing the promised benefits from the systems. A review of literature on adoption, implementation and success factor of IOS (inter-organization systems), EDI (electronic data interchange) systems, shows that this issue has been examined from multiple theoretic perspectives. And many researchers have attempted to identify the factors which influence the success of system implementation. However, the existing studies have two drawbacks in revealing the determinants of systems implementation success. First, previous researches raise questions as to the appropriateness of research subjects selected. Most SCM systems are operating in the form of private industrial networks, where the participants of the systems consist of two distinct groups: focus companies and vendors. The focus companies are the primary actors in developing and operating the systems, while vendors are passive participants which are connected to the system in order to supply raw materials and parts to the focus companies. Under the circumstance, there are three ways in selecting the research subjects; focus companies only, vendors only, or two parties grouped together. It is hard to find researches that use the focus companies exclusively as the subjects probably due to the insufficient sample size for statistic analysis. Most researches have been conducted using the data collected from both groups. We argue that the SCM success factors cannot be correctly indentified in this case. The focus companies and the vendors are in different positions in many areas regarding the system implementation: firm size, managerial resources, bargaining power, organizational maturity, and etc. There are no obvious reasons to believe that the success factors of the two groups are identical. Grouping the two groups also raises questions on measuring the system success. The benefits from utilizing the systems may not be commonly distributed to the two groups. One group's benefits might be realized at the expenses of the other group considering the situation where vendors participating in SCM systems are under continuous pressures from the focus companies with respect to prices, quality, and delivery time. Therefore, by combining the system outcomes of both groups we cannot measure the system benefits obtained by each group correctly. Second, the measures of system success adopted in the previous researches have shortcoming in measuring the SCM success. User satisfaction, system utilization, and user attitudes toward the systems are most commonly used success measures in the existing studies. These measures have been developed as proxy variables in the studies of decision support systems (DSS) where the contribution of the systems to the organization performance is very difficult to measure. Unlike the DSS, the SCM systems have more specific goals, such as cost saving, inventory reduction, quality improvement, rapid time, and higher customer service. We maintain that more specific measures can be developed instead of proxy variables in order to measure the system benefits correctly. The purpose of this study is to find the determinants of SCM systems success in the perspective of vendor companies. In developing the research model, we have focused on selecting the success factors appropriate for the vendors through reviewing past researches and on developing more accurate success measures. The variables can be classified into following: technological, organizational, and environmental factors on the basis of TOE (Technology-Organization-Environment) framework. The model consists of three independent variables (competition intensity, top management support, and information system maturity), one mediating variable (collaboration), one moderating variable (government support), and a dependent variable (system success). The systems success measures have been developed to reflect the operational benefits of the SCM systems; improvement in planning and analysis capabilities, faster throughput, cost reduction, task integration, and improved product and customer service. The model has been validated using the survey data collected from 122 vendors participating in the SCM systems in Korea. To test for mediation, one should estimate the hierarchical regression analysis on the collaboration. And moderating effect analysis should estimate the moderated multiple regression, examines the effect of the government support. The result shows that information system maturity and top management support are the most important determinants of SCM system success. Supply chain technologies that standardize data formats and enhance information sharing may be adopted by supply chain leader organization because of the influence of focal company in the private industrial networks in order to streamline transactions and improve inter-organization communication. Specially, the need to develop and sustain an information system maturity will provide the focus and purpose to successfully overcome information system obstacles and resistance to innovation diffusion within the supply chain network organization. The support of top management will help focus efforts toward the realization of inter-organizational benefits and lend credibility to functional managers responsible for its implementation. The active involvement, vision, and direction of high level executives provide the impetus needed to sustain the implementation of SCM. The quality of collaboration relationships also is positively related to outcome variable. Collaboration variable is found to have a mediation effect between on influencing factors and implementation success. Higher levels of inter-organizational collaboration behaviors such as shared planning and flexibility in coordinating activities were found to be strongly linked to the vendors trust in the supply chain network. Government support moderates the effect of the IS maturity, competitive intensity, top management support on collaboration and implementation success of SCM. In general, the vendor companies face substantially greater risks in SCM implementation than the larger companies do because of severe constraints on financial and human resources and limited education on SCM systems. Besides resources, Vendors generally lack computer experience and do not have sufficient internal SCM expertise. For these reasons, government supports may establish requirements for firms doing business with the government or provide incentives to adopt, implementation SCM or practices. Government support provides significant improvements in implementation success of SCM when IS maturity, competitive intensity, top management support and collaboration are low. The environmental characteristic of competition intensity has no direct effect on vendor perspective of SCM system success. But, vendors facing above average competition intensity will have a greater need for changing technology. This suggests that companies trying to implement SCM systems should set up compatible supply chain networks and a high-quality collaboration relationship for implementation and performance.