• 한국수학사학회지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.97-103
• /
• 2004

이 논문에서는 다원환의 자유결합의 대수적 구조를 규명하여 분수확대체로서의 미분가군의 일반적인 특성을 연구하고 있다. 보편적 범주 내에서의 미분과 미분가군의 대수적 형태는 대수적 결합의 기본 원칙을 충실히 보존한다는 원칙을 밝혔을 뿐만 아니라 대수적 동형 개념으로 수학의 우주적 균형이론을 실질적으로 보여주고 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
• /
• pp.1781-1782
• /
• 2008

본 논문은 시간 지연을 가지는 이산 시간 비선형 상호 결합 시스템의 분산 퍼지 출력 궤환 제어기의 설계에 대해 연구한다. T-S(Takagi-Sugeno) 퍼지 모델 기법을 이용하여 퍼지 상호 결합 시스템을 구한다. 이를 바탕으로 분산 퍼지 출력 궤환 제어기를 설계하고, 폐루프 시스템의 안정도 충분 조건을 선형 행렬 부등식 (LMI)의 형태로 나타낸다. 설계된 이득값을 통하여 상호 결합 시스템이 안정화됨을 모의실험을 통하여 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
• /
• pp.292-293
• /
• 2007

본 논문은 연속 시간과 이산 시간 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 정적 출력 궤한 제어기의 설계에 대해 연구한다. 먼저 퍼지 모델 기법을 이용하여 비선형 상호 결합 시스템을 Takagi-Sugeno (T-S)퍼지 모델로 모델링한다. 각각의 하위 시스템에 대한 정적 출력 궤한 제어기를 병렬 분산 보상(PDC)기법을 이용하여 구한다. 선형 행렬 부등식(LMI)을 통하여 하위 시스템의 안정화를 위한 이득값을 구한다. 이득값을 통하여 하위 시스템들이 안정화되고 그를 통해 전체 상호 결합 시스템이 안정화됨을 모의실험을 통하여 증명한다.

• 대한화학회지
• /
• 제59권1호
• /
• pp.9-17
• /
• 2015

풀러렌(fullerene)의 내부에 캡슐화될 수 있는 물 분자의 수와 물 분자들이 증가함에 따라 풀러렌의 안정적인 구조에 미치는 영향을 조사하기 위해 밀도 범함수 이론(density functional theory, DFT)을 이용하여 풀러렌-물 클러스터$(H_2O)_n@C_{60}$, (n=1-10)의 구조 변화에 따른 열역학적 안정성 및 결합에너지를 계산하였다. 각각의 구조들에 대해서 여러 이론 수준에서 최적화하였으며 진동주파수를 계산하여 가장 안정한 구조를 조사하고 IR 스펙트럼을 예측하였다. 또한 풀러렌 내의 물 분자 수가 증가함에 따른 수소결합의 세기 변화를 순수한 물 클러스터$(H_2O)_n$, (n=1-6)의 수소결합과 비교 분석하였다.

• 한국광학회:학술대회논문집
• /
• 한국광학회 2005년도 제16회 정기총회 및 동계학술발표회
• /
• pp.190-191
• /
• 2005

• 한국광학회:학술대회논문집
• /
• 한국광학회 2004년도 제15회 정기총회 및 동계학술발표회
• /
• pp.154-155
• /
• 2004

• 한국표면공학회:학술대회논문집
• /
• 한국표면공학회 1998년도 춘계학술발표회 초록집
• /
• pp.160-161
• /
• 1998

• 한국도로학회:학술대회논문집
• /
• 한국도로학회 2000년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.171-175
• /
• 2000

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.15-21
• /
• 2017

본 논문은 이산시간 비선형 상호결합 시스템에 대한 지능형 분산 관측기 설계 기법을 제안한다. 여기서, 비선형 상호결합 시스템은 미지의 상호결합을 갖는다고 가정한다. 설계하는 지능형 분산 관측기 설계를 위한 문제를 설정하고, 문제를 해결할 수 있도록, 성능함수를 정의한다. 정의된 성능함수를 기반으로, 지능형 분산 관측기 설계 문제를 해결할 수 있는 충분조건을 구하고, 이를 선형 행렬 부등식의 형태로 나타낸다. 마지막으로 모의실험을 통해 제안된 지능형 분산 관측 기법의 성능을 확인한다.

• Asia Marketing Journal
• /
• 제1권2호
• /
• pp.19-35
• /
• 1999

데이터베이스 마케팅 전략을 수립하고 집행함에 있어서 고객에게 접근하기 위한 촉진 매체로써 직접우편(Direct Mail)과 텔레 마케팅 등의 직접반응매체를 주요 수단으로 하는 경우 이를 다이렉트 마케팅이라고 한다. 다른 마케팅 전략들과 마찬가지로 다이렉트 마케팅에서도 마케팅 자원이 효과적으로 사용될 수 있도록 고객 데이터베이스를 세분화하는 작업을 수행한다. 리스펀스 모델링(Response Modeling)은 다이렉트 마케팅분야에서 고객리스트를 세분화하고 각 세그멘트별로 고객의 반응(구매행위)을 예측하는 기법을 말하며 RFM(Recency, Frequency, Monetary), 로지스틱, 신경망은 리스펀스 모델링을 위해서 가장 널리 사용되고 있는 기법이다. 과거에 이들 방법은 고객 데이터베이스 전체에 단독 모델로 적용되어 왔으나 이러한 단독 모델을 고객 데이터베이스에 적용하는 것이 정당화 되려면 고객들이 동일한 방식으로 반응한다는 전제가 필요하다. 그러나 일반적으로 고객의 반응방식에는 상당한 이질성이 존재한다. 예컨대 직업, 나이, 소득, 성별 등이 같다고 해서 같은 구매패턴을 보이지는 않는다는 것이다. 즉 고객A의 구매행위는 회귀선에 의해서 잘 설명되는 반면에 고객B는 신경망이나 RFM으로 잘 설명될 수 있는 경우가 존재하는 것이다. 이러한 구매행위의 이질성을 반영하기 위해서 최근에는 두개 이상의 방법을 결합하여 사용하는 결합 리스펀스 모델링 방법도 시도 되어 왔다. 그러나 결합 리스펀스 모델링에 관한 기존 연구들은 상관관계가 낮은 모델들을 결합함으로써 세분화의 효과를 단독 모델을 사용할 때 보다 개선할 수 있다고는 하였으나 구체적으로 어떤 모델들이 서로 낮은 상관관계를 갖는지는 보여주지 못하였다. 본 논문에서는 RFM 방법을 모델 내에서 사용하는 변수와 이를 이용한 모델링 방법상의 차이로 인하여 다른 두 방법(로지스틱, 신경망)과 매우 낮은 상관관계를 갖는 방법으로 제시하고 RFM과 다른 두 방법간의 낮은 상관관계를 이용하여 결합하는 경우 모델의 예측효과를 상당히 개선할 수 있음을 사례분석을 통해서 보이고자 한다.