자기치유 소재를 이용하여 강판을 코팅하는 경우, 코팅 소재에 상처가 날 경우 스스로 상처를 치유하여 강판이 부식되는 것을 방지할 수 있다. 하지만 자기치유 과정에는 시간이 소요되며, 따라서 자기치유가 되기 전에 강판의 상처가 부식 될 수 있다. 본 연구에서는 가역적인 hindered urea bond(HUB)를 통하여 가교 결합을 형성하면서 동시에 부식 방지제로써 작용하는 DTBEDA를 이용하여 듀얼자기치유 메커니즘을 가지는 코팅 소재를 제조하였다. 또한 제조된 소재를 강판에 코팅하여 의료용 메스와 나노/마이크로 압입시험기를 통하여 스크래치에 대한 자기치유 성능을 확인하였으며, DTBEDA의 내부식성 효과를 전기화학 임피던스 분광법(EIS)을 통하여 분석하였다.
In this paper, we proposed an improved weakly-coupled power divider(TAP UNIT) for CATV and/or MATV systems, by which the degree of freedom in design and density of coupling interval are signifcantly increased compared with the intrinsic one even though the turn ratios are still of discrete values. On the other hand, the new design theory of a generalized n-way power divider with arbitrary dividing ratios, for CATV and/or MATV systems, which consists of ideal multiwinding transformers and resistors only was presented. Since the circuit elements is not frequency dependent, the proposed power divider is to be of considerably broad bandwidth. Furthermore, the experimental verification has been achieved, and, hence, the validity of the design theory proposed here is confirmed.
메탄을 탄소원 및 에너지원으로 이용하는 메탄산화균은 물질대사과정 중에 다량의 세포외 고분자물질인 Extracellular polymeric substances(EPS)를 생성하는데, EPS는 카르복실기와 같은 표면흡착 기능을 가지고 있어 생체흡착제로 사용이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 메탄산화세균을 이용하여 중금속인 Cd의 흡착성능을 파악하여 활성슬러지의 흡착능과 비교하고, EPS 농도별, pH별 흡착량의 변화를 실험한 후 Freundlich 흡착모델식에 적용하여 흡착공정의 기본적인 설계인자를 도출하고자 하였다. 실험에 사용한 메탄산화세균은 매립지 복토층 상부 토양에서 분리하여 실험실에서 대량으로 배양하였으며, EPS 생성을 위해 메탄을 Head space의 20%를 주입하고 $30^{\circ}C$, 150rpm에서 질소원이 부족한 조건으로 48hr 동안 배양하였다. Cd의 흡착실험은 용액의 pH를 3에서 8까지 변화를 주면서 활성슬러지와 메탄산화세균의 시간별 흡착능을 측정하였다. 또한 중금속의 농도별 흡착능을 측정하여 흡착평형 상수를 파악하였으며, 중금속 흡착 전, 후 미생물의 SEM 촬영, FT-IR 분석, 전자현미분석(EPMA)을 통하여 무기성분 분석 및 표면관찰을 수행하였다. 실험결과 메탄산화세균에 의해 생성된 EPS 물질은 중금속에 대한 강한 결합능력이 있으며, Cd에 대한 최고 흡착능은 26mg Cd(Ⅱ)/g VSS의 값을 보였다. 이러한 미생물의 EPS의 흡착능은 pH와 칼슘이온의 영향을 많이 받았으며, 메탄산화세균의 FT-IR 분석결과 EPS에는 sulfate ester, pyruvate 등과 같은 작용기와 amino sugar, carboxyl 작용기들이 많이 존재하여 활성슬러지에 비해 중금속의 흡착능이 높은 것으로 사료되었다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전
이상기후로 인한 불안정한 식량 수급을 해결하기 위한 대안 중 하나로 식물공장의 필요성이 증대되고 있다. 식물공장 내 기류는 재배작물의 증산작용과 열교환에 중요한 인자 중 하나로 인식되고 있다. 한편, 디지털트윈(Digital Twin: DT)은 실체계를 가상세계에 복제한 것으로 실체계만으로 불가능한 다양한 서비스를 제공하는 수단으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 디지털트윈 개념을 실제 운용중인 식물공장 기류해석에 적용하여 다양한 상황에 기류를 예측할 수 있는 기류 예측 DT 모델 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 먼저 기류 해석용 디지털트윈 수학적 형식론을 제시하고, 이를 기반으로 실제 운용중인 식물공장의 기류예측 모델링에 필요한 정보들을 명세한다. 이어서 식물공장 내 형상을 CAD로 구현하고 유동해석을 위한 전산유체역학(CFD) 구성요소들을 결합하여 DT 모델을 개발하였다. 마지막으로 DT 모델의 시뮬레이션 해석 결과를 식물공장에서 수집한 실제 기류값과 비교하는 모델의 실증 및 기계학습 기반 보정을 통해 정확도가 높은 기류 예측용 DT 모델을 완성하였다.
본 연구에서는 자포동물인 보름달물해파리의 면역반응을 유도하여 추출한 점액물질(jellyfish extract at immunity reaction, JEI)을 활용하여 하수처리장 처리수 내 잔존하는 미량오염물질(중금속과 미세플라스틱)의 제거 가능성에 대해 평가하였다. 실험은 자-테스터(jar-tester)를 이용한 lab 규모와 자체 개발한 관접속형 혼화반응 시스템과 농축일체형 분리장치를 연계한 pilot system 규모의 두 방법으로 수행하였다. 모든 실험 조건에서 JEI는 기존 음이온 고분자에 비해 미량오염물질 제거효율이 유사하거나 높은 것으로 분석되었다. 특히 pilot system 규모로 JEI를 하수처리장의 방류수와 혼합하여 사용하면 두 번의 혼합과정에 의해 JEI와 미량오염물질의 결합이 극대화되고 이로 인해 미량오염물질 제거율이 매우 향상됨을 확인하였다. 이러한 실험 결과를 토대로 본 기술을 기존의 방식에서 벗어나 생태계 위해성이 적고 무기성 폐기물 발생을 최소화할 수 있는 미량오염물질 제거 방법으로 제안하는 바이다.
In applying Markowitz's portfolio selection model to the stock market, we developed a comprehensive investment decision-making framework including key inputs for portfolio theory (i.e., individual stocks' expected rate of return and covariance) and minimum required expected return. For estimating the key inputs of our decision-making framework, we utilized an exponentially weighted moving average (EWMA) which places more emphasis on recent data than the conventional simple moving average (SMA). We empirically analyzed the investment results of the decision-making framework with the same 15 stocks in Samsung Group Funds found in the Korean stock market between 2007 and 2011. This five-year investment horizon is marked by global financial crises including the U.S. subprime mortgage crisis, the collapse of Lehman Brothers, and the European sovereign-debt crisis. We measure portfolio performance in terms of rate of return, standard deviation of returns, and Sharpe ratio. Results are compared with the following benchmarks : 1) KOSPI, 2) Samsung Group Funds, 3) Talmudic portfolio based on the na$\ddot{i}$ve 1/N rule, and 4) Markowitz's model with SMA. We performed sensitivity analyses on all the input parameters that are necessary for designing an investment decision-making framework : smoothing constant for EWMA, minimum required expected return for the portfolio, and portfolio rebalancing period. In conclusion, appropriate use of the comprehensive investment decision-making framework based on the Markowitz's model integrated with EWMA proves to achieve outstanding performance compared to the benchmarks.
현대는 융합의 시대이다. 복잡하고 급격한 환경변화에서 살아남아야 하는 기업의 입장에서는 융합이라는 테마는 선택이 아닌 필수가 아닐 수 없다. 기술 분야에 있어서도 융합의 바람은 거세다고 할 수 있다. 이러한 현상들은 실생활에서도 많이 찾아 볼 수 있다. 실생활에서 가장 많이 접하고 있는 서비스 분야도 예외는 아니다. 융합으로 인하여 은행과 보험이 결합된 방카수랑스란 이름으로 은행업과 보험업이 통합되고 있다. 심지어 최근에는 은행 지점내에서 투자 상담, 주식매매 서비스까지 제공되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기업의 융합 필요성에 근거를 두고 기업의 융합요인이 재무적 성과에 어떠한 영향을 미치는 지를 회귀분석을 통하여 살펴보았다. 연구 결과 융합요인을 구성하는 외부환경요인, 내부환경요인, 핵심역량요인 모두 재무적 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.
최근 국제 금융시장은 컴퓨터 및 통신분야의 기술진보로 비 은행금융기관에서도 상업은행에 의해서만 독점적으로 제공되었던 거래서비스를 결합한 새로운 금융서비스를 제공할 수 있게 되었고, 이는 곧 은행과 비 은행금융기관의 벽을 무너뜨리는 양자 간 동질화 현상을 유도하였으며 활발한 금융 겸업화 현상으로 금융혁신이라고 부를 만한 서비스분야의 기술혁신 성과를 거두게 되었다. 본 연구는 금융권간 판매채널 통합의 시작이라 평가되는 방카슈랑스를 중심으로 금융기관 간 겸업의 활성화를 통해 산업 간 동질화를 이루는 시점에서 금융혁신이 이루어진다고 설정, 금융서비스의 기술혁신 성과를 예측해 보았다 이를 위해 먼저 우리나라 대표 금융기관 격인 은행과 보험, 증권회사가 금융겸업을 이루는 경우 각 겸업 주체 기관의 혁신적인 성과를 실증 분석하도록 한다. 분석대상은 표본기간 중 국내 주식시장에 연속으로 상장되어 있는 모든 은행, 증권, 손해보험 49개를 대상으로 수행하였으며, 표본자료는 KIS-LINE이 제공하는 재무제표자료와 한국증권거래소에서 제공하는 주가데이터에서 추출하였다. 본 연구의 금융혁신 성과 분석은 두 단계로 이루어진다. 먼저 금융기관 간 가상 합병을 이용, 시뮬레이션 분석을 하고 그 결과 각 금융기관의 ROA와 자기자본비율 및 안전성(위험성지표)을 분석한다 다음 단계로 안전성이 보장되지 않는 경우 적정하게 추정된 안전성 내에서 경영 성과를 이루는 최적 기간에 대해 실물옵션평가(Real Option Valuation) 분석을 한다. 그 결과 금융겸업을 통한 혁신 성과는 은행 주체로 비 은행금융기관과 겸영하는 경우 이상적으로 잘 보여지며, 증권 주체로 보험업을 겸업하는 경우는 ROA 와 자기자본비율 면에서는 혁신적이나 안전성 면에서는 저해된다는 결과를 알아내었다. 그리고 이 같은 안전성의 위험은 증권업을 실행하는데 요구되는 수준의 안전성을 유지하는 경우 3 년간의 투자기간 후에는 혁신사업으로 발전할 수 있는 발판을 마련하게 된다고 추정하였다.
본 논문은 유사 아동 그림 선별 알고리즘 생성을 위한 Triplet Loss 기반 딥러닝 모델설계를 목적으로 한다. 아동 그림들 사이 유사성 측정을 위해서는 동일 클래스에 속하는 그림 간 특징 벡터의 거리는 가까워야 하고 다른 클래스 간 특징 벡터의 거리는 멀어져야 한다. 따라서, 본 연구에서는 클래스 수가 많아지는 경우에 이미지 유사성 측정에 이점을 지닌 Triplet Loss와 잔여 네트워크(ResNet)를 결합한 딥러닝 모델을 구축하여 유사 아동 그림 선별 알고리즘을 생성하였다. 결론적으로 본 모델을 활용한 유사 아동 그림 선별 알고리즘을 통해 대상 아동 그림과 다른 그림 간의 유사성을 측정하고 유사성이 높은 그림을 선별할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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