• 마케팅과학연구
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• 제13권
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• pp.71-88
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• 2004

온라인 주식거래 고객은 증권사사이트 간 거래의 차별성이 적고, 전환비용(switching cost)이 낮기 때문에 거래증권사를 바꾸기 쉽다는 특징이 있다. 반면, 오프라인 주식거래 고객은 온라인 거래에 비해 영업직원의 밀착 서비스를 받기 때문에 수수료가 더 많고, 거래를 위한 시간적 비용도 더 지불해야 하기 때문에 비교적 전환비용이 높으며 이에 따른 상표 충성도도 온라인에 비해 높다. 이러한 전환비용과 충성도는 주식거래 수수료를 변경할 경우, 그 회사와 거래를 지속할 것인지 혹은 다른 회사로 이탈할 것인지에 대한 의사결정에 영향을 주게 된다. 그러면, 증권사의 수수료 수준에 따라 고객이 유지 혹은 이탈의도를 나타내는 가격탄력도는 얼마일까? 그리고, 이러한 가격탄력도가 온라인과 오프라인에서는 어떻게 달라질까? 이를 알아보기 위해 결합분석에 의한 개별 가격반응함수를 도출하고 각 가격대별 선택확률간의 차이 발생여부에 따라 현재가격에서 가격을 을리거나 내려도 증권거래량이 변화하지 않은 가격수용범위(latitude of price acceptance)를 측정하여 온라인과 오프라인에서의 차이를 비교하였다. 그 결과, 현재가격을 준거가격(reference price)으로 한 경우, 사이트의 수수료를 인상하여도 주식거래량에 유의한 차이가 나지 않는 가격수용범위가 오프라인이 온라인보다 더 넓은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 증권 사이트 간 차이가 적고, 사이트 간 전환비용이 낮은 주식온라인거래의 특성이 반영된 것으로 판단된다. 이 연구의 의의로는 학술적 측면에서 제품에 적용하고 있는 가격수용범위의 측정방법을 증권업에 상표별로 확대 제시하였다는데 공헌점이 있으며, 더나가 온라인과 오프라인이라는 매체 육성에 따라 가격수용범위의 길이가 차이가 있음을 실증분석하는 결과를 제시하였다. 실무측면에서는 마케터 자신의 증권사이트에 해당하는 상표별 가격수용범위를 확인하고 이 범위 안에서 가격인상만으로도 이익을 향유할 수 있는 기회를 제공하였다.

• 대한화학회지
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• 제25권4호
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• pp.236-245
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• 1981

순수한 $SrTiO_3$ 및 Ni 도프된 $SrTiO_3$ 단결정을 산화하여 700∼$1200^{\circ}C$ 및 $10^{-8}\;{\sim}\;10^{-1}$ atm의 온도 및 산소압력에서 산소압력의 함수로서 전기전도도를 측정하였다. 일정한 산소압력에서 전기전도도 값을 온도의 역수에 대하여 도시한 결과 직선관계를 나타내었으며 그 기울기로 부터 구한 활성화 에너지 값들은 순수한 $SrTiO_3$,에 대하여 1.34eV이며 Ni-doped $SrTiO_3$에 대하여 1.06eV이다. 일정한 온도에서 전기전도도 값을 산소분압에 대하여 도시한 결과 주어진 온도 범위에서 전기전도도의 산소압력 의존도가 -1/5.6${\sim}$-1.62로 나타났다. 실험치와 이론적으로 해석한 전기전도도의 산소 압력 의존성으로 부터 산소공위결합모델을 산화된 $SrTiO_3$와 Ni-doped $SrTiO_3$ 단결정에 이용할 수 있음을 알게 되었다. 주어진 온도 및 산소압력 범위에서 전기전도 메카니즘이 각각 제안되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.14-28
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• 2018

차량 통신 및 지능형 교통 시스템의 기술 향상으로 인해 자율 차량이 시장에 서서히 도입될 것으로 예상된다. 본 연구는 자율주행차량이 네트워크 효율성에 미치는 영향을 분석한 것이다. 네트워크의 효율성을 측정하기 위해 이 연구에서는 미시적 및 거시적 시뮬레이션을 결합한 순차적 단계를 적용했다. 미시적 시뮬레이션은 도로에서 자율주행차량의 비율에 의한 용량 변화를 고려하는 반면, 거시적 시뮬레이션은 네트워크 전체의 개선을 식별하기 위해 시뮬레이션 결과를 이용한다. 예상대로, 자율주행차량은 인간의 운전보다 기존 도로 용량을 효율적으로 활용한다. 특히, 고속도로에서 최대 용량 개선은 190.5%로 예상된다. 상당한 용량의 변화는 자율주행차량의 비율이 약 80% 이상일 때 관찰된다. 이러한 개선 사항은 자율주행차량의 보급을 통해 전반적인 네트워크 효율성을 향상시킬 수 있는 거시적 모델로 변환된다. 그러나 본 연구는 자율 주행 차량의 시장 첫 출연이 자유로운 흐름 조건을 보장하지 않는 다는 것을 확인하며, 이는 자율주행차량 시대에 맞는 시스템 최적의 경로 체계의 가능한 필요성을 의미한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.765-773
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• 2009

최근의 텔레매틱스 교통정보제공서비스는 지능형 교통시스템의 구축을 통한 실시간 교통정보 수집이 가능해짐에 따라 다양해지고 있다. 본 논문에서는 고품질의 다양한 교통정보제공을 위해 필요한 미래시간에 대한 단기 교통정보 예측 모델을 제안하고 개발하였다. 단기 예측 모델은 현재로부터 가까운 미래의 교통 상황을 예측하기 위한 교통 모델로 본 연구에서 제안한 예측 모델은 각 도로에 대하여 5분 이후부터 1시간 이전까지의 미래시간에 대한 차량 평균 속도를 예측 결과로 준다. 본 연구에서 제안한 예측 모델은 베이지안 네트워크에 기반을 두고 있으며 각 도로의 미래시간 교통상황에 영향을 줄 수 있는 요인들을 분석하여 베이지안 네트워크의 원인노드로 설정하였다. 설계된 베이지안 네트워크에 대하여 실시간 교통정보데이터를 이용하여 가우시안 혼합 분포를 가정한 베이지안 네트워크의 결합 확률 밀도 함수를 EM(Expectation Maximization) 알고리즘으로 구하여 미래시간의 교통정보를 예측하였다. 예측 모델의 정확도 검증을 위해 실시간 교통데이터로 다양한 실험을 수행하였다. 실험결과 제안된 모델은 현재 시간으로부터 10분 이후, 30분 이후, 60분 이후 예측 오차로 각각 4.5, 4.8, 5.2의 RMSE(Root Mean Square Error) 값을 주었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권2호
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• pp.173-184
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• 2002

본 논문에서는 대용량 시퀀스 데이터베이스에 타임 워핑을 지원하는 인덱스 기반 서브시퀀스 매칭에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해준다. 최근의 연구에서 타임 워핑을 지원하는 효과적인 전체 매칭 기법을 제안된바 있다. 이 기법은 데이터 시퀀스들로부터 타임 워핑에 영향을 받지 않는 특징 벡터들의 집합을 대상으로 인덱스를 구성한다. 또한, 특징 공간상에서의 필터링을 위하여 삼각형 부등식을 만족하는 타임 워핑 거리의 하한 함수를 사용한다. 본 연구에서는 이 기존의 연구에 슬라이딩 윈도우를 기반으로 하는 접두어-질의 방법을 결합하는 새로운 기법을 제안한다. 인덱싱을 위하여 각 슬라이딩 윈도우와 대응되는 서브 시퀀스로부터 특징 벡터를 추출하고, 이 특징 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 구성한다. 질의 처리를 위하여, 조건을 만족하는 질의 접두어들에 대한 특징 벡터들을 이용하여 다수의 인덱스 검색을 수행한다. 제안된 기법은 대용량의 데이터베이스에서도 효과적인 서브시퀀스 매칭을 지원한다. 본 연구에서는 제안된 기법이 착오 기각을 유발시키지 않음을 증명한다. 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, 제안된 기법은 실제 S&P 500 주식 데이터와 대용량의 생성 데이터 모두에 대하여 큰 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.432-443
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• 2017

MPEG-H 3D 오디오 표준은 UHDTV 등의 초고해상도 방송서비스에 대응하는 실감음향 서비스의 제공을 목표로 한다. 이를 위해 본 표준은 다채널 신호, 객체 신호, 장면 기반 신호의 부호화/복호화 기술과 다양한 재생 환경에서 3차원 오디오 제공을 위한 렌더링 기술, 후처리 기술 등 방대한 기술을 통합하였다. 본 표준의 참조 소프트웨어 복호화기는 여러 모듈들이 결합된 구조로 다양한 모드에서 동작이 가능하며, 각 모듈들이 독립된 실행파일로 순차적으로 실행되어 실시간 처리가 불가능하다. 본 논문에서는 MPEG-H 3D 오디오의 코어 복호화기, 포맷 변환기, 객체 렌더러, 바이노럴 렌더러의 각 함수를 동적 라이브러리화 및 통합하여 프레임 기반 복호화가 가능하도록 하였다. 또한 MPEG-H 3D 오디오의 각 모드별 연산량을 측정하여 다양한 하드웨어 플랫폼에서 적합한 모드를 선택하기 위한 참고 자료를 제공한다. 연산량 분석 결과, 한국 방송 표준에 포함된 저연산량 프로파일은 채널 신호로 렌더링을 할 경우 QMF 합성 연산의 2.8배에서 12.4배의 연산량을 가지며, 바이노럴 렌더링을 할 경우 QMF 합성 연산의 4.1배에서 15.3배의 연산량을 가진다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.179-188
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• 2007

최근 건설 생산 현장에서 불량 레미콘의 반입 문제 및 콘크리트 구조물의 내구성 확보가 커다란 관심사로 대두되고 있으며, 이에 따라 일본 등의 선진 외국에서는 레미콘의 품질보증 및 관리를 위하여 다양한 굳지 않은 콘크리트의 단위수량 측정 기법이 개발되어 규준화를 도모하고 있다. 본 연구에서는 현재 국내 외에서 연구 개발되어 적용을 도모하고 있는 굳지 않은 콘크리트의 단위수량 측정 기법 중 실제 건설 생산 현장에서의 레미콘 입수검사시 적용이 가능할 것으로 판단되는 전자레인지법, 에어메터법 및 정전용량법을 선정한 후 I, II 시리즈에서는 결합재 종류, 잔골재 종류 및 함수율, 단위수량, 물결합재비에 따른 단위수량 추정 성능을 평가하였으며, III 시리즈에서는 사용 재료의 물성 변화가 굳지 않은 콘크리트의 단위수량 추정 오차 발생에 미치는 영향을 검토하였다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 본 연구에서는 건설 생산 현장에서 레미콘의 품질관리에 굳지 않은 콘크리트의 단위수량 측정 기법을 실용화하기 위한 기초 자료를 제시하고자 하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권5호
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• pp.70-77
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• 2009

하나의 reader와 여러 tag로 구성된 RFID 망에서 tag의 응답 간 충돌을 중재하기 위해 tag가 응답하도록 여러 슬롯을 마련해 주는 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA 방식이 소개되었다. 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA에서는 tag 인식의 효율이 극대화되기 위해 프레임 별 슬롯의 수가 최적화되어야 한다. 이러한 최적화는 tag의 수를 필요로 하나 reader는 tag의 수를 알기 힘들다. 본 논문에서는 별도로 tag의 수를 추정하지 않고 슬롯의 수에 대해 직접 Bayes action을 취하는 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA에 기초한 tag 인식 방식을 제안한다. 구체적으로 Bayes action은 tag의 수가 갖는 사전 분포, 어떤 tag도 응답하지 않은 슬롯의 수에 대한 관찰값, 그리고 인식률을 반영한 손실 함수를 결합한 결정 문제를 풀어 구한다. 또한 tag의 수가 갖는 사전 분포의 진화를 통해 각 프레임에서 이러한 Bayes action을 지원한다. 모의 실험 결과로부터 진화하는 사전 분포와 Bayes action의 쌍은 robust 방식을 이루어 tag의 수의 참값과 초기 추측값의 큰 괴리에도 불구하고 일정 수준의 인식률을 얻을 수 있음을 관찰한다. 또한 제안하는 방식은 tag의 수에 대한 고전적인 추정값을 사용하는 방식에 비해 높은 인식 완료 확률을 얻을 수 있음을 확인한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권3호
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• pp.18-31
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• 2002

본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.

• 한국자기학회지
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• 제3권2호
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• pp.94-100
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• 1993

신소재 희토류 영구자석인 $Sm_{2}Fe_{17}N_{3}$ 화합물에 대한 자체충족적 국재밀도함수 근사 전자구조 계산을 수행하여 이 물질의 전자기적 물성을 연구하였다. LMTO(Linearized Muffin-Tin Orbital) 에너지 띠 방법을 사용하여 상자성, 강자성상 $Sm_{2}Fe_{17}N_{3}$ 화합물의 에너지 띠 구조를 결정 하고 이를 토대로 이화합물의 전기적, 자기적 구조와 Sm, Fe, N원자들간의 결합효과등을 고찰하였다. N원자는 근접 Fe원자와의 혼성 상호작용을 통하여 Fe원자의 자기모멘트를 많이 줄이는 효과를 주며 또한 구조 안정성에 기여한다는 결과를 얻었다. 강자성상 $Sm_{2}Fe_{17}N_{3}$에서의 Fe원자들의 평균 자기모멘트는 $Sm_{2}Fe_{17}$의 $2.16{\mu}_B$에 비해 약 8% 증가한 $2.33{\mu}_B$로 계산되었는데 이중 N원자로 부터 가장 멀리 떨어져 있으며 12개의 Fe원자들로 둘러싸인 Fe I (c) 원자가 가장 큰 값($2.65{\mu}_B$)의 자기모멘트르 갖고 N원자와의 혼성 상호작용이 가장 큰 Fe III(f)원자가 가장 작은 값($1.96{\mu}_B$)의 자기모멘트를 갖는다.