• 대한교통학회지
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• 제23권2호
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• pp.37-50
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• 2005

일찍이 1980년대 미국경제가 낮은 생산성으로 인해 난관에 봉착했을 때 그 이유 중 하나로 공항과 같은 사회간접자본시설 투자의 부족을 지적하는 사람이 많았다. 이후 사회간접자본시설에 대한 투자와 생산성간의 상관관계에 대한 연구가 많이 행해졌으나 그 결과는 연구자에 따라 상당부분 상이하게 나타났다. 본 연구는 사회간접자본시설에 대한 공공투자를 고려한 지역생산함수를 이용하여, 공항에 대한 투자가 지역총생산(GRDP)에 미치는 여향을 분석하였다. 특히 그 투자효과를 지역 내로 국한하지 않고 타 지역의 생산에 미치는 파급효과(spillover effect)까지 반영하도록 하였다. 본 연구에서는 공항 투자 스톡을 별도의 독립변수로 분리 채택한 생산함수를 지역별로 횡단면자료와 시계열자료를 합한 패널자료(panel data)를 이용하여 추정하였다. 총량자료(aggregate data)를 이용하여 산업전체 생산에 대해 분석한 겨롸는 지역 내${\cdot}$외의 GRDP에 미치는 직접효과와 파급효과에서 모두 정(+)의 관계를 보여 공항투자가 지역경제에 긍정적인 영향을 미침을 알 수 있었다. 그러나 7개 산업부문별로 분석한 결과는 일정하지 않았다. 즉, 산업의 특성에 때라 공항투자의 직${\cdot}$간접효과는 다르게 나타날 수 있으며, 사회간접자본시설에 대한 투자가 지역 내${\cdot}$외의 산업구조를 다양하게 변화시킴으로써 지역경제의 구조조정에 기여함을 확인할 수 있었다.

• 기술혁신학회지
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• 제11권2호
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• pp.241-263
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• 2008

기술가치평가에서 적절한 할인율의 적용은 가치평가의 신뢰성을 확보하는데 중요한 요소이다. 개별 기술가치평가 할인율은 개별 지식자산에 내재된 위험과 기회를 반영하는 것이기 때문에, 기업가치평가 표준 할인율인 WACC 과 상당히 다르다고 판단된다. 본 연구의 목적은 기술가치평가 할인율 적산모형의 위험구조와 위험프리미엄 추정방법을 제안하는 것이다. 적산모형의 성분은 무위험이자율, 전반적 시장위험프리미엄과 베타, 지식자산위험프리미엄 등 세 가지로 구성하였다. 특히, 본 연구에서 할인율 구성의 핵심인 지식자산위험 수준을 평가할 수 있는 10개 항목을 제안하였고, 위험수준 결과를 위험프리미엄으로 변환하기 위한 추정함수인 선형함수, 자연로그함수, 지수함수 등을 적용하였다. 상기 논리와 결과는 기술가치평가 할인율 추정의 객관성을 개선할 수 있는 실무적 대안이 될 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.203-213
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• 2021

교통사고는 도로 구간의 기하구조, 교통, 운전자 특성과 같은 다양한 요인의 영향을 받아 발생한다. 사고발생과 요인간의 관계를 통계적으로 추정하기 위해 다양한 연구에서 안전성능함수(SPF)를 활용하고 있으며 목적에 따라 다양한 특성 변수가 고려되었다. 기존 국내 선행연구들은 연평균 일교통량과 같이 거시적인 집계 단위로 교통 패턴을 정량화하여 도로 구간별 특성을 반영하였다. 그러나 연 단위와 같은 거시적인 변수는 실시간으로 변화하는 교통 특성을 반영하기 어렵다는 한계가 존재하여 효과적인 집계 단위에 대한 연구의 필요성이 제시되었다. 따라서 본 논문에서는 기존 연 단위 사고예측모형과 1시간 단위 교통특성을 반영한 세부집계 단위 사고예측모형을 개발하고 예측 성능 비교를 수행하였다. 분석 결과 1시간 단위의 세부 모형이 연 단위 모형보다 사고예측 성능이 높게 도출되는 것으로 나타났으며 향후 유동적인 교통 특성을 고려한 고속도로 구간의 사고 위험요인 판단 및 세부 집계수준의 사고예측모형 구축 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Steel and Composite Structures
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• 제29권1호
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• pp.67-75
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• 2018

High performance concrete (HPC) depends on various parameters such as the type of cement, aggregate and water reducer amount. Generally, the ready concrete company in various regions according to the requirements and costs, mix design of concrete as well as type of cement, aggregates, and, amount of other components will vary as a result of moment decisions or dynamic optimization, though the ideal conditions will be more applicable for the design of mix proportion of concrete. This study aimed to apply dynamic optimization for mix design of HPC; consequently, the objective function, decision variables, input and output variables and constraints are defined and also the proposed dynamic optimization model is validated by experimental results. Results indicate that dynamic optimization objective function can be defined in such a way that the compressive strength or performance of all constraints is simultaneously examined, so changing any of the variables at each step of the process input and output data changes the dynamic of the process which makes concrete mix design formidable.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제32권3호
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• pp.191-197
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• 2007

이 연구의 목적은 치주인대 섬유아세포에 MTA를 접촉시킨 뒤 성장인자 transforming growth factor-beta1 $(TGF-\beta1)$, fibroblast growth factor-2 (FGF-2) 및 cytokine interleukin-6 (IL-6)의 발현량 변화를 측정하는 것이다. MTA군에서는 100 mg씩의 ProRoot MTA와 증류수를 혼합하고, IRM군은 동량의 IRM 분말을 용액에 혼합하여 이 시료들을 경화반응이 진행되도록 7일간 놓아두었다. 사람의 치주인대 섬유아세포를 배양하여 MTA와 IRM시료 상에 well당 $1\times10^5$개 수준으로 도포한뒤 6, 12, 24, 48시간 동안 배양하였다 (n = 5). 대조군으로는 재료의 접촉 없이 배양한 세포를 사용하였다. 시료에서 상층액을 분리하여 $TGF-\beta1$, FGF-2, IL-6의 발현량을 enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA)법으로 측정하였다. MTA군에서, 성장인자인 $TGF-\beta1$과 FCF-2는 대조군에 비해 유의성 있게 발현이 억제되었으며 (p < 0.05), cytokine인 IL-6 발현량은 대조군과 유사한 수준으로 나타났다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권1호
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• pp.101-110
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• 2003

This paper introduces an identification method for nonlinear models in the form of rule-based Fuzzy-Neural Networks (FNN). In this study, the development of the rule-based fuzzy neural networks focuses on the technologies of Computational Intelligence (CI), namely fuzzy sets, neural networks, and genetic algorithms. The FNN modeling and identification environment realizes parameter identification through synergistic usage of clustering techniques, genetic optimization and a complex search method. We use a HCM (Hard C-Means) clustering algorithm to determine initial apexes of the membership functions of the information granules used in this fuzzy model. The parameters such as apexes of membership functions, learning rates, and momentum coefficients are then adjusted using the identification algorithm of a GA hybrid scheme. The proposed GA hybrid scheme effectively combines the GA with the improved com-plex method to guarantee both global optimization and local convergence. An aggregate objective function (performance index) with a weighting factor is introduced to achieve a sound balance between approximation and generalization of the model. According to the selection and adjustment of the weighting factor of this objective function, we reveal how to design a model having sound approximation and generalization abilities. The proposed model is experimented with using several time series data (gas furnace, sewage treatment process, and NOx emission process data from gas turbine power plants).

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제25권1호
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• pp.55-98
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• 2003

본 연구는 국내 은행산업의 대형화 및 시장집중도 상승에 따른 은행서비스 시장의 경쟁저하 및 독과점화 우려에 대해 실증적인 분석을 시도한 것이다. 실증분석은 1996년 1월부터 2002년 12월까지 84개월 동안의 은행산업 관련자료를 이용한 Bresnahan-Lau 방법, 즉 은행서비스에 대한 수요함수와 공급함수를 추정하는 방법으로 진행되었다. 추정결과는 전체 표본기간 동안에는 국내 은행산업이 완전경쟁 수준의 가격설정행태(pricing behavior)를 보였으며, 시장집중도 상승을 고려하여 표본기간을 구분할 경우 구분시점에 따라 다소 차이는 있으나, 일반적인 우려와는 달리 시장집중도가 상승한 이후에 적어도 현재까지는 경쟁이 저하되지는 않았다는 것을 시사하고 있다.

• 한국안전학회지
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• 제20권2호
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• pp.98-104
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• 2005

Saw dust concrete f3r finding out insulation characteristic was tested using test plate $30cm{\times}30cm{\times}5cm$. basically, molds f3r the test of compressive, tensile, normal without sawdust, $0.05\%,\;0.1\%,\;0.2\%,\; 0.4\%,\;0.6\%,\;0.8\%,\;1.0\%,\;1.2\%,\;1.4\%,\;1.6\%,\;1.5\%,\;2.0\%$, mixing proportion. heat conductivity of the saw dust concrete mixed with the above proportion was taken in this study. Thermal conduction of normal concrete depends on mixing proportion strength aggregate character, water content. all these items are specified here in fables. $1.8\%\~2.0\%$ saw-dust mising concrete shows as the faction as normal insulation material has its function. and the higher saw-dust mixing rate becomes, the thermal conduction becomes the less Then, the conclusions are that saw-dust using concrete has better insulation function than normal concrete.

• Computers and Concrete
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• 제19권5호
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• pp.467-475
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• 2017

The purpose of this study is to establish a prediction model for the electrical resistivity ($E_r$) of self-consolidating concrete by using waste LCD (liquid crystal display) glass as part of the fine aggregate and then, to analyze the results obtained from a series of laboratory tests. A hyperbolic function is used to perform nonlinear multivariate regression analysis of the electrical resistivity prediction model, with parameters such as water-binder ratio (w/b), curing age (t) and waste glass content (G). Furthermore, the relationship of compressive strength and electrical resistivity of waste LCD glass concrete is also found by a logarithm function, while compressive strength is evaluated by the electrical resistivity of non-destructive testing (NDT). According to relative regression analysis, the electrical resistivity and compressive strength prediction models are developed, and the results show that a good agreement is obtained using the proposed prediction models. From the comparison between the predicted analysis values and test results, the MAPE value of electrical resistivity is 17.0-18.2% and less than 20%, the MAPE value of compressive strength evaluated by $E_r$ is 5.9-10.6% and nearly less than 10%. Therefore, the prediction models established in this study have good predictive ability for electrical resistivity and compressive strength of waste LCD glass concrete. However, further study is needed in regard to applying the proposed prediction models to other ranges of mixture parameters.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2821-2823
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• 2002

In this paper we propose the Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) for optimal identification modeling of complex system. The proposed Multi-FNNs is based on a concept of FNNs and exploit linear inference being treated as generic inference mechanisms. In the networks learning, backpropagation(BP) algorithm of neural networks is used to updata the parameters of the network in order to control of nonlinear process with complexity and uncertainty of data, proposed model use a HCM(Hard C-Means)clustering algorithm which carry out the input-output dat a preprocessing function and Genetic Algorithm which carry out optimization of model The HCM clustering method is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The parameters of Multi-FNN model such as apexes of membership function, learning rates, and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. NOx emission process data of gas turbine power plant is simulated in order to confirm the efficiency and feasibility of the proposed approach in this paper.