• 제목/요약/키워드: Bottom-up methodology

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RMA2/RMA4 모형을 이용한 서낙동간 수문연계운영의 수질개선 효과 예측 (Prediction of Water-Quality Enhancement Effects of Gates Operation in the West-Nakdong River Using RMA2/RMA4 Models)

  • 이금찬;윤영삼;이남주
    • 한국환경과학회지
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    • 제18권9호
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    • pp.971-981
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    • 2009
  • An objective of this study is as follows: 1) performing sensitivity analysis and parameter estimation of RMA2 and RMA4 models for the West-Nakdong River, 2) drawing up alternatives of gates-operation for water-quality enhancement, and 3) quantitative evaluation of methodology of 'flow-restoration by gates-operation' among 'Comprehensive Plan Improving Water-Quality in the West-Nakdong River(WNR)' with the target water-quality(BOD at Nakbon-N point: below 4.3 mg/L). The parameters for the RMA2 (depth-averaged two-dimensional flow model) and RMA4 (depth-averaged two-dimensional water-quality model) were determined by sensitivity analysis. Result of parameter estimation for RMA2 and RMA4 models is $1,000\;Pa{\cdot}s$ of the eddy viscosity, 20 of the Peclet number, 0.025 of the Manning coefficient, and $1.0\;m^2/s$ of the diffusion coefficient. We have evaluated the effects of water-quality enhancement of the selected alternatives by numerical simulation technique with the models under the steady-state flow condition and the time-variant transport condition. Because of no-resuspension from river bottom and considering BOD as conservative matter, these simulation results slightly differ from real phenomena. In the case of $50\;m^3/s$ of Daejeo-gate inflow, two-dimensional flow pn results result represents that small velocity occurs in the Pyungkang Stream and no flow in the Maekdo River. In the WNR, there occurs the most rapid flow near timhae-bridge. In the WNR, changes of water-quality for the four selected simulation cases(6, 10, 30, $50\;m^3/s$ of the Daejeo-gate inflow) were predicted. Since the Daejeo-Gate and the Noksan-Gate can be opened up to 7 days, it would be found that sustainable inflow of $30\;m^3/s$ at the Daejeo-gate makes BOD in the WNR to be under the target of water-quality.

서비스 지향 아키텍처를 위한 컴포넌트기반 시스템의 서비스 식별 (Service Identification of Component-Based System for Service-Oriented Architecture)

  • 이현주;최병주;이정원
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제35권2호
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    • pp.70-80
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    • 2008
  • 서비스 지향 아키텍처(Service Oriented Architecture)는 기업 인프라의 복잡성 및 유지비용을 최소화하고, 기업의 생산성과 유연성을 극대화할 수 있는 것으로, 경영환경이 빠르게 급변하는 최근에 떠오른 이슈이다. 엔터프라이즈 수준에서 서비스 지향 아키텍처를 도입하는 전략은 조직의 비즈니스 프로세스를 정의하고 이에 필요한 서비스를 모델링하여, 필요한 서비스를 찾아내거나 개발하는 하향식 전략이 대부분이다. 그러나 대부분의 조직은 SOA를 도입하면서도 기존에 사용하던 컴포넌트 시스템을 최대한 재사용할 수 있기를 바라고 있다. 본 논문에서는 이미 개발된 컴포넌트 기반 시스템에서 입출력 데이타가 아닌 GUI 이벤트 정보를 이용하여 상향식 방법으로, 서비스 재사용성과 유지보수성을 고려하면서 비즈니스 서비스 모델에 적합한 크기의 서비스를 식별할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 실제 129개의 GUI와 13개의 컴포넌트를 가진 경영정보시스템에 적용한 결과 기존의 컴포넌트를 기준으로 서비스를 식별하는 것보다 결합도가 5배정도로 약해지면서 3개의 서비스가 명확히 구분되었고, 식별 후 연관관계에 따른 문제점도 약 49%정도 줄어드는 것을 보였다.

실시간 소프트웨어의 조절적${\cdot}$단위적 이해 방법 : ARSU(Architecture-based Software Understanding)와 SRE(Software Re/reverse-engineering Environment) (A Scalable and Modular Approach to Understanding of Real-time Software: An Architecture-based Software Understanding(ARSU) and the Software Re/reverse-engineering Environment(SRE))

  • 이문근
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제4권12호
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    • pp.3159-3174
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    • 1997
  • 본 논문은 매우 방대하고 복잡한 실시간 소프트웨어를 이해하기 위한 하나의 방법론과 도구의 개발 연구에 대하여 보고한다. 대부분 본 논문의 저자에 의하여 개발된 이 방법론과 도구는 ARSU(Architecture-based Real-time Software Understanding)과 SRE(Software Re/reverse-engineering Environment)이다. 재공학과정중에 실시간 소프트웨어의 이해한다는 것은 방대한 규모와 복잡성 때문에 일반적으로 매우 어려운 일이다. 그러나 이러한 어려움을 극복하기 위하여 본 논문에서는 architecture에 근거하여 구조적 ${\cdot}$ 기능적 ${\cdot}$ 행위적 측면에서 3차원적인 이해를 가능하게 한다. 이 방법을 통하여 실시간 소프트웨어를 점진적이며 체계적으로 재${\cdot}$역공학할 수 있게 한다. 첫째, 구조적인 관점은 부모-자식간의 관계에 기초한 상하 층충적으로 이루어진 소프트웨어의 전체적 구조, 그리고 명세와 알고리즘 뷰들을 통하여 관측할 수 있다. 여기에서 구조를 구성하는 기본단위는 SWU(Software Unit)이며 이 SWU는 특정 기준에 준하여 추출된다. 이 구조는 상하 또는 그 역방향으로 소프트웨어를 항해(navigation) 할 수 있게 한다. 이는 소프트웨어에 대한 개요와 상세에 관한 정보를 분리하여 상호간에 연관성이 있게 보여준다. 구조의 어떤 단계, 즉 어떤 추상화 단계에서라도 소프트웨어에 대한 기능적 ${\cdot}$ 행위적 대한 정보를 얻을 수 있게 한다. 둘째, 기능적 뷰는 자료와 제어의 흐름, 입력과 출력, 정의와 사용, 변수와 참조 등을 보여준다. 이 뷰의 각 사항들은 소프트웨어에 대한 특정 기능 정보를 제공하여 준다. 셋째, 행위적 뷰는 상태도, IEL(interleaved event list) 등을 들 수 있다. 이 뷰는 소프트웨어에 대한 실행시 동적 성질을 보여준다. 이 뷰들 외에도 각 측면과 뷰들을 위한 기능, 접속, 주석, 코드 등의 다수의 서류들이 제공된다. 본 연구의 가장 큰 장점은 구조를 항해하면서 여러 차원의 정보를 추상화하거나 세부적으로 확장할 수 있는 기능이다. 이러한 기능들은 이러한 실시간 소프트웨어를 이해 할 수 있는 토대를 마련해 준다. 그리고 이러한 장점은 재사용 가능한 요소를 체계적으로 식별하거나 검증할 수 있게 한다.

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2006 IPCC 가이드라인을 적용한 지자체별 경종부문 온실가스 배출량 평가 (Evaluation of Greenhouse Gas Emissions in Cropland Sector on Local Government Levels based on 2006 IPCC Guideline)

  • 정현철;김건엽;이슬비;이종식;이정환;소규호
    • 한국토양비료학회지
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    • 제45권5호
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    • pp.842-847
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    • 2012
  • 본 연구는 국가 온실가스 배출량 평가에서 향후 적용될 2006 IPCC 신규 가이드라인을 적용하여 16개 지자체별로 경종부문 온실가스 배출량을 평가하고 배출량 차이를 분석하고자 수행하였다. 지자체 별 경종부문 온실가스 배출량을 평가한 결과 전남 (JN)지역에서 가장 많은 배출량을 차지하였으며, 연 평균 배출량 또한 가장 많은 양을 차지하였다. 온실가스 종류($CH_4$, $N_2O$, $CO_2$)별 배출량 및 배출원 (벼 재배, 농경지 토양, 작물잔사 소각 및 요소 시용)별 배출량을 분석한 결과 또한 전남 (JN)에서 가장 많은 양을 차지하였다. 전남 (JN) 지역에서 배출량이 많았던 주요 원인은 작물 재배면적이 가장 넓기 때문이며 이에 따른 작물생산량, 질소 비료 시용량 및 요소 시용량 또한 많았기 때문인 것으로 분석되었다. 작물잔사 소각에 의한 온실가스 배출량은 경종부문 총 배출량에 큰 영향을 미치지 못하였다. Top-down 방법을 적용하여 산정한 국가 온실가스 배출량과 2006 신규 가이드라인을 적용하여 Bottom-up 방법으로 산정한 지자체별 배출량을 비교한 결과 1990년의 경우 이번 배출량 평가에서 더 적은 배출량을 나타냈으며, 가장 큰 원인은 이번 산정에서는 2006 가이드라인의 기본 배출 계수를 사용하였기 때문이며, 가축분뇨 투입에 따른 질소 배출량 기본 계수값이 더 작기 때문인 것으로 분석되었다. 그러나 좀 더 정확한 지자체별 배출량 평가와 분석을 위해서는 작물별 재배면적, 생산량, 화학비료 및 가축분뇨 투입량 등의 활동자료 뿐만이 아닌 지자체 고유의 영농방법 (물 관리 방법, 유기물 시용 방법 등)에 대한 활동자료 구축과 더불어 이를 적용한 배출량 산정이 필요하다. 국가 온실가스 배출량 산정 시 기본 계수를 사용할 경우 국내의 농업환경을 반영하기에는 많은 한계가 있으며, 불확도 또한 클 수밖에 없다. 향후, 2006 신규 가이드라인을 적용하고 국내 농업환경을 반영할 수 있는 Tier 2 수준의 온실 가스 배출량 산정을 위해서는 국가 고유의 배출계수 개발과 더불어 신뢰도 높은 활동자료를 구축하는 것이 필요하다.

Dynamics of Technology Adoption in Markets Exhibiting Network Effects

  • Hur, Won-Chang
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제20권1호
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    • pp.127-140
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    • 2010
  • The benefit that a consumer derives from the use of a good often depends on the number of other consumers purchasing the same goods or other compatible items. This property, which is known as network externality, is significant in many IT related industries. Over the past few decades, network externalities have been recognized in the context of physical networks such as the telephone and railroad industries. Today, as many products are provided as a form of system that consists of compatible components, the appreciation of network externality is becoming increasingly important. Network externalities have been extensively studied among economists who have been seeking to explain new phenomena resulting from rapid advancements in ICT (Information and Communication Technology). As a result of these efforts, a new body of theories for 'New Economy' has been proposed. The theoretical bottom-line argument of such theories is that technologies subject to network effects exhibit multiple equilibriums and will finally lock into a monopoly with one standard cornering the entire market. They emphasize that such "tippiness" is a typical characteristic in such networked markets, describing that multiple incompatible technologies rarely coexist and that the switch to a single, leading standard occurs suddenly. Moreover, it is argued that this standardization process is path dependent, and the ultimate outcome is unpredictable. With incomplete information about other actors' preferences, there can be excess inertia, as consumers only moderately favor the change, and hence are themselves insufficiently motivated to start the bandwagon rolling, but would get on it once it did start to roll. This startup problem can prevent the adoption of any standard at all, even if it is preferred by everyone. Conversely, excess momentum is another possible outcome, for example, if a sponsoring firm uses low prices during early periods of diffusion. The aim of this paper is to analyze the dynamics of the adoption process in markets exhibiting network effects by focusing on two factors; switching and agent heterogeneity. Switching is an important factor that should be considered in analyzing the adoption process. An agent's switching invokes switching by other adopters, which brings about a positive feedback process that can significantly complicate the adoption process. Agent heterogeneity also plays a important role in shaping the early development of the adoption process, which has a significant impact on the later development of the process. The effects of these two factors are analyzed by developing an agent-based simulation model. ABM is a computer-based simulation methodology that can offer many advantages over traditional analytical approaches. The model is designed such that agents have diverse preferences regarding technology and are allowed to switch their previous choice. The simulation results showed that the adoption processes in a market exhibiting networks effects are significantly affected by the distribution of agents and the occurrence of switching. In particular, it is found that both weak heterogeneity and strong network effects cause agents to start to switch early and this plays a role of expediting the emergence of 'lock-in.' When network effects are strong, agents are easily affected by changes in early market shares. This causes agents to switch earlier and in turn speeds up the market's tipping. The same effect is found in the case of highly homogeneous agents. When agents are highly homogeneous, the market starts to tip toward one technology rapidly, and its choice is not always consistent with the populations' initial inclination. Increased volatility and faster lock-in increase the possibility that the market will reach an unexpected outcome. The primary contribution of this study is the elucidation of the role of parameters characterizing the market in the development of the lock-in process, and identification of conditions where such unexpected outcomes happen.

Word2Vec을 활용한 제품군별 시장규모 추정 방법에 관한 연구 (A Study on Market Size Estimation Method by Product Group Using Word2Vec Algorithm)

  • 정예림;김지희;유형선
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.1-21
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    • 2020
  • 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.