다계층 구조를 갖는 현대의 기업용 분산 애플리케이션에서 비즈니스 엔티티는 로직을 구현한 각 계층의 서비스 컴포넌트들을 관통하는 일종의 횡단관심사이다. 비즈니스 엔티티가 변화하면 이와 관련된 서비스 컴포넌트들은 비록 구현된 기능이 바뀔 필요가 없을지라도 새로운 타입의 비즈니스 엔티티를 다룰 수 있도록 수정되어야 한다. 본 연구팀은 이전 연구에서 서비스 컴포넌트로부터 외부화된 데이터인 비즈니스 엔티티에 대한 가변성을 효율적으로 처리하기 위한 DTT 컴포넌트 모델(Data Type-Tolerant Component Model)을 제안하였다. DTT 컴포넌트 모델은 서비스 컴포넌트들과 비즈니스 엔티티들 간의 직접적인 결합을 없앰으로써 서비스 컴포넌트들이 수정되지 않고도 새로운 비즈니스 엔티티들을 처리할 수 있게 된 반면, 이들을 중재하는 데이터 타입 컨버터를 개발해야 하는 부담이 발생한다. 이에 본 논문에서는 서비스 컴포넌트의 SCDT(Self-Contained Data Type)와 비즈니스 엔티티의 각 속성에 대한 메타데이터로 온톨로지를 사용하는 방법과, 이를 이용하여 데이터 타입 컨버터 코드를 생성하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 온톨로지 기반 DTT 컴포넌트 모델은 컴퓨터가 에러 없이 데이터 타입 컨버터를 자동으로 생성할 수 있게 함으로써, 서비스 컴포넌트들의 재사용성과 데이터 가변성 처리 효율을 크게 향상시킨다.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권2호
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pp.1220-1224
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2007
The effects of plasma damages to the organic thin film transistor (OTFT) during the fabrication process are investigated; metal deposition process on the organic gate insulator by plasma sputtering mainly generates the process induced damages of bottom contact structured OTFTs. For this study, various deposition methods (thermal evaporation, plasma sputtering, and neutral beam based sputtering) and metals (gold and Indium-Tin Oxide) have been tested for their damage effects onto the Poly 4-vinylphenol(PVP) layer surface as an organic gate insulator. The surface damages are estimated by measuring surface energies and grain shapes of organic semiconductor on the gate insulator. Unlike thermal evaporation and neutral beam based sputtering, conventional plasma sputtering process induces serious damages onto the organic surface as increasing surface energy, decreasing grain sizes, and degrading TFT performance.
ERP in the past, primarily centering on large enterprises and the introduction of competition in the global e-business, but along with the proliferation of small and medium-sized enterprises are now in earnest, or to take advantage of the introduction of the ERP plan. However, the introduction of the ERP cost and the effort required to develop, because many never previously introduced ERP expect that the introduction of cost and performance comparisons with the measurement is necessary. Until now, however, the introduction of a framework of analysis followed the introduction of ERP primarily to measure performance of a major improvement. This research, in addition to improving the performance of these tasks have been overlooked until now for the system's user satisfaction BSC (Balanced Scorecard) models and techniques using AHP-specific understanding of the Company (Group executives, middle managers groups, and user groups) Importance of priorities you want to analyze. In summary, the key findings of this study follows. First, ERP user satisfaction measurement for the balanced scorecard indicators in terms of the redevelopment. Second, the information system user satisfaction to the user layer (Layer 3), grouped by the measure. Thirdly, the user satisfaction of the important topics for attention as quantified by measuring the hierarchy. This model is for satisfaction levels as quantitative of future users of the new system, information systems and the introduction of a new model of development based on the evaluation data will be able to take advantage of.
The 2 GHz film bulk acoustic wave resonator(FBAR), one of the most necessary device of the next generation mobile communication system, consisted of solidly mounted resonator(SMR) structure using Brags reflector, was researched in this paper The FBAR applied SiO$_{2}$ and W had large difference of the acoustic impedance to reflector Al to electrode and ZnO to piezoelectric layer. Specially, the FBAR applied the two-step deposition method to improve the c-axis orientation and increase reproducibility of the fabrication device had good performance. The electrical properties of plasma such as impedance, resistance, reactance, $V_{pp},\;I{pp}$, VSWR and phase difference of voltage and current, was analyzed and measured by RF sensor with the variable experiment process factors such as gas ratio, RF power and base vacuum level about concerning the thickness, c-axis orientation, adhesion and roughness. The FBAR device about the optimum condition resulted reflection loss(S$_{11}$) of -17 dB, resonance frequency of 1.93 GHz, electric-mechanical coefficient(k$_{eff}$) of 2.38 $\%$ and Qualify factor of 580. It was seen better qualify than the common dielectric filter at present and expected on business to the filter device of 2 GHz bandwidth with the MMIC technology.
수요사슬에서 기업간 협업은 통합 (Integration), 협업(Exchange), 그리고 동기화(Syncronize)라는 3 단계의 계층구조를 갖으며, 단계가 높을수록 협업의 지능성은 강하다. 이 논문은 국내의 제조업과 서비스업을 중심으로 지능적인 수요사슬 통합전략(공급통합, 수요통합, 수요사슬통합)을 수행하는데 영향을 주는 동인들을 발견한다. 여기 동인에는 효율적 동인과 시대적 동인으로 구분하여 각 통합전략에 어떻게 영향을 미치는 지를 조사하여, 그 특징을 파악하고 문제점을 제시한다. 인터넷 강국인 국내기업의 통합전략과 동인에 대한 면밀한 분석을 통해 기업에게 가장 이상적인 통합전략이 무엇인지를 제시한다. 결론에서는 고객과 통합을 추진하는 통합전략을 선택한 기업은 웹통합을 하는 가장 큰 이유는 경영성과를 높이기 위해 추진하는 것으로 나타났으며, 공급자와 통합을 하는 전략을 선택한 기업은 외부환경의 압력에 의해서 어쩔 수 없이 추진하는 것으로 해석된다.
An organic light emitting diode (OLED), also light emitting polymer (LEP) and organic electro luminescence (OEL), is any light emitting diode (LED) whose emissive electroluminescent layer is composed of a film of organic compounds. The layer usually contains a polymer substance that allows suitable organic compounds to be deposited. They are deposited in rows and columns onto a flat carrier by a simple "printing" process. The resulting matrix of pixels can emit light of different colors. Such systems can be used in television screens, computer displays, small, portable system screens such as cell phones and PDAs, advertising, information and indication. OLEDs can also be used in light sources for general space illumination, and large-area light-emitting elements. In this paper, we develop the general guide line of the accelerated life test for assuring B10 life of AMOLED(Active Matrix Organic Light Emitting Diode) and PMOLED(Passive Matrix Organic Light Emitting Diode) which are widely used for display monitor less than 115 mm.
Structural robustness refers to the ability of a structure to avoid disproportionate consequences to the original cause. Currently attentions focus on the concepts of structural robustness, and discussions on methods of robustness based structural design are rare. Firstly, taking basis in robust $H_{\infty}$ control theory, structural robustness is assessed by $H_{\infty}$ norm of the system transfer function. Then using the SIMP material model, robustness based design of grid structures is formulated as a continuum topology optimization problem, where the relative density of each element and structural robustness are considered as the design variable and the optimization objective respectively. Generalized elitist genetic algorithm is used to solve the optimization problem. As examples, robustness configurations of plane stress model and the rectangular hyperbolic shell model were obtained by robustness based structural design. Finally, two models of single-layer grid structures were designed by conventional and robustness based method respectively. Different interference scenarios were simulated by static and impact experiments, and robustness of the models were analyzed and compared. The results show that the $H_{\infty}$ structural robustness index can indicate whether the structural response is proportional to the original cause. Robustness based structural design improves structural robustness effectively, and it can provide a conceptual design in the initial stage of structural design.
This research presents the battery discharge rate models for the energy consumption of mobile phone batteries based on machine learning by taking into account three usage patterns of the phone: the standby state, video playing, and web browsing. We present the experimental design methodology for collecting data, preprocessing, model construction, and parameter selections. The data is collected based on the HTC One X hardware platform. We considered various setting factors, such as Bluetooth, brightness, 3G, GPS, Wi-Fi, and Sync. The battery levels for each possible state vector were measured, and then we constructed the battery prediction model using different regression functions based on the collected data. The accuracy of the constructed models using the multi-layer perceptron (MLP) and the support vector machine (SVM) were compared using varying kernel functions. Various parameters for MLP and SVM were considered. The measurement of prediction efficiency was done by the mean absolute error (MAE) and the root mean squared error (RMSE). The experiments showed that the MLP with linear regression performs well overall, while the SVM with the polynomial kernel function based on the linear regression gives a low MAE and RMSE. As a result, we were able to demonstrate how to apply the derived model to predict the remaining battery charge.
Choi, Hanshin;Byun, Jong Min;Lee, Wonsik;Bang, Su-Ryong;Kim, Young Do
한국분말재료학회지
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제23권2호
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pp.149-169
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2016
Additive manufacturing (AM) is defined as the manufacture of three-dimensional tangible products by additively consolidating two-dimensional patterns layer by layer. In this review, we introduce four fundamental conceptual pillars that support AM technology: the bottom-up manufacturing factor, computer-aided manufacturing factor, distributed manufacturing factor, and eliminated manufacturing factor. All the conceptual factors work together; however, business strategy and technology optimization will vary according to the main factor that we emphasize. In parallel to the manufacturing paradigm shift toward mass personalization, manufacturing industrial ecology evolves to achieve competitiveness in economics of scope. AM technology is indeed a potent candidate manufacturing technology for satisfying volatile and customized markets. From the viewpoint of the innovation technology adoption cycle, various pros and cons of AM technology themselves prove that it is an innovative technology, in particular a disruptive innovation in manufacturing technology, as powder technology was when ingot metallurgy was dominant. Chasms related to the AM technology adoption cycle and efforts to cross the chasms are considered.
기업 부도 예측에 관한 연구는 재무정보를 중심으로 연구되어 왔다. 기업의 재무정보는 분기별로 갱신되기 때문에 실시간으로 기업의 폐업 가능성을 예측하는 데 있어 적시성이 부족하게 되는 문제가 발생한다. 이를 개선하고자 하는 평가 기업에서는 대상 기업의 건전성을 판단하기 위한 재무정보 외의 정보를 활용한 기업의 건전성을 판단하는 방법이 필요하다. 이를 위해 정보 기술의 발달로 기업에 대한 비재무정보 수집이 용이해지면서 기업 부도 예측에 재무정보 외의 추가적인 변수와 여러 가지 방법론을 적용하는 연구가 진행되어 왔으며, 이 중에서도 어떤 변수들이 기업의 부도를 예측하는데 영향을 주는지를 밝히는 것이 중요한 연구 과제가 되었다. 본 연구에서는 전자결제서비스를 이용하는 사업자의 폐업을 예측할 때 비재무정보를 구성하는 전자결제 정보들이 얼마나 영향을 미치는지를 살펴보았으며, 재무정보와 비재무정보 결합에 따른 폐업 예측 정확도 차이를 살펴보았다. 구체적으로, 재무정보 모형과 비재무정보 모형, 그리고 이를 결합한 모형으로 구성된 세 가지 연구 모형을 설계하였으며 Multi Layer Perceptron(MLP) 알고리즘을 포함한 여섯 가지 알고리즘으로 폐업 예측 정확도를 확인하였다. 재무정보와 비재무정보를 결합한 모형이 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, 그 다음으로는 비재무정보 모형, 재무정보 모형의 순서로 예측 정확도가 확인되었다. 알고리즘별 폐업 예측 정확도는 여섯 가지의 알고리즘 중 XGBoost가 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 사업자의 폐업 예측에 활용된 전체 87개의 변수를 대상으로 상대적 중요도를 살펴본 결과 폐업 예측에 중요하게 영향을 미친 변수는 상위 20개 중 70% 이상이 비재무정보인 것으로 확인되었다. 이를 통해 비재무정보의 전자결제 정보가 사업자의 폐업을 예측하는 중요한 변수임을 확인하였으며, 비재무 정보가 재무정보의 대안적 정보로서 활용할 수 있는 가능성 역시 살펴볼 수 있었다. 본 연구를 기반으로 사업자의 폐업을 예측할 수 있는 정보로서 비재무정보의 수집과 활용에 대한 중요성을 인식하고 기업의 의사결정에 활용할 수 있는 방안에 대해서도 다루었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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