The purpose of this study is to examine various existing models that analyze the economic value of meteorological information, to present a new analysis model, a market model, and to quantitatively analyze the economic value of meteorological information in the Korean service industry using the market model. The research method of this paper will basically use empirical analysis along with the theoretical approach to critically examine the existing analytical model of economic value of meteorological information and to suggest a new analytical model. The analysis results are as follows. Theoretically, the marginal cost of firms is reduced by providing the amount of weather information, and social welfare is increased by the increase of consumer and producer surplus. In this paper, the marginal cost of 1% increase in the amount of weather information decreases by 0.101% and the increase in social welfare increases by 1,247billion Won in 2017. On the other hand, in the accommodation and restaurant sectors, the marginal cost due to a 1% increase in weather information decreased by 0.218%, and the social welfare increase increased by 308billion Won in 2017.
In this study, the development of a weight estimation model of electronic scale with nonlinear characteristics is presented using polynomial regression analysis. The output voltage of the load cell was measured directly using the reference mass. And a polynomial regression model was obtained using the matrix and curve fitting function of MS Office Excel. The weight was measured in 100g units using a load cell electronic scale measuring up to 5kg and the polynomial regression model was obtained. The error was calculated for simple($1^{st}$), $2^{nd}$ and $3^{rd}$ order polynomial regression. To analyze the suitability of the regression function for each model, the coefficient of determination was presented to indicate the correlation between the estimated mass and the measured data. Using the third order polynomial model proposed here, a very accurate model was obtained with a standard deviation of 10g and the determinant coefficient of 1.0. Based on the theory of multi regression model presented here, it can be used in various statistical researches such as weather forecast, new drug development and economic indicators analysis using logistic regression analysis, which has been widely used in artificial intelligence fields.
In this paper, We propose an anomaly detection model using deep neural network to automate the identification of outliers of the national air pollution measurement network data that is previously performed by experts. We generated training data by analyzing missing values and outliers of weather data provided by the Institute of Environmental Research and based on the BeatGAN model of the unsupervised learning method, we propose a new model by changing the kernel structure, adding the convolutional filter layer and the transposed convolutional filter layer to improve anomaly detection performance. In addition, by utilizing the generative features of the proposed model to implement and apply a retraining algorithm that generates new data and uses it for training, it was confirmed that the proposed model had the highest performance compared to the original BeatGAN models and other unsupervised learning model like Iforest and One Class SVM. Through this study, it was possible to suggest a method to improve the anomaly detection performance of proposed model while avoiding overfitting without additional cost in situations where training data are insufficient due to various factors such as sensor abnormalities and inspections in actual industrial sites.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.2
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pp.583-599
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2015
We apply the Bayesian matching pursuit (BMP) algorithm to the estimation of time-frequency selective channels in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. By exploiting prior statistics and sparse characteristics of propagation channels, the Bayesian method provides a more accurate and efficient detection of the channel status information (CSI) than do conventional sparse channel estimation methods that are based on compressive sensing (CS) technologies. Using a reasonable approximation of the system model and a skillfully designed pilot arrangement, the proposed estimation scheme is able to address the Doppler-induced inter-carrier interference (ICI) with a relatively low complexity. Moreover, to further reduce the computational cost of the channel estimation, we make some modifications to the BMP algorithm. The modified algorithm can make good use of the group-sparse structure of doubly selective channels and thus reconstruct the CSI more efficiently than does the original BMP algorithm, which treats the sparse signals in the conventional manner and ignores the specific structure of their sparsity patterns. Numerical results demonstrate that the proposed Bayesian estimation has a good performance over rapidly time-varying channels.
In this paper, we propose to implement an integrated monitoring system using log data to reduce the load of analysis task of information security officer and to detect information leak in advance. To do this, we developed a transmission module between different model DBMS that transmits large amount of log data generated by the individual security system (MSSQL) to the integrated monitoring system (ORACLE), and the transmitted log data is digitized by individual and individual and researches about the continuous inspection and measures against malicious users when the information leakage symptom is detected by using the numerical data.
This study set out to evaluate the fitness of shelter locations by taking into consideration service zones according to walking speed, the changing population between day and night, and walking routes. Walking speed was defined as 1.6 m/s, 2 m/s based on the cases of previous studies. The changing population between day and night was estimated with the dasymetric mapping technique. Shelter service zones according to walking speed and routes were analyzed with the network of the location allocation model. The findings show some shelters had limits with their capacity according to the changing floating population and walking speed in time and space and raise a need to appoint additional shelters.
The purpose of this study was to analyze the job of Head hospital coordinators based on the DACUM(Developing A Curriculum) method. The contents of this study were to extract the duties, tasks and performance standards consisting of the job of a Head hospital coordinator and to investigate levels of importance, difficulties, frequency and entry level on each task, and to make out a job model of Head hospital coordinators. A DACUM committee(seven members) was composed to analyze the job of Head hospital coordinators and the committee members were totally nine : a facilitator, seven Head hospital coordinators and a recorder. This study was conducted in Seoul and Gyeonggi Province from August to December, 2015. The major findings of this study were as follows; first, a Head hospital coordinator is defined to be an expert to create values and culture of a hospital, plan and manage hospital's efficient management methods to maximize customer satisfaction and improve the management of a hospital. Second, the job of Head hospital coordinators was categorized into total nine duties and sixty eight tasks. Third, duties in the job of Head hospital coordinators were classified into organization of medical management planning, medical management analysis, medical service quality management, hospital marketing, hospital customer management, hospital human resource management, hospital organization management, hospital financial management and self development.
The spread of Internet and the appear of Downsizing, SI(System Integration) is chaning centralized computing to distributed computing. Also distributed computing is rapidly changing to Ubiquitous computing escape from hard wire connected network. CORBA(Common Object Request Broker Architecture) is a middleware that used for smoothness communication between application program and operation system in a different environment. However distributed computing environment is not safe from the danger, the attack like virus, worm is too intellectual and variety. In this paper, we design a new DB security model and suggest efficiency of it in Ubiquitous environment base on CSS(CORBA Security Service) that present ed from OMG(Object Management Group).
This paper proposes an extended service filtering technique to prevent overload in service control point (SCP) due to televoting (VOT) or mass calling (MAS) services with the heavy traffic characteristics. Also, this paper compares this extended technique with the existing overload control techniques, and calculates steady state call blocking probabilities in intelligent network (IN) under overload conditions. The proposed technique considers SCP overload and IN Capability Set (CS)-1 services (such as VOT or MAS service) that have to use the specialized resources of intelligent peripheral (IP). This technique uses first an activating step in which SCP requests service filtering to service switching point (SSP). Then, in the filtering step, SSP sends filtering results to SCP periodically or each N-calls. Also, when filtering time-out expires, SSP stops service filtering, and sends service filtering response to SCP in the deactivating step. This paper applies this technique to VOT/MAS service, and calculates SCP and SSP-IP (circuit) call blocking probabilities by using an analytical VOT/MAS service model. With the modeling and analyzing of this new technique, it shows that this technique reduces the traffic flow into SCP from SSP and IP prominently.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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1999.07a
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pp.59-59
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1999
DLC(diamond-like carbon)필름은 다이아몬드와 유사한 강도, 낮은 마차계수, 높은 Optical band gap, NEA(negative electron affinity)등의 우수한 특성을 가지고 있어, 내마모 코팅이나 정보저장 매체의 윤활 코팅, FED(field emission display)의 전계방출소자등 다양한 분야에의 응용이 연구되고 있다. DLC 필름은 PECVD(plasma enhanced chemical vapor deposition), IBAD(ion beam assisted deposition), Laser ablation, Cathodic vacuum arc등의 process를 이용하여 증착되고 있다. 특히 이러한 필름의 물성은 입사되는 이온의 에너지에 의해 좌우되는데, Lifshitz 등의 연구에 의하여 hyperthermal species를 이용한 DLC 필름의 성장은 초기에 subsurface로의 shallow implantation이 일어난 후 높은 sp3 fraction을 갖는 필름이 연속적으로 성장한다는 subplantation model이 제시 되었다. 본 연구에서는 기판과 subplantation 영역이 이후 계속하여 증착되는 순수 DLC 필름의 특성 변호에 미치는 영향에 대하여 관심을 가지고 실험을 행하였다. 본 실험에서는 상기 제시되어 있는 방법보다도 더욱 정확하고도 독립적으로 탄소 음이온의 에너지와 flux를 조절할 수 있는 Cs+ ion beam sputtering system을 이용하여 탄소 음이온의 에너지를 40eV에서 200eV까지 변화시키며 필름을 증착하였다. Si(100) 웨이퍼를 기판으로 사용하였고 증착 압력은 5$\times$10-7torr 였으며 인위적인 기판의 가열은 하지 않았다. 또한 Ion beam deposited DLC film의 growth process를 연구하기 위하여 200eV의 탄소 음이온을 시간(증착두께)을 변수로 하여 증착하였고, 이 때에는 Kaufman type의 gas ion beam을 이용하여 500eV의 Ar+ ion으로 pre-sputering을 행하였다. 탄소 음이온의 에너지와 증착두께에 따라 증착된 film 내의 sp3/sp2 ratio 의 변화를 XPS plasmon loss 와 Raman spectra를 이용하여 분석하였다. 또한 증착두께에 따른 interlayer의 결합상태를 관찰하기 위하여 AES와 XPS 분석을 보조로 행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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