본 논문은 공급사슬구조를 크게 공급네트워크(supply network), 전환네트워크(conversion network), 그리고 유통네트워크(distribution network)라는 세 유형의 구조로 구분하였으며 각 공급사슬구조별 경영성과에 어떠한 영향을 미치는가에 대하여 국내 103개 상장기업을 대상으로 실증분석을 하였다. 또한 경영성과에 대하여서는 균형성과표(Balanced Scorecard; BSC) 모형을 이용하였다. 연구결과, 학습 및 성장성과, 고객성과, 재무성과의 경우 공급사슬구조에 따른 경영성과간 차이가 있음이 검증되었으나, 내부프로세스성과의 경우 경영성과간 차이가 통계적으로 유의하지 않았다. 또한, Scheff의 다중비교 결과에 따라 유통네트워크 중심기업의 경우 다른 공급사슬구조보다 상대적으로 경영성과가 높은 것으로 나타났다.
기존망이 ISDN으로 가는 과도기적 단계에서 발생할 수 있는 다양한 망 접속 및 가입자/망간 접속에 대처하기 위해서는 각종 정합 장치 및 이에 적용될 실현 기준과 알고리즘의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 ISDN신호 방식과 기준망의 신호 방식을 정합 시킬 수 있는 방안을 연구, 검토한 후 ISDN 가입자 단말 장치를 기존망이 효과적으로 수용 가능한 신호 정합 방안을 제안하였다. 또한 이에 기초한 신호 정합 장치를 구현하여 본 연구의 타당성과 그 효용성을 검증하였다.
In this paper a neural network controller for achieving maximum power tracking as well as output voltage regulation, for a wind energy conversion system (WECS) employing a permanent magnet synchronous generator is proposed. The permanent magnet generator (PMG) supplies a dc load via a bridge rectifier and two buck-boost converters. Adjusting the switching frequency of the first buck-boost converter achieves maximum power tracking. Adjusting the switching frequency of the second buck-boost converter allows output voltage regulation. The on-time of the switching devices of the two converters are supplied by the developed neural network (NN). The effect of sudden changes in wind speed and/ or in reference voltage on the performance of the NN controller are explored. Simulation results showed the possibility of achieving maximum power tracking and output voltage regulation simulation with the developed neural network controllers. The results proved also the fast response and robustness of the proposed control system.
Virtual wavelength path (VWP) is the optical path when a wavelength conversion is possible in a wavelength division multiplexing (WDM) network that is transmission infrastructure for the next generation high speed backbone networks. To achieve efficient design for VWP networks, we must consider VWP routing, wavelength assignment, and wavelength conversion while satisfying many technical constraints of the WDM networks. In this study we propose an integrated model for efficient VWP design in WDM networks. We also develope a 3-phase algorithm, each of which deals with routing, wavelength assignment and route and wavelength reassignment, respectively. In our computational experiments, phase 1 algorithm can solve the problem to the optimality for medium size test networks. Phase 2 algorithm is an efficient heuristic based on a reduced layered network and can give us an effective wavelength assignment. Finally, phase 3 algorithm reconfigure VWP routing and its wavelength assignment to concentrate wavelength conversion nodes in the suggested VWP network.
음성 변환은 다양한 음성 처리 응용에 적용될 수 있으며, 음성 인식을 위한 학습 데이터 증강에도 중요한 역할을 할 수 있다. 기존의 방법은 음성 합성을 이용하여 음성 변환을 수행하는 구조를 사용하여 멜 필터뱅크가 중요한 파라미터로 활용된다. 멜 필터뱅크는 뉴럴 네트워크 학습의 편리성 및 빠른 연산 속도를 제공하지만, 자연스러운 음성파형을 생성하기 위해서는 보코더를 필요로 한다. 또한, 이 방법은 음성 인식을 위한 다양한 데이터를 얻는데 효과적이지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 원형 스펙트럼을 사용하여 음성 신호 자체의 변환을 시도하였고, 어텐션 메커니즘으로 스펙트럼 성분 사이의 관계를 효율적으로 찾아내어 변환을 위한 자질을 학습할 수 있는 transformer 네트워크 기반 딥러닝 구조를 제안하였다. 영어 숫자로 구성된 TIDIGITS 데이터를 사용하여 개별 숫자 변환 모델을 학습하였고, 연속 숫자 음성 변환 디코더를 통한 결과를 평가하였다. 30명의 청취 평가자를 모집하여 변환된 음성의 자연성과 유사성에 대해 평가를 진행하였고, 자연성 3.52±0.22 및 유사성 3.89±0.19 품질의 성능을 얻었다.
본 고는 위상관계를 지니는 vector GIS데이터구조로 부터 교통계획이나 도로계획시 필요한 node-link중심의 교통망 자료를 획득하기 위한 절차 및 활용프로그램을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 ARC/INFO GIS와 UTPS(Urban Transportation Planning System)계의 TRANPLAN이 구현을 위한 대표적 소프트웨어로서 선정되었고, 상호간 데이터의 교환을 위한 세가지으 위상변환(Topology Conversion)방법이 제시되었다. 첫번째 방법은 소프트웨어 개발자(ARC/INFO의 ESRI및 TRANPLAN Urban Analysis Group)들이 공동개발하여 별도의 소프트웨어 package로 구축한 프로그램에 대해서 변환절차의 개요 및 프로그램의 단계적 확대방안에 관해서 소개하였고, 둘째로 ARC/INDO에서 사용가능한 node attribute table(NAT)을 별도의 topology로 구축하여 acc attribute table(AAT)및 NAT에 있어서의 node체계를 상호 관련시켜서 node-link교통망 자료로 변환하는 알고리즘 AML(Arc Macro Language)로서 제시했으며, 끝으로 FOR-TRAN언어를 사용한 AAT에서의 node변환 알고리즘을 소개하였다. 이러한 GIS데이터의 위상변환의 필요성은 GIS를 교통부문에(특히 교통수요 예측)직접 이용함은 물론 더 나아가서는 양자사이으 효율적인 데이터의 교환이 그목적이라고 할 수 있다. 비록, 본고에서는 이들 세가지 방법 상호간의 구체적인 장단점에 관해서는 토의되지 못했지만 세방법중 어떠한 것이든 교통수요 예측모형을 위한 데이터의 변환과정에 역할을 할 수 있으며, 이들 시스템간의 효율적 통합은 교통계획과정에서의 생산성 향상에 기여할 것으로 보인다.
심층 생성 모델의 일종인 Generative Adversarial Network(GAN)과 Variational AutoEncoder(VAE)는 비병렬 학습 데이터를 사용한 음성 변환에 새로운 방법론을 제시하고 있다. 특히, Conditional Cycle-Consistent Generative Adversarial Network(CC-GAN)과 Cycle-Consistent Variational AutoEncoder(CycleVAE)는 다수 화자 사이의 음성 변환에 우수한 성능을 보이고 있다. 그러나, CC-GAN과 CycleVAE는 비교적 적은 수의 화자를 대상으로 연구가 진행되어왔다. 본 논문에서는 100 명의 한국어 화자 데이터를 사용하여 CC-GAN과 CycleVAE의 음성 변환 성능과 확장 가능성을 실험적으로 분석하였다. 실험 결과 소규모 화자의 경우 CC-GAN이 Mel-Cepstral Distortion(MCD) 기준으로 4.5 % 우수한 성능을 보이지만 대규모 화자의 경우 CycleVAE가 제한된 학습 시간 안에 12.7 % 우수한 성능을 보였다.
This study first conceptualizes and investigates five dimensions of SCM activities, such as organizational capacity, revitalization support collaboration, appraisal and responsibility, and information system activities. Second, this study develops three dimensions of a supply chain structure, and proposes a balanced scorecard (BSC) model in order to measure business performance. And then, this study establishes too research hypotheses as follows: H1. The SCM activities varies with the supply chain structure. H2. The management performance varies with the supply chain structure. In the questionnaire survey for empirical analysis, this study carefully selected 809 of companies in Korea. We conducted a survey by mail and collected 127 data. Out of 127 data we actually used 103 responses for statistical analysis. After conducting statistical analysis, we could find the results as followed: 1) The supply chain structure was classified into three networks through a clustering procedure, such as supply network, conversion network, and distribution network, and these networks were used to testify hypotheses. As a result the effect of SCM activities varies according to three networks and especially, the companies in distribution network were more active than those in supply and conversion networks doing SCM activities. 2) We may conclude that business performance varies with three networks, and distribution network achieves better performance than supply and conversion networks do.
본 논문에서는 WDM 네트워크에서 보다 현실적인 파장 변환을 고려하면서 잔여링크를 최대화시킬 수 있는 파장 할당 알고리즘을 제시한다. 기존의 기법들은 각 노드들의 파장 변환 능력을 무시하고 전체 네트워크의 파장 변환 능력을 일률적으로 고정시킨 것을 가정하기 때문에 비효율적이라 할 수 있다. 제안된 기법은 각 노드의 파장 변환 능력을 각각 고려하면서 사용 가능한 잔여링크의 집합을 가능한 최대화 할 수 있는 링(Ring)의 형태로 만든다. 이것은 잔여링크를 최대화하여 어떤 경로 요구가 있더라도 파장을 할당할 수 있게 한다. 그렇기 때문에 네트워크에서의 블러킹 확률을 최대 $19\%$까지 낮출 수 있었으며, 파장 변환 횟수에서 대략 $40\%$의 성능 향상을 보이고, 네트워크의 활용성을 높일 수 있음을 성능 비교를 통해서 볼 수 있다.
PURPOSE. The aim of the present study was to determine the degree of conversion of light- and dual-cured resin cements used in the cementation of all-ceramic restorations under different thicknesses of translucent (T) and high-translucent (HT) polymer-infiltrated ceramic-network (PICN) material. MATERIALS AND METHODS. T and HT PICN blocks were prepared at 0.5, 1.0, 1.5, and 2.0 mm thicknesses (n=80). Resin cement samples were prepared with a diameter of 6 mm and a thickness of 100 ㎛. Light-cured resin cement was polymerized for 30 seconds, and dual-cure resin cement was polymerized for 20 seconds (n=180). Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) was used for degree of conversion measurements. The obtained data were analyzed with ANOVA and Tukey HSD, and independent t-test. RESULTS. As a result of FTIR analysis, the degree of conversion of the light-cured resin cement prepared under 1.5- and 2.0-mm-thick T and HT ceramics was found to be lower than that of the control group. Regarding the degree of conversion of the dual-cured resin cement group, there was no significant difference from the control group. CONCLUSION. Within the limitation of present study, it can be concluded that using of dual cure resin cement can be suggested for cementation of PICN material, especially for thicknesses of 1.5 mm and above.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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