• Korean Chemical Engineering Research
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• 제53권2호
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• pp.236-242
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• 2015

고분자전해질 연료전지 스택의 성능 및 주요 운전 변수를 예측하기 위해 부분최소자승법과 인공신경망의 두 가지 데이터 기반 모델링 기법을 제시한다. 30 kW급 고분자전해질 연료전지 스택 실험으로부터 확보한 데이터를 사용하여 부분최소자승 및 인공신경망 모델들을 구성한 후 각 모델의 예측 성능 및 계산 시간을 비교하였다. 모델의 복잡성을 줄이기 위해 부분최소자승법에 기초한 VIP(Variable Importance on PLS Projections) 선정기준을 모델링 절차에 포함하여, 초기 입력변수의 집합으로부터 모델링에 필요한 입력변수들을 선정하였다. 모델링 결과, 인공신경망이 스택의 평균 셀전압과 캐소드(cathode) 출구 온도를 예측하는데 있어서, 부분최소자승법 보다 우수한 성능을 보였다. 그러나 부분최소자승법 또한 입력변수와 출력변수 간에 선형적 상관관계만을 모델링 할 수 있음에도 불구하고 비교적 만족할 만한 예측 성능을 나타냈다. 모델의 정확도와 계산속도의 요구조건에 따라 두 모델링 기법은 고분자전해질 연료전지의 설계 및 운전 분야의 성능 예측, 온라인 및 오프라인 최적화, 제어 및 이상 진단을 위해 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권3호
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• pp.131-146
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• 2007

Recently, the role of IT service providers has been enlarged from managing a single function or system to reconstructing entire information management processes in new ways to contribute to shareholder value across the enterprise. This movement toward extensive and complex outsourcing agreements has been driven by the assumption that outsourcing information technology functions is a reliable approach to maximizing resource productivity. Hiring external IT service providers to manage part or all of its information-related services helps a firm focus on its core business and provides better services to its clients, thus obtaining sustainable competitive advantage. This practice of focusing on the strategic aspect of outsourcing is referred to as strategic sourcing where the focus is capability sourcing, not procurement. Given the importance of the strategic outsourcing, however, to our knowledge, there is little empirical research on the relationship between the strategic outsourcing orientation and outsourcing performance. Moreover, there is little research on the factor that makes the strategic outsourcing effective. This study is designed to investigate the relationship between strategic IT outsourcing orientation and IT outsourcing performance and the process through which strategic IT outsourcing orientation influences outsourcing performance, Based on the framework of strategic orientation-performance and core competence based management, this study first identifies core competency orientation as a proper strategic orientation pertinent to IT outsourcing and IT outsourcing process management capability as the mediator to affect IT outsourcing performance. The proposed research model is then tested with a sample of 200 firms. The findings of this study may contribute to the literature in two ways. First, it draws on the strategic orientation - performance framework in developing its research model so that it can provide a new perspective to the well studied phenomena. This perspective allows practitioners and researchers to look at outsourcing from an angle that emphasizes the strategic decision making to outsource its IT functions. Second, by separating the concept of strategic orientation and outsourcing process management capability, this study provides practices with insight into how the strategic orientation can work effectively to achieve an expected result. In addition, the current study provides a basis for future studies that examine the factors affecting IT outsourcing performance with more controllable factors such as IT outsourcing process management capability rather than external hard-to-control factors including trust and relationship management. This study investigates the major factors that determine IT outsourcing success. Based on strategic orientation and core competency theories, we develop the proposed research model to investigate the relationship between core competency orientation and IT outsourcing performance and the mediating role of IT outsourcing process management capability on IT outsourcing performance. The model consists of two independent variables (core-competency-orientation and IT outsourcing process management capability), and two dependent variables (outsourced task complexity and IT outsourcing performance). Comprehensive data collection was conducted through an outsourcing association. The survey data were analyzed using a structural analysis method. IT outsourcing process management capability was found to mediate the effect of core competency orientation on both outsourced task complexity and IT outsourcing performance. Further analysis and findings are discussed.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권1호
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• pp.184-192
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• 2022

밸브의 내부 누설 현상은 밸브의 내부 부품의 손상에 의해 발생하며 배관 시스템의 사고와 운전정지를 일으키는 주요 요인이다. 본 연구는 버터플라이형 밸브의 내부 누설에 따라 배관계에서 발생하는 음향방출 신호를 이용하여 배관 가동 중 실시간 누설 진단의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 밸브의 작동 모드별로 측정한 시간영역의 AE 원시신호를 취득하였으며 이로부터 구축한 데이터셋은 데이터 기반의 인공지능 알고리즘에 적용하여 밸브의 내부 누설 유무를 진단하는 모델을 생성하였다. 누설 유무진단을 분류의 문제로 정의하여 SVM 기반의 머신러닝과 CNN 기반의 딥러닝 분류 알고리즘을 적용하였다. 데이터의 특징 추출에 기반한 SVM 분류 모델의 경우, 이진분류 모델에서 구축된 모델에 따라 83~90%의 정확도를 나타냈으며, 다중 클래스인 경우 분류 정확도가 66%로 감소하였다. 반면, CNN 기반의 다중 클래스 분류 모델의 경우 99.85%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 결론적으로 밸브 내부 누설 진단을 위한 SVM 분류모델은 다중 클래스의 정확도 향상을 위해 적절한 특징 추출이 필요하며, CNN 기반의 분류모델은 프로세서의 성능 저하만 없다면 누설진단과 밸브 개도 분류에 효율적인 접근방법임을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.123-138
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• 2017

주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1034-1046
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• 2011

본 논문에서는 X-대역에서 GaN HEMT 소자의 로드-풀 측정을 통한 40 W급 전력증폭기 모듈의 설계, 제작을 보였다. 전력증폭기의 설계에 적용하기 위한 능동 소자로, 최근 발표된 TriQuint사의 GaN HEMT 소자를 선정하였다. 로드-풀 측정 시스템의 임피던스 튜너의 임피던스 범위 제한으로 인하여, 시험치구 내에 사전-정합 회로를 구성하였다. 사전-정합 회로가 포함된 로드-풀 측정을 통해 최적 입 출력 임피던스를 도출하기 위하여, 사전-정합 회로의 2-포트 S-파라미터가 필요하며, 이의 새로운 추출 방법을 제안하였다. 이와 같이 결정된 사전-정합 회로의 S-파라미터를 반영한 로드-풀 측정을 통해 도출된 최적 입 출력 임피던스는 데이터 시트와 근접한 결과를 주며, 이를 통해 측정의 타당성을 확인하였다. 전력증폭기의 정합 회로는 도출된 최적 임피던스로부터 EM co-simulation을 이용하여 설계하였다. 제작된 전력증폭기는 15${\times}$17.8 $mm^2$으로 소형의 크기를 가지며, 10 usec의 펄스 폭, 10 % duty의 펄스 입력 및 드레인 스위칭 상태에서, 9~9.5 GHz 대역 내 출력은 46.7~46.3 dBm, 전력 이득은 8.7~8.3 dB, 효율은 약 35 %의 특성을 보인다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.217-225
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• 2007

본 연구에서는 건물모델만을 물리적인 실험체로 이용하여 동적 지반강성을 갖는 지반-구조물계의 동적거동을 모사하기 위한 하이브리드 진동대 실험법을 제안하고 이를 실험적으로 검증하였다. 본 연구에서 제안되는 실험방법은 상부구조물과 진동대의 가속도를 계측하여 진동대 제어기로 피드백하고, 전체 지반-구조물계의 동적거동을 묘사하기 위해 요구되는 기초부분의 절대가속도 응답(가속도 피드백 방법) 또는 절대속도 응답(속도 피드백 방법)을 계산하여 진동대를 구동시키는 방법이다. 지반부분을 계산하기 위해서 이론적인 동적지반강성을 제안방법에 따라서 다르게 근사화하여 진동대 제어기에 반영함으로써 실험을 수행하였다. 기초 고정계 모델에 대한 실험으로부터 계측된 응답과 본 논문에서 가정한 지반-구조물 계에 대한 실험으로부터 측정된 응답을 비교하고, 진동대 제어기에 반영한 동적지반강성과 실험데이터를 이용하여 식별된 동적지반강성을 비교함으로써 본 논문에서 제안된 실험방법의 유효성을 검증하였다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권sup3호
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• pp.11-15
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• 2016

Gastrointestinal cancers remain the most prevalent cancers in many developing countries such as Iran. The aim of this study was to estimate incidence, prevalence and mortality, as well as time trends for gastrointestinal cancers in Isfahan province of Iran for the period 2001 to 2010 and to project these estimates to the year 2020. Estimates were driven by applying the MIAMOD method (a backward calculation approach using mortality and relative survival rates). Mortality data were obtained from the Ministry of Health and the relative survival rate for all gastrointestinal cancers combined was derived from the Eurocare 3 study. Results indicated that there were clear upward trends in age adjusted incidence (males 22.9 to 74.2 and females 14.9 to 44.2), prevalence (males 52.6 to 177.7 and females 38.3 to 111.03), and mortality (males 14.6 to 47.2 and females 9.6 to 28.2) rates per 100,000 for the period of 2001 to 2010 and this upward state would persist for the projected period. For the entire period, the male to female ratio increased slightly for all parameters (incidence rate increased from 1.5 to 1.7, prevalence from 1.4 to 1.6, and mortality from 1.5 to 1.7). In males, totals of 2,179 incident cases, 5,097 prevalent cases and 1,398 mortality cases were predicated to occur during the study period. For females the predicted figures were 1,379, 3,190 and 891, respectively. It was concluded that the upward trend of incidence alongside increase in survival rates would induce a high burden on the health care infrastructure in the province of Isfahan in the future.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권4호
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• pp.63-70
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• 2011

본 논문은 비고정식 가속도계를 이용하여 운동 중 에너지 소비를 추정하였다. 가속도계 기반의 에너지 소비를 추정하는 대부분의 연구는 가속도계를 체중심에 부착한 고정방식이지만 본 연구에서는 가속도계를 고정시키지 않은 상태로 하의 주머니에 넣고 운동 중 에너지 소비를 추정 하였다. 에너지 소비 추정을 검증하기 위해 피험자는 가스 교환 방식의 간접칼로리미터와 고정식과 비고정식의 가속도계를 동시에 착용한 후 모터 구동 방식의 트레드밀에서 실험을 수행하였다. 28명의 피험자중 20명은 실험군으로, 8명은 대조군으로 분류하였다. 실험군의 데이터를 이용하여 간접칼로리미터의 에너지 소비량을 종속 변수로, 가속도 신호의 신호크기 면적을 독립변수로 설정하여 선형 회귀식을 유도하였다(결정계수: 0.98, 유의성: p<0.000). 대조군의 데이터를 이용하여 에너지 소비를 추정한 결과 간접칼로리미터와 비교시 고정식인 경우 15.0%, 비고정식인 경우 17.0%의 평균오차를 보였다. 비고정식과 고정식의 가속도계를 이용한 에너지추정 오차는 2%로 이 결과를 바탕으로 본 연구에서 제안한 비고 정식 가속도계 방식을 이용하여 운동 중 에너지 소비를 추정할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 정보화정책
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• 제24권3호
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• pp.91-107
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• 2017

디지털 포렌식이란, 디지털자료를 수집, 분석, 보고하여 법적 효력을 갖도록 하는 기술로써, 정보통신기술의 발달에 따라 국내 외 시장이 꾸준히 성장하고 있다. 이와 같은 디지털 포렌식 시장 트렌드를 반영하여 미국을 비롯한 많은 국가들이 디지털 증거의 수집과 분석에 활발한 연구를 진행 중이고, 국내 역시 디지털 포렌식 관련 학술연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 관련 연구 동향과 성과를 체계적으로 분석하여 디지털 포렌식 연구의 전반적 연구경향과 성과를 확인하고, 향후 연구방향의 제언을 위한 메타분석이 필요한 시점이다. 본 논문은 지난 10년간(2007~2016) 발간된 KCI 저널 논문 470개 중, 포렌식 연구 정의에 맞는 239개를 선정하여 이를 대상으로 '대주제, 분석단계, 기술분야, 저자소속, 분석단위, 연구방법' 등의 측면에서 디지털 포렌식 연구 분야를 분석하였으며 이를 통해 국내 디지털 포렌식 연구의 중요한 연구 경향을 정리하였다. 본 분석을 통해 국내 디지털 포렌식 연구가 관련 기술 위주의 학계 주도적 특성을 보이는 것을 확인하였으며, 이를 통해 추후 연구의 발전 및 활성화를 위한 방향을 제안하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권1호
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• pp.339-352
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• 2023

Prediction of the time-related traits of pebble flow inside pebble-bed HTGRs is of great significance for reactor operation and design. In this work, an image-driven approach with the aid of a convolutional neural network (CNN) is proposed to predict the remaining time of initially loaded pebbles and the time interval of paired flow images of the pebble bed. Two types of strategies are put forward: one is adding FC layers to the classic classification CNN models and using regression training, and the other is CNN-based deep expectation (DEX) by regarding the time prediction as a deep classification task followed by softmax expected value refinements. The current dataset is obtained from the discrete element method (DEM) simulations. Results show that the CNN-aided models generally make satisfactory predictions on the remaining time with the determination coefficient larger than 0.99. Among these models, the VGG19+DEX performs the best and its CumScore (proportion of test set with prediction error within 0.5s) can reach 0.939. Besides, the remaining time of additional test sets and new cases can also be well predicted, indicating good generalization ability of the model. In the task of predicting the time interval of image pairs, the VGG19+DEX model has also generated satisfactory results. Particularly, the trained model, with promising generalization ability, has demonstrated great potential in accurately and instantaneously predicting the traits of interest, without the need for additional computational intensive DEM simulations. Nevertheless, the issues of data diversity and model optimization need to be improved to achieve the full potential of the CNN-aided prediction tool.