• 한국식생활문화학회지
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• 제6권2호
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• pp.185-197
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• 1991

An eating behavior research was done with 50 females at a buffet styled restaurant during their lunch time. Of the respondents, 52.0% were professional and 54.0% were graduate school graduates. Of the respondents, 58.0% of the company were friends and 24.0% were relatives. The average time period of eating was $93.0{\pm}23.4$ minutes. The average frequency of taking food was $4.0{\pm}1.1$ and the average frequency of taking food after satiety was $1.4{\pm}0.8$. It is significant that lower frequency of food consumption was directly proportional to the age groups of respondents. The average selected food items were $30.4{\pm}7.1$ out of 175 and the average weight of the consumed food was $995.0{\pm}240.9$ g. The older age group chose a similar number of food items, but the amount of each food item was considerably less than younger. So the younger the age group was, the more they ate. The average food items at one time was $7.1{\pm}2.2$ and the average food weight time was $233.7{\pm}69.7$ g. The percentage of respondents who evaluated themselves as 'ate too much' was 70.0% and those who evaluate themselves 'ate properly' was 14.0%. Most of them were satisfied with the buffet service. The average of number of food items consumed by respondents before cooking was $50.5{\pm}8.9$. The consumption of calories and nutrients was compared with the Korean Daily Recommended Dietary Allowances. The consumed calories were 60.9% of RDAs, protein 104.4%, calcium 77.1%, iron 129.8%, vitamin A 66.5%, thiamin 96.0%, riboflavin 95.7%, niacin126.6% and ascorbic acid 112.3%. This data exceeded 1/3 of the Korean Daily RDAs tremendously and tells us extreme overeating. The energy ratio of carbohydrate: fat: protein was 51.6: 29.9: 18.5. Caloric consumption of animal food was 27.9% and the consumption rate of the other nutrients from animal food was considerably high. But the consumption rate of vitamin A was 90.9% from vegetable groups. Accoding to this study, buffet service gives some advantages. It gives customers an good opportunity to vary their food intake, which enhances eating experiences and can cause an improvemont of food habits. But overeating is a problem. Therefore, we think it is necessary for those women who have influence over their family's food selection, to have nutrition education about a desirable order of eating a meal, food selection, and health problems due to overeating at buffet styled restaurant. There should be some improvement in the management of buffet service. For example, proper temperature, texture, and freshness of the food should be maintained. Prevention of mixed food smells should be considered as well. To lower the price it is desirable to reduce the number of similar items and to use seasonal food as much as possible. A buffet styled restaurant with less food items with cheaper prices is recommended. Various traditional food should be developed for the menu items. We expect buffet services to be sutable to maintain good health and to be popular to any eater.

• 공학논문집
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• 제3권1호
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• pp.199-205
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• 1998

유리병을 대량생산하는 자동 병유리 제병공장에서의 배합공정상 가장 큰 문제점은 원료의 대부분을 차지하는 Cullet Quality Control 이다. 판유리조성은 병유리조성과 차이가 크지만, 판유리 파유리의 조성은 거의 일정하고 순수 판유리 파유리만을 얻을 수 있으므로 Cullet Quality Control이 용이하다. 또한 원료가 저가이므로 원가절감을 달성 할 수는 있으나, 판유리 파유리의 사용량을 용출량 대비 25%이상 증가시키면 조성과 점도의 차이로 인하여 로내 유리물의 유동성이 떨어져 용해로 Bottom 온도가 저하되고 유리의 균질성이 나빠진다. 따라서 용해로의 Dead Corner부분의 Devitrification 발생이 증가하게 되고 유리병의 생산효율을 저하시키는 원인이 된다. 이 문제점을 해결하기 위한 실험을 다음의 3가지 방법으로 실시하여 보았다. 즉 연구를 위하여 용융온도를 높이는 방법과 Booster를 사용하는 방법, Bubbler를 사용하는 방법으로 하였다. 그 결과 Booster 사용시 판유리 파유리 혼입율 90%, Bubbler 사용시 혼입율 70%, 용융온도를 $1480^{\circ}C$에서 $1560^{\circ}C$ 증가시 혼입율 60%로 혼입율을 감소시킬 수 있는 결과를 얻었다. 여기서 용융온도를 증가시키는 방법은 용해로 수명단축과 연료비 상승에 문제점이 있으므로 현실적으로 적용이 불가능한 방법이며, Booster 사용방법은 용해로 Bottom 부위의 용융 유리에 열을 가하여 열대류에 의해 유동성을 증진시키므로 유리의 균질화에는 양호 하나 전기에너지 소비가 많은 단점이 있다. Bubbler 사용방법은 압축공기에 의한 물리적인 대류 증진방법으로 균질화 면에서는 Booster보다는 못하나 가장 경제적인 장점이 있는 방법임을 알 수 있었다.

• 전기화학회지
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• 제24권4호
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• pp.120-132
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• 2021

기존 LiCoO₂의 고전압 사용의 제약에 따른 용량적 한계와 코발트 원료의 높은 가격을 해결하기 위하여 high-Nickel에 대한 개발이 활발히 진행되고 있지만 Ni 함량의 증가에 따른 구조적 안정성의 저하에 의한 전지 특성의 저하는 상용화를 지연시키는 중요한 원인이 되고 있다. 이에 Ni-rich 삼성분계 양극소재 LiNi_0.6Co_0.2Mn_0.2O₂의 고안정성을 높이고자 전구체에 균일한 이종원소 Ti를 치환을 위해서 나노크기의 TiO₂ 서스펜젼 형태 소스를 사용하여 전구체 Ni_0.6Co_0.2Mn_0.2-x(OH)₂/xTiO₂를 제조하였다. Li₂CO₃와 혼합하고, 열처리 후 양극활물질 LiNi_0.6Co_0.2Mn_0.2-xTi_xO₂ 합성하여 Ti 함량에 따른 물리적 특성을 비교하였다. Field Emission Scanning electron Microscope(FE-SEM) 및 Energy Dispersive Spectroscopy (EDS) mapping 분석을 통해 Ti 치환된 구형의 전구체와 입자 크기 측정을 통해 균일한 입자크기를 가지는 양극 활물질 제조를 확인하였고, 내부치밀도와 강도가 증가함을 확인 하고, X-ray Diffractometry (XRD) 구조 분석과 Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry (ICP-MS) 정량분석을 통해 Ti 치환된 양극활물질 제조 및 고온, 고전압에서 충·방전을 지속하더라도 효과적으로 용량이 유지됨을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.73-82
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• 2009

CMOS 카메라는 저가격, 저전력, 소형화의 장점을 이용해 휴대폰카메라, 자동차 산업, 의학 및 센서 네트워크, 로봇제어, 보안 분야의 연구에서 이용되고 있다. 특히 다중카메라(Multi-Camera)기반의 $360^{\circ}$ 전방향 카메라(Omni-directional Camera)의 소프트웨어, 통신간섭 및 지연과 복잡한 영상제어 문제가 있으며, 하드웨어 분야에서는 다중카메라의 효율적인 관리 및 소형화의 문제를 지닌다. 기존 시스템은 다수 카메라를 제어하고 카메라 영상을 송수신하기 위해 카메라별 고성능 MCU로 구성된 임베디드 시스템(embedded system)과 별도의 제어 시스템(control system) 같이 다계층 시스템(Multi-layer system)으로 구성된다. 하지만 본 시스템은 단일구조로 저성능 MCU 기반에 고속 동기화기법으로 카메라 제어 및 영상 수집이 가능하도록 SLAVS(Small size/Low power Around View System)을 제안하였다. 화각 $110^{\circ}$ CMOS 카메라 여러 대를 이용하여 $360^{\circ}$전방향을 촬영하는 저성능 MCU로 카메라의 제어 및 영상 수집이 가능한 전방향 카메라 초기모형이다. 결과적으로 저전력 CMOS 카메라 4대를 하나의 MCU에 연결하여 개별 카메라에 대한 동기 유지, 제어 및 송수신을 구현하고 이를 기존의 시스템과 비교하였다. MCU를 통한 개별 인터럽트 처리로 카메라별 동기를 제어, 기억하여 Target과 CMOS 카메라와 MCU간의 재동기를 최소화하여 데이터 전송의 효율성을 높였다. 또한, 사용자 선택에 따라 4개의 영역으로 구분된 영상을 각기 또는 하나로 Target에 제공할 수 있도록 하였다. 마지막으로 개발된 카메라 시스템의 동기 및 데이터 전송 시간, 이미지 데이터 유실 등의 성능 비교, 분석을 하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.