수치해석적으로 열교환기의 열성능 평가를 하기 위하여는 온도, 압력, 비체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 열역학적 성질들의 수치값을 필요로 한다. 그러나 열역학적 성질들 사이의 관계를 나타내는 증기표나 선도를 수치 해석에 직접적으로 이용할 수는 없기 때문에 모델링하여야 한다. 본 연구에서는 2차 스플라인 보간법과 비교함으로써, 물의 과열증기 모델링에 신경회로망의 적용 가능성을 검토하였다. 신경회로망은 온도와 압력 2개의 노드로 구성된 입력층, 각각 15개와 25개의 노드로 구성된 2개의 은닉층, 비체적, 엔탈피, 엔트로피 등 3개의 노드로 구성된 출력층으로 이루어 진다. 스플라인 보간법에는 2차 다항식을 사용하였다. 소구간으로 구성된 스플라인 보간법과 비교하여 신경회로망은 훨씬 더 많은 데이터에 대하여 작은 백분율 오차를 보여 주었으며, 이 결과로부터 신경회로망이 과열증기의 열역학적 성질들을 모델링하는데 아주 강력한 방법이 될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 이벤트구동 게이트수준 타이밍 시뮬레이션의 성능 향상 및 디버깅 효율성 크게 높일 수 있는 공간적 부분시뮬레이션 전략이 적용된 효율적인 예측기반 병렬 시뮬레이션 기법을 제안한다. 제안된 기법은 병렬 이벤트구동 로컬시뮬레이션들의 입력값과 출력값에 대한 빠르면서도 정확한 예측을 달성하기 위해서, 공간적 부분시뮬레이션 전략을 추상화 상위수준 시뮬레이션에 적용하여 정확한 예측 데이터를 빠르고 즉각적으로 생성해낸다. 공간적 부분시뮬레이션 전략이 적용된 예측기반 병렬 게이트수준 타이밍 시뮬레이션은 성능 평가를 위하여 사용된 6개의 벤치마크 설계들에 대하여 제일 일반적인 순차 이벤트구동 게이트수준 타이밍 시뮬레이션에 비하여 평균 약 3.7배, 상용화된 멀티코어 기반의 병렬 이벤트구동 게이트수준 타이밍 시뮬레이션에 비해서는 평균 9.7배, 그리고 기존의 가장 우수한 예측기반 병렬 이벤트구동 게이트 수준 타이밍 시뮬레이션 결과에 비해서도 평균 2.7배의 시뮬레이션 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 최근 제안된 소프트웨어 구현에 적합한 (블록 단위) 스트림 암호는 HELIX, SCREAM, MUGI, PANAMA 알고리즘들의 대수적 공격에 대한 안전성을 분석한다. 대수적 공격은 알려진 입출력 쌍을 가지고 내부 알고리즘의 기본 대수 방정식을 이용하는 방법으로, 과포화된 다변수 연립 방정식을 통하여 변수의 값을 얻고 이를 이용하여 키를 복구해내는 방업이다. 이 분석법은 초기 대수적 특성을 지닌 블록 암호의 분석에 적용되었으나. 이후 블록 암호보다는 스트림 암호의 분석에 보다 용이하게 적용되었다. 그러나 일반적인 알고리즘을 이 분석법을 그대로 적용하기에는 많은 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 최근 제안된 워드 단위의 소프트웨어 구현에 적합한 스트림 암호의 각 알고리즘에 대해 대수적 방정식과 변수의 수를 비교 및 분석함으로써 각 알고리즘의 대수적 공격에 대한 내성을 살펴본다. 또한 이러한 분석을 통해 대수적 공격에 안전한 소프트웨어 구현에 적합한 스트림 암호의 설계 시 고려해야 할 세 가지 설계 고려사항을 제시한다.
본 논문에서는 다중 사용자 거대 다중 안테나 시스템에서 안테나 선택 기법을 제안한다. 제안된 안테나 선택 기법은 심화 강화학습 네트워크를 활용함으로써 피드백 오버헤드를 획기적으로 낮추면서 기존 방식과 거의 같은 성능을 얻을 수 있다. 각 사용자는 기지국의 거대 안테나들과 형성된 채널의 이득 값을 L번째 큰 채널 이득과 비교하여 대소관계에 따라서 단일 비트의 이진수로 변환하여 피드백함으로써 기존 피드백 방식보다 오버헤드를 낮출 수 있다. 제안 방식에서는 감소한 피드백 정보로 인한 성능 저하를 방지하기 위해서 심화 강화학습 네트워크를 활용하였다. 제안 방식의 성능을 분석하기 위하여 다양한 환경에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 제안 방식이 최적 방식에 가까운 기존 방식과 유사한 평균 전송률을 얻을 수 있음을 확인하였다.
Purpose - This paper empirically explores the RCA of electrical equipment trade between China and Korea from the perspective of gross trade and value-added trade. The goal of this paper is to scan the electrical equipment's RCA, the decomposition of gross exports, and the impacts of an exerted shock. Design/methodology - We applied the domestic value-added method in measuring the RCA, which could be more accurate than traditional RCA since it excludes foreign value-added. Based on the research purpose, this paper follows the framework of Koopman, Wang, and Wei (2014)-as extended by Wang, Wei, and Zhu (2018). It extracts the data from the 2019 Multi-regional Input-Output (MRIO) databases compiled by the Asian Development Bank in January 2021. Findings - After rigorous examination, the main findings are as follows: First, the electrical equipment sector maintains a consistent comparative advantage in either assessing method. Second, China exports more gross goods of electrical equipment to the world than South Korea does, but there is a trade deficit with Korea. Third, South Korea and P.R. China are the most significant bilateral partners of foreign value-added sourcing. Finally, it is surprising that there is a shock on electrical equipment; the partner's service, as well as manufacturing sectors, would be affected. Originality/value - This paper explores the revealed comparative advantage between Korea and China from traditional gross export and value-added perspectives. Second, we apply the information from the 2019 MRIO database compiled by the Asian Development Bank in January 2021, reflecting the current situation. Third, this paper analyzes the electrical equipment and the impacts on other parties' sectors. Finally, we carry out the subjects that deserve to be investigated in the future.
본 논문은 AI Hub에서 제공하는 웰니스 대화 스크립트, 주제별 일상 대화 데이터세트와 Github에 공개된 챗봇 데이터세트를 활용하여 사용자의 발화에서 우울 관련 감정을 탐지하는 모델을 제안한다. 우울 관련 감정에는 우울감, 무기력을 비롯한 18가지 감정이 존재하며, 언어 모델에서 높은 성능을 보이는 KoBERT와 KoELECTRA 모델을 사용하여 감정 분류 작업을 수행한다. 모델별 성능 비교를 위해 우리는 데이터세트를 다양하게 구축하고, 좋은 성능을 보이는 모델에 대해 배치 크기와 학습률을 조정하면서 분류 결과를 비교한다. 더 나아가, 사람은 동시에 여러 감정을 느끼는 것을 반영하기 위해, 모델의 출력값이 특정 임계치보다 높은 레이블들을 모두 정답으로 선정함으로써, 다중 분류 작업을 수행한다. 이러한 과정을 통해 도출한 성능이 가장 좋은 모델을 Depression model이라 부르며, 이후 사용자 발화에 대해 우울 관련 감정을 분류할 때 해당 모델을 사용한다.
본 논문은 별도 기준 클록 없이 고속 시리얼 데이터 통신을 위한 3.2Gb/s 클록 데이터 복원(CDR) 회로를 설명한다. CDR회로는 전체적으로 5부분으로 구성되며, 위상검출기(PD)와 주파수 검출기(FD), 다중 위상 전압 제어 발진기(VCO), 전하펌프(CP), 외부 루프필터(LF)로 구성되어 있다. CDR회로는 half-rate bang-bang 타입의 위상 검출기와 입력 pull-in 범위를 늘릴 수 있도록 half-rate 주파수 검출기를 적용하였다. VCO는 4단의 차동 지연단(delay cell)으로 구성되어 있으며 튜닝 범위와 선형성 향상을 위해 rail-to-rail 전류 바이어스단을 적용하였다 각 지연단은 풀 스윙과 듀티의 부정합을 보상할 수 있는 출력 버퍼를 갖고 있다. 구현한 CDR회로는 별도의 기준 클록 없이 넓은 pull-in 범위를 확보할 수 있으며 기준 클록 생성을 위한 부가적인 Phase-Locked Loop를 필요치 않기 때문에 칩의 면적과 전력소비를 효과적으로 줄일 수 있다. 본 CDR 회로는 0.18um 1P6M CMOS 공정을 이용하여 제작하였고 루프 필터를 제외한 전체 칩 면적은 $1{\times}1mm^2$이다. 3.2Gb/s 입력 데이터 율에서 모의실험을 통한 복원된 클록의 pk-pk 지터는 26ps이며 1.8V 전원전압에서 전체 전력소모는 63mW로 나타났다. 동일한 입력 데이터 율에서 테스트를 통한 pk-pk 지터 결과는 55ps였으며 신뢰할 수 있는 입력 데이터율 범위는 약 2.4Gb/s에서 3.4Gb/s로 나타났다.
화자 검증에서 화자 임베딩 구축은 중요한 이슈이다. 일반적으로, 화자 임베딩 인코딩을 위해 자기주의 메커니즘이 적용되어졌다. 이전의 연구는 마지막 풀링 계층과 같은 높은 수준의 계층에서 자기 주의를 학습시키는 데 중점을 두었다. 이 경우, 화자 임베딩 인코딩 시 낮은 수준의 계층의 영향이 감소한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 잔차 네트워크를 사용하여 Masked Cross Self-Attentive Encoding(MCSAE)를 제안한다. 이는 높은 수준 및 낮은 수준 계층의 특징 학습에 중점을 둔다. 다중 계층 집합을 기반으로 각 잔차 계층의 출력 특징들이 MCSAE에 사용된다. MCSAE에서 교차 자기 주의 모듈에 의해 각 입력 특징의 상호 의존성이 학습된다. 또한 랜덤 마스킹 정규화 모듈은 오버 피팅 문제를 방지하기 위해 적용된다. MCSAE는 화자 정보를 나타내는 프레임의 가중치를 향상시킨다. 그런 다음 출력 특징들이 합쳐져 화자 임베딩으로 인코딩된다. 따라서 MCSAE를 사용하여 보다 유용한 화자 임베딩이 인코딩된다. 실험 결과, VoxCeleb1 평가 데이터 세트를 사용하여 2.63 %의 동일 오류율를 보였다. 이는 이전의 자기 주의 인코딩 및 다른 최신 방법들과 비교하여 성능이 향상되었다.
본 논문은 철도차량의 추진용 유입식 변압기 및 AC/DC 컨버터를 대체하기 위한 지능형 변압기의 구조를 제안한다. 제안된 지능형 변압기는 반도체 스위칭 소자 및 고주파 변압기를 사용한 양방향 전력 변환 컨버터의 형태로써, 기존 변압기에 비해 경량화 되고, 역률 제어 등의 능동적인 제어 성능으로 인해 단상 계통 전원의 효율적인 활용을 가능하게 한다. 제안하는 지능형 변압기는 60Hz 교류 고전압을 직류 고전압으로 변환하기 위한 정류단으로 Neutral point clamped type 의 H-bridge 컨버터를 여러 개 직렬 연결해 구성했다. 직류로 변환된 입력단 전력은 고주파 변압기와 Neutral point clamped type H-bridge 컨버터 2개로 구성된 Dual-Active-Bridge 컨버터를 이용해 출력측에 필요한 저전압을 공급할 수 있도록 했다. 또한, 본 논문에서는 다수의 컨버터 모듈 내부 직류단 전압을 균형제어하며, 단상 교류 전원에서 직류 출력 전원간의 양방향 전력 제어를 가능하게 하는 제어 알고리즘을 제안한다. 제안한 지능형 변압기의 구조 및 제어 시스템은 75kVA 급 3.3kVrms 입력, 750VDC 출력의 지능형 변압기를 설계 및 회로 시뮬레이션 결과를 통해 검증했다.
본 연구는 현재 추진되고 있는 인천신항 I단계 항만시설 및 배후단지 개발에 따른 경제적 파급효과를 파악하기 위해 지역산업연관표를 이용하여 생산, 부가가치 및 취업 유발효과를 살펴보았다. 연구결과 2006부터 2015년까지 3조 4,397억원이 투입되는 인천신항 I단계 개발에 따른 지역경제 파급효과는 생산유발효과 6조 645억원, 부가가치유발효과 2조 8,213억원, 취업유발인원 72,424명이 발생할 것으로 추정되었다. 생산유발효과 6조 645억원은 2005년 인천 지역내 총생산 40조3,985억원의 15.0%, 부가가치유발효과 2조 8,213억원은 2005년 인천 지역내 총부가가치 36조5,080억원의 7.7%, 취업유발인원은 72,424명은 2005년 인천 지역내 취업자수 808,248명의 9.0%를 차지하고 있다. 연구 결과 인천신항 I단계 항만시설 및 배후물류단지의 개발이 인천 지역경제에 미치는 기여도가 매우 큰 것으로 분석되었으며, 인천신항의 개발은 인천 지역경제에 미치는 파급효과뿐만 아니라 국가경쟁력 제고에 미치는 영향이 매우 크기 때문에 국가적 차원에서 적기에 추진되어야 한다. 연구의 시사점은 첫째, 항만의 기능은 과거 수송, 보관, 하역 등을 중심으로 하는 단순한 국제운송에서 공급사슬의 중심 연결고리로서 산업 물류 비지니스 공간인 동시에 물류부가가치를 창출하는 종합물류거점으로 확대되고 있어 이러한 변화에 적응할 수 있는 항만개발이 이루어져야 한다. 둘째, 초대형선의 등장과 장비의 대형화에 따라 대형 모선이 기항할 수 있는 종합물류중심의 거점항만으로 육성되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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