This study analyzed the managerial efficiency of 11 organizations, the branch centers of a occupational health service organization in Korea, using the Data Envelopment Analysis (DEA) method. The DEA is a good method for evaluating health services since it can handle multiple inputs and outputs simultaneously, and also identify the sources and amount of inefficiency. The author approached this study using two efficient models: the monetary value model and the real value model. The DEA method based on the monetary value model included cost factors, while the real value model excluded cost factors. The input variables used were manpower of physicians, medical technicians, nurses, industrial hygienists and administrators; labor, maintenance, and material expenses. The output variables used were the number of medical examinations, workplace evaluations, group health management services and income from each service. The major results were as follows: First, in the monetary value model, 6 out of 11 organizations (54.6%) showed an efficiency score of 1.0, which means that they have been operating in very efficient ways. However, 5 organizations (46.4%) showed themselves to be relatively inefficient. Second, in the real value model, 7 out of 11 organizations (63.4%) showed an efficiency score of 1.0, which means they have been operating efficiently, while 4 organizations (46.4%) showed themselves to be relatively inefficient. Third, the reliability of DEA method were analyzed by comparing the results of the monetary value model and real value model. The results of 8 out of 11 organizations were same in terms of being efficient or not. Thus, the DEA could be a valid application method for occupational health service organizations. Fourth, the organizations that displayed common inefficiency in both the monetary value model and in the real value model 3, 9, and 10, were also considered to be managed inefficiency from expertise opinion. In summary, this study evaluated the efficiency of occupational health service organizations applying the DEA method with different variables, and found that the results of analysis could be valid in terms of both modeling and expert sense. In the future, the DEA method will be used as a useful tool to identify and evaluate the efficiency of occupational health service organizations through more applications and refinements.
본 논문에서는 분산 소자 형태의 마이너스 군지연 회로를 이용함으로써 피드포워드 증폭기의 효율 개선 및 구현의 용이성을 증대시킬 수 있는 새로운 구조의 피드포워드 증폭기를 제안한다. 피드포워드 증폭기의 지연 소자에 의한 삽입 손실은 심각한 시스템의 효율 저하를 유발한다. 일반적으로 이러한 손실을 줄이기 위하여 고출력 동축 케이블 또는 지연 선로 여파기를 사용하지만, 그러한 소자들의 삽입 손실조차도 무시할 수 없어서 피드포워드 증폭기의 제약 사항으로 작용한다. 제안하는 마이너스 군지연 회로를 이용함으로써 광대역 선형화를 위해 혼변조 왜곡 신호 상쇄 루프에 사용되는 지연 소자를 제거할 수 있다. 중심 주파수가 2.14 GHz인 WCDMA 하향 대역에서 -9 ns의 군지연, 0.2 dB의 삽입 손실, 그리고 30 MHz의 대역폭을 갖도록 제작된 2단 분산 소자 마이너스 군지연 회로를 이용하여 제작된 제안하는 구조의 피드포워드 증폭기는 평균 출력 전력이 44 dBm 일 때 -53.2 dBc의 인접 채널 누설비(Adjacent Channel Leakage Ratio: ACLR)를, 19.4 %의 전력 부가 효율(Power Added Efficiency: PAE)을 갖는 것으로 측정되었다.
본 논문에서는 능동 위상 배열 안테나를 가지는 SAR(Synthetic Aperture Radar)용 X-대역 T/R(Transmit/Receive) 모듈을 설계, 제작하였다. T/R 모듈은 X-대역에서 800 MHz 이상 대역폭을 가지며 이중 편파 운용이 가능하다. 송신 출력 7 W 이상에 잡음지수 3.9 dB 이하를 가진다. 위상과 이득은 6비트 위상변위기와 6비트 디지털 감쇠기에 의해 각각 제어된다. 게다가 제작된 T/R 모듈은 방향성 결합기와 전력분배기로 연결되는 성능 점검/보정 포트를 가진다. LTCC 다층 기판을 사용하여 고직접화 T/R 모듈이 가능하게 하였다. 모든 동작 주파수 대역에서 수신시 RMS 이득 오차는 최대 0.8 dB 이하이고, 송/수신시 RMS 위상 오차는 최대 $4^{\circ}$ 이하로 측정되었고, 또한 시험 결과 T/R 모듈은 요구되는 전기적인 성능을 만족하였다. 이 구조는 능동 위상 배열 SAR용 안테나에 적용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 초음파 적외선 열화상과 위상잠금 방법을 이용하여 이종금속용접(STS304 and SA106 Gr. b)된 파이프의 응력부식균열 결함을 검출하였다. 초음파 가진장치는 출력 250 Watt, 주파수 20 kHz이었다. 실험 결과 이종금속용접부의 파이프 내부에 위치한 균열을 적외선 열화상을 이용하여 검출할 수 있었다. 실제 PT검사를 통하여 배관 내부의 균열이 하나가 아닌 일정한 범위 안에 하나 이상의 크랙이 존재하여 열화상 이미지 상에 넓은 범위의 hot spot 이미지를 만들어 냈음을 파악할 수 있었다. 또한 기존 기술로 검출이 용이하지 못한 마이크로 폭의 미세균열을 검출할 수 있었다. 또한, 초음파탐상기술은 $10\;{\mu}m$ 미세크랙의 폭을 갖은 균열을 쉽게 검출하지 못하였다. 그러나 초음파 적외선 열화상 기술은 결함 검출하였다.
Pollen is closely related to health issues such as allergenic rhinitis and asthma as well as intensifying atopic syndrome. Information on current and future spatio-temporal distribution of allergenic pollen is needed to address such issues. In this study, the Community Multiscale Air Quality Modeling (CMAQ) was utilized as a base modeling system to forecast pollen dispersal from oak trees. Pollen emission is one of the most important parts in the dispersal modeling system. Areal emission factor was determined from gridded areal fraction of oak trees, which was produced by the analysis of the tree type maps (1:5000) obtained from the Korea Forest Service. Daily total pollen production was estimated by a robust multiple regression model of weather conditions and pollen concentration. Hourly emission factor was determined from wind speed and friction velocity. Hourly pollen emission was then calculated by multiplying areal emission factor, daily total pollen production, and hourly emission factor. Forecast data from the KMA UM LDAPS (Korea Meteorological Administration Unified Model Local Data Assimilation and Prediction System) was utilized as input. For the verification of the model, daily observed pollen concentration from 12 sites in Korea during the pollen season of 2014. Although the model showed a tendency of over-estimation in terms of the seasonal and daily mean concentrations, overall concentration was similar to the observation. Comparison at the hourly output showed distinctive delay of the peak hours by the model at the 'Pocheon' site. It was speculated that the constant release of hourly number of pollen in the modeling framework caused the delay.
지리적 특성상, 도서지역에 전력을 공급하기 위해서 ICG(Internal combustion generation)가 사용되고 있으며, 이로 인하여 상당한 운영비, 염해문제 및 환경오염이 발생하고 있다. 이러한 도서지역에 대해서, KEPCO는 매년 상당한 운영결손액을 감당하고 있는데, 특히 연료비 및 지급수수료가 운영결손액의 상당 부분을 차지하고 있다. 특히, 지급수수료를 줄이기 위하여 근거리 도서 사이의 해저케이블을 통한 ICG 통합운영(integrated ICG, IICG)이 고려되고 있다. 한편, 저탄소 사회에 대한 수요 때문에 도서지역에 분산형전원(Distributed Generation, DG)이 도입되고 있다. 이러한 상황에서, 환경적 특성으로 인해 DG 출력이 불충분한 경우 보조 동력원으로 IICG가 사용되는, 즉, IICG에 DG를 도입한 하이브리드 내연발전(hybrid internal combustion generation, HICG)이 도입되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 HICG에서 한전 운영결손액에 상응하게 도입될 수 있는 최적 DG 용량을 산정하는 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 연료비와 최대부하 크기는 최적 DG 용량에 큰 영향을 미치며, 최대부하가 서로 다른 여러 도서에 제안된 알고리즘을 적용하여 그 유효성을 확인하였다.
가축 육종 체계 또는 선발방법의 상호 비교를 할 수 있도록 다형질 컴퓨터 모의실험을 위한 확률모형을 개발하고, 기존 연구결과로부터 얻어진 평균과 상가적 유전효과 및 잔여오차의 분산 및 공분산 값을 실험 모수로 사용하여 모의실험 축군을 생성하였고, 선발방법은 임의교배, 표현형가, 참육종가 및 추정육종가에 의한 선발 중에서 선택할 수 있도록 하였다. 개체의 육종가는 MTDFREML package를 사용하여 추정하였다. 모의실험 프로그램의 정확성을 검증하기 위하여 크기가 다른 세 축군을 20년간 임의교배하여 모의실험한 결과, 평균값과 분산 및 공분산 값은 모의실험 모수로 주어진 값과 비슷하였고, 축군의 크기가 클수록 모의실험 모수로 주어진 값에 더욱 근접하였으며 표준오차가 작아졌다. 임의교배를 계속함에 따른 근교계수와 축군 평균 및 분산의 변화를 확인하기 위하여 종모우 1두, 종빈우 10두를 유지하는 소축군 10개를 500년간 모의실험 한 결과, 근교계수의 변화는 이론적 추정함수와 비슷하였으며, 평균값은 작은 축군에서 세대에 따라 임의부동현상을 보였지만 근교계수가 증가하여 1에 가까워지면 일정한 값으로 수렴하였다. 축군내 분산은 근교계수의 증가에 따라 감소하였다. 이상의 결과를 보면, 모의실험 모형에 의해 생성된 축군의 자료는 모의실험 모수와 같은 통계적 특성을 유지하는 것으로 사료된다.
본 논문에서는 컨볼루션 신경망 구조(Convolution Neural Network)에서 정규화 및 교차검증 횟수 감소를 위한 무작위로 풀링 연산을 선택하는 방법에 대해 설명한다. 컨볼루션 신경망 구조에서 풀링 연산은 피쳐맵(Feature Map) 크기 감소 및 이동 불변(Shift Invariant)을 위해 사용된다. 기존의 풀링 방법은 각 풀링 계층에서 하나의 풀링 연산이 적용된다. 이러한 방법은 학습 간 신경망 구조의 변화가 없기 때문에, 학습 자료에 과도하게 맞추는 과 적합(Overfitting) 문제를 가지고 있다. 또한 최적의 풀링 연산 조합을 찾기 위해서는, 각 풀링 연산 조합에 대해 교차검증을 하여 최고의 성능을 내는 조합을 찾아야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 풀링 계층에 확률적인 개념을 도입한 무작위 풀링 연산 선택 방법을 제안한다. 제안한 방법은 풀링 계층에 하나의 풀링 연산을 적용하지 않는다. 학습기간 동안 각 풀링 영역에서 여러 풀링 연산 중 하나를 무작위로 선택한다. 그리고 시험 시에는 각 풀링 영역에서 사용된 풀링 연산의 평균을 적용한다. 이러한 방법은 풀링 영역에서 서로 다른 풀링 조합을 사용한 구조의 평균을 한 것으로 볼 수 있다. 따라서, 컨볼루션 신경망 구조가 학습데이터에 과도하게 맞추어지는 과적합 문제를 피할 수 있으며, 또한 각 풀링 계층에서 특정 풀링 연산을 선택할 필요가 없기 때문에 교차 검증 횟수를 감소시킬 수 있다. 실험을 통해, 제안한 방법은 정규화 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 및 교차 검증 횟수를 줄일 수 있다는 것을 검증하였다.
다중모드/다중대역 무선 통신 수신기에 사용할 수 있는 재구성 가능한 CMOS 저잡음 증폭기를 개발하였다. 입력단에 common-gate 트랜지스터 회로를 사용함으로써 출력단의 impedance 만을 조절하면 여러 주파수 대역에서 최적의 특성을 갖도록 하였다 통상적인 common-gate 형태의 저잡음 증폭기는 3dB 이상의 높은 잡음 지수를 갖는데, 부귀환 회로를 사용하여 2dB 이하의 잡음 지수를 갖도록 하였다. 무선 수신기의 선형성 특성을 최적화할 수 있도록 저잡음 증폭기의 전압 이득을 조절 할 수 있도록 하였다. 0.13mm CMOS 공정을 이용하여 개발하였으며 $1.8{\sim}2.5GHz$ 대역에서 전압 이득은 $19{\sim}20dB$, 잡음 지수는 $1.7{\sim}2.0dB$, third-order input intercept point (IIP3)는 -2dBm이다. 1.2V의 공급 전압에서 7mW의 전력을 소모한다.
최근의 급변하는 시장 상황의 변화와 제품의 수요에 대한 다양한 요구는 회분식 공정에 의한 다품종 소량생산으로의 전환을 가져오게 하였다. 이러한 회분식 공정은 주로 정밀 화학 관련 제품들인 의약품, 생화학 제품, 농약, 고분자 소재 등의 생산에 사용되어 왔지만, 근래에는 윤활유, 섬유, 석유 화학, 식품 같은 제품의 생산에도 널리 적용되고 있다. 그러나 회분식 공정은 원료의 공급, 제품의 가격 등과 같은 불확실 변수에 의한 조업의 변화가 자주 발생하는 단점이 있다. 이러한 조업의 변화는 조업시간의 변동과 각 부분별 예측량이 달라져 시장 경쟁력을 잃게 된다. 이에 공급망 상에 위치한 각 부서별, 기업별 협력과 조정을 통한 총체적 관점에서의 최적화를 추구하는 공급사슬 관리에 관한 관심이 고도되고 있다. 이에 본 논문에서는 회분식 공정에 공급사슬 관리 기법을 도입하여 원자재의 구매에서부터 분배에 이르는 전과정에 대한 총체적인 최적해를 찾고 각 공급사슬간의 영향력을 조사, 분석하였다. 또한 본 논문에서는 생산계획과 상세일정계획 모델의 통합과 수요에 대한 단계별 예측을 통해 시장 변화와 불확실 변수(uncertainty)에 대한 적절한 대응방안을 모색하여, 회분식 공정에서의 공급사슬 관리 모델을 개발하였다. 이와 함께 각각의 공급사슬간 인터페이스를 통하여 정보와 물류의 통합이 이루어지게 하여, 실제 주문과 수요의 변화에 대하여 생산계획, 구매계획, 일정계획 및 분배계획을 수립하여 안정적인 공급이 이루어지게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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