• 제목/요약/키워드: Policy experiment

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수산물 저온유통의 속성별 지불의사금액 추정 - 고등어를 중심으로 - (Measuring the Willingness to Pay for Cold Chain System Attributes of Fresh Fish - Focusing on the mackerel -)

  • 이헌동;주문배
    • 수산경영론집
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    • 제40권2호
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    • pp.27-48
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    • 2009
  • The objective of this paper is to estimate consumer's marginal willingness to pay(MWTP) for cold chain system attributes of mackerel using choice experiment questionnaires. The survey data were analyzed by conjoint analysis method with multinominal logit model. The five cold chain system attributes with $2{\sim}4$ attribute levels were considered : low temperature safekeeping of fishing boats, a kind of transport truck and packing box, using degree of low temperature facility in distribution, mackerel price per fish(1kg). At least 827 people were asked to participate in the survey. The major findings and implications of this study can be summarized as follows : The estimated multinominal logit model is statistically significant and the total consumers willingness to pay for the improved cold chain system attributes is 6,476 won (per kg). Compared with the base price(2,500 won/kg), the estimated MWTP is 2.5 times higher than the base price. Therefore, the consumer has a willingness to pay for the fresh and safe fish products, even though more money is paid. To satisfy the consumer's needs, cold chain system is necessary in point of long-term. In this reason, The government's policy support is needed for promoting cold chain system in fishery, and a master plan should be prepared.

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Wav2vec을 이용한 오디오 음성 기반의 파킨슨병 진단 (Diagnosis of Parkinson's disease based on audio voice using wav2vec)

  • 윤희진
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권12호
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    • pp.353-358
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    • 2021
  • 노년기에 접어들면서 알츠하이머 다음으로 흔한 퇴행성 뇌 질환은 파킨슨병이다. 파킨슨병의 증상은 손 떨림, 행동의 느려짐, 인지기능의 저하 등 일상생활의 삶의 질을 저하시키는 요인이 된다. 파킨슨병은 조기진단을 통하여 병의 진행 속도를 늦출 수 있는 질환이다. 파킨슨병의 조기진단을 위해 오디오 음성 파일 입력으로 wav2vec을 이용하여 특징을 추출하고 딥러닝(ANN)으로 파킨슨병의 유무를 진단하는 알고리즘을 구현하였다. 오디오 음성 파일을 이용하여 파킨슨병을 진단하는 실험 결과 정확도는 97.47%로 나타났다. 기존의 뉴럴네트워크를 이용하여 파킨슨병을 진단하는 결과보다 좋은 결과를 나타냈다. 오디오 음성 파일을 wav2vec 이용으로 간단하게 실험을 과정을 줄일 수 있었으며, 실험 결과 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

노후 석탄화력발전소 가동중단에 따른 발전소 주변지역의 초미세먼지 농도 감소효과 분석 (The Local Effects of Coal-fired Power Plant Shutdown on PM2.5 Concentration: Evidence from a Policy Experiment in Korea)

  • 이동규;성재훈
    • 자원ㆍ환경경제연구
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    • 제27권2호
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    • pp.315-337
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    • 2018
  • 정부는 준공된 지 30년 이상 경과한 8기의 노후 석탄화력발전소를 2017년 6월 한 달간 가동중단하였다. 이번 정부의 조치는 일종의 정책실험으로 자연실험에 가까운 특성을 가지고 있다. 본고는 이러한 정책실험의 특성을 이용하여 가동중단 조치에 따른 초미세먼지 농도변화의 인과적 효과를 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 정책대상 발전기 중 2기가 위치한 영동 화력발전소 인근 지점을 실험군으로, 그곳에서 약 40km 거리를 가진 삼척 지점을 대조군으로 하여 이중차분법을 실행하였다. 해당 대조군은 발전소 지역과 지리적, 지형적 특성은 유사하나 해당 발전소에서 배출된 초미세먼지로부터의 직접적인 영향은 크지 않다는 특징을 가지고 있다. 분석 결과, 이번 가동중단 조치로 영동석탄화력발전소 주변지역은 $3.7{\sim}4.4{\mu}g/m^3$의 초미세먼지 농도 감소효과가 발생한 것으로 분석되었다.

BLE Beacon Plate 기법과 Pedestrian Dead Reckoning을 융합한 실내 측위 알고리즘 (Indoor Positioning Algorithm Combining Bluetooth Low Energy Plate with Pedestrian Dead Reckoning)

  • 이지나;강희용;신용태;김종배
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.302-313
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    • 2018
  • 스마트 기기의 생활화와 증강현실 활용 증가로 실내 위치 인식 시스템의 수요가 급증함에 따라, BLE(Bluetooth Lower Energy) 비콘 그리고 UWB(Ultra Wide Band) 등을 이용한 실내 측위 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 BLE Beacon을 기반으로 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용한 삼변측량(Trilateration) 기법을 사용하여 측위 플레이트(Plate)를 생성한다. 이에 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서의 방향, 속도, 이동거리 등의 데이터를 이용하여 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 측위 좌표를 산출하여 정확도를 보정한다. 또, BLE 비콘(Beacon)의 RSSI를 적용한 플레이트(Plate) 기법과 PDR 기법이 융합된 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘을 실제 대형 실내 경기장과 공항에 BLE 비콘을 설치, 실험하여 평균 2.2m 의 오차로 65%의 정확도가 개선됨을 검증하였다.

Membrane Diffuser Coupled Bioreactor for Methanotrophic Denitrification under Non-aerated Condition: Suggestion as a Post-denitrification Option

  • Lee, Kwanhyoung;Choi, Oh Kyung;Song, Ji Hyun;Lee, Jae Woo
    • Environmental Engineering Research
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    • 제19권1호
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    • pp.75-81
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    • 2014
  • Methanotrophic denitrification under a non-aerated condition (without external supply of oxygen or air) was investigated in a bioreactor coupled with a membrane diffuser. Batch experiment demonstrated that both methane consumption and nitrogen production rates were not high in the absence of oxygen, but most of the nitrate was reduced into $N_2$ with 88% recovery efficiency. The methane utilized for nitrate reduction was determined at 1.63 mmol $CH_4$/mmol $NO_3{^-}$-N, which was 2.6 times higher than the theoretical value. In spite of no oxygen supply, methanotrophic denitrification was well performed in the bioreactor, due to enhanced mass transfer of the methane by the membrane diffuser and utilization of oxygen remaining in the influent. The denitrification efficiency and specific denitrification rate were 47% and 1.69 mg $NO_3{^-}-N/g\;VSS{\cdot}hr$, respectively, which were slightly lower than for methanotrophic denitrification under an aerobic condition. The average concentration of total organic carbon in the effluent was as low as 2.45 mg/L, which indicates that it can be applicable as a post-denitrification method for the reclamation of secondary wastewater effluent. The dominant fatty acid methyl ester of mixed culture in the bioreactor was $C_{16:1{\omega}7c}$ and $C_{18:1{\omega}7c}$, which was predominantly found in type I and II methanotrophs, respectively. This study presents the potential of methanotrophic denitrification without externally excess oxygen supply as a post-denitrification option for various water treatment or reclamation.

효율적인 OLED FAB 경유 반송 개선 알고리즘 (An Efficient Algorithm for Improving Detour in OLED FAB)

  • 김동소;최진영
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제41권3호
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    • pp.120-128
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    • 2018
  • OLED Display fabrication system is one of the most complicated discrete processing systems in the world. As the glass size grows from $550{\times}650mm$ to $1,500{\times}1,850mm$ in recent years, the efficiency of Automated Material Handling System (AMHS) has become very important and OLED glass manufacturers are trying to improve the overall efficiency of AMHS. Aiming to meet the demand for high efficiency of transportation, various kind of approaches have been applied for improving dispatching rules and facility layout, while simultaneously considering the system parameters such as glass cassettes due date, waiting time, and stocker buffer status. However, these works did not suggest the operational policy and conditions of distribution systems, especially for handling unnecessary material flows such as detour. Based on this motivation, in this paper, we proposed an efficient algorithm for improving detour transportation in OLED FAB. Specifically, we considered an OLED FAB simplifying OLED production environment in a Korean company, where four stockers are constructed for the delivery of Lot in a bay and linked to processing equipments. We developed a simulation model using Automod and performed a numerical experiment using real operational data to test the performance of three operation policies under considerations. We showed that a competitive policy for assigning alternative stocker in case of detour was superior to the current dedicated policy using a specified stocker and other considered policies.

A Method for Learning Macro-Actions for Virtual Characters Using Programming by Demonstration and Reinforcement Learning

  • Sung, Yun-Sick;Cho, Kyun-Geun
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제8권3호
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    • pp.409-420
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    • 2012
  • The decision-making by agents in games is commonly based on reinforcement learning. To improve the quality of agents, it is necessary to solve the problems of the time and state space that are required for learning. Such problems can be solved by Macro-Actions, which are defined and executed by a sequence of primitive actions. In this line of research, the learning time is reduced by cutting down the number of policy decisions by agents. Macro-Actions were originally defined as combinations of the same primitive actions. Based on studies that showed the generation of Macro-Actions by learning, Macro-Actions are now thought to consist of diverse kinds of primitive actions. However an enormous amount of learning time and state space are required to generate Macro-Actions. To resolve these issues, we can apply insights from studies on the learning of tasks through Programming by Demonstration (PbD) to generate Macro-Actions that reduce the learning time and state space. In this paper, we propose a method to define and execute Macro-Actions. Macro-Actions are learned from a human subject via PbD and a policy is learned by reinforcement learning. In an experiment, the proposed method was applied to a car simulation to verify the scalability of the proposed method. Data was collected from the driving control of a human subject, and then the Macro-Actions that are required for running a car were generated. Furthermore, the policy that is necessary for driving on a track was learned. The acquisition of Macro-Actions by PbD reduced the driving time by about 16% compared to the case in which Macro-Actions were directly defined by a human subject. In addition, the learning time was also reduced by a faster convergence of the optimum policies.

M2M기반 지하공간(지하철) 재난대응 네트워크 및 EL 디스플레이 통합 보드 개발 (Development of M2M-based Underground Space (subway) Disaster Response Network and EL Display Integrated Board)

  • Park, Miyun;Kwon, Segon;Park, EunChurn;Lee, Jeonhun
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제13권4호
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    • pp.422-441
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    • 2017
  • 사물 인터넷을 기반으로 지하철역사의 재난 전조를 조기에 발견하고 승객들에게 피난을 유도하는 지하철 재난전조 감지 시스템 개발에 있어서 재난 발생시 상황대피 유도방법과 정확한 재난 위치 알림 및 대피경로 안내는 재난 상황에 빠른 대피와 인명피해를 최소화 할수 있는 매우 적극적인 대안이 될 수 있다. 좁은 출구밖에 없는 지하공간 구조상 소방 시설 및 장비들의 완벽한 작동을 담보하기란 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 대피를 가장 효율적으로 유도할 수 있는 재난대응 EL Display 통합 보드를 개발하였으며 이를 현장 실험을 통해 실제 활용성에 대한 검토를 실험하였다. 특히, EL패널을 재난 대피유도용으로 활용한 사례가 없어 현장적용테스트를 거쳐 그 활용 가능성을 검증하였다.

연구윤리제도의 형성과정에 관한 연구: 미국을 중심으로 (A Study on the Policy Formation Process of Research Ethics System: Focusing on the United States)

  • 이송호;정일환
    • 비교교육연구
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    • 제28권6호
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    • pp.1-28
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    • 2018
  • 2005년 소위 '황우석교수 사태' 이후에 국내의 연구윤리에 대한 본격적인 점검 실태파악과 이에 대비하는 정책을 추진하면서 기관 및 연구자의 윤리의식을 강화하기 위한 다양한 노력이 이루어지고 있다. 그러나 연구윤리에 대한 정부의 개입수준에 대해서는 학자들 간에 여전히 이견이 존재한다. 이에 본 연구는 한국보다 앞서 대학연구윤리제도를 확립하고 발전시킨 미국의 연구윤리에 대한 정부개입의 형성과정을 분석하고, 한국의 연구윤리정책에 대한 시사점을 도출하고자 하였다. 미국의 연구윤리제도의 형성과정과 법령들을 분석한 결과, 첫째, 학계에서 연구윤리원칙이나 가이드라인이 먼저 제시된 이후에 연방정부의 입법 및 규제 정책이 수립되었다. 둘째, 연구윤리에 대한 책임은 연방정부와 연구기관이 공유하되, 1차적 책임은 연구기관이 지고 연방정부는 2차적 최종 책임을 지고 있다. 셋째, 연방정부는 비윤리적 연구에 대한 최소한의 엄격한 규제를 가하고 있다. 넷째, 비윤리적 연구의 책임을 개인 차원에서 구조적 차원으로 확대해서 검토할 필요가 있다.

PNF 통합패턴 트레이닝이 하키선수들의 균형능력과 기능적 능력에 미치는 영향 (The effects of PNF combined patterns training on balance ability and functional ability of hockey players)

  • 안용덕;박종항
    • 디지털융복합연구
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    • 제11권11호
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    • pp.521-528
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    • 2013
  • 이 연구는 PNF 통합패턴 트레이닝이 하키선수들의 균형능력 및 기능적 능력에 미치는 영향을 알아보기 위해 연구대상자를 28명(대조군 14명과 실험군 14명)을 무선 배정하였으며, 실험군에서 총 12주간 주 3회, 하루 60분 동안 PNF 통합패턴 트레이닝을 실시하였다. 각 군은 사전, 6주 후, 12주 후에 전산화밸런스시스템을 이용하여 균형 능력을 측정하였으며, 기능적 능력은 카리오카, 셔틀런 능력을 측정하였다. 이상의 측정값을 통계학적 검정을 위해 반복측정분산분석으로 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 균형능력을 비교한 결과, 눈감고 양발로 지지하면서 선 자세에서 실험군의 전-후, 움직임 영역에서 유의한 차이가 나타났다(p<.05). 눈감고 오른발로 지지하면서 선 자세에서 실험군의 전-후, 내-외 및 움직인 영역 모두에서 유의한 차이가 나타났다(p<.05). 또한 동적 균형능력에서 실험군의 전-후, 움직인 거리에서 유의한 차이가 나타났다(p<.05). 운동수행관련 기능적 능력을 비교한 결과, 실험군의 셔틀런 능력에서 유의한 차이가 나타났다(p<.05). 이상의 결론을 통해 하키선수들에게 적용한 PNF 통합패턴의 대칭적인 트레이닝을 통해 하키선수들의 균형능력이 향상되었다는 것을 알 수 있었으며, 이를 통해 운동학적 기능이 향상된 것으로 판단되어 하키선수들의 경기력 향상을 위한 트레이닝 방법으로 적극 권장되어져야 된다고 사료된다.