본 연구는 2017년 기준 매출액 상위 46개 외식 업체를 선정 후 이들 업체들의 재무 비율을 산출한 후 이를 변수로 활용하여 로짓 분석에 의한 부실 예측모형의 평가에 목적이 있다. 국내 46개 외식 업체의 14개 재무비율을 변수로 선정하여 로짓 분석에 의한 실증 분석을 실시하였으며 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 14개 재무 비율 중 건전 외식 기업과 부실 외식 기업을 구분하는 재무 비율은 유동 비율, 매출액 영업 이익률, 자기 자본 순이익률, 영업 현금 흐름비율, 영업 이익 증가율 및 총자산 회전율로 총 7개로 나타났으며 다른 7개의 재무 비율( 부채 비율, 차입금 의존도, 영업 이익 대비 이자 보상 비율, 매출액 순이익률, 총자산 순이익률, 매출액 증가율, 당기순이익 증가율, 총자산 증가율)은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다. 둘째, 7개 재무 비율을 로짓 함수의 변수로 활용하여 건전 외식 기업과 부실 외식 기업을 구분하는 로짓 분석에 의한 부실 예측 모형의 예측력은 89.1%로 나타났다.
최근 계산을 통한 단백질 상호작용 예측 기법 중, 단백질 쌍이 포함하고 있는 도메인들 사이의 관계에 중점을 둔 도메인 정보 기반 예측 기법들이 다양하게 제안되고 있다. 하지만, 다수의 도메인 쌍들이 상호작용에 기여하는 정도를 정밀하게 반영하는 계산 기법은 드문 실정이다. 본 논문에서는 단백질 상호작용에 있어 도메인 조합 쌍의 상호작용 영향력을 수치화하여 반영한 상호작용 중요도 행렬을 고안하고 이를 기반으로 한 단백질 상호작용 예측 시스템을 구현한다. 일반적인 도메인 조합 기법과 달리, 상호작용 중요도 행렬에서는 상호작용을 위한 도메인간의 협업 확률이 고려된 Weighted 도메인 조합과, 다수의 Weighted 도메인 조합 중 실제 상호작용 주체가 될 확률을 도메인 조합 쌍의 힘(Domain Combination Pair Power, DCPPW)으로 수치화한다. DIP과 IntAct에서 얻어온 S. cerevisiae의 단백질 상호작용 데이터와 Pfam-A 도메인 정보를 사용한 정확도 검증 결과, 평균 63%의 민감도와 94%의 특이도를 확인하였으며, 학습집단의 증가에 따른 안정적인 예측 정확도 향상을 보였다. 본 논문에서 구현한 예측 시스템과 학습 데이터는 웹(http://code.google.com/p/prespi)을 통하여 내려 받을 수 있다.
단백질이 존재하는 세포내 위치에 대한 지식은 단백질의 기능과 관련된 중요한 정보이다. 본 논문은 개선된 레이블 멱집합 다중레이블 분류방법을 제안하여 단백질이 존재하는 세포내의 다중 위치를 예측한다. 다중레이블 분류 방법 중에서 레이블 멱집합 방법은 특정 생물학적 기능을 수행하는 단백질의 세포내 위치간의 연관 관계를 효과적으로 모델링할 수 있다. 본 논문은 다중레이블을 다른 다중레이블들의 선형조합으로 나타낼 때의 조합가중치를 제약조건이 있는 최적화를 통하여 구하고, 이를 사용하여 여러 다중레이블의 예측 확률들을 조합하여 최종적인 예측을 수행한다. 인간 단백질 자료에 대한 실험에서 제안한 방법이 다른 단백질 세포내 위치 예측 방법에 비하여 높은 성능을 보였다. 이는 제안한 방법이 레이블 멱집합 방법에서 사용되는 다중레이블들내에 존재하는 중복 정보를 이용하여 다중 레이블의 예측확률을 성공적으로 강화할 수 있기 때문이다.
우리나라는 2050년 탄소중립을 목표로 신재생에너지 중심으로 에너지 공급원을 전환하고 확대하는 계획을 추진 중이다. 신재생에너지의 간헐적 특성으로 에너지 공급이 불안정성이 커짐에 따라 정확한 신재생에너지 발전량 예측의 중요성이 함께 커지고 있다. 이에 따라 정부는 신재생에너지를 집합화하여 관리하기 위한 소규모 전력중개시장을 개설하였고, 재생에너지 발전량 예측제도를 도입하여 예측정확도에 따라 정산금을 지급하는 제도를 시행 중이다. 본 논문에서는 우리나라 신재생에너지 전원의 대부분을 차지하는 태양광 발전에 대하여 통계적 및 인공지능 모형을 이용하여 예측모델을 구현하였으며, 각 모형의 예측정확도 결과를 비교 분석하였다. 비교 모델 중에서 CNN-LSTM(Convolutional Long Short-Term Memory Neural Networks) 모형이 가장 높은 성능을 가짐을 확인하였다. 예측정확도에 따른 예측제도 정산금 수익을 추정해보았고, 예측보유 기술 수준에 따라 수익 편차가 24% 정도 커질 수 있음을 확인하였다.
발전소를 비롯한 각종 플랜트 설비는 많은 기계설비들로 구성되어 고장이 발생할 경우, 고장이 발생된 설비와 시간을 명확하게 파악하기가 쉽지 않다, 또한 고장발생시 정비비용 증가와 함께 설비의 이용률이 감소하여 막대한 경제적 손실이 발생한다. 발전소는 각종 계측센서를 설치하여 설비를 상시 감시하고 있으며, 경고발생 이전 지시치의 변화를 관찰하여 설비의 이상상태를 자동 감지하는 신호기반 고장 조기경보 시스템도 설치된 발전소도 있다. 그러나 고장경보 시스템은 이상신호 발생을 인지하여 설비의 이상상태 여부는 알려주지만 고장원인과 중요도에 대한 정보는 제공하지 않는다. 본 연구에서는 고장분석 기능을 가지고 있는 RCM(Reliability Centered Maintenance) 분석 시스템과 고장경보시스템을 연계하여 설비의 이상신호로부터 고장원인과 정비방법에 대한 정보를 제공하는 고장예측시스템을 개발하고자 한다.
We have analyzed the performance of 58 kWp photovoltaic (PV) power systems installed in Jeddah, Saudi Arabia. Performance ratio (PR) of 3 PV systems with 3 desert-type PV modules using monitoring data for 1 year showed 85.5% on average. Annual degradation rate of 5 individual modules achieved 0.26%, the regression model using monitoring data for the specified interval of one year showed 0.22%. Root mean square error (RMSE) of 6 big data analysis models for power output prediction in May 2016 was analyzed 2.94% using a support vector regression model.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권6호
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pp.779-785
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2011
상용 성능 해석 소프트웨어인 GT-POWER를 이용하여 SI 기관의 흡 배기 계통에 관한 모델링을 시도하였다. 흡 배기 계통을 구성하는 주요 요소 중 플레넘 체임버, 배기 매니폴드 및 촉매변환기 각각에 대하여 적용 가능한 여러 모델을 적용하고 흡·배기 계통 주요 지점에서의 압력 변화 등을 측정하고 이를 계산 결과와 비교하여 각 모델의 적용 가능성을 검토하였다.
A new power control algorithm for wireless communication which can be applied to various near distance communications and USN/RFID systems is proposed. This technique has been applied and tested to lithium coin battery operated UHF/microwave transceiver systems to show extremely long communication life time without battery exchange. The power control algorithm is based on the dynamic prediction method of arrival time for incoming packet at the receiver. We obtain 16mA current consumption in the TX module and 20mA current consumption in the RX module. The advantage provided by this method compared to others is that both master transceiver and slave transceiver can be low power consumption system.
City or Community-scale Energy Management System(CEMS) is used to reduce the total energy consumed in the city by arranging the energy resources efficiently at the planning stage and controlling them economically at the operating stage. Of the operational functions of the CEMS, generation forecasting of renewable energy resources is an essential feature for the effective supply scheduling. This is because it can develop daily operating schedules of controllable generators in the city (e.g. diesel turbine, micro-gas turbine, ESS, CHP and so on) in order to minimize the inflow of the external power supply system, considering the amount of power generated by the uncontrollable renewable energy resources. This paper is written to introduce numerical models for photo-voltaic power generation prediction based on the weather forecasting information. Unlike the conventional methods using the average radiation or average utilization rate, the proposed models are developed for CEMS applications using the realtime weather forecast information provided by the National Weather Service.
이 본문에서는 제안한 H.264/AVC 인코더의 서브 블록인 Inter prediction 블록, Intra prediction 블록, 디블로킹 필터블록, Transform & Quantization 블록에 대한 저전력 구조를 FPGA로 구현하였다. Inter/Intra prediction블록에서는 분산연산방식을 통해 가산기의 수륵 줄여 60.2%의 면적감소효과를 나타내었으며, 디블로킹 필터블록에서는 하드웨어 공유를 위한 MUX를 사용하여 덧셈연산의 수를 44.3%감소시켰다. 또한, Transform & Quantization 블록에 사용되는 곱셈연산을 CSD와 CSS방식으로 수행하여 면적을 그게 차지하는 곱셈기를 사용하지 않았다. 제안된 저전력 IP들을 사용하여 FPGA(Field Programmable Gate Array)와 ARM 프로세서 기반의 H.264/AVC 인코더를 구현하였다. Baseline Profile을 사용하였고 FPGA와 ARM프로세서가 연동하는 Platform으로 구현하였다. Platform을 사용한 H.264/AVC 인코더 구현을 통하여 제안된 각각의 저전력 IP들이 효율적으로 H.264/AVC 인코더 SoC에서 사용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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