Additive manufacturing with 3XX austenitic stainless steels has been widely investigated during a decade due to its high strength, good corrosion resistance, and fair weldability. However, in recently, Ni price drastically increased due to the high demand of secondary battery for electric mobilities. Thus, it is essential to substitute the Ni with Mn for reducing stainless steels price. Meanwhile, the chemical composition changes in stainless steels not only affect to its properties but also change the optimal processing parameters during additive manufacturing. Therefore, it is necessary to optimize the processing parameters of each alloy for obtaining high-quality product using additive manufacturing. After processing optimization, mechanical properties and microstructure of the laser-powder bed fusion processed Fe-15Cr-7Ni-3Mn alloy were investigated in both room (298 K) and cryogenic (77 K) temperatures. Since the temperature reduction affects to the deformation mechanism transition, multi-scale microstructural characterization technique was conducted to reveal the deformation mechanism of each sample.
과도한 가격할인은 기존의 이론과는 달리 하프플라자가 시도한 선착순 경매의 형태로 소비자에게 제공될 때는 가치를 높게 지각하게 하고, 위험을 덜 지각하게 하는 결과를 보였다. 이렇듯이 과도한 가격할인이 다양한 마케팅 형태로 제공될 때는 소비자가 비합리적 의사결정을 내릴 가능성이 높기 때문에 정책적으로 보호하는 방침이 세워져야 한다.
Web system helps high-performance processing for big-data analysis and practical use to make various information using IT resources. The government have started the RPS system in 2012. The system invigorates the electricity production as using renewable energy equipment. The government operates system gathered big-data with various related information system data and the system users are distributed geographically. The companies have to fulfill the system, are available to purchase the REC to other electricity generation company sellers to procure REC for their duty volumes. The REC market operates single auction methods with users a competitive price. But the price have the large variation with various user trading strategy and sellers situations. This papler proposed RPS system modeling and simulation in web environment that is modeled in geographically distributed computing environment for web user with DEVS W/S. Web simulation system base on web service helps to analysis correlation and variables that act on trading price and volume within RPS big-data and the analysis can be forecast REC price.
새로운 가공품의 개발방향을 제시하고 또한 국내산 과일가공품의 가격경쟁력을 높일 수 있는 방안을 찾기 위하여 과일류의 생산현황과 가공량, 가공품목 및 신 가공기술 등에 대하여 알아보았다. 소득증가로 전체소비량은 증가하고 있으나 국내산 과일류의 가공량은 해마다 줄어들고 있어 새로운 가공기술과 다양한 가공품의 개발이 절실히 요구되고 있다. 외국산 과일류가 대량수입 되면서 국내산 과일류의 가격경쟁력은 점차 떨어지고 있다. 과일의 재배면적이나 생산량뿐만 아니라 가공율도 점차 줄어들고 있으며 가공품목 또한 몇 가지로 제한되어 있어 생산업체가 영세성을 벗어나지 못하고 있다. 또한 농산물의 신가공기술로 적용할 수 있는 고전압 펄스 전기장(high voltage pulsed electric fields, PEF), 초고압(high hydrostatic pressure), 통전가열(ohmic heating), 막분리(membrane seperation), 마이크로웨이브(microwave) 등에 대하여 알아보았다. 이러한 비열 처리 기술 즉, 최소 가공기술(minimal processing technology)들을 농산물 가공에 이용함으로서 다양한 농산가공품의 개발은 물론 품질을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 기존 인터넷 경매 시스템이 갖는 경매 대행의 취약점을 개선하기 위한 요구 사항을 제시하고, 이를 기반으로 인터넷 경매 에이전트 시스템(IAAs)을 제안하고 구현하였다. 제안된 시스템은 사용자의 가격 전략에 따라 경매를 대행하기 위한 구매 에이전트, 판매 에이전트 및 협상 에이전트로 이루어지는 멀티 에이전트 시스템, 사용자의 가격 전략 입력을 위한 가격 전략 인터페이스, 실시간 정보의 다양한 제공과 원격 에이전트 제어를 위한 정보 제공 에이전트와 경매 기록의 활용을 위한 데이터베이스로 구성된다. IAAS는 확장성과 에이전트의 기능성 및 통신의 효율성을 위하여 자바 JDK1.3, 서블릿, RMI와 소켓을 이용하여 구현되었다. 기존 인터넷 경매 시스템과의 비교 분석을 통하여 IAAS가 제시된 요구 사항을 만족함을 보였으며, IAAS는 사용자의 편리성과 경매 대행의 효율성을 향상시켜 인터넷 경매의 활용도를 높일 수 있다.
무기체계 획득 사업에 있어서 소프트웨어의 비중이 높아감에 따라 비용추정의 중요성이 증대되고 있으나, 무기체계 내장형 소프트웨어의 비용에 대한 추정은 일반 소프트웨어 비용 추정 방법을 따르며 주로 PRICE S 모델을 도구로 사용하고 있다. 그렇지만, PRICE S 모델에서 내장형 소프트웨어에 대한 개발규모 산정에 따른 추정 비용의 타당성에 대한 검증 결과는 알려져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 PRICE S 모델을 이용하여 무기체계 내장형 소프트웨어의 산정 규모를 통한 비용 추정 기법을 제안한다. 이를 위하여 PRICE S 모델의 규모 산정 도구를 이용하여 코드라인과 기능점수 방식으로 소프트웨어의 규모를 추정한다. 최종적으로는 제작사에서 제공하는 실제 비용 자료와 비교한다. 결과적으로 객관적으로 추정이 어려웠던 무기체계 내장형 소프트웨어의 규모 및 비용을 추정하는 방안을 제시함으로써, 앞으로 무기체계 획득 사업에서 소프트웨어의 비용 검증 및 협상에 활용할 수 있을 것이다.
Recently several recommender systems have been developed in a variety of applications, but providing accurate recommendations that match the preferences and constraints of various users is quite challenging. This paper presents a method of recommending digital products based on the past preference of a user on the price, rating and selling volume of a product. Experimental results of the method with actual data of Amazon showed that the average accuracy of the recommendations made by the method is 85%. Although the results are preliminary, the method is potentially capable of making more accurate personalized recommendations than existing methods.
본 연구에서는 아파트를 대표할 수 있는 내·외적 데이터를 수집하고 인공지능 기술들을 활용하여 아파트 가격을 예측하는 시스템을 구축하고자 한다. 구체적으로 웹크롤링 기법을 통해 수집한 아파트 내·외적 데이터의 변수들에 대한 특성 선택(Feature Selection)을 수행하였고, 다양한 인공지능 기법을 활용하여 부동산 가격 예측 모형을 개발하였다. 아파트 가격 예측 모형 생성을 위해 Linear Regression, Ridge, Xgboost, Lightgbm, Catboost 등의 기계학습 알고리즘을 사용하였고, RMSE를 사용하여 각 예측 모형 간의 성능 비교를 수행하였다. 가장 성능이 좋은 예측 모형은 Xgboost기반 예측 모형이였으며, RMSE값이 약 0.0366으로 가장 낮았으며 테스트 데이터에 대한 정확도는 약 95.1%였다.
주시가격을 예측하는 것은 주식 가격 변동에 영향을 미치는 많은 요인과 요인 간의 상호작용에 기인하여 매우 어렵다고 알려져 있다. 이 연구는 어떤 회사에 대한 좋은 기사는 그 회사의 주식가격을 오르도록 영향을 미칠 것이고 나쁜 기사는 그 반대의 작용을 할 것이라는 가정에서 시작했다. 여러 회사들에 대한 기사와 그 회사의 주식가격이 기사가 공개된 후에 어떻게 변했는가에 대한 분석을 통하여 위 가정이 맞는 것을 확인했다. 즉 기사의 내용을 기사에 나온 회사에 대하여 호의적인지 아닌지 신뢰성 있게 분류하는 방법이 있다면 어느 정도의 주식 가격 예측은 가능할 것이다. 많은 기사를 일관적으로 빨리 처리하기 위하여 상장회사에 대한 기사를 자동 분석하는 다단계 뉴스 분류시스템을 개발한 후 성능을 확인하여 자동 시스템이 무작위로 주가 변동을 예측했을 경우보다 높은 정확률을 보이는 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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