본 논문에서는 FSVM(Putty Support Vector Machine)의 퍼지소속함수를 새롭게 제안한다. SVM의 완화변수(slack-variable)에 퍼지소속함수를 결합하는 FSVM은 주어진 데이터베이스의 특성이 반영되어 안정적으로 분류성능을 향상시킬 수 있는 퍼지소속 함수를 필요로 한다. 시계열 자료의 패턴분류 성능을 비교하기 위하여 SVM, FSVM(1), 그리고 제안하는 FSVM(2) 등의 분류모델들을 비교 실험하였다. 사용한 데이터베이스는 한국금융시장의 시계열 경제지표 지수들이다.
The DVS(Dynamic Voltage Scaling) technique is the method to reduce the dynamic energy consumption. As using slack times, it extends the execution time of the big load operations by changing the frequency and the voltage of variable voltage processors. Researches, that controlling the energy consumption of the processors and the data transmission among processors by controlling the bandwidth to reduce the energy consumption of the entire system, have been going on. Since operations in multiprocessor systems have the data dependency between processors, however, the DVS techniques devised for single processors are not suitable to improve the energy efficiency of multiprocessor systems. We propose the new scheduling algorithm based on DVS for increasing energy efficiency of multiprocessor systems. The proposed DVS algorithm can improve the energy efficiency of the entire system because it controls frequency and voltages having the data dependency among processors.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권3호
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pp.204-210
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2011
This paper proposes a fuzzy support vector machine ($FSVM_n$) pattern classifier to classify the arrhythmia patterns of an electrocardiograph (ECG). The $FSVM_n$ is a pattern classifier which combines n-dimensional fuzzy membership functions with a slack variable of SVM. To evaluate the performance of the proposed classifier, the MIT/BIH ECG database, which is a standard database for evaluating arrhythmia detection, was used. The pattern classification experiment showed that, when classifying ECG into four patterns - NSR, VT, VF, and NSR, VT, and VF classification rate resulted in 99.42%, 99.00%, and 99.79%, respectively. As a result, the $FSVM_n$ shows better pattern classification performance than the existing SVM and FSVM algorithms.
A line search algorithm to increase a convergence in Newton's method is developed and applied to nonlinear finite element analysis. The algorithm is based on the slack line search theory which is an efficient algorithm to determine initial acceleration coefficient, variable backtracking algorithm proposed by some researchers, and convergence criterion based on residual norm. Also, it is capable of avoiding exceptional diverging conditions. Developed program is tested in metal forming simulation such as forging and ring rolling. Numerical result shows the validity of the algorithm for a highly nonlinear system .
이 논문은 전력계통에서의 상정사고 해석과 상정사고 대책에 관한 감도 행열에 관해 새로운 앨고리즘을 제시 하였다. 이 앨고리즘은 다른 일방적인 상정사고 해석 앨고리즘에 비해 선로사고나 모선사고시 실재상황에서 일어나는 모선전력 변화를 고려하여 개선된 AC 조류 계산법을 사용하여 정확한 조류변화를 얻었고 계산시간을 단축했다. 이 앨고리즘을 워어드헤일 5모선 계통과 IEEE의 24모선 계통에 적용하여 만족할만한 결과를 얻었다.
본 연구의 목적은 국제해사기구(IMO)의 배출규제해역(ECA) 시행에 따른 환경규제가 페리 선사들의 재무지표로 구성된 효율성에 어떠한 영향을 미쳤는지 실증적으로 분석하는데 있다. 이에 따라 본 연구에서는 2004년부터 2017년 까지 북유럽, 지중해, 북미 지역의 8개 페리선사의 재무데이터를 수집하여, ECA가 페리선사의 재무성과에 미친 영향을 효율성의 관점에서 지역별로 추정하였다. 방법론적 측면에서 본 연구의 학술적 기여는 다음과 같다. DEA의 자의적인 변수 선정 문제를 완화하기 위하여 Dyson et al.(2001)이 제시한 변수 선정 기준을 적용했으며, Network SBM DEA 모형을 통하여 기업의 규모를 고려하는 동시에 기업의 수익 창출 과정을 단계별로 구분하여 재무성과를 보다 세밀하게 측정하였다. 또한 BTR 모형을 적용하여 편의(Bias)를 최소화한 결과를 도출하였다. 연구 결과 가장 강한 규제를 받았던 북유럽 선사의 경우 오히려 효율성의 꾸준한 증가가 관측되었다. 북미지역 선사들의 경우 정부지원금이 효율성에 큰 영향을 미친 것으로 드러났으며, 상대적으로 ECA와 유가에 의한 영향은 적었던 것으로 관측되었다. 반면 지중해 지역의 경우 가장 낮은 수준의 규제를 받았음에도 불구하고, 규제 이후로 효율성 값이 낮아지는 모습이 관측되었다. 본 연구는 향후 ECA가 확대될 예정인 아시아의 페리선사와 정책당국에 의사결정의 참고자료로서 기능할 수 있을 것으로 생각된다.
Purpose - The industrial structure upgrading can play an important role in promoting the carbon emission efficiency. Thus, this paper attempts to study the impact of industrial structure upgrading on carbon emission efficiency in order to reduce carbon emissions. Research design, data, and methodology - This paper selects panel data of 30 provinces and municipalities (autonomous regions) in China from 2001 to 2016, and divides them into three regions. The Moore index is used to measure the industrial structure upgrading, the non-radial SBM model based on undesired output is used to measure the slack variable to calculate the total factor carbon emission efficiency. Finally the impact of industrial structure upgrading on the carbon emission efficiency are analyzed. Results - It is found that the Moore index and the carbon emission efficiency in the eastern region is the highest in the three regions. Conclusions - The influence of various influencing factors on carbon emission efficiency is different between regions. The Moore index has a positive effect on the carbon emission efficiency in the eastern region, and has a negative influence coefficient on the central region. The effect on the western region is not obvious.
As the competition among the container terminals in Korea has become increasingly fierce, every terminal is striving to increase its investments constantly and lower its operational costs in order to maintain the competitive edge and provide satisfactory services to terminal users. The unreasoning behavior, however, has induced that substantial waste and inefficiency exists in container terminal production. Therefore, it is of great importance for the terminal to know whether it has fully used its existing infrastructures and that output has been maximized given the input. From this perspective, data envelopment analysis (DEA) provides a more appropriate benchmark. This study applies three models of DEA to acquire a variety of analytical results about the operational efficiency to the Korean container terminals. According to efficiency value analysis, this study first finds the reason of inefficiency. It is followed by identification of the potential areas of improvement for inefficient terminals by applying slack variable method and giving the projection results. Finally, return to scale approach is used to assess whether each terminal is in a state of increasing, decreasing, or constant return to scale. The results of this study can provide terminal managers with insight into resource allocation and optimization of the operating performance.
신약개발은 국민의 건강권과 직결되며 국가 차원의 제약산업 육성을 위해 매우 중요하다. 그동안 신약개발 분야와 관련하여 다양한 연구가 수행되었지만, 신약개발 국가연구개발사업에 대한 효율성 분석은 매우 부족한 실정이다. 특히 R&D 분야는 연구개발시차, 일출효과(spill-over effect) 등으로 인해 투입과 산출의 일정한 방향성과 등비율적인 증감을 가정하는 CCR 모형이 적합하지 않다. 또한 가변규모수익을 가정하는 BCC 모형도 여유분(slack)으로 인해 의사결정단위 간의 명확한 우선순위 도출이 어려운 한계점이 있다. 최근에는 R&D 분야의 특수성을 고려해서 자료포락분석 모형 중 영역조절모형(Range Adjusted Measure: RAM)을 활용한 분석방법이 제시되고 있다. RAM 모형은 가변규모수익 가정 하에 투입지향이나 산출지향처럼 방향성에 대한 사전적인 가정 없이 비효율성을 최대한 제거하는 방향으로 효율성을 측정하므로 R&D 분야의 효율성 분석에 적합하다. 특히 RAM 모형은 매우 강건한 단조성으로 인해 의사결정단위 간 명확한 순위 구분도 용이하다. 따라서 본 연구에서는 자료포락분석의 RAM 모형과 토빗 회귀분석이 결합된 2단계 접근법(two-stage approach)을 활용해서 범부처전주 기신약개발사업을 중심으로 신약개발 국가연구개발사업에 대한 효율성을 분석하고 주요 시사점을 논의하였다.
국내외 유명 해운경제학자들의 주장에 의하면 해운기업의 대형화, 선박의 대형화가 고정비용을 절감하고 규모의 경제실현에 도움이 된다고 일관되게 주장한다. 하지만 최근 우리나라에서 유동성 위기를 겪는 한진해운, 대한해운, STX팬오션 등은 대형기업에 속하며, 우리나라에서 유동성위기는 대형기업에 집중되어 있다. 본 연구에서는 우리나라 외항해운기업의 규모경제 혹은 비경제 여부를 파악하고, 향후 해운기업이 대형화 혹은 집중화 전문화해야하는지에 대한 의사결정을 검토하는데 기여하고자 하였다. 이를 위해 SBM-DEA 모형을 연구모형으로 적용하였으며, 2013년 매출액 상위 기업 중 보유 선박 증가량을 보인 기업을 최종 DMU로 선정하였다. 분석 결과, CRS 기준, 한진해운, 고려해운, 코리아LNG트레이딩, 유코카캐리어스, 시노코탱커가 우수한 효율성을 보였고, VRS기준, 한진해운, 고려해운, 코리아LNG트레이딩, 대림코퍼레이션, 중앙상선, 시노코탱커, 유코카캐리어스가 우수한 효율성 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 외항해운기업의 향후 경영전략을 대형화 혹은 집중화 전문화해야하는지에 대한 귀중한 좌표로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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