• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.36-44
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• 2000

The purpose of this study is to introduce a more efficient forecasting technique, which could help result the reduction of cost in removing the waste of airline in-flight meals. We will use a neural network approach known to many researchers as the “Outstanding Forecasting Technique”. We employed a multi-layer perceptron neural network using a backpropagation algorithm. We also suggested using other related information to improve the forecasting performances of neural networks. We divided the data into three sets, which are training data set, cross validation data set, and test data set. Time lag variables are still employed in our model according to the general view of time series forecasting. We measured the accuracy of our model by “Mean Square Error”(MSE). The suggested model proved most excellent in serving economy class in-flight meals. Forecasting the exact amount of meals needed for each airline could reduce the waste of meals and therefore, lead to the reduction of cost. Better yet, it could enhance the cost competition of each airline, keep the schedules on time, and lead to better service.

• 농업과학연구
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• 제44권3호
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• pp.424-439
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• 2017

This study was undertaken to examine the profit efficiency and its determining factors, the investment opportunity, and the challenges of shea butter producers in the northern region of Ghana. The methods employed in this research were the Stochastic Profit Frontier (SPF) model, gain-cost and investment return analyses, as well as Kendall's W statistic using primary data collected from 120 purposively-selected respondents. Results from the analysis indicated that profit efficiency was positively influenced by sex, household size, marital status, educational level, transportation cost, store rent, and price of shea nut with a gain in profit efficiency of 58.5%. The investment analysis demonstrated a net gain per person of $8,077 equivalent to GH₵ 28,270 Ghanaian cedi (GH₵) using 2016 exchange rate (GH₵ 3.5 = $1). Among the challenges identified, the poor quality of shea nuts was the most prioritised challenge with 72.8% agreement among the respondents. Based on these findings, it was recommended that proper training and education, as well as improvement in shea nut quality, should be promoted to improve the profit efficiency of shea butter producers.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권1호
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• pp.210-218
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• 2021

CNN (Convolutional Neural Network), a type of deep learning algorithm, is a type of artificial neural network used to analyze visual images. In deep learning, it is classified as a deep neural network and is most commonly used for visual image analysis. Accordingly, an AI autonomous driving model was constructed through real-time image processing, and a crosswalk image of a road was used as an obstacle. In this paper, we proposed a low-cost model that can actually implement autonomous driving based on the CNN model. The most well-known deep neural network technique for autonomous driving is investigated and an end-to-end model is applied. In particular, it was shown that training and self-driving on a simulated road is possible through a practical approach to realizing lane detection and keeping.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제33권2호
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• pp.147-153
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• 2017

The purpose of this study was to examine productivity and cost of tree-length harvesting using cable yarding system in a larch (Larix leptolepis) clear-cutting stand located in Pyeongchang-gun, Gangwon-do. We used tree-length harvesting method using cable yarding system with a tower yarder HAM300. The productivity was $17.6m^3/hr$ for felling, $12.4m^3/hr$ for delimbing, $4.2m^3/hr$ for yarding, and $8.1m^3/hr$ for processing. The total cost of the harvesting system was $48,381won/m^3$, which was majorly composed of yarding operation cost, at $40,169won/m^3$ (79.3%), while felling had the lowest cost at $1,154won/m^3$ (4.1%). Major factors affecting felling and processing productivity was tree volume and the number and thickness of branches for delimbing productivity. In addition, we suggest that training and education for machine operators were critical to improve yarding productivity.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.141-148
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• 2013

본 논문은 질적연구방법론을 적용하여 다양한 형태의 블렌디드 러닝 수업 모델을 설계 적용하여 2개 학기에 걸쳐 온라인 대학과 오프라인 대학을 대상으로 연구하였다. 블렌디드 러닝의 학습효과에 대한 실험 참가자들의 반응을 설문조사 하였으며, 인터뷰를 실시하여 블렌디드 러닝에 직접적으로 발생되는 원가와 학습 성과를 파악하였다. 실험을 통해 블렌디드 러닝은 온라인 대학에서는 교육의 질 제고 측면에서, 오프라인 대학에서는 직 간접적 원가 절감 효과가 두드러지게 나타남을 파악하였다. 그밖에 다양한 학습성과와 원가발생에 대하여 검증하고 시사점을 도출하였다.

• Journal of Construction Engineering and Project Management
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• 제10권1호
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• pp.16-32
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• 2020

Cost and time control of projects is important in preventing project failure. However, achieving effective cost and time control in practice is often challenging. The challenges of project cost and time control in practice are investigated by carrying out a questionnaire survey on the top 150 construction contractors in the UK followed by in-depth semi-structured interviews of practitioners from 15 construction companies in the country. Quantitative analysis reveals that design change is the most important factor inhibiting the ability of UK contractors from effectively controlling both the cost and time of construction projects. Four of the top five factors inhibiting effective cost control are also the top factors inhibiting effective time control albeit in a different order. These top factors-design changes, inaccurate evaluation of project time/duration, risk and uncertainty, non-performance of subcontractors and nominated suppliers were also found to be endogenous factors to the project. Additionally, qualitative analysis of the interviews reveals 16 key challenges to prevent for effective project cost and time control in practice. These are classified into four categorised based on where they stem from as follows; from the organisation (1. Lack of integration of cost and time during project control, 2. lack of management buy-in, 3. complicated project control systems and processes, 4. lack of a project control training regime); from the construction management/project management approach (5. Lapses in integration of interfaces, 6. project control not being implemented from the early stages of a project, 7. inefficient utilisation and control of labour, 8. limited time devoted to planning how a project will be controlled at the outset); from the client; (9. Excessive authorisation gates, 10. use of adversarial and non-collaborative forms of contracts, 11. communication problems within client set-up, 12. obstructive client representatives) and; from the project team (13. Lack of detailed/complete design, 14. lack of trust among the project partners, 15. limited time devoted to project control on site, 16. non-factual reporting). The study posits that knowledge of these project control inhibiting factors and challenges is the first step at ensuring they are avoided and enable the implementation of a more effective project cost and time control process in practice.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제49권4호
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• pp.531-537
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• 2022

Wide-awake, local anesthesia, no tourniquet (WALANT) is a technique that removes the requirement for operations to be performed with a tourniquet, general/regional anesthesia, sedation or an anesthetist. We reviewed the WALANT literature with respect to the diverse indications and impact of WALANT to discuss the importance of future surgical curriculum integration. With appropriate patient selection, WALANT may be used effectively in upper and lower limb surgery; it is also a useful option for patients who are unsuitable for general/regional anesthesia. There is a growing body of evidence supporting the use of WALANT in more complex operations in both upper and lower limb surgery. WALANT is a safe, effective, and simple technique associated with equivalent or superior patient pain scores among other numerous clinical and cost benefits. Cost benefits derive from reduced requirements for theater/anesthetic personnel, space, equipment, time, and inpatient stay. The lack of a requirement for general anesthesia reduces aerosol generating procedures, for example, intubation/high-flow oxygen, hence patients and staff also benefit from the reduced potential for infection transmission. WALANT provides a relatively, but not entirely, bloodless surgical field. Training requirements include the surgical indications, volume calculations, infiltration technique, appropriate perioperative patient/team member communication, and specifics of each operation that need to be considered, for example, checking of active tendon glide versus venting of flexor tendon pulleys. WALANT offers significant clinical, economic, and operative safety advantages when compared with general/regional anesthesia. Key challenges include careful patient selection and the comprehensive training of future surgeons to perform the technique safely.

• 한국추진공학회지
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• 제25권6호
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• pp.1-11
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• 2021

층류화염편 라이브러리에 대한 효율적인 계산과정을 개발하기 위하여 초임계 압력조건의 기체수소/액체산소 연소기에 대해 인공신경망을 이용한 기계학습과정이 적용되었다. 학습성능과 계산효율성에 근거한 최적의 계산과정을 찾기 위하여 은닉층에 대한 ReLU와 쌍곡탄젠트 함수의 25가지 조합이 선택되었다. 정확성이 우수한 높은 학습성능을 얻는데 쌍곡탄젠트 활성화함수가 적절하였다. 인공신경망의 학습성능을 개선하기 위해서 학습데이터 변환이 제안되었다. 4개의 은닉층에 최적의 노드를 배치할 때 학습성능 및 계산비용 관점에서 모두 효율적인 것으로 나타났다. 층류화염편 라이브러리의 보간법보다 인공신경망을 사용하는 경우 전체 계산시간은 37%, 시스템 메모리는 99.98% 감소되었다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.59-71
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• 2014

KOSPI200 선물 트레이딩을 위해 업계에서는 여러 전략으로 포트폴리오를 구성해서 운용한다. 동일한 전략 모음을 갖고 있더라도 포트폴리오를 어떻게 구성하느냐에 따라 수익은 크게 차이가 난다. 시장 상황에 맞는 전략들로 포트폴리오를 구성하는 것은 오랜 경험과 탁월한 노하우가 있어야하는 어려운 작업이다. 본 논문에서는 SVM을 활용하여 쉽고 빠르게 적절한 전략 포트폴리오를 구성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 시스템의 성과는 벤치마킹의 성과와 비교하여 2배 이상의 수익을 내는 것을 확인하였다. 1990.01.03~2011.11.04 동안의 KOSPI200 데이터 중 이전 80%의 데이터로 학습을 하고 최근 20%의 데이터로 성능을 시험하였다. 각 전략별로 선택여부를 판별하는 SVM모델을 만들고 그 결과를 바탕으로 포트폴리오를 구성하였다. 벤치마킹을 위해 KOSPI200 선물을 2계약 매수한 경우의 수익, 시험 시작 직전 30일간 최고 수익을 낸 2개 전략의 수익, 실제 최고 수익을 낸 전략 2개를 보유했을 때의 수익과 비교하였다. 매매 비용을 반영하지 않을 때는 벤치마킹은 132.2~510.37pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 1072.36~1140.91pt의 수익을 보여주었다. 그리고 거래비용을 감안하면 벤치마킹은 130.44~502.41pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 706.22pt~768.95pt의 수익을 나타내었다. 본 논문은 기계학습을 통한 전략 포트폴리오를 구성하는 방안이 유의미하며 실전에 활용할 수 있음을 보여주었다. 이를 바탕으로 여러 전략과 다양한 시장에 적용해서 안정성을 검증하면 견고한 상용 솔루션으로 발전시킬 수 있을 것이다. 그리고 자금관리 기법을 더 반영한다면 수익을 더욱 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

• 경영과정보연구
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• 제33권4호
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• pp.1-19
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• 2014

본 연구는 청년실업의 증가와 이에 대한 대학생들의 취업준비비용, 취업태도에 대한 구체적인 연구가 부족한 상황에서 심각한 취업난에 처해있는 국내 대학생들의 취업을 위한 비용지출의 실태와 취업효능감, 취업태도, 대학교 교육여건 인식에 대한 연구이다. 이를 위하여 국내 4년제 대학생과 전문대생과의 취업비용과 취업태도, 교육여건, 자기효능감의 차이와 인과관계를 통계적으로 알아봄으로써 대학에서의 학생 취업관련 정책과 업무에 시사점을 제공하고자 한다. 교육훈련의 경우 전문대생은 자격증취득, 4년제 대학생은 토익 등 영어교육을 우선시 하는 것으로 조사되었고, 전문대생과 4년제 대학생의 취업비용의 차이분석에서는 해외연수비용이 전문대생은 평균 809만원, 4년제 대학생은 1,559만원, 취업을 위한 교육훈련비용도 4년제 대학생이 202만원, 전문대생은 113만원, 의류잡화비용도 전문대생은 66만원, 4년제 대학생은 97만원으로 4년제 대학생이 더 많은 비용을 지출 하는 것으로 나타났다. 전공계열별 해외연수비용과 의류잡화비용의 차이검증에서는 컴퓨터경영계열, 전기전자계열, 디자인계열, 사회계열에서 사회계열 학생의 해외연수비용과 의류잡화비용이 가장 높은 것으로 조사되었다. 성별에 따른 대학생의 취업비용의 차이도 치아교정비용에서 남학생보다 여학생이 더 많이 지출하는 것으로 나타났다. 대학생 가정의 월평균 수입에 따른 대학생의 취업비용차이는 해외연수비용, 교육훈련비용, 의류잡화비용에서 월 소득이 많은 가정의 대학생들이 그렇지 못한 가정의 학생들보다 비용을 더 지불하는 것으로 나타났다. 취업태도는 전문대생이나 4년제 대학생이 인지하는 것은 차이가 없는 것으로 나타났으나, 취업효능감, 학교의 교육여건 인식의 경우 전문대생보다 4년제 대학생이 통계적으로 더 긍정적으로 인식하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 통해 취업준비비용에서 해외어학연수비용이 가장 큰 금액을 차지하고 있으며, 대학유형별 지출의 차이도 있는 것으로 나타났다. 대학유형별 취업효능감, 학교교육여건의 인식도 4년제 대학생이 전문대생보다 더 높게 조사되었다. 자기효능감과 교육여건은 취업태도에 긍정적 영향을 미치고 있고, 대학에서의 취업태도를 긍정적으로 하기 위한 프로그램의 적용과 전문대학은 자격증 교육, 4년제 대학은 영어 프로그램에 대한 지원과 프로그램 선정에 정책적 시사점을 제시하였다.