• 한국지구과학회지
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• 제42권4호
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• pp.445-458
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• 2021

Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) gravimeter satellites observed the Earth gravity field with unprecedented accuracy since 2002. After the termination of GRACE mission, GRACE Follow-on (GFO) satellites successively observe global gravity field, but there is missing period between GRACE and GFO about one year. Many previous studies estimated terrestrial water storage (TWS) changes using hydrological models, vertical displacements from global navigation satellite system observations, altimetry, and satellite laser ranging for a continuity of GRACE and GFO data. Recently, in order to predict TWS changes, various machine learning methods are developed such as artificial neural network and multi-linear regression. Previous studies used hydrological and climate data simultaneously as input data of the learning process. Further, they excluded linear trends in input data and GRACE/GFO data because the trend components obtained from GRACE/GFO data were assumed to be the same for other periods. However, hydrological models include high uncertainties, and observational period of GRACE/GFO is not long enough to estimate reliable TWS trends. In this study, we used convolutional neural networks (CNN) method incorporating only climate data set (temperature, evaporation, and precipitation) to predict TWS variations in the missing period of GRACE/GFO. We also make CNN model learn the linear trend of GRACE/GFO data. In most river basins considered in this study, our CNN model successfully predicts seasonal and long-term variations of TWS change.

• 한국기계가공학회지
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• 제21권4호
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• pp.46-52
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• 2022

In the existing wired communication network, wired communication is frequently interrupted by lightning, which accompanies rain, and remote management cannot be performed when it is actually necessary. In the case of communication interruption, field data stored in the database are lost, and data at an important point in time may go missing; this causes a decrease in the reliability of the stored data. Therefore, in this study, wireless communication using the Internet of Things (IoT) communication network of the 4^th industrial technology is installed in the prototype to reduce wired communication construction costs, prevent resource waste and environmental damage due to communication facility construction, and prepare for communication loss.

• 유통과학연구
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• 제16권12호
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• pp.105-113
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• 2018

Purpose - This research is intended to suggest ways to enhance customers' satisfaction with service recovery. For this purpose, this study investigated the relationships among perceived justice (distributive, procedural, interactional justice) of service recovery efforts, perceived authenticity of service recovery efforts, the intention to follow advice, and the satisfaction with service recovery. Research design, data, and methodology - This research developed a structural equation model in which the perceived justice (distributive, procedural, interactional justice) and the perceived authenticity are predictors, the satisfaction with service recovery is a dependent variable, and the intention to follow advice is a moderator between the perceived justice (distributive, procedural, interactional justice) and the satisfaction with service recovery. Data were collected from visitors of fast food restaurants in Seoul, Gyeonggi province, and Kangwon province. A total of 330 questionnaires were distributed and 295 responses were collected indicating a response rate of 89.3%. After deleting data having missing value, 288 samples were used for analysis. SPSS 21.0 and AMOS 21.0 were used to test the reliability, validity, model fit, and hypotheses. Results - Empirical results showed that perceived justice, perceived distributive justice, and perceived authenticity had a positive influence on the satisfaction with service recovery. These results indicated that the more highly customers perceived the justice, distributive justice and the authenticity of service recovery efforts, the more they were satisfied with service recovery. And these influences were moderated by the intention to follow advice. Specifically, influences of the perceived justice, the perceived distributive justice, and the perceived authenticity on the satisfaction with service recovery were bigger for people with high intention to follow advice than people with low intention to follow advice. Conclusions - This research contributed to the service recovery literature by showing how perceived justice (distributive, procedural, interactional justice) and perceived authenticity influence satisfaction with service recovery. Moreover, current study introduced the intention to follow advice as moderator of this influence and revealed the moderation role of the intention to follow advice between the perceived justice (distributive, procedural, interactional justice) and the satisfaction with service recovery. Managerially, these results suggested retailing companies some ways to recover from service failure.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.360-363
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• 2007

센서 네트워크에서 신뢰성 높은 데이터 전송에 대한 중요성이 증가하고 있다. 노드와 싱크로 구성된 센서 네트워크에서, 노드에서 싱크로의 통신은 어느 정도 에러 발생에 민감하지 않으나 싱크에서 노드로의 통신은 관리 및 제어에 대한 메시지 전송이기 때문에 에러 발생에 아주 민감하다. 본 논문에서는 에러에 민감한 전송 영역인 싱크에서 노드로의 통신에 중점을 두고 에러 복구에 대한 기법을 제시한다. 신뢰구간을 end-to-end가 아닌 hop-by-hop으로 형성하여 에러가 발생하거나 데이터 손실이 일어나는 경우 고정 윈도우를 사용하는 선택적 응답으로 에러 복구를 한다. 추가로, 각 노드의 버퍼 상태에 따른 트래픽 혼잡 제어를 지원한다. 시뮬레이션을 통해, 제시하는 기법이 센서 네트워크에서 에러 복구에 우수한 성능을 가짐을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1190-1194
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• 2007

센서 네트워크에서 신뢰성 높은 데이터 전송에 대한 중요성이 증가하고 있다. 노드와 싱크로 구성된 센서 네트워크에서, 노드에서 싱크로의 통신은 어느 정도 에러 발생에 민감하지 않으나 싱크에서 노드로의 통신은 관리 및 제어에 대한 메시지 전송이기 때문에 에러 발생에 아주 민감하다. 본 논문에서는 에러에 민감한 전송 영역인 싱크에서 노드로의 통신에 중점을 두고 에러 복구에 대한 기법을 제시한다. 신뢰구간을 end-to-end가 아닌 hop-by-hop으로 형성하여 에러가 발생하거나 데이터 손실이 일어나는 경우 고정 윈도우를 사용하는 선택적 응답으로 에러 복구를 한다. 추가로, 각 노드의 버퍼 상태에 따른 트래픽 혼잡 제어를 지원한다. 시뮬레이션을 통해, 제시하는 기법이 센서 네트워크에서 에러 복구에 우수한 성능을 가짐을 보인다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권1호
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• pp.155-162
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• 2020

연구목적: 비축창고 현장실태조사를 통해 재난관리자원 관리 및 운영의 문제점을 파악하여 지자체 재난관리자원 관리 개선안 도출을 목적으로 하였다. 연구방법: 최근 20년간 재해연보 및 재난연감에 기록된 자연 및 사회재난의 피해사례를 선정된 재난유형에 따라 지자체별 발생횟수를 재난에 대한 과거위험성, 현재취약성 및 대응능력을 고려하여 재난 유형건수가 높은 지역을 우선적으로 도출하였다. 도출한 지역에 대해 해당 지자체의 재난관리자원 공동활용시스템(DRSS, Disaster Resource Sharing Service) 데이터를 분석하여 비축창고를 선정 후 현장조사를 실시하였다. 연구결과: 현재 지자체의 재난관리자원 비축창고 실무담당자들의 과중한 업무로 시청 및 구청 내 현행화가 다소 미흡한 것으로 분석되었으며, 실무담당자가 현행화 자료 입력 시 입력방법 및 기준이 현재로서는 명확하지 않아 실제 비축량과 DRSS 데이터가 차이를 보이거나 누락되는 경우가 다소 발생하였다. 결론: 재난관리자원 비축창고의 관리 개선을 위해 DRSS 시스템에 대한 교육 및 재난관리자원 운영에 대한 모범적 사례 교육이 절실하며 방재전문인력을 활용한 비축물자의 쳬계적인 관리가 필요할 것으로 판단된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권4호
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• pp.175-185
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• 2021

Purpose: Vital sign are used to help assess the general physical health of a person, give clues to possible diseases, and show progress toward recovery. Researchers are using vital sign data and AI(artificial intelligence) to manage a variety of diseases and predict mortality. In order to analyze vital sign data using AI, it is important to select and extract vital sign data suitable for research purposes. Methods: We developed a method to visualize vital sign and early warning scores by processing retrospective vital sign data collected from EMR(electronic medical records) and patient monitoring devices. The vital sign data used for development were obtained using the open EMR big data MIMIC-III and the wearable patient monitoring device(CareTaker). Data processing and visualization were developed using Python. We used the development results with machine learning to process the prediction of mortality in ICU patients. Results: We calculated NEWS(National Early Warning Score) to understand the patient's condition. Vital sign data with different measurement times and frequencies were sampled at equal time intervals, and missing data were interpolated to reconstruct data. The normal and abnormal states of vital sign were visualized as color-coded graphs. Mortality prediction result with processed data and machine learning was AUC of 0.892. Conclusion: This visualization method will help researchers to easily understand a patient's vital sign status over time and extract the necessary data.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.952-958
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• 2014

본 논문에서는 불완전한 radar-cross-section(RCS) 데이터로부터 inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상 복원과 동시에 표적의 회전각도를 추정하기 위한 compressive sensing(CS) 기반의 레이더 신호 모델을 적용한 parametric sparse 복원 알고리즘을 제안하고자 한다. Sparse 복원 알고리즘으로는 iteratively-reweighted-least-square(IRLS) 기법을 이용하여 각도 방향(cross-range)에서 모르는 처프 비율(chirp rate)의 처프 성분을 포함하는 레이더 신호 모델과 결합한다. 그리고, particle swarm optimization(PSO) 최적화 알고리즘을 이용하여 표적의 회전각도와 연관된 파라미터들을 추출한다. 따라서, RCS 데이터 샘플에 데이터 손실이 발생하더라도 본 논문의 IRLS 기반 parametric sparse 복원 알고리즘에 따라 효율적으로 ISAR 영상을 복원할 수 있고, 동시에 표적의 회전각도를 추정할 수 있다. 또한, 불완전한 RCS 데이터 샘플에 대하여 영상의 엔트로피 관점에서 본 논문에서 제안한 방법의 성능과 전통적인 보간법의 성능을 서로 비교 관찰한다.

• 산경연구논집
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• 제11권3호
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• pp.63-71
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• 2020

Purpose: Most of all studies regarding corporate social responsibility have been dealing with its direct performance. Many previous studies provided the evidence that corporate social responsibility activities directly affect firms' competitiveness or corporate reputation. However, there are no studies regarding the role of social capital between corporate social responsibility and firms' competitiveness. The present study aims to examine a mediating role of social capital between corporate social responsibility and corporate reputation. Research design, data and methodology: The structural equation model integrating corporate social responsibility, social capital, and corporate reputation was proposed with three hypotheses. Questionnaire including 15 question items for three concepts was designed. Data for testing hypotheses were collected from students and staff who had experienced the social responsibility activities of Korea Hydro & Nuclear Co. Ltd. SPSS and SmartPLS were used to analyze data. Results: All three hypotheses were supported at the significance level of 0.01. Corporate social responsibility have a significant influence on social capital as well as corporate reputation. Social capital plays a mediating role in the relationship between corporate social responsibility and corporate reputation. Conclusions: The present paper identified a missing link between corporate social responsibility and corporate reputation by validating an indirect effect of corporate social responsibility on corporate reputation through social capital. The present study contributes to finding the indirect link between corporate social responsibility and corporate reputation. Implications for academics and practitioners. The research model can be extended to analyze the relationship between corporate social responsibility and its performance. The present study sheds light on identification of a new role of social capital. Managers of firms have the opportunity to recognize the fact that investment recovery of corporate social responsibility results from social capital and corporate reputation in long-term rather than short-term. The results of this study offers an insight that managers can enhance customer loyalty. The process linking corporate social responsibility to corporate reputation through social capital implies that firms can realize spiritual marketing delivering authentic storytelling through corporate social responsibility. The present study has a limitation for generalizing of research results because the sampling came from a case of firm.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권4호
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• pp.39-50
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• 2011

본 논문에서는 패널 내부 인터페이스의 하나인 2세대 AiPi+의 클록-데이터 복원 회로(Clock & Data Recovery)를 제안하였다. 제안하는 클록-데이터 복원 회로의 속도는 기존 AiPi+ 보다 빠른 1.25 Gbps 로 향상되었으며 다중 위상 클록을 생성하기 위하여 Delay-Locked Loop(DLL)를 사용하였다. 본 논문에서는 패널 내부 인터페이스의 저전력, 작은 면적의 이슈를 만족하는 클록-데이터 복원 회로를 설계하였다. 매우 간단한 방법으로 자동적으로 Harmonic-locking 문제를 해결할 수 있는 주파수 검출기 구조를 제안하여 기존 주파수 검출기(Frequency Detector)의 복잡도, 전류 소모, 그리고 외부 인가에 따른 문제를 개선하였으며, 전압 제어 지연 라인(Voltage Controlled Delay Line) 에서 상승/하강 시간 차이에 따른 에지의 사라짐 현상을 막기 위해서 펄스 폭의 최대치를 제한하는 펄스 폭 오류 보정 방법을 사용하였다. 제안하는 클록-데이터 복원 회로는 CMOS 0.18 ${\mu}m$ 공정으로 제작되었으며 면적은 $660\;{\mu}m\;{\times}\;250\;{\mu}m$이고, 공급 전압은 1.8 V이다. Peak-to-Peak 지터는 15 ps, 입력 버퍼, 이퀄라이저, 병렬화기를 제외한 클록-데이터 복원 회로의 소모 전력은 5.94 mW 이다.