이기종 셀룰러 네트워크 (HCN)는 미래 5 세대 (5 세대) 무선 네트워크의 핵심 기술로서 가장 중요하다. 고려된 이기종 네트워크는 펨토셀 기지국 (BS)으로 중첩 된 임의로 매크로 셀 기지국 (MBS)으로 구성된다. 확률 적 기하학은 무선 ad hoc, 센서 네트워크 및 다중 계층 셀룰러 네트워크와 같은 무작위 토폴로지를 사용하여 네트워크를 모델링, 분석 및 설계하는 매우 강력한 도구이다. HCN은 미래의 5G 무선 네트워크를위한 기술 중 하나에 중점을 두어 다른 네트워크에 속한 다양한 BS를 배치함으로써 에너지 효율적으로 설계 될 수 있다. 본 논문에서는 능동 / 슬립 모드를 도입하여 셀룰러 네트워크의 BS가 효율적으로 전력을 소비 할 수 있도록 해주는 시스템을 끄고 켜는 방법을 제안한다. 이 모드는 MBS 및 FBS의 간섭 및 전력 소모를 개별적으로 줄일 수있다. 잘 셀룰러 네트워크의 에너지 효율성을 향상시킬 수 있다. 펨토 기지국 BS 밀도에 따라 Karush Kuhn Tucker (KKT) 조건을 해결할 수있는 처리량 정지 제약 조건 하에서 에너지 효율을 최대화하기위한 최적화 문제뿐만 아니라 MBS 및 FBS에 대한 전력 소모 최소화를 공식화한다. 우리는 또한 커버리지 홀을 피하기 위해 코디네이트 된 멀티 포인트 (CoMP)가 있거나없는 HCN 시나리오에서 커버리지 확률과 에너지 효율의 식을 제안하고 기종 알고리즘과 비교한다.
A PEMFC system model for FCEV was constructed and simulated numerically to examine the heat/water flow of the system and air/fuel humidification process for various operation conditions (ambient pressure /temperature/humidity, operating temperature, power load). We modeled PEMFC stack which can generate maximum electricity of about 80 kW. This stack consists of 400 unit cells and each unit cell has $250cm^2$ reacting area. Uniform current density and uniform operating voltage per each cell was assumed. The results show the flow characteristics of heat and water at each component of PEMFC system in macro-scale. The capacity shortage of the radiator occurred when the ambient was hot $(over\;40^{\circ}C)$ and power level was high (over 50 kW). In spite of some heat release by evaporation of water in stack, heat unbalance reached to 20kW approximately in such a severe operating condition. This heat unbalance could be recovered by auxiliary radiators or high speed cooling fan with additional cost. In cold environment, the capacity of radiator exceeded the net heat generation to be released, which may cause a problem to drop the operating temperature of stack. We dealt with this problem by regulating mass flow rate of coolant and radiator fan speed. Finally, water balance was not easily broken when we retrieved condensed and/or unused water.
The purpose of this study was to analyze the load distribution and contact safety factor for the power take off (PTO) gear of a 71 kW class agricultural tractor. In this study, a simulation model of the PTO gear-train was developed using Romax DESGINER. The face load factor and contact safety factor were calculated using ISO 6336:2006. The simulation time was set at 2,736 hours considering the lifetime of the tractor, and the simulation was performed for each PTO gear stage at the engine rated power conditions. As a result of the simulation, the face load factors for the driving gear at the PTO 1st, 2nd and 3rd stages were 1.644, 1.632, and 1.341, respectively. The contact safety factors for the driving gear at the PTO 1st, 2nd and 3rd stages were 1.185, 1.216, and 1.458, respectively. As the PTO gear stage was increased, the face load factor decreased, and the contact safety factor increased. The load distributions for all the PTO gears were concentrated to the right of the tooth width. This causes stress concentrations and shortens the lifespan of the gears. Therefore, it is necessary to improve the face load factor and the contact safety factor with macro-geometry and micro-geometry.
Purpose: This study aimed to identify factors influencing nurses' intention to care for COVID-19 patients based on the theory of planned behavior, and to test the moderating effect of perceived behavior control between attitude, subjective norms, and nurses' intention to care. Methods: The participants were 167 nurses working at two designated hospitals for infectious diseases located in J and C city, South Korea. Data were collected from October 10th to 25th, 2020, and analyzed using independent t-test, ANOVA, and Pearson correlation coefficient, and hierarchical multiple regression analysis. The moderating effect was analyzed using the Process Macro model 1 (95% confidence interval, 10,000 bootstrapping), and a simple slope analysis was performed to identify the moderating effect of perceived behavior control. Results: The factors affecting nurses' intention to care for patients with COVID-19 were attitude toward the behavior (β=.32, p<.001) and perceived behavior control (β=.37, p<.001) in model 1, attitude toward the behavior (β=.28, p<.001) and perceived behavior control (β=.36, p<.001), and perspective taking (β=.26, p<.001) in model 2. The explanation power of this model was 65.0% (F=18.41, p<.001). The moderating effect of perceived behavioral control was statistically significant in the relationship between subjective norms and intention to care for patients with COVID-19 (F=16.37, p<.001). In the simple slope analysis, the reinforcement effect was greatest when the level of perceived behavioral control was at the mean (95% CI=0.46~0.67) and high (95% CI=0.70~1.08). Conclusion: Developing and applying a training program that enhances confidence and improves empathy is necessary to increase nurses' intention to care for COVID-19 patients.
This paper presents a linear computational homogenization framework to evaluate the effective (or generalized) electromechanical coupling coefficient (EMCC) of adaptive structures with piezoelectric structural fiber (PSF) composite elements. The PSF consists of a silicon carbide (SiC) or carbon core fiber as reinforcement to a fragile piezo-ceramic shell. For the micro-scale analysis, a micromechanics model based on the variational asymptotic method for unit cell homogenization (VAMUCH) is used to evaluate the overall electromechanical properties of the PSF composites. At the macro-scale, a finite element (FE) analysis with the commercial FE code ABAQUS is performed to evaluate the effective EMCC for structures with the PSF composite patches. The EMCC is postprocessed from free-vibrations analysis under short-circuit (SC) and open-circuit (OC) electrodes of the patches. This linear two-scale computational framework may be useful for the optimal design of active structure multi-functional composites which can be used for multi-functional applications such as structural health monitoring, power harvest, vibration sensing and control, damping, and shape control through anisotropic actuation.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.1249-1256
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2021
This study investigates the company value determinant by observing the effect of financial performance and Corporate Social Responsibility (CSR) and its role in moderating performance achievement. The macro-economy variables such as inflation and interest rate are also used as the controlling variable. This research employs the sample of manufacturing companies of the food and beverage sub-sector listed on the Indonesia Stock Exchange. This study used panel data from 2013 to 2017, with the moderating regression analysis. The result shows that the profitability of the current or previous period affects the company's value. CSR and company size affect the company value at the next period shows that stock price, which reflects the investor's perception today, will be affected by the CSR, Size, and Return On Asset of the previous year. CSR also shows that it can be the substitute for profitability since a company that performs CSR is the one that has a good performance. The regression moderating model and the profitability of the previous period have a higher explanatory power than the higher R square value in explaining company value.
우리나라 소비자물가상승률에 대한 예측은 한국은행의 물가안정목표제 운용, 채권시장 참가자의 만기 포트폴리오 최적화, 부동산 시장 및 민간의 소비와 투자 등 경제 전반에 지대한 영향을 미친다. 본 연구는 향후 3년간 우리나라 소비자물가상승률 예측결과를 제시한다. 이를 위해 우선 자기회귀시차(Autoregressive Distributed Lag, ADL) 모형, AR 모형, 소규모 벡터자기회귀(VAR) 모형, 대규모 VAR 모형의 표본외 예측력을 기준으로 모형선택을 실시한다. 물가상승률에는 다수의 잠재적인 예측변수가 존재하기 때문에 12개의 거시변수를 대상으로 ADL 모형에 베이지안 변수선택기법을 도입하고, 예측력 향상을 위한 정밀한 튜닝과정을 고안하고 적용하였다. VAR 모형에는 미네소타 사전분포를 설정하여 차원의 저주 문제를 극복하고자 하였다. 최근 5년을 대상으로 한 장단기 표본외 예측결과, ADL 모형이 점예측과 분포예측 모두에서 여타 경쟁모형에 비해 전반적으로 우월하였다. 예측조합을 통한 예측결과, 우리나라 소비자물가상승률이 2022년 하반기까지는 현재 비슷한 2% 내외의 수준을 유지할 것으로 보이며, 2023년 상반기부터는 1% 내외로 하락할 것으로 전망된다. 80% 신용구간은 예측치의 대략 ±1%p이다.
이 연구의 목적은 한국을 포함한 OECD 주요국을 대상으로 사회구조적 요인, 복지제도, 노동시장 및 정치제도 등 독신모가구 빈곤의 국가 간 다양성에 영향을 끼치는 거시적 원인을 규명하는 것이다. 1981년부터 2012년 기간에 대해 불균형패널설계(unbalanced panel design)방법을 적용한 결합시계열회귀분석을 실시했다. 연구결과 독신모가구의 빈곤율은 국가 간 다양성이 현저했다. 1인당GDP는 빈곤위험감소에 기여하지 못했고, 여성고용율과 15세미만 아동비율은 빈곤위험을 증가시켰다. 전체사회복지지출, 아동에 대한 현금지출, 노조조직률, 정규직에 대한 고용보호, 비례대표선거제도, 누적좌파내각, 누적여성의석수는 독신모가구의 빈곤위험을 감소시키는 요인으로 나타났다. 한국은 경제성장 일변도와 노동시장유연화 위주의 탈빈곤전략에서 탈피해 보편적 복지제도, 아동에 대한 복지급여와 일-가정양립정책을 확대할 필요가 있다. 나아가 노조조직률향상과 고용보호확대 등 조정된 노동시장제도를 설계하고, 비례대표선거제도 등 합의제정치모델을 도입해 좌파정치세력과 여성의 정치적 대표성을 확립할 필요가 있다.
수입식품의 수입 건수와 수입 중량이 꾸준히 증가함에 따라 식품안전사고 방지를 위한 수입식품의 안전관리가 더욱 중요해지고 있다. 식품의약품안전처는 통관단계의 수입검사와 더불어 통관 전 단계인 해외제조업소에 대한 현지실사를 시행하고 있지만 시간과 비용이 많이 소요되고 한정된 자원 등의 제약으로 데이터 기반의 수입식품 안전관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현지실사 전 부적합이 예상되는 업체를 사전에 선별하는 기계학습 예측 모형을 마련하여 현지실사의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 통합식품안전정보망에 수집된 총 303,272건의 해외제조가공업소 기본정보와 2019년도부터 2022년 4월까지의 현지실사 점검정보 데이터 1,689건을 수집하였다. 해외제조가공업소의 데이터 전처리 후 해외 제조업소_코드를 활용하여 현지실사 대상 데이터만 추출하였고, 총 1,689건의 데이터와 103개의 변수로 구성되었다. 103개의 변수를 테일유(Theil-U) 지표를 기준으로 '0'인 변수들을 제거하였고, 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis)을 적용해 축소 후 최종적으로 49개의 특성변수를 도출하였다. 서로 다른 8개의 모델을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증으로 과적합을 방지하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 비교 평가하였다. 현지실사 대상업체 선별의 연구목적은 부적합 업체를 부적합이라고 판정하는 확률인 검측률(recall)을 최대화하는 것이다. 머신러닝의 다양한 알고리즘을 적용한 결과 Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, 균형정확도(Balanced Accuracy)가 가장 높은 랜덤포레스트(Random Forest)모델이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 인스턴스의 부적합 업체 선정 근거를 제시하기 위해 SHAP(Shapley Additive exPlanations)을 적용하고 현지실사 업체 선정 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구결과를 바탕으로 데이터에 기반한 과학적 위험관리 모델을 통해 수입식품 관리체계의 구축으로 인력·예산 등 한정된 자원의 효율적 운영방안 마련에 기여하길 기대한다.
본 연구는 근린상가 시장에 대한 대체투자재의 영향을 분석하여 근린상가의 투자시장과 관련된 이해당사자 들에게 합리적 의사결정의 기준을 제시하였으며, 근린상가 낙찰가율에 대한 영향의 형태와 설명력을 추정한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 부동산 경기를 포함한 대표적인 거시경제지표인 종합주가지수와 지가변동률의 상승은 경기활성화의 방증으로 근린상가 시장에 긍정적인 영향을 미치나 대체투자재인 이자율의 상승은 근린상가에 대한 상대적 수익률을 감소시켜 근린상가시장의 투자에 대한 매력을 감소시킨다. 소비재 특성을 지닌 주택과 자본재 특성을 지닌 근린상가는 상호 영향적 측면에서 이질적인 시장으로 나타나 큰 영향을 미치지 않음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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