• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.139-148
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• 2019

본 연구는 KTX 수송수요를 예측하기 위한 방법으로 다중개입 시계열 모형을 제안하였다. 구체적으로 2011년 이전의 자료로서 경부 2단계 개통 개입만 고려한 Kim과 Kim (Korean Society for Railway, 14, 470-476, 2011)의 연구를 수정 보완하기 위해 다양한 개입이 추가적으로 발생하고 있는 2011년 이후의 시계열 자료를 효과적으로 모델링하는 한편 KTX 수송수요를 정확히 예측하기 위한 방법으로 다중개입 계절형 ARIMA 모형을 도입하였다. 자료 분석을 통해 KTX 수송수요에 영향을 주었던 경부 및 호남 2단계 개통, 메르스 발병과 설추석 명절 등 다양한 개입의 효과를 효과적으로 해석하는 한편, 이를 통해 예측의 정확성을 높일 수 있음을 확인하였다.

• 한국지형학회지
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• 제24권1호
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• pp.77-91
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• 2017

Many debris landforms in the mountains of Korea have formed in the periglacial environment during the last glacial stage when the generation of sediments was active. Because these landforms are generally located on steep slopes and mostly covered by vegetation, however, it is difficult to observe and access them through field investigation. A scientific method is required to reduce the survey range before performing field investigation and to save time and cost. For this purpose, the use of remote sensing and GIS technologies is essential. This study has extracted the potential area of debris landform formation using a fuzzy set model as a mathematical data integration method. The first step was to obtain information about the location of debris landforms and their related factors. This information was verified through field observation and then used to build a database. In the second step, we conducted the fuzzy set modeling to generate a map, which classified the study area based on the possibility of debris formation. We then applied a cross-validation technique in order to evaluate the map. For a quantitative analysis, the calculated potential rate of debris formation was evaluated by plotting SRC(Success Rate Curve) and calculating AUC(Area Under the Curve). The prediction accuracy of the model was found to be 83.1%. We posit that the model is accurate and reliable enough to contribute to efficient field investigation and debris landform management.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.307-314
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• 2022

최근 전력수요를 예측하기 위해 통계기반 시계열 분석 기법을 대체하기 위해 딥러닝 기법을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 전력수요 예측 연구 결과를 분석한 결과, LSTM 기반 예측 모델의 성능이 우수한 것으로 규명되었으나 장기간의 지역 범위 전력수요 예측에 대해 LSTM 기반 모델의 성능이 충분하지 않음을 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기온 데이터를 반영하여 24시간 이전에 전력수요를 예측하는 WaveNet 기반 딥러닝 모델을 개발하여, 실제 사용하고 있는 통계적 시계열 예측 기법의 정확도(MAPE 값 2%)보다 우수한 예측 성능을 달성하는 모델을 개발하고자 한다. 먼저 WaveNet의 핵심 구조인 팽창인과 1차원 합성곱 신경망 구조를 소개하고, 전력수요와 기온 데이터를 입력값으로 모델에 주입하기 위한 데이터 전처리 과정을 제시한다. 다음으로, 개선된 WaveNet 모델을 학습하고 검증하는 방법을 제시한다. 성능 비교 결과, WaveNet 기반 모델에 기온 데이터를 반영한 방법은 전체 검증데이터에 대해 MAPE 값 1.33%를 달성하였고, 동일한 구조의 모델에서 기온 데이터를 반영하지 않는 것(MAPE 값 2.31%)보다 우수한 전력수요 예측 결과를 나타내고 있음을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1619-1626
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• 2021

증분형 아날로그 디지털 변환기는 전통적인 델타 시그마 아날로그 디지털 컨버터와 달리 리셋 동작을 통한 입력과 출력의 1:1 매핑이 가능하며 이는 멀티플렉싱에 매우 용이하게 사용될 수 있다. 또한, 증분형 아날로그 디지털 변화기는 전통적인 델타 시그마 변환기에 비해 간단한 디지털 필터 설계가 가능하다. 따라서, 본 논문에서는 아날로그 디지털 컨버터 설계에 기본이 되는 딜레이가 있는 적분기와 딜레이가 없는 적분기의 시간 영역에서의 분석을 시작으로 2차 입력 피드 포워드, 확장된 카운팅, 2+1 매쉬, 2+2 매쉬 구조를 갖는 증분형 아날로그 디지털 변환기의 설계 방정식을 유도한다. 이를 통해 설계 이전에 증분형 아날로그 디지털 변환기의 성능을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 각각의 아날로그 디지털 변화기에 적합한 디지털 필터를 설계할 수 있다. 또한, 아날로그 디지털 변환기의 정확도를 향상 시키기 위한 확장된 카운팅, MASH의 설계 기술들을 제안하였다.

• 한국주조공학회지
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• 제42권6호
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• pp.369-376
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• 2022

다이캐스팅 공정은 다양한 산업군의 인프라 역할을 수행하는 중요한 공정이지만, 높은 불량률로 인하여 관련 기업들의 수익성 및 생산성의 한계가 있는 상황이다. 이를 타개하기 위하여, 본 연구에서는 다이캐스팅 공정의 불량 검출을 위한 산업인공지능 기반 모듈을 구성하였다. 개발된 불량 검출 모듈은 제공되는 데이터의 특징에 따라서 3단계로 동작되는 모델로 구성된다. 1단계 모델은 비지도학습 기반 이상 검출을 진행하며, 레이블이 없는 데이터셋을 대상으로 작동한다. 2단계 모델은 반지도학습 기반으로 이상 검출을 진행하며, 양품 데이터의 레이블만 존재하는 데이터셋을 대상으로 작동하며, 3단계 모델은 소수의 불량 데이터가 제공된 상황의 지도학습 모델을 기반으로 작동한다. 개발된 모델은 실제 다이캐스팅 양품 데이터를 바탕으로 96% 이상의 우수한 양품 검출 성능을 보였다.

• Earthquakes and Structures
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• 제25권3호
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• pp.187-198
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• 2023

Model Predictive Control (MPC) is an advanced control approach that uses the current states of the system model to predict its future behavior. In this article, according to the seismic dynamics of structural systems, the Predictive Functional Control (PFC) method is used to solve the control problem. Although conventional PFC is an efficient control method, its performance may be impaired due to problems such as uncertainty in the structure of state sensors and process equations, as well as actuator saturation. Therefore, it requires the utilization of appropriate estimation algorithms in order to accurately evaluate responses and implement actuator saturation. Accordingly, an extended PFC is presented based on the H-ifinity (H∞) filter (HPFC) while considering simultaneously the saturation actuator. Accordingly, an extended PFC is presented based on the H-ifinity (H∞) filter (HPFC) while considering the saturation actuator. Thus, the structural responses are formulated by two estimation models using the H∞ filter. First, the H∞ filter estimates responses using a performance bound (𝜃). Second, the H∞ filter is converted into a Kalman filter in a special case by considering the 𝜃 equal to zero. Therefore, the scheme based on the Kalman filter (KPFC) is considered a comparative model. The proposed method is evaluated through numerical studies on a building equipped with an Active Tuned Mass Damper (ATMD) under near and far-field earthquakes. Finally, HPFC is compared with classical (CPFC) and comparative (KPFC) schemes. The results show that HPFC has an acceptable efficiency in boosting the accuracy of CPFC and KPFC approaches under earthquakes, as well as maintaining a descending trend in structural responses.

• 무역학회지
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• 제47권2호
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• pp.155-174
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• 2022

This study aims to analyze the effect of service quality on e-commerce utilization performance in B2B market. Measurement factors derived from the survey were examined, and whether they had a positive effect on the performance of e-commerce utilizing was examined. The survey period was conducted on the Likert-5 score scale for about four months from November 2021 to February 2022, and 2,200 copies were distributed online and offline, and a total of 268 copies were used for empirical analysis. The moderating effect of the research methodology was analyzed by using multiple regression analysis and PROCESS MACRO. Three factors of service quality were secured and the influence relationship on e-commerce utilization performance was derived. Study results were as follows. First, interaction, logistics and economics have a positive effect on the level of e-commerce utilization. It means SMEs can increase the level of use of e-commerce as they produce and deliver goods with high economic contribution from the perspective of foreign companies, accuracy of goods transportation services, and purchasing companies. Second, It was confirmed that the effect of service quality on the utilization performance of e-commerce varies depending on the degree of corporate image. Therefore, it will be important to plan a management strategy first to improve service quality in order to increase e-commerce activities.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제90권4호
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• pp.325-343
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• 2024

Triple-tower double-cable suspension bridges have increased confinement stiffness imposed by the main cable on the middle tower, which has bright application prospects. However, vertical bending and torsional vibrations of the double-cable and the girder are coupled in such bridges due to the hangers. In particular, the bending vibration of the towers in the longitudinal direction and torsional vibrations about the vertical axis influence the vertical bending and torsional vibrations of the stiffening girders, respectively. The conventional analytical algorithm for assessing the dynamic features of the suspension bridge is not directly applicable to this type of bridge. This study attempts to mitigate this problem by introducing an analytical algorithm for solving the triple-tower double-cable suspension bridge's natural frequencies and mode shapes. D'Alembert's principle is employed to construct the differential equations of the vertical bending and torsional vibrations of the stiffening girder continuum in each span. Vibrations of stiffening girders in each span are interrelated via the vibrations of the main cables and the bridge towers. On this basis, the natural frequencies and mode shapes are derived by separating variables. The proposed algorithm is then applied to an engineering example. The natural frequencies and mode shapes of vertical bending and torsional vibrations derived by the analytical algorithm agreed well with calculations via the finite element method. The fundamental frequency of vertical bending and first- and second-order torsion frequencies of double-cable suspension bridges are much higher than those of single-cable suspension bridges. The analytical algorithm has high computational efficiency and calculation accuracy, which can provide a reference for selecting appropriate structural parameters to meet the requirements of dynamics during the preliminary design.

• 대한방사선치료학회지
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• 제27권2호
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• pp.123-129
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• 2015

목 적 : 본 연구에서는 원격 후 장전치료기를 이용한 근접치료 시, 선원 위치 부정확성의 기하학적 요인인 선원 전달도관의 늘어진 정도를 나타내는 곡률과, 각기 다른 기구의 형태가 선원 위치 재현성에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 대상 및 방법 : HDR plus 3.0.5로 선원의 위치 간격 1 cm 씩 10 개의 지점으로 선원이 각 위치에 머무는 시간을 15 초로 하는 치료 계획을 수립하였다. 선원 전달도관(Universal applicator transfer tube)의 늘어짐이 선원의 위치 정확성에 미치는 영향을 파악하기 위하여 선원 전달도관을 MultiSource container에서 GAFCHROMIC$^{(R)}$ EBT3 film 까지 일직선으로 연결한 후, 이 위치부터 MultiSource container를 필름 방향으로 5 cm, 10 cm, 20 cm으로 이동하여 선원의 위치를 측정하였다. 또한 각기 다른 각도를 가진 기구(applicator) 4 종류($0^{\circ}$, $15^{\circ}$, $30^{\circ}$, $65^{\circ}$)에 대해서도 동일한 방법으로 실험을 하였다. 분석을 위해 Image J를 이용하여 선원의 위치 차이 값을 획득하였고 이를 비교 분석하였다. 결 과 : 선원 전달 도관의 형태가 곡률이 없는 일직선일 경우, 형태가 다른 기구의 선원 위치 평균 오차는 기구의 각도가 $0^{\circ}$, $15^{\circ}$, $30^{\circ}$, $65^{\circ}$일 때, 각각 0.90 mm, 0.96 mm, 1.66 mm, 1.83 mm로 나타났고, 선원 위치 오차범위 ${\pm}2mm$ 내에 있는 것으로 확인되었다. MultiSource container을 필름 방향으로 5 cm, 10 cm, 20 cm 이동하였을 때 기구 형태 별 선원 위치의 평균 오차는 증가하였고, 그 값은 ${\pm}2mm$를 초과하였다. 또한, 좌표값을 분석한 결과 4 종류의 기구 모두 치료계획 상의 선원 위치보다 윗부분으로 치우치는 방향성을 나타냈다. 결 론 : 선원 위치의 오차는 선원 전달도관의 곡률과 치료 시 사용되는 기구의 형태에 모두 영향을 받는 것으로 나타났다. 선원 전달도관과 기구 모두 직선의 형태를 갖추고 있을 때 선원 위치 오차가 가장 작았다. 본 연구를 바탕으로 근접치료 시, 선원 전달도관의 곡률 발생을 최소화하여 최대한 직선의 형태로 유지시켜야 할 것이며, 치료 시 사용되는 기구의 굴곡이나 폐암의 기관지 내 강내조사와 같이 곡률이 발생할 수밖에 없는 경우에는 선원 위치점검이 선행되어야 할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.139-153
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• 2017

기업의 부도는 이해관계자들뿐 아니라 사회에도 경제적으로 큰 손실을 야기한다. 따라서 기업부도예측은 경영학 연구에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 다뤄져 왔다. 기존의 연구에서는 부도 예측을 위해 다변량판별분석, 로짓분석, 신경망분석 등 다양한 방법론을 이용하여 모형의 부도 예측력을 높이고 과적합의 문제를 해결하고자 시도하였다. 하지만 기존의 연구들이 시간적 요소를 고려하지 않아 발생할 수 있는 문제점들을 갖고 있음에도 불구하고 부도 예측에 있어서 동적 모형을 이용한 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며 따라서 동적 모형을 이용하여 부도예측모형이 더욱 개선될 여지가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한 모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교모형으로는 다변량판별분석, 로짓분석, SVM, 인공신경망을 선정하였다. 실험 결과 제안된 모형이 비교 모형에 비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 변수들의 변화를 포착하는 동적 모형을 부도예측에 새롭게 제안하여 부도예측 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.