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정한석,성충현,장태일,정기웅,강문성,박승우,Jeong, Han-Seok,Seong, Choung-Hyun,Jang, Tae-Il,Jung, Ki-Woong,Kang, Moon-Seong,Park, Seung-Woo 한국농공학회 2011 한국농공학회논문집 Vol.53 No.4
The objectives of this study were to assess the rice yields and evaluate fertilizer reduction effect of reclaimed wastewater irrigation in paddy fields using the Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT) v4.5 model. The experimental plots were designed, which was located near the Suwon wastewater treatment plant in Gyeonggi-do, Korea. The rice yield, irrigation amount, irrigation water quality and soil data were monitored and collected between 2006 and 2009. The DSSAT model was calibrated and validated with observed data. The methods that were used to evaluate this model were the root mean square error (RMSE), normalized root mean square error (nRMSE), and index of agreement (d). The values of RMSE, nRMSE, and d ranged from 145 to $789\;kg\;ha^{-1}$, 3.0 to 13.3 %, and 0.90 to 0.95 for the calibration period, respectively and represented from 91 to $538\;kg\;ha^{-1}$, 2.0 to 10.4 %, 0.94 to 0.98 for the validation period, respectively. Overall, this model showed good agreement with observed data of rice yields irrigated with reclaimed wastewater. The fertilizer reduction effect in paddy field of reclaimed wastewater irrigation was assessed about 60 % in 2008 and 40 % in 2009.
정한석,김한준 한국정보과학회 2023 데이타베이스 연구 Vol.39 No.2
This paper proposes a correction method to improve the quality of multivariate time series data by using a deep learning-based anomaly detection model and a prediction model that considers the relationship between variables. Multivariate time series data should be considered not only for its temporal characteristics but also for the relationships between variables. In order to consider these characteristics, this paper proposes an attention-based LSTM prediction model that trains a correlation matrix to consider the relationship between variables in the model training process, and uses this model to correct multivariate time series data. First, we detect anomalies in the data using an existing study, the LSTM-based VAE-GAN anomaly detection model, and predict the corresponding windows that are detected as anomalies with the prediction model proposed in this paper. Then, we forward the predicted windows to the generator of the anomaly detection model, which is trained to generate normal-like windows, and perform the correction by replacing the abnormal windows with the generated windows. 본 논문은 딥러닝 기반 이상탐지 모델과 변수들 간의 관계를 고려하는 예측모델을 이용하여 다변량 시계열 데이터의 품질을 개선하는 보정기법을 제안한다. 다변량 시계열 데이터는 시간적 특성뿐만 아니라 변수들 간의 관계가 동시에 고려되어야 한다. 이러한 특성을 고려하기 위해 본 논문에서는 모델 학습 과정에서 변수들 간의 학습을 위해 상관계수 행렬을 학습하는 Attention 기반 LSTM 예측모델을 제안하고, 이 모델을 이용하여 다변량 시계열 데이터 보정을 수행한다. 먼저 기존 연구인 LSTM 기반 VAE-GAN 이상탐지 모델을 이용하여 데이터 내에 존재하는 이상값을 탐지하고, 본 논문에서 제안하는 예측모델로 이상으로 탐지된 해당 윈도우를 예측한다. 그 다음, 예측된 윈도우를 정상 윈도우를 잘 생성하도록 학습된 이상탐지 모델의 생성자에 전달하여 재생성한 윈도우로 이상 윈도우를 대체함으로써 보정을 수행한다.
정한석,문재승 한국산업경제학회 2016 한국산업경제학회 정기학술발표대회 논문집 Vol.2016 No.5
산업기술간 융복합이 이루어지고 복잡화 되면서 기업은 스스로 문제해결 하기가 더욱 어려워지게 되어 컨설팅에 대한 필요성이 증가되어 왔다. 이에 따라 컨설팅 산업이 성장세를 이어오고 있으며 관련 연구 또한 급증하고 있다. 국내에서도 경영컨설팅 관련 연구가 2000년대부터 시작되어 양적으로 비약적으로 증가하였다. 그러나 그 간의 경영컨설팅관련 연구를 돌이켜보고 향후 경영컨설팅 연구의 방향을 제시하는 노력은 부족하였다. 이에 본 연구는 지난 10여 년 동안 국내 관련 학술지에 실린 총 93편의 연구를 분석하여, 경영컨설팅 연구의 동향과 한계점을 분석하고 연구 방향을 제시하고자 하였다. 본 연구는 크게 다섯 부문으로 구성되어 있다. 우선 연구의 분석대상을 어떻게 선정하였는지 밝힌 후 년도 별 연구추이를 살펴보았으며, 경영컨설팅 서비스 전문영역, 연구방법 및 대상, 질적 및 양적 측면의 연구서 심층 분석하였다. 마지막으로 향후 연구방향에 대해 제언하고, 연구의 한계점과 의의를 정리하였다. 국내 경영컨설팅관련 연구의 동향은 다음과 같이 정리될 수 있다. 첫째, 컨설팅대학원 사업이 시작된 이후 컨설팅 관련 연구가 눈에 띄게 늘어났다. 둘째, 컨설팅관련 연구는 컨설팅의 결과나 품질을 제고하기 위한 연구가 많았다. 셋째, 연구의 대상이 대부분 중소기업이다. 넷째, 실증연구와 질적 연구가 유사한 비율을 이루고 있지만 실증연구가 더 많이 진행되고 있다. 다섯째, 질적 연구의 경우 연구의 다양성과 활용성이 높지만 실증 연구의 경우 연구 대상이나 주제가 제한되어 있다. 본 연구결과를 바탕으로 향후 컨설팅 전문영역에 대한 연구, 연구대상의 다양화, 질적 연구의 필요성, 컨설팅 서비스 품질 측정도구의 개발, 다양한 비즈니스 모델의 컨설팅, 컨설턴트의 역량 측정과 관련한 연구의 추가 필요성을 제시하였다. 본 연구가 지난 10여 년 동안의 경영컨설팅 관련 연구의 경향성을 파악하고 특징을 밝힘으로서 향후 국내 컨설팅 연구의 방향성을 제시해 주고 있는 것은 유의한 의미가 있다.
방출 수 에너지 하베스팅을 위한 수차 설계에 관한 연구
정한석,김충혁,Cheong, Han Seok,Kim, Chung Hyeok 한국전기전자재료학회 2021 전기전자재료학회논문지 Vol.34 No.1
We modeled the helical turbine and three modified helical turbines for the structure of the hydraulic turbine for discharge water energy harvesting. A structure that can reduce the load applied to the blade by placing a center plate is our basic concept. The shape was reduced to 1/5, fixed to a size of 240 mm in height and 247 mm in diameter, and modeled by changing the width and the angle of the hydraulic turbine blade. The pipe inner diameter of the simulation pipeline equipment is 309.5 mm, and the simulation section was 4 m in the entire section. The flow velocity was measured for two cases, 1.82 m/s and 2.51 m/s, with the parameters being the amount of power generation, hydraulic turbine's torque, and hydraulic turbine's rotation speed. The measurement results confirmed that the flow velocity at the center, which has no pipe surface resistance, has a great influence on the amount of power generation; therefore, the friction area of the turbine blade should be increased in the center area. In addition, if the center plate is placed on the helical turbine, durability can be improved as it reduces the stress on the blade.