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        주성분 분석기법을 이용한 선박의 연료소비 예측에 관한 연구

        김영롱,구종,박준범 한국항해항만학회 2019 한국항해항만학회지 Vol.43 No.6

        최근 선박의 배기가스 규제가 강화되면서 연료소비량을 저감하기 위한 많은 방안들이 검토되고 있다. 그중에서도 선박으로부터 수집한 데이터를 활용하여 연료소모량을 예측하는 기계학습 모델을 개발하고자 하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만 많은 연구들이 학습모델의 주요 변수 선정이나 수집데이터의 처리 방법에 대한 고려가 미흡하였으며, 무분별한 데이터의 활용은 변수 간의 다중공선성 문제를 야기할 수도 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주성분 분석을 이용하여 선박의 연료소비를 예측하는 방법을 제시하였다. 13K TEU 컨테이너 선박의 운항데이터에 주성분 분석을 수행하였으며, 추출한 주성분으로 회귀분석을 수행하여 연료소비 예측모델을 구현하였다. 평가용 데이터에 대한 모델의 설명력은 82.99%이었으며, 이러한 예측모델은 항해 계획 수립 시 운항자의 의사결정을 지원하고 항해 중 에너지 효율적인 운항상태 모니터링에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. As the regulations of ship exhaust gas have been strengthened recently, many measures are under consideration to reduce fuel consumption. Among them, research has been performed actively to develop a machine-learning model that predicts fuel consumption by using data collected from ships. However, many studies have not considered the methodology of the main parameter selection for the model or the processing of the collected data sufficiently, and the reckless use of data may cause problems such as multicollinearity between variables. In this study, we propose a method to predict the fuel consumption of the ship by using the principal component analysis to solve these problems. The principal component analysis was performed on the operational data of the 13K TEU container ship and the fuel consumption prediction model was implemented by regression analysis with extracted components. As the R-squared value of the model for the test data was 82.99%, this model would be expected to support the decision-making of operators in the voyage planning and contribute to the monitoring of energy-efficient operation of ships during voyages.

      • KCI등재

        기계학습기반의 근사모델을 이용한 선박 횡동요 운동 예측

        김영롱,박준범,문성배 한국항해항만학회 2018 한국항해항만학회지 Vol.42 No.6

        Seakeeping safety module in Korean e-Navigation system is one of the ship remote monitoring services that is employed to ensure the safety of ships by monitoring the ship's real time performance and providing a warning in advance when the abnormal conditions are encountered in seakeeping performance. In general, seakeeping performance has been evaluated by simulating ship motion analysis under specific conditions for its design. However, due to restriction of computation time, it is not realistic to perform simulations to evaluate seakeeping performance under real-time operation conditions. This study aims to introduce a reasonable and faster method to predict a ship’s roll motion which is one of the factors used to evaluate a ship’s seakeeping performance by using a machine learning-based surrogate model. Through the application of various learning techniques and sampling conditions on training data, it was observed that the difference of roll motion between a given surrogate model and motion analysis was within 1%. Therefore, it can be concluded that this method can be useful to evaluate the seakeeping performance of a ship in real-time operation. 한국형 e-Navigation의 내항성 안전 모듈은 운항 중인 선박을 실시간으로 모니터링하고 내항성의 이상 상태를 사전에 경고함으로써 선박의 안정성을 확보하는 선내 원격 모니터링 서비스 중 하나이다. 일반적으로 선박설계를 위한 내항성능은 주어진 조건에서 선체 운동 시뮬레이션을 수행하여 평가하여 왔다. 하지만 운항 중 선박의 내항성능을 실시간으로 평가하기 위해 이러한 시뮬레이션을 실제 운항조건에 맞추어 수행하는 것은 계산시간의 한계로 인해 현실적이지 않다. 본 연구에서는 기계학습 기반의 근사모델을 활용하여 선박의 내항성능 평가 요소들 중 하나인 횡동요 운동특성을 합리적으로 보다 빠르게 예측하는 방법을 소개하고자 한다. 다양한 학습 기법과 데이터의 샘플링 조건을 적용하여, 얻어진 근사모델의 결과와 운동해석 결과의 오차가 거의 1% 내로 일치함을 보였다. 따라서 이러한 방법을 활용하면 선박의 실시간 내항성능을 평가하는데 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

      • KCI등재

        森鷗外『普請中』における近代化の内実― その暴力の様相を中心に ―

        김영롱 한국일본학회 2013 日本學報 Vol.97 No.-

        森鴎外の『普請中』は、近代化の途上にある日本を理由に男が昔交際していた西洋の女を拒否する物語を描いている。本稿では、既存の研究が日本男性対西洋女性という二項対立的な図式を繰り返すことで見過ごしてきた作品の細部を、作品が発表された1910年前後という日露戦争後のコンテクストから読み直し、『普請中』における近代化の内実、その暴力の様相を明らかにする。まず、男が女に会うまで眺めていた風景から女を拒絶する論理=「普請中」の「日本」を導いく過程を分析する。そこで暴力的に排除されたものを復元し、日露戦争後、膨張する帝国主義の一面を読み取る。そして、国内的にも「個」に対する「国」の介入が激化した1910年日本において物語を位置づけることで『普請中』の批評性を考察する。

      • 경기도 미래자동차 산업거점 육성을 위한 생태계 분석

        김영롱,성영조,빈미영,조진현,조미경 경기연구원 2021 정책연구 Vol.- No.-

        The future car industry is not limited to the conventional automotive industry based on the internal combustion engine. This research defines the future car industry by dissecting it into three sectors: (1) electric and fuel cell vehicles, (2) automotive vehicles, and (3) mobility service. The three sectors are not independent but intertwined with each other in terms of technology, business, and institutions. The shares of Gyeonggi Province in the three sectors are dominating in South Korea; those firms and R&D projects are geographically agglomerated in some regions including Hwaseong, Pyeongtaek, and Ansan. A social network analysis based on the firm-level transaction network data shows that these cities take central roles in terms of their structural positions in the industrial network. Gyeonggi Province also dominates national research and development projects related to the three sectors in the future car industry. Building on the empirical analysis, this research suggests that industrial hubs for each sector should take the leading role in the future car industry in Gyeonggi Province. For building the strategies for each industrial hub, advantages embedded in the regional industrial ecosystem were considered. First, the existing regional industrial ecosystem including assembly plants, research centers, and subsidiary firms in Hwaseong and Pyeongtaek should prepare for the industrial transition. Second, industrial hubs for the future car industry should be developed along with Gyeonggi Semiconductor Cluster in Yongin having considered that semiconductor becomes an integral part of future cars. Third, mobility service platform companies and startups and testbeds in Pangyo Technovalley, Seongnam should take the leading role in the regional industrial ecosystem for mobility service.

      • KCI등재

        코로나 백신 접종을 위한 의료기관 준비사항

        김영롱,대중,최영화 대한의료관련감염관리학회 2021 의료관련감염관리 Vol.26 No.1

        In March 2020, the World Health Organization (WHO) declared coronavirus disease 2019 (COVID-19) a pandemic. Given the urgent need for vaccines against COVID-19, huge financial investments and global scientific collaborations have been made to develop effective and safe vaccines. To date, WHO has included five COVID-19 vaccines, comprising BNT162b2 (Pfizer-BioNTech), mRNA-1273 (Moderna), AZD1222 (AstraZeneca), Ad26.COV2.S (Johnson and Johnson’s Janssen), and BBIBP-CorV (Sinopharm) under WHO Emergency Use Listing as they are considered to meet the necessary criteria for safety and efficacy. In Korea, the Pfizer-BioNTech vaccine and AstraZeneca vaccine have been administered since February 2021, and three more COVID-19 vaccines are scheduled for incorporation till the end of 2021. This article focuses on the clinical and technical considerations of COVID-19 vaccinations to provide accurate and safe guidance for healthcare practitioners. A brief review of COVID-19 vaccines to be introduced in Korea is also summarized.

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