Young-Min Kim

A Cu-Zn wetting layer was very effective to depress the excessive growth of intermetallic compound (IMC). The effect of Zn addition to the Cu layer on the IMC growth and microvoid formation in the solder interface was similar to the effect of Zn addition into the Sn-Ag-Cu (SAC) solders. In this study, the mechanism of slow IMC growth at the SAC/Cu-Zn interfaces was investigated. As the aging time increased, Zn atoms accumulated at the Cu6Sn5/Cu interface and formed a Zn-rich layer. By adding Zn

[연구목적] 자유무역협정(Free Trade Agreement)으로 인해 거래에 있어 각종 규제와 장벽이 허물어지고, 정보통신기술(Information and Communication Technology)에 기반을두고 발전을 거듭하고 있는 플랫폼(platform)의 영역이 광의의 개념으로 확대되었다. 이에본 연구는 물류서비스를 구성하는 품질요인 중 어떤 요인이 중요하게 인식되고 있는지탐색하고 중요도와 필요성의 관계를 밝혀 보고자 한다. [연구방법] 본 연구를 실행하기 위해 AHP(Analytic Hierarchy Process)에 관한 이론과물류서비스품질에 관련한 선행연구들을 참고하고 검토하였다. 이를 통해 선정한 요인들을물류산업에 관련한 물류전문가들과 물류서비스를 경험한 고객들로 나눠 설문조사를 실시하고, 이를 통해 도출된 결과를 AHP를 이용, 분석하여 두 그룹의 결과값과 격차를 종합적으로 검토하고 분석하였다. [연구결과] 물류서비스품질을 구성하는 주요요인들을 탐색하였으며 각 요

디지털 전환의 핵심 인프라로서 데이터·네트워크·인공지능(D.N.A.) 분야의 확산과 유망 산업의 등장은 경제 전반에 걸 쳐 활발한 디지털 혁신의 기반이 되고 있다. 본 연구에서는 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 WoS 데이터베이스의 SCIE 급 색인에 해당하는 연구의 초록, 출판연도 및 연구분야를 입력변수로 활용하여 주요 토픽을 도출하였다. 우선, 단어 출 현 빈도에 기반한 TF 및 TF-IDF 분석을 통해 주요 키워드를 확인하고, 이어서 g-DMR(Generalized Dirichlet-Multinomial Regression)을 이용하여 토픽 모델링을 수행하였는데, 다양한 형태의 변수를 메타정보로 활용 가능한 해당 토픽 모형의 이점으로 단순하게 토픽을 도출하는 것 이상의 의미를 적절하게 탐색할 수 있었다. 분석 결과에 따르면, 비즈니스 인텔 리전스, 제조 생산 시스템, 서비스 가치 창출, 원격 진료, 디지털 교육 등의 토픽들이 디지털 전환에서 주요 연구주제인 것으로 식별되었다. 토

본 연구는 영상 분석에서 최근 좋은 연구 성과를 내고 있는 컨볼루션 신경망 (Convolutional Neural Network: CNN) 기법을 실외 CCTV 영상 분석에 적용하여 객체 유형을 분류하는 방법론은 제안한다. 배경 차분 (background subtraction)을 사용하여 찾고자 하는 객체 후보들을 추출해내고 이를 CNN 을 이용해 분류함으로써 계산량을 줄이는 효과를 얻는 방법이다. CNN 학습용 CCTV 영상 수집을 위해 범죄 발생이 주로 일어나는 골목길, 놀이터 등에서 촬영한 CCTV 영상 DB를 구축하였으며 우선적으로 사람인 객체만 검출하는 분류기를 학습하였다. 다양한 학습 데이터 사이즈와 세팅에 맞게 실험하였으며 실험 결과 약 80%의 분류 정확도를 보였으며 새로운 CCTV 영상으로 테스트했을 때 약 67.5%의 성능을보였다.

Purpose Developing and comparing a model to classify the topic of research paper using abstract text. Methods Abstract data from 120,000 papers on arXiv was collected, and classification models were developed using ensemble algorithms and BERT. For feature extraction in the ensemble algorithm, TF-IDF, LDA, and Doc2Vec methods were used to create seven feature sets. A total of 22 models were developed using various feature sets and algorithms, and their performance was compared. Results The BERT

특허의 사적 가치(private value)를 나타내는 특허수명 추정은 오래전부터 연구되었으나 추정과정에서 선형모델에 의존 하는 경우가 대부분이었고, 기계학습 방법을 사용하더라도 변수 간 관계에 대한 해석이나 설명이 부족하였다. 본 연구에 서는 특허의 생존 기간이 특허의 가치를 대리한다는 기존 연구결과를 바탕으로 특허 등록 이후의 생존 기간(연장횟수) 예 측을 통해 특허의 가치를 추정한다. 이를 위해 1996~2017년까지 미국 특허청(USPTO)에 출원하여 등록된 특허 4,033,414 개를 수집하였다. 특허수명을 예측하기 위해 기존 연구에서 특허수명에 영향을 미친다고 밝혀진 특허의 특성, 특허의 소 유자 특성, 특허의 발명가 특성을 반영할 수 있는 다양한 변수가 사용되었다. 서로 다른 4개의 모델(Ridge Regression, Random Forest, Feed-forward Neural Network, Gradient Boosting Models)을 생성하고, 모델 학습 과정

This paper attempts to construct an environmental section endogenized multi-region input-output model(ESEMRIO Model) for the regulation of total quantity of water pollutants(RTQWP) in Korea. Since it is widely recognized that RTQWP will be inefficient because of inadequate level of imposition amount, tradable pollution permits scheme(TPPS) is suggested as an alternative for enhancing efficiency of RTQWP. Three policy scenarios are examined using the model; ⅰ) the enforcement of the RTQWP only; ⅱ

[목적] 본 연구는 골프선수들의 경기 시 종교적 믿음으로 경기를 이끌어나가는 사례에 관한 분석을 하고자 하는데 그 목적이 있다. [방법] 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 종교정향 검사를 통과한 남녀 한국프로골프 엘리트선수 8명을 대상으로 13개월간 심층면담을 통하여 다음과 같은 연구 결과를 얻었다. [결과] 첫째, 자신의 고유 각성수준을 유지하려고 종교적 행위로 그 수준을 조절하고 있었다. 둘째, 종교적 명상을 통해 주의집중력을 상승시켜주고 있었다. 셋째, 목표성취에 따른 신과의 거래를 통해서 경쟁불안에 대해 종교적 사고 조절을 하고 있었다. 넷째, 종교가 주는 긍정적 정서로 부정적 에너지를 낮추고 경기를 이끌어 가고 있었다. 다섯째, 종교적 동기부여로 인해서 목표를 설정하고, 운동 지속이라는 행동을 유발시켜주고 있다. 여섯째, 종교적 경험에서 최고수행능력을 발휘하는 몰입 상태로 만들어 준다. 결론은 종교가 주는 심리적 기술들을 통하여 목표설정, 적정 각성, 각성조절, 긍정적 정서

Machining power is a critical indicator for energy-efficient machining because it influences energy consumed during machine tool’s operations. Previous studies have derived predictive models that figured out the relationship between process parameters and machining power and help decide process parameters contributory to energy reduction. These studies mainly use machine learning approaches, which rely on learning datasets. However, real fields cannot always provide learning datasets due to the

전자저널의 발전과 다양한 융복합 연구들이 생겨나면서 연구를 게시할 저널의 선택은 신진 연구자들은 물론 기존 연구자들에게도 새로운 문제로 떠올랐다. 논문의 수준이 높더라도 논문의 주제와 저널 범위의 불일치로 인해 게재가 거부될 수있기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구자의 저널 선정을 돕기 위한 연구는 영문 저널을 대상으로는 활발하게 이루어졌으나 한국어 저널을 대상으로 한 연구는 그렇지 못한 실정이다. 본 연구에서는 한국어 저널을 대상으로 투고할 저널을 추천하는 시스템을 제시한다. 첫 번째 단계는 과거 저널에 게재된 논문들의 초록을 SBERT (Sentence-BERT)를 이용하여 문서 단위로 임베딩하고 새로운 문서와 기존 게재논문의 유사도를 비교하여 저널을 추천하는 것이다. 다음으로 초록의 유사도 여부, 키워드 일치 여부, 제목 유사성을 고려하여 추천할 저널의 순서가 결정되고, 저널별로 구축된 단어 사전을 이용하여 선순위 추천 저널과 유사한 저널을 찾아 추천 리스트에 추가하

인공지능은 4차 산업혁명의 프레임이 소개된 이후 점차 보편적인 기술로 자리를 잡아가고 있으며, 인공지능 관련 특허 출원도 크게 증가하고 있다. 최근에는 특허 생태계가 출원 건수 위주의 양적 경쟁에서 고품질의 특허 확보라는 질적 경쟁으로 패러다임이 변화되면서, 저품질 특허로 인한 비용 손실에 관심이 높아지고 있다. 이러한 배경으로 본 연구에서는 머신러닝과 Doc2Vec 알고리즘을 활용하여 특허 품질을 예측하는 방법을 제안하고자 한다. 본 연구를 위해 WIPO에서 정의한 CPC 코드를 활용하여 미국 특허청(USPTO)에 등록된 인공지능 관련 특허 데이터를 추출하였고, 이를 통해 정형 데이터 기반 19개 변수, 비정형 데이터 기반 7개 변수를 개발하였다. 특히, 새롭게 제안하는 Doc2Vec 알고리즘을 이용한 제목과 초록 텍스트 유사도 변수는 고품질 특허를 예측하는데 영향을 미칠 것으로 판단된다. 이에 유사도 변수의 효과를 확인하기 위해 유사도 변수를 포함한 앙상블 기반 머신러닝 모델과

Purpose : This study aims to identify trends in AI technologies for traffic control systems, analyze future technology trends through patent data analysis, and propose future development directions based on these insights. Methods : A total of 5,453 patents related to AI technologies in traffic control systems were collected. The BERTopic modeling technique was applied to analyze key subfields and core keywords. Additionally, the changes in key concepts and keywords over time were visualized an

In this study, patients' reservation cancellation during a course of medical services in a general hospital were related to the number of days of delay between the appointment date and the execution date of the medical service, and the actual delay data of a hospital's specific period was used to this study. We were provided with data on the surgical appointment date and the surgical execution date were provided for a total of 871 scheduled surgical appointments in a gastrointestinal surgery dep