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A review and perspective on a convergence analysis of the direct simulation Monte Carlo and solution verification
No full textIn 1963, G. A. Bird published a research note on his investigation of a rigid sphere gas reaching translational equilibrium using a Monte Carlo type method.
Since then, the method has been developed into a primary workhorse to computationally solve the Boltzmann kinetic equation.
As it is increasingly applied to challenging problems in the real world, verification studies of the method have become a critical issue.
In this paper, we review previous studies on this challenging subject and present a perspective on a convergence analysis of the direct simulation Monte Carlo (DSMC) method and solution verification.
During this process, a verification method based on the physical laws of conservation is studied in depth.
In particular, a convergence history plot on all three types of computational errors—decomposition, statistical, and round-off—is presented for two benchmark problems.
Finally, future research topics to maximize the full potential of the DSMC method, pioneered by the late G. A. Bird, are suggested
Heat transfer characteristics of a short helical plate in a horizontal circular tube
No full textEnhancement techniques based on artificial roughness are used in numerous applications of heat exchangers. Heat exchange devices are essential components in complex engineering systems, such as industrial energy generation and energy conversion. In this study, a short helical plate was used to enhance heat transfer in a horizontal circular annulus tube. Experiments and CFD were performed to study the heat transfer effect of the helical plate, and Teflon and brass materials were used for the helical plate. Uniform heat flux was considered, and particle image velocimetry (PIV) was used for comparisons. The Nusselt number profiles increased steeply around the Teflon helical plate and decreased suddenly to 1.0 along the test section
네트워크 데이터 정형화 기법을 통한 데이터 특성 기반 기계학습 모델 성능평가
No full text최근 4차 산업 혁명 기술 중 하나인 딥러닝(Deep Learning) 기술은 보안 분야에서는 탐지하기 어려운 네트워크 데이터의 숨겨진 의미를 식별하고 공격을 예측하는 데 사용되고 있다. 침입탐지에 사용될 딥러닝 알고리즘을 선택하기 전에 데이터의 속성과 품질 분석이 필요하다. 학습에 사용되는 데이터의 오염여부에 따라 탐지 방법에 영향을 주기 때문이다. 따라서 데이터의 특징을 파악하고 특성을 선정해야 한다. 본 논문에서는 네트워크 데이터 셋을 이용하여 악성코드의 단계적 특징을 분석하고 특성을 추출하여 딥러닝 모델을 적용하였을 때 각 특성이 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 네트워크 특징에 따른 특성들의 비교에 대한 트래픽 분류 실험을 진행하였으며 선정한 특성을 기반으로 96.52% 정확도를 분류하였다
공공 정보지원 인프라 활용한 제조 중소기업의 특징과 성과에 관한 연구
No full text제조 중소기업들은 지속적인 성장과 생존을 위해 새로운 제품 개발에 필요한 많은 정보가 필요할 뿐만 아니라 자원의 한계를 극복하기 위한 네트워킹(networking)을 추구하지만, 규모의 한계로 인해 한계점에 봉착하게 된다. 초연결성으로 인해 비즈니스 환경의 복잡성과 불확실성이 더욱 높아지는 새로운 시대에 중소기업은 신속한 정보 확보와 네트워킹 문제를 해결이 더욱 절실해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공공기관인 정부출연(연)구기관(이하 '출연(연)')은 중소기업의 정보 비대칭성 문제를 해결해야하는 중요한 임무와 역할을 맞이하고 있다. 본 연구에서는 비즈니스 인텔리젼스의 경쟁 지능화(competitive intelligence) 기능과 외부 네트워크 활성화를 위한 서비스 인프라(service infrastructure)의 기능을 포함한 공공 정보지원 인프라를 통한 간접지원의 성과를 확산하고자 하는 목적으로 출연(연)이 중소기업의 혁신역량 제고를 위해 제공하는 공공 정보지원 인프라를 활용하는 중소기업의 차별적 특징을 파악하고, 인프라가 기업의 성과에 어떻게 기여하는 가를 규명하고자 하였다. 이를 위해 첫째, 출연(연)이 제공한 정보지원 인프라를 활용하는 제조 중소기업은 다른 중소기업과 어떤 차별적인 특정이 있는가? 라는 연구 질의를 도출하였다. 추가적으로 단순히 선택적 편의 여부를 판단하는 것을 넘어서 출연(연) 정보지원 인프라를 활용한 제조 중소기업의 특징을 복수 집단의 특징과 비교하는 연구를 진행하였다. 둘째, 출연(연)이 제공하는 정보지원 인프라를 활용한 제조 중소기업의 외부 네트워킹 역량이 제품 경쟁력에 어떻게 기여했는가? 라는 연구 질의이다. 본 연구에서 공공 정보지원 인프라에 의해서 강화된 외부 네트워킹 역량이 어떻게 제품 경쟁력에 영향을 미쳤는지 정밀하게 분석하기 위해 복수의 변수에 대한 매개 및 조절 효과 분석을 수행하였다. 연구 모형을 도출하기하기 위해 첫째, 외부 네트워킹이 기술혁신성과에 영향력에 대한 평가를 수행하였다. 일반적으로 기업들은 외부 네트워킹(networking) 전략을 통해 혁신에 필요한 가치 있는 정보를 획득할 수 있기 때문에 기술혁신성과를 높일 수 있다. 정보 획득은 중소 제조기업 경영자의 혁신에 대한 인식을 강화할 뿐만아니라, 의사결정을 효율적으로 하여 경쟁력을 강화시킬 수 있게 된다. 대기업에 비해 인력과 자금의 규모 한계를 극복하기 위해 중소기업은 외부 조직과의 협력관계를 보다 적극적으로 추구한다. 둘째, 기술사업화 역량이 기술혁신성과에 미치는 관계에 대한 평가를 수행하였다. 기술사업화는 생산과 마케팅을 통합하여 새로운 기술을 만드는 역량을 말한다. 우수한 생산 역량을 보유한 기업은 소비자의 수요를 가격, 품질, 신기능 측면에서 신속하게 충족시킬 수 있어 시장내 경쟁우위를 창출하고, 그 결과로 높은 재무적 혁신적 성과를 가져온다고 본다. 혁신적인 기업은 생산 역량과 마케팅 역량에서 일반 기업보다 높은 성과를 나타내는데, 기술혁신성과의 대표 지표로 제품 경쟁력을 지목하고 있다. 마지막으로 기업의 규모가 작을수록 새로운 혁신 정보를 확보할 수 있는 자체 정보지원 인프라가 없는 경향이 있다. 중소기업용 정보인프라는 기업의 제품 또는 서비스 역량을 강화하기 위한 전략에 필요한 중요한 정보를 확보할 수 있어야 하며, 데이터에 대한 해석 기능이 있어야 하고, 기업의 성장과 발전을 위한 다양한 주제(대기업, 공급자, 소비자 등)와의 협력 전략을 수립을 도울 수 있는 기능이 요구된다. 종합하면, 연구모형은 외부 네트워킹 역량(독립변수)이 기술혁신성과인 제품 경쟁력(종속변수)에 영향을 주는 기본 모형에 기술사업화 역량을 매개요인으로 적용하였고, 이들의 관계에 기업의 내부역량(연구원 집중도, 매출액, 업력)이 영향을 줄 수 있기 때문에 기업의 내부역량과 관련된 변수들을 통제하였다. 또한 KISTI가 제공한 공공 정보지원 인프라 활용한 기업별 역량 차이를 분석하기 위해, 정보지원 인프라 활용(효율성)과 관련된 KISTI 외부 기술사업화 전문가(멘토링) 정보지원 횟수의 조절 변수로 고려하였다. 본 연구에서 활용한 데이터 원천은 2차 정보인 '제8차 중소기업 기술통계조사' 자료와 1차 정보인 KISTI의 직접 설문 자료다. '제8차 중소기업 기술통계조사' 는 중소기업청과 중소기업중앙회에서 공동으로 매년 실시되고 있으며, 설문 조사의 모집단은 종사자수 5인 이상 300인 미만인 제조업 및 제조업 외 기업 중에서 기술개발을 수행하고 있는 중소기업 43,204개사이다. 이 중에서 2014년 12월 31일 현재 기준으로 기술개발을 수행하고 있는 3,300개 중소기업을 표본추출하여 방문조사를 실시하여 수집한 자료이다. 본 연구에서 KISTI의 정보지원 인프라를 통해 지원받은 290개의 KISTI 패밀리 기업(ASTI)을 대상으로 2017년에 전자 메일을 통해 자료를 수집하였다. 송부된 290개의 설문지 중 222개의 기업에서 회신을 보내왔으며 그 중에서 설문 내용이 유효한 설문 조사는 149건으로 활용율은 51.3%였다. 분석 결과에 대한 살펴보면 다음과 같다. 규모면에서는 공공 정보지원 인프라 활용 제조 중소기업(ASTI 설문 집단)과 R&D 중소기업(KBIZ 설문 집단)의 성향은 통계적으로 유의미하게 차이가 있었지만, 보다 많은 변수를 종합적으로 보면 크게 다르지 않은 집단이라고 판단했다. 공공 정보지원 인프라를 활용하는 제조 중소기업은 이미 출연(연)과 협업이 가능한 집단을 대표하는 성향 보이는 것으로 나타났다. 외부 네트워킹 역량 강화가 제품 경쟁력 제고에 기여하는데 있어서 기술사업화 역량(마케팅 및 생산 역량)이 가지는 매개 효과의 가능성을 탐색하기 위해서 먼저 통제 변수는 고려하지 않고, Baron과 Kenny(1986)의 매개 효과 분석을 수행했다. 분석결과 외부 네트워크 역량 강화 효과가 제품 경쟁력을 강화시키는 것으로 보였지만, 실제는 기술사업화 역량의 제고를 통해 제품 경쟁력을 강화시키는 것으로 나타났다. 공공 정보지원 인프라 활용의 효과성을 판단하기 위한 멘토링 정보지원 횟수의 조절효과 분석을 위해 3단계의 위계적 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과 외부 네트워킹 역량과 멘토링 정보지원 횟수의 상호작용항이 혁신성과(제품 경쟁력)에 유의한 영향을 미쳤을 뿐 아니라, 모델의 설명력도 증가하여, 멘토링 정보지원 횟수의 조절 효과가 검증되었다. 마지막으로 앞서 확인된 복수 매개효과와 조절효과가 동시에 나타날 수 있는 가능성을 판단하기 위해서 매개된 조절효과를 검토했다. 분석결과 외부 네트워킹 역량이 높아지면 제품 경쟁력 제고에 양의 영향을 주지만, 조절 변수인 멘토링 지원 횟수가 높아질수록 그 영향은 오히려 약화되었다. 그리고 외부 네트워킹 역량이 높아지면 사업화 역량(마케팅과 생산)이 높아져서 제품 경쟁력이 높아지며, 조절변수인 멘토링 지원 횟수가 높아지면 독립변수 외부 네트워킹 역량이 매개변수 생산 역량에 미치는 역량이 작아졌다. 종합하면, 외부 네트워킹 역량의 제고는 제품 경쟁력을 높이는데 기여하는데, 직접적 기여하지는 않지만 마케팅과 생산 역량을 높여 간접적으로 기여한다(완전 매개 효과). 또한 이 과정에서 멘토링의 정보적 지원 횟수는 외부 네트워킹 역량 제고가 생산 역량을 제고하는 매개효과에 영향을 준다(순수 조절 효과). 그러나 멘토링 정보 지원 횟수는 마케팅 역량 제고와 제품경쟁력에 별다른 조절 효과를 보이진 않는 것으로 나타났다. 연구를 통한 시사점은 다음과 같다. KISTI의 정보지원 인프라는 서비스 활용 마케팅이 이미 잘 진행되고 있다는 결론을 이끌 수도 있지만, 반면에 시장의 정보 불균형을 해소하는 공공적 기능보다는(열위 기업 지원) 성과가 잘 도출될 수 있는 집단을 지원해서(의도적 선택적 편의) 성과가 잘 나타나도록 관리하고 있다는 결론에 이를 수 있다. 연구 결과를 통해서 우리는 공공 정보지원 인프라가 어떻게 제품경쟁력 제고에 기여하는지 확인했는데, 여기서 우리는 다음과 같은 몇 가지 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 정보지원 인프라는 분석된 정보뿐만아니라 이 정보를 제공하는 기관(또는 전문가)과 지속적인 교류나 이런 기관을 찾는 역량을 높이는 기능이 있어야 한다. 둘째, 공공 정보지원 (온라인) 인프라의 활용이 효과적이라면 병행적인 오프라인 지원인 정보 멘토링이 지속적으로 제공될 필요는 없으며, 오히려 멘토링과 같은 오프라인 병행 지원은 성과 제고보다는 이상징후 감시에 적절한 장치로 활용되어야 한다. 셋째, 셋째, 공공 정보지원 인프라를 통한 네트워킹 역량 제고와 이를 통한 제품경쟁력 제고 효과는 특정 중소기업에서 나타나기 보다는 대부분 형태의 기업에서 나타나기 때문에, 중소기업이 활용 능력을 제고할 노력이 요구된다
GWTC-1: A Gravitational-Wave Transient Catalog of Compact Binary Mergers Observed by LIGO and Virgo during the First and Second Observing Runs
No full textWe present the results from three gravitational-wave searches for coalescing compact binaries with component masses above 1 M⊙ during the first and second observing runs of the advanced gravitational-wave detector network. During the first observing run (O1), from September 12, 2015 to January 19, 2016, gravitational waves from three binary black hole mergers were detected. The second observing run (O2), which ran from November 30, 2016 to August 25, 2017, saw the first detection of gravitational waves from a binary neutron star inspiral, in addition to the observation of gravitational waves from a total of seven binary black hole mergers, four of which we report here for the first time: GW170729, GW170809, GW170818, and GW170823. For all significant gravitational-wave events, we provide estimates of the source properties. The detected binary black holes have total masses between 18.6_{-0.7}^{+3.2} M⊙ and 84.4_{-11.1}^{+15.8}M⊙ and range in distance between 320_{-110}^{+120} and 2840_{-1360}^{+1400} Mpc. No neutron star-black hole mergers were detected. In addition to highly significant gravitational-wave events, we also provide a list of marginal event candidates with an estimated false-alarm rate less than 1 per 30 days. From these results over the first two observing runs, which include approximately one gravitational-wave detection per 15 days of data searched, we infer merger rates at the 90% confidence intervals of 110-3840 Gpc-3 y-1 for binary neutron stars and 9.7-101 Gpc-3 y-1 for binary black holes assuming fixed population distributions and determine a neutron star-black hole merger rate 90% upper limit of 610 Gpc-3 y-1
All-sky search for long-duration gravitational-wave transients in the second Advanced LIGO observing run
No full textWe present the results of a search for long-duration gravitational-wave transients in the data from the Advanced LIGO second observation run; we search for gravitational-wave transients of 2–500 s duration in the 24–2048 Hz frequency band with minimal assumptions about signal properties such as waveform morphologies, polarization, sky location or time of occurrence. Signal families covered by these search algorithms include fallback accretion onto neutron stars, broadband chirps from innermost stable circular orbit waves around rotating black holes, eccentric inspiral-merger-ringdown compact binary coalescence waveforms, and other models. The second observation run totals about 118.3 days of coincident data between November 2016 and August 2017. We find no significant events within the parameter space that we searched, apart from the already-reported binary neutron star merger GW170817. We thus report sensitivity limits on the root-sum-square strain amplitude hrss at 50% efficiency. These sensitivity estimates are an improvement relative to the first observing run and also done with an enlarged set of gravitational-wave transient waveforms. Overall, the best search sensitivity is h50%rss=2.7×10⁻²²Hz⁻½ for a millisecond magnetar model. For eccentric compact binary coalescence signals, the search sensitivity reaches h50%rss=9.6×10⁻²²Hz⁻½
인간과 인공지능(AI)의 공존을 위한 사회‧윤리적 쟁점: 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 방안
Full text link오늘날, 인공지능(AI)은 거의 모든 산업에 적용되어, 복잡한 문제 해결, 생산성·효율성 증가, 비용 절감 등의 경제적 가치를 창출하고 있다. 하지만 AI의 발전과 확산은 사회·윤리적 측면에서 예상하지 못한 부작용도 초래하고 있어, 신뢰할 수 있는 AI 실현을 위한 논의가 요구된다. 세계 각국은 AI의 활용·확산 과정에서 발생할 수 있는 위험이나 부작용을 방지하기 위한 방안을 마련하고 있으며, 우리나라도 AI 윤리, 사람 중심의 AI의 중요성에 대한 논의를 추진 중에 있다.
AI의 활용 활성화를 위해 발생 가능한 문제에 대해 사전에 논의하거나 다양한 상황에 대한 구체적인 논의가 이루어져야 한다. 또한 AI 윤리는 AI 자체가 아닌 인간의 윤리에 대한 논의라는 점도 인식해야 할 것이다. 신뢰할 수 있는 AI 실현을 위해 기술적 측면뿐만 아니라 사회·윤리적 측면에 대해서도 함께 논의되어야 하며, 사회적 합의를 이끌어내기 위해 거버넌스를 구축하는 방향도 고려할 수 있을 것이다
Multi-Channel Weather Radar Echo Extrapolation with Convolutional Recurrent Neural Networks
No full textThis article presents an investigation into the problem of 3D radar echo extrapolationin precipitation nowcasting, using recent AI advances, together with a viewpoint from ComputerVision. While Deep Learning methods, especially convolutional recurrent neural networks, havebeen developed to perform extrapolation, most works use 2D radar images rather than 3D images.In addition, the very few ones which try 3D data do not show a clear picture of results. Throughthis study, we found a potential problem in the convolution-based prediction of 3D data, which issimilar to the cross-talk effect in multi-channel radar processing but has not been documented well inthe literature, and discovered the root cause. The problem was that, when we generated differentchannels using one receptive field, some information in a channel, especially observation errors,might affect other channels unexpectedly. We found that, when using the early-stopping technique toavoid over-fitting, the receptive field did not learn enough to cancel unnecessary information. If weincreased the number of training iterations, this effect could be reduced but that might worsen theover-fitting situation. We therefore proposed a new output generation block which generates eachchannel separately and showed the improvement. Moreover, we also found that common imageaugmentation techniques in Computer Vision can be helpful for radar echo extrapolation, improvingtesting mean squared error of employed models at least 20% in our experiments
Drive-thru Library Service in Korea
Full text linkThe purpose of this paper is to analyze the case of 'drive-thru' services newly introduced and tried in libraries in Korea under the influence of COVID-19, and to develop and propose a service model so that this service can be continuously applied to all libraries in the future. Therefore, the method of study was selected and analyzed by selecting one of the representative libraries that provide related services in Seoul Special City, Incheon Metropolitan City, and Anyang City of Gyeonggi Province. In addition, a focus group interview was conducted with twelve people in charge to find a way to apply the drive-thru service to the library. As a result, the library's drive-thru service is a way to fulfill the library's original purpose of providing information materials while minimizing faceto-face contact with users. It was concluded that it is a suitable method for a library of complex buildings, where there is a lack of parking space. In addition, it was deduced that it may be one of the ways to use the library efficiently for office workers who are unable to use library services during the opening hours. Therefore, if the drive-thru service is implemented according to the developed model, it is expected to increase the library visit rate and data utilization rate