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체크밸브의 설계변수가 스크롤 압축기 성능에 미치는 영향
김명균,이진갑,김현진,Kim, Myeong Kyun,Lee, Jin Kab,Kim, Hyun Jin 한국유체기계학회 1999 한국유체기계학회 논문집 Vol.2 No.4
An analytical study has been carried out to investigate the effects of the check valve installation on the volumetric and adiabatic efficiencies in a scroll compressor. Both the valve displacement limit and the valve stiffness affected the valve motion, the pressure upstream of the valve, and the pattern of the mass flow through the valve to the discharge plenum. Nonetheless, the presence of the check valve did not cause any noticeable change in the volumetric efficiency. Only a slight increase in the compression work was needed to overcome the pressure increase in front of the valve. The pressure build-up upstream of the valve can be alleviated with the larger limit of the valve lift and a smaller valve stiffness.
3차원 홀로포테이션 서비스를 위한 중계서버 시스템 구축
김명균 ( Myeong-kyun Kim ),김유라 ( Yura Kim ),이승호 ( Seungho Lee ),김성제 ( Sungjei Kim ),김제우 ( Je Woo Kim ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
본 논문은 3차원으로 복원된 데이터를 원격지에 있는 홀로렌즈에 실시간으로 전달하기 위해 개발된 계서버 시스템을 제안한다. 원격지에 있는 홀로렌즈를 위한 실시간 전송 시스템 구축을 위해서는 복원된 3차원 데이터의 압축 스트림을 복호화 해주는 중계서버 시스템이 필요하다. 이와 같은 3차원 데이터의 구조와 원격지에서 데이터를 전달 받는 홀로렌즈 환경을 고려하여 중계서버 시스템을 설계하고 구축 했다.
MPEG IVC의 표준화를 위한 IVC 성능 평가 현황
김명균(Kim Myeong-Kyun),박상효(Park Sang-hyo),장의선(Jang Euee-Sun) 표준인증안전학회 2015 표준인증안전학회지 Vol.5 No.1
현재 MPEG에서 로열티 면제 비디오 코덱 표준을 목표로 진행 중인 MPEG Internet Video Coding(IVC)은 MPEG-4 AVC/H.264 Constrained Baseline Profile(CBP)와 비 슷한 압 축성능을 목표로 표준화 중인 동영상 코덱이다. 그동안의 MPEG에서는 Internet Video Coding(IVC)에대해 P frame QP와 B frame QP set에 대한 분석 및 연구가 이루어 지지 않은 상태로 성능을 평가하였다. 본 논문에서는 이와 같은 기존 frame QP set 설정의 분 석을 통해서 높은 압축률을 이끌어 내는 QP set에 대한 기고문을 소개한다. 이러한 압 축 성능 평가를 위한 기고서에서는, QP set을 IVC 참조 소프트웨어인 IVC Test Model 11.0(ITM 11.0) 에 적용하여 Random access 환경에서 실험을 하였으며, 그 결과, 기존 ITM 11.0보다 평균 3.3% 정도의 BO-rate 이득을 성취하였음을 확인하였다.
경영분석지표와 의사결정나무기법을 이용한 유상증자 예측모형 개발
김명균(Myeong-Kyun Kim),조윤호(Yoonho Cho) 한국지능정보시스템학회 2012 지능정보연구 Vol.18 No.4
기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다. This study focuses on predicting which firms will increase capital by issuing new stocks in the near future. Many stakeholders, including banks, credit rating agencies and investors, performs a variety of analyses for firms’ growth, profitability, stability, activity, productivity, etc., and regularly report the firms’ financial analysis indices. In the paper, we develop predictive models for rights issues using these financial analysis indices and data mining techniques. This study approaches to building the predictive models from the perspective of two different analyses. The first is the analysis period. We divide the analysis period into before and after the IMF financial crisis, and examine whether there is the difference between the two periods. The second is the prediction time. In order to predict when firms increase capital by issuing new stocks, the prediction time is categorized as one year, two years and three years later. Therefore Total six prediction models are developed and analyzed. In this paper, we employ the decision tree technique to build the prediction models for rights issues. The decision tree is the most widely used prediction method which builds decision trees to label or categorize cases into a set of known classes. In contrast to neural networks, logistic regression and SVM, decision tree techniques are well suited for high-dimensional applications and have strong explanation capabilities. There are well-known decision tree induction algorithms such as CHAID, CART, QUEST, C5.0, etc. Among them, we use C5.0 algorithm which is the most recently developed algorithm and yields performance better than other algorithms. We obtained data for the rights issue and financial analysis from TS2000 of Korea Listed Companies Association. A record of financial analysis data is consisted of 89 variables which include 9 growth indices, 30 profitability indices, 23 stability indices, 6 activity indices and 8 productivity indices. For the model building and test, we used 10,925 financial analysis data of total 658 listed firms. PASW Modeler 13 was used to build C5.0 decision trees for the six prediction models. Total 84 variables among financial analysis data are selected as the input variables of each model, and the rights issue status (issued or not issued) is defined as the output variable. To develop prediction models using C5.0 node (Node Options: Output type = Rule set, Use boosting = false, Cross-validate = false, Mode = Simple, Favor = Generality), we used 60% of data for model building and 40% of data for model test. The results of experimental analysis show that the prediction accuracies of data after the IMF financial crisis (59.04% to 60.43%) are about 10 percent higher than ones before IMF financial crisis (68.78% to 71.41%). These results indicate that since the IMF financial crisis, the reliability of financial analysis indices has increased and the firm intention of rights issue has been more obvious. The experiment results also show that the stability-related indices have a major impact on conducting rights issue in the case of short-term prediction. On the other hand, the long-term prediction of conducting rights issue is affected by financial analysis indices on profitability, stability, activity and productivity. All the prediction models include the industry code as one of significant variables. This means that companies in different types of industries show their different types of patterns for rights issue. We conclude that it is desirable for stakeholders to take into account stability-related indices and more various financial analysis indices for short-term prediction and long-term prediction, respectively. The current study has several limitations. First, we need to compare the differences in accuracy by using different data mining techniques such as neural networks, logistic regression and SVM. Second, we are required to develop and to evaluate new prediction model