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- 저자 : 박성배(Seong-Bae Park) (검색결과 213 건)
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박성배,박찬수,이성호,Park, Seong-Bae,Park, Chan-Su,Lee, Seong-Ho 에너지절약전문기업협회 2009 esco Vol.57 No.-
한국은 부가가치 기준 에너지 원단위가 높아 에너지 비(非)효율 국가로 분류되고 있다. 에너지 원단위 격차는 에너지다소비산업 비중이 38%(2006년)로 선진국 대비 높은 한국의 산업구조적 특성에 주로 기인한다. 그러나 에너지다소비산업은 주요 산업에 원료를 제공하는 국가 기간산업으로 인위적인 구조조정은 불가능한 상황이다. 따라서 에너지다소비산업의 에너지 효율성을 정확히 진단하고 개선하는 것이 중요한 이슈로 부상하고 있다. 지금까지 에너지효율성의 대표적인 지표로 부가가치 기준 에너지 원단위가 사용되어 왔다. 그러나 부가가치 기준 에너지 원단위는 제품가격과 제품구성 변화 등 다양한 요인의 영향을 포함하고 있어 에너지효율성을 제대로 측정하지 못한다. 이에 본 연구는 에너지효율성의 정확한 측정을 위해 생산량 지수를 활용한 생산량 기준 에너지 원단위를 도입하여 한 일 에너지다소비산업의 에너지효율을 비교하였다. 부가가치 기준 에너지 원단위로는 한 일 간 격차가 2006년 기준으로 2.2배였으나 생산량 기준으로는 1.2배에 불과하였다. 한국은 일본에 비해 최신 설비를 보유하고 있지만, 신기술 신공정 개발 등 추가적인 노력 부족으로 에너지효율성이 낮다. 따라서 정부는 에너지효율성을 객관적으로 평가할 수 있는 시스템을 구축하고 정기적인 평가를 토대로 에너지 가격 설정 및 기술개발 지원 등 에너지효율화 관련 정책을 집행해야 한다. 또한 공장단위를 넘어 산업단지 지자체 수준에서 에너지 이용의 최적화를 도모해야 한다. 기업도 에너지효율성 향상과 원가 절감이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있는 독자적인 신기술 및 신공정 개발을 적극 추진해야 한다.
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최대 엔트로피 부스팅 모델을 이용한 전치사 접속 모호성 해소
박성배(Seong-Bae Park),장병탁(Bung Taek Jang) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.2Ⅱ
Park과 Zhang 은 최대 엔트로피 모델(maximum entropy model)을 실제 자연언어 처리에 적용함에 있어서 나타날 수 있는 여러 가지 문제를 해결하기 위한 최대 엔트로피 모델(maximum entropy boosting model)을 제시하여 문서 단위화(text chunking)에 성공적으로 적용하였다. 최대 엔트로피 부스팅 모델을 쉬운 모델링과 높은 성능을 보이는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 최대 엔트로피 부스팅 모델을 영어 전치사 접속 모호성 해소에 적용한다. Wall Street Journal 말뭉치에 대한 실험 결과, 아주 작은 노력을 들였음에도 84.3%의 성능을 보여 지금까지 알려진 최고의 성능과 비슷한 결과를 보였다.
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대장균군에 (大腸菌群) 의한 한강 (漢江) 수질오염추세에 관한 조사연구
박성배,임봉택 ( Seong Bae Park,Bong Taik Lim ) 한국하천호수학회 1985 생태와 환경 Vol.18 No.3·4
The pollution of Han river at Seoul areas was investigated by coliform Number from 1969 to 1984. The results were as follows In 1984 coliform number in Guei was 3. 3 x 10³/100ml, and in Dookdo was 4. 3X 10³/100ml, in Bokwangdong was 3. 1 x 10⁴/100ml, in Noryangzin was 7. 0 X 10⁴/100ml, in youngdeungpo was 5. 2 x 10^5/100ml. The more river flows down the more contaminated. Annual distribution of coliform was irregalar but relation to annual precipitations was so most highly significant that the correlation coefficient was -0.83(p<0.01) and coliform numbers as pollution index was more valuable than BOD, COD and evaporated residue. The tendency of coliform contamination through 16 years was slightly down wards from 5.406 in 1969 to 4. 987 in 1984.
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32비트 VLSI프로세서 HARP의 마이크로 아키텍츄어 최적설계에 관한 연구
박성배,김종현,오길록,Park, Seong-Bae,Kim, Jong-Hyeon,O, Gil-Rok 한국전자통신연구원 1989 전자통신 Vol.11 No.4
HARP(High performance Architecture for RISC type Processor)는 고유의 명령어 세트, 데이터 타입, 메모리 입출력, 예외 처리 기능을갖는 32비트 VLSI 프로세서 구조이다. 마이크로 아키텍츄어는 설계된 구조를 기대할 수 있는최고 성능을 갖도록 구조(architecture)와 구현(implementation) 사이의 최적 모델링을 통해 정의되는 구조체로서 구조의 개념 설계를 구현의 실물 설계로 변환 시켜주는 조율(tuning)모델이다. HARP의 고유한 명령어 세트를 비롯한 구조적 기능들을 최적 구현 하기위해 32비트 크기의 명령어 입력 유니트(Instruction Fetch Unit), 데이터 입출력 유니트(Data I/O Unit), 명령어/데이터 처리유니트(Instruction/Data Processing Unit), 예외 상황 처리 유니트(Exception Processing Unit)등 4개 유니트가 설계되었으며 이들 4개 유니트의 동작을 최대 속도로 유지시키기 위해 각급 주요 설계 변수들이 시뮬레이션을 통해 최적화 되었다. 유효 채널길이 $0.7\mum$급 3층 메탈 배선의 HCMOS(High performance CMOS)공정 기술을 구현 기준 기술로 사용하여 50MHz외 동작 주파수에서 최대50 MIPS(Million Instructions Per Second)의 성능을 갖도록 3단계 파이프라인이 설계되었다. 단일 위상의 50MHz클럭 입력과 동기화된 명령어/데이터 입출력을 위해 액세스 타임 20nsec이내의 고속 메모리 입출력 구조가 시뮬레이션되었으며 설계된 마이크로 아키텍츄어를 이용하여 HARP구조의 기대된 최대 성능을 검증하였다.
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관심 지점 명칭의 단어와 문맥 정보를 활용한 관심 지점의 분류
최수정(Su Jeong Choi),박성배(Seong-Bae Park) 한국지능시스템학회 2014 한국지능시스템학회논문지 Vol.24 No.5
관심 저짐이란 상점이나 공원, 음식점 등과 같이 사람들이 관심을 가지거나 유용하다고 생각하는 특정한 지리적 위치를 의미한다. 관심 지점은 명칭과 제공 서비스, 카테고리 등과 같은 여러 정보들로 구성되어 있다. 이와 같은 정보들은 위치기반 어플리케이션에서 필수적인 정보이고, 그 중에서도 카테고리 정보는 위치기반 서비스에서 가장 핵심적인 역할을 한다. 그러나 관심 지점의 카테고리 정보를 직접 모으는 것은 많은 비용과 노력이 들기 때문에 자동으로 수집되어야 한다. 본 논문에서는 카테고리를 자동으로 추정하기 위해서 관심 지점 명칭의 단어 정보와 제한적 주변 문맥 정보를 결합하여 사용하는 방법을 제안한다. 관심 지점 명칭의 단어에는 카테고리를 반영하는 단어들을 포함하고 있어 카테고리를 추정하는데 있어서 중요한 단서가 된다. 제한적 주변 문맥 정보는 관심 지점의 명칭이 언급된 문서에서 명칭이 언급된 주변의 문맥을 의미한다. 명칭이 언급된 주변의 문맥에는 관심 지점의 카테고리를 추정할 정보들을 포함하고 있어 카테고리를 추정하는 것에 있어서 가치있는 정보를 제공한다. 우리는 제안한 모델의 성능을 측정하기 위해 두 가지 데이터셋에서 성능을 평가한 결과, 각 정보를 따로 사용하여 카테고리를 추정한 성능보다 결합하여 사용한 모델의 성능이 더 높게 나타났다. A point of interest is a specific point location such as a cafe, a gallery, a shop, or a park. It consists of a name, a category, a location, and so on. Its information is necessary for location-based application, above all category is basic information. However, category information should be automatically gathered because it costs high to gather it manually. In this paper, we propose a novel method to estimate category of POIs automatically using an inner word and local context. An inner word is a word that contains POI`s name. Their name sometimes expose category information. Thus, their name is used as inner word information in estimating category of POIs. Local context information means words around a POI`s name in a document that mentioned the name. The context include information to estimate category. The evaluation of the proposed method is performed on two data sets. According to the experimental results, proposed model using combination inner word and local context show higher accuracy than that of model using each.
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박성배(Park seong-bae),임성환(Lim seong-whan),박만귀(Park Mann-kwi) 한국태양에너지학회 2009 한국태양에너지학회 학술대회논문집 Vol.- No.-
Window integrated solar collector is to simply install inside of the existing double glass window frame. Double glass window frame is consist of inner glass of Low-E coating and Silver coating, and outer glass of low iron reinforced glass. In order to secure natural lighting in a room, only 50% of window frame is covered with solar collectors. Solar absorption or transmission rate varies seasonally depending on sun angles. Part of inner glass where right behind of the solar plate is covered with silver coating to increse absorption rate of solar plate. The collector is made of a copper serpentine where aluminum fins are soldering. To improve the effect of insulation of inside of the window frame is recommend vacuum. As a result, we are making the 3th sample and will archieve below FRUL=7.5W/㎡℃ that is the account of heat lossed, and above FR(Tα)= 0.45.
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Self - Organizing Map을 이용한 한국어 동사 클러스터링
박성배(Seong-Bae Park),장병탁(Byoung-Tak Zhang),김영택(Yung Taek Kim) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅱ
본 논문에서는 목적어-동사 관계의 분포에 따라 한국어 동사를 자동적으로 클러스터링하는 방법을 제시한다. SOM(Self-Organizing Map)이 입력 패턴을 분석하고 가시화하는데 뛰어난 성능을 보이므로, 본 논문에서는 클러스터링하는 방법으로 SOM을 채택하였다. 일단 맵(map)이 만들어지고 나면 학습하는 동안 경험하지 못한 동사도 쉽게 적당한 클러스터로 분류될 수 있고 클러스터들 간의 의미 거리도 맵을 이용하여 쉽게 계산할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 명사 확률 분포의 상대 엔트로피(relative entropy)에 기반한 클러스터링 방법과 비교해 본 결과, SOM에 의해 만들어진 동사 클러스터가 상대 엔트로피를 이용해서 만들어진 클러스터를 잘 반영한다는 것을 알 수 있었다.
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