21 research outputs found
์ํฅ ์ด๋ฒคํธ ํ์ง๋ฅผ ์ํ ํจ์จ์ ๋ฐ์ดํฐ ํ์ฉ ๋ฐ ์ฝํ ๊ต์ฌํ์ต ๊ธฐ๋ฒ
ํ์๋
ผ๋ฌธ(๋ฐ์ฌ)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :๊ณต๊ณผ๋ํ ์ ๊ธฐยท์ปดํจํฐ๊ณตํ๋ถ,2020. 2. ๊น๋จ์.Conventional audio event detection (AED) models are based on supervised approaches. For supervised approaches, strongly labeled data is required. However, collecting large-scale strongly labeled data of audio events is challenging due to the diversity of audio event types and labeling difficulties. In this thesis, we propose data-efficient and weakly supervised techniques for AED.
In the first approach, a data-efficient AED system is proposed. In the proposed system, data augmentation is performed to deal with the data sparsity problem and generate polyphonic event examples. An exemplar-based noise reduction algorithm is proposed for feature enhancement. For polyphonic event detection, a multi-labeled deep neural network (DNN) classifier is employed. An adaptive thresholding algorithm is applied as a post-processing method for robust event detection in noisy conditions. From the experimental results, the proposed algorithm has shown promising performance for AED on a low-resource dataset.
In the second approach, a convolutional neural network (CNN)-based audio tagging system is proposed. The proposed model consists of a local detector and a global classifier. The local detector detects local audio words that contain distinct characteristics of events, and the global classifier summarizes the information to predict audio events on the recording. From the experimental results, we have found that the proposed model outperforms conventional artificial neural network models.
In the final approach, we propose a weakly supervised AED model. The proposed model takes advantage of strengthening feature propagation from DenseNet and modeling channel-wise relationships by SENet. Also, the correlations among segments in audio recordings are represented by a recurrent neural network (RNN) and conditional random field (CRF). RNN utilizes contextual information and CRF post-processing helps to refine segment-level predictions. We evaluate our proposed method and compare its performance with a CNN based baseline approach. From a number of experiments, it has been shown that the proposed method is effective both on audio tagging and weakly supervised AED.์ผ๋ฐ์ ์ธ ์ํฅ ์ด๋ฒคํธ ํ์ง ์์คํ
์ ๊ต์ฌํ์ต์ ํตํด ํ๋ จ๋๋ค. ๊ต์ฌํ์ต์ ์ํด์๋ ๊ฐํ ๋ ์ด๋ธ ๋ฐ์ดํฐ๊ฐ ์๊ตฌ๋๋ค. ํ์ง๋ง ๊ฐํ ๋ ์ด๋ธ ๋ฐ์ดํฐ๋ ์ํฅ ์ด๋ฒคํธ์ ๋ค์์ฑ ๋ฐ ๋ ์ด๋ธ์ ๋์ด๋๋ก ์ธํด ํฐ ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค๋ฅผ ๊ตฌ์ถํ๊ธฐ ์ด๋ ต๋ค๋ ๋ฌธ์ ๊ฐ ์๋ค. ๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์์๋ ์ด๋ฌํ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ํด๊ฒฐํ๊ธฐ ์ํด ์ํฅ ์ด๋ฒคํธ ํ์ง๋ฅผ ์ํ ๋ฐ์ดํฐ ํจ์จ์ ํ์ฉ ๋ฐ ์ฝํ ๊ต์ฌํ์ต ๊ธฐ๋ฒ์ ๋ํด ์ ์ํ๋ค.
์ฒซ ๋ฒ์งธ ์ ๊ทผ๋ฒ์ผ๋ก์, ๋ฐ์ดํฐ ํจ์จ์ ์ธ ์ํฅ ์ด๋ฒคํธ ํ์ง ์์คํ
์ ์ ์ํ๋ค. ์ ์๋ ์์คํ
์์๋ ๋ฐ์ดํฐ ์ฆ๋ ๊ธฐ๋ฒ์ ์ฌ์ฉํด ๋ฐ์ดํฐ ํฌ์์ฑ ๋ฌธ์ ์ ๋์ํ๊ณ ์ค์ฒฉ ์ด๋ฒคํธ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์์ฑํ์๋ค. ํน์ง ๋ฒกํฐ ํฅ์์ ์ํด ์ก์ ์ต์ ๊ธฐ๋ฒ์ด ์ฌ์ฉ๋์๊ณ ์ค์ฒฉ ์ํฅ ์ด๋ฒคํธ ํ์ง๋ฅผ ์ํด ๋ค์ค ๋ ์ด๋ธ ์ฌ์ธต ์ธ๊ณต์ ๊ฒฝ๋ง(DNN) ๋ถ๋ฅ๊ธฐ๊ฐ ์ฌ์ฉ๋์๋ค. ์คํ ๊ฒฐ๊ณผ, ์ ์๋ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ๋ถ์ถฉ๋ถํ ๋ฐ์ดํฐ์์๋ ์ฐ์ํ ์ํฅ ์ด๋ฒคํธ ํ์ง ์ฑ๋ฅ์ ๋ํ๋ด์๋ค.
๋ ๋ฒ์งธ ์ ๊ทผ๋ฒ์ผ๋ก์, ์ปจ๋ณผ๋ฃจ์
์ ๊ฒฝ๋ง(CNN) ๊ธฐ๋ฐ ์ค๋์ค ํ๊น
์์คํ
์ ์ ์ํ๋ค. ์ ์๋ ๋ชจ๋ธ์ ๋ก์ปฌ ๊ฒ์ถ๊ธฐ์ ๊ธ๋ก๋ฒ ๋ถ๋ฅ๊ธฐ๋ก ๊ตฌ์ฑ๋๋ค. ๋ก์ปฌ ๊ฒ์ถ๊ธฐ๋ ๊ณ ์ ํ ์ํฅ ์ด๋ฒคํธ ํน์ฑ์ ํฌํจํ๋ ๋ก์ปฌ ์ค๋์ค ๋จ์ด๋ฅผ ๊ฐ์งํ๊ณ ๊ธ๋ก๋ฒ ๋ถ๋ฅ๊ธฐ๋ ํ์ง๋ ์ ๋ณด๋ฅผ ์์ฝํ์ฌ ์ค๋์ค ์ด๋ฒคํธ๋ฅผ ์์ธกํ๋ค. ์คํ ๊ฒฐ๊ณผ, ์ ์๋ ๋ชจ๋ธ์ด ๊ธฐ์กด ์ธ๊ณต์ ๊ฒฝ๋ง ๊ธฐ๋ฒ๋ณด๋ค ์ฐ์ํ ์ฑ๋ฅ์ ๋ํ๋ด์๋ค.
๋ง์ง๋ง ์ ๊ทผ๋ฒ์ผ๋ก์, ์ฝํ ๊ต์ฌํ์ต ์ํฅ ์ด๋ฒคํธ ํ์ง ๋ชจ๋ธ์ ์ ์ํ๋ค. ์ ์๋ ๋ชจ๋ธ์ DenseNet์ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ํ์ฉํ์ฌ ์ ๋ณด์ ์ํํ ํ๋ฆ์ ๊ฐ๋ฅํ๊ฒ ํ๊ณ SENet์ ํ์ฉํด ์ฑ๋๊ฐ์ ์๊ด๊ด๊ณ๋ฅผ ๋ชจ๋ธ๋ง ํ๋ค. ๋ํ, ์ค๋์ค ์ ํธ์์ ๋ถ๋ถ ๊ฐ์ ์๊ด๊ด๊ณ ์ ๋ณด๋ฅผ ์ฌ์ํ ์ ๊ฒฝ๋ง(RNN) ๋ฐ ์กฐ๊ฑด๋ถ ๋ฌด์์ ํ๋(CRF)๋ฅผ ์ฌ์ฉํด ํ์ฉํ์๋ค. ์ฌ๋ฌ ์คํ์ ํตํด ์ ์๋ ๋ชจ๋ธ์ด ๊ธฐ์กด CNN ๊ธฐ๋ฐ ๊ธฐ๋ฒ๋ณด๋ค ์ค๋์ค ํ๊น
๋ฐ ์ํฅ ์ด๋ฒคํธ ํ์ง ๋ชจ๋์์ ๋ ๋์ ์ฑ๋ฅ์ ๋ํ๋์ ๋ณด์๋ค.1 Introduction 1
2 Audio Event Detection 5
2.1 Data-Ecient Audio Event Detection 6
2.2 Audio Tagging 7
2.3 Weakly Supervised Audio Event Detection 9
2.4 Metrics 10
3 Data-Ecient Techniques for Audio Event Detection 17
3.1 Introduction 17
3.2 DNN-Based AED system 18
3.2.1 Data Augmentation 20
3.2.2 Exemplar-Based Approach for Noise Reduction 21
3.2.3 DNN Classier 22
3.2.4 Post-Processing 23
3.3 Experiments 24
3.4 Summary 27
4 Audio Tagging using Local Detector and Global Classier 29
4.1 Introduction 29
4.2 CNN-Based Audio Tagging Model 31
4.2.1 Local Detector and Global Classier 32
4.2.2 Temporal Localization of Events 34
4.3 Experiments 34
4.3.1 Dataset and Feature 34
4.3.2 Model Training 35
4.3.3 Results 36
4.4 Summary 39
5 Deep Convolutional Neural Network with Structured Prediction for Weakly Supervised Audio Event Detection 41
5.1 Introduction 41
5.2 CNN with Structured Prediction for Weakly Supervised AED 46
5.2.1 DenseNet 47
5.2.2 Squeeze-and-Excitation 48
5.2.3 Global Pooling for Aggregation 49
5.2.4 Structured Prediction for Accurate Event Localization 50
5.3 Experiments 53
5.3.1 Dataset 53
5.3.2 Feature Extraction 54
5.3.3 DSNet and DSNet-RNN Structures 54
5.3.4 Baseline CNN Structure 56
5.3.5 Training and Evaluation 57
5.3.6 Metrics 57
5.3.7 Results and Discussion 58
5.3.8 Comparison with the DCASE 2017 task 4 Results 61
5.4 Summary 62
6 Conclusions 65
Bibliography 67
์ ์ฝ 77
๊ฐ์ฌ์ ๊ธ 79Docto
์ ํ๋ ๊ท ํ์ ํตํ ์ ๊ธฐ ๋ณ์ ์์์ ๊ฐ์ ์๋ช ์ํ
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ๊ณต๊ณผ๋ํ ๊ธฐ๊ณํญ๊ณต๊ณตํ๋ถ, 2018. 8. ์์ฑํ.We fabricated 10mm x 10 mm WO3 electrochromic devices (ECDs) using nanoparticle deposition system (NPDS), a type of coating method using kinetic spray. NPDS has the advantage of mass production due to relatively its low pressure and low temperature, while it forms porous surface having bad effect on the durability. In order to verify durability of ECDs, we developed an optical transmittance measurement and voltage control system that enables dynamic control. We then characterized WO3 ECDs focusing on the relationship between transmittance and current under well-known static operating conditions. On the basis of above result, a new algorithm for accelerated life test was proposed considering charge balance and then we conducted the accelerated life test during 1,000,000 cycles. The result showed that optical performance maintained until the test ends. After the accelerated life test, the sample persevered its transmittance performance as 45.4% transmittance difference even after the sample underwent long time operation. It was verified that the durability of ECDs could be enhanced by adopting dynamic control, not using expensive fabricating method.1. Introduction 1
1. Electrochromic devices (ECDs) 1
2. Nanoparticle deposition system (NPDS) 3
3. Durability requirements of electrochromic devices 5
2. Materials and Experiments 7
1. Materials 7
2. Experiment system configurations 9
3. Characteristics test of ECDs 11
1. Experimental conditions 11
2. Optical and electrochemical properties 12
3. Linearity between optical and electronical properties 16
4. Accelerated life test of ECDs 17
1. Algorithm design 17
2. One million cycles test of ECDs 20
3. Performance re-verification after one million cycles test 22
5. Conclusion 24
Reference 25
Abstract in korean 27Maste
์กฐํ์ ๋ณด ์ธก๋ฉด์์ ๋์๊ณตํ์ ๊ฐ๋ ์ ๋์ ํ ์ ํ๋ณ ์ปจ์ ํธ ์นด ๋ถ์ ๋ฐ ๋์์ธ์ ๊ดํ ์ฐ๊ตฌ : ์ง๋ฅํ ๊ตํต์์คํ (ITS:Intelligent Transport Systems)์ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ํ๋ ๋์ํ MPV ์ฌ๋ก๋ฅผ ์ค์ฌ์ผ๋ก
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์ฐ์
๋์์ธ๊ณผ ๊ณต์
๋์์ธ์ ๊ณต,2000.Maste
A Study on the Adoption System and Application Methods of the Context of History, Culture and Ecology in Urban Design
ํ์๋
ผ๋ฌธ (๋ฐ์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ๋์์ธํ๋ถ ๊ณต๊ฐ๋์์ธ์ ๊ณต, 2014. 2. ๊ถ์๊ฑธ.๋์๋์์ธ์ ์ญ์ฌ๋ฌธํ๊ฒฝ๊ด์ ์ฐฝ์์ ์ด๊ณ ์ง์์ ์ผ๋ก ๊ฐ์ ์ํค๊ณ ์์ฐ์ํ๊ฒฝ๊ด์ ์๋ฆ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ฑ์ ์ง์์ ์ผ๋ก ์ ์งโค๋ฐ์ ์ํค๊ธฐ ์ํ ํ๋์ด๋ค. ๋ํ ๋์๋์์ธ์ ์ญ์ฌโค๋ฌธํ ์ํโคํ๊ฒฝ์ ๋งฅ๋ฝ ์์์ ๋์์ธ ๋์ด์ผ ํ๋ฉฐ ๊ทธ ๋์๋ง์ ๋์๋ค์์ ์ ๋ฆฝํ๊ธฐ ์ํ ๋์ ์ ์ฒด์ฑ๊ณผ ๋์ ๋ธ๋๋๋ฅผ ์ ๋ฆฝ์ด ๋ฌด์๋ณด๋ค๋ ์ค์ํ๋ค. ์ธ๊ณ์ ๋ง์ ๋์๋ค์ด ์ญ์ฌ๋ฌธํ์ ์ํํ๊ฒฝ์ ์ธ ๋งฅ๋ฝ์ ๋์ ์ ์ฒด์ฑ๊ณผ ๋ธ๋๋์ ์ค์์ฑ์ ์ธ์ํ๊ณ ์๋ค.
๋์๋์์ธ๊ณผ ๊ณต๊ณต๋์์ธ ๋ถ์ผ์์ ์ญ์ฌโค๋ฌธํ์ ๋งฅ๋ฝ์ ์ค์์ฑ๊ณผ ์ํํ๊ฒฝ ํจ๋ฌ๋ค์์ด ๋๋๋๊ณ ์๋ค. ๋ฌธํ๋ ๊ณผ๊ฑฐ์ญ์ฌ์ ํ์๋์ ๋ฌธํ์ ํํ๋ฅผ ํฌํจํ๊ณ ์์ผ๋ฉฐ ๊ทธ ๋์๊ฐ ๊ฐ์ง๊ณ ์๋ ์ธ๋ฌธํ๊ฒฝ๊ณผ ๊ทธ ๋์๋ฏผ๋ค์ ์๊ฐ์ ๋ด๊ณ ์๋ค. ๋ฌธํ์์ ์ญ์ฌ์ฑ๊ณผ ํ๋์ฑ์ ์กฐํ์ ๊ท ํ์ด ๊ทธ ๋์์ ๋ฌธํ์ ์์ค์ด๋ผ๊ณ ํ ์ ์๋ค. ์ํํ๊ฒฝ ํจ๋ฌ๋ค์์ ์ฐ์
์ฌํ ์ดํ์ ๋์์์ด ์ ๊ธฐ๋๊ณ ์๋ ํจ๋ฌ๋ค์์ด๋ค. ํนํ ํ๋์ ๊ณ ๋์ ๋ณด์ฌํ์์๋ ๋ ์ด์์ ๊ฐ๋ฐ๋
ผ๋ฆฌ๋ณด๋ค๋ ๋ณด์กด๊ณผ ์น์ ์ง์๊ฐ๋ฅํ ๊ฐ๋ฐ(sustainable development)์ ์ญ์ ์ ๋๊ณ ์๋ค.
ํ๋์ ์ ์งํ๋ ๋ง์ ๋์๋ค์ ๋์์ธ๊ด๋ จ ๋ฒ๋ฅ , ๊ณํ, ๋งค๋ด์ผ, ๊ฐ์ด๋๋ผ์ธ ๋ฑ์ ๋ณด์ ํ๊ณ ์๋ค. ์ด๋ฌํ ์ ๋๋ค์ ์๋ก์ด ๊ฐ๋
์ด๋ ํ์์ฑ์ด ๋๋๋ ๋ ๋ง๋ค์ด์ง ์ ๋์ฌ์ ์ฒด๊ณ์ ์ด๋ฉฐ ์ํธ๋ณด์์ ์ด์ง ๋ชปํ๊ณ ์๋ก ์์น(็ธ้ฆณ)๋๊ฑฐ๋ ํ์ค์์ ๋๋จ์ด์ง ์ฌ๋ฌธ์์ ๋ ๊ฒฝ์ฐ๋ฅผ ๊ณณ๊ณณ์์ ๋ฐ๊ฒฌํ ์ ์๋ค. ์ด๋ฌํ ์ด์ ๋ ๋์์ ์ญ์ฌโค๋ฌธํ์ ํ๊ฒฝ๊ณผ ๋ณํํ๋ ์ํํ๊ฒฝ ํจ๋ฌ๋ค์์ ์ง์์ ์ธ ์ฐ๊ตฌ, ์ญ์ฌโค๋ฌธํ์ ํ๊ฒฝ๊ณผ ์ํํ๊ฒฝ์ ์์ฉํ๊ธฐ ์ํ ๋ฒ์ฒด๊ณ, ๋์์ธ์ฒด๊ณ, ๋์๋์์ธ ์ ์ฉ์ฌ๋ก์ ๊ฐ์ด๋๋ผ์ธ์ด ์ผ๊ด์ ์ด๊ณ ์ํธ ์ ๊ธฐ์ ์ผ๋ก ์กด์ฌํ๊ณ ์์ง ๋ชปํ๊ธฐ ๋๋ฌธ์ด๋ค. ์ด๋ ๋ฒ๋ฅ ์ ์ ๊ณผ์ ์ ์๊ฐ์ฐจ๋ ์ํ์๋ฒ์ ๋ถ์ผ์น๊ฐ ํ๋์ ํฐ ์์ธ์ด๊ธฐ๋ ํ๋ค. 2007๋
์ดํ ๋์๋์์ธ๊ณผ ๊ณต๊ณต๋์์ธ์ด ๋ถ์ด ์ผ๋ฉด์ ํ ํธ๋์์ธ(total design)์ ๊ฐ๋
์ด ๊ฐ์กฐ๋๊ณ ๋ ์์ง๋ง ํ์(็น็พฉ)์ ์๋ฏธ์์ ํ ํธ๋์์ธ์ด ์ํ๋๊ณ ์๋ค. ๋์์ ์์ฐ, ์ญ์ฌโค๋ฌธํ ํ๊ฒฝ์ ๋ง๋ ๋์๋์์ธ ์ฒด๊ณ์ ๋ชจํ์ด ํ์ํ ์๊ธฐ์ด๋ค.
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ๋์๋์์ธ๊ณผ ๊ณต๊ณต๋์์ธ์ ์ํฅ์ ์ฃผ๋ ์ญ์ฌโค๋ฌธํ์ ์์ธ๊ณผ ์ํโคํ๊ฒฝ์ ์์ธ์ ๊ตฌ์กฐํํ๊ณ ์ด๋ฅผ ๋์๋์์ธ์ ์ ์ฉํ ์ ์๋ ๋ฒ๋ฅ ๊ณผ ๊ณํ์ ์ค์ฌ์ผ๋ก ํ๋ ์ ๋ ํ๊ฒฝ๊ณผ ๋์๋์์ธ์ ๊ธฐ์ค์ด ๋๋ ๋์์ธ ํ๊ฒฝ์ ์์ฉ๊ณผ์ ๊ณผ ์ฒด๊ณ๋ฅผ ๋ฌธํ๊ณผ ์ฌ๋ก๋ฅผ ํตํ์ฌ ์ฐ๊ตฌํ๋ค.(โ
ก์ฅ) ๋ํ ์ญ์ฌ๋ฌธํ ์ํ์ ๋งฅ๋ฝ์ ์ค์ฌ์ผ๋ก ํ๋ ๋์๋์์ธ ์์ธ์ ์์ฉ์ธก๋ฉด์์ ๋์๊ณํ๊ณผ ๋์๋์์ธ ์ฒด๊ณ๋ฅผ ์ ๋ ํ๊ฒฝ์ ์ค์ฌ์ผ๋ก ์ฐ๊ตฌํ๊ณ , ๋์๋์์ธ์ ์ ๋ ํ๊ฒฝ๊ณผ ๋์์ธ ํ๊ฒฝ์ด ๋์๋์์ธ์ ์ด๋ ํ ๋ฐฉ๋ฒ๊ณผ ์ ๋ต์ผ๋ก ์ ์ฉ๋๋๊ฐ๋ฅผ ๊ฐ๋
๊ณผ ์ฌ๋ก๋ฅผ ์ค์ฌ์ผ๋ก ์์๋ณธ๋ค.(โ
ข, โ
ฃ์ฅ)
์ญ์ฌ๋ฌธํ ์ํ์ ๋งฅ๋ฝ์์ ๋์๋์์ธ ์ฌ๋ก๋ฅผ ์ญ์ฌ๋ฌธํ๋์, ์ํ๋ฌธํ๋์ ์ธก๋ฉด์์ ์ ๋ฝ, ๋ฏธ๊ตญ, ์ผ๋ณธ, ํ๊ตญ ๋ฑ์ ์ฌ๋ก๋ฅผ ํตํ์ฌ ์กฐ์ฌ ๋ถ์ํ์๋ค. ๊ธฐ์กด์ ์ ์ง๋์๋ถ์์ ํตํ์ฌ ์ญ์ฌโค๋ฌธํ์ ๋งฅ๋ฝ๊ณผ ์ํโคํ๊ฒฝ์ ๋งฅ๋ฝ์์ ๋ฌธ์ ์ ๊ณผ ์์ฌ์ ์ ๋น๊ตโค์ฐ๊ตฌํ์๋ค.(์ โ
ค์ฅ)
๋ง์ง๋ง์ผ๋ก ๋์๋์์ธ ์์ธ์ ์ญ์ฌโค๋ฌธํ์ ๋งฅ๋ฝ์์์ ์์ฉ๊ณผ์ ๊ณผ ์ ์ฉ๋ฐฉ๋ฒ, ์ํโคํ๊ฒฝ์ ๋งฅ๋ฝ์์์ ์์ฉ๊ณผ์ ๊ณผ ์ ์ฉ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ํด์ ๋ถ์ํ๊ณ ์ด๋ฅผ ๊ทผ๊ฐ์ผ๋ก ํ๋ ๋์๋์์ธ ์์ฉ๊ณผ์ , ๋์๋์์ธ ์ ์ฉ๋ฐฉ๋ฒ ๋ฐ ์ ๋ต์ ์ ์ํ๊ณ , ์์ฉ์ฒด๊ณ์ ์ ์ฉ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ ํ์ ๋น๊ต๋ถ์ํ์๋ค.(์ โ
ฅ์ฅ)
์ด๋ฅผ ํตํ์ฌ ์ญ์ฌโค๋ฌธํ์ ์ํโคํ๊ฒฝ์ ๋งฅ๋ฝ์์ ๋์๋์์ธ์ ๊ตฌ์ฑ์์ธ, ๋์๋์์ธ์ ์ ๋ํ๊ฒฝ๊ณผ ๋์์ธํ๊ฒฝ ์ฒด๊ณ๋ฅผ ์์๋ณด๊ณ ์ ๋ํ๊ฒฝ๊ณผ ๋์์ธํ๊ฒฝ์ด ๋์๋์์ธ๊ณผ ๊ณต๊ณต๋์์ธ์ ์ด๋ ํ ์ ์ฉ๋ฐฉ๋ฒ๊ณผ ์ ๋ต์ ์ ํํํ์๋ค.โ
. ์๋ก
1. ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ํ์์ฑ
2. ์ฐ๊ตฌ๋ชฉ์
3. ์ฐ๊ตฌ๋ฐฉ๋ฒ
4. ์ฐ๊ตฌ๋ฒ์
5. ์ฐ๊ตฌ๊ตฌ์กฐ
6. ์ฉ์ด์ ์
6.1 ๋์๋์์ธ๊ณผ ๊ณต๊ณต๋์์ธ
6.2 ์ญ์ฌ๋ฌธํ์ , ์ํํ๊ฒฝ์ ๋์๋์์ธ ์์ธ
6.3 ๋์๋์์ธ ์ ๋ํ๊ฒฝ, ๋์์ธํ๊ฒฝ
6.4 ๋์๋์์ธ ๋น์ , ์ปจ์
, ์์น
6.5 ๋์๋์์ธ ์ฒด๊ณ
โ
ก. ๋์๋์์ธ์ ์์ด์ ์ญ์ฌโค๋ฌธํ ์ํ์ ๋งฅ๋ฝ
1. ๋์๋์์ธ์์ ์ญ์ฌโค๋ฌธํ์ ๋งฅ๋ฝ
1.1 ๊ณ ๋์ ๋์๋์์ธ
1.2 ์ค์ธ์ ๋์๋์์ธ
1.3 ๊ทผํ๋์ ๋์๋์์ธ
1.4 ์ญ์ฌโค๋ฌธํ์ ๋งฅ๋ฝ์์ ๋์๋์์ธ ์์
2. ๋์๋์์ธ์์ ์ํโคํ๊ฒฝ์ ๋งฅ๋ฝ
2.1 ์์ฐ๊ฒฝ๊ด๊ณผ ๋์๊ฒฝ๊ด
2.2 ์ํ์ ๋์์ธ์ ์๋ฆฌ ๋ฐ ๊ฐ๋
2.3 ์ํ์ ๋์์ธ ์ด๋ก
2.4 ์ํโคํ๊ฒฝ์ ๋งฅ๋ฝ์์ ๋์๋์์ธ ์์
โ
ข. ์์ฉ์ธก๋ฉด์์ ๋์๊ณํ ๋ฐ ๋์๋์์ธ ์ฒด๊ณ ์ฐ๊ตฌ
1. ๋์๊ณํ์ ํน์ง ๋ฐ ๊ตฌ์กฐ
1.1 ๋์๊ณํ ๋ฐ ๊ด๋ฆฌ์ ๊ฐ๋
1.2 ๋์๊ณํ์ ์ฒด๊ณ ๋ฐ ๊ตฌ์กฐ
2. ๋์๊ณํ์ ์ข
๋ฅ
2.1 ๋์๊ธฐ๋ณธ๊ณํ๊ณผ ๋์๊ด๋ฆฌ๊ณํ
2.2 ๊ฒฝ๊ด๊ณํ
2.3 ๋์๋์์ธ๊ธฐ๋ณธ๊ณํ
3. ๋์๋์์ธ ํน์ง, ์ฒด๊ณ, ๊ตฌ์ฑ์์
3.1 ๋์๋์์ธ์ ๊ฐ๋
๋ฐ ๊ตฌ์กฐ
3.2 ๋์๋์์ธ ํ๋๋งจํธ
3.3 ๊ณต๊ณต๋์์ธ ๊ฐ์ด๋๋ผ์ธ
3.4 ๋์๋์์ธ ํ๋ก์ ํธ
โ
ฃ. ์ ์ฉ์ธก๋ฉด์์ ๋์๋์์ธ ๋ฐฉ๋ฒ ์ฐ๊ตฌ
1. ๋งฅ๋ฝ๋์์ธ๊ณผ ์ฅ์์ฑ
2. ์ํต๋์์ธ๊ณผ ์์ด๋ดํฐํฐ
3. ์ฐธ์ฌ๋์์ธ ํ๋ ฅ๋์์ธ ๊ณต์ ๋์์ธ
4. ํตํฉ๋์์ธ๊ณผ ํ ํธ๋์์ธ
5. ์ง์๊ฐ๋ฅํ ๋์์ธ๊ณผ ๊ทธ๋ฆฐ๋์์ธ
6. ์ ๋๋ฒ์ค๋์์ธ๊ณผ ๋ฐฐ๋ฆฌ์ดํ๋ฆฌ
7. ์๋น์ค๋์์ธ๊ณผ ๊ฒฝํ๋์์ธ
8. ํ๋์์ธ๊ณผ ๋์๋ฌธํ์ปจํ
์ธ
โ
ค. ์ญ์ฌโค๋ฌธํ ์ํ์ ๋งฅ๋ฝ์์ ๋์๋์์ธ ์ฌ๋ก์ฐ๊ตฌ
1. ์ญ์ฌ๋ฌธํ๋์
1.1 ์๊ตญ ๋ฐ๋(London)
1.2 ํ๋์ค ํ๋ฆฌ(Paris)
1.3 ๋
์ผ ๋ฒ ๋ฅผ๋ฆฐ(Berlin)
1.4 ๋ฏธ๊ตญ ๋ด์(New York)
1.5 ์ผ๋ณธ ์์ฝํ๋ง(Yokohama)
1.6 ํ๊ตญ ์์ธ(Seoul)
2. ์ํํ๊ฒฝ๋์
2.1 ๋
์ผ ํ๋ผ์ด๋ถ๋ฅดํฌ(Freiburg)
2.2 ์คํ์ธ ๋ฐ๋ฅด์
๋ก๋(Barcelona)
2.3 ์บ๋๋ค ๋ฒค์ฟ ๋ฒ(Vancouver)
2.4 ๋ฏธ๊ตญ ๋ด์(New York)
2.5 ๋ธ๋ผ์ง ๊พธ๋ฆฌ์ฐ๋ฐ(Curitiba)
2.6 ์ฟ ๋ฐ ์๋ฐ๋(Habana)
3. ์ญ์ฌโค๋ฌธํ ์ํโคํ๊ฒฝ์ ๋งฅ๋ฝ์ ๋ฐ๋ฅธ ๋์๋์์ธ ์ฒด๊ณ ๋ฐ์ฑ
3.1 ์ญ์ฌโค๋ฌธํ์ ๋งฅ๋ฝ
3.2 ์ํโคํ๊ฒฝ์ ๋งฅ๋ฝ
โ
ฅ. ์ญ์ฌโค๋ฌธํ ์ํ์ ๋งฅ๋ฝ์ ์์ฉ์ฒด๊ณ ๋ฐ ์ ์ฉ๋ฐฉ๋ฒ์ฐ๊ตฌ
d
1. ์ญ์ฌโค๋ฌธํ ์ํ์ ๋งฅ๋ฝ์์ ์์ฉ ๋ฐ ์ ์ฉ๋ฐฉ๋ฒ
2. ๋์๋์์ธ ๊ณผ์ ๋ฐ ์ ๋ต์ฒด๊ณ
2.1 ๋์๋์์ธ ๋ฌธ์ ์ ๋ถ์
2.2 ๋์๋์์ธ ๋ชฉํ์ ์ค์
2.3 ๋์๋์์ธ ์คํ
2.4 ๋์๋์์ธ ํ๊ฐ
3. ๋์๋์์ธ ์์ฉ์ฒด๊ณ ์ ํ๋ณ ํน์ง๋น๊ต
3.1 ์ญ์ฌโค๋ฌธํ์ ๋งฅ๋ฝ
3.2 ์ํโคํ๊ฒฝ์ ๋งฅ๋ฝ
4. ๋์๋์์ธ ์ ์ฉ๋ฐฉ๋ฒ ์ ํ๋ณ ํน์ง๋น๊ต
โ
ฆ. ๊ฒฐ๋ก
1. ๊ฒฐ์ด
2. ๋ ์ฐ๊ตฌํ ๋ฌธ์
์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ
Abstract
๊ฐ์ฌ์ ๊ธDocto
A study of organizational effectiveness for the learnging construction of police organizations
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ๊ฒฝ์ฐฐ์กฐ์ง์ ์ ํจ์ฑ ํฅ์์ ์ํด ์กฐ์ง ๋ด ํ์ต๊ตฌ์ถ ์์ค์ด ์ด๋ ์ ๋์ธ์ง๋ฅผ ์์๋ณด๊ณ ์ ํ์๋ค. ๋ถ์์ ํ๊ฐ์์ธ์ผ๋ก ํ์ต๊ตฌ์ถ์์ค(๊ฐ์ธ์ฐจ์์ ํ์ต, ํ ์ฐจ์์ ํ์ต, ์กฐ์ง์ฐจ์์ ํ์ต)๊ณผ ์ง์์์คํ
(๋ฆฌ๋, ๋ณด์์์คํ
, ์กฐ์ง๊ตฌ์กฐ)์ผ๋ก ๊ตฌ๋ถํ์๊ณ , ์ง๋ฌด๋ง์กฑ์ด๋ผ๋ ๋งค๊ฐ๋ณ์๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ์ข ๋ ํจ๊ณผ์ ์ธ ์กฐ์ง์ ํจ์ฑ ์ ๊ณ ๋ฅผ ์ํ ์กฐ์ง๊ด๋ฆฌ ์ฐจ์์ ๋ถ์์ ์ค์ํ์๋ค. ๋ถ์๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ดํด๋ณด๋ฉด, ๊ฐ ์์ธ๋ค์ ์กฐ์ง์ ํจ์ฑ์ ์ ์๋ฏธํ ์ํฅ๊ด๊ณ๊ฐ ์๋ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ํ๋ฌ์ผ๋ฉฐ, ํนํ ๋งค๊ฐ๋ณ์์ธ ์ง๋ฌด๋ง์กฑ์ ๋งค๊ฐํจ๊ณผ๊ฐ ๊ฐ์ฅ ๊ฐํจ์ ๋ณด์๋ค. ๊ทธ ๋ค์์ผ ๋ก ๊ฐ์ธ์ฐจ์์ ํ์ต์ด ์กฐ์ง์ ํจ์ฑ ํฅ์์ ์ค์ํ ์์ธ์ผ๋ก ๋ถ์๋์๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ํตํด ์ป์ ํจ์๋ ๊ฒฝ์ฐฐ์กฐ์ง์ ํ์ต์กฐ์ง ๊ตฌ์ถ์ ์ํด์๋ ์กฐ์ง๊ตฌ์ฑ์๋ค์ ์ง๋ฌด๋ง์กฑ ์์ค์ ๊ฐํํ๊ณ , ๊ฐ์ธ์ฐจ์์ ํ์ต์ด ์ง์์ ์ผ๋ก ์ด๋ฃจ์ด์ง๋๋ก ์กฐ์ง๊ด๋ฆฌ์ ์ฐจ์์ ์์ฌ๊ฒฐ์ ์ด ๋ณด๋ค ์ ๊ทน์ ์ผ๋ก ์ด๋ฃจ์ด์ ธ์ผ ํ ๊ฒ์ด๋ค. The purpose of this research is to recognize how the learning construction level of organization increases the effectiveness level of police organizations. This study is divided into the learning construction level (individual, team, and organization level) and supporting system (leadership, compensation system, organizational structure) for analytical estimation factors. The study also executed an analysis using job satisfaction as the parameter for increasing organizational effectiveness. When the results of the analysis were examined, each factor was shown to have a positive effect on organizational effectiveness, and job satisfaction was particularly shown to have the strongest intermediation effect. Individual learning was found to be the second most important factor. The implication of this study is that it is necessary to strengthen job satisfaction to build up police rganizations as learning organizations. Finally, management decision making should be more active to promote ongoing learning at the individual level
์ ์ฌ๋ผ์ดํธ ๊ตฌ์กฐ๊ฐ ๋ฆฌ๊ทธ๋ ๋ชจ๋ธํํฉ๋ฌผ์ ์ด๋ถํด ๋ฉ์ปค๋์ฆ์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ
OAIID:RECH_ACHV_DSTSH_NO:A201624062RECH_ACHV_FG:RR00200003ADJUST_YN:EMP_ID:A079993CITE_RATE:DEPT_NM:๊ตญ์ ๋์
๊ธฐ์ ํ๊ณผEMAIL:[email protected]_YN:CONFIRM:
Effect of inorganic constituents existing in empty fruit bunch (EFB) on features of pyrolysis products
In this study, the effect of inorganic constituents on the physicochemical properties of pyrolytic products produced from empty fruit bunch (EFB) by fast pyrolysis were investigated. Inorganic constituents were removed from the EFB by means of washing treatment with hydrofluoric acid (HF) and distilled water (D.I water). Ash content decreased from 6.2 wt% (EFB) to 2.4 wt% (HF-EFB) and 3.5 wt% (D.I-EFB), respectively. As a result of the inorganic component, a quantity of potassium in EFB has showed the highest removal efficiency in both HF and D.I water (HF: 80.3%, D.I water: 72.8%). Fast pyrolysis was performed with demineralized EFB in the fluidized bed reactor under the temperature of 500 at the residence time of 1.3 sec. The yield of bio-oil was determined to 57.3 wt% for HF-EFB and 52.1 wt% for D.I-EFB, respectively. Biochar yield decreased whereas yield of non-condensable gas increased with decreasing inorganic content of EFB. Water content decreased from 26.9% (EFB) to 9.9% (HF-EFB) and viscosity increased from 16.1 cSt (EFB) to 334 cSt (HF-EFB).
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ๊ธ์์ด๋ถํด ๊ณต์ ์ค ํ ๋ถ์ฐ๋ฌผ(empty fruit bunch: EFB)์ ์กด์ฌํ๋ ๋ฌด๊ธฐ์ฑ๋ถ์ด ๊ธ์์ด๋ถํด ์ฐ๋ฌผ์๋ฌผ๋ฆฌํํ์ ํน์ฑ์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ์ ์กฐ์ฌํ์๋ค. ํ ๋ถ์ฐ๋ฌผ์ ์กด์ฌํ๋ ๋ฌด๊ธฐ์ฑ๋ถ์ ์ ๊ฑฐํ๊ธฐ ์ํด ๋ถ์ฐ๊ณผ ์ฆ๋ฅ์๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์์ผ๋ฉฐ, ํ ๋ถ์ฐ๋ฌผ์ ํ๋ถ ํจ๋์ ๋ฌด๊ธฐ์ฑ๋ถ ์ ๊ฑฐ ์ 6.2 wt%์์ 2.4 wt% (๋ถ์ฐ ์ฒ๋ฆฌ: HF-EFB), 3.5 wt% (์ฆ๋ฅ์์ฒ๋ฆฌ: DI-EFB)๋ก ๊ฐ๊ฐ ๊ฐ์ํ์๋ค. ๋ฌด๊ธฐ์ฑ๋ถ ์ ๋ ๊ฒฐ๊ณผ ํ ๋ถ์ฐ๋ฌผ์ ๋ค๋ ์กด์ฌํ๊ณ ์๋ ์นผ๋ฅจ์ด ๋ ์ฉ๋งค ๋ชจ๋์์ ๊ฐ์ฅ ๋์ ์ ๊ฑฐํจ์จ์ ๋ํ๋๋ค(๋ถ์ฐ: 80.3%, ์ฆ๋ฅ์: 78.3%). ๋ฌด๊ธฐ์ฑ๋ถ์ด ์ ๊ฑฐ๋ ํ ๋ถ์ฐ๋ฌผ์ ์ ๋ํ ๊ธ์์ด๋ถํด ์ฅ์น๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ(์จ๋์กฐ๊ฑด 500โ, ์ฒด๋ฅ์๊ฐ 1.3์ด) ๋ฐ์ด์ค์ค์ผ, ๋ฐ์ด์คํ, ๋น์์ถ์ฑ ๊ฐ์ค๋ก ๋ณํ์์ผฐ๋ค. ๋ฐ์ด์ค์ค์ผ์ ์์จ์ ๋ถ์ฐ ์ฒ๋ฆฌ ํ 57.3 wt%, ์ฆ๋ฅ์ ์ฒ๋ฆฌ ํ 51.3 wt%๋ก ๊ฐ๊ฐ ๋ํ๋ฌ๋ค. ํ ๋ถ์ฐ๋ฌผ ๋ด ๋ฌด๊ธฐ์ฑ๋ถ ํจ๋์ด ๋ฎ์์๋ก ๋ฐ์ด์คํ์ ์์จ์ ๊ฐ์ํ์๊ณ , ๋น์์ถ์ฑ ๊ฐ์ค์ ์์จ์ ์ฆ๊ฐํ๋ ๊ฒฝํฅ์ ๋ํ๋๋ค. ๋ฐ์ด์ค์ค์ผ์ ๋ฌผ๋ฆฌํํ์ ํน์ฑ ๋ถ์๊ฒฐ๊ณผ์ ์ํ๋ฉด ์๋ถ ํจ๋์ ๋ฌด๊ธฐ์ฑ๋ถ ์ ๊ฑฐ ์ 26.9%์์ ๋ถ์ฐ ์ฒ๋ฆฌ ํ 9.9%๋ก ๊ฐ์ํ ๋ฐ๋ฉด ์ ๋๋ 16.1 cSt์์ 334 cSt๋ก ์ฆ๊ฐํ์๋ค.OAIID:RECH_ACHV_DSTSH_NO:T201623482RECH_ACHV_FG:RR00200001ADJUST_YN:EMP_ID:A079993CITE_RATE:0DEPT_NM:๊ตญ์ ๋์
๊ธฐ์ ํ๊ณผEMAIL:[email protected]_YN:YY