• Asia Marketing Journal
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• v.1 no.1
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• pp.2.1-2.38
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• 1998

본 연구에서는 소비자 만족 형성 과정에서 발현되는 소비자의 감정 반응의 역할에 대해 이론적 및 실증적으로 고찰하였다. 소비자 감정 반응에 관한 선행 연구의 고찰을 통해 소비자 만족 형성 과정에서 발현되는 소비자 감정 반응은 구매라는 사건을 중심으로 기분 상태와 소비 정서라는 주요한 범주로 구분할 수 있음을 발견하였다. 다음으로 감정과 인지의 관계를 설명하는 이론, 특히 정서의 인지적 평가 이론을 기초로 기존의 기대-불일치 모형에 의한 인지적 과정과 기분 상태→소비 정서의 감정적 과정을 결합하는 연구 모형을 수립하고 확인적 요인 분석과 구조 방정식 모형으로 실증 분석하였다. 실증 연구 결과 점포 내 기분 상태는 유쾌와 각성, 소비 정서는 긍정적 소비 정서와 부정적 소비 정서의 차원으로 구분되며, 기대가 소비자의 점포 내 기분 상태의 인지적 평가로, 불일치가 소비 정서의 인지적 평가로 간주될 수 있으며, 점포 내 기분 상태가 제품의 성과 판단과 소비 정서에 직접적으로 영향을 미친다는 사실이 밝혀졌다.

• Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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• 1989.06a
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• pp.22-28
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• 1989

유압베인펌프는 토출유량이 많고 소형으로 동력밀도는 높으나 토출압력면에스는 피스톤식 펌프에 뒤지기 때문에 발생압력의 고압화에 대한 연구가 계속되어 왔다. 유압장치의 경제적인 압력으로서 $300kgf/cm^2$가 제시되어 있는 가운데, 유압베인펌프의 고압화의 연구가 진행중에 있는 점, 또한 최근들어 에너지 절약의 일환으로 펌프의 수명연장 문제가 거론되어 지고 있는 점, 물에 타기 어려운 난연성유압 작동유를 사용할 경우 마찰증대 및 마모성능이 저하하는 점 등의 이유에서 유압베인 펌프의 마찰, 윤활문제가 중요시 되어지고 있다. 특히 펌프의 체적효율을 높이는 것과 마찰, 마모를 저하시키는 것과는 서로 상반된 관계에 놓여있기 때문에 문제의 해결에 어려움을 갖고 있다. 이와같은 모순을 해결하기 위해서는 베인과 캠링사이의 슬라이딩부분의 윤활상태를 파악하지 않으면 안된다. 그러나 베인의 선단부에는 10-20ms의 짧은 시간동안에 수백기압의 압력이 변화하기 때문에 지금까지 확실한 작용력의 파악이 어려워 이 분야의 윤활상태 파악에 관한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 베인과 캠링간의 윤활상태를 윤활공학적 관점에서 보면 변동하중 상태에서의 슬라이딩 탄성유체윤활상태 또는 혼합윤활상태에 있는 것으로 판단되어지는데, 이와같은 여러가지 어려운 조건 때문에 윤활상태를 파악하는데, 어려운점이 뒤따르게 된다. 위와 같은 배경에 착안하여 본 연구에서는 유압베인펌프를 모델화하여 변동하중상태에서 실험이 가능한 장치를 제작, 사용하여 베인 선단 슬라이딩부분의 윤활상태를 파악하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2015.11a
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• pp.201-202
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• 2015

과거 연료소모량과 오염물질 배출량을 추정하기 위한 연구에서는 주로 속도변수를 이용하였으나, 속도의 변화에 따른 연료소모량 및 오염물질 배출량의 변화를 올바르게 반영하지 못하는 문제점이 대두되었다. 이러한 문제점을 극복할 수 있는 대안으로 평가받는 것이 가속도이다. 이처럼 가속도 변수가 중요하게 다루어지고 있으나 여전히 연료소모량이나 오염물질 배출량과 관련하여 급가속을 판단할 만한 기준이 모호하다. 이에 본 연구에서는 연료소모 및 $CO_2$ 배출량을 증가시켜 급가속으로 판단할 수 있는 가속도 임계치를 추정하고자 하였다. 가속도 임계치 및 모형추정을 위해 LPG 중형 승용차량에 장착한 차량 정보 저장장치로부터 가속 주행실험시 수집한 실시간 데이터를 수집 분석하였다. 가속의 특성상 동일한 가속도라 할지라도 정지상태인지 여부에 따라 동일한 가속도에 대한 연료소모량, $CO_2$ 배출량이 상이하게 나타난다. 따라서 실험을 통해 정지상태에서 가속시 관성을 극복하기 위한 동력이 요구되는 속도의 범위를 확인하고 이중 출발 가속주행시 임계가속도를 도출하였다. 가속 주행실험 결과 연료소모 및 $CO_2$ 배출 증가량이 급격히 증가되는 임계가속도를 도출하기 위해 CART 분석을 이용하였으며, 그 결과 정지 상태에서 가속하는 경우 $2.598m/s^2$, 의 가속도가 연료 및 $CO_2$ 배출량을 크게 증가시키는 임계 가속도인 것으로 추정되었다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.14 no.4
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• pp.455-462
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• 2013

This paper proposes a detection system that, by determining whether a dangerous act is being carried out among other pedestrians in the images captured using CCTV, provides pre-warnings and establishes emergency measures. To determine the presence of a dangerous act, after setting zones of interest and danger zones within those zones of interest, the danger level is determined in accordance with the range of encroachment upon detecting an object. Especially, this research aims at detecting a suicide jump from the bridge and extends to detecting a dangerous act among pedestrians from detecting a dangerous act of only one person with no one in the previous research. This system classifies the status into 3 levels as safe, alert, and danger according to the amount of part being over the bridge railing. If a situation is deemed as warning-worthy and emergency, the integrated control center is immediately alerted to facilitate prevention in advance.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.5
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• pp.817-826
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• 2023

In this paper, a fault determination methodology based on an artificial neural network was proposed to protect the system from faults on the lines in the smart grid distribution system. In the proposed methodology, first, it was designed to determine whether there is a low impedance line fault (LIF) based on the magnitude of the current RMS value, and if it is determined to be a normal current, it was designed to determine whether a high impedance ground fault (HIF) is present using Normal/HIF classifier based on artificial neural network. Among repetitive DSP module-based algorithm verification tests, the normal/HIF classifier recognized the current waveform as normal and did not show reclosing operation for the cases of normal state current waveform simulation test where the RMS value was smaller than the minimum operating current value. On the other hand, for the cases of LIF where RMS value is greater than the minimum operating current value, the validity of the proposed methodology could be confirmed by immediately recognizing it as a fault state and showing reclosing operation according to the prescribed procedure.

• Proceedings of the Korean Aquaculture Society Conference
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• 2001.12a
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• pp.240-241
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• 2001

• Proceedings of the Korean Institute of Landscape Architecture Conference
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• 2015.03a
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• pp.102-103
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• 2015

• The korean journal of orthodontics
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• v.38 no.6
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• pp.437-455
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• 2008

Condylar hyperplasia is a pathologic condition showing 3-dimensional skeletal hyperplasia of the mandible. The reason for condylar hyperplasia is not yet known, but the effects of hormone, trauma, infection, genetics, fetal condition, and hypervascularity are known as possible reasons. When we diagnose a patient as having condylar hyperplasia, it is important to decide if it is in progress or not. Treatment for facial asymmetry due to condylar hyperplasia are decided accordingly, including condylectomy, that is removal of growth site of the affected condyle, and conventional orthognathic surgery only or condylectomy with orthognathic surgery after the completion of growth. Therefore, it is important to determine the growth state of condylar hyperplasia in treatment stability. This is verified through bone scan and regular check-ups with 3D CT or PA cephalogram. This case report introduces an improved case of facial asymmetry with condylectomy together with orthognathic surgery.

• Journal of the Korean Electrochemical Society
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• v.11 no.1
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• pp.33-36
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• 2008

In the present study, impedance spectrometry has been used for predicting State-of-Charge (SoC) of gel type, Valve Regulated Lead Acid (VRLA), battery. The impedance measurements of VRLA battery (2V/1.2 Ah) at various SoC were made over the frequency range from 100kHz to 10mHz with an amplitude 10 mV. The impedance parameters have been evaluated by the analysis of the data using an equivalent circuit and a complex non-linear least squares (CNLS) fitting method. The charge transfer resistance values and double layer capacitance values of the positive electrode were higher than those of the negative electrode. The gel resistance values increased with decreasing in SoC. This indicates that the gel resistance is an important parameter for predicting SoC of VRLA battery.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.4
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• pp.19-27
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• 2020

In this paper, we propose a machine learning method for diagnosing the failure of a gas pressure regulator. Originally, when implementing a machine learning model for detecting abnormal operation of a facility, it is common to install sensors to collect data. However, failure of a gas pressure regulator can lead to fatal safety problems, so that installing an additional sensor on a gas pressure regulator is not simple. In this paper, we propose various machine learning approach for diagnosing the abnormal operation of a gas pressure regulator with only the flow rate and gas pressure data collected from a gas pressure regulator itself. Since the fault data of a gas pressure regulator is not enough, the model is trained in all classes by applying the over-sampling method. The classification model was implemented using Gradient boosting, 1D Convolutional Neural Networks, and LSTM algorithm, and gradient boosting model showed the best performance among classification models with 99.975% accuracy.