Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.11
no.5
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pp.245-260
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2006
The e-learning market in korea has been growing rapidly over the past several years. We selects the variables well matched to service quality of e-learning site on the basis of independent variables of this study, sets the models as adding the factors newly noticed such as convenience of site use in e-learning. We also see the significance of the relationships between service quality of e-learning site, personal performance, customer satisfaction and customer's reuse intention.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.33
no.1
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pp.31-42
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2007
While Defense Agency fur Technology and Quality(DTaQ) has been utilized a risk assessment method as a quality assurance activity for defense goods since 1999, a risk assessment method is known to be ineffective to identify defective items. The objective of this study is to propose the new evaluation method, that adjusts a relative priority of evaluation elements using AHP(Analytic Hierarchy Process). Newly evaluated scores have been applied to the risk assessment result of 2005 defective items to test a validity of the new evaluation model. The new model is capable to identify more high and medium risk-level items than the current method. The company risk-level gets more scores than the item risk-level in the new model.
Journal of the Society of Cosmetic Scientists of Korea
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v.26
no.1
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pp.125-138
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2000
화장품의 개발에서 기계적인 측정결과 뿐만 아니라 소비자가 실제 사용할 때 느껴지는 감성적인 요인의 중요성이 높이 인식되어감에 따라, 관능적인 특성평가의 필요성이 대두되고 있다. 그런 관점에서 트원케익에 대한 사용성 테스트의 한 방법으로 기호형 관능평가를 시도하였고, 본 실험에서는 동일한 소비자(28 명)가 9개의 트윈케익을 일정한 시간에 비슷한 화장 조건하에서 사용하여 비교 평가하도록 하여, 평가의 재현성과 신뢰성을 꾀하였다. 평가는 트윈케익의 세부 관능적 특성에 대한 강도 조사와 선호도 조사 및 전체적인 만족도에 대한 것이었다. 수집된 테이터를 주성분분석에 의해 데이터를 분석하였고, 그 결과 크게 커버력 요인과 입자감 요인이라는 2 가지 요인으로 트원케익의 특성을 평가할 수 있음을 알았다. 일반적인 트윈케익의 분류 방법인 촉촉함과 매트함의 경우, 매트함에 있어서는 트원케익의 공통적 속성으로 제품간 차이를 느끼지 못하였고, 촉촉함에 있어서는 트원케익제품간 차이를 약간 느끼는 것으로 나타났다. 또한 트윈케익의 관능적 특성별 강도와 선호도의 상관관계를 분석하였고, 그 결과에 따른 트윈케익의 (+)매력품질과 (-)매력품질을 분석하였는데, 선호도가 높은 제품이 되려면 여러 가지 (+)매력품질을 고루 갖추고,(-)매력품질을 적게 가져야 할 것으로 사료된다. 본 실험의 평가자들이 대부분 25∼30 세인 점을 감안하면 이 연령 대에서 선호도가 높은 트윈케익 제품의 특성은 커버력이 있으면서 고운 입자감을 느낄 수 있으며, 너무 촉촉하지도 매트하지도 않은 중간 상태와 자연스러운 화장상태를 유지하는 것으로 나타났다.
Since the data is collected from disparate sources in many actual data mining environments, it is common to have data values in different abstraction levels. This paper shows that such multiple abstraction levels of data can cause undesirable effects in decision tree classification. After explaining that equalizing abstraction levels by force cannot provide satisfactory solutions of this problem, it presents a method to utilize the data as it is. The proposed method accommodates the generalization/specialization relationship between data values in both of the construction and the class assignment phase of decision tree classification. The experimental results show that the proposed method reduces classification error rates significantly when multiple abstraction levels of data are involved.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.5
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pp.1034-1042
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2009
The study revisits Miles and Snow's strategy typology to investigate the performance relationship with the strategic behavior. Where the most strategy typology researches discern the typology by the respondent's survey such as choosing the best representative behavior for the organization, we developed the strategic typology by the organization's behavior such as marketing strategy, research and development strategy and members' attitudes to the quality. The financial crisis in Korea has reestablished organizational behavior. The study emphasized the changing attitudes of strategy. The results demonstrate that prospector organizations outperform other strategic behavior organizations.
The relationship between grain yield. protein content and sedimentation value in wheat were studied using 9 varieties cultivated at 8 locations in Korea. The grain yields of wheat varied widely, according to varieties and locations. Negative correlations between grain yield and protein content, and grain yield and sedimentation value were observed, while a positive correlation between protein content and sedimentation value was observed. Specific sedimentation values of soft wheats were below 4, while those of hard wheats were above 5. The intermediate varieties had sedimentation values of 4-5. This showed that specific sedimentation values could be used as a criterion in the classification of wheat quality.
Criticality prediction models to identify most fault-prone modules in the system early in the software development process help in allocation of resources and foster software quality improvement. Many models for identifying fault-prone modules using design complexity metrics have been suggested, but most of them are training models that need training data set. Most organizations cannot use these models because very few organizations have their own training data. This paper builds a prediction model based on a well-known supervised learning model, error backpropagation neural net, using design metrics quantifying SDL system specifications. To solve the problem of other models, this model is trained by generated virtual training data set. Some simulation studies have been performed to investigate feasibility of this model, and the results show that suggested model can be an alternative for the organizations without real training data to predict their software qualities.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.11
no.4
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pp.3-11
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2010
Currently the quality of construction drawings is deteriorated due to restrictions on time costs allowed to the design phase. Moreover shop drawings are arbitrarily produced without the standard criteria, and cleared off after the completion of construction. As a result, the information of produced shop drawings is not feedback to the design phase, and the quality of the construction drawings become worse. This study proposes checklists that include information requested at construction sites and the shop drawings as well as the existing checklists for the construction drawings. The checklists integrate designer's check-items according to breakdown of drawings and contractor's check-items base don construction process. Index matrices of the integrated checklists is developed for practical application of the checklists, and validated through intensive interview with design and construction practitioners.
Data augmentation is general approach to solve overfitting of machine learning models by applying various data transformations and distortions to dataset. However, when data augmentation is applied in GAN-based model, which is deep learning image generation model, data transformation and distortion are reflected in the generated image, then the generated image quality decrease. To prevent this problem called augmentation leak, we propose a scheme that can prevent augmentation leak regardless of the type and number of augmentations. Specifically, we analyze the conditions of augmentation leak occurrence by type and implement auxiliary augmentation task classifier that can prevent augmentation leak. Through experiments, we show that the proposed technique prevents augmentation leak in the GAN model, and as a result improves the quality of the generated image. We also demonstrate the superiority of the proposed scheme through ablation study and comparison with other representative augmentation leak prevention technique.
Park, Ka-Hyun;Kim, Jongkwan;Lee, Seokhyung;Kim, Min-Ki;Lee, Kyung-Ryoon;Han, Jin-Tae
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.38
no.11
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pp.87-95
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2022
The geotechnical information constructed in the National Geotechnical Information DB System has been extensively used in design, construction, underground safety management, and disaster assessment. However, it is necessary to refine the geotechnical information because it has nearly 300,000 established cases containing a lot of missing or incorrect information. This research proposes a method for automatic quality control of geotechnical information using a fully connected neural network. Significantly, the anomalies in geotechnical information were detected using a database combining the standard penetration test results and strata information of Seoul. Consequently, the misclassification rate for the verification data is confirmed as 5.4%. Overall, the studied algorithm is expected to detect outliers of geotechnical information effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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