• 유통과학연구
• /
• 제12권1호
• /
• pp.21-28
• /
• 2014

Purpose - This study aims to examine the Indian consumers'mall shopping patronage with the application of theory of planned behavior (TPB). The research intends to extend the TPB components (attitude, self-efficacy, subjective norms) with the addition of self-image and study their effect on Indian consumers' mall patronage intention. Research design, data and methodology - The research employed factor analysis to verify correct loading of items on corresponding factors and to confirm the applicability of constructs in the Indian context. The model was tested using stepwise regression analysis. Results -The results indicate a positive relationship between self-efficacy and intention to mall patronage. The findings show that self-image, attitude, self-efficacy, subjective norm significantly influence the mall patronage intention. Self-efficacy, which signifies self-competence and confidence in one's ability as a mall shopper indicates that as the self-efficacy increases Indian consumers' will eventually patronize malls. Conclusions - Self-image congruency plays a salient role in predicting mall-shopping patronage. The mall management should ensure that the mall marketing strategies incorporate it along with the other components of TPB to warrant decent footfall.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제37권4호
• /
• pp.717-736
• /
• 2023

본 연구는 데이터와 인공지능 예측모델을 활용한 통계프로그램을 개발하여 초등학교 6학년 한 학급에 적용함으로써 학생들의 통계적 소양 신장에 효과가 있는지 확인하는 것을 목적으로 한다. 오늘날 초등학교 통계교육의 문제점을 분석하고, 4차 산업혁명 시대에서 중시되는 데이터와 인공지능 교육을 융합하여 통계적 문제해결의 전 과정을 경험하고 미래에 대한 올바른 예측을 경험해 볼 수 있는 총 15차시의 통계프로그램을 개발하였다. 본 프로그램의 가장 큰 특징은 인공지능 교육의 중점 요소인 데이터의 중요성 인식, 공공데이터플랫폼에서 제공하는 실생활 데이터를 사용하여 맥락을 고려한 자료 수집 및 분석 활동을 포함한다는 것이다. 또한 공학 도구인 엔트리와 이지통계를 활용하고, 인공지능 예측모델을 제작하여 데이터를 기반으로 미래를 예측해 보는 활동으로 구성된다는 점에서 의사소통역량, 정보처리역량, 비판적 사고 역량을 기를 수 있는 역량 중심의 프로그램으로 구성하였다. 본 프로그램의 적용 결과, 프로그램 적용은 초등학생의 통계적 소양에 긍정적 영향을 미쳤을 뿐만 아니라 학생들의 흥미, 주체적이고 비판적 탐구, 통계적 문제해결 전 과정에서의 수학적 의사소통을 관찰할 수 있었다.

• 지식경영연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.19-47
• /
• 2024

기업의 데이터 분석 및 활용 역량은 전사 차원의 지식경영과 의사결정에 중요한 역할을 한다. 이 연구는 대형 언어 모델이 기업데이터 분석에서 어떻게 활용될 수 있는지 알아보고자 수행되었다. 구체적으로 인적자원 분야에 초점을 맞추어, 대형 언어 모델의 데이터 분석 역량을 검증해 보았다. 이를 위해 인사분야에서 많은 연구가 이루어져온 공개데이터셋 IBM HR 데이터를 소재로, 선행연구들에서 이루어진 머신러닝 기반 이직자 예측 분석을 ChatGPT를 통해 재현하고 그 예측성능을 비교해보았다. 고급 프로그래밍 역량이 필요했던 과거 연구방식과 달리, 분석가의 자연어 요청으로 진행한 ChatGPT 기반 머신러닝 데이터 분석은 훨씬 쉽고 빠르다는 장점이 있었고, 예측 정확도 역시 선행연구와 비교해 경쟁력 있는 수준을 기록했다. 이는 그동안 고급 프로그래밍 역량이 요구되던 기업데이터 분석 분야에서, ChatGPT를 비롯한 대형 언어 모델들이 효과적이고 실질적인 대안이 될 수 있다는 가능성을 시사한다. 또한 이를 통해 데이터 분석의 대중화 나아가 데이터 기반 의사결정(DDDM: Data-Driven Decision Making)의 확산에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 데이터분석 과정에서 사용한 프롬프트와 ChatGPT가 생성한 프로그래밍 코드도 부록에 수록하여 검증 가능하게 함으로써, 향후 대형 언어 모델을 활용한 데이터분석 연구의 초석을 제공하고자 한다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제6권5_6호
• /
• pp.595-618
• /
• 2010

This paper describes the application of a wireless sensor network to a 31 meter-tall medieval tower located in the city of Trento, Italy. The effort is motivated by preservation of the integrity of a set of frescoes decorating the room on the second floor, representing one of most important International Gothic artworks in Europe. The specific application demanded development of customized hardware and software. The wireless module selected as the core platform allows reliable wireless communication at low cost with a long service life. Sensors include accelerometers, deformation gauges, and thermometers. A multi-hop data collection protocol was applied in the software to improve the system's flexibility and scalability. The system has been operating since September 2008, and in recent months the data loss ratio was estimated as less than 0.01%. The data acquired so far are in agreement with the prediction resulting a priori from the 3-dimensional FEM. Based on these data a Bayesian updating procedure is employed to real-time estimate the probability of abnormal condition states. This first period of operation demonstrated the stability and reliability of the system, and its ability to recognize any possible occurrence of abnormal conditions that could jeopardize the integrity of the frescos.

• 전자통신동향분석
• /
• 제39권4호
• /
• pp.42-53
• /
• 2024

Mathematical modeling is the process of representing physical phenomena using equations, and it often describes various scientific phenomena through differential equations. Numerical analysis, which is capable of approximating solutions to partial differential equations representing physical phenomena, is widely utilized. However, in high-dimensional or nonlinear systems, computational costs can substantially increase, leading to potential numerical instability or convergence issues. Recently, Physics-Informed Neural Networks (PINNs) have emerged as an alternative approach. A PINN leverages physical laws even with limited data to provide highly reliable predictive performance and can address the convergence issues and high computational costs associated with numerical analysis. This paper analyzes the weak signals, research trends, patent trends, and case studies of PINNs. On the basis of this analysis, it proposes directions for the development of PINN techniques in the agricultural field. In particular, the application of PINNs in agriculture is expected to be more effective than in other industries because of their ability to reflect real-time changes in biological processes. While the technology readiness level of PINNs remains low, the potential for model training with minimal data and real-time prediction capabilities suggests that PINNs could replace traditional numerical analysis models. It is anticipated that the research and industrial applications of PINN will develop at an increasing pace while focusing on addressing the complexity of mathematical models in agriculture, mathematical modeling and the application of various biological processes; securing key patents related to PINNs; and standardizing PINN technology in the field of agriculture.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제23권6호
• /
• pp.119-124
• /
• 2022

최근 적층제조기술을 활용한 건축 상품 시공방법이 제안되고 있다. 적층제조기술은 건축 상품 시공과정을 자동화하여 작업자 안전을 확보한다. 또한, 비정형 형상의 구현효율성이 높아 건축물과 기반시설제조과정에 적용 가능성을 주목 받고 있다. 적층제조기술은 현대의 건설 산업에서 요구되는 컴퓨터 기반의 시공자동화, 자원관리, 시공기간예측 등을 만족할 수 있는 기술이다. 하지만, 아직 부족한 누적 데이터와 표준, 규제, 운영방법 등에 의해 산업 적용이 제한되고 있다. 본 연구에서는 건축 적층제조기술 적용가능성을 분석하기 위해 2개의 적층제조시스템으로 건축 상품을 제조한다. 또한 각 건축 상품은 적층생산결정모델을 통해 적합한 제조시스템으로 투입하는 방법이 적용되고, 실증 실험을 통해 제조과정의 문제를 확인한다. 결과적으로 건축 상품의 품질 향상을 위한 확장된 적층생산결정모델을 제안한다.

• 자원환경지질
• /
• 제53권3호
• /
• pp.321-336
• /
• 2020

일본 지진방재 컨트롤타워는 지진조사연구추진본부이며, 산하의 정책위원회는 국가 종합기본시책과 조사관측계획을 수립하고 지진조사위원회는 각 지진방재 전문기관의 조사관측데이터와 연구성과를 취합하여 종합 검토평가를 한다. 일본의 지진방재·대응 시스템의 벤치마킹을 통한 우리나라에의 바람직한 시사점으로는 지진관련 지오-리질리언스 연구전략 구축이다. 지오-리질리언스 개념은 연구성과 실용화와 지질자원분야의 타 과학기술·인문사회분야와의 융합에 의한 재해복원능력 향상 역량을 의미하며, 주요 범위로는 국가 중장기 로드맵 전략연구, 지진예측연구, 지진재해 예측·경감기술개발, Geo-ICT 융합기술개발, Geo-사이버물리시스템 구현, 지구모방 기술개발 등과 지진발생지역 주민의 물리적, 심리적 치유관련 지질자원기술 관점 연구개발 등이다. 이를 통해, 국책전문연구기관은 재해발생 예측기술개발과 선제적 대응능력 강화, 지오데이터와 연구결과에 대한 지역사회의 신뢰도 제고와 차세대 인력양성, 관련 지진방재 인프라 확충 등이 가능할 것이다.

• Journal of Radiation Protection and Research
• /
• 제28권4호
• /
• pp.311-319
• /
• 2003

본 연구는 격자형 가우시안 플룸모형을 Matlab언어를 이용하여 구축한 후, 영광원자력시설의 부지에서 시행된 추적자 확산실험자료를 이용하여 예측력을 평가하였다. 풍하방향으로는 20km까지 10m간격으로 격자를 구분하였으며, 풍하방향에 수직인 지표방향은 방출점을 중심으로 상하 5km를 각각 10m 간격으로 구분하여 $1,990{\times}1,000{\times}1$의 격자망으로 구성하였다. 실험당시의 대기안정도는 P-G방법에 의해 B등급으로 나타났으며 이를 이용하여 각 격자의 농도예측을 수행하였다. 반경 3km의 A-line의 경우가 반경 8km근방의 B-line에 비해 격자형 가우시안 모형의 예측력이 뛰어난 것으로 나타났으며, 방출점에서 거리가 멀어질수록 P-G방법에 의한 확산폭의 산정은 모형의 예측력을 떨어뜨리는 것으로 나타났다. 모형의 예측력을 향상시키기 위하여 P-G 방법에 의한 확산폭인 sigma y 및 sigma z를 선형계획법을 이용하여 수정하였다. 수정된 확산인자를 적용한 결과 3km와 8km 모두 모형의 예측력이 향상됨을 확인할 수 있었다. 향후 추적자 확산실험 데이터의 축적을 통해 기상조건에 따른 확산인자에 대한 경험식을 개발한다면 격자형 가우시안 모델이 원자력시설에서의 대기질 환경영향평가에 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 기대된다.

• BMB Reports
• /
• 제39권5호
• /
• pp.560-570
• /
• 2006

Mistletoe (Viscum album) lectins, which are classified as a type II ribosome-inactivating protein (RIP) due to their unique biological function and the potential medical and therapeutic application in cancer cells, receive a rising attention. The heterodimeric glycoproteins contain the A-chain with catalytic activity and the B-chain with sugar binding properties. In recent years, studies involving the lectins from the white berry European mistletoe (Viscum album) and the yellow berry Korean mistletoe (Viscum album coloratum) have been described. However, the detailed mechanism in exerting unique cytotoxic effect on cancer cells still remains unclear. Here, we aim to understand and define the molecular basis and biological effects of the type II RIPs, through the studies of the recombinant Korean mistletoe lectin. To this end, we expressed, purified the recombinant Korean mistletoe lectin (rKML), and investigated its molecular characteristics in vitro, its cytotoxicity and ability to induce apoptotic cell death in cancer cells. To gain structural basis for its catalytic activity and sugar binding properties, we performed homology modeling studies based on the high degree of sequence identity and conserved secondary structure prediction between Korean and European, Himalayan mistletoe lectins, and Ricin.

• 한국축산식품학회지
• /
• 제32권4호
• /
• pp.448-457
• /
• 2012

The predictive ability for off-flavor development and quality change of ground beef was evaluated using a microbial time temperature indicator (TTI). Quality indices such as off-flavor detection (OFD) time, color, pH, volatile basic nitrogen (VBN), aerobic mesophilic bacteria (AMB) counts, and lactic acid bacteria (LAB) counts were measured during storage at 5, 10, 15, and $25^{\circ}C$, respectively. Arrhenius activation energies (Ea) were estimated for temperature dependence. The Ea values for TTI response (changes in titratable acidity (TA)), VBN, AMB counts, LAB counts, and freshness, which is defined based on OFD time for quality indices of ground beef, were 106.22 kJ/mol, 58.98 kJ/mol, 110.35 kJ/mol, 116.65 kJ/mol, and 92.73 kJ/mol, respectively. The Ea of microbial TTI was found to be closer to those of the AMB counts, LAB counts, and freshness. Therefore, AMB counts, LAB counts, and freshness could be predicted accurately by the microbial TTI response due to their Ea similarity. The microbial TTI exhibited consistent relationships between its TA change and corresponding quality indices, such as AMB counts, LAB counts, and freshness, regardless of storage temperature. Conclusively, the results established that the developed microbial TTI can be used in intelligent packaging technology for representing some selected quality indices of ground beef.