This study is intended for international cooperation in the field of LED were analyzed. The results, LED wide coverage areas, and a promising future is expected to grow fast enough to occupancy for a major national technology is a competitive situation. Chip Scale Package, including our country, such as LED manufacturing technology that might be competitive in parts, but new technologies such as renal substrate R&D and technology development still active preemption is not the situation. Renal substrate, particularly, large-diameter sapphire, large size/large LED manufacturers, such as a promising area for future research and development support will be needed. To do this, previous research in this area and the U.S., Japan cooperation in such studies also will need to expand. Bibliometrics way through this study, analytical techniques and analytical tools used in the integrated analysis of the usefulness and necessity of the system development were found.
Typical analytical tools in noise level estimation are using BEM and Ray Acoustics for acoustic field.0 this paper, application of both approaches have been examined for the prediction on the exterior surface of railway vehicles. Advantages and disadvantages of the tool have been also evaluated. The result shows that sound understanding of the analytical tools for noise evaluation is necessary.
The purpose of this paper is to highlight the importance of the use of two analytical tools to the business and the academic world. The 'business model canvas' originally developed by Osterwalder and Pigneur(2010) consists of 9 building blocks, and provides an overview of the business model in a single page. The '10 types of innovation model' presented in Keeley et al.(2013), shows the framework and cases for innovating business model. Two tools contain the whole components of business model from value proposition, value creation, value delivery to value capture. Two tools, however can not provide much new idea for managers to improve the existing business model. Developing various business model cases and innovative business model archetypes are needed.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.2
no.2
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pp.189-207
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1997
Recently, we have witnessed a host of emerging tools in the management support systems (MSS) area including the data warehouse/multidimensinal databases (MDDB), data mining, on-line analytical processing (OLAP), intelligent agents, World Wide Web(WWW) technologies, the Internet, and corporate intranets. These tools are reshaping MSS developments in organizations. This article reviews a set of emerging data management technologies in the knowledge discovery in databases(KDD) process and analyzes their implications for decision support. Furthermore, today's MSS are equipped with a plethora of AI techniques (artifical neural networks, and genetic algorithms, etc) fuzzy sets, modeling by example , geographical information system(GIS), logic modeling, and visual interactive modeling (VIM) , All these developments suggest that we are shifting the corporate decision making paradigm form information-driven decision making in the1980s to knowledge-driven decision making in the 1990s.
Efforts to identify jobs or tasks having known risk factors for work-related musculoskeletal disorder can provide the groundwork for changes aimed at risk reduction. An effective identification method is the ergonomic job hazard analysis which breaks a job into its various elements or actions, describes them, measures and quantifies the ergonomics risk factors. Some analytical methods including OWAS, RULA, REBA, and NLE have been used as tools in quantifying the risk factors. But these traditional methods using worksheet or paper are difficult to explain to participants for performing the job hazard analysis in the field, and take a long time. We develop some software tools to implement the analytical methods using EXCEL programs or computer program. These tools developed in this study are faster and easier to perform the ergonomic job analysis than the traditional methods using worksheet.
Kim, Unyong;Oh, Myung Jin;Lee, Jua;Hwang, Hee Yeon;An, Hyun Joo
Mass Spectrometry Letters
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v.8
no.4
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pp.69-78
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2017
Glycosylation, which is one of the most common post-translation modification (PTMs) of proteins, plays a variety of crucial roles in many cellular events and biotherapeutics. Recent advances have led to the development of various analytical methods employing a mass spectrometry for glycomic and glycoproteomic study. However, site-specific glycosylation analysis is still a relatively new area with high potential for technologies and method development. This review will cover current MS-based workflows and technologies for site-specific mapping of glycosylation ranging from glycopeptide preparation to MS analysis. Bioinformatic tools for comprehensive analysis of glycoprotein with high-throughput manner will be also included.
This study was carried out to find a useful method to predict hardness of tomato using optical spectrum data. Optical spectrum of reflectance and transmittance data were collected processed by 9 kind of preprocessing methods-normalizations of mean, maximum and range, SNV (standard normal variate), MSC (multiplicative scatter correction), the first derivative and second derivative of Savitzky-Golay and Norris-Gap. With the preprocessed and non-processed original spectrum data, prediction models of hardness of tomato were developed using analytical tools of PLS (partial least squares) and MLR (multiple linear regression) and tested for their validation. The test of validation resulted that the analytical tools of PLS and MLR output similar performances while the transmittance spectra showed much better result than the reflectance spectra.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1081-1081
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2001
The constant need for quality improvement and production rationalization in the chemical and related industries has led to the increasing replacement of conservative control procedures by more specific and environmentally compatible analytical techniques. In this respect, vibrational spectroscopy has developed over the last yews - in combination with new instrumental accessories and statistical evaluation procedures - to one of the most important analytical tools for industrial chemical quality control and process monitoring in a wide field of applications. In the present communication this potential is demonstrated in order to further support the implementation of mid-infrared (MIR), near-infrared (NIR) and Raman spectroscopy Primarily as industrial on-line tools. To this end the data of selected feasibility studies will be discussed in terms of the individual strengths of the different techniques for the respective application.
The techniques for manipulation of various micro-tools were essential for particle isolation and chemical analysis of micro-size particles. This report described the detailed techniques for the preparation and handling of several micro-tools. Presence of uranium particles in smeared filter paper were identified by using the solid track detector. The uranium particles were isolated using the micro-tools under the stereomicroscope and then transferred to the filament of TIMS for the determination of isotope ratios.
This paper studies the reliability of an analytical tool for predicting the lateral load-deformation response of RC columns while subjected to lateral cyclic displacements and axial load. The analytical tool in this study is based on a fiber element model implemented into the program DRAIN-2DX (fiber element). The response of RC column under cyclic displacement is defined by the behavior of concrete, and reinforcing steel under general reversed-cyclic loading. A tri-linear stress-strain relationship for the cyclic behavior of steel is proposed and the improvement in the analytical results is studied. This study only considers the behavior of columns with flexural dominant mode of failure. It is concluded that with the implementation of appropriate constitutive material models, the described analytical tools can predict the response of the columns with reasonable accuracy when compared to experimental data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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