본 연구는 에니어그램의 성격유형에 따른 소비패턴의 차이를 분석하고 이를 토대로 광고 및 브랜딩에 활용 가능한 기초자료를 제공하기 위한 목적으로 수행된 서술적 조사연구이다. 연구방법 연구 목적을 설명하고 참여에 동의한 43명을 편의 모집하였다. 연구도구는 주석진(2003)의 에니어그램 성격유형과 전수영(2013)의 소비패턴 문항으로 온라인을 통해 조사를 진행하였다. 자료분석은 IBM SPSS Statistics 26 프로그램의 기술통계, 빈도분석, 일원배치 분산분석 등의 통계법을 활용하였다. 소비패턴1, 2, 3, 6의 경우 성격유형 1, 2, 3, 5, 7, 9 유형 간에 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<.050). 본 연구를 통해 에니어그램 성격유형에 따라 소비패턴에 차이가 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 소비자가 원하는 디자인의 브랜딩 및 광고에 효과적인 전략수립에 있어 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
For the last half a century, Korea has been experienced rapid economic growth and industrialization development, however they cause serious problems that environment pollution and energy shortage are appeared, and the biggest problem that we are now confronted are required solutions through all over the world. Now, Korea's energy consumption is the 10th in the whole world. Among them, energy for buildings, about 25% in the whole Energy which spend in Korea, is very serious. Especially, the energy consumption of school buildings which have heating & cooling system according to improvements of educational environment are rapidly increasing. These features are explicit in the University, Because it has lots of colleges and facilities for lecture, experiment, and research. Especially, electric power consumption account for 75 percent of energy consumption in educational institutions. Accordingly, it is important to understand and analyze the pattern of electricity energy consumption which is used. This study attempts to appoint the place which is one of university and to investigate the characteristics of energy consumption like electricity, gas, oil.
This paper is to determine the clothing and footwear of urban household consumption expenditures and an analysis of historical data from relevant literature. Particularly, time-series and cross sectional analysis techniques are adopted in analysing the patterns of clothing and footwear consumption expenditures of urban households. Finally, this paper estimates consumption expenditures in the future by comparing these revealed data with the Korea and Japan. Annual Report on the family Income and Expenditure Survey and M.R.A. in S.P.S.S. were used. The results can be summarized as follows: 1. The proportion of the clothing and footwear expenditure has decreased with the increase of income in urban household during 1976-1987. 2.1) Household consumption function by Income group, the Lower group is higher than the other group. 2) Household consumption function by Occupation of household head. Income elasticity estimation in administrative managerial workers is higher than the other group. 3) Household consumption function by Family size. Income elasticity estimation in 6 Persons is higher than the other group. But 4 Persons is higher in 1986. 4) Household consumption function by Age of household head. Income elasticity estimation in 50 Years and over is higher than the other group. 3. Comparison of characteristics of clothing and footwear consumption expenditures in Korea and Japan were M.R.A. Generally, the priority correlation order for Korea is Outwear, Sweaters and Shirt, Other clothing. For Japan, the order is Sweaters and Shirts, Underwear, Services.
This article describes the hardware design scheme of Hamming MAXNET algorithm which is appropriate for binary pattern classification with minimum HD measurement between stimulus vector and storage vector. Circuit integration is profitable to Hamming MAXNET because the structure of hamming network have a few connection nodes over the similar neuro-algorithms. Designed hardware is the two-layered structure composed of hamming network and MAXNET which enable the characteristics of low power consumption and fast operation with biline volgate sensing scheme. Proposed Hamming MAXNET hardware was designed as quantize-level converter for simulation, resulting in the expected binary pattern convergence property.
최근 빅데이터(Big Data)를 이용한 정보 제공 서비스가 확대되고 빅데이터 처리 기술 역시 IT 업체의 중요한 이슈로 학문적인 연구가 활발히 진행되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 R 프로그래밍을 기반으로 용접의 빅데이터 분석 및 추출을 통하여 용접사의 숙련된 패턴을 분석하고 분석된 결과를 비 숙련공에게 제공함으로써 용접 품질 및 용접 시간 단축 등의 용접 작업에 적용되는 비용을 절감하고자 한다. 용접은 숙련공이 되기 위하여 오랜 시간을 투자해야 하는 문제점이 있다. 이러한 단점을 해결하고자 숙련공들의 용접 패턴 분석을 위하여 다량의 패턴 변수에 R의 연관 규칙 알고리즘과 회귀분석 방식을 적용한다. 상위 N개의 규칙을 분석한 후 분석된 규칙의 변수에 따른 숙련자의 패턴을 분석한다. 본 논문에서는 분석된 용접 패턴 분석을 통해 실험 결과를 분석하여 전력소비량과 와이어 소모 길이에 대한 패턴 구조를 확인하였다.
Recent change in consumption patterns, casual clothing market share is growing. Awareness about the quality of the product for a variety of consumer needs are becoming. Accordingly, stretch material items that satisfy modern production and consumption is increasing. Among them, circular knit and woven fabrics with different characteristics have. However, this requires a consideration of the pattern graphics, this study is not getting enough. The purpose of this study is to develop a T-shirt using circular knit pattern for women in early twenties. Through the research of literature and a survey on T-shirt patterns of ready-to-wear manufactures and training for the pattern 4 T-shirt patterns were selected. Eight women in early twenties who fit the bodily standard were selected for the test. Subjects who were tested by wearing a T-shirt made of 30's cotton circular knit. Drafting method of T-shirt pattern which were closed to the optimum value three, derived from the five point rating scale outfit test were selected and the differences between the values of the selected drafting methods and the optimum three were verified. Passed by the test of 2 times and the final research T-shirt pattern was developed through adjusting from the optimum value three. The form which is whole is a silhouette closely in the body and drafting method the elasticity and drapery considered the quality of the circular knit where the characteristic is excellent.
One of the obstacles preventing the Zigbee protocol from being widely used is the excessive power consumption of Zigbee devices in low bandwidth and low power requirement applications. This paper proposes a protocol that resolves the power efficiency problem. The proposed protocol reduces the power consumption of Zigbee devices in beacon-enabled networks without increasing the time taken by Zigbee peripherals to communicate with their coordinator. The proposed protocol utilizes a beacon control mechanism called a "sleep pattern," which is updated based on the previous event statistics. It determines exactly when Zigbee peripherals wake up or sleep. A simulation of the proposed protocol using realistic parameters and an experiment using commercial products yielded similar results, demonstrating that the protocol may be a solution to reduce the power consumption of Zigbee devices.
KORAIL is one of the biggest consumer in electric power market so it is necessary to investigate power consumption pattern and optimize power rates. This paper presents simulation program for electric power rates define program based on billing system database. Base on the substation annual power usage DB data, the characteristic of the substation power consumption are investigated and effective electrical billing system are compared each other. Through this program it is verified that we can save more then several hundred million won for a year. Also electric train air condition power consumption was measured to figure the method how to reduce peak energy consumption.
In this study, measurement and analysis of energy consumption of an office building with cleanroom and laboratory have been conducted. Data acquisition system for collecting energy consumption data of the whole building including air-conditioning equipments has been installed in a building located in Seoul. Data are collected for a period of one year in 2000 and analyzed for studying the energy consumption pattern. The percentage of electrical energy used for air-conditioning system is measured to be 46.1%. The collected data will serve as valuable information for diagnosing and improving the energy system of the building.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권6호
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pp.589-602
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2020
The development of smart grids has enabled the easy collection of a large amount of power data. There are some common patterns that make it useful to cluster power consumption patterns when analyzing s power big data. In this paper, clustering analysis is based on distance functions for time series and clustering algorithms to discover patterns for power consumption data. In clustering, we use 10 distance measures to find the clusters that consider the characteristics of time series data. A simulation study is done to compare the distance measures for clustering. Cluster validity measures are also calculated and compared such as error rate, similarity index, Dunn index and silhouette values. Real power consumption data are used for clustering, with five distance measures whose performances are better than others in the simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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