본 연구의 목적은 미국 소비자들의 육류 선택 요인과 동기를 분석하고 소비에 따른 궁극적인 가치를 분석하여 한식 육류 편의식품의 해외 시장 진출을 위한 마케팅 커뮤니케이션 전략수립에 있어 기초 자료를 제공하는 것이다. 이를 위해 육류 편의식품의 소비 실태를 조사하고 수단-목적 사슬을 이용한 소비자들의 육류 편의식품에 대한 가치를 측정하고 분석하였다. 첫째, 육류 편의식품의 소비 실태 조사 결과 선호하는 조리 형태는 구이가 가장 많았고 주로 친구나 부모님등 주변의 권유로 정보를 얻는 것으로 조사되었다. 주 구입처와 희망하는 구입처는 모두 슈퍼마켓이었으며 선호하는 프로모션 방법으로는 무료 시식행사가 가장 많은 것으로 조사되었다. 이를 통해 해외시장 진출 전략제품으로 구이 종류의 한식 육류 편의제품에 대한 가능성을 탐색할 수 있었고 한식 육류 편의제품에 대한 소비증진과 잠재소비자 확보를 위해서는 소비자들이 주로 육류 편의식품을 구입하는 슈퍼마켓이나 대형마트 등에서 무료 시식행사를 통한 제품에 대한 적극적인 홍보와 접근성 증대가 필요한 것으로 판단된다. 둘째, 육류 편의식품에 대한 가치 측정 결과 속성-혜택-가치의 연결 관계는 '맛'-'맛이 좋음'-'기쁨', '맛'-'맛이 좋음'-'행복함', '위생'-'질병이 없음'-'삶의 질', '영양'-'건강한 삶'-'삶의 질'의 순으로 나타났다. 이를 통해 소비자들은 육류 편의식품의 '맛에 대한 만족'을 통해 최종적으로 '기쁨과 행복'의 가치를 추구하고 '위생적이고 영양적인 면'은 소비자들의 '삶의 질'을 향상시키고자 하는 가치에 기여하는 것으로 나타났다. 본 연구의 한계점은 조사 대상자의 65.7%가 남성, 20대가 60.8%로 20대 남성에 편중되어 있어 성별과 연령별로 추구하는 가치가 반영되지 못하였을 것으로 사료된다. 이러한 점을 보완하여 추후 다양한 소비자 계층을 대상으로 소비자의 육류 편의제품에 대한 가치 측정이 수행된다면 보다 세분화된 제품의 개발 방향 및 마케팅 커뮤니케이션 전략을 마련할 수 있으리라 판단된다. 또한 향후 소비자의 가치 측정을 통한 한식의 육류 편의제품이 개발된다면 타깃 소비자층의 니즈를 반영하고 그들의 추구 가치를 충족시키기 위한 브랜드 아이덴티티 정립과 일관성 있는 메시지 전달을 통한 마케팅 커뮤니케이션 활동이 가능하리라 생각된다.
본 연구는 White LED를 이용하여 주변 밝기 변화에 빠르게 적응하는 퍼지 뉴로 Dimming Control System을 설계한다. 본 논문에서는 방사형기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Network: RBFNN)을 설계하여 실제 White LED Dimming Control System에 적용시켜 모델의 근사화 및 일반화 성능을 평가한다. 제안한 모델에서의 은닉층은 방사형기저함수를 사용하여 적합도를 구현하였고, 후반부의 연결가중치는 경사하강법을 사용한다. 이때 멤버쉽 함수의 중심점은 HCM 클러스터링 (Hard C-Means Clustering)을 적용하여 결정한다. 연결가중치는 4가지 형태의 다항식을 대입하여 출력을 평가하였다. 최종 출력의 최적화를 위하여 PSO(Particle Swarm Optimization)을 이용하여 은닉층 노드수 및 다항식 형태를 결정한다. 본 논문에서 제안한 LED Dimming Control System은 Atmega8535를 사용하여 PWM 제어 방식을 사용하고, 조도계(Cds)를 이용하여 LED의 밝기에 따른 주변의 밝기를 감지하여 조명에 적응시키는 방법을 적용하였다.
For the destruction of toxic chlorinated organic compounds, this study proposes improved supercritical water oxidation method (multistep oxidation) using sodium nitrate as an oxidizer. This method solves the problems involved in the existing supercritical water oxidation method. Multistep oxidation means that $NaNO_3$ is oxidized to $N_2\;via\;NaNO_2$ and NO. Toxic and hard to destroy organic substances like para-dichlorobenzen(4-DCBz), polychlorinate biphenyl(PCB) ware oxidized to non toxic substances in a condition, in which rapid pressure and temperature rise is restrained as much as possible. 4-dichlorobenzene(4-DCBz) and Polychlorinate biphenyl(PCB) in condition$(450^{\circ}C,\;p_w=0.25g/cm^3,\;30min)$ Was discomposed perfectly.
Ni-W alloy deposit is one of the best alternatives to hard chromium plating because of its good mechanical properties (high hardness, high strength, and good wear resistance). Ni-W alloy is deposited from weakly acidic or alkaline electrolytic bath with nickel sulfate, sodium tungstate or APT, and some kinds of organic hydroxy-acid complex and ammonia salts. W content of the deposit can be changed from 0 to 5Owt% and the coating with high W content is more attracted. But, meanwhile, the deposited layers are always found high internal stress, which cause them to become brittle and to bond insufficiently with the substrate. On the second hand, as the W content is incresed, the current efficiency reduced, which results in large quantities of hydrogen evolution and then produces bubbles on surface and pitting appearance In this paper, the influence of some additives on Ni-W alloy electroplating was investigated by means of compositional analysis and SEM. The initial results showed that 2-butyne-1,4-diol was the best brightener for Ni-W plating process. It could brighten and level deposit, but decreased the cathodic current efficiency. Its optimum concentration range is from O.lgjL to 0.5gjL. Besides, three kinds of additives including 2-butyne-1,4-diol were examined with Dagguchi method.
An optical lens is usually produced in the manner of high temperature compression molding with tungsten carbide alloy molding cores, it is necessary to develop and study technology for super-precision processing of molding cores and coating the core surface. As main methods used in surface improvement technologies using thin film, DLC present high hardness, chemical stability, and outstanding durability of abrasion to be extensively applied in various industrial fields. In this study, the effect of DLC coating of a thin film by means of the FVAS (filtered vacuum arc source) analyzed the characteristics of thin film. Surface roughness before and after DLC coating was measured and the result showed that the surface roughness was improved after coating as compared to before coating. In conclusion, it was observed that DLC coating of the ultra hard alloy core surface for molding had an effect on improving the surface roughness and shape of the core surface. It is considered that this will have an effect on improving abrasion resistance and the service life of the core surface.
매 학기마다 반복되는 대학의 강의시간표 작성 방법은 대학 상황에 따라 다르며, 교육환경의 변화에 따라 그 복잡도와 문제의 크기가 증가되는 NP-hard 문제로 알려져 있다. 그 동안, 효과적인 강의자원 배분을 위한 강의시간표 자동생성의 필요성으로 대학 강의시간표 작성에 관한 여러 방법의 연구가 진행되어 왔다. 일반적으로 교양과목 강의시간표는 대학행정부서에서, 전공과목은 학과에서 작성하는데 각 학과 단위의 전공강의시간표작성지원시스템은 학생들의 편의를 도모하고 수업의 효과와 전공강의자원의 효과적인 배분를 위해 중요한 역할을 한다. 이를 위하여 본 연구는 한신대학교의 새로운 강의시간표 작성체계에 따라, 사례 기반의 템플릿을 생성하고, 이로부터 규칙 기반의 상호대화형으로 효과적인 강의자원 배분이 가능한 전공강의시간표를 작성하는 두 단계 지원시스템을 제안하였으며, 사례 데이터를 이용한 프로토타입으로 그 효과를 검정하였다. 과거 사례와의 유사도는 학과 평균 41.72%로 템플릿의 유용성을 볼 수 있으며, 민감도 분석 결과에서 동일 시간 개설과목 허용 임계치를 90% 이상 설정한다면 강의시간표가 더 고른 분포를 갖게 됨을 검정하였다.
PURPOSE. The aim of this clinical study was to assess the accuracy of the implants placed using a universal digital surgical guide. MATERIALS AND METHODS. Among 17 patients, 28 posterior implants were included in this study. The digital image of the soft tissue acquired from cast scan and hard tissue from CBCT have been superimposed and planned the location, length, diameter of the implant fixture. Then digital surgical guides were created using 3D printer. Each of angle deviations, coronal, apical, depth deviations of planned and actually placed implants were calculated using CBCT scans and casts. To compare implant positioning errors by CBCT scans and plaster casts, data were analyzed with independent samples t-test. RESULTS. The results of the implant positioning errors calculated by CBCT and casts were as follows. The means for CBCT analyses were: angle deviation: $4.74{\pm}2.06^{\circ}$, coronal deviation: $1.37{\pm}0.80mm$, and apical deviation: $1.77{\pm}0.86mm$. The means for cast analyses were: angle deviation: $2.43{\pm}1.13^{\circ}$, coronal deviation: $0.82{\pm}0.44mm$, apical deviation: $1.19{\pm}0.46mm$, and depth deviation: $0.03{\pm}0.65mm$. There were statistically significant differences between the deviations of CBCT scans and cast. CONCLUSION. The model analysis showed lower deviation value comparing the CBCT analysis. The angle and length deviation value of the universal digital guide stent were accepted clinically.
The Smart Grid, which can monitor or diagnose the power grid in real time to operate efficiently, has been pushed ahead systematically as one of alternatives to solve these issues by combining the advanced Information Communication Technology and the electrical network. Hence, the electric company which introduces smart grid technology can read remotely the electrical meter readings by means of two-way communication between the meter and the central system. This enabled the customer and the utility to take part in reasonable electrical energy utilization. AMI became one of the core foundations in realizing the Smart Grid. It is hard to test the entire process of AMI system before the full deployment because it covers the broad objects from the customer to the utility operation system and requires mass data handling and management. Therefore, we design an efficient AMI network model and a simulator for performance evaluation required to simulate the network model similar to the real environment. This tool supports to evaluate the efficiency of the AMI network equipments and deployment. Additionally, it estimates the appropriate number of deployments and the proper capabilities.
In recent years, Convolutional Neural Networks (CNNs) have been successfully implemented in different tasks of computer vision. Since CNN models are the representatives of supervised learning algorithms, they demand large amount of data in order to train the classifiers. Thus, obtaining data with correct labels is imperative to attain the state-of-the-art performance of the CNN models. However, labelling datasets is quite tedious and expensive process, therefore real-life datasets often exhibit incorrect labels. Although the issue of poorly labelled datasets has been studied before, we have noticed that the methods are very complex and hard to reproduce. Therefore, in this research work, we propose Deep CleanNet - a considerably simple system that achieves competitive results when compared to the existing methods. We use K-means clustering algorithm for selecting data with correct labels and train the new dataset using a deep CNN model. The technique achieves competitive results in both training and validation stages. We conducted experiments using MNIST database of handwritten digits with 50% corrupted labels and achieved up to 10 and 20% increase in training and validation sets accuracy scores, respectively.
In this paper, we introduce a new structure of fuzzy-neural networks Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks (FSPNN). The two underlying design mechanisms of such networks involve genetic optimization and information granulation. The resulting constructs are Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNN) with fuzzy set-based polynomial neurons (FSPNs) regarded as their generic processing elements. First, we introduce a comprehensive design methodology (viz. a genetic optimization using Genetic Algorithms) to determine the optimal structure of the FSPNNs. This methodology hinges on the extended Group Method of Data Handling (GMDH) and fuzzy set-based rules. It concerns FSPNN-related parameters such as the number of input variables, the order of the polynomial, the number of membership functions, and a collection of a specific subset of input variables realized through the mechanism of genetic optimization. Second, the fuzzy rules used in the networks exploit the notion of information granules defined over systems variables and formed through the process of information granulation. This granulation is realized with the aid of the hard C- Means clustering (HCM). The performance of the network is quantified through experimentation in which we use a number of modeling benchmarks already experimented with in the realm of fuzzy or neurofuzzy modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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