Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.34
no.10
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pp.1701-1716
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2010
This is a follow-up study of "A study on the color image of baby's wear brands". This study was performed to classify the style images and analyze the style and color images of 7 baby wear brands that suggests how their harmony and consistency identify their clothing images. In order to classify the style image, questionnaires were organized with 40 pieces of the style board of 7 brands and 20 baby wear images adjectives. The total 324 copies were used to survey students who majored in fashion design. Questionnaires were analyzed by factor analysis from the SPSS 12.0 package program. The results of this study are as follows: First, the style image of baby wear brands was classified by 4 factors, 'loveliness', 'chic', 'liveliness', and 'pureness'. This was similar with the results of the color images that were surveyed in advance of this study. There were different characteristics for the style image of 7 baby wear brands. Second, gender (boy, girl, and new-borns) affected the style image and not season. Third, the harmony and consistency of the style and color image of 7 baby wear brands were different. It was possible to identify the clothing image of 5 baby wear brands by consistency and harmony in style and color images. However, it was evaluated that 2 baby wear brands were needed to plan the style and color image closely as well as harmoniously to make their clothing image definitive.
In this study, solution models are proposed to obtain code-compatible ground motion record sets which can be used for both uni-directional and bi-directional dynamic analyses. Besides scaled, unscaled ground motion record sets are obtained to show the utility and efficiency of the solution models. For scaled ground motion sets the proposed model is based on hybrid HS-Solver which integrates heuristic harmony search (HS) algorithm with the spreadsheet Solver add-in. For unscaled ground motion sets HS based solution model is proposed. Design spectra defined in Eurocode-8 for different soil types are selected as target spectra. The European Strong Motion Database is used to get ground motion record sets. Also, a sensitivity analysis is conducted to evaluate the effect of different HS solution parameters on the solution accuracy. Results show that the proposed solution models can be regarded as efficient ways to develop scaled and unscaled ground motion sets compatible with code-based design spectra.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.7
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pp.347-360
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2019
The purpose of this study was to examine how the fitness participation was influenced on exercise enthusiasm, exercise commitment and exercise satisfaction by female fitness participants, Subjects were selected among the female fitness center users living in Sunchon, Yeosu, Gwangyang. A total of 223 questionnaires were used in the actual analysis via convenience sampling method out of 250 questionnaires. Data analysis wad processed by SPSS 25.0 program with frequency analysis, exploratory factor analysis, reliability analysis, correlation analysis and multiple regression analysis and the following results were made. First, as a result of analyzing the effects of exercise enthusiasm on exercise commitment, it was found that harmony enthusiasm had positive (+) influence on cognitive commitment and behavioral commitment. Second, as a result of analyzing the effects of exercise enthusiasm on exercise satisfaction, it was found that harmony enthusiasm had positive (+) influence on exercise ability improvement, social relationship promotion and psychological benefits, and harmony enthusiasm and compulsive enthusiasm had positive (+) influence on physical function improvement. Third, as a result of analyzing the effects of commitment on exercise satisfaction, it was found that behavioral commitment had positive (+) influence on exercise ability improvement, physical function improvement and social relationship promotion and harmony enthusiasm and compulsive enthusiasm had positive(+) influence on psychological benefits.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.25
no.3
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pp.199-209
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1997
The purpose of this study is to find major factors which are influential in visual preferences of pergolas and shelters. 33 pergolas and shelters were selected for the study by slides test method. Major findings of this study are summarized as follows. 1. In the degree of visual preferences, pergolas and shelters which are traditional Korean ones in harmony with surrounding environment, and provide sculptural effects, unique images and shade, obtain relatively high scores. 2. The result of factor analysis showed that [dimensions] of visual preferences factors for pergolas and shelters were composition and use and place. 3. The result of regression analysis indicated that the best predictors of visual preferences for pergolas and shelters were atmosphere, aesthetics of form, harmony with surroundings, unique image etc.
This paper proposes a Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, which is improved by making use of the Harmony Search (HS) approach and called HS-PSO algorithm. A computer code is developed for optimal sizing design of non-linear steel frames with various semi-rigid and rigid beam-to-column connections based on the HS-PSO algorithm. The developed code selects suitable sections for beams and columns, from a standard set of steel sections such as American Institute of Steel Construction (AISC) wide-flange W-shapes, such that the minimum total cost, which comprises total member plus connection costs, is obtained. Stress and displacement constraints of AISC-LRFD code together with the size constraints are imposed on the frame in the optimal design procedure. The nonlinear moment-rotation behavior of connections is modeled using the Frye-Morris polynomial model. Moreover, the P-${\Delta}$ effects of beam-column members are taken into account in the non-linear structural analysis. Three benchmark design examples with several types of connections are presented and the results are compared with those of standard PSO and of other researches as well. The comparison shows that the proposed HS-PSO algorithm performs better both than the PSO and the Big Bang-Big Crunch (BB-BC) methods.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.8
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pp.747-752
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2011
HMMs (Hidden Markov Models) are widely used for biological signal, such as EEG (electroencephalogram) sequence, analysis because of their ability to incorporate sequential information in their structure. A recent trends of research are going after the biological interpretable HMMs, and we need to control the complexity of the HMM so that it has good generalization performance. So, an automatic means of optimizing the structure of HMMs would be highly desirable. In this paper, we described a procedure of classification of motor imagery EEG signals using HMM. The motor imagery related EEG signals recorded from subjects performing left, right hand and foots motor imagery. And the proposed a method that was focus on the validation of the HSA (Harmony Search Algorithm) based optimization for HMM. Harmony search algorithm is sufficiently adaptable to allow incorporation of other techniques. A HMM training strategy using HSA is proposed, and it is tested on finding optimized structure for the pattern recognition of EEG sequence. The proposed HSA-HMM can performs global searching without initial parameter setting, local optima, and solution divergence.
This paper is the implementation of the conversion system from image to music based on intentional synesthesia. The input image based on color, texture, and shape was converted into melodies, harmonies and rhythms of music, respectively. Depending on the histogram of colors, the melody can be selected and obtained probabilistically to form the melody. The texture in the image expressed harmony and minor key with 7 characteristics of GLCM, a statistical texture feature extraction method. Finally, the shape of the image was extracted from the edge image, and using Hough Transform, a frequency component analysis, the line components were detected to produce music by selecting the rhythm according to the distribution of angles.
In this paper, we utilize training strategy of hidden Markov model (HMM) to use in versatile issues such as classification of time-series sequential data such as electric transient disturbance problem in power system. For this, an automatic means of optimizing HMMs would be highly desirable, but it raises important issues: model interpretation and complexity control. With this in mind, we explore the possibility of using genetic algorithm (GA) and harmony search (HS) algorithm for optimizing the HMM. GA is flexible to allow incorporating other methods, such as Baum-Welch, within their cycle. Furthermore, operators that alter the structure of HMMs can be designed to simple structures. HS algorithm with parameter-setting free technique is proper for optimizing the parameters of HMM. HS algorithm is flexible so as to allow the elimination of requiring tedious parameter assigning efforts. In this paper, a sequential data analysis simulation is illustrated, and the optimized-HMMs are evaluated. The optimized HMM was capable of classifying a sequential data set for testing compared with the normal HMM.
Purpose: This study aims to explore how the modern foodservice industry reflects consumers' rapidly changing taste preferences and health consciousness. In particular, it looks at how companies such as Yakult Korea are expanding their business to meet diverse consumer demands and how traditional and exotic tastes are driving the growth of the sauce market. Research methods: this study was conducted through market analysis, consumer behavior research and case studies. Sales data, consumer purchasing patterns and product development strategy case studies of sauce products in domestic and global markets were investigated to analyze the impact of taste and health harmony and storytelling on brand value. Conclusion: The foodservice industry is meeting consumer expectations for health and taste harmony by developing innovative products that satisfy the senses and adopting marketing strategies through strong storytelling. The success of exotic sauce products in particular reflects consumers' desire for diversity. Implications: the findings suggest that the foodservice industry must continue to innovate to meet consumers' health and taste expectations. They also reveal that product storytelling plays an important role in enhancing brand value. This requires a strategic approach to long-term brand growth and market differentiation. Companies need to reflect these changes in consumer buying behavior.
Process modeling with activated sludge models (ASMs) is useful for the design and operational improvement of biological nutrient removal (BNR) processes. Effective utilization of ASMs requires the influent fraction analysis (IFA) of the wastewater treatment plant (WWTP). However, this is difficult due to the time and cost involved in the design and operation steps, thereby declining the simulation reliability. Harmony Search (HS) algorithm was utilized herein to determine the relationships between composite variables and state variables of the model IWA ASM1. Influent fraction analysis was used in estimating fractions of the state variables of the WWTP influent and its application to 9 wastewater treatment processes in South Korea. The results of influent $S_s$ and $Xs+X_{BH}$, which are the most sensitive variables for design of activated sludge process, are estimated within the error ranges of 8.9-14.2% and 3.8-6.4%, respectively. Utilizing the chemical oxygen demand (COD) fraction analysis for influent wastewater, it was possible to predict the concentrations of treated organic matter and nitrogen in 9 full scale BNR processes with high accuracy. In addition, the results of daily influent fraction analysis (D-IFA) method were superior to those of the constant influent fraction analysis (C-IFA) method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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