• 제목/요약/키워드: Interest Prediction

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IoT Makes Life Simpler: How to Improve the Chinese Consumer's Intention to Use of LG HomNet Smart Home

  • Xiangdong Shen;Xi Chen;Yuting Jiang;Haixin Ji
    • Journal of Korea Trade
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    • 제26권8호
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    • pp.1-20
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    • 2022
  • Purpose - The paper aims to develop the theory of TAM and perceived risk through a more comprehensive and rigorous understanding of the influencing factors of the consumer's adoption of LG HomNet smart home from the perspective of trade-offs. Design/methodology - Based on the TAM and perceived risk theory, combined with the individual characteristics of consumers in the context of information technology as the external factors of the technology acceptance model, this paper constructs a theoretical model of the factors affecting the use intention of the consumer. It was empirically tested by using SEM, and survey data was collected from 458 respondents. Findings - The research results show that 9 hypotheses of the research model are supported and have reliable prediction accuracy. Consumers' perceived interest, perceived connectivity and perceived controllability have a significant positive impact on their intention to use. In addition, this paper also confirmed the mediating effect of perceived usefulness and perceived ease of use. Originality/value - Consumers are very concerned about gains and losses. Low-level performance risks, security risks, and financial risks will drive the consumer to have a stronger intention to use, and financial risks have the strongest impact. This research provides a useful implication and guidance for smart home equipment manufacturers and service providers in product and service innovation and marketing and promotion strategies.

Experimental tensile test and micro-mechanic investigation on carbon nanotube reinforced carbon fiber composite beams

  • Emrah Madenci;Yasin Onuralp Ozkilic;Ahmad Hakamy;Abdelouahed Tounsi
    • Advances in nano research
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    • 제14권5호
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    • pp.443-450
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    • 2023
  • Carbon nanotubes (CNTs) have received increased interest in reinforcing research for polymer matrix composites due to their exceptional mechanical characteristics. Its high surface area/volume ratio and aspect ratio enable polymer-based composites to make the most of its features. This study focuses on the experimental tensile testing and fabrication of carbon nanotube reinforced composite (CNTRC) beams, exploring various micromechanical models. By examining the performance of these models alongside experimental results, the research aims to better understand and optimize the mechanical properties of CNTRC materials. Tensile properties of neat epoxy and 0.3%; 0.4% and 0.5% by CNT reinforced laminated single layer (0°/90°) carbon fiber composite beams were investigated. The composite plates were produced in accordance with ASTM D7264 standard. The tensile test was performed in order to see the mechanical properties of the composite beams. The results showed that the optimum amount of CNT was 0.3% based on the tensile capacity. The capacity was significantly reduced when 0.4% CNT was utilized. Moreover, the experimental results are compared with Finite Element Models using ABAQUS. Hashin Failure Criteria was utilized to predict the tensile capacity. Good conformance was observed between experimental and numerical models. More importantly is that Young' Moduli of the specimens is compared with the prediction Halpin-Tsai and Mixture-Rule. Although Halpin-Tsai can accurately predict the Young's Moduli of the specimens, the accuracy of Mixture-Rule was significantly low.

A METHOD FOR PREDICTING THE ENERGY CONSUMPTION OF A BUILDING IN EARLY STAGE OF DESIGN

  • Ji-Yeon Seo;Su-Kyung Cho;Yeon-Woong Jung;Hyung-Jin Kim;Jae Ho, Cho;Jae-Youl Chun
    • 국제학술발표논문집
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    • The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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    • pp.304-307
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    • 2013
  • Various programs have been developed to predict the energy consumption of a building as a result of recent increased social interest in the environmental friendliness of construction as measured by energy efficiency. The goal of environmental-friendliness, which is achieved by predicting the energy consumption of a building, can be realized in the design stage by applying a variety of technologies, planning factors and planning systems. However, most energy analyzing engines are only suitable for use in the advanced stages of design because of the large amount of design information that must be entered. Thus, because the simulation programs currently used are not suitable for use in the early stages of design, this study suggests a prediction logic that provides an overview of the energy consumption of a building according to its size, scope, and purpose by analyzing statistics collected by government agencies.

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A SE Approach for Machine Learning Prediction of the Response of an NPP Undergoing CEA Ejection Accident

  • Ditsietsi Malale;Aya Diab
    • 시스템엔지니어링학술지
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    • 제19권2호
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    • pp.18-31
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    • 2023
  • Exploring artificial intelligence and machine learning for nuclear safety has witnessed increased interest in recent years. To contribute to this area of research, a machine learning model capable of accurately predicting nuclear power plant response with minimal computational cost is proposed. To develop a robust machine learning model, the Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) approach was used to generate a database to train three models and select the best of the three. The BEPU analysis was performed by coupling Dakota platform with the best estimate thermal hydraulics code RELAP/SCDAPSIM/MOD 3.4. The Code Scaling Applicability and Uncertainty approach was adopted, along with Wilks' theorem to obtain a statistically representative sample that satisfies the USNRC 95/95 rule with 95% probability and 95% confidence level. The generated database was used to train three models based on Recurrent Neural Networks; specifically, Long Short-Term Memory, Gated Recurrent Unit, and a hybrid model with Long Short-Term Memory coupled to Convolutional Neural Network. In this paper, the System Engineering approach was utilized to identify requirements, stakeholders, and functional and physical architecture to develop this project and ensure success in verification and validation activities necessary to ensure the efficient development of ML meta-models capable of predicting of the nuclear power plant response.

허혈성 뇌졸중의 진단, 치료 및 예후 예측에 대한 기계 학습의 응용: 서술적 고찰 (Machine learning application in ischemic stroke diagnosis, management, and outcome prediction: a narrative review)

  • 은미연;전은태;정진만
    • Journal of Medicine and Life Science
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    • 제20권4호
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    • pp.141-157
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    • 2023
  • Stroke is a leading cause of disability and death. The condition requires prompt diagnosis and treatment. The quality of care provided to patients with stroke can vary depending on the availability of medical resources, which in turn, can affect prognosis. Recently, there has been growing interest in using machine learning (ML) to support stroke diagnosis and treatment decisions based on large medical data sets. Current ML applications in stroke care can be divided into two categories: analysis of neuroimaging data and clinical information-based predictive models. Using ML to analyze neuroimaging data can increase the efficiency and accuracy of diagnoses. Commercial software that uses ML algorithms is already being used in the medical field. Additionally, the accuracy of predictive ML models is improving with the integration of radiomics and clinical data. is expected to be important for improving the quality of care for patients with stroke.

유방촬영술에서 인공지능의 적용: 알고리즘 개발 및 평가 관점 (Applications of Artificial Intelligence in Mammography from a Development and Validation Perspective)

  • 김기환;이상협
    • 대한영상의학회지
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    • 제82권1호
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    • pp.12-28
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    • 2021
  • 유방촬영술은 유방암 검진 및 진단을 위한 기본적인 영상 검사이지만, 판독이 어려우며 높은 숙련도를 필요로 한다고 잘 알려져 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 최근 몇 년 사이에 인공지능을 이용한 유방암 검출 알고리즘들이 활발히 연구되고 있다. 본 종설에서 저자는 고전적인 computer-aided detection 소프트웨어 대비 최근 많이 사용되는 딥러닝의 특징을 알아보고, 딥러닝 알고리즘의 개발 방법과 임상적 검증 방법에 대해서 기술하였다. 또한 딥러닝 기반의 검진 유방촬영술의 판독 방법 분류, 유방 치밀도 평가, 그리고 유방암 위험도 예측 모델 등을 위한 딥러닝 연구들도 소개하였다. 마지막으로 유방촬영술 관련 인공지능 기술들에 대한 영상의학과 전문의의 관심과 의견의 필요성을 기술하였다.

NIRS ANALYSIS OF MOLASSES AND EATS USED AT THE ANIMAL FEEDS INDUSTRY

  • Garrido-Varo, Ana;Perez-Marin, Maria Dolores;Gomez-Cabrera, Augusto;Guerrero-Ginel, Jose Emilio;Paz, Felix De;Delgado, Natividad
    • 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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    • 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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    • pp.1613-1613
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    • 2001
  • Fats and molasses are used, at the present time, in a considerable proportion as ingredients for the animal feed industry. They are mainly used as energy sources, but also they provide other characteristics of technological and nutritional interest (dust reduction, increase in palatability, etc). Both semi-liquid ingredients have numerous aspects in common from the point of view of their use in livestock feeds, as well as of their analytical control. Feed manufacturers use several criteria to evaluate the quality of fat and molasses. Furthermore, the traditional methods currently used, for their evaluation (eg. fatty acids, sugars, etc) are expensive and more sophisticated that the traditionally used for solid ingredients. The objective of the present work is to carry out a viability study to evaluate the ability of NIRS technology for the quality control of fat and molasses. Samples of liquid molasses (n = 42) and liquid fat ( n = 61), provided by a feed manufacturer, were scanned in a FOSS-NIR Systems 6500 monochromator equipped with a spinning module. The samples were analysed by folded transmission, using a sample cup of 0.1mm pathlength and gold surface reflector. For molasses, calibration equations were developed for the prediction of moisture (SECV=1.69%; $r^2$=0, 42), gross protein (SECV=0, 14%; $r^2$=0, 99), ashy (SECV=0, 60%; $r^2$=0, 84), NaCl (SECV=0, 05%; $r^2$=0, 99) and sugars (SECV=1, 04%; $r^2$=0, 86). For animal fats calibrations were obtained for the prediction of moisture (SECV=0, 14%, $r^2$=0, 88), acidity index (SECV=0, 83%, $r^2$=0, 82), MIU (SECV=0, 38%, $r^2$=0, 94) and unsaponifiables (SECV=0, 45%, $r^2$=0, 87). High accuracy calibration equations were also obtained for the prediction of the fatty acid profile. The equations have $r^2$values around 0.9 or highest. The results showed that NIRS technology could provide rapid and accurate results and reduce analytical costs associated to the quality control of two Important feed ingredients of a well known chemical variability.

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다음 장소 예측을 위한 맵리듀스 기반의 이동 패턴 마이닝 시스템 설계 (Design of a MapReduce-Based Mobility Pattern Mining System for Next Place Prediction)

  • 김종환;이석준;김인철
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제3권8호
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    • pp.321-328
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    • 2014
  • 본 논문에서는 모바일 기기 사용자들의 다음 방문 장소를 효율적으로 예측할 수 있는 맵리듀스 기반의 이동 패턴 마이닝 시스템을 소개한다. 이 시스템은 대용량의 사용자 이동 궤적 데이터 집합으로부터 은닉 마코프 모델로 표현되는 각 사용자의 이동 패턴을 학습해내고, 이 모델을 현재 이동 궤적에 적용함으로써 다음 방문 장소를 예측한다. 본 시스템은 사용자별 이동 패턴 모델을 학습하는 후단부와 실시간으로 다음 방문 장소를 예측하는 전단부 등 크게 두 부분으로 구성된다. 이 중에서 후단부는 주요 장소 추출, 이동 궤적 변환, 이동 패턴 모델 학습 등 총 3개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 이에 반해, 본 시스템의 전단부는 이동 경로 후보군 생성, 다음 장소 예측 등 총 2개의 작업 모듈들로 구성된다. 그리고 본 시스템을 구성하는 각 작업 모듈의 맵과 리듀스 함수들은 하둡 인프라를 효과적으로 활용하여 병렬 처리를 극대화할 수 있도록 설계하였다. 대용량의 공개 벤치마크 데이터 집합인 GeoLife를 이용하여 본 논문에서 소개한 시스템의 성능을 분석하기 위한 실험들을 수행하였고, 실험 결과를 통해 본 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

토지가격 예측 모형 개발을 통한 토지가격 안정화 방안 연구 -제주특별자치도를 중심으로- (A Study on Land price stabilization plan by Developing Prediction model of Land price -Focusing on Jeju special delf-governing province-)

  • 강권오;양정철;황경수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권10호
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    • pp.170-177
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    • 2017
  • 제주지역 토지가격은 연일 기록적인 상승세를 나타내고 있다. 그리고 이러한 현상은 지역 주민들에게 부동산 구매에 대한 실질적인 어려움을 유발할 뿐만 아니라, 심리적 박탈감을 불러일으키고 있다. 이에 본 연구는 지속적으로 상승하고 있는 제주지역 토지가격 안정화를 위한 방안을 검토하기 위하여 제주지역의 토지 가격 상승에 영향을 주고 있는 요인들을 분석하고, 이를 토대로 제주지역 토지가격 안정화를 위한 지역단위 정책 대안을 제시하고자 하였다. 연구 결과 '물가상승률', '금리', '인구 수' 등 7개의 변수를 포함한 토지가격 예측 모형을 개발하였다. 모형에 의하면 제주지역 토지가격은 지속적으로 가파르게 상승될 것으로 추정되며, 2020년에는 2015년 토지 실거래가의 1.7배 수준으로, 2025년에는 3배 수준으로 증가하는 것으로 예측되었다. 다만 각 변수의 연평균 증가율을 적용하여 토지가격을 추정하였기 때문에 각 변수의 변화에 따라 실제 가격과 오차가 발생할 수 있으나, 모형에 포함된 변수의 최근 변화 추세를 고려할 때 향후 지속적으로 토지가격이 가파르게 상승할 것이라는 점에서는 이견이 없을 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 연구 결과를 바탕으로 '입도 관광객 수 관리를 위한 관광정책 수립', '개발행위 허가 기준 강화'의 정책 대안을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 두 가지 정책은 지역주도로 시행이 가능한 바, 국가단위 제도 변화에 비해 효과가 미약할 수 있으나 지역 차원에서 토지가격 안정화를 위한 노력을 지속한다는데 의의가 있다고 할 수 있다.

풍력 데이터를 이용한 발전 패턴 예측 (Predicting Power Generation Patterns Using the Wind Power Data)

  • 서동혁;김규익;김광득;류근호
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권11호
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    • pp.245-253
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    • 2011
  • 화석 연료의 무분별한 사용으로 환경이 심각하게 오염되고, 화석 연료의 고갈에 대한 문제가 대두됨에 따라서 화석 연료에 대한 문제를 해결 할 수 있는 대체 에너지원에 대해 관심이 집중되기 시작하였다. 현재 신재생 에너지 중에서 가장 각광을 받고 있는 에너지는 중에 하나가 풍력에너지이다. 풍력에너지 발전단지와 기존의 전력 발전소는 소비되는 전력에 대한 생산의 균형을 맞춰야하며, 풍력에너지단지에서 균형적인 생산을 하기 위해서는 풍력에너지에 대한 분석 및 예측이 필요하다. 이를 위해서 데이터마이닝 분야의 예측 기법이 활용 될 수 있다. 본 논문에서는 풍력 데이터를 이용하여 발전 패턴을 예측하기 위해 SOM(Self-Organizing Feature Map) Clustering 기법과 의사결정나무(decision tree)를 이용한 연구를 진행하였다. 즉, 1) 풍력 데이터의 누락된 데이터와 이상치 데이터를 처리하기 위하여, 전처리 과정을 수행하였고, 이 과정에서 특징 벡터를 추출하였다. 2) 전처리 단계를 거쳐 정제되고 정규화된 데이터 집합을 MIA(Mean Index Adequacy) 척도와 SOM Clustering 기법에 적용하여 대표 발전 패턴을 찾아내고 각각의 데이터에 해당하는 대표 패턴을 클래스 레이블로 할당하도록 하였다. 3) 의사결정나무 기반의 분류 기법에 데이터 집합을 적용시켜 새로운 풍력에너지에 대한 분석 및 예측 모델을 생성하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 통한 풍력에너지 발전 패턴을 예측하기 위한 모델을 구축하였다.