최근 고층건물의 방진시스템 및 자동차의 현가장치 분야에 MR 유체를 이용한 반능동 진동제어에 관한 연구가 활발히 진행되면서 MR 유체의 밸브모드 특성을 이용한 선형 MR 댐퍼가 널리 사용되고 있다. 그러나 전단모드를 이용한 회전형 MR 댐퍼에 관한 연구는 초기단계에 머물고 있다. 본 연구에서는, 주행로봇의 무한회전형 액츄에이터용 회전형 댐퍼의 진동제어에 관한 연구를 수행하였으며, 퍼지 로직을 기반으로 한 회전형 MR 댐퍼용 진동제어 알고리즘을 제안하였다. 퍼지제어기의 입출력 이득과 멤버쉽 함수의 모양은 유전자 알고리즘을 이용하여 조정하였다. 시뮬레이션 결과는 MR 댐퍼에 충격력이 가해질 때 퍼지 스카이-훅 제어의 제어성능을 보여준다.
침입탐지시스템은 사용된 알고리즘이나 기법의 특성에 따라 여러 탐지영역에 대해서 상이한 탐지결과를 나타내게된다. 따라서 서로 다른 탐지영역을 갖는 여러 탐지시스템들의 결과를 통합함으로써 탐지영역을 넓힐 수 있는 통합탐지 방법이 필요하다. 또한 통합 시에 발생할 수 있는 수많은 잘못된 보고의 수를 최소화함으로써 보안 관리자의 업무부담을 줄이고 탐지결과의 정확성을 높일 필요가 있다. 이 논문에서는 시스템 사용행위에 대해서 각 탐지시스템들이 모호한 판정의 결과값을 내어놓는 경우 분석된 탐지시스템의 특성을 퍼지추론을 이용하여 통합탐지 한다. 분석된 탐지 특성은 퍼지제어의 과정에서 적용된 각 탐지시스템에 대한 소속함수와 제어규칙으로 표현한다. 그리고, 모호한 판정 값을 통합하고 잘못된 보고의 숫자를 최소화하였으며, 여러 번의 실험을 통해 결정된 임계값의 적용으로 추론의 적용대상이 최소화되도록 하였다.
유튜브는 OTT와 개인방송 플랫폼의 특성을 모두 갖춘 하이브리드적 성격을 띠고 있다. 그러나, 이러한 하이브리드적 특성을, 특히 유료 채널멤버십의 맥락에서 조사한 선행연구는 제한적이다. 따라서, 본 연구에서는 소비가치이론과 선행연구를 바탕으로 유튜브 유료 채널멤버십과 관련된 소비가치 요인이 이용만족도와 지속이용의도에 미치는 영향을 검증하고자 한다. 구체적으로, 본 연구는 유튜브 유료 채널멤버십 맥락에서 인지된 네 가지 소비가치 요인(기능적 가치, 사회적 가치, 감정적 가치, 진귀적 가치)을 도출하고, 각 요인이 이용만족과 지속이용의도에 미치는 영향을 검증한 후, 이러한 관계에서 상황적 가치(유료 유튜브 멤버십 채널에서의 실시간 방송 시청경험)의 조절효과를 추가적으로 살펴보고자 한다. 데이터는 여러 유료 유튜브 채널멤버십에 가입한 한국 성인을 대상으로 온라인 설문조사를 통해 총 274부가 수집되었다. 구조방정식모델링 기법을 활용하여 연구모형을 검증한 결과, 네 가지 소비가치 요인이 모두 이용만족에 유의미한 영향을 미치며, 이용만족은 지속이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 상황적 가치 또한, 기능적/감성적 가치와 이용만족 간의 관계와 이용만족과 지속이용의도 간의 관계를 유의하게 조절하는 것으로 조사되었다. 본 연구는 OTT와 개인방송 플랫폼의 특성을 모두 포괄하는 유튜브 채널 유료 멤버십에 초점을 맞춘 최초의 연구로서, 본 연구의 결과를 통해 개인방송 진행자 및 이해관계자들에게 시청자의 이용만족에 영향을 미치고 채널멤버십 가입 및 지속유지를 유도하는 동기부여 요인에 대한 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
온라인 커뮤니티는 기업이 고객과의 관계형성, 유지, 발전을 위해 중요한 방법이 되고 있다. 본 논문에서는 온라인 브랜드 커뮤니티 특성 및 의식이 소비자 커뮤니티의 충성도와 구매의도에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하였다. 온라인 브랜드 커뮤니티 특성 요인으로 커뮤니티 명성, 사회적 실재감, 즐거움, 상호작용성을 고려하였다. 온라인 브랜드 커뮤니티 의식으로는 멤버십, 영향력, 정서적 유대, 욕구의 충족을 구성변수로 제시하였다. 연구 결과 온라인 브랜드 커뮤니티는 고객과 브랜드와의 관계를 공고히 하여 브랜드 자산에 긍정적인 영향을 미치고, 결국 고객과 기업 관계를 발전시켜 기업에게 경쟁적 우위와 전략적 자원의 원천을 제공할 수 있음을 알 수 있었다.
Purpose: Despite the high drinking rates and the complexity of drinking behaviors in adolescents, insufficient attention has been paid to their drinking patterns. Therefore, we aimed to identify patterns of adolescent drinking behaviors and factors predicting the distinct subgroups of adolescent drinking behaviors. Methods: We analyzed nationally representative secondary data obtained in 2017. Our final sample included 24,417 Korean adolescents who had consumed at least one glass of alcohol in their lifetime. To investigate patterns of drinking behaviors, we conducted a latent class analysis using nine alcohol-related characteristics, including alcohol consumption levels, solitary drinking, timing of drinking initiation, and negative consequences of drinking. Furthermore, we investigated differences in demographics, mental health status, and characteristics of substance use across the latent classes identified in our study. To do so, we used the PROC LCA with COVARIATES statement in the SAS software. Results: We identified three latent classes of drinking behaviors: current non-drinkers (CND), binge drinkers (BD), and problem drinkers (PD). Compared to the CND class, both BD and PD classes were strongly associated with higher academic year, lower academic performance, higher levels of stress, suicidal ideation, lifetime conventional or electronic cigarette use, and lifetime use of other drugs. Conclusion: Health professionals should develop and implement intervention strategies targeting individual subgroups of drinking behaviors to obtain better outcomes. In particular, health professionals should consider different characteristics across subgroups of adolescent drinking behaviors when developing the interventions, such as poor mental health status and other substance use among binge and problem drinkers.
This study classified five types of online food subscription economy: replenishment, curation, surprise, membership, and visitation. An online survey was conducted with 314 customers who experienced 5 types of online subscription economy. This study selected the characteristics of the food subscription economy as convenience, perceived personalization, economic utility, and timeliness through previous studies. The effect of the four characteristics on perceived value (utilitarian and emotional) and the relationship between customer engagement and perceived value, which are dependent variables that have never been used in the food subscription economy, were verified through the S-O-R model. In this relationship, we demonstrated how consumers' personal tendencies, such as need for cognitive closure and self-efficacy, mediate between timeliness and perceived value related to online food delivery. The study results are as follows. Perceived personalization, convenience, and timeliness had a positive effect on the utilitarian value in the order. It also had a positive effect on emotional values in the order of perceived personalization and timeliness. On the other hand, economic utility had no significant effect on practical branches. Customer engagement had a positive effect in the order of emotional value and utilitarian value. The lower the need for cognitive closure the more positive the utilitarian value. The lower the self-efficacy, the more positive the emotional value was perceived. Through the above study, companies that want to operate or start an online food subscription economy need a strategic approach rather than unreasonable price discounts in pricing policy. In addition, it is necessary to focus on marketing activities that provide emotional value by focusing on perceived personalization, which is the satisfaction factor of online food subscription.
Purpose : Although Korea's health insurance system and access to medical care are well established compared to other countries, the rate of non-fulfillment of dental treatment is high. Medical use rates can be affected by economic characteristics, individual heatlh condtions, health concerns, and health behaviors. This study was implemented to investigate the effect of the middle-aged elderly people's family living together on the dental examination rate and to use it as basic data for program development, research, and poicies to promote oral health. Methods : Raw data from the 7th national health and nutrition survey conducted by the Korea centers for disease control and prevention (2016~2018) were used and analyzed using SPSS 21.0 Version (IBM, United States). Results : As a result of the study family types accroding to general characteristics, the more women are (p<.001), the higther the age (p<.001), the lower the hosehold income level (p<.001), the lower the educational background (p<.001), the more people who live in Eup-Myeon (p<.001) It was fouend that the rate of living alone was high. The dental examination rate according to general characteristics was related to age (p<.001), income (p<.001), and educational background (p<.001), and the higher the examination rate was in the same (p<.001), and the higher the family living together (p<.001). Factors influencing whether or not dental treatment was not performed were in the following order: household income (p<.001), age (p=.001), and family type (p=.017). Conclusion : The above results confirmed the relationship between family membership and dental examination rates, and measures such as the development and operation of participatory programs to improve public oral health by resolving medical inequality and enhancing health equity, and it is believed that the development of professional manpower and the operation of education and programs for professionals are necessary.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권6호
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pp.928-938
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2008
This study presents an approach for approximation an unknown function from a numerical data set based on the synthesis of a neuro-fuzzy model. An adaptive input data space parting method, which is used for building hyperbox-shaped clusters in the input data space, is proposed. Each data cluster is implemented here as a fuzzy set using a membership function MF with a hyperbox core that is constructed from a min vertex and a max vertex. The focus of interest in proposed approach is to increase degree of fit between characteristics of the given numerical data set and the established fuzzy sets used to approximate it. A new cutting procedure, named NCP, is proposed. The NCP is an adaptive cutting procedure using a pure function $\Psi$ and a penalty function $\tau$ for direction the input data space parting process. New algorithms named CSHL, HLM1 and HLM2 are presented. The first new algorithm, CSHL, built based on the cutting procedure NCP, is used to create hyperbox-shaped data clusters. The second and the third algorithm are used to establish adaptive neuro- fuzzy inference systems. A series of numerical experiments are performed to assess the efficiency of the proposed approach.
In this paper, an application of fuzzy-neuron reasoning to the control of an activated sludge plant is presented. The activated sludge process is widely used in modern wastewater treatment plants. The operation control of the activated sludge process, however, is difficult due to the following reasons : 1)The complexity of the wastewater components, 2)the change of the wastewater influent, and 3)the adjustment errors in the control process. Because of these reasons, it is difficult to obtain mathematical model that really reflect the relationship between the variables and parameters in the process of wastewater treatment correctively and effectively. In this paper, the activated sludge process(A.S.P.) is modeled by a new fuzzy-neuron network representing nonlinear characteristics. These fuzzy-neurons have fuzzy rules with complementary membership function. Based on the constructed model, graphic simulator on X-window system as a graphic integrated environment is implemented. The efficacy of the proposed control scheme was evaluated and demonstrated by means of the field test.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권1호
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pp.67-72
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2013
Cloud detection and analysis from satellite images has been a topic of research in many atmospheric and environmental studies; however, it still is a challenging task for many reasons. In this paper, we propose a new method for cloud-type classification using fuzzy logic. Knowing that visible-light images of clouds contain thickness related information, while infrared images haves height-related information, we propose a two-layered fuzzy logic based on the input source to provide us with a relatively clear-cut threshold in classification. Traditional noise-removal methods that use reflection/release characteristics of infrared images often produce false positive cloud areas, such as fog thereby it negatively affecting the classification accuracy. In this study, we used the color information from source images to extract the region of interest while avoiding false positives. The structure of fuzzy inference was also changed, because we utilized three types of source images: visible-light, infrared, and near-infrared images. When a cloud appears in both the visible-light image and the infrared image, the fuzzy membership function has a different form. Therefore we designed two sets of fuzzy inference rules and related classification rules. In our experiment, the proposed method was verified to be efficient and more accurate than the previous fuzzy logic attempt that used infrared image features.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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