Interrupted cutting has different cutting characteristics compared with continuous cutting. In interrupted cutting, the workpiece has a groove that regularly impacts the cutting tool and workpiece. Therefore, tool damage occurs rapidly, and this increases the cutting force and surface roughness. In this study, we performed interrupted cutting of carbon steel for machine structure (SM45C) using a coated carbide tool (TT7100). To predict the cutting force, we analyzed the experimental results with a regression analysis. The results were as follows: We confirmed that the factors affecting the principal force and radial force were cutting speed, depth of cut, and feed rate. From the multi-regression analysis, we deduced regression equations, and their coefficients of determination were 89.6, 89.27, and 28.27 for the principal, radial, and feed forces, respectively. This means that the regression equations were significant for the principal and radial forces but not for the feed force.
In this study, we turning mold steel (SKD61) using whisker reinforced ceramic tool (WA1) to get affected factor to surface roughness and regression equation. For this study, we adapt system of experiments. Results are follows; From the analysis of variance, it was found that affected factor to surface roughness was feed rate, cutting speed, depth of cut in order. From multi-regression analysis, we calculated regression equation and the coefficient of determination($R^2$). $R^2$ was 0.978 and It means regression equation is significant. Regression equation means if feed rate increase 0.039mm/rev, surface roughness will increase $0.8391{\mu}m$, if cutting speed increase 50m/min, surface roughness will decrease $0.034{\mu}m$, if depth of cut increase 0.1mm, surface roughness will increase $0.0203{\mu}m$. From the experimental verification, it was confirmed that surface roughness was predictable by system of experiments.
Accurately estimation of the geo-mechanical parameters in Artificial Ground Freezing (AGF) is a most important scientific topic in soil improvement and geotechnical engineering. In order for this, one way is using classical and conventional constitutive models based on different theories like critical state theory, Hooke's law, and so on, which are time-consuming, costly, and troublous. The others are the application of artificial intelligence (AI) techniques to predict considered parameters and behaviors accurately. This study presents a comprehensive data-mining-based model for predicting the Young's Modulus of frozen sand under the triaxial test. For this aim, several single and hybrid models were considered including additive regression, bagging, M5-Rules, M5P, random forests (RF), support vector regression (SVR), locally weighted linear (LWL), gaussian process regression (GPR), and multi-layered perceptron neural network (MLP). In the present study, cell pressure, strain rate, temperature, time, and strain were considered as the input variables, where the Young's Modulus was recognized as target. The results showed that all selected single and hybrid predicting models have acceptable agreement with measured experimental results. Especially, hybrid Additive Regression-Gaussian Process Regression and Bagging-Gaussian Process Regression have the best accuracy based on Model performance assessment criteria.
헤도닉 가격 모형은 부동산 가격에 영향을 미치는 여러 요소를 모델링하는데 활용되는 대표적 방법이다. 부동산 가격은 전용면적, 방의 개수, 주차공간과 같은 내재적 속성 뿐 아니라 주변 선호/비선호시설의 존재여부에 따라 영향을 받는다. 주변 입지시설의 경우, 그 영향을 파악하기 위해서는 해당 부동산과의 인접거리를 설명변수로 사용하게 된다. 그러나 다수의 입지시설이 인접해 있는 경우에는 설명 변수 간 다중공선성이 발생하는 문제가 존재한다. 본 연구에서는 분산팽창지수 및 능형회귀분석을 이용해 다중공선성을 파악하고 유의한 설명변수를 선별하는데에 활용하였다. 이들 기법을 서울시 구로구 아파트들에 적용한 결과, 전철 차량 기지, 디지털 단지 및 위도에 해당하는 변수간의 다중공선성을 파악하였으며, 능형회귀분석을 통해 적합한 변수들을 체계적으로 선정할 수 있었다. 본 사례를 통해 상기 기법들이 더 정확하고 적정한 헤도닉 가격 모형을 구축하는데 중요한 보완적 기능을 해준다는 것을 알 수 있다.
하천에서 발생하는 부유 물질은 주로 유역으로부터 유입되거나 하천 내에서 자생으로 발생하기도 하며, 퇴적되어 중장기적인 수질 오염을 초래할 수도 있는 중요한 수질 인자이다. 하지만, 부유물질의 재래식 계측방식은 점 단위 계측이기 때문에 노동 집약적이며 방대한 양의 자료를 취득하기는 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 고해상도 다분광 위성영상을 제공하는 Sentinel-2 위성 자료를 이용하여 낙동강 전역에 대한 원격탐사 기반 부유 물질 농도 계측 기법을 개발하였다. 개발된 기법은 기존 원격탐사 기반 회귀식들의 한계점을 개선하고 낙동강 전체 영역의 지역적 특성을 반영하기 위해 기계학습 모형인 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression, SVR) 모형을 이용하여 다양한 파장대의 분광 밴드들과 밴드비(band ratios)를 고려하였으며, 이를 입력 변수들의 최적 조합으로 재귀적 특징 제거법(Recursive Feature Elimination, RFE)과 SVR의 각 변수별 가중계수를 활용하여 도출하였다. 가장 중요도가 높은 분광 밴드로는 Red-edge 파장대 영역에 속하는 705 nm 밴드가 산출되었으며, 최종적으로 구축된 SVR 모형을 선행 연구들에서 제시한 회귀식들과 비교한 결과, 가장 정확한 계측 결과를 제공하는 것으로 밝혀졌다. 본 연구에서 개발된 SVR 모형은 RFE를 통해 산출된 최적 분광 밴드 조합을 바탕으로 하기 때문에 기존 단일 분광 밴드 혹은 밴드비를 기반으로 구축된 회귀식들이 가지는 변수 의존도를 낮추는 동시에 더욱 정확한 부유물질 농도 공간분포를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 텍스트 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있으므로 부동산 매매 가격 예측에 있어 중요한 요인이다. 본 연구에서는 뉴스 기사를 감성 분석하여 그 결과를 뉴스 감성 지수로 점수화 한 후 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 먼저 기사 본문을 요약 후 요약된 내용을 바탕으로 생성 AI를 활용하여 긍정, 부정, 중립으로 분류한 다음 총 점수를 산출하였고 이를 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 부동산 가격 예측 모델로는 Multi-head attention LSTM 모델과 Vector Auto Regression 모델을 사용하였다. 제안하는 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 LSTM 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 0.60, 0.872, 1.117의 Root Mean Square Error (RMSE)을 보였으며, 뉴스 감성 지수를 적용한 LSTM 예측 모델은 각각 0.40, 0.724, 1.03의 RMSE값을 나타낸다. 또한 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 Vector Auto Regression 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 1.6484, 0.6254, 0.9220, 뉴스 감성 지수를 적용한 Vector Auto Regression 예측 모델은 각각 1.1315, 0.3413, 1.6227의 RMSE 값을 나타낸다. 앞선 아파트 매매가격지수 예측 모델을 통해 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 시장 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.
In this study, an empirical relationship between the energy band gap of multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs) and synthesis parameters in a chemical vapor deposition (CVD) reactor using factorial design of experiment was established. A bimetallic (Fe-Ni) catalyst supported on $CaCO_3$ was synthesized via wet impregnation technique and used for MWCNT growth. The effects of synthesis parameters such as temperature, time, acetylene flow rate, and argon carrier gas flow rate on the MWCNTs energy gap, yield, and aspect ratio were investigated. The as-prepared supported bimetallic catalyst and the MWCNTs were characterized for their morphologies, microstructures, elemental composition, thermal profiles and surface areas by high-resolution scanning electron microscope, high resolution transmission electron microscope, energy dispersive X-ray spectroscopy, thermal gravimetry analysis and Brunauer-Emmett-Teller. A regression model was developed to establish the relationship between band gap energy, MWCNTs yield and aspect ratio. The results revealed that the optimum conditions to obtain high yield and quality MWCNTs of 159.9% were: temperature ($700^{\circ}C$), time (55 min), argon flow rate ($230.37mL\;min^{-1}$) and acetylene flow rate ($150mL\;min^{-1}$) respectively. The developed regression models demonstrated that the estimated values for the three response variables; energy gap, yield and aspect ratio, were 0.246 eV, 557.64 and 0.82. The regression models showed that the energy band gap, yield, and aspect ratio of the MWCNTs were largely influenced by the synthesis parameters and can be controlled in a CVD reactor.
온라인 플랫폼을 통한 전자상거래 활성화에 따라 수많은 중소 판매상들은 수익성 향상을 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 이를 위해서는 프로모션이나 이벤트의 범위와 할인 수준, 품목 등에 대한 전략적 의사결정이 매우 중요하다. 본 연구는 중소 전자상거래 판매상들이 효과적인 프로모션 전략을 수립하기 위한 의사결정을 지원하기 위한 도구를 개발하고자 한다. 프로모션의 시행 여부를 판단하기 위해서는 프로모션에 의한 매출 증대 수준을 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 다양한 기계학습기법 중 MLP(Multi Layer Perceptron), Gradient Boosting Regression, Random Forest, Linear Regression 모델을 통해 프로모션 시행 후의 매출변화를 예측하기 위한 모델을 개발하였다. 프로모션 데이터가 가진 복잡성과 품목의 특성이 뚜렷한 영향력을 가지는 것으로 확인되었으며, 여러 기법 중 Random Forest 모델과 MLP 모델이 가장 성능이 좋은 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 방법을 통해 중소 전자상거래 판매상이 시장 변화에 능동적으로 대응하고, 데이터 기반 의사결정을 지원할 수 있을 것이다.
The purpose of this study was to examine if multi-shop's store image affects store loyalty and brand switching. Two hundred fifty females and males who have purchased fashion products in multi-shop participated in this survey. For data analysis, descriptive statistics, factor analysis, Pearson's correlation and regression analysis were used for this study. The results were as followed. First, respondents' the most favorite multi-shop was MUE, followed by Boon the shop and ABC mart. Second, store image was classified into four factors such as store atmosphere, service of store, store recognition and product variety. Store loyalty was classified into five factors such as emotional relationship, pursue of novelty, trust about salesperson, satisfaction about service, and active loyalty. Third, result revealed that 'product variety' and 'store atmosphere', 'store recognition', 'service of store' accounted for 39.6% of the explained varience in store loyalty, and 'store recognition' accounted for 4% of the explained varience in brand switching behavior, while 'trust about salesperson', 'pursue of novelty' accounted for 5% of the explained varience in brand switching behavior. Based on these results, multi-shop's fashion marketing strategy would be suggested.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the affect of eating behaviors on subjective health of multi-cultural adolescents in South Korea. Methods: This study is designed as cross-sectional. Using the statistics from the 15th (2019) Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey, multiple logistic regression analysis was conducted. Overall, 711 multi-cultural adolescents were included in the analysis. Results: When analyzing the factors affecting the subjective health status of multi-cultural adolescents, normal body mass index (OR: 0.56, 95% CI: 0.35~0.89) and milk consumption (OR: 0.54, 95% CI: 0.35~0.83) showed a lower risk of being unhealthy, while skipping breakfast for 5 days (OR: 1.97, 95% CI: 1.33~2.93) and convenience store food consumption (OR: 1.59, 95% CI: 1.05~2.40) showed a higher risk of being unhealthy. Conclusion: It is necessary to form positive eating habits that influence the subjective health perception of multi-cultural adolescents. Therefore, appropriate dietary education and systematic support should be provided for multi-cultural families.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.