An implementation method for chip-mounter simulator is proposed to improve the productivity and utility of electronic assembly lines. The simulator emulates the assembly sequence graphically to verify the chip mounter program in offline. It also presents functions of time estimation and productivity analysis considering the error probability. To increase the flexibility of simulator, stochastic petri nets are applied to modeling of the assembly sequence. The sequence model is then implemented as extendable classes by an object oriented language. The simulator is applied to a commercial chip mounter to verify the usefulness of the method proposed.
This paper deals with an offline routing problem, which can be used as an explicit routing procedure in MPLS(Multiprotocol Label Switching) network, for traffic engineering. This problem is formulated as an MIP(Mixed Integer Programming) with the objective function which is to minimize the sum of the maximum link utilization for load balancing (link utilization) and the routing cost. Constraints arc composed of link capacity restriction and demand requirement that has origin-destination pair, bandwidth requirement and hop restriction. The problem is proved to be NP-hard so that the Lagrangean relaxation method is applied to propose a Lagrangean heuristic. To test the effectiveness & efficiency of the proposed algorithm, computational experiments are performed with numerical instances. The experiment results show that the proposed algorithm solves the problem within a reasonable time.
This study deals with the case of online-based project learning, which was designed for the purpose of university educational innovation and enhancing learners' competencies required by society, operated during the COVID-19 pandemic. The course was applied Python programming language, team-based project learning, and intensive course system, which is required by our society and companies in the era of the 4th industrial revolution. Also it was operated as a non-face-to-face online class, which would have been operated in an offline class if it had not been for Covid 19 pandemic, to explore the possibilities and educational effects of online learning. To do this, 32 university students participated in online-based project learning during 8 weeks, and then conducted a survey. The survey results were analyzed in terms of i) non-face-to-face online learning, ii) team-based project learning, and iii) application of the intensive course system. Results say that most of the learners were satisfied with the online learning, team-based project learning, and the intensive semester system applied in this course at a high level, and also they clearly presented the reasons. Thereby, it has been confirmed that the learners were already well aware of the pros and cons of each learning method. Based on these results, the implications were discussed.
본 연구는 모바일 간편결제 서비스에 대한 소비자 반응을 살펴보고 그 반응이 서로 어떤 연관이 있는지 파악하고자 하였다. 이를 위해 대표적인 모바일 간편결제 서비스인 삼성페이를 사용한 경험에 대해 언급한 데이터를 수집하고, R을 이용하여 텍스트 빈도분석, 텍스트 군집분석 그리고 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 빈도분석 결과 삼성페이의 기능과 삼성페이가 지갑을 대체할 수 있는 지에 대한 관심이 높은 것으로 드러났다. 둘째, 군집분석 결과 크게 긍정과 부정 반응으로 분류되었으며 5가지 긍정반응 군집과 4가지의 부정반응 군집이 도출되었다. 셋째, 삼성페이에 대한 지갑 대체 가능 여부는 복수의 반응을 하나의 메시지로 묶어주며, 삼성페이에 대한 지속적인 이용의도와 높은 관련성을 지니는 요인임이 밝혀졌다. 본 연구를 통해 소비자 측면에서 삼성페이에 대한 이해를 높이고, 소비자의 가치와 기대에 부응하여 궁극적으로 높은 만족을 이끌어낼 수 있는 서비스를 제공하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
농업 생태계는 주요 온실가스의 배출원 중 하나로, 농경지에서의 온실가스 배출량을 최소화하면서 최적의 수량을 얻기 위한 기후변화 적응옵션을 도출하기 위해서는, 상세한 공간적 규모에서 여러 모형들을 연계하여 구동하는 것이 유리하다. 본 연구에서는 DSSAT 모형과 DNDC 모형을 연계하여 상세한 공간 규모에서 기후변화 영향평가를 수행할 수 있도록 지원하기 위한 도구를 개발하고자 하였다. 객체 지향 언어인 R과 C++을 사용하여 DNDC 모형의 격자형 입력자료를 생성하기 위한 DRIFT (DNDC Regional Input File Tool)을 구현하였다. 기후변화 조건에서 격자별 작물 생육모의를 위해 생성된 DSSAT 모형의 입력자료 및 출력자료를 사용하여 DNDC 모형의 입력자료를 생성하였다. 생성된 입력자료를 사용하여 미래 기후변화 조건에서의 온실가스 배출량을 모의하였다. 입력자료를 생성하는 시간은 격자 지점의 수에 비례하여 증가하였다. 그 중, DSSAT 모형의 담수 깊이 자료를 DNDC 모형의 담수 기간으로 변환하는 과정에서 시간이 비교적 오래 걸렸으나, 그 외의 입력자료를 생성하는 데에는 짧은 시간만이 소요되었다. 본 연구에서는 비교적 적은 지점을 대상으로 하였으나, 대량의 자료를 처리하고자 할 경우 일부 계산과정을 병렬화함으로써 구동시간을 줄일 필요가 있을 것이다. 이후 다른 모형들에 대한 확장을 통해 모형 간 연계를 위한 입력자료 생성에 소요되는 시간을 줄일 수 있을 것이다.
새로운 기술의 활용은 고객과의 관계를 맺기위한 기업들의 마케팅 전략을 변모시켜왔다. 새로운 기술 중에서 소셜 미디어는 기업들이 온라인 고객들에게 다가가기 위한 도구이며, 유명한 소셜 미디어 사이트 중의 하나는 마이크로 블로깅 플랫폼인 트위터이다. 매일 5억건이상의 트윗이 발생하기때문에 연구자들에게는 풍부한 데이터의 원천이며, 기업들에겐 매력적인 마케팅 채널이다. 그럼에도 불구하고 효과적인 트위터 활용전략을 수립하는 것이 어려우며, 이는 적절한 트위터 활용에 대한 이론적인 또는 실증적인 검증이 이루어지지 않았기 때문이다. 본 연구는 기업들이 마케팅 채널로서의 트위터를 어떻게 효과적으로 활용할 수 있는지에 대한 실증적인 근거를 브랜드 개성과 브랜드 관여를 중심으로 연구하여 제공하고자 한다. 본 연구는 Aaker의 브랜드 개성에 대한 연구에서 제시한 브랜드 개성 척도를 활용하여 트위터 메시지가 브랜드 개성을 띄고 있는지와 이에 따른 고객들의 참여와 반응을 분석하고자 한다. 또한, 제품의 관여도에 따라서 조절효과가 존재하는지도 분석하였다. 23개 브랜드의 8주간의 트위터 계정의 포스팅을 수집하였으며, 오피니언 마이닝을 통하여 연구 가설을 검증하였다. 구체적인 본 연구의 목적은 첫째로 마케팅 연구에서 제시된 브랜드 개성의 개념이 소셜 미디어인 트위터에도 적용이 가능한지 분석하는 것이다. 둘째는 오프라인 브랜드 개성과 온라인 브랜드 개성간의 일치여부와 소셜 미디어 브랜드 커뮤니티의 활성화간의 관계를 밝히고자 한다. 마지막으로, 제품의 관여도에 따라 온라인/오프라인 브랜드 개성의 일치도가 조절효과를 갖는지를 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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