• 한국포장학회지
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• 제16권1호
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• pp.9-18
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• 2010

For screening test of the non-volatile compounds which migrate from food packaging materials into foodstuffs, the traditional high performance liquid chromatography (HPLC) systems suffer from the lack of universal detector with high sensitivity and universality and high efficiency HPLC separation column which provides complete separation of complex mixtures into all individual substances. In this work, the use possibility of online two-dimensional liquid chromatography (2D-LC) system coupled with a charged aerosol detector (CAD), a universal detector, was reviewed. 2D-LC system permits to improve peak capacity and resolving power for complex mixtures. Charged aerosol detector (CAD) offers a new feasibility for detection of any non-volatile compounds with high sensitivity and constant response factor in a calibration range. The combination of size exclusion chromatography (SEC) and normal phase HPLC (NP-HPLC) is most frequently used for the separation of the natural and synthetic polymers which are mainly used as raw materials for the manufacture of food packaging materials. However, there is no commercial software available for data acquisition and handling and therefore the quantification in 2D-LC analysis is still rare.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제7권3호
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• pp.275-280
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• 2009

While database(DB) and information retrieval(IR) have been developed independently, there have been emerging requirements that both data management and efficient text retrieval should be supported simultaneously in an information system such as health care, customer support, XML data management, and digital libraries. The great divide between DB and IR has caused different manners in index maintenance for newly arriving documents. While DB has extended its SQL layer to cope with text fields due to lack of intact mechanism to build IR-like index, IR usually treats a block of new documents as a logical unit of index maintenance since it has no concept of integrity constraint. However, In the DB-IR integrations, a transaction on adding or updating a document should include maintenance of the posting lists accompanied by the document. Although DB-IR integration has been budded in the research filed, the issue will remain difficult and rewarding areas for a while. One of the primary reasons is lack of efficient online transactional index maintenance. In this paper, performance of a few strategies for per-document basis transactional index maintenance - direct index update, pulsing auxiliary index and posting segmentation index - will be evaluated. The result shows that the pulsing auxiliary strategy and posting segmentation indexing scheme, can be a challenging candidates for text field indexing in DB-IR integration.

• Journal of Power Electronics
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• 제14권5호
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• pp.980-988
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• 2014

This paper proposes an online gain tuning algorithm for a robust sliding mode speed controller of surface-mounted permanent magnet synchronous motor (SPMSM) drives. The proposed controller is constructed by a fuzzy neural network control (FNNC) term and a sliding mode control (SMC) term. Based on a fuzzy neural network, the first term is designed to approximate the nonlinear factors while the second term is used to stabilize the system dynamics by employing an online tuning rule. Therefore, unlike conventional speed controllers, the proposed control scheme does not require any knowledge of the system parameters. As a result, it is very robust to system parameter variations. The stability evaluation of the proposed control system is fully described based on the Lyapunov theory and related lemmas. For comparison purposes, a conventional sliding mode control (SMC) scheme is also tested under the same conditions as the proposed control method. It can be seen from the experimental results that the proposed SMC scheme exhibits better control performance (i.e., faster and more robust dynamic behavior, and a smaller steady-state error) than the conventional SMC method.

• 방송공학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.186-196
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• 2018

본 논문에서는 객체를 추적하기 위해 합성곱 신경망 모델을 이용한 온라인 추적 기법을 제안한다. 오프라인에 모델을 학습시키기 위해서는 많은 수의 훈련 샘플이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 학습되지 않은 모델을 사용하고, 실험 영상으로부터 직접 훈련 샘플을 수집하여 모델을 갱신한다. 기존의 방법들은 많은 훈련 샘플을 획득하여 모델의 학습에 사용하였지만, 본 논문에서는 적은 수의 훈련 샘플만으로도 객체의 추적이 가능함을 증명한다. 또한 컬러 정보를 활용하여 새로운 손실 함수를 정의하였고 이로부터 잘못 수집된 훈련 샘플로 인해 모델이 잘못된 방향으로 학습되는 문제를 방지한다. 실험을 통해 4가지 비교 방법과 동등하거나 개선된 추적 성능을 보임을 증명하였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제22권3호
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• pp.1-28
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• 2020

With the development of information and communication technology and spread of smart devices, online information exchange has become a daily routine. Accordingly, the management and utilization of online word of mouth (WOM) has become an important issue for companies. Numerous studies have examined the impact of online WOM on firm performance. This study analyzes the impact of negative word of mouth (NWOM) on firm value, considering the influence of corporate social responsibility (CSR) activity and research and development (R&D) investment. Using a hierarchical linear model, we find that 1) NWOM has a negative impact on firm value, 2) CSR activities do not significantly influence this impact, and 3) R&D investment reduces this negative impact. This study contributes by demonstrating the effect of NWOM on firm value, examining the influence of CSR activities and R&D investment on the impact of NWOM, and confirming that the hierarchical linear model can be applied effectively to panel data in empirical studies. As a practical implication, companies must prevent and manage NWOM, whose impact, when caused by an unavoidable incident, can be alleviated by proactively announcing that the company is striving for competitiveness, for instance, by investing in R&D.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권3호
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• pp.303-315
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• 2022

The degradation of wheel tread may result in serious hazards in the railway operation system. Therefore, timely wheel defect diagnosis of in-service trains to avoid tragic events is of particular importance. The focus of this study is to develop a novel wheel defect detection approach based on the relevance vector machine (RVM) which enables online detection of potentially defective wheels with trackside monitoring data acquired under different running-speed conditions. With the dynamic strain responses collected by a trackside monitoring system, the cumulative Fourier amplitudes (CFA) characterizing the effect of individual wheels are extracted to formulate multiple probabilistic regression models (MPRMs) in terms of multi-kernel RVM, which accommodate both variables of vibration frequency and running speed. Compared with the general single-kernel RVM-based model, the proposed multi-kernel MPRM approach bears better local and global representation ability and generalization performance, which are prerequisite for reliable wheel defect detection by means of data acquired under different running-speed conditions. After formulating the MPRMs, we adopt a Bayesian null hypothesis indicator for wheel defect identification and quantification, and the proposed method is demonstrated by utilizing real-world monitoring data acquired by an FBG-based trackside monitoring system deployed on a high-speed trial railway. The results testify the validity of the proposed method for wheel defect detection under different running-speed conditions.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.19-22
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• 2022

In this work, we studied consumers' attractiveness/usefulness perceptions (CAUP) of online commerce product photos when exposed to alternative dark/light user interface (UI) modes. We analyzed time-series EEG data from 31 individuals and performed neuroscience mining (NSM) to ascertain (a) how the CAUP of products differs among UI modes; and (b) which deep learning model provides the most accurate assessment of such neuroscience mining (NSM) business difficulties. The dark UI style increased the CAUP of the products displayed and was predicted with the greatest accuracy using a unique EEG power spectra separated wave brainwave 2D-ConvLSTM model. Then, using relative importance analysis, we used this model to determine the most relevant power spectra. Our findings are considered to contribute to the discovery of objective truths about online customers' reactions to various user interface modes used by various online marketplaces that cannot be uncovered through more traditional research approaches like as surveys.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.22-34
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• 2022

본 연구는 다양화된 영상 매체 플랫폼을 통한 공연예술 분야의 온라인 공연 콘텐츠 제작 형식과 현황을 고찰한다. 이를 위해 태양의 서커스 엔터테인먼트의 선도적 사례를 연구하여 태양의 서커스만의 브랜드 가치혁신 요소, 디지털 허브 플랫폼인 "Cirque Connect" 배경 및 현황과 오리지널 콘텐츠를 다각화한 다양한 서브 콘텐츠를 분석하였다. 공연예술 분야의 디지털 플랫폼 활용 및 서브 콘텐츠 제작은 미디어 콘텐츠 감상에 익숙한 대중의 니즈를 파악하여 공연기획 초기 단계부터 다방면의 서브 콘텐츠 생성을 고려한 전략적 기획이 필요하다. 이는 서브 콘텐츠의 질적 향상을 도모하고 다양한 문화예술분야 콘텐츠와의 차별성으로 공연예술 디지털 콘텐츠의 상품적 가치를 높일 수 있을 것이다. 온라인 플랫폼을 통해 작품과 관련된 다양한 관점의 정보를 손쉽게 접할 수 있는 환경은 빠르게 변화하는 문화향유 방식에서 공연예술분야의 대중성을 향상 시키며 공연 예술 산업의 저변확대를 가능케 할 것이다. 다변화된 문화의 흐름 속에 공연예술분야가 경쟁력을 갖기 위해서는 작품의 예술적 문화 가치를 높이는 브랜드 가치 혁신과 그것을 기반으로 하는 다양한 서브 콘텐츠 제작이 무엇보다 중요한 과제라 할 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제12권3호
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• pp.141-158
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• 2010

본 연구에서는 농산물 전자상거래의 한 형태인 정보화 마을 조성사업의 성과를 분석하였다. 정보화마을 조성사업의 목표인 정보화를 통한 소득증대, 즉 전자상거래 매출액에 영향을 주는 요인을 파악하고자 하였다. 전자 상거래 매출액에 영향을 주는 요인으로 정보화 교육, 정보기술이용, 홈페이지 커뮤니티 조직의 지식공유를 선정하였으며 체험 관광 유 무가 각 요인의 매출액에 주는 조절효과를 측정하였다. 분석결과 홈페이지 커뮤니티 활성화와 조직의 지식공유가 매출액에 영향을 주는 요인으로 나타났으며, 나머지 요인들은 매출액에 영향을 주지 않았다. 체험 관광의 조절 효과는 체험관광유 무에 따라 정보화 총 교육시간과 정보기술이용에 효과가 오히려 긍정적으로 나타났으며, 조직의 지식공유에는 부정적인 영향을 주었다. 이는 체험 관광이 정보화 마을의 주민들에게 정보화 교육과 정보기술을 이용 할 수 있는 촉매가 될 것으로 예상되며, 조직의 지식공유는 정보화 마을 주민들 사이에 커뮤니케이션이 이루어졌기 때문에 체험 관광에 대한 소비자들의 다양한 욕구를 충족시키지 못함으로써 신뢰를 주기보다는 실망을 주는 것으로 해석 할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.453-463
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• 2018

개인적 변인의 폭이 넓은 학습자 특성과 학업 방식의 독특성, 그리고 다양한 학습 환경이라는 특성을 가진 원격대학생의 학업지속성을 높이기 위하여 원격대학 학습자에 대해 행위수행의도를 중심으로 접근하는 ASE 모델을 포함하여 분석하는 것은 새로운 접근이라 할 것이다. 이에 본 연구에서는 원격대학 학습자의 학업스트레스와 학습태도, 사회적 영향과 학업적 자기효능감으로 구성된 ASE 모델요인과 학업지속의도 간 관계를 파악하고, 이들 요인이 원격대학 학습자의 학업지속의도에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 이를 위해 K 원격대학 2학년 학생을 대상으로 2018년 3월부터 6월까지 설문조사를 실시하여 최종 181명의 설문자료를 빈도분석, ${\chi}^2$검증, t-검증. F-검증, Pearson's correlation 분석 및 다중회귀분석을 이용하여 분석하였다. 학업지속의도에 영향을 미치는 요인에 관한 다중회귀분석 결과, 모델은 통계적으로 유의하였고(F=15.76, p<.001), 설명력은 29%였으며, 유의한 영향요인은 학업스트레스(${\beta}=-.16$, p=.016), 온라인 학습태도(${\beta}=.44$, p<.001)와 사회적 영향 요인 중 사회적 지지(${\beta}=.13$, p=.045)였다. 원격대학 학습자의 학업지속의도를 높이기 위해 학업스트레스를 낮추고, 온라인 학습태도를 높이며, 사회적 지지를 구축할 수 있는 정교한 맞춤형 프로그램의 개발 및 적용이 필요하다.