The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers C
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v.54
no.5
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pp.198-205
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2005
Many precedent investigations hate been made for the reliable assessment of the insulation state of large power apparatus for which partial discharge detection is one of tile plausible way. In this work, experimental investigations have been carried out to make the comparison on the PD(partial discharge) pattern analysis related to the five different types of artificial defects such as SFMP (Single Free Moving Particle), MFMP (Multi Free Moving Particle), Void, CFP (Conductor-Fixed Protrusion), EP (Enclosure Protrusion). For each PD pattern, PD detection has been done by tee different types of PD sensors such as HFCT(High Frequency Current Transformer), AE(Acoustic Emission) and UHF(Ultra High Frequency). And, in addition, frequency spectrum by the UHF sensor has been also made for each defect respectively. As a result, it is observed that the possibility of obtaining PD pattern based on PRPD(Phase Resolved Partial Discharge) in connection with the defects tinder investigation is dependant on the type of the sensor while the spectrum analysis is always successful to be achieved for every defect. Therefore, it could be suggested that the nature of PD source can be identified more distinctively when the conventional PRPDA is combined with spectrum analysis.
This study analyzes consumer fashion purchase patterns from a big data perspective. Transaction data from 1 million transactions at two Korean fashion brands were collected. To analyze the data, R, Python, the SPADE algorithm, and network analysis were used. Various consumer purchase patterns, including overall purchase patterns, seasonal purchase patterns, and age-specific purchase patterns, were analyzed. Overall pattern analysis found that a continuous purchase pattern was formed around the brands' popular items such as t-shirts and blouses. Network analysis also showed that t-shirts and blouses were highly centralized items. This suggests that there are items that make consumers loyal to a brand rather than the cachet of the brand name itself. These results help us better understand the process of brand equity construction. Additionally, buying patterns varied by season, and more items were purchased in a single shopping trip during the spring season compared to other seasons. Consumer age also affected purchase patterns; findings showed an increase in purchasing the same item repeatedly as age increased. This likely reflects the difference in purchasing power according to age, and it suggests that the decision-making process for pur- chasing products simplifies as age increases. These findings offer insight for fashion companies' establishment of item-specific marketing strategies.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2006.04a
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pp.325-332
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2006
Membrane structures, a kind of lightweight soft structural system, are used for spatial structures. The design procedure of membrane structures are needed to do shape finding, stress-deformation analysis and cutting pattern generation, because the material property has strong axial stiffness, but little bending stiffness. The problem of cutting pattern is highly varied in their size, curvature and material stiffness. So, the approximation inherent in cutting pattern generation methods is quite different. Therefore the ordinary computer software of structural analysis & design is not suitable for membrane structures. In this study, we develop the program for cutting pattern generation using geodesic line, and investigate the result of example's cutting pattern in detail.
Membrane structures, a kind of lightweight soft structural system, are used for spatial structures. The design procedure of membrane structures are needed to do shape finding, stress-deformation analysis and cutting pattern generation, because the material property has strong axial stiffness, but little bending stiffness. The problem of cutting pattern is highly varied in their size, curvature and material stiffness. So, the approximation inherent in cooing pattern generation methods is quite different. Therefore the ordinary computer software of structural analysis & design is not suitable for membrane structures. In this study, we develop the program for cutting pattern generation using geodesic line, and investigate the result of example's cutting pattern in detail.
The existing CBD development methods deal with the analysis phase in a superficial manner. Applying such a superficial analysis to business applications with a number of subsystems makes analysis models be inconsistent with levels and styles, only depending on experiences of the analysts. This inconsistent analysis might cause more serious problems during the subsequent development phases, resulting in the failure of the projects. In this paper, we propose a rule-based analysis pattern that provides an analysis template for business applications. This pattern analyzes the concepts of business applications by using external events and internal rules that process the events. Employing this pattern, a huge business application can be developed by a couple of co-analysts who work together in a consistent and systematic manner. This paper also describes an efficient way to develop business components with the suggested analysis pattern using banking deposit case study through UML Components development process.
Purpose The purpose of this study is to explore the pattern of user response and it's duration time through social media content response analysis. We also analyze the characteristics of content quality factors which are associate with the user response pattern. The analysis results will provide some implications to develop strategies and schematic plans for the operator of regional marketing on the SNS. Design/methodology/approach This study used mixed methods to verify the effects and responses of social media contents on the users who have concerns about regional events such as local festival, cultural events, and city tours etc. Big data analysis was conducted with the quantitative data from regional government SNSs. The data was collected through web crawling in order to analyze the social media contents. We especially analyzed the contents duration time and peak level time. This study also analyzed the characteristics of contents quality factors using expert evaluation data on the social media contents. Finally, we verify the relationship between the contents quality factors and user response types by cross correlation analysis. Findings According to the big data analysis, we could find some content life cycle which can be explained through empirical distribution with peak time pattern and left skewed long tail. The user response patterns are dependent on time and contents quality. In addition, this study confirms that the level of quality of social media content is closely relate to user interaction and response pattern. As a result of the contents response pattern analysis, it is necessary to develop high quality contents design strategy and content posting and propagation tactics. The SNS operators need to develop high quality contents using rich-media technology and active response contents that induce opinion leader on the SNS.
Sampath Kumar, S.;Manjunatha Reddy, B.N.;Nataraju, M.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.9
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pp.403-413
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2022
Classification and analysis are improved factors for the realtime automation system. In the field of agriculture, the cultivation of different paddy crop depends on the atmosphere and the soil nature. We need to analyze the moisture level in the area to predict the type of paddy that can be cultivated. For this process, Ensemble Modulation Pattern system and Block Probability Neural Network based classification models are used to analyze the moisture and temperature of land area. The dataset consists of the collections of moisture and temperature at various data samples for a land. The Ensemble Modulation Pattern based feature analysis method, the extract of the moisture and temperature in various day patterns are analyzed and framed as the pattern for given dataset. Then from that, an improved neural network architecture based on the block probability analysis are used to classify the data pattern to predict the class of paddy crop according to the features of dataset. From that classification result, the measurement of data represents the type of paddy according to the weather condition and other features. This type of classification model assists where to plant the crop and also prevents the damage to crop due to the excess of water or excess of temperature. The result analysis presents the comparison result of proposed work with the other state-of-art methods of data classification.
Purpose: This study was conducted to identify the association between insulin resistance and the major dietary patterns of Korean adults. Methods: This study used data from the 2015 Korea National Health and Nutrition Examination Survey. The subjects were 2,276 adults aged 19 to 64 years old. Based on the food frequency questionnaire data, 112 food items were reclassified into 30 food groups. The principal component analysis method was applied to identify major dietary patterns. We used homeostatic model assessment of insulin resistance (HOMA-IR) and quantitative insulin sensitivity check index (QUICKI) value as indicators of insulin resistance. The association between major dietary patterns and insulin resistance was investigated using logistic regression analysis. Results: Three major dietary patterns were identified and assigned descriptive names based on the food items with high loadings: 'healthy Korean meal pattern', 'western meal pattern', and 'white rice, alcohol, meat pattern'. As the 'white rice, alcohol, meat pattern' score increased, significant increasing trends for fasting glucose concentration and HOMA-IR and a significant decreasing trend for QUICKI were observed after adjusting for age and sex. The odds ratio of insulin resistance according to the 'healthy Korean meal pattern' and the 'western meal pattern' were not statistically significant. the 'white rice, alcohol, meat pattern' showed a significant positive association with the risk of insulin resistance after adjusting for covariates. Conclusion: These results suggest that the 'white rice, alcohol, meat pattern' is positively associated with the risk of insulin resistance. The white rice, alcohol, meat pattern was related to the high consumption of alcohol together with rice or meat. This pattern was also associated with the high intake of sodium and low intakes of vitamin C, calcium, potassium, and dietary fiber. To confirm the association, further longitudinal studies are required.
This study was intended to find the body pattern of the middle-aged women and to make new experimental basic pattern for upper-half of the body for them. To analyze the body pattern of middle-aged women, the methodologies of measurement of the individual part of the body, group aged-analysis, Rohrer Index, Vervaeck Index, factor analysis, discriminant analysis, cluster analysis and girth index were used. The comparison of the twentieth to the thirtieth, the fortieth and the fiftieth showed bigger change in the thirtieth and the biggest change in the fortieth in girth. The fiftieth showed thick body pattern by increasing the depth but decreasing the girth. Body types were divided into three groups, thin, standard and fatty troupes by Rohrer index. With Rohrer Index, there was no difference for back length in three groups, but girth showed shorter in thin and standard groups but longer in fatty group.
Kim, Young Hwa;Kim, Young Seon;Chae, Sungwook;Lee, Mi Young
The Korea Journal of Herbology
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v.28
no.6
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pp.9-14
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2013
Objectives : Cnidii Fructus is prescribed as the fruit of Cnidium monnieri (L.) Cusson or Torilis japonica (Houtt.) DC. in Korea pharmacopoeia. Although there are differences in the composition of useful components, two species have been used without distinction. In order to discriminate them, DNA sequencing and taste pattern analysis were used in this study. Methods : Primers ITS 1 and ITS 4 were used to amplify the intergenic transcribed spacer(ITS) region of nuclear ribosomal DNA from seven T. japonica and six C. monnieri samples. Taste pattern of samples were measured by using taste-sensing system SA402B equipped with five foodstuff sensors(CT0, C00, AAE, CA0, and AE1). The five initial taste(sourness, bitterness, astringency, umami, and saltiness) and three aftertaste(aftertaste of bitterness, astringency, and umami) of two species were compared. Results : According to the results of ITS region sequence analysis, two species showed 94 base pairs differences. The similarity of two sequences was 85%. From the taste pattern analysis, sourness, bitterness, aftertaste of bitterness(aftertaste-B), and umami showed a different pattern. Especially, bitterness and aftertaste-B of C. monnieri were significantly higher than T. japonica. In addition, two species were shown to have two markedly different clustering by these two flavors. Conclusion : T. japonica and C. monnieri were effectively discriminated using DNA sequencing and taste pattern analysis. These methods can be used to identify the origin of traditional medicine in order to maintain therapeutic efficacy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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