• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.1-7
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• 2023

Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.210-216
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• 2023

Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.

• 대한영양사협회학술지
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• 제10권1호
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• pp.13-24
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• 2004

This study was designed to examine fast food consumption, nutritional knowledge, food behavior and dietary intake of university students and to investigate if there were differences in these variables by fast food consumption. The questionnaire was administered to university students in Daejeon. Data(n=269) was analyzed using $x^2$-test and analysis of variance. Subjects were mostly female(62%) and freshmen or sophomores(86%). Based on the frequency of fast food consumption, subjects were categorized into non-users(27.9%), users(<2 times/week, 42%) and frequent users($\geq$2 times/week, 30.1%). Those who used fast foods(n=194) consumed the foods 7.5 times per month, on the average. Subjects scored 15.6 out of 20 on a nutritional knowledge scale, showing the moderate level of knowledge. When examined by fast food use, the nutritional knowledge score was 15.5 for non-users, 16.1 for users, and 15.0 for frequent-users(p<0.05). Only two items, regarding 'fat type(animal, plant) and health' and 'importance of having breakfast', were significantly different by fast food consumption, with user group and non-users scoring higher than frequent-users(p<0.05). Food behaviors, measured by 20 items, were not desirable, with mean scores of 51.5(possible score: 20-100). Subjects showed problems in eating meals regularly, eating a variety of foods, eating breakfast, and consumption of some food groups(vegetables, fruits, and proteins). Fast food non-users showed more desirable food behaviors than users or frequent-users, such as having processed foods (p<0.001) and eating-out less frequently(p<0.01). Dietary intake data showed that some nutrient intakes, including energy, calcium, iron, zinc and folic acid were less than 75% of the RDA. Index of nutritional quality(INQ) was adequate except for calcium and zinc. Compared to non-users or user group, frequent-users of fast foods consumed higher amounts of lipids(p<0.05), and had lower INQ for calcium(p<0.01). This study described the status of fast food consumption, nutritional knowledge, food behavior of university students, and provided some baseline data for planning nutrition education for university students.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.709-718
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• 2016

본 논문은 경관계획의 질적 향상을 위한 조망점 선정에 초점을 두어 기존에 연구된 연구문헌 및 도서, 보고서 등을 중심으로 실제로 제시되거나 연구된 항목들을 중심으로 조망점을 설정하였다. 다수의 제시된 항목들을 다시 정리 및 분류하여 이를 SPSS 통계를 통해 조망점 선정의 평가 항목을 유출하고. 계층별 지표의 상대적 중요도를 측정하여 조망점의 가중치 설정과 우선순위를 선정하였다. 본 연구의 결과로 첫째, 경관시뮬레이션에 대한 구체적이고 체계적인 계획을 수립하기 위해 전문가 설문을 통해 16개 조망점을 설정하였다. 둘째, 조망점 평가를 위한 중분류 항목에서는 조망성 > 공공성 > 장소성의 순으로 나타나, 조망성을 가장 중요시 여기는 것으로 나타났다. 셋째, 조망점별 우선순위는 1순위: 조망점의 시각적 개방성, 2순위: 조망대상으로의 조망성 양호정도, 3순위: 문화재 공간, 4순위: 역사성, 5순위: 공공장소, 6순위: 관문적 역할을 하는 장소, 7순위: 대상을 조망할 수 있는 지형, 8순위: 많은 인구가 거주하거나 이용하는 장소, 9순위: 대상물의 다양한 형태와 주변경관을 파악할 수 있는 장소, 10순위: 생태보호 지역, 11순위: 하천 및 수변공간, 12순위: 시야각 (양각-부각), 13순위: 조망방향, 14순위: 주요도로, 15순위: 조망점과 대상물 간의 거리, 16순위: 평야 및 농경지순으로 나타났다. 이러한 결과는 향후 경관계획의 질적 향상을 위한 체계적이고 신뢰성 있는 분석의 틀을 마련하고, 경관시뮬레이션 평가 검토 시 참고 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한치과보철학회지
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• 제59권2호
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• pp.181-189
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• 2021

목적: 치아를 상실하여 치료를 받기 위해 내원하는 보철과 환자를 대상으로 처음 내원할 당시 스트레스에 대한 반응과 수면의 상태가 어떤지 살펴보고자 하였다. 대상 및 방법: 2018년부터 2년간 부산대학교병원 보철과에 신환으로 접수한 236명의 성인 환자(남자 94명, 여자 142명, 24 - 86세)를 대상으로 검사 및 상담, 설문조사를 시행하였다. 잔존치 수, 무치악 여부, 저작 가능 여부, 향후 보철치료 방향을 기록하였으며, 시각화 아날로그형 척도(Visual analogue scale, VAS), 스트레스 반응 척도(Stress reponse inventory, SRI) 및 불면증 심각도 지수(Insomnia severity index, ISI)를 도구로 사용하여 환자의 주관적 구내불편감, 스트레스 반응, 수면 상태를 측정하였다. 결과: 전체 보철과 신환에서 SRI 의 7개 항목 중 '피로'가 유의하게 높은 평균값을 나타냈고 '공격성'이 유의하게 낮은 값을 보였다 (P < .001). 무치악자와 완전유치악자는 VAS로 측정한 구내 불편감 값에 유의한 차이가 있었다 (P = .004). 20개 미만의 치아가 잔존한 경우, 스스로 저작이 불가능한 경우, 가철성 보철물을 치료계획을 잡게 되는 환자의 경우는 그 반대의 경우에 비하여 VAS 값, SRI 중 '우울'과 '피로' 값이 유의하게 높게 드러났다 (P < .05). VAS 수치가 심각에 해당하는 환자의 경우 심각에 해당하지 않는 환자에 비하여 SRI 항목 중 '긴장', '신체화', '우울', '피로', '좌절'의 값이 유의하게 높았다 (P < .05). 임상적 불면증은 전체 환자 중 11.4%에서 나타났고, 여자가 남자보다 수면의 질이 유의하게 낮았다 (P = .044). 불면증을 가진 사람은 정상수면자에 비해 VAS값과 7가지 모든 SRI 항목에 대해 유의하게 높은 점수가 나타났다 (P < .05). 결론: 보철 신환에서 스트레스에 대한 반응 검사(SRI)를 시행하였을 때 7가지 스트레스 반응 항목 중 '피로' 항목이 높게 나타났으며, 잔존치 수와 저작 기능으로 나타나는 구강 상태, 불면증 유무는 주관적 구내불편감, 스트레스 반응 항목 및 정도에 영향을 주었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제42권2호
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• pp.147-170
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• 2008

대학도서관 평가는 대학도서관의 수준 향상을 위한 기본전략이라고 할 수 있다. 이에 대통령 직속 도서관정보정책위원회에서는 2005년도에 한국교육학술정보원에서 개발된 대학평가지표를 이용하여 시범평가를 함으로써 대학도서관들의 의견을 수렴하여 평가지표의 타당성과 실효성을 검증하고 향후 적용 방안에 대한 시사점을 얻고자 하였다. 그 결과 평가항목 및 지표부분에 있어서 시정사항이 요구되었으며, 본 연구는 시범평가에서 나타난 문제점을 해결하고 대학도서관에 적용할 수 있는 평가지표를 제시하고자 하였다. 평가지표 세부수정내용은 첫째 평가분야를 7개 분야에서 재화자원과 시설자원을 '예산 및 시설자원'으로 통합하여 6개 분야로 줄였다. 둘째, '도서관경영' 분야의 '이용자헌장과 '기획' 항목을 제거하고 '도서관 자체평가' 항목을 추가하였으며, '정보자원' 분야에서 '비도서 및 기타자료' 평가항목을 추가하였다. 셋째, 재화자원 및 시설자원을 통합하여 '예산 및 시설'로 하였으며 평가지표는 예산항목과 도서관시설로 수정하였다. 넷째, '정보이용' 분야에서 '장서회전율'을 '장서이용'에 통합시키고. '정보서비스'분야의 '도서관 이용율' 항목을 '정보자원' 분야로 이동시킨 후 '이용율'로 항목이름을 바꾸었다.

• 한국조경학회지
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• 제27권4호
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• pp.1-12
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• 1999

This study aims to find basic data for using the quantitative assessment of the sustainability and establishing the systematic index of the planning for local cities to consider the environmentally sound and sustainable development. The research designs to review professional responding to surveys preceded by separate questionnaires and interviews from book reviews, and suggests to make an assessment model of the sustainability for local cities. The research found consequently as follows. Firstly, the research survey items were decides totally 52, grouped 9 assessmental issues and distributed under 4 assessmental domains for the sustainability from the references of book reviews. Secondly, the research result concentrated on the followings from the professional responding to surveys. 1. A most influent factor is the distribution of animals and plants in a nature domain. The next influent factors are the ratio of mass-transportation systems, the numbers of the species of animals and plants, the acreage of conservative forestry, the numbers of reused water resources, and the usage number of water supply, orderly in the nature domain. 2. A most influent factor is the usage number of synthetic detergents in a pollution domain. The next influent factors are the volume of waste water, the number of registered vehicles, the degree of soil pollution, and the charge of development imposition, orderly in the pollution domain. 3. A most influent factor is the acreage of athletic facilities, in an urban domain. the next influent factors are the acreage of recreational facilities, the number and acreage of cultural assets, the number of cultural facilities, the acreage of landscape conservation area, the charge of cultural asset management, orderly in the urban domain. 4. A most influent factor is the number of waste disposal facilities in a participation domain. The next influent factors are the capacity of reused waste, the usage of synthetic detergents, the ratio of waste water disposal, orderly in the participation domain. 5. A most contributed influent domain to the assessment of the sustainability for local cities is the urban domain. The next influent domains are nature domain, participation domain, and pollution domain, orderly in the contribution of the assessment of the sustainability. But, the pollution domain is little relationship with the sustainability. Therefore, it is clear that the abundant greens and the improved level of culture are dominant influences on the sustainabiligy, as like improving the ratio of roadside trees, the acreage of parks, and enlarging the number of cultural facilities.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.167-178
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• 2021

방위사업 품질관리 규정에 따라 2014년 이후 매년 주요 군수품 생산업체를 대상으로 군수품 품질관리 실태 및 경영수준을 조사하여 군수품 생산업체 품질수준조사서를 작성하고 있지만 매년 상이한 조사 기준으로 조사결과의 신뢰도 저하 및 품질관리 전략 수립의 한계로 인해 조사결과에 대한 품질관리 정책반영이 미흡하여 이에 대한 개선 필요성이 제기되었다. 본 연구에서는 기존에 사용된 품질수준조사 측정지표 및 설문지를 분석하여 기업 규모 수준에 따른 맞춤형 지표로 개발하였다. 불필요·중복 항목 통합 등을 통해 설문지표를 간소화하여 응답률 및 신뢰성을 제고하였다. 또한 정량적 품질수준조사 결과가 산출되도록 개선 지표를 기반으로 종합 점수화하였다. 종합점수를 통해 군수품 생산업체의 품질수준을 파악할 수 있었으며 품질수준조사를 통하여 군수품 생산업체의 품질경영 환경과 수준을 분석할 수 있는 자료를 확보하고 향후 군수품 생산업체의 품질수준 제고를 위한 중장기 품질관리 전략 수립과 제도 개선 방안을 모색하고자 한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권1호
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• pp.33-41
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• 2012

최근 환자맞춤형방사선치료를 위해 임상에서 활용하고 있는 입체적세기조절회전방사선치료의 정도관리를 수행하고자 기존의 세기조절방사선치료에서 수행하는 정도관리 프로그램을 본 원의 실정에 맞게 치료계획단계 정도관리(Treatment planning QA), 치료전 전달단계 정도관리(Pretreatment delivery QA), 치료단계 정도관리(Treatment QA)인 세 가지 단계로 나누어 설정하였다. 각 정도관리 단계에서는 정도관리 프로그램에 따라 점검할 항목과 측정하여 평가할 항목을 설정하여 문서화를 위해 서식화 하였다. 본 원에서는 서식화한 정도관리 프로그램에 따라 실제 치료환자에 적용하였으며 본원의 치료전 전달 정도관리의 임상 허용기준을 위해 국소적 신뢰수준(confidence limit, CL)을 평가하였다. 그 결과 고선량 영역 점선량 측정, 저선량영역 점선량 측정의 CL는 모두 기존의 IMRT 수준과 유사한 결과를 얻었으며 이를 토대로 본원의 임상허용 기준은 고선량영역은 3%, 저선량 영역은 5%로 설정하였다. 입체적세기조절회전방사선치료의 특성상 Intensity map 평가는 360도 전 방향에서 Intensity map을 측정할 수 있는 ArcCheck 기기를 사용 하여 감마 지표(Gamma Index) 평가를 하였으며 그 결과는 IMRT의 개별적 intensity map 평가와 유사한 결과를 얻었으며 본원의 CL은 93%로 설정하였다. 등선량분포 평가는 2D detector array인 Mapcheck을 사용하였으며 95% 이상의 일치도를 보여 본원의 CL은 95%로 설정하였다. 방사선치료 정도관리에서 임의의 불확도와 계통 오차를 줄이려면 실제 환자 적용에 앞서 다 기관이 참여하는 팬톰을 이용한 국소적 CL 평가를 권장하고 있다. 국내 여건상 다 기관이 참여하는 연구가 여의치 않다면 본 연구와 같이 개별 기관에서 자체적으로 허용검사가 끝난 후에 실제 임상에서는 환자 치료 부위별로 세분화 하여 국소적 CL을 평가하는 방법이 유용할 것으로 사료된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제19권5호
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• pp.3-9
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• 2018

기술제안입찰의 주 평가요소 중 하나인 생애주기비용의 적정성은 평가의 전문성을 요하지만 평가에 필요한 시간이 절대적으로 부족하여 경험많은 평가자라 할지라도 단순한 수치 비교에 의한 상대평가에 그치는 경향이 많았다. 이에 본 연구에서는 기술제안입찰로 낙찰자를 선정한 실 사례와 기술제안서를 비교하고 110건의 기술제안입찰 제안서를 비교하여 생애주기비용 중 가장 변동 폭이 큰 유지관리 및 에너지 비용의 불확실성을 분석하였다. 또한 절감된 공사비 대비 유지관리 및 에너지 비용의 절감수준을 정규화하기 위하여 VE지수를 제시하였다. 프로젝트별로 상이한 수선 및 교체 주기, 수선과 교체의 중복, 비수선 항목, 그리고 기타 에너지비 등의 중복 적용이 VE지수의 불확실성을 가장 확대시키는 요인으로 분석되었으며, 이러한 요인의 중복을 제거한 유지관리 및 에너지 비용 산출법을 표본 기술제안 사업 35건에 적용하여 평균 1.38, 표준편차는 1.19를 가지는 VE지수 모집단을 도출하였다. 기술제안 입찰의 평가자는 다수의 제안안 중 가장 합리적으로 산출된 VE지수를 추정하기 위해, 특정 VE지수를 본 연구가 제안하는 모집단 분포에 비교하여 그 확률을 계산하는 결정론적 해석 방법 또는 불확실성을 고려한 확률론적 해석 방법을 사용할 수 있다.