최근 4차 산업혁명으로 인하여, 고객 제품형 제품 설계 및 새로운 서비스 개발을 위하여 IoT 기술이 주목받고 있다. 최근 적층제조 기술은 IoT 센서를 직접 제작하거나, 센서를 포함한 기기를 만드는 분야에 다양하게 활용되고 있다. IoT 기기를 적층제조를 활용하여 제작시, 적층제조 고유의 설계 장점을 활용하기 위해 다양한 부품들을 병합하는 설계 방법론이 큰 관심을 받고 있다. 부품병합을 통해 조립 공정을 단축하고, 부품 경량화 등의 장점을 이룰 수 있기 때문이다. 따라서, 본 연구에서는 적층제조를 활용한 부품병합을 지원하기 위한 설계 방법론을 개발하였다. 이를 통해 제품의 기능 및 제품 내 부품의 기능과 물리적 연결성을 분석한 제품 아키텍쳐를 생성하고, 인접한 기능들 및 부품을 Girvan Newman 알고리즘을 활용하여, 최종 부품병합 후보군을 선정하도록 지원한다. 제안한 설계 방법론을 검증하고자 사례연구를 통해 적층제조로 출력된 전기 자전거의 부품병합과정을 분석하였다.
Polymorphism of the second exon of the caprine leukocyte antigen-DRB3 gene (CLA-$DRB3^*02$) was investigated in this study. The 285 bp PCR product of 258 individuals from 10 domestic goat breeds in Southwest China was digested with restriction endonucleases PstI and HaeIII and then genotyped. Three alleles and 4 restriction digestion profiles were distinguished by digestion of the PCR fragment by PstI, and 8 alleles and 13 genotypes by HaeIII. For HaeIII restriction enzyme sites, the Chi-square ($X^2$) test showed that all goat breeds in this study did not fit with the Hardy-Weinberg equilibrium (p<0.01 or p<0.05). The highly polymorphic nature of CLA-$DRB3^*02$ was demonstrated and the ranges of gene heterozygosity (He) and polymorphism information content (PIC) were 0.36-0.63 and 0.32-0.55, respectively. Clustering analysis showed that the 10 goat breeds clustered into two groups and Dazu Black goat had a close genetic relationship with Chengdu Grey, Jintang Black and Nanjiang Yellow goats.
이 논문에서는 병렬구조 퍼지시스템(PSFS)에 기초한 카오스 시계열 데이터의 예측 알고리즘에 대해 연구하였다 병렬구조 퍼지시스템은 병렬로 연결된 여러개의 퍼지시스템에 의하여 구성되어있다. 병렬구조 퍼지시스템을 구성하고 있는 각 퍼지시스템은 다른 임베딩 차원과 시간지연을 가지고 과거의 데이터를 이용하여 동일한 데이터를 독립적으로 예측한다 퍼지시스템은 입출력 데이터를 클러스터링하여 모델링되는 MISO Sugeno 퍼지규칙에 의하여 특징지어진다. 각 퍼지시스템에 대한 최적 임베딩차원은 주어진 시간지연값에 대해서 최적의 성능을 갖도록 선정된다. 병렬구조 퍼지시스템은 각 구성요소 퍼지스템들의 예측값중에서 최대값과 최소값을 가지는 예측결과를 제외하고 나머지 값들을 평균하여 최종 예측 결과를 얻는다.
In this paper, we consider two issues in collaborative filtering, which are closely related with the number of ratings of a user. First issue is the relationship between the number of ratings of a user and the performance of collaborative filtering. The relationship is investigated with two datasets, EachMovie and Movielens datasets. The number of ratings of a user is critical when the number of ratings is small, but after the number is over a certain threshold, its influence on recommendation performance becomes smaller. We also provide an explanation on the relationship between the number of ratings of a user and the performance in terms of neighborhood formations in collaborative filtering. The second issue is how to select an initial product list for new users for gaining user responses. We suggest and analyze 14 selection strategies which include popularity, favorite, clustering, genre, and entropy methods. Popularity methods are adequate for getting higher number of ratings from users, and favorite methods are good for higher average preference ratings of users.
Eighty-five Enterococcus faecalis isolates collected from animals (40 isolates), meju (a Korean fermented soybean product; 27 isolates), humans (10 isolates), and various environmental samples (8 isolates) were subjected to multilocus sequence typing (MLST) to identify genetic differences between samples of different origins. MLST analysis resulted in 44 sequence types (STs), and the eBURST algorithm clustered the STs into 21 clonal complexes (CCs) and 17 singletons. The predominant STs, ST695 (21.1%, 18/85) and ST694 (9.4%, 8/85), were singletons, and only contained isolates originating from meju. None of the STs in the current study belonged to CC2 or CC9, which comprise clinical isolates with high levels of antibiotic resistance. The E. faecalis isolates showed the highest rates of resistance to tetracycline (32.9%), followed by erythromycin (9.4%) and vancomycin (2.4%). All isolates from meju were sensitive to these three antibiotics. Hence, MLST uncovered genetic diversity within E. faecalis, and clustering of the STs using eBURST revealed a correlation between the genotypes and origins of the isolates.
This Study, as a Eco-Friendly Design Process of Office for sustainable design, aims to develop a sustainable design process by letting the designers easily approach the concept of Eco-Friendly Design Process and applying this to Eco-Friendly Design Process when the designers perform design. Through a review on simulation, a research was made on the seriousness of environmental problems and control that was caused by design, Environmentally friendly design, sustainability, and sustainable design's background and definition were studied. In order to develop a Eco-Friendly Design Process, an existing review from Building Energy Simulation that proposed about energy environmentally friendly design element and sustainable design element's semantic similarities were restructured as sustainable design element comparative analysis. Restructured sustainable design elements and the relationship between sustainable design elements and the relationship of each product developmental process levels were analyzed. Finally, through clustering, sustainable design guideline were developed. This Eco-Friendly Design Process is expected to be applied to as one of the methods in solving the global environmental issues in design practice.
Purpose. This study pourpose to fashion lifestyle and color interests in accordance with group university students' lifestyle focused on students in health and nursing fields. Methods. This study administered a structured questionnaire to 321 random subjects who currently major in health and nursing fields and who reside in Daegu city. For the collected data, using the SPSS 18.0, the following analyses were implemented: frequency analysis, factor analysis, K-means clustering analysis, t-test, and ${\chi}^2$-test. Result. In terms of lifestyle, seniors had shown more active groups than passive groups in comparison to their juniors. The active group in terms of lifestyle has shown higher interest in the importance of apparel and fashion leadership in comparison to the passive group. The active group in terms of lifestyle has also shown higher interest in color in comparison to the passive group. Conclusion. A fashion leader leading by examining the fashion life style and color interest in accordance with the lifestyle to target college students to investigate a variety of consumption patterns made according to personal preference consists of a smooth communication between businesses and consumers needed for product development.
Stolbur Phytoplasma was detected from Lilium Oriental hybrids showing flattened stem and flower clustering. The presence of phytoplasma was demonstrated using polymerase chain reaction(PCR) assays with phyto-plasma-universal(P1/P6)and stolbur phytoplasma-specific 16F1/R1-S primer pairs amplifying phytoplasma 16S rDNA regions. Nucleotide suquences of the phytoplasma 16S rDNA were determined. Nucleic acid extracted from lily amplified 1.5 kb DNA with a phytoplasma universal primer pair. In nested PCR, 1.1 kb PCR product was obtained using specific primer pair, indicating an isolate of stolbur phytoplasma. Nucleotide sequence of phytoplasma 16S rDNA reported in this study showed 99.5% and 99.1% identities with two known stolbur phytoplamas (16Sr XII-A). Also, it exhibited a sequence homology of 98.0% with phormium yellow leaf (16Sr XII-B), and 97.9% with Australian grapevine yellows (16Sr XII-B). Meanwhile, it showed 98.1% identity with strawberry green petal phytoplama, (16Sr1-C), and 94.7 % with American aster yellows (16Sr1-B). Homology percentage of the 16S rDNA nucleotide sequence suggests that this phytoplama could be classified into the stolbur phytoplasma, subgroup A (16Sr XII-A), as a type strain stolbur.
The current study aimed to segment Mongolian female consumers based on luxury consumption values and to compare lifestyle, demographic characteristics, purchase behavior, and perceived brand personality among the segments. The survey was administered to consumers who had purchased luxury products in Ulaanbaatar, Mongolia. A total of 184 surveys were used for data analysis. Exploratory factor analysis revealed five luxury values: quality value, hedonic value, conspicuous value, social value, and unique value. Using the five luxury values, clustering analysis was conducted, showing that there were four distinct segments: passive shoppers, showoffs, rational value groups, and hedonists. ANOVAs and chi-square analyses revealed that these four segments differed in consumption values, demographic characteristics, lifestyle dimensions (including appearance consciousness, leisure orientation, life enjoyment, and achievement orientation), and purchase behavior (including purchase frequency, price of products purchased, and product selection criteria). Moreover, value segments showed differences in five dimensions of luxury brand personality: sincerity, professionalism/attractiveness, excitement, materialism, and sophistication. The results suggest that consumption values serve as a significant basis for segmentation. Furthermore, the current study indicates that value segments can be described as consumers' perceived brand personality. The study concludes with a discussion of the results, theoretical and practical implications, and limitations.
Processing techniques of remote sensed image data using computer have been recognized very necessary techniques to all social fields, such as, environmental observation, land cultivation, resource investigation, military trend grasp and agricultural product estimation, etc. Especially, accurate classification and analysis to remote sensed image da are important elements that can determine reliability of remote sensed image data processing systems, and many researches have been processed to improve these accuracy of classification and analysis. Traditionally, remote sensed image data processing systems have been processed 2 or 3 selected bands in multiple bands, in this time, their selection criterions are statistical separability or wavelength properties. But, it have be bring up the necessity of bands selection method by data distribution characteristics than traditional bands selection by wavelength properties or statistical separability. Because data sensing environments change from multispectral environments to hyperspectral environments. In this paper for efficient data classification in multispectral bands environment, a band feature extraction method using the Rough sets theory is proposed. First, we make a look up table from training data, and analyze the properties of experimental multispectral image data, then select the efficient band using indiscernibility relation of Rough set theory from analysis results. Proposed method is applied to LANDSAT TM data on 2 June 1992. From this, we show clustering trends that similar to traditional band selection results by wavelength properties, from this, we verify that can use the proposed method that centered on data properties to select the efficient bands, though data sensing environment change to hyperspectral band environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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