Transportation and logistics of agricultural products have been one of the major interests of many researches. Most of researches have been limited to presuming these as a first dimensional process or considering only economic value of agricultural products at each stage of logistics. However, the particular characteristics of agricultural products, such as quality change during transportation or extensively scattered origins, require examining these problems as a whole system. Network model has been adopted to represent nodes, which stand for spatial location of demand and supply of agricultural products, and communication between these nodes. Based on network theory and advanced marketing potential function, an optimal routes selection model is developed. The model employed network simplex method for routes optimization. The application of the model focused on transportation network organization to reflect different market prices for different locations and resulted in optimum routes and profit improvement of the applied agricultural product.
본 연구의 목적은 가동 시간과 생산량에 있어서 무작위 변동을 일으키는 공정 시스템에서 최종 제품의 수요를 만족하는 공정-저장조 망구조의 최적용량을 결정하는 문제의 해석적인 해를 유도하는 것이다. 여기서 논의되는 공장의 구조는 회분식 공정과 저장조가 병렬 또는 직렬로 연결된 망구조를 구성하고 있다. 생산공정은 다수의 원료물질을 다수의 제품으로 일정 비율로 전환한다. 최종제품의 수요는 주문주기와 물량이 무작위 변동을 일으킨다. 일부 생산공정은 생산량에 있어서 무작위 변동을 일으키며, 오염된 물질은 재생공정이나 폐기과정을 거쳐서 처리된다. 다른 공정들은 모두 가동시간이 무작위로 변한다. 최적화의 목적함수는 총비용을 최소화하는 것인데, 여기서 총비용은 준비비와 재고 유지비 그리고 공정과 저장조의 자본비용으로 구성되어 있다. 새로운 생산 재고 분석도구인 사각파 모형은 무작위 흐름의 상한값과 하한값을 계산하는 도형적 방법을 제공한다. 이 모형의 장점은 공정과 저장조 사이의 무작위 흐름을 사실적으로 묘사하면서도 간단한 해석적인 해를 제공하는데 있다. 결과적으로 계산량이 획기적으로 줄어든다.
GPM(Generic Product Model)은 원자력 플랜트의 라이프 사이클 데이터를 통합, 공유하기 위하여 일본의 Hitachi에서 개발한 공통 데이터 모델이다. GPM은 추상 모델 성격의 GPM 핵심 모델과 핵심 모델의 기술을 위한 구현 언어 그리고 구현 언어로 작성된 참조 라이브러리로 구성되어 있다. GPM 핵심 모델은 객체들 사이의 의미가 부여된 관계 정의를 통하여 객체 의미 관계 네트워크 모델을 구성할 수 있는 특성이 있다. 초기의 GPM은 GPM 핵심 모델의 특성을 반영한 신택스의 GPML이라는 구현 언어를 개발하여 제공하였으나 원자력 플랜트 라이프 사이클동안 다양한 목적으로 GPM 데이터 모델에 접근하는 이기종 애플리케이션들과의 상호운용성을 위하여 XML을 기반으로 하는 GPM-XML로 교체되었다. 그러나 현재 GPM-XML을 사용하여 구축한 GPM 데이터 모델이 객체 의미 관계 네트워크 모델로서 활용되기 위한 GPM-XML 기반의 연구가 미비한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 객체 의미 관계 네트워크와 유사한 성격의 온톨로지를 기술할 수 있으며 이를 지원하는 기술 표준 및 도구들이 이미 활용 가능한 수준에 있는 OWL을 GPM 핵심 모델을 위한 구현 언어로서 제안한다. OWL은 XML 기반의 RDF/XML 형식으로 기술될 수 있으므로 상호운용성 또한 보장받을 수 있다. 본 논문은 OWL의 세 가지 하위 언어 사양 중 추론기능을 완벽히 제공받을 수 있는 가운데 문법적 제약이 가장 덜 엄격한 OWL DL을 사용한다. 본 논문은 OWL DL을 GPM 핵심 모델의 구현 언어로서 사용하기 위하여 GPM과 OWL 두 모델 사이의 차이점을 도출한 후 이를 해소할 수 있는 방법을 제안하며 이 방법을 적용하여 GPML로 작성된 참조 라이브러리를 OWL DL 기반의 온톨로지로 변환하여 구축하는 방법을 기술한다.
The information products dramatically reduce the production costs of vertically differentiated products. Information products are also more likely to be affected by network externalities. Thus the proliferation of digital products is increasing the interests in network externality and vertical product differentiation. In step with this trend, the impact of network externalities on price competition in vertically differentiated markets has been continuously studied. Existing studies related to this topic have assumed that network externalities increase consumers' willingness to pay per unit quality. The results show that higher quality products are affected more by network externality. However, network externality is essentially a concept affected by the size of the consumer, not a concept associated with quality. In this work, unlike previous studies, we present a new market model that reflects the essential definition of network externality. Based on the proposed market model, we derive both simultaneous and sequential Nash equilibria and analyze them numerically. The main results obtained from the analysis can be summarized as follows. First, network externalities primarily increase the demand for low-quality products and have a secondary impact on the demand for high-quality products. Second, the larger the quality difference between products, the more profitable they are. It also has been shown that sequential pricing methods are more advantageous in terms of revenue than simultaneous pricing method.
Final disposal of radioactive waste generated from Nuclear Power Plant (NPP) requires the detailed knowledge of the natures and quantities of radionuclides in waste package. Many of these radionuclides are difficult to measure and expensive to assay. Thus it is suggested to the Indirect method by which the concentrations of DTM (Difficult-to-Measure) nuclide is decided using the relation of concentrations (Scaling Factor) between Key (Easy-to-Measure) nuclide and DTM nuclide with measured concentrations of Key nuclide. In general, scaling factor is determined by using of log mean average (LMA) and regression. These methods are adequate to apply most corrosion product nuclides. But in case of fission product nuclides and some corrosion product nuclides, the predicted values aren't well matched with the original values. In this study, the models using artificial neural network (ANN) for C-14 and Sr-90 are compared with those using LMA and regression. The assessment of models is executed in the two parts divided by a training part and a validation part. For all of two nuclides in the training part, the predicted values using ANN are well matched with the measured values compared with those using LMA and regression. In the validation part, the accuracy of the predicted values using ANN is better than that using LMA and is similar to or better than that using regression. It is concluded that the predicted values using ANN model are better than those using conventional model in some nuclides and ANN model can be used as the complement of LMA and regression model.
본 연구는 지역자원기반산업의 지역경제공간의 형성을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 기존의 기업 네트워크 분석방법과 가치사슬의 개념을 통합하는 연구틀을 고안하였다. 주활동으로 원료구매에서 생산, 판매에 이르는 기업활동 네트워크를 살펴보았으며, 지원활동으로 연구개발과 기업지원서비스 네트워크를 살펴보았다. 이 연구틀을 기반으로 지역자원기반산업을 유형화하고 이 유형들을 종합하여 살펴봄으로써, 지역자원기반산업의 공간적 특성을 살펴볼 수 있었다. 본 연구에서는 이 연구틀을 소개하고 한국 대표적인 지역자원기반산업인 장류제조업에 적용하여, 장류산업의 기업활동 네트워크를 분석하고, 이를 종합하여 지역자원기반산업의 역동성을 살펴보았다.
Purpose: The purpose of this study is to propose a new Risk Priority Number(RPN) evaluation method which analyzes value of product functions by mining customer opinions in Social Network Service(SNS). Methods: A traditional RPN is measured by three evaluation standards (Severity, Occurrence, Detection) which are analyzed by manufacturing engineers and researchers. On the other hand, these standards are analyzed by customers' viewpoints through SNS opinion mining in this research. In order to extract customer feedbacks from textual data sets, the methodology in this paper implies natural language processing, hereby collecting product related data sets and analyzing the opinions automatically. An emotional polarity of an opinion indicates severity, while the number of negative opinion shows occurrence, and the entire number of customer opinion refers to detection. Results: The results of this study are as follows; As a result of the CRPN evaluation, it is confirmed that the features evaluated as risky are highly likely to be improved in the next series. Therefore, CRPN is an effective risk assessment model that reflects customer feedback. Conclusion: Reflecting customer feedback is a useful tool for risk assessment of the product as well as for developing new products and improving existing products.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.335-343
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2021
The study aimed to elucidate how to design a learning environment on the premise of micro-learning (ML) and investigate its impact on website designing skills and achievement motivation among secondary school students. Adopting the experimental approach, data were collected through an achievement test, a product evaluation form, and a test to gauge motivation for achievement. The sample was divided into two experimental groups. Results revealed statistically significant differences at 0.05≥α between the mean scores of the two groups that experienced ML, irrespective of the two modes of presenting the video in the pre-test and post-test, as for the test of websites design skills, product evaluation form, and achievement motivation test. Besides, there have been statistically significant differences at 0.05≥α between the mean scores of the first experimental group that had exposure to ML using the split-video presentation style and the scores of the second experimental group that underwent ML using continuous video presentation style in the post cognitive test of website design and management skills in favor of the group that had segmented-video-presentation ML. Another salient finding is the nonexistence of significant differences at 0.05≥α between the mean scores of the first experimental group that underwent segmented-video-presentation ML and the grades of the second experimental group that received ML with continuous video presentation style in the post-application of the product scorecard of websites designing skills and the motivation test. In light of these salient findings, the study recommended using ML in teaching computer courses at different educational stages in Saudi Arabia, training computer and information technology teachers to harness ML in their teaching and using ML in designing courses at all levels of education.
The injection molding process is a process in which thermoplastic resin is heated and made into a fluid state, injected under pressure into the cavity of a mold, and then cooled in the mold to produce a product identical to the shape of the cavity of the mold. It is a process that enables mass production and complex shapes, and various factors such as resin temperature, mold temperature, injection speed, and pressure affect product quality. In the data collected at the manufacturing site, there is a lot of data related to good products, but there is little data related to defective products, resulting in serious data imbalance. In order to efficiently solve this data imbalance, undersampling, oversampling, and composite sampling are usally applied. In this study, oversampling techniques such as random oversampling (ROS), minority class oversampling (SMOTE), ADASYN(Adaptive Synthetic Sampling), etc., which amplify data of the minority class by the majority class, and complex sampling using both undersampling and oversampling, are applied. For composite sampling, SMOTE+ENN and SMOTE+Tomek were used. Artificial neural network techniques is used to predict product quality. Especially, MLP and RNN are applied as artificial neural network techniques, and optimization of various parameters for MLP and RNN is required. In this study, we proposed an SA technique that optimizes the choice of the sampling method, the ratio of minority classes for sampling method, the batch size and the number of hidden layer units for parameters of MLP and RNN. The existing sampling methods and the proposed SA method were compared using accuracy, precision, recall, and F1 Score to prove the superiority of the proposed method.
When the design profession started, design targets were mainly static hardware centered products. Due to the development of network and digital technologies, new products with dynamic and software-hardware hybrid interactive characteristics have become one of the main design targets. To accomplish the new projects, designers are required to learn new methods, tools and theories in addition to the traditional design expertise of visual language. One of the most important tools for the change is effective and rapid prototyping. There have been few researches on educational framework for interactive product or system prototyping to date. This paper presents a new model of educational contents and methods for interactive digital product prototyping, and it's application in a design curricula. The new course contents, integrated with related topics such as physical computing and tangible user interface, include microprocessor programming, digital analogue input and output, multimedia authoring and programming language, sensors, communication with other external devices, computer vision, and movement control using motors. The final project of the course was accomplished by integrating all the exercises. Our educational experience showed that design students with little engineering background could learn various interactive digital technologies and its' implementation method in one semester course. At the end of the course, most of the students were able to construct prototypes that illustrate interactive digital product concepts. It was found that training for logical and analytical thinking is necessary in design education. The paper highlights the emerging contents in design education to cope with the new design paradigm. It also suggests an alterative to reflect the new requirements focused on interactive product or system design projects. The tools and methods suggested can also be beneficial to students, educators, and designers working in digital industries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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