PV cell modeling is necessary both for software and hardware simulators in analyzing and testing the performance of PV generation systems. Unique I-V curve of a PV cell identifies its own characteristics by electrical equivalent model that is composed of diode constants ($I_o$, $v_t$), photo-generated current ($I_{ph}$), series resistance ($R_s$), and shunt resistance ($R_{sh}$). Photo-generated current can be easily estimated since it is proportional to irradiation level. However, other electrical parameters should be solved from the manufacturer's data sheet that is consisted with three remarkable operating points such as open circuit voltage ($V_{oc}$), short circuit current ($I_{sc}$), and maximum power voltage/current ($V_{MPP}/I_{MPP}$). This paper explains and analyzes mathematical process of a novel PV cell modeling algorithm that was proposed by the authors with the name of "K-algorithm".
The Auto Regressive Parameter Estimation and Pattern Classification of EKG Signal for Automatic Diagnosis. This paper presents the results from pattern discriminant analysis of an AR (auto regressive) model parameter group, which represents the HRV (heart rate variability) that is being considered as time series data. HRV data was extracted using the correct R-point of the EKG wave that was A/D converted from the I/O port both by hardware and software functions. Data number (N) and optimal (P), which were used for analysis, were determined by using Burg's maximum entropy method and Akaike's Information Criteria test. The representative values were extracted from the distribution of the results. In turn, these values were used as the index for determining the range o( pattern discriminant analysis. By carrying out pattern discriminant analysis, the performance of clustering was checked, creating the text pattern, where the clustering was optimum. The analysis results showed first that the HRV data were considered sufficient to ensure the stationarity of the data; next, that the patern discrimimant analysis was able to discriminate even though the optimal order of each syndrome was dissimilar.
The paper presents methodologies and results concerning one- and two-dimensional numerical modeling of radio frequency oscillations in a coaxial transmission line fed with a short pulse of electric current. The line is partially filled with a ferrite material, magnetized longitudinally close to saturation. The 2D model has permitted analyzing, for the first time in the art, the spatial structure and dynamics of the wave field within the radially non-uniform cross-section planes of the non-linear and dispersive guiding structure. This opens ways for optimizing size parameters of the line and the extent to which it is filled with the ferromagnetic material, thus increasing the line's electric strength and intensity of the r.f. oscillations.
In the power system state estimation, the J(x)-index test and normalized residuals $r_N$ have been used to detect the presence of bad measurements and identify their location. But, these methods require the complete re-estimation of system states whenever bad data is identified. This paper presents back-propagation neural network model using autoregressive filter for identification of bad measurements. The performances of neural network method are compared with those of conventional methods and simulation results show the good performance in the bad data identification based on the neural network under sample power system.
Digital knowledge and information goods as experience goods have some unique characteristics such as close to zero reproduction and distribution cost, high price volatility, and low price acceptability. For the reasons, the pricing policies of digital knowledge goods are very difficult and complicate. Also, most consumers of digital goods have experienced cognitive dissonance after buying decision. The purpose of this paper is to investigate what factors affect the price acceptability level and cognitive dissonance of digital knowledge goods buyers. This paper suggest a structural model that was established by the cognitive dissonance theory and S-O-R(Stimulus-Organization-Response) model. The model is consisted of four exogenous variables and three endogenous variables. The empirical test and statistical analysis suggest following results and practical implications. The variables such as product involvement and perception of price fairness that have positive roles to price acceptability have strong influence on the all the three endogenous variables. But the variables such as sale proneness and price mavenism that have negative roles to price acceptability have little influence on the all the three endogenous variables. In the model, the payment intention was very important mediating variable between exogenous variables and two dependent variables, ie. price acceptability and cognitive dissonance. These results imply that the digital knowledge portals must have some differentiated pricing policies to the customers who have price consciousness and price mavenism. Also, they need some special promotions to whom have positive attitude to the value of digital goods.
E-commerce has grown to be perceived as an integral component of modern customers' lives. Fast innovation enables businesses to implement new business ideas that enhance customers' shopping experiences. The motive is to study the allurement of unrestrained buying behaviors resulting from Live Streaming Commerce in the presence of Emotional imagery. The conceptual model and hypotheses for the study have been framed based on the SOR model. A survey was conducted in north India, where data was collected from 577 consumers experiencing live streaming and analyzed with the help of AMOS and SPSS software. The repulsive behavior scale has been developed by using qualitative research. The findings revealed that there is a significant relationship between the stimulus of livestreaming and unrestrained buying behaviors with the mediating role of emotional imagination. Two crucial mediating factors, pleasure, and arousal (fervent imagination), have successfully predicted experiential shopping behavior. The study has implications for online marketers and policymakers, as marketers can use our developed model to understand consumers' different buying behaviors, and policymakers can select and design specific features for the social presence of live streaming. Integrating three different types of unrestrained buying behavior influenced by live streaming would add to the literature. The study adds value to the literature by developing a scale to measure repulsive behavior after testing and validating with experts.
본 연구에서는 UV-A 조사를 통해 titanium dioxide($TiO_2$), hydroxyapatite(HAP)와 germanium(Ge)의 다양한 복합촉매를 통한 항생제(lincomycin, LM)의 광촉매 제거를 조사하였다. 우선, 다양한 복합촉매의 향상된 광촉매능을 비교하였고, 도출된 제거효율은 $TiO_2/HAP/Ge$ > $TiO_2/Ge$ > $TiO_2/HAP$ 순으로 관찰되었다. $TiO_2/HAP/Ge$의 조성은 반응표면법의 하나인 혼합물분석(mixture analysis)에 기초하여 통계적 방안이 수행되었다. 각 인자별 6개의 조건을 포함하도록 설정한 독립변수 $TiO_2(X_1)$, HAP($X_2$)와 Ge($X_3$)의 LM($Y_1$)과 TOC($Y_2$) 제거에 대한 영향을 살펴보았다. 분산분석(ANOVA)의 회귀분석항은 유의한 p값(p<0.05)과 높은 결정계수 값($R^2$ of $Y_1=99.28%$ and $R^2$ of $Y_2=98.91%$)을 나타냈다. 등고선도와 반응곡선을 통해 UV-A 조사조건에서 $TiO_2$/HAP/Ge 조성에 따른 LM의 제거를 나타냈다. TOC($Y_2$) 제거를 기준으로 도출된 최적조성비는 코드화 값으로 $X_1=0.6913$, $X_2=0.2313$과 $X_3=0.0756$으로 나타났다. 실제 적용에 따른 비교 실험 결과는 LM과 TOC의 평균제거율이 각각 99.2%와 49.3%로 나타나 모델의 예측과 잘 부합하였다.
이 연구의 목적은 근단공의 크기가 다양한 치아에서 근단공 확대의 유무에 따른 근관성형시 치아의 미세누출을 평가하기 위함이다. 1근관 치아 60개를 치근첨 상방 5mm에서 절단후 각 치아의 근단공 크기에 따라 큰 근단공 (L) 작은 근단공 (S)으로 나누었다 이 두 군을 치근첨 상방 5mm의 횡단면상 근관의 형태로 원형 (R)과 난형 (O)으로 나누었다(SR, SO, LR, LO). 각 군은 Quantec series Nickel-Titanium (Ni-Ti) rotary file을 이용하여 .02 taper로 성형 후 측방가압법으로 충전하였다. 누출은 40 $cmH_2O$ 압력하에 fluid transport method로 측정하였다. 측정 후 누출이 있는 시편은 .04 taper와 .06 taper로 재근관치료 하여 다세 미세누출을 평가하였다. 통계학적으로 chi-square test와 fisher's exact test를 이용하였다. 결과는 다음과 같다. 1. .02 taper로 성형한 군에서는 근단공의 크기에 따른 미세누출은 통계적으로 유의성이 있었고 (p < 0.05) .04 taper로 성형한 군에서는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다 (p > 0.05) .2.근첨 상방 5 mm에서 근관단면의 형태에 따른 미세누출은 통계적으로 유의하지 않았다 (p > 0.05). 3. LR group과 LO group에서는 .02 taper로 성형한 군과 .04 taper로 성형한 군사이에 유의한 차이를 보였다 (p < 0.05).
본 연구는 한국형 히든챔피언 기업의 발전전략 수립을 위한 세부속성요인들을 선행연구들을 검토하여 전문가들의 의견을 통하여 전략 요인을 내부적 요인과 외부적 요인으로 나누어 각각 강점과 약점, 기회와 위협요인을 도출하였다. 이를 근거로 계층모형을 설정하여 설문을 작성하고 전문가 그룹과 기업그룹을 대상으로 설문을 배부하여 일관성 비율의 검토를 통해 응답의 신뢰성을 확보한 54부의 설문을 SWOT/AHP 기법을 이용하여 요인들의 상대적 중요도를 평가하고 우선순위를 결정하여, 이를 근거하여 한국형 히든챔피언 기업의 발전전략을 도출하였다. SWOT 요인의 중요도 분석결과 외부적 요인 중 기회에서 산업성장성, 위기에서 경쟁강도 심화와 시장 불확실성, 그리고 내부요인 중 강점에서 기술적 역량과 고객관계 구축역량, 마케팅 역량의 순으로 나타났다. 또 약점에서는 자금부족, 브랜드 인지도 부족의 순으로 나타났다. 이러한 결과는 날로 치열해지는 글로벌 경쟁 속에서도 산업성장성을 더 중시하고 공격적 전략을 택하지 않으면 안 된다는 기업의 외부적 환경요인을 더 중요하게 생각하고 있다고 볼 수 있다. 그 다음 내부적으로 R&D와 전문화를 포함한 기술적 역량, 고객관계 구축 역량, 마케팅 역량을 전략으로 채택하여 전략을 뒷받침 하여야 한다고 생각하는 것으로 볼 수 있다. 한국형 히든챔피언 기업의 발전전략 우선순위는 강점을 이용하여 기회를 활용하는 S/O 공격적 전략과 약점을 보완하여 기회를 활용하는 W/O 만회전략, 그리고 강점을 이용하여 위기를 만회하기 위한 S/T 다각화 전략, 또 약점을 보완하여 위기를 극복하기 위한 W/T 방어적 전략의 순서로 도출되었다.
청지각적 평가 및 음향학적 분석은 음성평가를 위해 임상 현장에서 일반적으로 사용해오고 있다. 본 연구는 음성장애 환자의 청지각적 및 음향학적 측정 시 말 과제 효과를 조사하고자 한다. 음성장애로 진단받은 총 22명의 환자로부터 모음연장발성(/a/, /e/, /i/, /o/, /u/, /ɯ/, /ʌ/)과 연속구어('가을'표준문단의 9개 하위문장)를 녹음하였다. 음성장애 평가 및 치료 경험이 있는 2명의 음성언어치료사가 맹검 및 무작위 음성 샘플을 사용하여 GRBAS('G', 'R', 'B', 'A', 'S')척도 및 CAPE-V('OS', 'R', 'B', 'S', 'P', 'L')를 사용하여 청지각적 평가를 실시하였다. 또한, ADSV(analysis of dysphonia in speech and voice model)를 이용하여 켑스트럼 및 스펙트럼 측정치를 구하였다. 모음 유형에 따라 GRBAS 척도에서 'B'를 제외하고 청지각적 평가에 영향을 미치지 않았으나, CAPE-V에서는 'OS', 'R', 'B'에 영향을 미쳤다(p<.05). CPP 및 L/H ratio 는 모음 유형과 문장 위치의 영향을 받았다. 표준문단의 CPP값은 모든 모음에서 'G', 하위 9문장과 유의미한 부적 상관 관계가 나타났고, 특히, /e/모음(r=-.739)에서 가장 높은 상관관계를 보였다. 두 번째 문장의 CPP는 모든 모음과 높은 상관관계를 보였다. CAPE-V는 말 자극에 따라 GRBAS보다 청지각적 평가에 더 많은 영향을 받을 수 있으며, 'B' 척도, CPP, L/H ratio는 모음 유형과 자음을 포함한 문장 위치에 따라 영향을 받았다. 따라서, 음성 장애 환자의 음성 평가에서 모음을 사용할 때는 /a/뿐만 아니라 ' 기식성'음질과 음향적으로 상관성이 높은 /i/모음을 함께 사용하는 것이 유용할 수 있다. 또한 /e/모음은 한국 표준문단 '가을' 및 하위 문장들과 음향적으로 상관성이 높았으므로 문단 대신 사용할 수 있을 것이다. 또한, 음성장애 신호들이 대부분 비주기적이라는 점을 감안할 때, CPP와 함께 표준문단 중 가장 음향적으로 상관성이 높은 두 번째 문장을 사용할 수 있을 것이다. 이러한 결과는 말과제가 청지각적 평가 및 음향학적 측정에 미치는 영향에 대한 임상적 증거를 제공하며, 이는 음성장애 환자의 음성 평가에 대한 가이드라인을 제공하는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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