The purpose of this study is to research on status of physical discomfort and clothing life including clothing inconvenience for enhancing self-reliance of elderly women, newly emerging consumer. The subject of research were 346 elderly women who aged 60 or older in Seoul and Seoul Suburbs. Survey consisted of questions about body discomfort, satisfaction and purchasing criteria of ready-to-wear, the inconvenience of clothing. The results of this study are as follows: Physical discomforts were generally associated with the ability to regulate body temperature. The biggest complaint of ready-to-wear was the price, and the next were the size and activity. In purchasing criteria, 'clothes to fit my body shape', 'clothes easy to put on and take off', 'comfortable clothes to work' showed high score. In clothing inconvenience, 'feel inconvenience due to several layers of clothing to avoid chilliness', 'feel heaviness in the waist due to tightness', 'feel chilliness even when wearing several layers of clothing in the winter' were the most uncomfortable parts. Subjects over the age of 80 years and needed the help of others in activities experienced more inconvenience in clothing life. It seems that body discomfort such as dulness of movement and loss of body temperature regulation capability due to aging had a influence on their clothing life. This problem could be improved by the adjustment of pattern allowance, the selection of the fastener, and the proper use of functional fabric. The results of this study will be used as a basis for development of the elderly women's clothing to increase convenience and mobility in everyday life.
Usability evaluation of physical products involves characterizing complex physical interactions between humans and products. Human models known as manikins have been widely utilized as usability evaluation tools for automobile interior package design. When combined with computer-aided design software programs, such manikins can be used to simulate driving postures and evaluate driver-interior fits early in the design process, and therefore, may greatly facilitate achieving high-quality design in a cost-efficient manner. The purpose of this study was to define a set of manikins for designing automobile interior packages for the South Korean male population. These manikins were conceptualized as "boundary" manikins, which represent individuals lacking in certain physical capacities or having usability-related issues (e.g., an individual with the 5th percentile forward reach capability, an individual with the 95th percentile shoulder width). Such boundary manikins can serve as an efficient tool for determining if an automobile interior design accommodates the majority of the population. The boundary manikins were selected from the large sample of Korean males whose anthropometric dimensions were described in the recent Size Korea anthropometric database. For each male in the database, his comfortable driving posture was represented using a kinematic body linkage model and various physical capacity measured and usability-related characteristics relevant to driver accommodation were evaluated. For each such measure, a boundary manikin was selected among the Korean males. The manikins defined in this study are expected to serve as tools for ergonomic design of automobile interior packages. The manikin selection method developed in this study was implemented as a generic software program useful for various product design applications.
Work-related musculoskeletal disorders (WMSDs) are a major problem in industries in which manual materials handling is performed by workers. To prevent these WMSDs, it is necessary to understand the muscular strength capability and use this knowledge to design job and selection and assignment of workers. Even though two-hands lifting activity of manual materials handling tasks are prevalent at the industrial site, many manual materials handling tasks which require the worker to perform one-hand lifting are also very common at the industrial site and forestry and farming. However, a few researches have been done for one-hand lifting activity of manual materials handling tasks. The objective of this study is to compare one-hand and two-hands lifting strength in terms of static and dynamic strength of the lifting activity for the ranging from the height of knuckle to elbow. It is shown in this study that the isometric lifting strength of one-hand is ranging from 54.7 to 63.3% of the one of two-hands. However, it is found that there is no significant difference between a person's isometric lifting strength for left-hand and right-hand. It is also shown that there is no significant difference between the peak force under the dynamic sub-maximal loading with one-hand and two-hands lifting activity. Similar results were obtained for the peak acceleration and peak velocity under the dynamic sub-maximal loading with one-hand and two-hands lifting activity. Isometric lifting strength at the height of knuckle was ranging from 2 to 3 times of the dynamic peak force during sub-maximal lifting. It is concluded that the dynamic peak forces under the sub-maximal loading are not highly correlated with the isometric lifting strength in similar postures.
Ultrasonic guided waves have attracted increasing attention for non-destructive testing (NDT) and structural health monitoring (SHM) of bridge cables. They offer advantages like single measurement, wide coverage of acoustical field, and long-range propagation capability. To design defect detection systems, it is essential to understand how guided waves propagate in cables and how to select the optimal excitation frequency and mode. However, certain cable characteristics such as multiple wires, anchorage, and polyethylene (PE) sheath increase the complexity in analyzing the guided wave propagation. In this study, guided wave modes for multi-wire bridge cables are identified by using a semi-analytical finite element (SAFE) technique to obtain relevant dispersion curves. Numerical results indicated that the number of guided wave modes increases, the length of the flat region with a low frequency of L(0,1) mode becomes shorter, and the cutoff frequency for high order longitudinal wave modes becomes lower, as the number of steel wires in a cable increases. These findings were used in design of transducers for defect detection and selection of the optimal wave mode and frequency for subsequent experiments. A magnetostrictive transducer system was used to excite and detect the guided waves. The applicability of the proposed approach for detecting and locating wire breakages was demonstrated for a cable with 37 wires. The present ultrasonic guided wave method has been found to be very responsive to the number of brokenwires and is thus capable of detecting defects with varying sizes.
본 연구는 접근성과 의료서비스 품질, 대외적 이미지를 높임으로써 향후 지방의료원이 지역 내 대표의료기관으로서 경쟁력을 확보하고 경영효율성을 향상시키는데 그 목적이 있다. 조사대상은 604명으로 하였으며, 분석방법은 ANOVA, 공분산 구조방정식을 실시하였다. 결론을 보면, 의료기관 선택요인에 대한 고객들의 만족도나 선호도가 인구통계학적 특성별로 유의한 차이가 있다는 결과는 앞으로 지방의료원이 의료서비스 전문화 전략을 수립할 때 주요 고객집단의 욕구에 대한 면밀한 검토가 이루어져야 할 필요가 있음을 시사하고 있다. 또한 지방의료원이 진료비 수준에 대한 치료효과와 타 의료기관에 비해 저렴한 진료비가 경쟁우위를 확보할 수 있는 중요요인으로 이에 따른 이미지 부각과 의료서비스의 질의 향상을 극대화하여 의료소비자들을 유인하는 전략이 필요하다.
Objectives: This study aimed to develop nutrition education program for consumers to reduce sodium intake based on social cognitive theory (SCT). Methods: The main factors of SCT related to low sodium diet were investigated by using focus group interview (FGI) with 30 women who participated in consumer organizations. Results: The main target groups for the education program were housewives (H), parents (P), and the office workers (OW), for which we considered their influences on other people and the surroundings. According to the results of FGI, in carrying out low sodium diet, 'positive outcome expectation' were prevention of chronic disease and healthy dietary habit, and 'negative outcome expectation' were low palatability of foods, difficulty in cooking meals, and limited choice of foods. The contents of the program and education materials were individualized by each group to raise self-efficacy and behavioral capability, which reflected the results of the FGI. The program included 'salt intake and health' to raise positive outcome expectation. For improving the ability to practice low-sodium diet, the program contained the contents that focused on 'cooking' and 'food purchasing' for H, on 'purchasing and selection of low-sodium food with the children' for P, and on 'way of selecting restaurant menu' for OW. Also the program included 'way of choosing the low-sodium foods when eating out' with suggestions on sodium content of the dishes and snacks. Further, 'dietary guidelines to reduce sodium intake' was also suggested to help self-regulation. Conclusions: This nutrition education program and education materials could be utilized for the community education and provide the basis for further consumer targeted education program for reducing sodium intake.
위성의 전력시스템은 임무기간 동안, 성공적인 임무수행을 위하여 위성의 탑재체와 위성버스에 충분한 전력을 공급하여야 한다. 전력시스템의 설계는 위성이 임무를 수행할 우주환경, 임무기간, 임무특성, 그리고 할당된 예산 등에 따라 설계의 방향이 결정된다. 즉, 1차 전력원으로 사용할 태양전지의 선정, 2차 전력원인 배터리의 선정, 그리고 각 전장품의 사양이 임무특성과 예산에 따라 결정된다. 위성의 전력시스템 설계는 다른 시스템의 설계에 큰 영향을 미칠 수 있다. 보다 많은 전력을 공급하기 위하여, 일차 및 이차 전력원을 크게 설계하는 것은 바람직하지 못하다. 위성의 필요한 전력보다 크게 설계된 전력시스템은 1차 및 2차 전력원의 잉여전력에 따른 열 발생문제, 임무수행에 따른 자세제어 문제, 각 전장품의 전력 용량 문제, 그리고 발사체의 선정 및 발사비용 등의 문제를 일으킨다. 특히, 저궤도의 경우에는 orbit drag 현상에 따른 위성의 궤도 유지보수를 위하여 추진제의 용량설계에 큰 영향을 줄 수 있다. 따라서, 전력시스템의 최적설계와 효율적인 운용을 위한 여러 기술이 개발되고 있다.
건설자동화 장비의 개발에 있어서 주변 사물을 인식하고 효과적으로 모델링하기 위한 노력은 지속적으로 이루어져 왔다. 이 연구는 지능형 굴삭 로봇 개발의 요소기술로서, 3D 레이저 스캐너를 이용하여 토공 작업환경을 3차원으로 모델링하고, 객체화된 모델링 정보를 이용하여 지능적인 작업 계획을 수립하기 위한 기반 연구이다. 이 연구에서는 먼저 3D 레이저 스캐너의 시장 동향을 분석하였고 토공 작업환경을 대상으로 3D 레이저 스캐너의 성능을 비교 분석하여 토공 현장에서 적합한 3D 레이저 스캐너를 선정하였다. 그리고 3D 모델링 시스템의 하드웨어 구서을 제시하였고 전체 소프트웨어의 컨셉을 설계하였다. 다음으로 소프트웨어 상세 기능 설계 및 사용자 인터페이스 설계를 통해 향후 photogrammetry 및 객체인식 기술의 적용을 위한 프레임워크를 구축하였다. 이 연구에서는 실제 토공현장을 대상으로 개발된 소프트웨어와 토탈 스테이션을 이용하여 타겟간의 상대거리를 측정하고 3D 모델링 시스템의 정확성을 측정하였다.
In this paper, we introduce a new architecture of PSO-based Polynomial Neural Networks (PNN) and discuss its comprehensive design methodology. The conventional PNN is based on a extended Group Method of Data Handling (GMDH) method, and utilized the polynomial order (viz. linear, quadratic, and modified quadratic) as well as the number of node inputs fixed (selected in advance by designer) at Polynomial Neurons located in each layer through a growth process of the network. Moreover it does not guarantee that the conventional PNN generated through learning results in the optimal network architecture. The PSO-based PNN results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility that the one encountered in the conventional PNN. The PSO-based design procedure being applied at each layer of PNN leads to the selection of preferred PNs with specific local characteristics (such as the number of input variables, input variables, and the order of the polynomial) available within the PNN. In the sequel, two general optimization mechanisms of the PSO-based PNN are explored: the structural optimization is realized via PSO whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method-based learning. To evaluate the performance of the PSO-based PNN, the model is experimented with using Gas furnace process data, and pH neutralization process data. For the characteristic analysis of the given entire data with non-linearity and the construction of efficient model, the given entire system data is partitioned into two type such as Division I(Training dataset and Testing dataset) and Division II(Training dataset, Validation dataset, and Testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed PSO-based PNN is model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.
In this research, we employed various data mining techniques to build predictive models for win-loss prediction in Korean professional baseball games. The historical data containing information about players and teams was obtained from the official materials that are provided by the KBO website. Using the collected raw data, we additionally prepared two more types of dataset, which are in ratio and binary format respectively. Dividing away-team's records by the records of the corresponding home-team generated the ratio dataset, while the binary dataset was obtained by comparing the record values. We applied seven classification techniques to three (raw, ratio, and binary) datasets. The employed data mining techniques are decision tree, random forest, logistic regression, neural network, support vector machine, linear discriminant analysis, and quadratic discriminant analysis. Among 21(= 3 datasets${\times}$7 techniques) prediction scenarios, the most accurate model was obtained from the random forest technique based on the binary dataset, which prediction accuracy was 84.14%. It was also observed that using the ratio and the binary dataset helped to build better prediction models than using the raw data. From the capability of variable selection in decision tree, random forest, and stepwise logistic regression, we found that annual salary, earned run, strikeout, pitcher's winning percentage, and four balls are important winning factors of a game. This research is distinct from existing studies in that we used three different types of data and various data mining techniques for win-loss prediction in Korean professional baseball games.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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