Cho, Hyunsu;Joo, Chul Woong;Choi, Sukyung;Kang, Chan-mo;Kim, Gi Heon;Shin, Jin-Wook;Kwon, Byoung-Hwa;Lee, Hyunkoo;Byun, Chun-Won;Cho, Nam Sung
ETRI Journal
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v.43
no.6
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pp.1093-1102
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2021
Microdisplays based on organic light-emitting diodes (OLEDs) have a small form factor, and this can be a great advantage when applied to augmented reality and virtual reality devices. In addition, a high-resolution microdisplay of 3000 ppi or more can be achieved when applying a white OLED structure and a color filter. However, low luminance is the weakness of an OLED-based microdisplay as compared with other microdisplay technologies. By applying a tandem structure consisting of two separate emission layers, the efficiency of the OLED device is increased, and higher luminance can be achieved. The efficiency and white spectrum of the OLED device are affected by the position of the emitting layer in the tandem structure and calculated via optical simulation. Each white OLED device with optimized efficiency is fabricated according to the position of the emitting layer, and red, green, and blue spectrum and efficiency are confirmed after passing through color filters. The optimized white OLED device with color filters reaches 97.8% of the National Television Standards Committee standard.
This study was designed to present the direction of Korean K-beauty by examining awareness, selection attributes, and satisfaction of the Chinese on Korean brand mask packs, which currently rank among the top 10 mask packs in China's beauty market. As a result, the perception of Korean Wave, especially entertainment / music preference, has a positive (+) effect on Korean mask pack choice attributes. Also, it was found that the influence of the Korean Wave greatly affected both satisfaction and repurchase intention. The increase of Chinese women's consumption and the appearance of the society due to the advancement of the society also affects the appearance. However, the safety and efficacy of the product has yet to be established. If the improvement of these technologies and the countermeasures of domestic cosmetics companies are provided, Korea's K-Beauty industry will be more active in the domestic and overseas markets.
SO, Young-Jin;LEE, Ji-Yeon;CHOI, Young-Jin;LEE, Woo-Sik;CHO, An-Jin;YOUN, Myoun-Kil;KWON, Lee-Seung;CHOI, Eun-Mee
Journal of Distribution Science
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v.18
no.12
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pp.79-90
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2020
Purpose: This study aims to explore the service improvement and marketing strategy to measure the effect of the DISC (dominance, influence, steadiness, conscientiousness) behavior type of hair salon workers on service quality and marketing. Research design, data and methodology: 236 responses were analyzed by distributing questionnaires to hair salon workers through SNS. Factor analysis and reliability analysis were applied and the influence of job factors on work satisfaction and turnover intention, and the statistical significance of the DISC behavioral type adjustment effect verified. Results: First, among the general characteristics of the survey subjects, the most common respondents were women and interns in their twenties, with less than four years of experience and less than three years of work experience on site. Second, the working environment, employee relations and compensation policies caused by work-related factors have shown a major influence on work satisfaction. Third, the working environment and human relationships among the job factors have an impact on turnover intention. Conclusions: The working environment, human relations, and compensation system derived as job factors had a crucial effect in service quality and marketing on job satisfaction, and among job factors, working environment and human relations had a significant influence on turnover intention.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.1
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pp.27-35
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2021
In this paper, we propose a new stacking ensemble framework for deep learning models which reflects the distribution of label embeddings. Our ensemble framework consists of two phases: training the baseline deep learning classifier, and training the sub-classifiers based on the clustering results of label embeddings. Our framework aims to divide a multi-class classification problem into small sub-problems based on the clustering results. The clustering is conducted on the label embeddings obtained from the weight of the last layer of the baseline classifier. After clustering, sub-classifiers are constructed to classify the sub-classes in each cluster. From the experimental results, we found that the label embeddings well reflect the relationships between classification labels, and our ensemble framework can improve the classification performance on a CIFAR 100 dataset.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.41
no.2
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pp.208-218
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2024
Domestic cosmetics companies are striving to protect the environment and solve environmental problems through ESG management. This study analyzed the relationship and influence between the perceived consumption value and purchasing behavior of upcycling cosmetics according to environmental values for MZ generation women in Seoul and Gyeonggi Province. In addition, based on the research results, it was intended to provide basic data for product development and marketing strategies related to upcycling cosmetics. First, all variables were found to be positive (+) correlation. Second, it was found that the higher the environmental value, the higher the perceived consumption value of upcycling cosmetics. Third, it was found that the higher the environmental values, the higher the purchasing behavior. Therefore, it is hoped that it will induce a positive consumption value for upcycling cosmetics, and that the cosmetics industry will be helpful as basic data for the development of related products and the establishment of differentiated marketing strategies.
In this paper, we analyzed the factors influencing the size of Korea Polytechnic as a public vocational education and training institution through analysis of demand, region, industry, and demand with established existing campus and new campus in Korea Polytechnic. By analyzing data on admission, training, and employment for 3 years out of 37 campuses, we have sampled 5 campuses by type of Korea Polytechnic, fused with the results derived from the literature analysis and in-depth analysis results, so that the regional campus will play a leading role and the direction of development. The selection of five campuses by type is a precedent study to analyze 37 campuses in the future. As a result of the study, the demand analysis through objective indicators such as the number of high school graduates, the number of employed persons, the presence of nearby industrial complexes, and policy variables is very important and reflects the reality well. Therefore, it is necessary to analyze the demand through the objective indicators in decision making related to the new campus at the pre-analysis stage. In addition to the general data proposed in this paper, that is, common variables in all regions, it is important to consider the factors that can reflect local demand characteristics when considering specific locations.
Ovarian cancer is the fifth main cause of pre-senescent death in women. Although chemotherapy is generally an efficient treatment, its side effects and the occurrence of chemotherapeutic resistance have prompted the need for alternative treatments. In this study, ${\alpha}$-mangostin and apigenin were evaluated as possible anticancer alternatives to the chemotherapeutic drug doxorubicin, used herein as a positive control. The ovarian adenocarcinoma cell line SKOV-3 (ATCC No. HTB77) was used as model ovarian cancer cells, whereas the skin fibroblast line CCD-986Sk (ATCC No. CRL-1947) and lung fibroblast line WI-38 (ATCC No. CCL-75) were used as model untransformed cells. Apigenin and doxorubicin inhibited the growth of SKOV-3 cells in a dose- and time-dependent manner. After 72 hr exposure, doxorubicin was mostly toxic to SKOV-3 cells, whereas apigenin was toxic to SKOV-3 cells but not CCD-986Sk and WI-38 cells. ${\alpha}$-Mangostin was more toxic to SKOV-3 cells than to CCD-986Sk cells. A lower cell density, cell shrinkage, and more unattached (floating round) cells were observed in all treated SKOV-3 cells, but the greatest effects were observed with ${\alpha}$-mangostin. With regard to programmed cell death, apigenin caused early apoptosis within 24 hr, whereas ${\alpha}$-mangostin and doxorubicin caused late apoptosis and necrosis after 72 hr of exposure. Caspase-3 activity was significantly increased in ${\alpha}$-mangostin-treated SKOV-3 cells after 12 hr of exposure, whereas only caspase-9 activity was significantly increased in apigenin-treated SKOV-3 cells at 24 hr. Both ${\alpha}$-mangostin and apigenin arrested the cell cycle at the $G_2/M$ phase, but after 24 and 48 hr, respectively. Significant upregulation of BCL2 (apoptosis-associated gene) and COX2 (inflammation-associated gene) transcripts was observed in apigenin- and ${\alpha}$-mangostin-treated SKOV-3 cells, respectively. ${\alpha}$-Mangostin and apigenin are therefore alternative options for SKOV-3 cell inhibition, with apigenin causing rapid early apoptosis related to the intrinsic apoptotic pathway, and ${\alpha}$-mangostin likely being involved with inflammation.
This study was aimed to thoroughly estimate the characteristics of indoor particulate matter (PM) collected on subway platforms by the cooperative approach of semi-bulk and single particle analyses. The size-resolved PM and its number concentration were measured on the platform in a heavily traveled subway station in Fukuoka, Japan. Particle Induced X-ray Emission (PIXE) and micro-PIXE techniques were applied to the chemical analyses of semi-bulk and single particle, respectively. There was the close resemblance of timely fluctuation between PM number concentration and train service on the third basement floor (B3F) platform compared to the second basement floor (B2F) and its maximum level was marked in rush hour. Higher number counts in large particles ($>1{\mu}m$) and lower number counts in fine particles ($<1{\mu}m$) were shown on the platform compared to an above ground. PM2.5 accounted for 58.2% and 38.2 % of TSP on B3F and on B2F, respectively. The elements that were ranked at high concentration in size-resolved semi-bulk PM were Fe, Si, Ca, S, and Na. The major elements tending to have more elevated levels on B3F than B2F were Fe (4.4 times), Ca (17.3 times), and Si (46.4 times). Although concentrations were very low, Cr ($11.9ng\;m^{-3}$ on B3F, $2.4ng\;m^{-3}$ on B2F), Mn ($3.4ng\;m^{-3}$ on B3F, $0.9ng\;m^{-3}$ on B2F), and Pb ($0.6ng\;m^{-3}$ on B3F, $1.6ng\;m^{-3}$ on B2F) were detected from PM2.5. Individual PM was nearly all enriched in Fe with Si and Ca. Classifying and source profiling of the individual particles by elemental maps and particle morphology were tried and particles were presumably divided into four groups (i.e., train/rail friction, train-rail sparking, ballast/abrasive, and cement).
When a pregnant woman experiences cardiac arrest, resuscitation is of the utmost importance. Cardiac arrest in pregnant women differs from cardiac arrest in the general population since both mother and fetus need to be taken into consideration. In the event of cardiac arrest, determining whether to deliver the baby is significant. Cardiopulmonary resuscitation is not always successful, and the survival rate depends on the speed and precision of the procedure. In this study, we focus on the case of a 30-year-old pregnant woman who experienced cardiac arrest and whose family was quick to perceive her condition and call the hospital. A witness performed initial cardiopulmonary resuscitation, while rescue workers performed the advanced procedure. In this case, the patient and baby received proper treatment and left the hospital after six days. It is extremely rare for a pregnant patient to achieve return of spontaneous circulation (ROSC) or receive advanced cardiac life support before reaching the hospital. However, the woman in question in this study achieved ROSC and received both cardiopulmonary resuscitation before reaching the hospital and advanced cardiac life support at the hospital. The specifics of the case are reported in the context of a literature review.
Pregnant women may need to take medications to treat preexisting diseases or diseases that develop during pregnancy. However, some drugs may be fetotoxic and lead to, for example, teratogenicity and growth retardation. Predicting the fetotoxicity of drugs is thus important for the health of the mother and fetus. The fetotoxicity of many drugs has not been established because various challenges hinder the ability of researchers to determine their fetotoxicity. The need exists for in silico-based fetotoxicity assessment models, as they can modernize the testing paradigm, improve predictability, and reduce the use of animals and the costs of fetotoxicity testing. In this study, we collected data on the fetotoxicity of drugs and constructed fetotoxicity prediction models based on various machine learning algorithms. We optimized the models for more precise predictions by tuning the hyperparameters. We then performed quantitative performance evaluations. The results indicated that the constructed machine learning-based models had high performance (AUROC >0.85, AUPR >0.9) in fetotoxicity prediction. We also analyzed the feature importance of our model's predictions, which could be leveraged to identify the specific features of drugs that are strongly associated with fetotoxicity. The proposed model can be used to prescreen drugs and drug candidates at a lower cost and in less time. It provides a predictive score for fetotoxicity risk, which may be beneficial in the design of studies on fetotoxicity in human pregnancy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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