In this study, we developed a $PM_{10}$ forecasting model using DNN and Membership Function, and improved the forecasting performance. The model predicts the $PM_{10}$ concentrations of the next 3 days in the Seoul area by using the weather and air quality observation data and forecast data. The best model(RM14)'s accuracy (82%, 76%, 69%) and false alarm rate(FAR:14%,33%,44%) are good. Probability of detection (POD: 79%, 50%, 53%), however, are not good performance. These are due to the lack of training data for high concentration $PM_{10}$ compared to low concentration. In addition, the model dose not reflect seasonal factors closely related to the generation of high concentration $PM_{10}$. To improve this, we propose Julian date membership function as inputs of the $PM_{10}$ forecasting model. The function express a given date in 12 factors to reflect seasonal characteristics closely related to high concentration $PM_{10}$. As a result, the accuracy (79%, 70%, 66%) and FAR (24%, 48%, 46%) are slightly reduced in performance, but the POD (79%, 75%, 71%) are up to 25% improved compared with those of the RM14 model. Hence, this shows that the proposed Julian forecast model is effective for high concentration $PM_{10}$ forecasts.
This paper introduces the method to develop two main types of the fuzzy OEE (Overall Equipment Effectiveness) models via triangular membership function for measuring uncertainty. The fuzzy OEE includes model type 1 and model type 2. The model type 1 is used when the theoretical machine speed only reflects the time loss whereas model type 2 is used when the actual machine speed reflects both time and speed loss. Model type 2 has shown to perform a lower availability rate and a higher performance rate compared to model type 1. In addition, the fuzzy UPH (Unit Per Hour) which is derived from using the fuzzy OEE is presented to satisfy demand uncertainty. The fuzzy UPH can easily measure the fuzzy tact time and cycle time by reciprocating itself. Finally, this study demonstrates the fuzzy OEE models using IVIFS (Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Set) based on the characterization via membership function, non-membership function and hesitant function. For the purpose of analyzing the fuzzy system OEE, the OEE for each machine of plant structure is considered triangular interval-valued intuitionistic fuzzy number. Regardless of plant structure, the validity degree of fuzzy membership function of system OEE decreases when the number of machine with worst value of the validity degree increases. Corresponding examples are presented in this paper for practitioner to understand the applicability and practicability of the proposed fuzzy OEE methods.
4차 산업혁명으로 대변되는 기술과 산업의 패러다임 변화에 따라 기업의 R&D가 미래 성장 동력원의 핵심 역량으로 진화하고 있다. 이에, 기술전략수립 체계의 효과적 운영을 위한 기술경영에 대한 관심이 증가하고 있으며, 관련분야를 중심으로 유기적 관계 형성의 중요성 또한 증가하고 있다. 이러한 유기적 관계형성을 통한 기업과 대학간 상생을 위하여 대학에서는 가족회사제도를 운영하고 있으며, 이를 통해 기업과 대학간 인적 물적 자원을 체계적으로 공유하는 맞춤형 산 학협력체제를 구축하고 있다. 특히, 기술경영분야는 기업의 가치지향적 기술전략 수립을 위해 가족회사제도의 효과적이고 효율적인 운영이 필수적이다. 본 논문에서는 부경대학교 기술경영전문대학원에서 운영중인 가족회사제도의 운영현황을 분석한다. 그리고, 동남권 기업들의 기술경영 혁신 역량 확보를 위한 가족회사제도 활성화 방안을 제시한다.
본 논문에서는 학습자 스스로가 학습 능력을 조절하고 학습 능력과 시험 능력을 객관적으로 판단할 수 있는 자기 주도적 학습 능력 및 시험 능력 평가 방법을 제안하였다. 제안된 자기 주도적 학습 능력 및 시험 능력 평가 방법은 삼각형 타입의 소속 함수와 퍼지 논리를 이용하여 학습 능력과 시험 능력의 소속도를 계산하고 각각에 대해 퍼지 등급도를 부여하였다. 학습 능력의 소속도와 시험 능력의 소속도에 대해서 퍼지 관계의 연산 및 합성에 의해 최종 소속도를 계산하고 퍼지 등급도를 결정하여 학습자가 학습 능력의 소속도와 시험 능력의 소속도 및 최종 퍼지 등급도를 분석하여 스스로 학습을 조정할 수 있도록 하였다. 그리고 제안된 연구 내용을 인터넷 정보 검색사 필기 과목에 적용하여 구현하였다.
본 논문은 1963년부터 2003년까지의 40년간의 국내의 금속, 화학, 금융, 자동차 운수부문(sector)의 조합원 수가 시기별로 어떤 증가나 감소 패턴을 보이는가를 규명한다. 또한 이 4개 부문에 속한 산업(industry)인 금속부문의 자동차 조립, 자동차 부품, 조선산업, 화학부문의 시멘트, 석유정제, 제약산업, 금융부문의 민간은행업, 그리고 자동차 운수부문의 시내버스업에서 노조 조직률을 추정하여 산업별로 상대적 노조규모의 차이를 보여준다. 이러한 노조규모의 절대적인 혹은 상대적인 규모의 시기별 변화나 산업별 차이가 각 부문이나 산업이 처한 경제적 환경(성장 단계나 경로)과 제도적 환경(정부개입의 유형이나 정도) 및 사회적 환경(근로자들의 학력, 성별, 연령 혹은 회사의 규모 등의 산업구조)에 영향을 받는 사용자들이나 노조의 태도나 선택에 의해 설명된다. 부문이나 산업수준의 다양성을 고려한 본 논문의 미시적인 사회 경제적 이론들은 선진국의 국제비교 노사관계의 최근 연구들에서 나타나는 미시적인 연구의 필요성의 증가와 맥을 같이한다.
The purpose of this study was to analyze customer attraction effects of restaurant promotion for kids. The questionnaires were distributed to 300 parents who have children under 12 years old and a total of 269 questionnaires were collected and used in analysis(usage rate 90.0%). The data was analyzed using SPSS 12.0 for descriptive analysis and paired t-test. The major results were as follows; First, customers mainly got information on coupon from mail. In case of premium and membership, the information was obtained when customers were visiting restaurants. Second, among the types of promotion for kids, coupon was mostly preferred by customers. 'Discount coupon' for the coupon, 'free gift' for the premium and 'pay-back' program for the membership were more preferable than other types of kids promotion. Third, A 'discount coupon' was more effective than 'free coupon'(p<.0l) in term of customer inducement. In case of premium, 'free gift' was more effective than 'lottery'(p<.05) and in case of membership, the customer attraction effect was not significantly different according to the types of membership. In case of coupon and membership, it was more effective in family restaurant than fastfood restaurant(p<.05), but the effect of premium was not significantly different in family vs fastfood restaurant. The results of the study revealed that 'coupon' was the most preferred type of promotion for kids and specifically customers preferred 'discount coupon', 'free gift' and 'pay-back program'.
Fuzzy logic control(FLC) is composed of three parts : fuzzy rule-bases, membership functions, and scaling factors. Well-defined fuzzy rule-base should contain proper physical intuition on the plant, so are needed lots of experiences of the skillful expert. When membership functions are considered, some parameters on the memberships function such as function shape, support, allocation density should be selected well. The rule of scaling factors is 'scaling'(amplifying or reducing) for both input and output signals of the FLC to fit in the membership function support and to operate the plant intentionally. To get a better performance of the FLC, it is necessary to adjust the parameters of the FLC. In general, the adaptation of the scaling factors is the most effective adjustment scheme, compared with that of the fuzzy rule-base or membership function parameters. This study proposes the adaptation scheme of the scaling factors. When the adaptation is performed on-line, the stability of the adaptive FLC should be guaranteed. The stable FLC system can be designed with stability analysis in the sense of Lyapunov stability. To adapt the scaling factors for the error signals, the concept of the conventional MRAC would be introduced into slightly modified form. A tracking accuracy of the control system would be enhanced by the modified shape and support of the membership function. The simulation is achieved on the pilot plant with the hydraulic steering control of a UCT(Unmanned Container Transporter) of which modeling dynamics have lots of severe uncertainties and modeling errors.
본 연구의 목적은 두 가지이다. 첫째, 회원의식과 관계된 회원행동을 살펴봄으로써 외식 커뮤니티가 어떻게 회원들에게 영향력을 행사하고 가치를 창조하는지 알아보고 둘째, 회원의식과 회원행동의 관계가 회원들의 주제관여도 수준에 따라 어떻게 달라지는지 그 조절효과를 알아보는 것이다. 회원행동은 구매 관련 행동과 그룹 관련 행동으로 나누어 조사되었고 회원의식이 그 선행변수로서 제시되었는데 회원의식이 구매와 그룹 관련 회원행동, 모두에 유의적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 외식 주제에 대한 개인 회원의 관여도 수준이 회원의식과 회원행동 간의 관계를 조절하는 것으로 나타났는데 관여의 수준이 낮은 회원들에 비해, 관여의 수준이 높은 회원들이 커뮤니티에 애착심을 가짐으로 더 높은 수준의 구매 및 그룹 관련 행동을 보이는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 인천항의 인식에 관해 퍼지이론을 이용하여 분석하였다. 분석결과 인천항만개발에 대해서 긍정적 이미지의 경우는 절충이 0.73, 찬성이 0.27로 나타났고, 부정적 이미지에서도 절충이 0.69, 반대가 0.31로 나타나 항만개발은 절충적으로 고려되어야 하는 것으로 나타났다. 항만의 이미지에 대해 연령별로 살펴보면 20대와 30대 사이에 긍정적 이미지는 급격히 낮아지는 것으로 나타났고, 부정적 이미지에서는 10대에서 20대 사이에 이미지가 높아지는 것으로 나타났다. 따라서 긍정적 이미지는 레져활동, 휴식공간의 확보 등을 통해 높이고, 종합항만공간, 친환경적 항만개발 전략 등을 통해 부정적 이미지는 낮출 수 있는 항만개발이 요구된다.
본 논문에서는 칼라 영상의 스케치 특징점을 추출하기 위해 퍼지신경회로망을 이용하는 방법에 대하여 설명한다. 이 신경회로망은 스케치 특징점 추출을 위한 퍼지 소속함수를 학습시킴으로써 적절한 국부 임계 치를 획득할 수 있도록 구성된다. 제안한 퍼지신경회로망의 입출력 소속함수는 표준영상으로부터 추출된 최적의 특징점 추출결과를 기반으로 구성하여 학습 데이타로 사용된다. 학습에 사용된 퍼지입력변수는 디지털 영상에서의 특징점 추출 시 국부영역 밝기를 잘 반영할 뿐만 아니라 특징점 추출성능이 매우 우수한 특성이 있으며, 이들 입력변수의 소속함수를 신경회로망으로 학습시킴으로써 매우 효과적이고 신속하게 스케치 특징점들을 추출할 수 있다. 실험결과, 소속함수로 학습된 신경회로망으로부터 얻어진 임계치를 사용한 특징점 추출이 다양한 영상에 대하여 매우 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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