온라인 자료의 납본 시행 7년차를 맞이하여 체계적인 수집을 위해 동향조사, 법·제도 개선, 온라인 자료 중장기 수집 전략계획 마련이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 온라인 자원을 국가 지식문화유산으로 수집·보존하여 후대에 전승하기 위한 온라인 자료 수집 전략 및 중장기 로드맵을 수립해서 제안하고자 하였다. 이를 위해 국내외 도서관의 현황, 관련 법·제도, 온라인 자료의 유형 및 수집현황을 분석하고, 이에 기반하여 실질적인 수집 기준과 방안을 제시하였다. 최종적으로 중장기 로드맵 및 실행 계획을 제안하였다. 온라인 자료 수집과 관련한 중장기 발전계획을 수립하여, 단계별로 구체적인 실행 계획을 제안하였다. 이는 온라인 자료 수집의 기반 조성부터 시작하여 확산 단계, 그리고 최종적으로는 성숙 단계에 이르는 과정을 포함한다.
The instability of social norms on the Internet causes the diversity of social identification. Meanwhile, the anonymity of online social identity and the chaos of the role-playing among the interacting participants cause an ambiguity of identity recognition, which intensifies anxiety about interpersonal interaction. Methods that promote face-to-face interpersonal interaction through the reconstruction of the identification to the social system and intergroup trust is worth further research. Based on a telephone survey of urban residents in thirty-six cities in China (N=1080), the study focuses on the influence of Internet use on interpersonal interaction of urban residents and the mediation effect of social identification. The results show that Internet use has a negative effect on the interpersonal interactions of urban residents, and social identification plays a mediating effect between Internet use and interpersonal interaction. Implications of the results are discussed.
Substructure pseudo-dynamic hybrid simulation (SPDHS) combining the advantages of physical experiments and numerical simulation has become an important testing method for evaluating the dynamic responses of structures. Various parameter identification methods have been proposed for online model updating. However, if there is large model gap between the assumed numerical models and the real models, the parameter identification methods will cause large prediction errors. This study presents an ANN (artificial neural network) method based on forgetting factor. During the SPDHS of model updating, a dynamic sample window is formed in each loading step with forgetting factor to keep balance between the new samples and historical ones. The effectiveness and anti-noise ability of this method are evaluated by numerical analysis of a six-story frame structure with BRBs (Buckling Restrained Brace). One BRB is simulated in OpenFresco as the experimental substructure, while the rest is modeled in MATLAB. The results show that ANN is able to present more hysteresis behaviors that do not exist in the initial assumed numerical models. It is demonstrated that the proposed method has good adaptability and prediction accuracy of restoring force even under different loading histories.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제2권2호
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pp.184-189
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2013
This paper proposes a method for improving the performance of a position sensorless control system for a slotless surface permanent magnet synchronous motor (SPMSM) in a very low-speed region. In position sensorless control based on a motor model, accurate motor parameters are required because parameter errors would affect position estimation accuracy. Therefore, online parameter identification is applied in the proposed system. The error between the reference voltage and the voltage applied to the motor is also affect position estimation accuracy and stability, thus it is compensated to ensure accuracy and stability of the sensorless control system. In this study, two voltage error compensation methods are used, and the effects of the compensation methods are discussed. The performance of the proposed sensorless control method is evaluated by experimental results.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권5호
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pp.755-766
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2008
This study presents a recurrent compensatory fuzzy neural network (RCFNN) for dynamic system identification. The proposed RCFNN uses a compensatory fuzzy reasoning method, and has feedback connections added to the rule layer of the RCFNN. The compensatory fuzzy reasoning method can make the fuzzy logic system more effective, and the additional feedback connections can solve temporal problems as well. Moreover, an online learning algorithm is demonstrated to automatically construct the RCFNN. The RCFNN initially contains no rules. The rules are created and adapted as online learning proceeds via simultaneous structure and parameter learning. Structure learning is based on the measure of degree and parameter learning is based on the gradient descent algorithm. The simulation results from identifying dynamic systems demonstrate that the convergence speed of the proposed method exceeds that of conventional methods. Moreover, the number of adjustable parameters of the proposed method is less than the other recurrent methods.
이 연구는 부산 울산, 경남 지역 23개 대학도서관의 온라인목록 검색시스템을 분석하였다. 이 도서관 목록들의 검색을 위한 자료 유형 구분, 검색을 위한 접근점, 자료검색의 조건들(검색어 조합방식, 검색어 일치방식, 검색의 상세 수준)은 다양하고 서로 달랐다. 이러한 결과와 그 평가를 토대로 온라인목록 검색시스템의 자료 유형 구분, 접근점 종류, 검색조건 표준화를 위한 방안을 제시하였다.
Due to development of IT, various Internet services via the non-face-to-face are increasing rapidly. In the past, the resident registration numbers (RRN) was used a mean of personal identification, but the use of RRN is prohibited by the relevant laws, and the personal identification services using alternative means are activated. According to the prohibition policy of RRN, i-PIN service appeared as an alternative means to identify a person. However, the user's knowledge-based i-PIN service continues to cause fraudulent issuance, account hijacking, and fraud attempts due to hacking accidents. Due to these problems, the usage rate of i-PIN service which performs a nationwide free personal identification service, is rapidly decreasing. Therefore, this paper proposes a technical safety enhancement method for security enhancement in the i-PIN-based personal identification service. In order to strengthen the security of i-PIN, this paper analyzes the encryption key exposure, key exchange and i-PIN authentication model problems of i-PIN and suggests countermeasures. Through the proposed paper, the i-PIN can be expected to be used more effectively as a substitution of RRN by suggesting measures to enhance the safety of personal identification information. Secured personal identification services will enable safer online non-face-to-face transactions. By securing the technical, institutional, and administrative safety of the i-PIN service, the usage rate will gradually increase.
Proteomics for biomarker validation needs high throughput instrumentation to analyze huge set of clinical samples for quantitative and reproducible analysis at a minimum time without manual experimental errors. Sample preparation, a vital step in proteomics plays a major role in identification and quantification of proteins from biological samples. Tryptic digestion a major check point in sample preparation for mass spectrometry based proteomics needs to be more accurate with rapid processing time. The present study focuses on establishing a high throughput automated online system for proteolytic digestion and desalting of proteins from biological samples quantitatively and qualitatively in a reproducible manner. The present study compares online protein digestion and desalting of BSA with conventional off-line (in-solution) method and validated for real time sample for reproducibility. Proteins were identified using SEQUEST data base search engine and the data were quantified using IDEALQ software. The present study shows that the online system capable of handling high throughput samples in 96 well formats carries out protein digestion and peptide desalting efficiently in a reproducible and quantitative manner. Label free quantification showed clear increase of peptide quantities with increase in concentration with much linearity compared to off line method. Hence we would like to suggest that inclusion of this online system in proteomic pipeline will be effective in quantification of proteins in comparative proteomics were the quantification is really very crucial.
Purpose: This study explored the relationship between product characteristics and customer purchase intention in cross-border online shopping. Research design, data, and methodology: Through literature review, the research model of product characteristics and consumers' purchase intention is constructed, and trust is taken as a medium variable. Based on the survey data of Chinese consumers, empirical analysis and hypothesis verification are conducted. This study used SPSS version 21 to confirm the reliability and validity of the research model. To confirm the media effect of the model in this study, the Sobel Test was used. Results: The results of hypothesis identification of this research model showed that 8 of the 11 hypotheses were adopted and 3 were rejected. Results confirmed the relationship between product characteristics (specification, diversity, reputation, novelty, quality) and customer purchase intention. Conclusions: The result from this study had particular theoretical significance for improving the research on cross-border online shopping systems to improve the safety and satisfaction of customers in cross-border online shopping.
Purpose - In align with the increasing competition in both online and offline franchise markets caused by the increasing impact of social networking service, entrepreneurial passion(EP) of the franchise owners has crucial impact on the stakeholders. This study proposed the customer among stakeholders has the critical influence firm's success and examined the structural relationship between entrepreneurial passion(EP) and trust, identification, and loyalty from the customer's perspective. Research design, data, and methodology - This study examines the structural relationship between entrepreneurial passion(EP), trust, identification, and loyalty from the customer's perspective. More specifically, the EP were measured using three sub-dimensions such as EP-inventing(Perceived passion for inventing), EP-founding(Perceived passion for foundting), and EP-developing(Perceived passion for developing). In order to verify the research purposes, research model and hypotheses were developed. All constructs were measured with multiple items developed and tested in the previous studies. Each item was measured on a 7 point Likert-scale anchored by '1 = strongly disagree, 7 = strongly agree'. The data were collected from 449 franchise consumers through online survey and were analyzed using SPSS 21.0 and Smart PLS 3.0. statistical program. Result - The results of this study are as follows. First, EP-inventing and EP-developing have significant impacts on corporate trust. Second, EP-founding does not have significant impact on corporate trust. Third, EP-inventing and EP-founding have significant impacts on consumer identification. Fourth, EP-developing does not have impact on identification directly, but does indirectly through corporate trust as a mediator. Fifth, corporate trust and identification have significant impacts on loyalty. Conclusions - This indicates that the foodservice franchise CEOs should continuously develop new menus and service to fulfill customer needs. EP-inventing of the food franchise CEOs may enhance customer trust for higher quality of product or service, and EP-developing can also be a driving force for customer trust as it embeds belief in customers that the franchise is sustainably developing. Also, food franchise CEOs should first clarify the support process for the existing brands before developing new ones. Customers tend to lead the trend by using brands that satisfy new trends in the foodservice franchise market, and it could have identification with the trend-setting franchise. Customers do not accept if a company is different from their personal image or norms. So the franchise CEOs must create identification with customers by building corporate trust. Corporate trust influences consumer behavior and emotion, thus the franchises need to secure trust by improving product or service continuously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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