Through the experimental narrative construction by authorial divinity, Muriel Spark's novels and films based on her fiction show the difficulty of living like a human being under various inhumane and manipulative circumstances of the modern capitalistic society. By adopting flash-forward, self-reflection, and deceptive omnipotent viewpoints, her work has surprisingly predicted the post-modern trend in which humans are increasingly attracted and interpellated to the digitalized media. Muriel Spark called the recent anesthetic situation by stimulation "a driver's seat" because it is a symbol of how humans should act to maintain the critical subject. Emphasizing the value of self-reflection, religion and morality in the mechanized society, Muriel Spark stressed literature should play the role of helmsman who sails safely in the rough sea. In Muriel Spark's works, God is often synonymous with writers. As a Jewish immigrant she experienced alienation in Scotland, marital violence, prejudices of the London-based publishing world, Nazism, and Watergate. For her, the harsh reality of the modern society needs to be guided and complemented by something beyond human control. But rather than relying entirely on traditional Catholic doctrines such as Graham Greene and Evelyn Waugh, Muriel Spark has taken a personal, religious view of literature and insists that the genuine writer must play God's play. Seeking for the speculative vision for the future of human life in God's plan, she tries to understand the complex twisted motives of human beings which are often far from the ideal form. Simply put, her search of self-reflection, religion and ethics is modeled on the God's plan for the ideal human being who is supposed as the writer with the transfigurative imagination of the trinity.
Park, Sangwoo;Lee, Jeong Jae;Kyoung, Hyunjin;Kang, Joowon;Kim, Soyun;Choe, Jeehwan;Song, Minho;Kim, Younghoon
농업과학연구
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제47권4호
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pp.783-789
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2020
This study was conducted to evaluate growth performance of weaned pigs using diets based on ideal protein of the Korea swine feeding standard (KFS) and US the nutrient requirements of swine (NRC). A total of 96 weaned (initial body weight of 6.12 ± 1.21 kg) pigs were randomly allocated into 2 dietary groups with 12 pens per diet (4 pigs·pen-1) in a completely randomized design. The dietary treatments were corn and soybean meal-based diets formulated by the KFS and NRC nutrient requirements estimates for weaned pigs. Experimental diets were fed for 6 weeks in 2 phases feeding program based on age: 1) Phase 1 = week 1 to 3 (21 days); 2) Phase 2 = week 4 to 6 (21 days). During Phase 1 and 2, there were no differences (p > 0.05) for the initial and final body weights between the KFS and NRC groups. Additionally, the average daily gain (ADG), average daily feed intake (ADFI), and gain to feed ratio (G : F) during overall experimental period were not different between the groups. In conclusion, weaned pigs fed the diet based on the KFS had a similar body weight and growth performance to those fed the diet based on the NRC. This suggests that the Korea swine feeding standard may be used for the diet formula of weaned pigs in Korea swine production compared with the US nutrient requirements of swine.
본 연구의 목적은 최근 중국 게임시장에서 인기 있는 온라인게임의 전통예술 표현 특징을 분석하는 것이다. 전통 중국문화의 미적 특징에 대한 플레이어의 심리 선호도를 반영하는 MMORPG 캐릭터를 디자인함으로써 플레이어가 게임을 즐기는 동시에 시각적 만족감을 느낄 수 있도록 하는 것이다. 최근 전통문화를 배경으로 제작한 중국 온라인게임은 많은 플레이어들에게 인기를 끌고 있지만, 외국게임업계의 중국 게임시장 진입에 따라 더욱 다원화된 방식으로 진행되고 있다. 이러한 현재의 중국 온라인 게임 환경을 고려하여 중국 MMORPG 중에서 고유한 전통예술 표현을 활용하는 전통 신화 무협 게임을 선택하고, 개인 플레이어를 반영하는 이상적인 캐릭터 조작이나 사회성 등을 분석하여 전통인물의 형태, 복식, 색, 주거환경을 반영한 표현기법, 캐릭터의 이상적인 형태나 전통 신화의 제한된 주제의 재구성, 캐릭터의 독창성이나 개성이 강조된 집합체 캐릭터 특징을 파악하였다. 중국 MMORPG 역사가 길지 않지만 이러한 연구를 통해 중국의 전통 문화 예술과 관련된 신화 무협 MMORPG의 정체성을 파악하고 플레이어로 하여금 더욱 효과적인 온라인게임의 이해와 만족감을 증가시킬 수 있으리라 본다.
Muhammad Umer Farooq;Mustafa Latif;Waseemullah;Mirza Adnan Baig;Muhammad Ali Akhtar;Nuzhat Sana
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권9호
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pp.1-7
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2023
Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.
Muhammad Umer Farooq;Mustafa Latif;Waseem;Mirza Adnan Baig;Muhammad Ali Akhtar;Nuzhat Sana
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권8호
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pp.210-216
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2023
Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.
Body mass index(BMI) is recognized as one of the most useful indexes for adiposity in children and adults. This study was conducted to provide information on BMI distribution by age and sex in Korean children, and to identify sociodemographic factors that affected BMI among children. The study was conducted on 2376 children(boys 1184, girls 1192) living in a middle-size city in Korea. Subjects were selected from the primary schoolchildren in grades 1-6 using the two-stage sampling method. Their mean age was 9.4 years. The percentile of BMI tended to increase as age increased in both sexes. The 85th percentile for boys, aged 6-12 years, was 19.8kg/㎡, and the 95th percentile was 22.5kg/㎡. The 85th percentile for girls, aged 6-12 years, was 18.9kg/㎡, and the 95th percentile was 21.5kg/㎡. Multiple regression analysis was carried out to predict BMI from percent ideal body weight (PIBW), age and sex. After adjusting PIBW and age, BMI for boys was 0.062kg/㎡ lower than that for girls. One year of age increased BIM by 0.55kg/㎡. The prevalence rate of overweight and obesity based on PIBW was 15.8% and 15.0% for boys, and 14.0% and 11.0% for girls, respectively. Demographic factors such as sex, age, and parents' obesity influenced children's BMI. After adjusting for sex, age and parents' BMI, the presence of another children in family, and mother's employment status showed a strong effect on children's BMI. The results suggest an age-sex specific BMI distribution of Korean children. The present study also provides direct evidence of a correlation between early life environmental factors, such as presence of siblings or mother's employment, and BMI level in Korean children.
The purpose of this study was, accordingly, to examine male college student's general body consciousness and their actual condition of wearing clothing, as it's assumed that clothing, which everyone must always wear, might be effective in making up for the physical defect. The findings of this study were as follows : 1. Male College Students'Body Consciousness : They expressed some dissatisfaction with their own body, and they were most discontented with their height, among their bodies. They thought of the western-style shape as an ideal one, as what's considered by them to be ideal was thinner a little than them, being taller with wider shoulder, longer legs, smaller and white face. 2. Male College Students'Characteristics of Clothing Purchasing Behavior : In purchasing clothing, male college students were slightly sensitive about the physical part with which they wasn't satisfied. The clothing pattern preferred by them was an abstract one, and their favorite color was white or black. The greatest number of them put most emphasis on design in buying clothing, and they purchased clothing mainly at special fashion shop. On the whole, they showed an affirmative response toward wearing Korean costume, and they also had a positive opinion about the purchase of reformed Korean dress for everyday life. 3. Male College Students'Characteristics of Wearing Clothing : They appeared not to consider making up for physical weakness. Male college students favored aloha shirt and trousers when they went out. Male college students purchase clothing in consideration of individual, manly, classical, tender, or comfortable factors. 4. Relationship of Body Consciousness to Wearing Behavior : The degree to which they considered covering up physical weakness in wearing clothing was examined, by dividing them into two groups : one was a group that thought their own shape normal, and the other was a group that didn't think of their own shape as normal. As a result, both groups appeared not to consider covering up physical weakness.
In metal cutting, chatter is an unstable cutting phenomenon which is due to the interaction of the dynamics of the chip removal process and the structural dynamics of machine tool. When chatter occurs, it reduces tool life and results in poor surface roughness and low productivity of the machining process. In this study, the experiments have been conducted to investigate phenomenon of the chatter in CNC lathe without cutting fluid. In the experiments, two accelerometers were attached at the tail stock and tool holder and the signals were caught. In order to observe the effect of chatter on the surface roughness profiles, surface roughness profiles were generated under the ideal condition and the occurrence of the chatter based on the surface simulation model using surface-shaping system. Finally, the result of experiment and simulation have been compared.
In metal cutting, Chatter is an unstable cutting phenomenon which is due to the interaction of the dynamics of the chip removal process and the structural dynamics of machine tool. when vibration and chatter occurs, it reduces tool life, results in poor surface roughness and low productivity of the machining process. In this study, the experiments were conducted in CNC lathe without cutting fluid to investigated phenomenon of the chatter, In the experiments, accelerometers were set up at the tail stock and tool holder and the signals were picked up. In order to observe the effect of chatter on the surface roughness profiles, in this paper, surface roughness profiles will be generated under the ideal condition and the occurrence of the chatter based on the surface simulation model.
In metal cutting chatter is the unstable cutting phenomenon which caused by the interaction between the dynamics of the chip removal process and the structural dynamics of machine tool. When the vibration and chatter on, it reduces tool life and results in poor surface roughness and low productivity of the machining process. In order to observe the effect of chatter on the turned surface, the surface simulation model based on the surface-shaping system are developed under the ideal condition and the occurrence of the regenerative chatter, and it is compared with experiment of profile. In this study, the experiments were conducted in a CNC lathe without cutting fluid to investigate the phenomenon of the chatter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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