In this study design information was separately defined form general product information and thus factors reflected in product design ion the basis of values and roles were extracted. The following is a classification of 5 different types of design factors divided according to their disposition. ·Innovation factor - element which previously did not exist or element related with explicit reformation ·Open factor - active element which not only improves current performance but also induces new functions through understanding of usage situations and new possibilities. ·Anterior factor - element which prolongs and develops the early development requirements of products through C.I. and P.I. related elements and characteristics of previous models and design strategy. Self-evidence factor - element related with function visualization through product structure which may make possible the consolidation of shape and function. Rigid factor - element, based on the human factors engineering, related with the safety and efficiency of users. This classification was obtained by defining major characteristics of products considering the target consumer and market characteristics. In this classification factor structuring design process which efficiently deducted a differentiated final product by synthesizing factors of higher importance as dominant factors was proposed. With this kind of factor structuring process, product differentiation may be achieved by bestowing individual characteristics to each product by combining design dominant factors associated with the product for a specific purpose from the stages of product concept development. Moreover, this may be used as an approach to actively correspond to the various and specific demands of the comsumer.
Kim, Joo-Uk;Oh, Se-Chan;Sim, Sang-Hyun;Kim, Young-Min
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.8
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pp.352-362
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2016
Today, it appears that the rapid advances in technology have allowed broadening both the system technology and the business opportunities in the rail industry. Owing to the developments in technology and the industry, and also due to the hearth, the latest high-speed trains and a variety of unattended operations in rail systems are being developed and are operational. In particular, this study covers the existing railway rolling stock and signaling systems that operate in an environment more complex than the concept of localized management, so the introduction of a new signaling system is needed. In addition, developments based on the existing signal system concepts for passenger railways need to minimize human injury. In this study, to participate in the development of new systems in a variety of domains and to provide an integrated common vision methodology as an engineer on the basis of efficient signal system design and safety would like to present the methodology for action. Therefore, each different linkage through the next new domain zone system design: design through to secure the integrity of safety than can secure methodology.
Shin, Ji Sun;Lee, Tae Ho;Jung, Pil Mo;Kwon, Hyuk Soo
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.23
no.4
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pp.25-33
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2015
The study of ecosystem assessment(ES) is based on land cover information, and primarily it is performed at the global scale. However, these results as data for decision making have a limitation at the aspects of range and scale to solve the regional issue. Although the Ministry of Environment provides available land cover data at the regional scale, it is also restricted in use due to the intrinsic limitation of on screen digitizing method and temporal and spatial difference. This study of objective is to generate UAV land cover map. In order to classify the imagery, we have performed resampling at 5m resolution using UAV imagery. The results of object-based image segmentation showed that scale 20 and merge 34 were the optimum weight values for UAV imagery. In the case of RapidEye imagery;we found that the weight values;scale 30 and merge 30 were the most appropriate at the level of land cover classes for sub-category. We generated land cover imagery using example-based classification method and analyzed the accuracy using stratified random sampling. The results show that the overall accuracies of RapidEye and UAV classification imagery are each 90% and 91%.
We analyzed the feasibility of detecting wave gliders moving on the sea surface using SAR images. For the experiment, a model was constructed and placed on the sea using a towing ship before and after the satellite observation time. In the acquisition of KOMPSAT-5 image, high resolution SAR data of spotlight mode was collected considering the small size of wave glider. As a result of the backscattering intensity analysis around the towing ship along with wave glider, several scattering points away from the ship were observed, which are not strong but clearly distinguished from the surrounding clutter values. Considering the distance from the center of the ship, it seems to be a signal by the wave glider. On the other hand, it is confirmed that the wave glider can be detected even at the very low false alarm rate ($10^{-6}$) of the target detection using CFAR. Although the scatter signal by the wave glider could be distinguished from the surrounding ocean clutter in the high resolution SAR image, further research is needed to determine if actual wave gliders are detected in various marine environments.
In this research, photo images of uncultivated marginal lands were simulated to visualize alternative land use patterns using image capture technology. Based on an original photos, 3 simulated images were created ; barren condition, aforested condition and shrub-covered condition. The simulated images were then used to evaluate respondents' visual preference(SBE value) and willingness to pay for the agricultural development tax as a hypothetical payment vehicle. The SBE values for barren condition are the lowest, as expected. When original condition is changed to forested or shrubbed, the SBE values are increased significantly. The logistic models for the willingness to pay for the various alternative land uses performed significantly, ${\rho}$ statistics for 6 models ranges from 0.3 to 0.4 and correct percentage for predicted probability are about 75%. Among independent variables, the amount of tax offered is the most influencing factor to predict the probability. Income also shows some relationship with no statistical significance. Other variables behave inconsistently in the model. When SBE and WTP are correlated, rather consistent trends can be observed. With the increase of SBE, WTP predicted by the model increases accordingly. It can be concluded that enhancement of scenic quality of the agricultural lands leads to increase of people's willingness to pay to support the rural environmental conservation.
This study implemented an empirical analysis of education and training for dangerous goods and hazardous materials handlers on the Busan New Port terminals and hinterland logistics centers using a Structural Equation Modeling (SEM) in combination with the formative model and reflective model, from the viewpoint of the supply chain. An effect size analysis was also conducted. The results of the empirical analysis show that Training Environment and the Atmosphere of Education have a positive influence on the Educational Expectation of hazardous material handlers, and the Educational Expectation has a positive influence on the Education and Training Program and Transfer of Education Training. Likewise, the Education and Training Program has a positive influence on the Transfer of Education Training and Result of Education and Training. Furthermore, the Transfer of Education Training has a positive influence on the Result of Education and Training. The Result of Education and Training has a positive influence on the Present State of hazardous material management. According to the results of the effect size analysis, the following parameters represented a great effect: the Atmosphere of Education to the Education Expectation, the Education Expectation to the Education and Training Program, the Transfer of Education Training to the Result of Education and Training, and the Result of Education and Training to the Present State of Dangerous Goods Management. The results of this study provided various suggestions for related practices.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.2
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pp.404-411
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2019
In this study, the HEC-HMS was applied to determine rainfall-runoff processes for the Gokgyuchun basin. Several sub-basins have large-scale reservoirs for agricultural needs and they store large amounts of initial runoff. Three infiltration methods were implemented to reflect the effect of initial loss by reservoirs: 'SCS-CN'(Scheme I), 'SCS-CN' with simple surface method(Scheme II), and 'Initial and Constant rate'(Scheme III). Modeling processes include incorporating three different methods for loss due to infiltration, Clark's UH model for transformation, exponential recession model for baseflow, and Muskingum model for channel routing. The parameters were calibrated using an optimization technique with trial and error method. Performance measures, such as NSE, RAR, and PBIAS, were adopted to aid in the calibration processes. The model performance for those methods was evaluated at Gangcheong station, which is the outlet of study site. Good accuracy in predicting runoff volume and peak flow, and peak time was obtained using the Scheme II and III, considering the initial loss, whereas Scheme I showed low reliability for storms. Scheme III did not show good matches between observed and simulated values for storms with multi peaks. Conclusively, Scheme II provided better results for both single and multi-peak storms. The results of this study can provide a useful tool for decision makers to determine master plans for regional flood control management.
Membrane proteins are involved in many common diseases, including heart disease and cancer. In various disease states, such as cancer, abnormal signaling pathways that are related to the membrane proteins cause the cells to divide out of control and the expression of membrane proteins can be altered. Membrane proteins have the hydrophobic environment of a lipid bilayer, which makes an analysis of the membrane proteins notoriously difficult. Therefore, this study evaluated the efficacy of two different methods for optimal membrane protein extraction. High-speed centrifuge and reagent-based method with a -/+ filter aided sample preparation (FASP) were compared. As a result, the high-speed centrifuge method is quite effective in analyzing the mitochondrial inner membranes, while the reagent-based method is useful for endoplasmic reticulum membrane analysis. In addition, the function of the membrane proteins extracted from the two methods were analyzed using GeneGo software. GO processes showed that the endoplasmic reticulum-related responses had higher significance in the reagent-based method. An analysis of the process networks showed that one cluster in the high-speed centrifuge method and four clusters in the reagent-based method were visualized. In conclusion, the two methods are useful for the analysis of different subcellular membrane proteins, and are expected to assist in selecting the membrane protein extraction method by considering the target subcellular membrane proteins for study.
Kim, Sam-Keun;Kim, Kwang-Chae;Kim, Hyeon-Woo;Jeong, Woo-Jin;Ahn, Jae-Geun
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.527-535
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2021
Traditional business intelligence (BI) systems have been used widely as tools for better decision-making on time. On the other hand, building a data warehouse (DW) for the efficient analysis of rapidly growing data is time-consuming and complex. In particular, the ETL (Extract, Transform, and Load) process required to build a data warehouse has become much more complex as the BI platform moves to a cloud environment. Various BI solutions based on the NoSQL database, such as MongoDB, have been proposed to overcome these ETL issues. Decision-makers want easy access to data without the help of IT departments or BI experts. Recently, self-service BI (SSBI) has emerged as a way to solve these BI issues. This paper proposes a self-service BI system with farming data using the MongoDB cloud as DW to support the selection of new crops by return-farmers. The proposed system includes functions to provide insights to decision-makers, including data visualization using MongoDB charts, reporting for advanced data search, and monitoring for real-time data analysis. Decision makers can access data directly in various ways and can analyze data in a self-service method using the functions of the proposed system.
This study employees a supervised learning prediction model to detect nonconformity in advance of processed food manufacturing and processing businesses. The study was conducted according to the standard procedure of machine learning, such as definition of objective function, data preprocessing and feature engineering and model selection and evaluation. The dependent variable was set as the number of supervised inspection detections over the past five years from 2014 to 2018, and the objective function was to maximize the probability of detecting the nonconforming companies. The data was preprocessed by reflecting not only basic attributes such as revenues, operating duration, number of employees, but also the inspections track records and extraneous climate data. After applying the feature variable extraction method, the machine learning algorithm was applied to the data by deriving the company's risk, item risk, environmental risk, and past violation history as feature variables that affect the determination of nonconformity. The f1-score of the decision tree, one of ensemble models, was much higher than those of other models. Based on the results of this study, it is expected that the official food control for food safety management will be enhanced and geared into the data-evidence based management as well as scientific administrative system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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