Choi, Ji Hee;Park, Seon-Joo;Kwon, Hee;Lee, Hae-Jeung
Journal of Nutrition and Health
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v.53
no.1
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pp.83-97
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2020
Purpose: This study evaluated the effects of nutrition management application in a mobile device on obesity management of patients with breast cancer. Methods: Fifty subjects, who were breast cancer survivors, aged 30 years and older, participated in an obesity management program for four weeks. They were divided randomly into two groups: a control group (n = 25) and a treatment group (n = 25). The treatment group was provided an application for nutrition management and diet consultant, while the control group maintained their ordinary life without any nutrition management. Results: The weight of the treatment group decreased by 0.8 kg, but the change was not significant. In contrast, the waist-hip ratio of the treatment group decreased significantly from 0.75 to 0.71 (p = 0.012). The Nutrition Quotients of the treatment group increased significantly from 61.3 to 69.6 points (p < 0.001), whereas that of the control group decreased significantly from 61.5 to 59.0 (p = 0.002). Conclusion: This mobile nutrition management application for breast cancer patients is effective in managing obesity and dietary habits. These results can be used as basic information to prepare an obesity management program for breast cancer patients.
Although the factors that affect the width of latitude of price acceptance is well documented, the attempt to develop a practice-oriented methodology to calibrate the region of price insensitivity (i.e., a latitude of price acceptance) for a given individual brand has been relatively rare. The researcher aims to try to full this gap by developing a conjoint analysis-based procedure that can be applied to many industries. Furthermore, we examine the difference in the latitude of price acceptance between on- and off-line transaction in stock industry in Korea. The conjoint analysis-based procedure was applied to measure the disaggregate price response curve for individual stock investment both on- and off line transaction channel. The curves from the samples enable us to estimate the individual choice probabilities corresponding to applied price points. Using t-test the differences in mean choice probabilities between the list price and another price point were tested, through which we can get the latitude of price acceptance for a given brand in stock market. These procedures were tested in on- and off-line stock market in South Korea. The results showed that investors on off-line channel have wider latitudes of price acceptance than the investors on on-line transaction system.
The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.13
no.1
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pp.51-62
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2002
EMI/EMS 측정을 위해서는 주변 전자파 잡음(background noise)이 낮은 야외시험장(Open Area Test Site)이 가장 바람직하나, 근래 전자(전기 기기 사용의 증가와 방송.무선통신 시스템의 다양화로 인한 인공잡음(artificial noise)의 증대로 조건에 부합된 부지 선정이 어렵고, 설치 비용이 매우 크며 날씨 변화에 따라 시험 계획이 변경 될 수도 있는 단점이 있다. 전자파 분-무반사실(Semi Anechoic Chamber)은 대부분의 환경 잡음을 감쇠시키므로 야외시험장처럼 장소의 구애를 받지 않아 도시나 혹은 제품 생산지 가까이에 설치 운용이 가능하다. 그러나 큰 설치 공간과 많은 시설 유지 비용을 필요로 하며, 저주파 대역에서는 반사에 의한 공진을 완전히 제거할 수 없어 성능이 떨어진다. 또한, 최근 컴퓨터 CPU의 동작주파수가 급속하게 높아지고 PCS, IMT-2000 등과 같은 이동전화의 사용주파수도 계속해서 높아짐에 다라 미연방통신위원회(Federal Communication Commission)에서는 5㎓까지의 복사 방출 시험을 요구하고 있다. IEC 61000-4-3 복사 내성 시험규격도 휴대폰 주파수인 2㎓까지 확장되었으며 IMT-2000, Bluetooth 등 새로운 이동통신서비스가 속속 개발됨에 따라 18㎓ 까지 시험 주파수가 확장되는 추세이다. 그러나, 현재 국내 각 연구실에서 보유하고 있는 야외시험장이나 전자파 반-무반사실의 경우 1㎓이상에서의 시험이 곤란하여 수 ㎓주파수대역에서 시험이 가능한 복사 및 내성시험 시설이 필요하게 되었다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 고안된 대용 측정 시설 중 대표적인 것이 TEM 셀이나 GTEM셀과 같은 TEM 도파관(waveguide) 형태의 장비들이다. 이들은 본래 EMS 측정을 위한 장비이지만 협소한 공간이나 외부와의 전자파 간섭의 우려가 없고, 설치가 비교적 자유로워 여러 연구기관에서 도파관 원리를 이용한 측정 방식을 연구(개발하여 범용적인 전자파 적합성 측정 장비로서 활용하고 있다. 야외시험장과 무반사실 등이 안테나에 의한 피시험기기 주변 공간에서의 1점 측정으로 인해 시험 시간이 많아 소요되는 공통적인 단점이 있는 반면, TEM 도파관에 의한 측정은 일단 피시험기기의 모델링 정보만 얻어지면 계산에 의해 EMI 측정을 바로 할 수 있다. <표 1>에서 현재 상용화되어 사용되고 있는 TEM/GTEM 셀, 야외 시험장 및 전자파 무반사실에 대해 EMI 측정과 관련된 몇 가지 사안에 대해 비교하였다. 본 문서에서는 야외시험장이나 전자파 반-무반사실 등과 같은 기존 EMI/EMS 측정 시설의 단점을 보완하고, 광대역 특성을 갖는 대용 측정 시설로서의 TEM 도파관에 대해 소개하고 야외시험장 결과와의 상관관계 알고리즘 및 표준화 동향에 대해 기술하였다. 2절에서는 대표적인 TEM 도파관 구조의 측정 시설인 TEM 셀과 GTEM 셀의 전기적.구조적 특징에 대해 간단히 기술하고, 3절에서는 TEM 셀과 GTEM 셀에서이 측정결과를 이용하여 야외 시험장 결과를 얻어내는 상관관계 알고리즘에 대해 기술하였다. 4절에서는 IEC/CISPR와 TC77에서의 표준화 활동을 중심으로 현재 진행중인 TEM 도파관 관련 표준화 동향과 내용에 대해 기술하고자 한다.
Park, Sung je;Park, Jui;Ryu, Si saeng;Kim, Wooyoung
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.492-492
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2018
'물발자국(Water Footprint)' 개념은 가상수의 개념이 확장된 것으로 제품 생산과 서비스 전 과정에서 사용된 물의 양을 나타낸다. 따라서 한 국가내의 수자원 총량의 산출 시에 국제 무역을 통해 수출-수입되는 가상수의 양까지 고려하여 국가 물 총합(Water Budget)을 계산한다. 본 연구는 가상수의 수자원 활용에 관한 산업적 차원의 비교를 위하여 산업별 물발자국 산정모델을 구축하고자 하였다. 산업별 물발자국을 산정하기 위하여 첫째, 산업별 용수사용량에 기초하여 물발자국을 산정하였고, 둘째, 단위 물발자국에 기초하여 산업별 물발자국을 산정하였다. 먼저 산업별 용수사용량에 기초한 물발자국 산정은 하향식 접근법을 적용하였다. 국가 산업별 물발자국을 산정한 결과, 산업 전체 물발자국은 약 330억$m^3$이며 그 중 농업계가 연간 118.8억$m^3$으로 전체 물발자국의 36%를 차지하였다. 그 다음은 생활계로 전체의 34%인 111억 4천만$m^3$이다. 축산계의 물 사용량은 연간 2억 6천 7백만$m^3$ 정도이지만, 오염물질을 정화하는데 필요한 물인 회색수의 양이 많아 물발자국이 73억 $m^3$으로 비교적 높게 산정되었다. 공업계의 가상수량은 연간 26억$m^3$으로 타 산업에 비하여 오염부하량이 높지 않아 회색수량이 작게 나타났다. 다음으로 단위 물발자국에 기초하여 산업별 물발자국을 산정하였다. 단위 물발자국과 생산량을 활용하여 산정하는 상향식 접근법을 활용하였다. 1980년대부터 2014년까지 쌀 외 18개 품목에 대한 농산물 생산의 물발자국을 산정한 결과, 전체 물발자국은 평균 90억$m^3$으로 추정되었다. 한편, 2차 산업의 물발자국은 산업연관분석을 활용하여 산정하였다. 산업연관분석을 위하여 한국은행의 산업연관표와 경제총조사의 용수비 항목을 활용하였다. 2차 산업의 총 물발자국을 산정한 결과, 60억 $m^3$으로 추정되었다. 3차 산업의 물발자국도 이와 동일한 방식으로 산업연관표를 활용하여 산정하였다. 산업연관분석을 활용한 3차 산업의 물발자국 산정한 결과, 숙박 및 음식점업에서의 물발자국이 가장 큰 것으로 산정되었다. 이에 따라 Case Study로서 국내 워터파크 대상으로 물발자국을 산정하였다. 자료가 없는 부분을 제외하고 연간 총 840만 $m^3$의 물발자국을 가지는 것으로 나타났으며, 이 중 직접수는 70만 $m^3$, 간접수는 770만 $m^3$으로 간접수의 비율이 92%를 차지하였다.
As artificial intelligence(AI) technologies, which have made rapid growth recently, began to be applied to the marine environment such as ships, there have been active researches on the application of CNN-based models specialized for digital videos. In E-Navigation service, which is combined with various technologies to detect floating objects of clash risk to reduce human errors and prevent fires inside ships, real-time processing is of huge importance. More functions added, however, mean a need for high-performance processes, which raises prices and poses a cost burden on shipowners. This study thus set out to propose a method capable of processing information at a high rate while maintaining the accuracy by applying Quantization techniques of a deep learning model. First, videos were pre-processed fit for the detection of floating matters in the sea to ensure the efficient transmission of video data to the deep learning entry. Secondly, the quantization technique, one of lightweight techniques for a deep learning model, was applied to reduce the usage rate of memory and increase the processing speed. Finally, the proposed deep learning model to which video pre-processing and quantization were applied was applied to various embedded boards to measure its accuracy and processing speed and test its performance. The proposed method was able to reduce the usage of memory capacity four times and improve the processing speed about four to five times while maintaining the old accuracy of recognition.
Recently, there is a need to introduce a Korean-style restriction sandbox system that exempts or suspends existing regulations so that new products or services based on new technologies can be commercialized without restrictions. In response, the government reorganized the relevant statutes to promptly check regulations centering on four fields, including industrial convergence, ICT, FinTech, and regional innovation growth, and to allow experimental, proof and market releases by setting certain conditions(zone, period, scale, etc.). However, despite the same regulatory sandbox application, depending on the nature of the field applied, differences in application subject, whether application of regulatory specifics, system of push ahead decision-making and whether support of financial and taxation are shown. This research is intended to present efficient operation measures for successful settling of Korean-style regulation sandboxes by comparing and analyzing, centering on the Industrial Fusion Promotion Act in the Industrial Convergence Field, ICT field's Information and Communication Convergence Act, FinTech field's Financial Innovation Act and Regional Special Zone Act in the Regional Innovation and Growth Sector.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.36
no.1
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pp.73-83
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2019
The purpose of this study was to compare and analyze the differences and satisfaction of each purchase behavior by classifying cosmeceutical and medical cosmetics. A total of 861 questionnaires were distributed to males in their 20s to 50s (from 1 march 2017). A total of 446 respondents with experience using cosmeceutical cosmetics and medical cosmetics used as the final analysis material. According to the study, the term recognition for cosmeceutical cosmetics and medical cosmetics was very low. The differences in each purchase behavior were not statistically significant. but cosmeceutical cosmetic products have been found to have a significant impact on quality, price, container design, and service satisfaction among purchase preference factors (p<0.05, p<0.01, p<0.001), In particular, it was found that satisfaction with quality was the greatest. Medical cosmetics have been found to have a significant positive (+) effect on brand image, price, and container design among purchase preference factors (p<0.01, p<0.001), It was also found to have the biggest satisfaction with the brand image. Based on the results of this study, The features of cosmeceutical cosmetics and medical cosmetics are subdivided. It has been deemed necessary to develop differentiated products according to each purchase behavior and preference.
So Young Lee;Hye Seon Jeong;Yoon Sung Choi;Choong Kwon Lee
Smart Media Journal
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v.12
no.7
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pp.43-51
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2023
As online transactions increase, the image of clothing has a great influence on consumer purchasing decisions. The importance of image information for clothing materials has been emphasized, and it is important for the fashion industry to analyze clothing images and grasp the materials used. Textile materials used for clothing are difficult to identify with the naked eye, and much time and cost are consumed in sorting. This study aims to classify the materials of textiles from clothing images based on deep learning algorithms. Classifying materials can help reduce clothing production costs, increase the efficiency of the manufacturing process, and contribute to the service of recommending products of specific materials to consumers. We used machine vision-based deep learning algorithms ResNet and Vision Transformer to classify clothing images. A total of 760,949 images were collected and preprocessed to detect abnormal images. Finally, a total of 167,299 clothing images, 19 textile labels and 20 fabric labels were used. We used ResNet and Vision Transformer to classify clothing materials and compared the performance of the algorithms with the Top-k Accuracy Score metric. As a result of comparing the performance, the Vision Transformer algorithm outperforms ResNet.
The research compared the motivational network of traits predictive of complaint attitudes across consumers in the U.S. and South Korean cultures. Overall, the results revealed a similar pattern of traits predictive of complaint attitudes in the two cultures. The traits of value consciousness, general self-efficacy, emotional instability, and the need for material resources were positively related to attitudes toward complaining. In contrast, conscientiousness was negatively related to complaint attitudes. The only trait predictor of complaining attitude that was significantly different between the Korean and U.S. samples was shopping enjoyment. It was negatively related to complaining attitude in the U.S. sample but unrelated to complaining attitude in the Korean sample. Understanding the personality traits predictive of complaint attitudes has the potential to help marketers develop messages that will encourage the low complaint prone to voice their dissatisfaction. This is important, because when a consumer complains about and unsatisfactory purchase, it gives the firm a chance to take actions to avoid losing a customer.
With the penetration of the Internet and e-commerce, a 'crowdfunding' has emerged as a new way of financing. Crowdfunding has the advantage for a person to able to a simple way to finance her/his an innovative product or service from crowd. However, the success rate for crowdfunding projects is less than half. In this study, we introduce social exchange theory to explore the impact of trust and perceived psychological risk on the intention to participate in a crowdfunding website. Different from previous studies that have focused on a crowdfunding creator, we consider two different perspectives of a project creator and a project supporter. In addition, we compare perceptions of crowdfunding in different cultural contexts by conducting survey in two different countries Korea and Austria. Result shows that trust in recommendation and trust in website have different impacts on the intention to participate from two different perspectives. It also shows that perception of the quality and transparency of information provided by crowdfunding website has greater impact on trust in Korea than that in Austria. In case of perception of psychological risk, it has a negative impact on Austria's intention to create or support a project. On the other hand, it has relatively small impact on the intention to support and does not affect the intention to create a project in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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