Journal of Information Technology Applications and Management
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제30권2호
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pp.1-18
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2023
Recently, as technology development has accelerated and product life cycles have been shortened, it is necessary to derive key product features from customers in the R&D planning and evaluation stage. More companies want differentiated competitiveness by providing consumer-tailored products based on big data and artificial intelligence technology. To achieve this, the need to correctly grasp the required quality, which is a requirement of consumers, is increasing. However, the existing methods are centered on suppliers or domain experts, so there is a gap from the actual perspective of consumers. In other words, product attributes were defined by suppliers or field experts, but this may not consider consumers' actual perspective. Accordingly, the demand for deriving the product's main attributes through reviews containing consumers' perspectives has recently increased. Therefore, we propose a review data analysis-based required quality methodology containing customer requirements. Specifically, a pre-training language model with a good understanding of Korean reviews was established, consumer intent was correctly identified, and key contents were extracted from the review through a combination of KeyBERT and topic modeling to derive the required quality for each product. RevBERT, a Korean review domain-specific pre-training language model, was established through further pre-training. By comparing the existing pre-training language model KcBERT, we confirmed that RevBERT had a deeper understanding of customer reviews. In addition, all processes other than that of selecting the required quality were linked to the automation process, resulting in the automation of deriving the required quality based on data.
Recycling of coal combustion by-product(Ash) are becoming more improtant in the utilization business as a result of the increased use of NOx reduction technologies at coal-fired power plants. Current disposal methods of these by-products create not only a loss of profit for the power industry, but also environmental concerns that breed negative public opinion. This research made Precast block for environment-friendly secondary product and compare strength special quality of this block with existent common use brick and analyze application possibility in situ with a reserve experiment that measure strength property and manufacture method to handle coal ash produced in Bo-ryung thermoelectric power plant.
In this study, to investigate the effect of process variables such as reduction in area, semi-die angle and the rectangular ratio to the corner filling which influences the dimensional accuracy of the final product in the drawing of the cluadrangle rod from a round bar, it has been simulated by three dimensional rigid-plastic finite element method. In order to reduce the number of simulation artificial neural network has been introduced. Also, through the experimental investigation, the present results have been implemented on the industrial product. In results, the main process variable is the combination of the semi-die angle in case of the irregular shaped drawing process and reduction in area in the event of regular shaped drawing process, respectively.
In the paper, we have proposed a new technique to detemine the initial billet for the forged products using a function approximation in neural network. A three-layer neural network is used and a back propagation algorithm is employed totrain the network. An optimal billet which satisfied the forming limitation, minimum of incomplete filling in the die cavity, load and energyas well as more uniform distribution of effective strain, is determined by applying the ability of function approximation of te neural network. The amount of incomplete filling in the die, load and forming energyas well as effective strain are measured by the rigid-plastic finite element method. The new technique is applied tofind the optimal billet size for the axisymmetric rib-web product in hot forging. This would reduce the number of finite element simulation for determing the optimal billet of forging products, further it is usefully adapted to physical modeling for the forging design.
Pricing, as one of the most important aspects of a business, should be taken seriously. Whatever affects a company's pricing system tends to affect its profits and losses as well. Currently, many manufacturing companies fix product prices manually by members of an organization's management team. However, due to the imperfect nature of humans, an extremely low or high price may be fixed, which is detrimental to the company in either case. This paper proposes the development of a fuzzy-based price expert system (Expert Fuzzy Price (EFP)) for manufacturing companies. This system will be able to recommend appropriate prices for products in manufacturing companies based on four major pricing strategic goals, namely: Product Demand, Price Skimming, Competition Price, and Target population.
Owing to handset subsidies, large growth in the Korean mobile telephony subscribers has occurred. While most of firms create artificial switching costs by rewarding customers for repeated purchases to retain their customers, mobile telephone carriers discriminate against loyal customers through handset subsidies. This article examines the effect of switching cost on the prices and profits in a two-period, differentiated product duopoly model.
In recent years, the world development of alternative construction materials is associated with disposal problems of waste materials as a result of industrial activities. Technologies of refining gypsum to several gypsum modifications ($\alpha$ and $\beta$-hemihydrate) which can be used as construction material in a large scale do actually exist or are under development. This paper provides a technical and economic perspective of the waste gypsum treatment. Especially, several applications particularly of $\alpha$-hemihydrate will be presented, e.g. artificial gypsum aggregate and light-weight masonry units.
We can not distinguish semantism of the feature of the current language “big”, “small”, “beautiful”. But we study artificial linguistic interface work and convert natural language to digital binary linguistic theory, we should define the basical conversion process. When we utilize the sum of product fuzzy theory and the visible numerical value, we can establish reasoning rule of input language. Fuzzy theory should be converted to general resulting rule.
The existing model for sentiment analysis of product reviews learned from past data and new data was labeled based on training. But new data was never used by the existing system for making a decision. The proposed Aspect-based multi-agent Deep Reinforcement learning Sentiment Analysis (ADRSA) model learned from its very first data without the help of any training dataset and labeled a sentence with aspect category and sentiment polarity. It keeps on learning from the new data and updates its knowledge for improving its intelligence. The decision of the proposed system changed over time based on the new data. So, the accuracy of the sentiment analysis using deep reinforcement learning was improved over supervised learning and unsupervised learning methods. Hence, the sentiments of premium customers on a particular site can be explored to other customers effectively. A dynamic environment with a strong knowledge base can help the system to remember the sentences and usage State Action Reward State Action (SARSA) algorithm with Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model improved the performance of the proposed system in terms of accuracy when compared to the state of art methods.
정수 슬러지는 해양투기가 금지됨에 따라 매립되거나, 성토재, 복토재 등과 부가가치가 거의 없는 용도로 활용되고 있다. 정수슬러지는 하수슬러지와는 달리 유기물의 함유량이 높지 않은 무기성 슬러지이며, 적절히 가공할 경우 유용한 자원으로 사용할 수 있음에도 불구하고 적절히 활용되지 못하고 있다. 본 연구팀은 정수슬러지를 인산으로 수열반응하여 인공제올라이트를 합성하였다. 합성된 제올라이트는 다공성으로 탈취능이 매우 우수한 분말이지만, 건축자재로 사용하기 위해서는 일정한 형상으로 고화할 필요성이 있다. 본 연구에서는 합성한 인공제올라이트의 특성과 이를 다양한 고화제로 고화하여 그 특성을 분석한 것이다. 실험결과 소석회가 가장 적절한 고화특성을 보이고 있었으며, 최적 사용조건은 전체 분말 중량의 30-60%인 것으로 나타났다. 고화체의 탈취 성능은 원료인 인공제올라이트에는 못미치지만 매우 우수한 것으로 나타나 건축물용 탈취 재료로서의 사용가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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