Parametric life-cycle cost(LCC) models have been integrated with traditional design tools, and used in prior work to demonstrate the rapid solution of holistic, analytical tradeoffs between detailed design variations. During early designs stages there may be competing concepts with dramatic differences. Additionally, detailed information is scarce, and decisions must be models. for a diverse range of concepts, and the lack of detailed information make the integration make the integration of traditional LCC models impractical. This paper explores an approximate method for providing preliminary life-cycle cost. Learning algorithms trained using the known characteristics of existing products be approximated quickly during conceptual design without the overhead of defining new models. Artificial neural networks are trained to generalize on product attributes and life cycle cost date from pre-existing LCC studies. The Product attribute data to quickly obtain and LCC for a new and then an application is provided. In additions, the statistical method, called regression analysis, is suggested to predict the LCC. Tests have shown it is possible to predict the life cycle cost, and the comparison results between a learning LCC model and a regression analysis is also shown
온라인 상점에서 인공 지능 기술의 채택이 지속적으로 증가하는 중이다. 그러나 각 인공지능 기능이 온라인 쇼핑에 대한 소비자의 지속사용의도에 어떠한 영향을 미치는지 여부를 실증분석한 연구는 거의 없다. 따라서 본 연구의 목적은 실증연구를 통해 온라인 상점의 지속사용의도에 인공지능의 주요 기능이 미치는 영향을 이해하는 것이다. 특히 온라인 상점 자원으로서의 인공지능 기능이 자원 기반관점에서 온라인 상점의 차별성에 어떠한 영향을 미치는지에 초점을 맞추고자 한다. 또한 인공 지능 기능과 지속사용의도 간의 매개 효과로서 온라인 상점 이미지를 고려하였다. 설문은 중국 소비자들을 대상으로 실시하였으며 분석 결과 온라인 상점에서 인공지능 기능의 존재가 자원 기반 관점에서 지속가능성에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 또한 인공지능 기능은 제품 및 서비스의 이미지에 긍정적인 영향을 미치며, 인공지능 기능에 의한 온라인 상점 사용 의도에 영향을 미치는 방식에 차이가 있음을 발견했다.
플라스틱 사출 제품은 다양한 가전제품과 하이테크 제품에 널리 사용되고 있다. 그러나 플라스틱 사출 제품 제조업자들은 고객을 만족시키면서 경쟁력을 얻기 위하여 다른 경쟁자들보다 먼저 새로운 제품을 시장에 출시하고 신제품의 개발기간을 줄이기 위한 노력을 할 여유가 부족하다. 따라서 무한 경쟁의 시장에서 살아남기 위해서는 제조업자들은 시장 마켓 점유를 빠르게 올리는 것과 동시에 제품의 가격 경쟁력을 가져야 한다. 본 연구에서는 하이브리드 인공신경망과 유전자 알고리즘을 이용한 특징기반 플라스틱 사출제품의 비용 평가 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 플라스틱 사출제품의 비용평가절차와 계산을 위해 필요로 하는 변수들을 극적으로 간단하게 하고 줄일 수 있다. 사례연구는 제안하는 모델이 플라스틱 사출 제품의 개발단계에서의 비용평가문제를 해결하는데 효율성과 효과성이 있음을 입증한다.
세계적으로 인공지능 기술의 급부상으로 인해 초·중등에서 실시하고 있는 SW(Software 이하 SW) 교육은 AI(Artificial Intelligence 이하 AI) 교육을 포함하여 확대되고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 4P(Play, Problem Solving, Product Making, Project)기반 만5세 대상 유치원에서부터 고등학교까지 적용할 수 있는 AI 교육체계를 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 AI 교육체계는 학령별, 단계별로 적용할 수 있도록 4P기반의 Play(놀이), Problem Solving(문제해결), Product Making(제작), 그리고 Project(프로젝트) 4단계 교육전략을 설계하고, 수준을 AI 소양과 AI 개발이라는 2개의 영역으로 나누어 제시하였다. 개발된 AI 교육체계의 타당도를 검증하기 위하여 SW 교육 또는 AI 교육 경험이 있는 15명의 전문가를 대상으로 델파이 방법을 적용하였다. 검증 결과 도출된 AI 교육체계는 향후 학교급별 AI 교육을 위한 내용 체계를 개발하는데 기여할 수 있을 것이다.
Adsorption and leaching characteristics of the artificial soils produced from water and wastewater treatment sludges were examined. The batch adsorption test and TCLP leaching test were used, and constituents of interest were heavy metals and nutrients. As, Cr, Cu, Pb, and Cd were analyzed for metals, and nitrogen and phosphorus were analyzed for nutrients. All the artificial soils showed strong adsorption and low leaching for the heavy metals, which implies that the artificial soils may not be hazardous to the environment due to heavy metals and even they can be utilized effectively to remove metals in solution like mine and industrial wastewaters. This is quite promising result because in most case heavy metals are the most concern in the application of sludge product to the farmland. For the nutrients, generally, artificial soils showed high adsorption and low leaching except artificial soil from wastewater sludge produced by low temperature firing. The artificial soils produced from water treatment sludge were active in adsorbing nutrients and showed low leaching that they can be practically used to remove nutrients in advanced treatment process of the wastewater. The artificial soils produced from wastewater treatment sludge were less active in adsorbing nutrients and showed high teaching. However, they could be used usefully if applied properly to the plant growing because of their fertilizing effect. Based on the test results, overall, the artificial soils were thought to be not hazardous to the environment and they could be more useful if applied properly.
전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제10권4호
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pp.119-133
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2003
맞춤형 금융상품 설계시스템(Financial Product Factory System)이란 온라인으로 접근하는 고객의 요구사항을 고려하여 고객에게 가장 적합한 금융상품을 실시간으로 설계하여 제공하는 시스템이다. 최근 들어 인터넷 뱅킹 고객의 수가 급증함에 따라 맞춤형 금융상품 설계시스템의 필요성이 대두되고 있으나, 이러한 시스템의 정의나 성격, 필요 기능, 구축 방안에 대한 연구가 되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 맞춤형 금융상품 설계시스템의 정의를 내리고, 이 시스템이 갖추어야 할 요구사항을 시스템과 서비스 측면에서 분석한 후, 이 요구사항을 반영하는 시스템의 아키텍처를 제안ㆍ구현한다
AI 기술이 결합된 지능형 제품은 기술적 차별화를 실현하며 시장 경쟁력을 높일 수 있는 잠재성을 지닌다. 하지만 시장 수용도를 극대화 할 수 있는 AI 기반의 신제품 개발 방법론은 부재하다. 본 연구는 AI 기반의 지능형 제품 개발에 대한 방법론으로서 KANO-QFD 통합 모델을 제안한다. 실증적인 분석을 위한 구체적 사례로 탈모 예측 및 치료 기기에 대한 소비자 요구조건(Customer Requirements)의 유형을 분류하고, 이를 구현하기 위한 기술적 요구사항(Engineering Characteristics)의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하여 지능형 메디컬 신제품 개발의 방향을 제시하였다. 소비자 130명을 대상으로 실시한 설문조사 분석 결과, KANO 카테고리 중 매력적 품질(Attractive Quality) 요소로 미래 탈모 진행 상황에 대한 정확한 예측, 미래 탈모 모습 및 치료 후 개선된 미래 모습을 실물화하여 스마트폰으로 보고, 세련된 디자인, 레이저와 LED 빛 복합 에너지를 이용한 치료 등이 도출되었다. QFD의 품질의 집(House of Quality)을 기반으로 분석한 결과, 탈모 진단 및 예측을 위한 학습 데이터, 두피 스캔용 Micro 카메라 해상도, 탈모 유형 분류 모델, 맞춤화를 위한 개인별 계정 관리, 탈모 진행상황 진단 모델 순으로 상대적 중요도 및 우선순위가 도출되었다. 본 연구는 기존에 선행되지 않았던 AI 기반의 지능형 메디컬 제품 개발에 대한 방향을 제시하였다는 면에서 의의를 지닌다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권6호
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pp.965-974
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2009
The current study reviews the formula used to calculate the stability of an artificial reef in the breaking wave zone of coastal waters. A comparison was carried out between the existing formula and a new formula that takes into account the water particle velocity in the breaking wave zone. Water particle velocity was analyzed using the Fluent (CADMAS-SURF) software program. The new formula took into various factors, including the difference in the drag coefficient due to the direction of the current and the ratio of distance between two reefs. The drag coefficient of the artificial reef due to the direction of the current was 0.84 when the distance ratio was 0.5. When the artificial reef was placed at 45 degree angle to the current, the product of the drag coefficient and the project area were 40 to 46 % greater than when the reef was placed at 90 degree angle. Our results regarding the stability of an artificial reef indicate that the new formula provides the designers of artificial reefs with a more rational and economic design rationale rather than the existing formula.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권3호
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pp.257-263
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2022
The objective of this study was to see how artificial intelligence applications affected organizational innovation in Jordanian commercial banks. Both independent and dependent variables were measured in three dimensions: expert systems, neural network systems, and fuzzy logic systems for artificial intelligence applications variable. Product innovation, process innovation, and management innovation for the organizational innovation variable. To achieve study objectives, a questionnaire was developed and distributed to a sample of one hundred fifty-three managers in Jordanian commercial banks, who were selected according to the simple random sampling method. Except for the neural network systems dimension, which comes in at an average level, the study indicated that there is a high level of organizational innovation and artificial intelligence applications. Furthermore, the findings revealed that artificial intelligence applications have a significant impact on organizational innovation in Jordanian commercial banks, with the most important artificial intelligence application being a fuzzy logic system. The study suggested keeping track of technological advancements in the field of artificial intelligence applications and incorporating them into banking operations by benchmarking with the best commercial bank practices and allocating a portion of the budget to technological applications and infrastructure development, as well as balancing between technology use and information security risks to ensure client privacy is protected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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