This study sought to understand the clothing consumption values of male consumers and analyze the attributes of online fashion multi-brand stores. The study examined the effect of clothing consumption values of male consumers on the perceived attributes of online fashion multi-brand stores and use intention. The study also aimed to investigate whether online information search moderated the relationship between the perceived attributes of online fashion multi-brand stores and use intention. An online survey of male consumers in their 20s and 30s was conducted, and a total of 338 responses were analyzed. The SPSS 24.0 program was used to perform frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, regression analysis, and stepwise-regression analysis. The results are as follows. First, fashionableness out of the four attributes of online fashion multi-brand stores (fashionableness, entertainment, variety, and scarcity) influenced the practical and conspicuous values of clothing consumption values. Entertainment had a significant effect on all clothing consumption values. Variety had a significant impact on practical and conspicuous values and the scarcity factor influenced epistemic and conspicuous values. Second, while entertainment, variety, and scarcity influenced sharing intention, fashion, entertainment, and variety influenced purchase intention. Third, online information search moderated the relationship between the perceived attributes of online fashion multi-brand stores and sharing intention but not purchase intention.
본 연구에서는 multi-port를 가진 하이브리드 연료의 포트간 병합특성에 관하여 수행하였다. 연료는 4 또는 5 port를 갖는 PE(Poly Ethylene), 산화제는 GOX를 사용하였다. port수에 따른 병합 특성에 대해서 연구하였다. Multi-port는 연소 중에 포트간 병합이 되어 연소 면적의 변함에 따라 로켓의 성능에 영향을 미친다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제17권3호
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pp.135-150
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2010
Interactivity has been referred to as an important element promoting students' active participation in virtual classes. Assuming that interactivity cannot be defined by a single dimension, this study proposes multi-dimensional interactivity. Multi-dimensional interactivity includes all types of interactivity in e-learning. This study explored multi-dimensional interactivity which affects learners' satisfaction with e-learning. Data were collected from 132 students who had attended e-learning courses and the relationship between multi-dimensional interactivity and learners' satisfaction levels were tested through regression analysis. The result of this study showed that mechanical, reactive, and creative interactivity were positively related to learners' satisfaction. However, social interactivity seemed not to be related to learners' satisfaction. This study provides new insights on interactivity and verifies the importance of the multi-dimensional interactivity. The result of this study is expected to provide practical implications for interactivity strategies in e-learning.
This study is to present the typical energy consumption criteria and $CO_2$ exhaust rate in multi-family housing complex by analyzing the energy consumption characteristics. The contents and methodology of this study are as follows; -Examining the documents of maintenance accounts, investigate the cost and its items expended by the annual maintenance in multi-family housing complex. -Survey each consumption of energy sources, maintenance area, location of multi-family housing complex, heating type, and so forth. -After classifying with heating type of multi-family housing complex investigated, Scrutinize the energy consumption by each source. -Analyze the characteristics of energy consumption and $CO_2$ exhaust through multiple regression analyses of maintenance property. -Suggest the typical energy consumption criteria (Mcal/$m^2$.year, Mcal/house.year) and $CO_2$ exhaust rate (kg-c/$m^2$.year, Kg-c/house.year) in multi-family housing complex. the results will come into basic data for estimating energy consumption in multi-family housing complex according to maintenance characteristics.
본 논문에서는 고리 1호기 해체 비용 추정을 위해 외국 원자력발전소 해체 비용 데이터를 현가화한 후 원자력발전소 해체 비용 추정 회귀 분석모델을 개발하였다. 이 모델 개발에 사용된 데이터는 해체 또는 진행 중인 BWR 13기, PWR 16기의 해체 비용 데이터이다. 회귀 분석모델 도출을 위해, 해체 비용을 종속변수로 정하고, 해체 원전의 운전 특성을 반영할 수 있게 고안된 Contamination factor와 해체 기간을 독립변수로 선정하였다. 빅데이터 분석 도구인 R language의 통계패키지를 이용하여 회귀 분석모델을 도출하였다. 이 회귀 분석 모델을 적용하여 고리 1호기 해체 비용을 예측한 결과, 미화 663.40~928.32백만 달러, 한화 약 7,828.12억~1조 954.18억 원이 소요될 것으로 예측되었다.
Water consumption is strongly affected by numerous factors, such as population, climatic, geographic, and socio-economic factors. Therefore, the implementation of a reliable predictive model of water consumption pattern is challenging task. This study investigates the performance of predictive models based on multi-layer perceptron (MLP), multiple linear regression (MLR), and support vector regression (SVR). To understand the significant factors affecting water consumption, the stepwise regression (SW) procedure is used in MLR to obtain suitable variables. Then, this study also implements three predictive models based on these significant variables (e.g., SWMLR, SWMLP, and SWSVR). Annual data of water consumption in Thailand during 2006 - 2015 were compiled and categorized by provinces and distributors. By comparing the predictive performance of models with all variables, the results demonstrate that the MLP models outperformed the MLR and SVR models. As compared to the models with selected variables, the predictive capability of SWMLP was superior to SWMLR and SWSVR. Therefore, the SWMLP still provided satisfactory results with the minimum number of explanatory variables which in turn reduced the computation time and other resources required while performing the predictive task. It can be concluded that the MLP exhibited the best result and can be utilized as a reliable water demand predictive model for both of all variables and selected variables cases. These findings support important implications and serve as a feasible water consumption predictive model and can be used for water resources management to produce sufficient tap water to meet the demand in each province of Thailand.
본 논문에서는 기계학습 알고리즘을 이용하여 다중물리(Multi-physics) 시뮬레이션의 반복 횟수를 획기적으로 줄일 수 있는 다중물리해석 예측 방법을 제안한다. 기존의 다중물리해석 시뮬레이션의 경우 소요되는 시간과 노력을 줄이기 위해 시뮬레이션 자체에 대한 방법과 환경 개선에 초점이 맞추어져 있으나 본 논문에서는 다중물리 시뮬레이션 결과를 기계학습 알고리즘으로 학습하여 추가적인 시뮬레이션을 수행하지 않고 학습된 기계학습 알고리즘을 사용하여 수십분에서 수시간에 걸리는 다중 물리 해석과 유사한 결과를 수초 내에 예측할 수 있음을 보였다. 기계학습 알고리즘 간의 성능을 비교하여 다중물리해석에 적합한 기계학습 알고리즘을 확인하였으며 가장 우수한 성능을 보인 가우시안 프로세스 회귀(Gaussian Process Regression)의 경우 100개 이하의 학습 샘플만으로도 우수한 예측 결과를 얻어낼 수 있음을 확인하였다. 제안하는 방식을 통해 시뮬레이션을 하고자 하는 모델의 형상이나 재질이 변경될 경우 기존의 시뮬레이션 결과로 학습된 알고리즘이 있다면 시뮬레이션을 반복 수행하기 전에 알고리즘을 이용하여 결과를 예측할 수 있어 시뮬레이션의 반복 횟수를 줄일 수 있을 것으로 기대한다.
Objectives: The purpose of this study was to investigate the factors affecting subjective oral symptoms according to the gender of youth from multi-cultural families in Korea using data from the 14th (2018) Korean Youth Health Behavior Survey. Methods: The independent variables used in this study consisted of gender and sweet drink intake. The dependent variable was experience of subjective oral symptoms. Compensation variables consisted of general characteristics of school type, academic performance, economic status, drinking status, smoking status, and number of tooth brushings day before. The subjects of the study were 835 children of multi-cultural families whose parents were foreigners. All statistical analyses were performed by complex samples cross-tabulation analysis and complex samples logistic regression analysis. Statistical analysis was performed using the PASW statistical package 21.0 (Statistical Packages for Social Science Inc., Chicago, IL, USA). A significance level of 0.05 was used for statistical significance. Results: The composite sample logistic regression analysis showed that there was a statistically significant difference between gender and intake of sweet drinks in experience of subjective oral symptoms. Conclusions: These results suggest that factors influence subjective oral symptoms in Korean multi-cultural adolescents. Therefore, I hope that they will be used as basic data for the introduction and development of a customized oral health education program for improving oral health of multi-cultural adolescents.
본 논문은 회귀트리에 기반을 둔 회귀 신경망을 제안한다. 회귀트리를 세 개의 계층을 갖는 전향 신경망에 사상하고, 첫 번째 계층에 다중특징 분할함수를 형성시켜 신경망이 보다 더 최적인 입력 공간의 분할을 갖도록 한다. 본 연구에서는 신경망 트레이닝을 위한 두 가지 지도 학습 알고리즘을 제안하여 단일특징 분할함수와 다중특징 분할함수에 실험한다. 실험결과, 제안된 회귀 신경망은 기존의 단일특징 분할 회귀트리 및 단일특징 분할 회귀신경망보다 학습능력이 우수함을 입증한다. 또한 본 논문에서 제안한 알고리즘이 학습 능력을 저하시키지 않으면서도 효과적으로 과성장한 회귀트리를 가지치기 할 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 암반대응형 TBM의 소요 사양 산출과 커터헤드 설계를 위한 통계모델을 도출하고자 하였다. 이를 위하여 다양한 암반 조건에서 수집된 871개의 TBM 굴진자료와 51개의 암석 선형절삭시험 결과에 대해 다변량 회귀분석을 실시하여, 다양한 암석 특성과 절삭 조건을 고려한 최적 모델을 도출하였다. 회귀분석을 통해 도출된 설계모델들을 2개의 쉴드터널 현장에 적용한 결과, 커터 관입깊이, 커터 작용력 및 커터 간격과 같은 TBM 핵심 설계항목의 예측결과들이 실제 현장의 굴진결과와 잘 부합되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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