Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권2호
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pp.609-620
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2008
There may be several parallel equipments having the same function in a multi-stage manufacturing process, which affect the product quality differently and have significant differences in defect rate. The product quality may depend on what equipments it has been processed as well as what process variable values it has. Applying one model ignoring the presence of different equipments may distort the prediction of defect rate and the identification of important quality variables affecting the defect rate. We propose a procedure for data segmentation when constructing models for predicting the defect rate or for identifying major process variables influencing product quality. The proposed procedure is based on the principal component analysis and the analysis of variance, which demonstrates a better performance in predicting defect rate through a case study with a PDP manufacturing process.
Recently, miniaturization and weight reduction is getting more attention due to various benefits in automotive components design. It is a trend that the design of experiment(DOE) and statical design method are frequently used for optimization. In this research, the safety of lower control arm is evaluated according to its material change form S45C to A16061 for the reduction of arm's weight. The variance analysis on the basis of structure analysis and DOE is applied to the lower control m. We have proposed a statistical design model to evaluate the effect of structural modification by performing the practical multi-objective optimization considering mass, stress and deflection.
Interrupted cutting has different cutting characteristics compared with continuous cutting. In interrupted cutting, the workpiece has a groove that regularly impacts the cutting tool and workpiece. Therefore, tool damage occurs rapidly, and this increases the cutting force and surface roughness. In this study, we performed interrupted cutting of carbon steel for machine structure (SM45C) using a coated carbide tool (TT7100). To predict the cutting force, we analyzed the experimental results with a regression analysis. The results were as follows: We confirmed that the factors affecting the principal force and radial force were cutting speed, depth of cut, and feed rate. From the multi-regression analysis, we deduced regression equations, and their coefficients of determination were 89.6, 89.27, and 28.27 for the principal, radial, and feed forces, respectively. This means that the regression equations were significant for the principal and radial forces but not for the feed force.
In this study, we turning mold steel (SKD61) using whisker reinforced ceramic tool (WA1) to get affected factor to surface roughness and regression equation. For this study, we adapt system of experiments. Results are follows; From the analysis of variance, it was found that affected factor to surface roughness was feed rate, cutting speed, depth of cut in order. From multi-regression analysis, we calculated regression equation and the coefficient of determination($R^2$). $R^2$ was 0.978 and It means regression equation is significant. Regression equation means if feed rate increase 0.039mm/rev, surface roughness will increase $0.8391{\mu}m$, if cutting speed increase 50m/min, surface roughness will decrease $0.034{\mu}m$, if depth of cut increase 0.1mm, surface roughness will increase $0.0203{\mu}m$. From the experimental verification, it was confirmed that surface roughness was predictable by system of experiments.
Purposes: This study tried to extract variables affecting patient-experience satisfaction level in hospital situation, using a multiple-regression analysis and ISA(Revised Importance-Satisfaction Analysis), and to explore variables needed to be improved. Methodology: A mobile-based online patient-experience survey was conducted in eleven general hospitals in A city. To test the validity of this test, this data was compared with the data from Health-Insturance Review and Assessment Service. Then, the standardized regression coefficients extracted from a multiple-regression analysis were used as the importance scale to be used in ISA. Finding: Taken together, the areas with the highest contribution for the in-hospital patient-experience satisfaction level were medication and treatment process and hospital environment. In conclusion, the revised ISA which can show satisfaction and importance both with simultaneously and multi-axis way would be useful in hospital improvement activities. Practical Implications: This study tried to develop a mobile-based patient-experience survey, and to extract the major variables affecting patient-satisfaction level and to identify variables need to be improved. Finally, this should help hostipals to prepare the assessment process with various improvement activities.
The purpose of this study to gather information on demographic statistics, children’s attachment to their mothers, and daily stress variants in order to assess their effects on child’s self-concept and depression within multi-ethnic familiy settings. A questionnaire survey was used to targeted 3rd, 4th, 5th and 6th graders in elementary schools in Jeonnam. A total of 158 children were surveyed. SPSS for Windows 12.0 was used to carry out descriptive, and comparative statistical analysis such as Cronbach's $\alpha$, correlations analysis, and a hierarchical regression analysis. Result showed that the most significant variant affecting self-concept among children from multi-ethnic families was attachment to their mothers. Other related individual variants were in order of importance, communication skills, feelings of alienation, and mothers’ nationalities. The variant most responsible for having an affect on depression among children from multi-entnic families was the attachment to their mothers. Other related individual variants were in order of importance, feelings of alienation, stress from peer relationships, mothers’ nationalities, and stress from economic and physical environments.
본 연구는 부산·울산·경남 지역의 관광호텔을 대상으로 에너지사용량과 이들의 개별적인 호텔특성 및 입지특성 간의 관계를 실증분석하였다. 복합적인 관계식 도출을 위해 다중회귀모형에서부터 다수준회귀분석(multi-level regression analysis)으로 모형을 확장하였고, 이를 통해 건축물의 개별적인 특성만을 고려한 대부분의 선행연구에서 나아가 호텔이 위치한 지역의 입지적 특성과 호텔-지역 간 위계적 구조를 고려하여 좀 더 개선된 모형을 도출하였다. 분석결과에 따르면, 호텔의 규모, 연한, 서비스 등급과 같은 개별적인 특성은 에너지사용량을 설명하는 주요 변수이고, 그들의 영향은 지역적으로 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 또한, 중심상업지에 인접하거나 다수의 관광호텔이 밀집한 지역에 위치할수록 에너지사용량은 달라지는 것으로 나타났으며, 이러한 입지특성 또한 개별호텔의 에너지사용량을 설명함에 있어 주요한 요인임을 확인하였다. 이와 같은 결과는 건축물단위의 에너지정책과 소비수준이 높고 에너지 집약시설이 밀집한 지역에 대한 지역단위의 에너지정책이 함께 고려될 필요성을 시사하며, 관광산업의 지속가능성을 높이기 위한 지역적 책임을 제언한다.
The purpose of this study is to evaluate the visual preference factors for river scenery, which can vary according to changes in water levels, to estimate the optimal ratio of water surface/river width. Five locations on the Youngsan and Sumjin Rivers were selected as representative samples and field survey data such as channel geometry with water levels were prepared to develop the slide of river scenery, To estimate the level of satisfaction in river scenery, slides of 4 different water levels at each of the representative locations were developed through questionnaire. To analyse the correlation between the visual preference for river scenery and preference factors, a multi regression analysis method was adopted in this study. According to the results of the multi regression analysis, Factor B(Aesthetic factors) have the greatest affect on visual preferences and Factor A(A Feeling of Open space and Physical factors) affect significantly to visual preferences for river scenery. The results of analysis shows that the most preferred W/B ratio varies from 0.5 to 0.7 and this result indicates that many people prefer high levels river flow to maintain a natural and harmonious view of rivers. The results of this study will contribute to the field of river landscape design and river restoration projects in order to maximize the human being's satisfaction as a part of nature.
한국암반공학회 2000년도 암반공학문제의 수치해석(Numerical Analysis in Rock Engineering Problems)
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pp.147-154
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2000
고속철도터널 시공전에 폐광된 광산의 채굴공동의 변형거동이 철도터널의 안정성에 미치는 영향을 조사하고자 이지역에서 지질조사, 암반의 공학적 평가 및 평가요소에 대한 다중회귀분석, 수치해석 입력자료의 취득을 위한 많은 조사를 수행하였다. 암반의 공학적 분류결과 절리면에 대한 상태가 RMR 값을 결정하는데 가장 중요한 변수로 나타났고, Q값을 결정하는데는 절리군의 수가 가장 중요한 변수인 것으로 분석되었다. FLAC에 의한 해석 결과 고속철도구간 서측 하부 50 m지점에 위치한 채굴적의 변형거동은 암반의 역학적 특성에 따라 변형양상은 다를 수 있으나 고속철도터널에 침하성 변위를 유발시킬 가능성이 있을 것으로 판단되었다. 그러나 채굴적을 광체와 같은 역학적 특성을 갖는 재료로 충전 시켰을 때 침하성 변위는 나타나지 않는 것으로 나타났다.
본 연구는 안드로이드 정적분석을 기반으로 추출된 AndroidManifest 권한 특징을 통해 악성코드를 탐지하고자 한다. 특징들은 AndroidManifest의 권한을 기반으로 분석에 대한 자원과 시간을 줄였다. 악성코드 탐지 모델은 1500개의 정상어플리케이션과 500개의 악성코드들을 학습한 SVM(support vector machine), NB(Naive Bayes), GBC(Gradient Boosting Classifier), Logistic Regression 모델로 구성하여 98%의 탐지율을 기록했다. 또한, 악성앱 패밀리 식별은 알고리즘 SVM과 GPC (Gaussian Process Classifier), GBC를 이용하여 multi-classifiers모델을 구현하였다. 학습된 패밀리 식별 머신러닝 모델은 악성코드패밀리를 92% 분류했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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