• 한국식품조리과학회지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.33-40
• /
• 2012

The purpose of the study is to examine the importance and performance degrees between Selection Attributes of American beef by IPA(Importance-Performance Analysis) for university students in Seoul and Gyeonggi Area. A total of 590 questionnaires were distributed, and 481 questionnaires were used in the study (81.5% of response rate). According to the IPA results of 12 selection attributes for American beef, the selection attributes with relatively low satisfaction but high importance(II quadrant) were 'country of origin', 'safety', 'cleanliness and hygiene'. The factor to be improved relatively through to the results of IPA was consumer confidence factor ('country of origin', 'safety', 'cleanliness and hygiene') and it was confirmed that university students had a low satisfaction in large degrees compared to the significance of American beef. Therefore, recovery of consumer confidence of American beef is urgent as well as the need to increase satisfaction of consumers. From now on, based on these results, it is considered that many efforts are necessary to increase the trust of consumers by planting awareness that American beef is safe by setting institutional conditions to vitalize purchase of American beef. Moreover, it is considered that these efforts would be significant for the vitalization of restaurants with beef as their main menu, and vitalization of consumption of Korean beef as well as American beef henceforth.

• 한국식생활문화학회지
• /
• 제35권2호
• /
• pp.156-166
• /
• 2020

In this study, 594 questionnaires administered to men and women residing in the capital metropolitan area who work night shifts were analyzed in order to study the effect of health information cognition on healing needs in accordance with the type of food selection criteria of the night worker. The results of confirmatory factor analysis in deriving food selection type identified four categories, a safety seeking type, a food exploratory type, a habitual seeking type, and a rational type, and the cognition types on health information were classified into physical cognition and psychological cognition. The need for healing, which was the investigated factor, was found to have a high correlation between questionnaire items with high reliable consistency. The results of this study were as follows. First, the food selection types of safety seeking type and habitual food seeking type had significant positive effects on the cognitive level of physical health information, and food exploratory type and habitual seeking type had significant positive effects on the cognitive level of psychological health information. In addition, it was shown that food exploratory type and rational type had significant positive effects on healing needs. As a result of this study, it was found that the cognition level of physical and psychological information was different according to food selection type, and the higher the cognitive level, the higher the healing needs. In particular, the result that the level of psychological health information significantly affected healing needs signifies that there is a demand to develop programs and menus that satisfy various needs related to healing and recovery from fatigue. In addition, further interest and study on the health and healing of night workers are required.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제13권7호
• /
• pp.239-246
• /
• 2008

본 연구에서는 기업의 운영과 재정, 경쟁력 등에 영향을 비치는 전략적으로 중요한 의사결정인 공급업체 선정을 위한 수리적 평가모형을 제시하고자 하였다. 우수한 공급업체 평가 및 선정을 위한 의사결정을 위해서는 서로 상충되는 다양한 양적요인과 질적요인에 대한 고려가 필요하다. 기존의 연구들이 제시한 단일목적 혹은 다수 목적의 최적화를 추구하는 수리적 모형들 대부분은 공급업체 선정과정예서 매우 중요한 역할을 담당하는 질직 요인을 반영치 않았거나, 모형의 유연성이 제한적 이어 광범위한 활용이 힘든 실정이다. 이에 본 연구에서는 공급업체 평가 및 선정을 위해 양적요인뿐만 아니라 질적요인을 동시에 고려한 최선의 공급업체 선정과 주문량 결정을 위한 AHP기법과 선형계획모형을 결합한 통합모형을 제시하였다. 본 통합모형은 공급업체 선정을 위한 평가요인과 이들의 상대적 중요도를 기업의 경영상황에 따라 선택 조정할 수 있으며, 제약조건에 대한 추가나 수정에 유연성을 부여함으로써 기업의 공급업체 평가 및 선정을 위한 실제적인 활용 가능성을 제고시키고자 하였다

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제18권10호
• /
• pp.217-223
• /
• 2013

본 연구는 사회복지 현장실습이 진로선택에 미치는 영향에 관한 연구를 통계분석 기법을 중심으로 연구하고자 한다. 복지 현장실습이 전문가를 양성시키는 중요한 곳이기 때문에 지식, 가치, 실천적 기술을 파악하고자 한다. 이러한 측면에서 복지현장실습이 진로와 직결되기 때문에 사회복지학과의 교과수업 만족도, 기관 등 연계를 원하는 정도, 사회복지학과의 실습에 관한 요인인 실습의 만족도에 대해 분석하고자 한다. 첫째, 사회복지학과 실습생들의 개인적 특성을 파악한다. 둘째, 사회복지학과 요인과 진로선택의 관계를 규명한다. 셋째, 사회복지학과 대학(원)생들이 사회복지현장실습이 진로선택에 영향을 주는지 살펴본다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제23권4호
• /
• pp.627-641
• /
• 2012

본 연구는 다차원 분할표 형태로 정리된 범주형 자료가 결측치나 무응답을 가지고 있을 때 주어진 자료를 가장 잘 설명하고 예측의 정확도를 높일 수 있는 모형의 추정과 모형의 선택 문제를 다루었다. 무시할 수 없는 무응답 (non-ignorable non-response)체계하에서 최대우도 추정에서 발생할 수 있는 변방값 문제를 해결하기 위하여 계층적 베이지안 모형을 고려하였다. 또한 모형 적도를 높이기 위한 변수 조합을 찾는 모형 선택의 문제를 함께 다루었다. 베이지안 접근하에서 모형 선택의 문제를 다루기 위하여 베이즈 인자 (Bayes factor)를 모형 선택의 기준으로 이용하였다. 제시된 방법은 2004년 실시된 우리나라 국회의원 선거를 앞두고 수행된 여론조사 데이터를 이용하여 실증분석을 수행하였다. 분석결과 무시할 수 없는 무응답 체계하에서 설명변수로 투표참여여부를 이용하는 것이 가장 적합한 모형으로 판명되었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제13권3호
• /
• pp.1202-1211
• /
• 2018

In this paper, induction machine operation efficiency and torque is improved using Machine Learning based Gene Optimization (ML-GO) Technique is introduced. Optimized Genetic Algorithm (OGA) is used to select the optimal induction machine data. In OGA, selection, crossover and mutation process is carried out to find the optimal electrical machine data for induction machine design. Initially, many number of induction machine data are given as input for OGA. Then, fitness value is calculated for all induction machine data to find whether the criterion is satisfied or not through fitness function (i.e., objective function such as starting to full load torque ratio, rotor current, power factor and maximum flux density of stator and rotor teeth). When the criterion is not satisfied, annealed selection approach in OGA is used to move the selection criteria from exploration to exploitation to attain the optimal solution (i.e., efficient machine data). After the selection process, two point crossovers is carried out to select two crossover points within a chromosomes (i.e., design variables) and then swaps two parent's chromosomes for producing two new offspring. Finally, Adaptive Levy Mutation is used in OGA to select any value in random manner and gets mutated to obtain the optimal value. This process gets iterated till finding the optimal value for induction machine design. Experimental evaluation of ML-GO technique is carried out with performance metrics such as torque, rotor current, induction machine operation efficiency and rotor power factor compared to the state-of-the-art works.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제20권3호
• /
• pp.77-85
• /
• 2019

1970년대 중반 이후 건설된 노후아파트의 재건축(재개발) 사업의 일환으로 재건축과 리모델링이 도입되었고, 각 사업의 활성화를 위한 정부의 정책도 지속적으로 변화하고 있다. 정책의 빈번한 변화는 사업체들 간의 사업방식 선택에 있어 갈등을 야기시켰다. 사업 초기단계의 갈등은 전체 사업 과정에 심각한 문제를 일으켰다. 따라서 본 연구는 재건축과 리모델링 사업의 비교분석을 통해 두 사업 선정 시 특정 요인이 어떤 영향을 미치는지에 대한 사업선정 요인을 분석하였다. 분석에 기초하여 네 개의 범주와 26개의 요인들을 도출하였다. 그 후 사업 선택과 관련된 상대적 중요도와 영향 값의 분석에 사용된 AHP 방법 및 PROMETHEE 방법을 통해 각 선정 요소의 우선순위를 도출하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권3호
• /
• pp.107-114
• /
• 2022

본 논문에서는 질병관리청 국민건강영양조사(KNHANES: Korea National Health and Nutrition Examination Survey) 데이터베이스에서 특징선택 방법으로 고혈압을 감지 예측하는 방법을 개선했다. 또한 만성 고혈압과 관련된 다양한 위험 요인을 확인하였다. 본 논문은 3가지로 나누어, 첫째 결측값을 제거하고 Z-변환을 하는 데이터 전처리 단계이다. 다음은 데이터 셋에서 특징선택법을 기반으로 하는 요인분석(FA)을 사용하는 특징선택 단계이며, 특징선택을 기반으로 다중공선형 분석(MC)와 특징중요도(FI)을 비교했다. 마지막으로 예측분석단계에서 고혈압 위험을 감지하고 예측하는데 적용했다. 본 연구에서는 각 분류 모델에 대해 ROC 곡선(AUC) 아래의 평균 표준 오차(MSE), F1 점수 및 면적을 비교한다. 테스트 결과 제안한 MC-FA-RF모델은 80.12% 가장 높은 정확도를 보이고, MSE, f-score, AUC 모델의 경우 각각 0.106, 83.49%의, 85.96% 으로 나타났다. 이러한 결과는 고혈압위험 예측에 대한 제안된 MC-FA-RF 방법이 다른 방법에 비해 우수함을 보이고 있다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
• /
• 제6권4호
• /
• pp.497-507
• /
• 1993

Four truncation selection schemes (SSs) were framed to predict and compare the age structures and genetic responses under the influence of various factor employing the scheme-specific algorithms. Two paths of selection, sires (bulls' sires) and dams (bulls' dams) to breed young bulls were considered. Among variable factors, four levels (0.3, 0.5, 0.7, 0.9) of precision of evaluation, five levels (0.0, 0.05, 0.10, 0.15, 0.20 genetic standard deviation) of genetic differences among age classes and 4 levels of proportions selected (for bulls' sire, 0.05, 0.10, 0.125, 0.25, and for bulls' dams 0.02, 0.04, 0.05, and 0.10) contemplated on both paths of selection. The number of age classes for bulls' dams and bulls' sires were 4 or 8 and 2 or 4, respectively. The stayability across age classes for bulls' dams was assumed to be 0.80 or 0.60. The candidates for selection for bulls' sires were equally distributed (0.5 or 0.25) across the age classes. The SS1 (selection on same proportions as candidates' distribution) revealed longest generation lengths and lowest yearly genetic responses. The average ages were youngest and yearly genetic responses were highest in SS4 (selection at each age-specific truncation point with the same average genetic superiority of selected parents across the ages) and followed by SS3 (selection at each agespecific truncation point with same predicted genetic values) and SS2 (selection at common truncation point on phenotypic values) in a population with overlapping generations. The results revealed the importance of choosing suitable selection scheme to acquire maximum yearly genetic responses especially when the genetic differences among age classes are large and the precision of evaluation is relatively low.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제13권1호
• /
• pp.73-82
• /
• 2013

In pattern classification, feature selection is an important factor in the performance of classifiers. In particular, when classifying a large number of features or variables, the accuracy and computational time of the classifier can be improved by using the relevant feature subset to remove the irrelevant, redundant, or noisy data. The proposed method consists of two parts: a wrapper part with an improved genetic algorithm(GA) using a new reproduction method and a filter part using mutual information. We also considered feature selection methods based on mutual information(MI) to improve computational complexity. Experimental results show that this method can achieve better performance in pattern recognition problems than other conventional solutions.