본 연구에서는 auto-encoder와 self-organizing map을 결합한 auto-encoder with self-organizing map(AE-SOM) 기법을 이용하여 EVA 생산공정의 이상을 검출 및 진단하였고, Granger의 인과분석을 통해 이상 검출 데이터의 이상 전파 방향을 확인하였다. 분석 데이터는 1년 7개월 간의 조업데이터를 이용하였으며, autoclave 반응기의 조업 변수를 주로 분석하였다. 데이터 전처리 과정에서 데이터의 표준화를 먼저 진행하고, 조업의 각 grade의 sample 수를 동일하게 200개 임의로 추출하였다. 이후 AE-SOM을 적용하여 각 grade의 best matching unit (BMU)를 도출하였다. 각각의 BMU를 기준으로 조업 데이터가 얼마나 벗어났는지를 기준으로 데이터의 이상을 판별하였다. 공정 이상이 발견될 시 이상원인을 contribution plot을 이용하여 확인하였고 이상원인 변수의 인과성을 Granger의 인과분석을 통해 분석하였다. 그 결과 조업 시 발생한 2번의 셧다운의 전조를 모두 검출하였으며 이상이 발생한 원인변수에서 기인한 공정 이상의 전파 방향을 분석하였다.
The economic spillover effect from technology self-reliance of NSSS(nuclear steam supply system) by Korea Atomic Energy Research Institute was evaluated. Both production spillover effect and value added spillover effect were estimated by using Input-Output table. The production spillover effect from technology self-reliance of NSSS was estimated as 135 trillion Won during 1986-2015, while the value added spillover effect was 69 trillion Won during the same period. Besides, it was found that the technology self-reliance made great contribution to unquantifiable economic benefits such as enhancement of overall nuclear technology level, improvement of the role in international nuclear society, and improved potential to nuclear technology export.
This study focused on factors influencing Internal and external problem (depression and antisocial) behavior among late-elementary children. Subjects were 481 boys and girls enrolled in the fourth. fifth. and sixth grades of public school. The contribution of grade. sex. stress, self-esteem. and social support from parents, teachers, and friends as well as school performance were studied. The instruments were the Adolescent Perceived Events Scale, the Self-Esteem Scale, the Social Support Scale for Children, the Revised Korean Version of the Center for Epidemiologic Studies' Depression Scale and Antisocial Behavior Scale. Results indicated that sex, stress, self-esteem, and the support of parents, teachers and friends reduced the level of depression. Grade, sex, stress, self-esteem, and teachers' support were related to the level of antisocial behavior. The results were discussed in terms of the effects of stress, personal and social resources, and school achievement on depression and antisocial behavior.
Objective: The purpose of this study was to investigate the effect of mothers'play belief and their children's playtime on self-determination of young children. Methods: Participants of this study were 239 mothers of 6-year-old children attending childcare centers. An online self-report survey method was implemented to investigate whether mothers appreciate the contribution of play on their children's development, if mothers allow their children's playtime, and to examine the level of self-determination of their children. SPSS 22.0 was conducted for descriptive statistics and AMOS 21.0 was used for the path analysis to investigate the hypothetical relationship among variables. Results: Mothers' play support belief had a direct influence on their children's self-determination, while young children's playtime that was also affected by their mothers' play support belief had an indirect effect on their self-determination. Conclusion/Implications: The research shows that children's self-determination can be fostered by providing time to play when they can make decisions and demonstrate goal directed behaviors, and by providing an atmosphere that emphasizes the importance of playing in one's childhood.
The purpose of this study is to examine adolescent future orientation in relation to education, work and career, and marriage and family. This study also explores the effects of adolescent future orientation in relation to their psychosocial characteristics: self-esteem, self-control, scholastic performance, and sexual permissiveness. Data were collected from 345 students in the second grade (male: 166, female: 179) of two middle schools in Seoul, Korea. Scale for adolescent future orientation was formulated based on literature review. The major findings of this study were as follows. Adolescents were found to be more future-oriented in the areas of work and career and in the area of marriage and family than in the area of education. Several hierarchical multiple regression analyses were also performed to examine the contribution of socio-demographic characteristics and future orientation to predictions of adolescent psychosocial characteristics. This study found that adolescent future orientation significantly predicted their self-esteem, self-control, and scholastic performance, while having no significant influence on sexual permissiveness.
This research examines the importance of self-leadership and manners in enhancing the adjustment to school life in adolescents. The findings are used as part of a practical strategy to develop strong high school cultures. The data were obtained by administering a self-reported questionnaire to high students adolescents residing in Seoul and Gyeonggi. A total of 316 questionnaires were used as the final data for this study. Statistical analyses were carried out using SPSS/PC. The main results of the study are as follows: First, the adolescent's self-leadership greatly influenced the student's manners. Second, the relationship between self-leadership, manners and the adjustment to school life showed a significantly positive correlation. Third, a stepwise regression analysis showed that self-leadership competency and implementation of manners made a comparatively high contribution to the adolescents' adjustment to school life. Therefore, the degree of the student's self-leadership and use of manners in order to maintain harmonious relationships with others leads to a healthy and happy scholastic life for the student.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제9권4호
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pp.47-68
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2019
The study investigates the utilization of open access repositories for visibility of academic publications by lecturers in South-East, Nigeria. The specific objectives were to investigate the types of academic publications available, platforms used in self-archiving, level of satisfaction derived by lecturers with the contribution of open access repositories, challenges and strategies. It adopted descriptive survey design. Proportionate stratified sampling technique was used to draw a sample size of 418 from the total population of 4,187 lecturers. Questionnaire and observation check list were used for data collection. Frequency count, percentage, and mean score were used to analyze the data. The study revealed that there are enough academic publications available such as books, journals, projects, and thesis with the exception of handouts. It also revealed that Google Scholar, Research Gate and Open Access Journal were the main platforms lecturers use in self-archiving; while other platforms like Institutional Repositories, among others were minimally employed. Lecturers are less satisfied with the contribution of open access repositories. All the suggested challenges such as inadequate power supply, poor network, lack of awareness and inadequate research grants were all accepted. Similarly, all the suggested strategies for improving them were accepted. Recommendations were made based on the findings such as more awareness creation on importance of open access repositories; re-training of lecturers and provision of adequate ICT infrastructures that will improve the utilization of open access repositories by lecturers which could enhance the global visibility of academic publications from the Nigerian Universities.
Purpose Virtual communities (VCs) are becoming ever more important in these days, sometimes more than offline communities. Notably, they have become significant sources of knowledge sharing. Therefore, in order to foster a VC, it is very important to understand why people share their knowledge in the VC. Under this background, this paper aims at proposing the behavioral model best explains knowledge sharing activities in VCs. Design/methodology/approach We basically design our behavioral model for knowledge sharing in VCs based on theory of reasoned action (TRA). However, to understand knowledge sharing in VCs better, we specify knowledge sharing by dividing it into knowledge contribution and knowledge use. Also, instead of 'subjective norm', we adopt 'sense of virtual community (SOVC)' as a main social factor, which has been found to be important in the literature. We also include the antecedents such as 'quality of the shared knowledge', 'trust in community members', 'passion of the community leader', 'reciprocity', and 'self efficacy', which affect VC users' attitude towards knowledge sharing and SOVC. To test the hypotheses in our proposed model, we collected 253 valid surveys from the VC users. Structural equation modeling (SEM) using AMOS 23 is employed to assess the relationships proposed as the hypotheses. Findings Major findings are as follows. SOVC positively affects both intention to contribute knowledge and intention to use knowledge. And, trust in community members positively affects the attitude towards knowledge use and SOVC. The attitude towards knowledge use is also affected by the quality of the shared knowledge. Reciprocity is found to strongly positively affect the attitude towards knowledge contribution. However, passion of the community leader and self efficacy are found to have insignificant effect on SOVC and the attitude towards knowledge contribution respectively. Our study sheds a light on how to foster VCs from the perspective of knowledge management.
본 연구에서는 자아이미지와 기업이미지와의 일치성 측면에서 기업이미지와 제품에 대한 태도와의 관계를 살펴보았다. 특히 실제적 이미지와 사회적 자아이미지로 구분하여, 일치성의 조절효과에 대해 살펴보았다. 연구결과를 사회적 기업의 책임활동이 기업이미지에 미치는 영향은 사회적 이미지에 미치는 영향요인 일부를 제외하고 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 실제적 자아이미지 일치성은 기업이미지 가운데 기업활동행위와 사회공헌행위가 제품태도에 미치는 영향을 조절하는 것으로 나타났다.
A self-diagnostic monitoring system is a system that has the ability to measure various physical quantities such as temperature, pressure, or acceleration from sensors scattered over a mechanical system such as a power plant, in order to monitor its various states, and to make a decision about its health status. We have developed a self-diagnostic monitoring system for an air-operated valve system to be used in a nuclear power plant. In this study, we have tried to improve the self-diagnostic monitoring system to increase its reliability. We have implemented three different machine learning algorithms, i.e., logistic regression, an artificial neural network, and a support vector machine. After each algorithm performs the decision process independently, the decision-making module collects these individual decisions and makes a final decision using a majority vote scheme. With this, we performed some simulations and presented some of its results. The contribution of this study is that, by employing more robust and stable algorithms, each of the algorithms performs the recognition task more accurately. Moreover, by integrating these results and employing the majority vote scheme, we can make a definite decision, which makes the self-diagnostic monitoring system more reliable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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