현재, 에너지 효율 향상으로 소비감축을 시행하는 새로운 에너지 시스템이 대두되고 있다. 이에 스마트그리드가 확산되면서 계시별 요금제가 확대되고 있다. 계시별 요금제는 계절별 / 시간별로 요금을 다르게 적용해 사용량에 따라 요금을 내는 요금제이다. 본 연구에서는 에너지 전력 사용량 데이터를 예측하기 위해, 온도/요일/시간/계절 등 외부 요인을 고려하고 시계열 예측 모델인 LSTM을 활용한다. 이러한 에너지 사용량 예측 모델을 기반으로 기기별 사용패턴을 분석하여 전력 에너지를 최대부하시간대에서 경부하시간대로 수요이전 함으로써 에너지 사용요금을 절감한다. 기기별 사용패턴을 분석하기 위해서는 시간대별로 기기의 사용량 패턴을 학습 및 분류하는 clustering 기법을 사용한다. 정리하자면, 본 연구에서는 사용자의 전력 데이터 사용량을 기반으로 사용량과 사용 요금을 예측 및 기기별 사용패턴을 분석하고 분석 기반의 맞춤형 수요이전 서비스를 제공함으로써 사용자에게 요금 절감 효과를 가져다 준다.
Nowadays mobile devices are used for various applications such as making voice/video calls, browsing the Internet, listening to music etc. The average battery consumption of each of these activities and the length of time a user spends on each one determines the battery lifetime of a mobile device. Previous methods have provided predictions of battery lifetime using a static battery consumption rate that does not consider user characteristics. This paper proposes an approach to predict a mobile device's available battery lifetime based on usage patterns. Because every user has a different pattern of voice calls, data communication, and video call usage, we can use such usage patterns for personalized prediction of battery lifetime. Firstly, we define one or more states that affect battery consumption. Then, we record time-series log data related to battery consumption and the use time of each state. We calculate the average battery consumption rate for each state and determine the usage pattern based on the time-series data. Finally, we predict the available battery time based on the average battery consumption rate for each state and the usage pattern. We also present the experimental trials used to validate our approach in the real world.
This study examined the effect of Instagram usage time (short, long) and spending on fashion products (light, heavy) on product attitude and purchase intention of products promoted by an influencer. The moderating effect of influencer type (mega, macro, micro) was also investigated. A total of 515 males and females in their 20s participated in an online survey. Descriptive statistics were analyzed and exploratory factor analysis and two-way ANOVA were conducted. Research findings were as follows. First, the usage time, both short and long, had a positive effect on product attitude. Also, the interactive effects of usage time and influencer type on product attitude were found. Consumers with short Instagram usage time displayed the highest attitude toward products promoted by a macro-influencer whereas consumers with long Instagram usage time displayed the highest attitude toward products promoted by a micro-influencer. Second, usage time and influencer type did not show interactive effects on purchase intention. Third, both categoriacl variables of users' spending on fashion products had a positive effect on product attitude. Fourth, the interaction effects of spending on fashion products and influencer types on purchase intention were found. The group of light buyers showed the highest purchase intention on products promoted by the macro-influencer while the group of heavy buyers showed the highest purchase intention of products promoted by the micro-influencer. Based on the results, implications were suggested.
This study was conducted to investigate the characteristics of smartphone usage and posture of users during using smartphone. A survey was conducted for 983 smartphone users to understand the association between smartphone usage and including subjective symptoms associated with musculoskeletal disorders. Main results from the survey were as follows; 1) 18.8% of the subjects experienced musculoskeletal symptoms at least at one of body parts. Specifically, 8.1%, 5.6%, 4.1%, and 11.3% of the subjects experienced musculoskeletal symptoms at neck, shoulder, elbow, and hand respectively, 2) The symptoms of musculoskeletal disorders were also associated with amount of text message and time for daily usage of smartphone. Specifically, relative risks of musculoskeletal disorders at hand/wrist/fingers in terms of "amount of text message" and "time for daily usage" for experienced user were 1.425 and 1.368 respectively to inexperienced user. This study identified 'amount of text message' and 'time for daily usage' as the major risk factors of smartphone usage in terms of musculoskeletal symptoms. The results of the study provided a good basis in order to remove or reduce the risks associated with musculoskeletal symptoms due to smartphone usage.
There are four main components of the CMP process: polishing pad, slurry, elastic supporter, and pad conditioner. The polishing pad is an essential component to the reproducibility of polishing uniformity in CMP process. However, the polishing pad in recently using metal CMP raised the several points of high cost caused by the increase of cycle time and the many usage of slurry. It is necessary to develop the novel polishing pad which would lead the cost reduction by the higher pad life-cycle, minimized cycle time and lower slurry usage. The characteristics of polishing pad were studied on the effects of different sets of the Polishing pad, which can be applied to metal chemical mechanical polishing process for global planarization of multilevel interconnection structure. The main purpose of this experiment is cost reduction by the increase of pad life-time, the decrease of cycle time and the lower usage of slurry through the specific hard porous structured pad design. It is confirmed that the novel polishing pad made the slurry usage decrease to 60% as well as the pad life-time increase twice with the 25% improvement of removal rate. The polishing time could be decreased and it also helped the cycle time to diminish. It can be expected that this results will help both the process throughput and the device yield to be improved.
Purpose: The study aimed to investigate the factors associated with long hours of smartphone usage and to identify the characteristics of the high-risk group among female middle school students in South Korea. Methods: The study analyzed the data of 13,648 female middle school students using their own smartphone extracted from the 13th Youth Health Behavior Online Survey (2017). The factors related to using smartphones for a long time was analyzed by binomial logistic regression. The characteristics of the high-risk group was defined by a decision tree analysis. Results: The average hours spent on smartphone usage was 269.54 minutes per day. The significant factors associated with the long hours of smartphone usage were grade, living with parents, perceived household economic status, perceived academic achievement, stress, sadness and hopelessness, the main purpose of smartphone usage, drinking, body mass index, breakfast, and satisfaction with sleep quality. The subjects showing low academic performance and having breakfast four times a week or less were more likely to use their smartphone for a long time. Conclusion: Based on the results of the research, we need to establish intervention strategies focusing on the factors influencing long-time usage of smartphone. Particularly, the subjects who show poor academic performance and skip breakfast frequently should be considered as the high-risk group for spending long hours on smartphone usage.
목적 : 20대 및 30대 장애인의 시간사용을 알아보고 많은 시간을 소요하는 활동이 무언인지에 따라 희망이 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 연구방법 : 본 연구는 2012년 11월 29일부터 12월 6일까지 부산 및 경남 지역의 재활병원에서 치료를 받고 있는 장애인 52명이 참여하였으며 주말과 평일의 일상생활시간조사를 포함한 설문지로 일대일 면접을 하였다. 결과 : 대상자들은 시간사용에서 주말에는 수면(10시간 47분)과 미디어 사용(3시간 41분), 평일에는 수면(9시간 43분)과 건강관리(5시간 12분)에 많은 시간을 소요하였다. 또한 시간사용과 희망의 관계에서는 가정관리가 주도사고와 양의 상관관계(.688)로 나타났다(p<.05). 그러나 시간사용은 희망에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 결론 : 20대 및 30대 장애인의 시간사용과 희망을 확인할 수 있었다. 이는 향후 재활분야의 전문가들에게 20대 및 30대 장애인들이 참여할 수 있는 활동을 다양하게 제시해줄 것을 제안한다.
이 연구는 부모의 스마트폰 이용과 자녀의 스마트폰 이용의 관계를 살펴보기 위한 탐색적 연구로, 부모와 자녀의 스마트폰 이용시간이 유의미한 상관관계에 있는지 확인하고자 했다. 이를 위하여 정보통신정책연구원의 '한국미디어패널조사' 11차년도 자료를 활용하여 실증적 분석을 실시했다. 연구 결과, 부모가 스마트폰을 오래 이용하는 경우 자녀 역시 스마트폰을 오래 이용하는 것으로 나타났다. 이러한 정적 상관관계는 스마트폰 전체 이용 시간과 게임 이용시간에서 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구 결과는 부모와 자녀의 스마트폰 이용 양식이 가족 이라는 단일 체계 내 구성원으로서 유사성을 보이고 있음을 시사한다. 이 연구는 개인의 미디어 이용을 가족, 미디어 이용 환경을 통해 설명하기 위한 기초 자료를 제공한다.
Software system is a hierarchical structure with collection of program units. Software system can import external packages globally or locally depending on the usage within a system. If the imported package is used globally, the soft-ware system can be influenced globally by any change of package and programmer's debugging time for the program maintenance will be greater. To solve these problems, it is desirable to use the imported package locally right on the usage point within the system. The model presented in this paper analyzed entity usage of package in structure of program, identified the usage level to obtain localization and provided information for restructure of the program to localize package usage. To obtain localization, it identified declared entities inside the imported package and analyzed the specification and body part of program unit to identify entities referenced from the imported package. The proposed model can be used to improve the maintainability of software system and contributed to reduction of programmer's debugging time in program maintenance.
본 연구는 후지5호 관광객의 주유행동과 정보이용패턴에 관한 조사에 해당된다. 또한 관광객의 주유행동과 정보이용과의 관계에 초점을 두고 있고, 이러한 관계분석은 군집분석과 수량화 모형을 이용하여 분석하였다. 이 결과 (1) 90%이상의 관광객이 후지5호 관광을 위해 1회 이상 정보를 이용하고 있으며, 여행전, 여행중, 여행전후의 정보이용이 각각 80%, 70%, 60%로 나타났다. (2) 후지5호지역의 정보이용 패턴은 3개 패턴으로 구분되었고, (3) 시 공간적 주유행동 지표(주유행동개시 및 종료시각, 체재시간, 관광지점수 등)는 각 정보이용패턴에 따른 차이가 확인 되었고, (4) 수량화 모형에서는 관광객의 주유행동지표(관광지점수, 체재시간)에 대한 의사결정이 정보이용에 의존하고 있다는 것이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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