The customer-focused enterprise is interested in integrating every record of an interaction with a customer. This study is to investigate the structural relationship of data integration customer analysis capability, marketing & sales capability, customer service capability, and CRM performance. 205 survey data were collected from the company which implemented the CRM package. SEM analysis shows that data integration has influence on the CRM performance through the improvement of customer analysis capability, marketing 8t sales capability, and customer service capability. The revised model for further goodness-fitting model shows that data integration has influence on the improvement of customer analysis capability, marketing & sales capability, and customer service capability. but customer analysis capability has indirect influence on CRM performance through the improvement of marketing & sales capability, customer service capability.
Geostatistical data among spatial data is analyzed in three stages: (1) variogram estimation, (2) model fitting for the estimated variograms and (3) spatial prediction using the fitted variogram model. It is very important to estimate the variograms properly as the first stage(i.e., variogram estimation) affects the next two stages. In general, the variogram is estimated with the moment estimator. To estimate the variogram, we have to decide the 'lag increment' or the 'number of lags'. However, there is no established rule for selecting the number of lags in estimating the variogram. The present paper proposes a method of choosing the optimal number of lags based on the PRESS statistic. To show the usefulness of the proposed method, we perform a small simulation study and show an empirical example with with air pollution data from Korea.
The most popular minimization method is based on the least-squares criterion, which uses the $L_2$ norm to quantify the misfit between observed and synthetic data. The solution of the least-squares problem is the maximum likelihood point of a probability density containing data with Gaussian uncertainties. The distribution of errors in the geophysical data is, however, seldom Gaussian. Using the $L_2$ norm, large and sparsely distributed errors adversely affect the solution, and the estimated model parameters may even be completely unphysical. On the other hand, the least-absolute-deviation optimization, which is based on the $L_1$ norm, has much more robust statistical properties in the presence of noise. The solution of the $L_1$ problem is the maximum likelihood point of a probability density containing data with longer-tailed errors than the Gaussian distribution. Thus, the $L_1$ norm gives more reliable estimates when a small number of large errors contaminate the data. The effect of outliers is further reduced by M-fitting method with Cauchy error criterion, which can be performed by iteratively reweighted least-squares method.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.18
no.10
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pp.110-115
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2019
Stationary and rotating blades can be found in a steam turbine generator and the airfoil shapes of these blades can be defined by point data from an aerodynamic design system. The main design process of blades is composed of two steps: first, the blade surface is modeled with the point data; and then, the section data is generated which contains composite curves with line segments and arcs for CAE of the blade. The surface is modeled by a curve-net defined by the point data, which may be extended to obtain the section data to model the blade. This paper presents methods for automating the above-mentioned steps, which have been implemented in the commercial CAD/CAM system, Unigraphics, with API functions written in C-language. Finally, the proposed methods have been applied to model the blade of a steam turbine generator.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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1994.02a
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pp.50-50
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1994
Half-metallic Heusler alloys (NiMnSb, ppdMnSb, pptMnSb) have attracted much attention due to their unique electronic and magnetic structures. Sppin-ppolarized band structure calculation ppredicts metallic behavior for the majority sppin states and semiconductor behavior for the minority sppin states. We have studied the electronic structures of these half-metallic Heusler alloys by core-level pphotoemission sppectroscoppy of Mn 2pp and 3s XppS sppectra. We found large intensities of Mn 2pp satellites and 3s exchange spplitting comppared with other metal Mn-alloys. These satellite structure can be understood by applying Anderson imppurity model. This fact supports the calculated sppin pprojected ppartial density of states which suggests that the valence electrons be highly sppin ppolarized near Fermi level and that the electrons involved with charge-transfer be mainly minority sppin ones which have semiconducting band structure. The trend of charge transfer energies Δ from ligands (Sb 5pp) to Mn 3d, obtained from our model fitting, is consistent with that calculated from sppin pprojected ppartial density of state. Also the trend of d-d electron correlation energies U calculated from Mn Auger line L3 VV by Mg $K\alpha$ source is comppatible with that resulted from our model fitting. We fitted the Mn 3s curve in the same way as for insulating Mn comppounds by using the same pparameters calculated from Mn 2pp curve fitting exceppt for the Coulomb interaction energy Q between core hole and d-electrons. The 3s sppectra were analyzed by combing the charge transfer model and a simpple model taking into account the configuration mixing effect due to the intra-shell correlation. We found that the exchange interaction between 3s hole and 3d electrons is mainly respponsible for the satellite of Mn 3s sppectra. This is consistent with the neutron scattering data, which suggests local 3d magnetic moment. We find that the XppS analysis results of Mn 2pp and 3s satellite structures of half-metallic Heusler alloys are very similar to those of insulating transition metal comppounds.
In order to solve problems in automatic quality inspection of tablet capsules, computation-efficient image processing technique, appropriate threshold setting, edge detection and segmentation methods are required. And since existing automatic system for quality inspection of tablet capsules is of very high cost, it needs to be reduced through the realization of low-price hardware system. This study suggests a technique that uses low-cost camera module to obtain image and inspects dents on tablet capsules and sorting them by applying TLS curve fitting technique and edge-based image segmentation. In order to assess the performance, the major classifications algorithm of PCA, ICA and SVM are used to evaluate training time, test time and accuracy for capsule image area and curve fitting edge data sets.
Objective: The objectives were to investigate correlations between energy digestibility (digestible energy [DE]:gross energy [GE]) and various fiber types including crude fiber (CF), total dietary fiber (TDF), soluble dietary fiber (SDF), insoluble dietary fiber (IDF), neutral detergent fiber (NDF), and acid detergent fiber (ADF), and to develop prediction equations for estimating DE in feed ingredients and diets for growing pigs. Methods: A total of 289 data with DE values and chemical composition of feeds from 39 studies were used to develop prediction equations for DE. The equations were validated using values provided by the National Research Council. Results: The DE values in feed ingredients ranged from 2,011 to 4,590 kcal/kg dry matter (DM) and those in diets ranged from 2,801 to 4,203 kcal/kg DM. In feed ingredients, DE:GE was negatively correlated (p<0.001) with NDF (r = -0.84), IDF (r = -0.83), TDF (r = -0.82), ADF (r = -0.78), and CF (r = -0.72). A best-fitting model for DE (kcal/kg) in feed ingredients was: 1,356 + (0.704 × GE, kcal/kg) - (60.3 × ash, %) - (27.7 × NDF, %) with R2 = 0.80 and p<0.001. In diets, DE:GE was negatively correlated (p<0.01) with NDF (r = -0.72), IDF (r = -0.61), TDF (r = -0.52), CF (r = -0.45), and ADF (r = -0.34). A best-fitting model for DE (kcal/kg) in diets was: 1,551 + (0.606 × GE, kcal/kg) - (22.1 × ash, %) - (25.6 × NDF, %) with R2 = 0.62 and p<0.001. All variables are expressed as DM basis. The equation developed for DE in feed ingredients had greater accuracy than a published equation for DE. Conclusion: All fiber types are reasonably good independent variables for predicting DE of swine feeds. The best-fitting model for predicting DE of feeds employed neutral detergent fiber as an independent variable.
With the advent of high speed digital signal processing chips, new digital techniques have been introduced to the hearing instrument. This advanced hearing instrument circuitry has led to the need or and the development of new fitting approach. A number of different fitting approaches have been developed over the past few years, yet there has been little agreement on which approach is the "best" or most appropriate to use. However, when we develop not only new hearing aid, but also its fitting method, the intensive subject-based clinical tests are necessarily accompanied. In this paper, we present an objective method to evaluate and predict the performance of hearing aids without the help of such subject-based tests. In the hearing impairment simulation (HIS) algorithm, a sensorineural hearing impairment model is established from auditory test data of the impaired subject being simulated. Also, in the hearing impairment simulation system the abnormal loudness relationships created by recruitment was transposed to the normal dynamic span of hearing. The nonlinear behavior of the loudness recruitment is defined using hearing loss unctions generated from the measurements. The recruitment simulation is validated by an experiment with two impaired listeners, who compared processed speech in the normal ear with unprocessed speech in the impaired ear. To assess the performance, the HIS algorithm was implemented in real-time using a floating-point DSP.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.40
no.3
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pp.245-252
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2016
In this study, an alternative bend design is proposed to overcome the aging problem in piping bends. In this design, the foam pad is not included. Finite element analysis was performed based on the total pipe diameter. From this analysis, the shape of the Shear Control Ring (SCR) was determined. Temperature, stress, and other data of the proposed reinforced pipe were acquired and analyzed after the test was performed. The value of the thermal stress for the reinforced steel pipe satisfied the required standard without the foam pad based on the manufacturing of the reinforced fitting and construction site of the test. The reinforcement provided a shear strength level for the foam pad that resulted in maximum shear stress less than stress based on the original foam pad applied at the pipe bend. Additionally, an increasing factor of safety effect for the reinforced fitting application was discovered.
The dynamic moduli of asphalt concrete are very important for the analysis and the design of asphalt pavement systems. The dynamic modulus master curve is usually represented by a sigmoidal function. The Ramberg-Osgood model was widely used for fitting of normalized modulus reduction curves with strain of soils in soil dynamic fields. The master curves were obtained by both sigmoidal functions and modified Ramberg-Osgood model for the same dynamic modulus data set, the fitting abilities of both methods were excellent. The coefficients in sigmoidal function are coupled. Therefore, it is not possible to separate the characteristics of the master curve with absolute value and shape. However, the each fitting coefficient in the Ramberg-Osgood model has a unique effect on the master curve, and the coefficients are not coupled with each other.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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