Purpose: In the restaurant sector, it has been known that consumers' positive perception of brands influences their positive WOM intention, and information sources play an important role in increasing credibility by enhancing consumer awareness and developing differentiated brands. This study examines the effects of information sources (e.g., advertisement, WOM, SNS) on trust (cognitive and affective) and, WOM and eWOM intention in the restaurant context. In the model, cognitive and affective trust play mediating roles in the relationships between information sources (e.g., advertisement, WOM, SNS) WOM and eWOM intention. Research design, data, and methodology: Research models and hypotheses were developed according to the research direction. The survey questionnaire items were developed and used appropriately according to the contents of this paper based on prior studies. All constructs were measured with multiple items developed and validated in prior studies. A total of 502 responses were collected from an online survey. The research model was evaluated using SmartPLS 4.0. Frequency analysis was performed to understand the demographic characteristics of the survey respondents. The reliability, convergent validity, and discriminant validity were assessed using measurement model analysis. The proposed model was verified using the structural equation model. Results: Advertisement, WOM, and SNS information sources all had a positive effect on affective trust, whereas only WOM had a significant effect on cognitive trust. In addition, affective trust had a positive effect on cognitive trust and eWOM intention but did not affect WOM intention. Finally, cognitive trust was found to have a positive effect on both WOM intention and eWOM intention. Conclusions: This study redefines the concept of where restaurant service companies should focus when providing consumers with information about their products and services. As a result, the conceptual framework of positive word of mouth intention to increase new customer visits to the restaurant brand has been expanded. In addition, this study not only presents an information source management strategy for restaurant brands, but also presents practical implications for resource allocation guidelines for customer management in the restaurant sector.
화학비료 처리구가 한우퇴비 처리구보다 출웅기는 2일, 출사기는 4일정도 빨랐다. 초장은 생육초기에는 화학비료 처리구가 가장 길었으나 생육후기(정식 55일차)에는 한우퇴비 처리구가 화학비료 처리구보다 초장이 길었다. 이는 화학비료 처리구가 한우퇴비 처리구보다 출사기가 빨라 화학비료 처리구의 생장기간이 한우퇴비 처리구보다 짧았기 때문에 나타난 현상으로 보인다. 수확 후 이삭길이는 한우퇴비 시용 처리구에서 가장 길었으며, 이삭 직경, 이삭무게, 백립중의 경우에는 화학비료 처리구와 한우퇴비 시용 처리구가 유의한 차이를 보이지 않았다. 종합적으로 한우퇴비 시용 시 이삭길이의 경우에는 한우퇴비 시용하는 것이 더 길었으며, 이삭무게와 백립중은 화학비료 시용 시와 큰 차이를 보이지 않아 한우퇴비가 화학비료를 대체할 수 있을 것으로 보인다.
본 연구는 청주시의 음풍경을 파악하기 위하여 도심 지역을 특징에 따라 상업지역, 역사지역, 도심보행지역, 대학캠퍼스지역의 4가지로 구분한 뒤 총 13개 장소에서 발생되는 소리를 사운드워킹을 통하여 조사하였다. 이를 위하여 음향전문가 5인과 일반시민 65명을 대상으로 설문조사를 수행하여 지역별 소리의 크기와 불쾌감에 대해서 주관적으로 평가하도록 하였다. 또한 자연음, 인공음 및 기계음으로 구성된 35개의 신호음 보기 중 3가지를 선택하여 큰 소리, 불쾌한 소리, 듣기 좋은 소리, 대표 소리에 대한 정보를 취득하였다. 현장평가 결과, 소리의 크기와 불쾌감 사이에 매우 큰 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 또한 지역별 신호음을 분석한 결과 상업지역은 기계음, 역사지역은 인공음과 자연음이 그 장소를 대표하는 소리로 나타났으며 도심보행지역과 대학캠퍼스의 대표 소리는 인공음인 것으로 나타났다. 한편 현장평가시 각 측정점의 상황을 녹음 및 녹화한 뒤 이를 이용해 실험실에서 20인을 대상으로 청감평가를 수행하였다. 실험실평가 결과 가장 크게 들리는 소리는 기계음과 인공음, 가장 불쾌하게 들리는 소리는 기계음, 가장 듣기 좋은 소리는 자연음과 인공음으로 나타나 현장평가와 유사한 경향성을 보여주고 있었다.
본 논문에서는 초소형 드론에 탑재가 가능하도록 소형화한 GPS 대역(L1 대역 중심 주파수 : 1.575 GHz) 안테나를 제안하였다. 소형화는 λ/4 마이크로스트립 안테나를 기저로 섭동법을 적용시키고, 패치 가장자리의 전류 길이를 길게 하는 개념으로 실현시켰다. 제안된 안테나는 10 mm × 9 mm × 10 mm(0.05 λ × 0.05 λ × 0.05 λ) 크기의 스티로폼(εr=1.06, 두께=10 mm) 표면에 장착 가능한 인쇄형으로 제작하였다. 임피던스 매칭을 위해 급전 선로의 두께 및 길이, 단락 스터브 간의 간격을 조절하였으며, 그 결과, 제작된 안테나는 중심주파수 1.575 GHz에서 S11은 -38.6 dB를 얻었으며, 방사 패턴 측정 결과, 0° 방향에서 xz-plane의 Eθ 성분 이득 1.87 dBi, yz-plane의 Eθ 성분 이득 -1.7 dBi의 특성을 얻었다. 결과적으로, λ/2 마이크로스트립 패치 안테나와 비교하여 98.8 %의 체적 축소율을 확보함으로써, 초소형 드론에 탑재가 가능한 GPS 안테나로써 활용이 가능함을 제시하였다.
최근 차량 내 공기 질에 대한 관심이 증가함에 따라 공기 질 측정을 위한 미세먼지 감지 센서의 사용이 보편화되고 있다. 차량 내 에어컨 시스템에 설치되는 미세먼지 감지 센서 내에는 센서에 직접적으로 먼지가 가라앉지 않도록 하기 위한 축류팬이 삽입되어 있다. 센서 작동 시 축류팬의 회전으로 인한 유동 소음은 미세먼지 감지 센서의 주요 소음원으로 작용한다. 차량의 전동화가 급격화가 진행되면서 이러한 유동소음은 미세먼지센서의 제품 경쟁력의 하나로 인식되고 있다. 본 연구에서는 이러한 미세먼지센서용 소형 축류팬의 유동 성능을 개선하여 동일 유량에서 소음을 점감하였다. 먼저 대상 소형 축류팬의 공기역학적 성능을 분석하기 위해 약 2000만 개의 격자로 구성된 가상 팬 성능시험기를 구축하였다. 또한, 유량의 정확한 예측 뿐만 아니라 유동소음의 직접 계산을 위하여 압축성 대와류모사법을 사용하여 유동장을 모사하였다. 수치방법의 유효성은 예측결과와 실험 결과와의 비교를 통하여 확인하였다. 유효성이 검증된 수치 기법을 이용하여 피치각이 유동 성능에 미치는 영향을 분석하였고, 유량을 최대화할 수 있는 피치각을 도출하였다. 최적 피치각을 적용한 축류팬을 사용했을 때 유량은 8.1 % 증가하고 동일 유량에서 소음이 0.8 dBA 감소함을 확인하였다.
전색작업은 발파공 내에서 폭발가스가 쉽게 유출되지 않게 적용되는 중요한 과정이다. 전색물질은 폭발 에너지를 더 길게 공 내부에서 작용할 수 있게 하며, 암석의 파쇄도를 증가시키는데 큰 도움이 된다. 본 연구에서는 동적 충격에 반응하는 전단농화유체 기반의 전색물질을 개발하였다. 전단농화유체 기반의 전색재료의 성능을 검증하기 위해 실 규모 발파실험 및 터널현장에 대한 현장 실증을 수행하였다. 첫 번째 실험에서는 전색재료 적용에 따른 발파공 내부의 압력을 직접 측정하였고, 도심지 터널현장 실증에서는 모래전색과 전단농화유체 기반 전색재료의 발파결과를 서로 비교하였다. 발파공 내 압력측정 결과 본 연구를 통해 개발한 전색물질을 적용한 경우, 발파공 상부에서 측정된 압력이 일반적인 모래전색을 적용한 경우보다 낮았으며 폭발가스 분출량도 적었다. 또한 현장 실증결과 터널발파에서 개발전색물질의 굴착성능이 모래전색 발파의 경우보다 우수함을 검증할 수 있었다.
탄성 영상과 미세 혈류 도플러 영상과 같은 기능성 초음파 영상은 조직의 기계적, 기능적 정보를 제공함으로써 진단 성능을 향상시킨다. 그러나 기능성 초음파 영상의 구현은 데이터 획득 및 처리 시 대용량 데이터 저장과 같은 한계를 야기한다. 본 논문에서는 효율적인 횡탄성 영상 기법을 위해 데이터 획득 양을 절감시키는 서브 나이퀴스트 접근법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 나이퀴스트 샘플링 속도보다 1/3배 낮은 샘플링 속도로 데이터를 획득하고, 주파수 스펙트럼의 주기성을 이용하여 대역 통과 필터링 기반의 보간을 통해 재구성된 Radio Frequency(RF) 신호를 사용하여 횡파 신호를 추적한다. 이때 RF 신호는 67 % 미만의 비대역폭으로 제한된다. 제안하는 접근법을 검증하기 위해 기존 샘플링 속도로 획득한 횡파 추적 데이터를 이용하여 서브 나이퀴스트 샘플링된 RF 신호를 재현하고, 기존 접근법과 횡파 속도 영상을 재구성한다. 정량적 평가를 위해 재구성한 횡파 속도 영상의 군속도, 대조도 잡음 비, 그리고 구조적 유사성 지수를 비교하였다. 우리는 서브 나이퀴스트 샘플링 기반 횡탄성 영상의 가능성을 정성적, 정량적으로 입증하였고, 향후 실시간 3차원 횡탄성 영상 기술에 유용하게 적용 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 해양환경에 노출된 강부재의 표면염분과 부식량의 상관관계를 분석하기 위하여 해상강교량의 보강형 거더 부재와 강박스 실험체를 대상으로 표면염분량과 평균부식두께를 부재단위로 평가하였다. 표면염분은 월단위로 1년간 Bresle method를 활용하여 계측하였고, 부식량은 실험용 모니터링 강판에 발생한 부식생성물로 인한 중량감소량을 평균부식두께으로 환산하여 분석하였다. 표면염분과 부식량을 계측한 결과, 강부재의 형상이나 설치위치에 따라 상대적인 표면염분량과 평균부식두께의 차이가 나타났으며, 동일한 교량 내에 설치된 동일한 형상의 부재라도 부식량이 국부적으로 급격히 증가하는 것을 확인하였다. 표면염분과 부식량의 상관관계를 분석하기 위하여 표면염분에 따른 부식량 발생 경향을 평가하였으며, 부식량을 평가할 수 있는 평가식을 부재의 형상별로 분석하였다. 표면염분과 부식량의 상관관계 분석 결과, 표면염분의 영향으로 강부재에서 발생하는 부식량은 부재의 형상에 따라 약 1.15배까지 변화하는 것으로 나타났다.
우리나라의 전국 해안가 대기중 염분량 1차 조사는 2003년에 3년 동안 실시되었으며, 그 결과인 해안가 비래염분 지역계수 및 염해환경 등급은 국내 구조물의 설계/시공/유지관리에 반영되어 활용되고 있다. 그러나 그 동안 기후 변화와 해안가 지형 변화 등에 의한 환경변화로 지역별, 해역별 해안가 대기중 염분량에도 변화가 예상되어 2021년부터 2차 조사를 실시중이다. 본 논문에서는 2차 조사의 1년 동안의 지역별, 해역별로 해안가 대기중 염분량의 계절적 변동에 대한 특징을 분석하였다. 또한 우리나라와 가까이 위치해 있고, 기후가 비슷한 일본의 해안가 비래염분량 조사 결과와 비교하여 분석 결과의 객관성을 높이고자 하였다. 2차 조사 결과 평균 비래염분량은 서해안이 가장 높았으며, 계절적 변동 또한 서해안이 가장 크게 나타났다. 해역별 계절적 변동을 보면, 동해안은 여름과 가을철에, 서해안은 가을과 겨울철에, 남해안은 여름에 비래염분량이 높게 나타났으며, 1차 조사에 비해 모든 해역에서 비래염분량이 월등히 높은 기간이 짧게 나타나 계절적 변동이 더 뚜렷하게 나타났다.
최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통 안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만장의 대형차, 소형차, 중형차 별 적재 불량 차량과 일반차량으로 구분 된 데이터 셋 중 종류별로 제공되는 CCTV, 블랙박스, 카메라 시점의 적재 불량 차량 데이터 셋을 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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