• 제목/요약/키워드: one-way paper cup

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월드컵 축구 예제를 통한 통계교육 (Teaching Statistics through World Cup Soccer Examples)

  • 김혁주;김영일
    • 응용통계연구
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    • 제23권6호
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    • pp.1201-1208
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    • 2010
  • 확률과 통계 교육에서 학생들의 관심을 집중시켜 강의 효과를 높일 수 있는 예제들을 발굴하는 데 있어 많은 학자들의 꾸준한 노력이 뒤따라야 한다. 여러 분야의 예제를 제시할 수 있지만, 특히 다양한 예제들을 찾을 수 있는 분야가 스포츠이며, 그 중에서도 월드컵 축구는 여러 가지 흥미로운 문제들의 보고(寶庫)이다. 월드컵 축구대회는 전 국민적 관심사이기 때문에, 이 분야의 예제를 통한 학습 역시 확률과 통계에 대한 학생들의 관심도를 진작시킬 수 있는 효과적인 방법이라 본다. 본 논문에서는 월드컵 축구의 조별 리그와 16강 토너먼트 등의 경기 방식과 승점제 및 조편성과 관련된 경우의 수와 확률 문제들을 제시하였으며, 통계모형을 이용한 시뮬레이션을 통해 2010 남아공 월드컵을 앞둔 시점이라 가정하고 본선 진출 각 팀의 16강 진출 확률과 우승 확률을 계산하는 논리적 방법을 제안하였다.

Effect of Coating Methods on the Properties of Poly(lactide)-coated Paperboard: Solution Coating vs. Thermo-compression Coating

  • Rhim, Jong-Whan
    • Food Science and Biotechnology
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    • 제18권5호
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    • pp.1155-1160
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    • 2009
  • Poly(lactide) (PLA)-coated paperboards were prepared by solution coating and thermo-compression coating methods and their effect of coating on the packaging properties such as tensile, water resistance, water vapor barrier, and heat sealing properties was tested. Compared with uncoated control paperboard, tensile strength (TS) of PLA-coated paperboard increased profoundly (2.2-2.6 folds) with slight increase in elongation at break (E). Water absorptiveness (WA) of the paperboard decreased 74-170 folds and water vapor permeability (WVP) decreased 6.3-22.1 folds by coating with PLA, which indicates an increase in the hydrophobicity of the surface of paperboard. Compared with polyethylene (PE)-coated paperboard, both PLA-coated paperboard exhibited 2.3 time higher heat sealing strength. In addition, the PLA-coated paperboards showed equal or higher wet TS than PE-coated paperboard. All the test results showed that the paperboard coated by the thermo-compression coating method was similar to or better than those of coated by the solution coating method.

Semicircular Horizontal Approach in Breast Reduction: Clinical Experience in 38 Cases

  • Shin, Hee Su;Lee, Yong Hae;Jung, Sung Gyun;Lee, Doo Hyung;Roe, Young;Cha, Jong Hyun
    • Archives of Plastic Surgery
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    • 제42권4호
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    • pp.446-452
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    • 2015
  • Background Various techniques are used for performing breast reduction. Wise-pattern and vertical scar techniques are the most commonly employed approaches. However, a vertical scar in the mid-lower breast is prominent and aesthetically less pleasant. In contrast, a semicircular horizontal approach does not leave a vertical scar in the mid breast and transverse scars can be hidden in the inframammary fold. In this paper, we describe the experiences and results of semicircular horizontal breast reductions performed by a single surgeon. Methods Between September 1996 and October 2013, our senior author used this technique in 38 cases in the US and at our institution. We used a superiorly based semicircular incision, where the upper skin paddle was pulled down to the inframammary fold with the nipple-areola complex pulled through the keyhole. Results The average total reduction per breast was 584 g, ranging from 286 to 794 g. The inferior longitudinal pedicle was used in all the cases. The average reduction of the distance from the sternal notch to the nipple was 13 cm (range, 11-15 cm). The mean decrease in the bra cup size was 1.7 cup sizes (range, a decrease of 1 to 3). We obtained very satisfactory results with a less noticeable scar, no complication such as necrosis of the nipple or the skin flap, wound infection, aseptic necrosis of the breast tissue, or wound dehiscence. One patient had a small hematoma that resolved spontaneously. Conclusions This technique is straightforward and easy to learn, and offers a safe, effective, and predictable way for treating mammary hypertrophy.

LBG 알고리즘 기반 데이터마이닝을 이용한 네트워크 침입 탐지율 향상 (Improvement of Network Intrusion Detection Rate by Using LBG Algorithm Based Data Mining)

  • 박성철;김준태
    • 지능정보연구
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    • 제15권4호
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    • pp.23-36
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    • 2009
  • 네트워크 침입 탐지는 데이터마이닝 기법을 활용하면서 지속적으로 발전하여 왔다. 데이터마이닝에 의한 침입 탐지 기법에는 클래스 레이블을 이용한 감독 학습과 클래스 레이블이 없는 비감독 학습 방법이 있다. 본 논문에서는 클래스 레이블이 없는 비감독 학습 방법인 LBG 클러스터링 알고리즘을 이용하여 네트워크 침입 탐지 정확도를 높이는 방법을 연구하였다. 임의의 초기 중심값들로 시작하여 유클리디언 거리 기반에 의해 클러스터링을 수행하는 K-means 방법은 잡음(noisy) 데이터와 이상치(outlier)에 대하여 취약하다는 단점이 있다. 비균일이진 분할에 의한 클러스터링 알고리즘은 초기값 없이 이진분할에 의해 클러스터링을 수행하며 수행 속도가 빠르다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘의 장단점을 통합한 EM(Expectation Maximization) 기반의 LBG 알고리즘을 네트워크 침입 탐지에 적용하였으며, KDD 컵 데이터셋을 대상으로 한 실험을 통하여 LBG 알고리즘을 이용함으로써 침입 탐지의 정확도를 높일 수 있음을 보였다.

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