• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제28권4호
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• pp.691-715
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• 2022

본 연구에서는 인스타그램 부계정 사용과 지각된 온라인 사회적 지지, 자기감시성, 그리고 주관적 안녕감의 관계를 살펴보았다. 더 나아가, 자기감시성과 지각된 온라인 사회적 지지의 관계를 인스타그램 계정 수가 매개하는지 알아보았다. 이를 위하여 20대 성인을 대상으로 온라인 조사 연구를 수행하였으며, 총 396명의 자료를 수집하였다. 분석 결과, 인스타그램 계정 수는 지각된 온라인 사회적 지지 및 자기감시성과 정적 상관을 보였으나, 주관적 안녕감과는 유의한 상관을 보이지 않았다. 다음으로, 자기감시성이 인스타그램 부계정 사용에 미치는 영향을 분석한 결과, 자기감시성이 높을수록 부계정을 사용할 확률이 높음을 알 수 있었다. 또한, 인스타그램 계정 수는 자기감시성과 지각된 온라인 사회적 지지의 관계를 부분 매개하는 것으로 나타났다. 즉, 자기감시성이 높을수록 인스타그램 계정이 많았으며, 많은 인스타그램 계정은 지각된 온라인 사회적 지지의 수준을 증가시키는 것으로 나타났다. 본 연구는 국내에서 최초로 인스타그램 부계정 사용과 지각된 온라인 사회적 지지, 자기감시성 및 주관적 안녕감의 관계를 확인하였으며, 자기감시성이 인스타그램 계정 수를 매개로 하여 지각된 온라인 사회적 지지로 이어지는지 탐색하였다는 데 의의가 있다. 또한, 온라인 상호 작용이 현실 세계와 어떻게 연결되는지 조명했다는 점에서 사회적 의의도 지닌다.

• Smart Structures and Systems
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• 제14권2호
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• pp.129-144
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• 2014

In this paper, a fuzzy inference system and an analytical hierarchy process-based online evaluation technique is developed to monitor the condition of the 32-km Donghai Bridge in Shanghai. The system has 478 sensors distributed along eight segments selected from the whole bridge. An online evaluation subsystem is realized, which uses raw data and extracted features or indices to give a set of hierarchically organized condition evaluations. The thresholds of each index were set to an initial value obtained from a structure damage and performance evolution analysis of the bridge. After one year of baseline monitoring, the initial threshold system was updated from the collected data. The results show that the techniques described are valid and reliable. The online method fulfills long-term infrastructure health monitoring requirements for the Donghai Bridge.

• KSBB Journal
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• 제28권1호
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• pp.24-30
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• 2013

Dissolved oxygen, pH and cell concentration have been online monitored in cultivation processes with Escherichia coli by using a $MABOOMS^{TM}$ (microplate-based bioreactor with optical online monitoring systems). Fluorescent sensing membranes containing Ru ${(dpp)_3}^{2+}$ or HPTS were prepared with GA sol-gel matrix and coated into a well of a 24-well microplate. Fluorescence intensity was measured and correlated to the dissolved oxygen or pH. Cell concentrations were also online monitored by measuring optical reflectance at 650 nm. A well of a 24-well microplate could also be divided into 4 parts, each of which was coated with fluorescent sensing membranes for the detection of dissolved oxygen or pH. The 24-well microplate coated with fluorescent sensing membranes or a 4-divided sensing membrane. was used to online monitor the dissolved oxygen, pH and cell concentration during E. coli cultivations. The online monitoring results showed the characteristics of cell growth in cultivation processes very well.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.85-96
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• 2015

외모와 신체에 대한 관심 증가로 인한 관련 산업들의 폭발적인 성장에도 불구하고 기존 연구들은 신체 존중감과 소비자의 구매의도 사이의 관계에 대한 일관적 결론에 도달하지 못하고 있다. 본 연구에서는 온라인 패션제품을 대상으로 신체 존중감과 소비자 구매의도 사이의 관계를 검토하고 이들 관계에서 존재하는 자기 감시성의 조절적 역할에 대해 살펴보았다. 172명의 소비자를 대상으로 위계적 조절 회귀분석을 실시한 결과, 신체 존중감은 온라인 패션상품에 대한 소비자의 구매의도 형성에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 자기 감시성은 신체 존중감과 온라인 패션제품에 대한 소비자의 구매의도와의 관계에서 긍정적인 조절 역할을 하는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.526-536
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• 2021

본 연구는 어떤 요인들이 온라인 육아 커뮤니티의 지속적 참여 의향에 영향을 미칠 수 있는지를 살펴보고자 하였다. 온라인 육아 커뮤니티 지속적 참여 의향 영향 가능 요인으로 커뮤니티 특성 차원에서는 신뢰, 호혜성 및 인지된 보안성을 도출하였고, 이용자 차원에서는 명성 동기, 정보 동기, 즐거움 동기 및 자기감시성 요인을 선행 연구를 기반으로 도출하였다. 이들 요인들이 온라인 육아 커뮤니티 지속적 참여 의향에 어떠한 영향을 미치는지 또한 실증적으로 검증하였다. 자기감시성이 조절 효과를 가지는지 역시 검증하였다. 온라인 육아 커뮤니티에 현재 가입해 있는 20-40대 사이의 여성 응답자를 대상으로 온라인 설문을 통해 자료를 수집하였으며, 수집된 자료를 위계적 회귀분석을 통하여 분석하였다. 연구 결과 신뢰, 호혜성과 정보 동기가 온라인 육아 커뮤니티 지속적 참여 의향에 긍정적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 자기감시성은 호혜성과 지속적 참여 의향 관계에서 조절 효과를 보이는 것으로 확인되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권5호
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• pp.207-211
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• 2018

본 연구는 온라인 광고유형 (제품광고와 이미지광고)의 효과에 조절변인으로 영향을 미치는 자기 검색도의 역할을 검증하기 위한 목적으로 실시되었다. 수도권 소재 160명의 대학생을 대상으로 $2{\times}2$ 요인설계로 실험이 실시되었다. 자기 검색도가 낮은 집단은 이미지를 강조하는 온라인 광고 보다는 제품의 특성을 강조하는 온라인 광고에 더 긍정적인 반면에, 자기 검색도가 높은 집단은 제품의 특성을 강조하는 온라인 광고 보다는 이미지를 강조하는 온라인 광고에 더 긍정적으로 반응할 것이라는 가설을 세우고 연구가 진행되었다. 연구결과, 텔레비전과 신문과 같은 전통광고를 대상으로 한 연구결과에서와 마찬가지로 온라인 광고에서도 가설이 검증되었다. 연구결과를 바탕으로 온라인광고 크리에이티브 전략과 효과를 제고할 수 있는 이론적 논의와 실무적 함의를 논의하였다.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제7권4호
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• pp.345-365
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• 2020

At present, many machine leaning and data mining methods are used for analyzing and predicting structural response characteristics. However, the platform that combines big data analysis methods with online and offline analysis modules has not been used in actual projects. This work is dedicated to developing a multifunctional Hadoop-Spark big data platform for bridges to monitor and evaluate the serviceability based on structural health monitoring system. It realizes rapid processing, analysis and storage of collected health monitoring data. The platform contains offline computing and online analysis modules, using Hadoop-Spark environment. Hadoop provides the overall framework and storage subsystem for big data platform, while Spark is used for online computing. Finally, the big data Hadoop-Spark platform computational performance is verified through several actual analysis tasks. Experiments show the Hadoop-Spark big data platform has good fault tolerance, scalability and online analysis performance. It can meet the daily analysis requirements of 5s/time for one bridge and 40s/time for 100 bridges.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권3호
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• pp.842-850
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• 2021

Real Time Simulation (RTS) has long been used in the nuclear power industry for operator training and engineering purposes. And, Online Simulation (OLS) is based on RTS and with connection to the plant information system to acquire the measurement data in real time for calibrating the simulation models and following plant operation, for the purposes of analyzing plant events and providing indicative signs of malfunctioning. An OLS system has been developed to support PWR operations for CPR1000 plants. The OLS system provides graphical user interface (GUI) for operators to monitor critical plant operations for preventing faulty operation or analyzing plant events. Functionalities of the OLS system are depicted through the maneuvering of the GUI for various OLS functional modules in the system.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권12호
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• pp.4751-4758
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• 2022

Two-phase flow may almost exist in every branch of the energy industry. For the corresponding engineering design, it is very essential and crucial to monitor flow patterns and their transitions accurately. With the high-speed development and success of deep learning based on convolutional neural network (CNN), the study of flow pattern identification recently almost focused on this methodology. Additionally, the photographing technique has attractive implementation features as well, since it is normally considerably less expensive than other techniques. The development of such a two-phase flow pattern online monitoring system is the objective of this work, which seldom studied before. The ongoing preliminary engineering design (including hardware and software) of the system are introduced. The flow pattern identification method based on CNNs and transfer learning was discussed in detail. Several potential CNN candidates such as ALexNet, VggNet16 and ResNets were introduced and compared with each other based on a flow pattern dataset. According to the results, ResNet50 is the most promising CNN network for the system owing to its high precision, fast classification and strong robustness. This work can be a reference for the online monitoring system design in the energy system.

• 약학회지
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• 제60권2호
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• pp.85-91
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• 2016

Drying of granules for tablet formulation is one of the important unit operations. The loss on drying method is traditionally used for this purpose. However, it is a time-consuming method, requiring at least 1 h. Moreover, it is ineffective in monitoring the moisture content of granules during the drying process. In this study, online real-time monitoring of moisture content during the drying process was successfully performed using near-infrared (NIR) spectroscopy. NIR spectra were collected during 15 different drying batches for developing a reliable NIR spectroscopic method. Such a large number of batches were used to develop a more robust partial least squares (PLS) model. NIR spectra collected from 12 batches were used for developing the model that was validated by predicting the moisture content of the samples in the remaining 3 batches. The standard errors of predictions (SEPs) in the measurement of batch 1, batch 2, and batch 3 were 0.52%, 0.57%, and 0.56%, respectively. The online NIR spectroscopic method developed in this study was reliable and accurate in monitoring the moisture content during the drying process.