Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.30
no.4
s.152
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pp.644-654
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2006
The purpose of this study is 1) to analyze the clothing purchasing behavior according to gender 2) to analyze the characteristics provided by the fashion on-line community, 3) to analyze the effects of the fashion on-line community characteristics to community commitment and brand loyalty. As for data collection, on-line survey was conducted for the fashion online community members in 'daum' portal site and total 404 volumes were used for the study analysis. Data were analyzed by descriptive statistics, $x^2-test$, factor analysis, regression analysis by utilizing the SPSS 10.0 program. The results of this study were as follow: First, it was found that characteristics of fashion on-line community are three factors of 'interactivity', 'information provision' and 'interest provision'. Second, as the analysis result of the effects of the fashion on-line community characteristics to the community commitment and brand loyalty, the more 'interactivity' and 'interest provision', the higher 'behavioral commitment' and at this time brand loyalty was high. The higher 'interactivity', 'interest provision' and 'information provision', the higher attitudinal commitment and brand loyalty. In addition, the more 'information provision' and 'interest provision' were, the more it positively influenced brand loyalty. It is considered that this study will help fashion enterprises establish an on-line community strategy to induce brand loyalty by analyzing the community utilization pattern of fashion on-line community members.
The purpose of this study was to investigate if star marketing of on-line shopping malls affects consumers' WOM effect, and to compare the differences of consumption behavior between female teenagers and college students. Two hundred five female teenagers and college students who had purchased fashion goods through internet shopping mall participated in this study. For data analysis, descriptive statistics, factor analysis, t-test, and multiple regression were used. As the results, first, recognition of celebrity advertising models was classified into three factors such as 'trust of product', 'attractiveness of product' and 'leading interest of product' factors. Second, the greater exposure to celebrity models, the greater the good feelings about them, showing respondents' positive consumption behavior. Third, results of multiple regression revealed that behavior of pursuing celebrities' style accounted for 37% of the explained variance WOM behavior. Finally, t-test revealed that female college students were affected more by celebrity style and bought fashion items than female teenagers. However, female teenagers conducted more WOM behavior than college students. Based on these results, on-line fashion marketers would use these data for more their efficient fashion marketing strategies.
The purposes of the study were to present the optimum slacks pattern for elementary school girls and to compare and evaluate wearing ease of the slacks. 3D scans using the Cyberware PS motion platform were carried out for 3 subjects who have different body type. The automatic drafting method was programmed by AutoLISP in CAD. Wearing tests using 3D Scanner was done for evaluation of fitness of slacks. Regression analysis, analysis of variance and post-hoc test were performed for statistical analysis of the data by SPSS program. The procedure and results were as follows: The slacks construction components for pattern drafting were derived from 10 horizontal section maps obtained from 3D scans. The automatic drafting was based on the measurements of slacks construction components and the curve of crotch line. The crotch line was drafted using of the arc function in AutoCAD. The total crotch length was calculated using the multiple regression equation. Wearing test represented that the slacks pattern developed to accomodate individual body measurements was estimated more highly than existing patterns.
This paper presents an application result of on-line fault diagnosis system for glass melting furnace using a fuzzy expert system. Operators maintain the furnace using the furnace Knowledge and experience, which directly influence the furnace and glass product. Firstly, knowledge and experience is achieved and analyzed to implement the furnace Knowledge and experience into fuzzy expert system. The acquired Knowledges determined as a crisp rule or a fuzzy rule to expect its characteristics. And, a linear regression is used as the input of fuzzy rule to consider the exact knowledge of human operator. The fuzzy expert system is implemented with G2 which is an on-line expert system tool of Gensym Co. The application to a production furnace of Samsung-Corning Co. in Suwon shows successful results of proposed fuzzy expert system.
We investigated and analysed the actual conditions and characteristics of railroad noise levels for 17 sites in the vicinity of the Seoul-Pusan Line. The results i,we summarized as follows : 11 Railroad noise level ranged to 64 ~ 74 $L_{eq}$ dB(A) at day time and ranged to 60 ~ 72 $L_{eq}$ dB(A) at night time. 21 Increased night noise level depend on the increase of trains passing at night time. 31 The major factor of Increased noise level in the vicinity of stations are using loudspeakers and stream whistle on trains. 4) Decreased effect of noise according to distance is able to be described quantitatively using regression equations of multiplicative model. $L_{eq}$=$78.59^{X-0.056}$, n =25, r=-0.994, s.e. =1.007 $P_{av}$ = $105.68X^{-0.073}$, n =25, r =-0.997, s.e. = 1.007 Also increased and decreased effect of noise according to floor in apartment Is able to be described quantitatively using regression equations of multiplicative model. $L_{eq}$ = $64.238X^{0.0567}$, n = 39, r = 0.787, s.e. = 1.004 $P_{av}$ =79.963X0.0524, n =39, r =0.689, s.e. = 1.056 5) Average noise level in high floor is over 70 $L_{eq}$ dB(A) at day and night time. so more detailed soundproofing countermeasured in high floors apartment is required.
In this paper, we suggest a noise estimation method for speech enhancement in nonstationary noisy environments. The proposed method consists of the following two main processes. First, in order to receive fewer affect of variable signals, a best fitting regression line is used, which is obtained by applying a least squares method to coefficient magnitudes in a node with a uniform wavelet packet transform. Next, in order to update the noise estimation efficiently, a differential forgetting factor and a correlation coefficient per subband are used, where subband is employed for applying the weighted value according to the change of signals. In particular, this method has the ability to update the noise estimation by using the estimated noise at the previous frame only, without utilizing the statistical information of long past frames and explicit nonspeech frames by voice activity detector. In objective assessments, it was observed that the performance of the proposed method was better than that of the compared (minima controlled recursive averaging, weighted average) methods. Furthermore, the method showed a reliable result even at low SNR.
The existence of the equivalent point for a thermal processing system was demonstrated using arbitrarily chosen ideal direct heating curves. i.e. isothermal heating curves at $120^{\circ}C$ for 10min and at $135^{\circ}C$ for 10sec. Under these conditions, G-values and F-values were calculated at various values of Ea- and z-values by applying the Arrhenius and the Bigelow models respectively. The equivalent time and equivalent temperature were determined by both line intersection and linear regression methods. The equivalent points estimated by both the line intersection and the linear regression methods were consistent and their values were the same as the heating time and temperature of the ideal direct heating curves.
Park Wook-Je;Kim Eung-Tai;Seong Kie-Jeong;Kim Yeong-Cheol
Journal of Mechanical Science and Technology
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v.20
no.8
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pp.1224-1231
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2006
The stability and control derivatives of DURUMI-lI UAV using the flight test are obtained. The flight test data is gathered from the normal flight condition (normal mode) and the flight condition assumed as the right elevator fixed (fault mode). Using real-time parameter estimation techniques, applied to Fourier transform regression method, simulates the aircraft motion. From the result, the fault of control surface is to be detected. In this paper, the results of the real- time parameter estimation techniques are compared with the results of the Advanced Aircraft Analysis (AAA). Using the aerodynamic derivatives, it provides the base line of normal/failure for the control surface by using the on-line parameter estimation of Fourier transform regression. In flight, this approach maybe helpful to detect and isolate the fault of primary control surface. It is explained how to perform the flight condition assumed as the right elevator fixed in the flight test. Also, it is mentioned how to switch between the normal flight condition and the assumed fault flight condition.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.6
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pp.598-603
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2019
Three-dimensional shape measurement technology is used in various industries. Among them, optical three-dimensional shape measurement techniques based on the optical trigonometry are mainly used in the field of semiconductor product inspection, where large quantities of three-dimensional shape measurements are made daily in factories and fine measurements are also required. The light source and the drive circuit, which are components of three-dimensional measurement equipment based on this optical trigonometry, produce heat generated by prolonged operation, and may be exposed to conditions where the ambient temperature is not constant, resulting in temperature-induced measurement errors. In this study, the compensation method of the Thermal Errors for Phase Measuring Profilometry is proposed. Three-Dimensional Shape Measurement Equipment based on Phase Measuring Profilometry is implemented to measure the height of an object and ambient temperature for 10 Hours, and a regression line was obtained line by making simple linear regression using measured temperature and height values. This regression line was used to correct the error of the height measurement according to the temperature, and thermal error was from 139.88 um(Micrometer) to 13.12 um.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.39
no.2
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pp.69-80
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2002
Sequential process of roll-bending and line heating has been used to deform the curved hull-plates in shipyards. A growing interest for the mechanization or automation of the line heating process has been noted. Relations between heating conditions and residual deformations are important components needed for the mechanization. The residual deformations are investigated by using a thermal elastic-plastic analysis based on the finite element analysis(FEA). Several experiments are also performed to examine the validity of the results of FEA. The input parameters of line heating are suggested by dimensional analysis of line heating. The dimensional analysis can extract the primary input-parameters of line heating. The relations between the heating conditions and the residual deformations are set up by multi-variate analysis and multiple-regression method. This study suggests a method for the relation between the heating conditions and the deformations lying under the line heating.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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