This study examines the influence of innovativeness and price sensitivity on the purchase intention of smart wear. A total of 211 copies of data were analyzed to investigate a structural model and test research hypotheses using AMOS 7.0 package. The results were summarized as follows. First, fashion innovativeness and technology innovativeness negatively affected price sensitivity; however, information innovativeness positively affected price sensitivity. Second, technology innovativeness positively affected the purchase intention of smart wear; however, fashion innovativeness and information innovativeness did not affect the purchase intention of smart wear. Third, price sensitivity negatively influenced the purchase intention of smart wear. This study is useful for marketers and managers who establish marketing and a price strategy for smart wear in an exploration of the relation of consumer innovativeness, price sensitivity, and the purchase intention of smart wear.
Objective: The purpose of this study is to analyze the structural relations between infant teachers' career, efficacy, sensitivity, and the development of their professionalism. Methods: Data were collected from 320 infant teachers working at day care centers in Gyeonggi-do and Seoul. The collected data were applied to SPSS 22.0 program. With the data, correlation analysis and structural equation model analysis were conducted. Results: Firstly, infant teachers' career didn't influence the development of their professionalism directly, but indirectly affected their efficacy and sensitivity. Secondly, the variables that directly affected the development of their professionalism were teacher efficacy and sensitivity. Thirdly, teacher efficacy and sensitivity had full mediation between their career and the development of professionalism. Conclusion/Implications: Infant teachers' career affected the development of their professionalism through teacher efficacy and sensitivity. Based on the result, a plan for developing infant teachers' professionalism was proposed, and suggestions of follow-up research were discussed.
For the performance assessment of the radioactive waste disposal system (repository), a biosphere model is suggested. This biosphere model is intended to calculate the annual doses to man caused by the contaminated river water for eight pathways and four radionuclides. This model can also be applied to assess the radiological effects of contaminated well water. To account for the uncertainties on the model parameter values, parameter distributions are assigned to these model parameters. Then, Monte Carlo simulation method with Latin Hypercube sampling technique is used. Also, sensitivity analysis is performed by using the Spearman rank correlation coefficients. It is found that these methods are a very useful tool to treat uncertainties and sensitivities on the model parameter values and to analyze the biosphere model. A conversion factor is proposed to calculate the annual dose rate to humans arising from a unit radionuclide concentration in river water. This conversion factor allows for the substitution of the biosphere model in a probabilistic performance assessment computer code by one single variable.
현재 SPECT 영상에서 가장 많이 활용되는 콜리메이터는 저에너지 고해상도(low energy high resolution : LEHR) 콜리메이터이다. LEHR은 해상도에서 이점을 가지고 있으나 작은 구멍크기와 높은 차단막으로 인하여 높은 민감도 획득에 어려움이 있다. SPECT의 생산성 향상을 위해서는 LEHR보다 높은 민감도를 획득할 수 있는 콜리메이터를 사용하여 단위시간당 획득 카운트의 양을 늘림으로써 민감도를 향상시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 LEHR보다 넓은 구멍을 가진 콜리메이터를 사용할 경우 고민감도 획득과 함께 발생하는 해상도 저하 문제를 해결하기 위한 시스템 모델을 개발하여 이를 반복적 영상재구성에 적용함으로써 저하된 해상도를 개선하는 데 그 목적이 있다. 방법으로는 시스템 모델에서 흔히 사용되는 평행빔 기반의 검출 확률계산 방식 대신 고민감도 콜리메이터 사용 시에 발생하는 퍼짐현상을 팬빔으로 모델링 하였다. 또한 검출확률에 대한 가중치를 거리에 대한 함수로 정의하여 팬빔모델에 적용함으로써 정확성을 향상시켰다. 시뮬레이션으로 생성된 사이노그램에 적용한 결과 본 연구에서 제안된 모델이 평행빔 모델에 비해 동일 카운트에서 유사한 해상도를 달성하면서 촬영시간을 단축시킬 수 있었으며, 동일 촬영시간에서는 해상도를 향상시킴을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 현재 부각되고 있는 반도체 기반 픽셀방식 검출기를 위한 픽셀형 콜리메이터의 해상도 향상에도 효과적으로 적용될 수 있다.
LHR(Landfill Hazard Ranking Model) was developed for assessing the relative hazard of landfills by using the method of value-structured approach. LHR consists of combining a multiattribute decision-making method with a qualitative risk assessment approach. A pairwise comparision method was applied to determine weights of landfill factors related. To prove the validity of weights allocation of landfill hazard evaluation factors, sensitivity analysis was applied. Firstly, the impact on landfill hazard score according to variations of weights of landfill hazard factors was analyzed. Secondly, the impact on landfill hazard score according to conditions change of landfill hazard factors was analyzed. As a result of sensitivity analysis, LHR composite scores are largely influenced by some factors following sequential order such as waste volume, proximity to sensitive environments, containment facilities, distance from drinking water supplies, and waste toxicity. The relative order of landfill hazard evaluated by LHR is not influenced by the weights change of individual factors. Therefore, LHR seems to be a credible model to determine priorities of landfill remediation based on the vulnerability of water resources.
The most important factors relating to the indoor air environment are temperature, airflow, humidity, and contaminant concentration. A sensitivity analysis of indoor environment factors was carried out to grasp influences along with changes of atmospheric conditions. An integrated multizone model was used to predict these sensitivities. This model was applied to an apartment with six zones. Airflow rates are influenced very seriously by changes of wind direct or wind velocity, but are influenced very slightly by changes of outdoor air temperature and are not influenced at all by changes of outdoor air humidity or contaminant concentration. Indoor air temperatures are influenced very directly by changes of outdoor air temperature, but are influenced very slightly by wind direction or wind velocity and are not influenced at all by changes of outdoor air humidity or contaminant concentration. Indoor air humidities are influenced very directly by changes of outdoor air humidity, but are not influenced at all by changes of outdoor air contaminant concentration and have little or no influence by changes of wind direction, wind velocity, or outdoor air temperature. Indoor air contaminant concentrations are influenced very seriously by changes of wind direct or wind velocity, but are influenced somewhat by changes of outdoor air contaminant concentration and are influenced very slightly by changes of outdoor air temperature and are not influenced at all by changes of outdoor air humidity.
주의 위치로부터의 거리에 따른 시각 민감도 변화를 조사하였다. 피험자가 시야 평면의 한 점을 응시하는 동안 응시점에서 좌우 대칭으로 4。 떨어져 있는 주의 유도점중 하나를 깜빡인 다음 주의 유도점 부근에 표적 자극을 제시하였다. 피험자의 과제는 그 표적이 나타났는지의 여부를 판단하여 보고하는 것이었다. 표적 자극의 탐지율은 주의 유도점 인접한 곳에서 가장 높았으며 그곳으로부터 멀어질수록 점진적으로 감소하였다. 이러한 결과는 주의 유도에 의한 시각 민감도의 점진적 변화 모형(gradient model)을 지지하는 것이다.
인공배수 되고 있는 농업유역을 위한 확장된 TOPMODEL은 강우유출 모의를 위해 개발되어졌다. 불포화흐름의 해석을 위해 기존 모형의 저류함수법과 본 연구에서 새로이 제시하는 전달함수법을 비교하였다. 매개변수의 민감도 결정과 저류함수법과 전달함수법간의 거동의 비교를 위하여 영역화 민감도 분석기법이 쓰였다. Monte-Carlo 방법을 활용한 변수 추정시, 전달함수를 활용한 모의가 보다 많은 성공적인 모의결과의 변수조합이 관찰되었다. 강우유출 양상의 계절적 변동을 고려하기 위해 일곱 개의 강우사상이 만감도 분석에 활용되었다.
Large-scale reactor simulation often requires the use of Monte Carlo calculation techniques to estimate important reactor parameters. One drawback of these Monte Carlo calculation techniques is they inevitably result in some uncertainty in calculated quantities. The present study includes parametric uncertainty quantification (UQ) and sensitivity analysis (SA) on the Advanced Test Reactor Critical (ATRC) facility housed at Idaho National Laboratory (INL) and addresses some complications due to Monte Carlo uncertainty when performing these analyses. This approach for UQ/SA includes consideration of Monte Carlo code uncertainty in computed sensitivities, consideration of uncertainty from directly measured parameters and a comparison of results obtained from brute-force Monte Carlo UQ versus UQ obtained from a surrogate model. These methodologies are applied to the uncertainty and sensitivity of keff for two sets of uncertain parameters involving fuel plate geometry and fuel plate composition. Results indicate that the less computationally-expensive method for uncertainty quantification involving a linear surrogate model provides accurate estimations for keff uncertainty and the Monte Carlo uncertainty in calculated keff values can have a large effect on computed linear model parameters for parameters with low influence on keff.
BACKGROUND/OBJECTIVES: This study aimed to predict the association between nutritional intake and diabetes mellitus (DM) by developing an artificial neural network (ANN) model for older adults. SUBJECTS/METHODS: Participants aged over 65 years from the 7th (2016-2018) Korea National Health and Nutrition Examination Survey were included. The diagnostic criteria of DM were set as output variables, while various nutritional intakes were set as input variables. An ANN model comprising one input layer with 16 nodes, one hidden layer with 12 nodes, and one output layer with one node was implemented in the MATLAB® programming language. A sensitivity analysis was conducted to determine the relative importance of the input variables in predicting the output. RESULTS: Our DM-predicting neural network model exhibited relatively high accuracy (81.3%) with 11 nutrient inputs, namely, thiamin, carbohydrates, potassium, energy, cholesterol, sugar, vitamin A, riboflavin, protein, vitamin C, and fat. CONCLUSIONS: In this study, the neural network sensitivity analysis method based on nutrient intake demonstrated a relatively accurate classification and prediction of DM in the older population.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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