저비용항공사 광고모델 특성이 브랜드 이미지와 브랜드 충성도에 미치는 영향: 인구통계적 특성의 조절효과를 중심으로

오아현(Oh, Ah-Hyun),박혜윤(Park, Hyeyoon),박소연(Park, Soyeon) 한국문화산업학회 2020 문화산업연구 Vol.20 No.4

본 연구에서는 제주항공을 중심으로 항공사의 광고모델 특성들이 고객이 인지하는 브랜드 태도와 브랜드 충성도에 영향을 미치는 지에 대해 실증분석을 하여 광고모델의 효율적 선택을 제고하고자 하였다. 항공사 광고모델 특성에 따라 브랜드 태도와 브랜드 충성도 영향을 주는 요인이 무엇인지 관계를 파악하고, 항공사 마케팅 활동에 경영학적 시사점을 주고자 한다. 항공사 광고모델의 특성인 매력성, 전문성, 신뢰성 중 전문성과 신뢰성은 브랜드 태도에 정(+) 영향을 주며, 광고모델의 특성인 전문성과 신뢰성은 브랜드 충성도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 항공사의 모델에 대해 고객들이 인지하는 매력성 보다 전문성과 신뢰성이 더 주요하다는 것을 의미한다. 또한 항공사에 대한 브랜드 태도와 브랜드 충성도에 유의미한 긍정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 고객이 항공사에 갖는 호감도에 따라 구매활동에 영향을 주게 된다는 것을 시사한다. 이용객의 인구통계적 특성 중 성별, 연령, 이용횟수, 정보습득원천은 광고모델특성이 항공사의 브랜드 태도와 브랜드 충성도에 미치는 영향에 조절효과를 하는 것으로 나타났다. In this study, Jeju Air tried to enhance the efficient choice of advertising models by analyzing whether the characteristics of the airline"s advertising model affect the brand attitude and brand loyalty recognized by customers. Based on the characteristics of the airline"s advertising model, we want to find out the relationship between the factors that affect brand attitude and brand loyalty, and give managerial implications to airline marketing activities. Among the characteristics of the airline"s advertising model: attractiveness, professionalism, and reliability, expertise and reliability have a positive influence on brand attitude, and professionalism and reliability, which are characteristics of the advertising model, have been shown to affect brand loyalty. In other words, expertise and reliability are more important than the attractiveness that customers perceive about the airline model. In addition, brand attitudes to airlines have been shown to have a positive impact on brand loyalty, suggesting that the customer"s favourability with the airline will affect purchasing activities. Among the demographic characteristics of users, gender, age, frequency of use, and source of information acquisition were found to have a controlling effect on the impact of advertising model characteristics on the airline"s brand attitude and brand loyalty.

자동차 CAE 모델에 대한 계층 및 통계적 검증

이규석(Guesuk Lee),손혜정(Hyejeong Son),김원곤(Wongon Kim),오현석(Hyunseok Oh),윤병동(Byeng D. Youn) 대한기계학회 2016 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2016 No.12

Computer-aided engineering (CAE) is widely used for designing and assessing various types of engineering products. In automotive industry, where the product cycle has become shorter than ever before, implementation of CAE model is actively engaged. The biggest issue on active usage of CAE is to build a high-fidelity computational model. One research field, called Validation and Verification (V&V), has been involved in enhancing the credibility of CAE model through numerous studies. Most of V&V studies focus on statistical model validation which considers various sources of uncertainty. For a large scale model, for example vehicle system model, hierarchical approach aids improving the credibility of CAE model from the bottom level to the top level of an engineering system. In this study, case studies of statistical model validation on steering column and suspension are introduced.

콘크리트 구조물의 확률론적 탄산화 예측 모델 개발 및 내구성 해석

정현준(Jung Hyunjun) 대한토목학회 2010 대한토목학회논문집 A Vol.30 No.4A

최근에 탄산화 콘크리트 구조물의 정량적인 사용수명과 장기적인 성능을 확보하고 예측하기 위해서 확률론적인 내구성 해석 및 설계를 수행하는 연구가 많이 진행되고 있다. 이와 관련하여 콘크리트 구조물에 확률론적 내구성 설계 개념을 도입되고 있다. 본 논문에서는 탄산화 콘크리트 구조물의 통계적인 자료를 이용하여 Fick의 첫 번째 법칙에 근거한 탄산화 예측모델에 적용하였으며, 이를 이용하여 확률론적 내구성 해석을 수행하였다. 이 예측모델에 관련된 설계변수인 CO₂ 확산계수, 대기중의 CO₂ 농도, CO₂ 흡착량, 시멘트 수화도 등의 영향을 검토하였다. 확률론에 기초한 탄산화 예측모델은 여러 환경에 위치한 콘크리트 구조물에 모니터링 자료를 이용하여 탄산화 깊이와 잔존수명을 예측하였다. 그 결과로 본 연구에서 합리적인 탄산화 예측모델을 이용한 적용 방법은 탄산화 콘크리트 구조물의 내구성 확보 및 구조물의 손상 개시시기를 예측하고 구조물을 유지 · 관리하기, 위한 유연한 의사결정을 할 수 있을 것으로 판단된다. Recently, many researchers have been carried out to estimate more controlled service life and long-term performance of carbonated concrete structures. Durability analysis and design based on probability have been induced to new concrete structures for design. This paper provides a carbonation prediction model based on the Fick's 1st law of diffusion using statistic data of carbonated concrete structures and the probabilistic analysis of the durability performance has been carried out by using a Bayes' theorem. The influence of concerned design parameters such as CO₂ diffusion coefficient, atmospheric CO₂ concentration, absorption quantity of CO₂ and the degree of hydration was investigated. Using a monitoring data, this model which was based on probabilistic approach was predicted a carbonation depth and a remaining service life at a variety of environmental concrete structures. Form the result, the application method using a realistic carbonation prediction model can be to estimate erosion-open-time, controlled durability and to determine a making decision for suitable repair and maintenance of carbonated concrete structures.

WRF 기상모델을 이용한 수평격자 해상도에 따른 기상요소들의 예측 정확성 분석

안재호 ( Jae-ho An ) 한국환경기술학회 2015 한국환경기술학회지 Vol.16 No.4

본 논문에서는 3차원 수치모델인 WRF을 적용하여 수도권지역 중에 시화·반월 산업단지를 중심으로 한 수도권 남부지역의 중규모 기상현상을 분석하였다. 통계적 분석을 통하여 기상모델 격자의 해상도에 따른 기상요소의 분석을 수행하였다. 해안지방이나 복잡한 지형에 있어서는 측정 간격이 큰 기상자료는 대기오염확산 분석에 적용할 경우 오차의 한 원인이 되고 있다. 그러므로 기상요소의 정확한 예측이 대단히 중요하다고 하겠다. 기상요소의 측정 자료와 모델의 예측 값을 상관분석을 통하여 3 km, 1 km의 수평 격자 해상도에 따라 정확도를 분석하였다. 본 연구에서는 IBM`s SPSS Ver.21을 이용하여 2011년 6월 1개월 동안의 분석을 하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 시화 반월 공단 내의 3곳의 자동기상측정소(AWS)의 측정값과 비교해 볼 때 격자의 해상도가 높을수록 상관계수 값이 높아지는 것을 알 수 있었다. 또한 대기오염모델과 연계하여 이 지역의 고농도 오존 예측모델의 한 부분으로 적용이 가능할 것으로 사료된다. WRF meteorological model is applied to investigate the mesoscale meteorological phenomena in Seoul metropolitan area including the Shiwha·Banwol industry complex area. Statistical analysis of meteorological parameters according to the horizental grid resolution was performed. For this purpose the numerical simulation of WRF meteorology model is carried out during June in year 2011. The statistical analysis between real measurement and simulated meteorological parameters is done using IBM`s SPSS Ver.21 program. The simulated results for 3 km and 1 km grid resolutions were statistically analysed with the observations in 3 surface meteorology weather stations of Seoul, Inchon, Suwon. The simulated results for 3 km and 1 Km grid resolutions were statistically analysed with the observations in 3 surface meteorology weather stations of Seoul, Inchon, Suwon. The correlation coefficient (R) and mean bias (MB) for the high grid resolution(1 km) were better than those for the low grid resolution(3 km). Statistical credibility of the predicted meteorological parameters (air temperature, wind speed) permits us to conclude that the WRF meteorology model can be applied to analyse the regional air pollution dispersion in these regions.

논문 : 통계적 확산이론에 기초한 다공질체의 유동관망 유동해석 기법 개발

신휴성 ( Hyu Soung Shin ) 대한지질공학회 2013 지질공학 Vol.23 No.4

본 연구에서는 다공질 지반체내의 투수계수를 계산하기 위하여 정방형의 배열형태를 갖는 유동관망(pipe network) 유동해석 모델을 개발하였다. 본 유동관망을 통한 유체의 흐름 메커니즘은 통계적 침투이론(percolation theory)에 기초하여정의된다(Stauffer and Aharony, 1994). 여기서, 개별 유동관의 직경들이 주어진 다공질 매질의 공극률과 공극크기 분포특성을 기초로 하여 통계적으로 지정됨으로 계산된 유체흐름은 불균일한 채널 유동 형태로 나타난다. 본 유동해석에서는유동관망 모델의 한쪽 경계면에 가압된 유체가 투입되고 다른 측면 경계면들은 흐름을 억제하는 경계조건을 두어 한 방향으로 유동관망을 통해 유체의 흐름을 유도하여 모델링된다. 이때, 흐름을 허용할지를 정의하는 확산조건(percolation condition)이 각 유동관에 부여되며, 이는 각 유동 경로의 직경과 재료면 특성을 기초로 계산된 삼투압(capillary pressure)수준에 의해 정의된다. 유체가 유입되는 면의 수압에 대해 전체 유동관망 모델 내의 수압 분포가 평형을 이루면 유출되는 면의 수압이 일정해 지며, 유입면의 수압과 계산된 유출면의 수압 및 유동량을 Darcy 방정식에 적용하면 유동관망 모델로 모사된 다공질 매질의 투수계수를 얻어 낼 수 있다. 본 연구에서는, 민감할 것으로 예상된 유동 격자망의 규모의투수계수 결과값에 대한 민감도를 검토하였으며, 실제 석유개발 현장에서 수집된 시추코어에 대해 측정된 투수계수값과제안 네트워크 모델을 이용한 계산값과 비교하여 합리적인 범위 내에서 잘 부합됨을 보였다. A micro-mechanical pipe network model with the shape of a cube was developed to simulate the behavior of fluid flow through a porous medium. The fluid-flow mechanism through the cubic pipe network channels was defined mainly by introducing a well-known percolation theory (Stauffer and Aharony, 1994). A non-uniform flow generally appeared because all of the pipe diameters were allocated individually in a stochastic manner based on a given pore-size distribution curve and porosity. Fluid was supplied to one surface of the pipe network under a certain driving pressure head and allowed to percolate through the pipe networks. A percolation condition defined by capillary pressure with respect to each pipe diameter was applied first to all of the network pipes. That is, depending on pipe diameter, the fluid may or may not penetrate a specific pipe. Once pore pressures had reached equilibrium and steady-state flow had been attained throughout the network system, Darcy`s law was used to compute the resultant permeability. This study investigated the sensitivity of network size to permeability calculations in order to find out the optimum network size which would be used for all the network modelling in this study. Mean pore size and pore size distribution curve obtained from field are used to define each of pipe sizes as being representative of actual oil sites. The calculated and measured permeabilities are in good agreement.

적응형 문턱값을 가지는 2차 조건 사후 최대 확률을 이용한 통계적 모델 기반의 음성 검출기

김상균,장준혁,Kim, Sang-Kyun,Chang, Joon-Hyuk 한국음향학회 2010 韓國音響學會誌 Vol.29 No.1

본 논문에서는 음성의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)의 성능 향상을 위해 2차 조건 사후 최대 확률 (second-order conditional maximum a posteriori, second-order CMAP)기법을 적용한 우도비 테스트 (likelihood ratio test, LRT)를 제안한다. 제안된 알고리즘은, 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기와 CMAP 기반의 음성 검출기를 분석한 다음, 직전 2 프레임에서 음성의 존재와 부재에 대한 조건부 확률에 따라 실시간으로 적응형 문턱값을 구하여 기하 평균한 우도비와 비교하는 음성검출 결정법 (decision rule)을 제시한다. 제안된 알고리즘을 비정상 (non-stationary) 잡음환경에서 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기, CMAP 기반의 음성 검출기와 비교하였으며, 향상된 성능을 보였다. In this paper, we propose a novel approach to improve the performance of a statistical model-based voice activity detection (VAD) which is based on the second-order conditional maximum a posteriori (CMAP). In our approach, the VAD decision rule is expressed as the geometric mean of likelihood ratios (LRs) based on adapted threshold according to the speech presence probability conditioned on both the current observation and the speech activity decisions in the pervious two frames. Experimental results show that the proposed approach yields better results compared to the statistical model-based and the CMAP-based VAD using the LR test.

가속도 ARX 모델을 사용한 국부손상 탐색

신수봉,박혜연,김재천 한국구조물진단유지관리공학회 2009 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 Vol.13 No.2

본 연구에서는 동적 가속도 데이터를 사용하는 신호기반 손상진단 알고리즘으로 ARX 모델을 제시하였다. ARX 모델은 구조물의 두 지점에서 계측된 가속도 데이터를 입력과 출력의 두 세트 신호로 보고, 두 세트 가속도 데이터의 상관관계를 설정한다. 구조물 손상은 계측한 데이터와 전달함수인 ARX 모델로 예측한 데이터의 차이인 시간이력 잔차를 사용하여 통계적으로 탐색하였다. 시간이력 잔차의 정규분포함수를 구하고, 그 통계적 특성치를 계산하여 손상 평가에 사용하였다. 손상 전후의 정규분포함수를 비교하여 손상을 탐색하기 위하여 세 가지 손상지수를 제시하였다. 손상지수의 통계적 평가를 위해 실내실험을 수행하였고, 제안한 알고리즘의 효율성을 검증하고 제한점을 검토하였다. The paper presents a signal-based damage detection algorithm of ARX model using dynamic acceleration data. An ARX model correlates acceleration data measured at two locations in a structure by considering those two sets of data as input and output signals. For detecting damage, the error between the measured data and the predicted response from the defined ARX model is computed in time and used for a statistical evaluation. A normal distribution function from the error in time is constructed and its statistical characteristic values are used for the evaluation of damage. By comparing the normal distribution functions before and after damage, three different types of damage indices are proposed. The efficiency and limitation of the proposed algorithm with the statistical evaluation of damage indices have been examined and discussed through laboratory experiments.

불인지 불확실성을 고려한 CAE 해석 모델의 예측 정확도 개선

윤병동(Byeng D. Youn),유민지(Minji Yoo),이규석(Guesuk Lee),손혜정(Hyejeong Son),오현석(Hyunseok Oh) 대한기계학회 2015 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2015 No.11

In the design of passenger vehicles in the automotive industry, virtual testing is widely used. However, building a highly-predictive CAE model is still challenging. In this paper, to build a highly-predictive CAE model, several issues in statistical model validation approach are studied with an example of the steering column in cockpit modules: (1) selecting unknown input variables, (2) calibrating unknown parameters, and finally (3) checking the validity of CAE model using area metric based hypothesis testing. It is expected that the study helps to enhance the predictive capability of CAE models.

차량 구조 모델의 통계적 보정을 통한 피로 균열 발생 지점 추정

김원곤(Wongon Kim),이규석(Guesuk Lee),손혜정(Hyejeong Son),김태진(Taejin Kim),윤병동(Byeng D. Youn) 대한기계학회 2018 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2018 No.12

This paper presents automotive structural finite element model calibration and validation based on the fatigue and quasi static loading test. Through the experiment, the plain principal strains on automotive structure surface at 4 points and displacement at the loading point are measured under quasi static and dynamic (fatigue) loading. The fatigue test is undergoing until visible fatigue crack initiation. In calibration procedures, Genetic Algorithm is used to optimize the statistical parameters of input uncertain variables to minimize a statistical difference between the simulation and experimental responses under quasi static loading. After Calibration, the hot spot where the maximum von-mises stress occurred elements location is not deterministic. The hot spot results are validated in a qualitative manner using fatigue experiments results.

우도비 특징 벡터를 이용한 SVM 기반의 음성 검출기

조규행,강상기,장준혁,Jo, Q-Haing,Kang, Sang-Ki,Chang, Joon-Hyuk 한국음향학회 2007 韓國音響學會誌 Vol.26 No.8

본 논문에서는 기존의 통계적 모델 기반의 음성 검출기의 성능 향상을 위해 이진 분류에 우수한 support vector machine(SVM)을 도입한다. 기존의 통계적 모델 기반 음성 검출기의 경우 음성의 존재와 부재에 대한 가설로부터 각각의 통계적 모델을 세워 입력 데이타에 의해 결정된 각 주파수 채널별 우도비(likelihood ratio)를 단순히 기하 평균을 취하여 문턱값과 비교, 음성 검출 여부를 판단한다. 제안된 음성 검출기는 기존의 기하 평균을 이용한 결정식을 대신하여 분류 오류 확률이 최소화되도록 각 주파수 채널별 우도비를 SVM의 특징 벡터로 적용한다. 제안된 SVM 기반의 통계적 모델 음성 검출기는 기존의 LRT를 이용한 음성 검출기 및 SVM 기반의 음성 검출기들과 비교하여 다양한 잡음 환경에서 우수한 성능을 나타낸다. In this paper, we apply a support vector machine(SVM) that incorporates an optimized nonlinear decision rule over different sets of feature vectors to improve the performance of statistical model-based voice activity detection(VAD). Conventional method performs VAD through setting up statistical models for each case of speech absence and presence assumption and comparing the geometric mean of the likelihood ratio (LR) for the individual frequency band extracted from input signal with the given threshold. We propose a novel VAD technique based on SVM by treating the LRs computed in each frequency bin as the elements of feature vector to minimize classification error probability instead of the conventional decision rule using geometric mean. As a result of experiments, the performance of SVM-based VAD using the proposed feature has shown better results compared with those of reported VADs in various noise environments.