본 연구에서는 전처리방법별로 잎새버섯차를 제조하여 차의 pH, 색도 등의 품질과 아미노산 및 항산화활성을 분석하여 비교하였다. 건조, 증숙, 보온처리 버섯차를 제조 하여 추출액의 품질을 조사한 결과 건조와 증숙처리 차의 당도, 고형분, 질소함량 차이는 없었고 보온처리 차의 값이 다른 처리에 비해 높았다. 버섯차의 색도는 보온처리에서 가장 진하고 어두웠으며 보온처리 차가 462.9 mg/L 로 총 아미노산 함량이 1.8배 이상 높아 보온처리에 의한 차의 추출성분 변화가 있음을 확인할 수 있었다. 보온처리 버섯차의 총 폴리페놀 함량은 14.6 mg/g, 총 플라보노 이드 함량은 2.2 mg/g으로 증가하였고 페놀성 화합물의 증가로 DPPH와 ABTS 라디칼 소거활성도 증가하였다. 또한 맛의 기호도도 7.0으로 소폭 증가하여 보온처리는 잎새버섯의 영양성분과 항산화활성의 추출을 용이하도록 하고 관능적 품질도 향상시킬 수 있는 것으로 판단되었다.

목적 : 이 연구는 대한작업치료학회지에 게재 논문을 중심으로 국내 작업치료 분야 메타분석 논문의 방법론적 질을 평가하고 메타분석 연구를 위한 지침을 제공하는 것이다. 연구방법 : 창간호부터 2019년까지 발간된 대한작업치료학회지 게재 논문 중 메타분석 논문을 검색하여 최종적으로 7편의 논문을 선택하였다. 메타분석 논문의 방법론적 질은 AMSTAR 평가도구의 기준에 따라 분석하였다. 결과 : 메타분석 논문의 전체 방법론적 질 평균점수는 6.71점(SD=0.70)으로 보통 수준에 해당하였다. 분석논문들은 모두 보통 수준(100%)에 해당하였으며 높은 수준 및 낮은 수준의 연구는 한 편도 없었다. 분석대상 연구들은 AMSTAR의 11개 항목 중 7개 항목을 충실하게 이행하고 있었으나, 4개 항목(회색문헌 사용, 포함 및 배제논문 목록 제시, 결론 도출 시 질 평가 결과 활용, 이해상충 기술)에 대해서는 공통적으로 거의 수행하지 않는 것으로 나타났다. 결론 : 작업치료 분야의 메타분석 연구들은 방법론적 분석과정을 보통 수준 이상으로 충실하게 수행하는 것으로 확인되었으나, 메타분석 시 회색문헌을 선정기준에 포함하고 개별연구 질 평가 결과를 결론에 반영하며 이해상충 표기를 함으로서 메타분석 논문의 질 향상을 위한 노력을 지속하여야 하겠다.

Recently, as the internet usage is increasing, accordingly generated text data is also increasing. Because this text data on the internet includes users’ comments, the text data on the Internet can help you get users’ opinion more efficiently and effectively. The topic of text mining has been actively studied recently, but it primarily focuses on either the content analysis or various improving techniques mostly for the performance of target mining algorithms. The objective of this study is to propose a novel method of analyzing the user’s requirements by utilizing the text-mining technique. To complement the existing survey techniques, this study seeks to present priorities together with efficient extraction of customer requirements from the text data. This study seeks to identify users’ requirements, derive the priorities of requirements, and identify the detailed causes of high-priority requirements. The implications of this study are as follows. First, this study tried to overcome the limitations of traditional investigations such as surveys and VOCs through text mining of online text data. Second, decision makers can derive users’ requirements and prioritize without having to analyze numerous text data manually. Third, user priorities can be derived on a quantitative basis.

In a series of recent launch tests, North Korea has been improving the firepower of its missiles that can target South Korea. North Korea’s missiles and submarines are capable of threatening targets in South Korea and are likely faster and more covert than the systems previously seen in North Korea. The advanced threats require that ROK Navy should not only detect them earlier than ever but also response quicker than ever. In addition to increasing threats, the number of young man that can be enlisted for military service has been dramatically decreasing. To deal with these difficulty, ROK navy has been making various efforts to acquire a SMART warship having enhanced defense capability with fewer human resources. For quick response time with fewer operators, ROK Navy should improve the efficiency of systems and control tower mounted on the ship by promoting the Ship System Integration. Total Ship Computing Environment (TSCE) is a method of providing single computing environment for all ship systems. Though several years have passed since the first proposal of TSCE, limited information has been provided and domestic research on the TSCE is still in its infancy. In this paper, we apply TSCE with open architecture (OA) to solve the problems that ROK Navy is facing in order to meet the requirements for the SMART ship. We first review the level of Ship System Integration of both domestic and foreign ships. Then, based on analyses of integration demands for SMART warship, we apply real time OA to design architecture for TSCE from functional view and physical view. Simulation result shows that the proposed architecture has faster response time than the response time of the existing architecture and satisfies its design requirements.

The fourth industrial revolution encourages manufacturing industry to pursue a new paradigm shift to meet customers' diverse demands by managing the production process efficiently. However, it is not easy to manage efficiently a variety of tasks of all the processes including materials management, production management, process control, sales management, and inventory management. Especially, to set up an efficient production schedule and maintain appropriate inventory is crucial for tailored response to customers' needs. This paper deals with the optimized inventory policy in a steel company that produces granule products under supply contracts of three targeted on-time delivery rates. For efficient inventory management, products are classified into three groups A, B and C, and three differentiated production cycles and safety factors are assumed for the targeted on-time delivery rates of the groups. To derive the optimized inventory policy, we experimented eight cases of combined safety stock and data analysis methods in terms of key performance metrics such as mean inventory level and sold-out rate. Through simulation experiments based on real data we find that the proposed optimized inventory policy reduces inventory level by about 9%, and increases surplus production capacity rate, which is usually used for the production of products in Group C, from 43.4% to 46.3%, compared with the existing inventory policy.

To apply CNN to a fluid problem, we need a method to effectively convert the physical quantities of fluid into an image. The performance of CNN was evaluated using the image transformation method using the minimum and maximum values of the pressure distribution data and the image transformation methods using the normal distribution of the pressure distribution data. Through the performance evaluation of the learned CNN, the image transformation methods of Method 4 and Method 5, which applied the normal distribution of representative pressure distribution data, were very effective. In particular, Method 5 includes the initial and final pressure distribution data to include overall pressure distribution data, thereby improving the resolution of the color map to improve classification performance.

Failure mode and effects analysis(FMEA) is popular approach applied to examine potential failures in equipment designs and maintenance of equipments. Risk Priority Number(RPN) is used as an index for the criticality of fault modes in FMEA and RCM(reliability centered maintenance). Traditional RPN approach does not have much credit as a index for the criticality because it does not reflect their experience and the governing logic is apart from their knowledge. Multiple Criteria Decision Method(MCDM) is a proven approach applied to evaluate multiple conflicting criteria in decision making. MCDM can be applied as a tool for RPN evaluation. This study was carried out to investigate application of Analytical Hierarchy Process(AHP) in evaluating RPN.

본 연구는 WISE 코칭모델에 따른 행복의 주관적 인식과 유형별 특성을 파악 하기 위해 Q방법론을 활용하여 분석하였다. Q표본 진술문을 추출하기 위해 WISE 코칭모델을 토대로 초기 진술문 183개를 구성하였으며, 관련연구자 교수 2인과 심리학 박사 1인의 검토를 통해 최종적으로 34개의 Q진술문을 확보하였다. 성인남녀 63명을 P샘플로 선정하여 QUANL Program을 통해 수집된 자료 를 분석한 결과 행복의 주관성은 4개의 유형으로 분류되었다. 제1유형은 ‘현재 적 자기만족 해피어’로 자기중심적인 욕구에 기반하여 행복감을 느끼는 유형이 다. 제2유형은 ‘미래적 자기중심 해피어’로 기본적으로는 자기중심적 욕구에 기 반하고 있으나 행복에 대한 기대 수준이 지나치게 높아 현실에 만족을 느끼지 못하는 유형이다. 제3유형은 ‘적극적 가치추구 해피어’로 인생의 목적과 의미에 가치를 두고 신앙에 기초한 행복을 추구하는 유형이다. 제4유형은 ‘소극적 이상 주의 해피어’로 충분히 만족스럽지 못한 상황에서도 자신만의 철학이나 영성적 위안에 기대어 스스로 행복을 느끼는 유형이다. 본 연구는 종래 이분법적으로 구분하는 경향이 컸던 행복이론을 주관성에 초점을 두어 확충-유형화하였고, 이에 따른 심리학 차원의 상담 기법으로서 WISE 코칭모델의 새로운 접근을 시 도하였다는 데 의의가 있다.