최근 시스템 반도체 발전으로 인하여 자동차 산업의 전장(電装)에 대한 기술혁 신이 빠르게 진행되고 있다. 특히, 자동차의 전장화는 자동차 부품업체들의 기술개발 경쟁을 가속화시키고 있으며, 개발 주기 또한 빠르게 변화하고 있다. 이러한 변화로 인하여 연구개 발에 대한 전략과 기획의 중요성은 더욱 강화되고 있다. 자동차 산업의 패러다임 변화로 인 하여, 연구개발 전략 중의 하나인 제품-기술로드맵(P/TRM)은 기획 단계에서 기술예측, 기 업의 기술수준평가, 기술획득방법(Make/Collaborate/Buy) 등의 분석을 통하여 개발이 이루 어져야 한다. 제품-기술로드맵은 제품과 기술의 고객 니즈를 파악하고 기술의 선정, 개발방향을 설정하 는 툴(Tool)로써, 미래의 발전방향 추세를 예측하고 매크로(Macro) 트랜드의 전략적 방향성 과 목표를 설정하는데 사용된다. 하지만, 대부분의 기업에서는 해당 기술의 논문이나 특허 분석, 전문가 델파이에 주로 의존하는 정성적인 방법을 통하여 제품-기술로드맵을 개발하고 있다. 본 연구는 가트너의 하이프 사이클과 누적이동평균 기반 데이터 전처리, 딥러닝(LSTM) 시계열 분석 기법을 융합하여 자동차 산업 중심으로 제품-기술로드맵을 보완하고 강화시킬 수 있는 시뮬레이션을 통하여 실증 연구를 진행하였다. 본 논문에서 제시한 실증 연구는 자 동차 산업 뿐만 아니라, 범용적으로 타제조업 분야에서도 사용 가능할 수 있다. 또한, 기업적인 측면에서는 그동안 정성적인 방법에 의존하던 로드맵 작성 방법에서 탈피 하여 좀 더 정확한 제품-기술로드맵을 통하여 적기에 시장에 제품을 제공함으로써 선도업체 로 나아가기 위한 밑거름이 될 것이라고 사료된다.

This study analyzed the nutritional composition (proximate composition, total dietary fiber, calories, minerals, fatty acids, and amino acids) of 10 noodle products (tteok ramyun, jjamppong ramyun, kimchi ramyun, instant udon, cup ramyun, jajangmyun, bibimmyun, cream spaghetti, ssalguksu, and milmyun), which account for 85% of the cumulative intake of one or more key nutrients, using data from the 7th Korea National Health and Nutrition Examination Survey. The moisture contents of bibimmyun, jajangmyun, and cream spaghetti were lower than those of the other noodle products, whereas the crude fat, crude protein, carbohydrate, and calorie contents were the highest. Cream spaghetti had the highest mineral, fatty acid, and amino acid contents, followed by bibimmyun and jajangmyun. Ssalguksu had the lowest contents of most nutrients. These data could be used to populate a food composition database, which can provide consumers with the nutritional information about frequently consumed noodle products.

This study analyzed consumer needs for the development of elderly-friendly HMR products in China. In developing the products, items needed to be improved, types and packages of the necessary products, additional improvements and food preferences were investigated. According to the demographic characteristics of elderly Chinese consumers, these was analyzed as well. A survey was conducted on a total of 370 elderly people, and data analysis was performed using SPSS 18.0 program. Items related to product quality safety, such as “marks of origin by ingredient”, “rich nutrients”, “expansion of letter size of packaging”, “rich nutrients” and “clear manufacturing date and expiration date”, were required to develop HMR products. The types of products that should be developed were porridge and noodles, and the packaging types that should be developed were eco-friendly packaging and recycled packaging. In addition, “low-calorie HMR”, “development of various seasonings”, “use of eco-friendly food ingredients” and “HMR to digest easily” should be improved. The demand for product improvement and food preference showed significant differences according to the degree of education, monthly income and oral health. The results were intended to prepare basic data for setting the direction when developing elderlyfriendly HMR.

본 연구는 제품과 물리적 접촉이 불가능한 온라인 환경에서 다중 감각 단서가 소비자의 촉각적 심상과 제품에 대한 태도 및 구매 의사에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 실험 1에서는 참가자들을 음향 없이 사진만 제시한 조건, 음향 없이 영상만 제시한 조건, 일치하는 음향과 영상을 제시한 조건, 불일치하는 음향과 영상을 제시한 조건으로 나누어 제품을 탐색하게 하였고 그 후 촉각적 심상선명도, 제품 사용의 상상용이성, 제품에 대한 태도-구매 의사를 측정하였 다. 그 결과, 모든 변수에서 불일치하는 음향과 영상이 주어진 조건이 가장 낮은 평균 점수를 보였다. 실험 2는 참가자 내 디자인으로 설계되어, 참가자들에게 동일한 제품을 실험 1과 같은 네 개의 조건에서 탐색하게 하였다. 탐색 후,촉각적 심상선명도, 제품 사용의 상상용이성, 제품에 대한 태도-구매 의사, 접촉 욕구 등을 측정하였다. 접촉 욕구를 공변인으로 하는 반복측정 공분산분석 결과, 일치하는 음향과 영상을 제시한 조건은 다른 조건과 비교했을 때 유의미 하게 심상선명도, 제품에 대한 태도, 제품 구매 의사가 높았다. 이중 매개 분석 결과, 다중 감각 단서 조건은 심상선명 도와 제품 사용의 상상용이성을 순차적으로 매개하여 제품에 대한 태도-구매 의사를 유의미하게 예측했다. 결론적으 로, 음향 및 영상 단서로 유발된 선명한 촉각적 심상은 소비자가 제품을 사용하는 상황의 상상을 쉽게 만들어 태도-구 매 의사와 같은 의사 결정에 긍정적 영향을 미칠 수 있다.

The expansion of the online market is expected to change the purchasing environment. The purpose of this study is to examine the difference in the moderating effect of each characteristic on perceived quality and purchase intention according to the group according to product involvement and purchaser age. The first step is to identify the characteristics of online information sources and social media platforms through a literature review. Next, when perceived quality affects purchase intention, we verify the moderating effect according to the characteristics of online information sources and social media platforms. The moderating effect is verified at the stage by dividing it into a group according to product involvement and a group according to age. The following results were confirmed throughout the study: First, perceived quality significantly affects purchase intention. Second, in the relationship between perceived quality and purchase intention, the influence of the moderating effect is different depending on the high-involvement product and the low-involvement product. Third, it was confirmed that there was a difference in the moderating effect of online information sources and social media platforms in the relationship between perceived quality and purchase intention according to age. This study intends to increase consumers' purchase intentions by identifying specific age groups and product groups of involvement and establishing strategies suitable for the characteristics of online information sources and social media platforms.

The development of IOT technology and artificial intelligence technology is promoting the smartization of manufacturing system. In this study, data extracted from acceleration sensor and current sensor were obtained through experiments in the cutting process of SKD11, which is widely used as a material for special mold steel, and the amount of tool wear and product surface roughness were measured. SVR (Support Vector Regression) is applied to predict the roughness of the product surface in real time using the obtained data. SVR, a machine learning technique, is widely used for linear and non-linear prediction using the concept of kernel. In particular, by applying GSVQR (Generalized Support Vector Quantile Regression), overestimation, underestimation, and neutral estimation of product surface roughness are performed and compared. Furthermore, surface roughness is predicted using the linear kernel and the RBF kernel. In terms of accuracy, the results of the RBF kernel are better than those of the linear kernel. Since it is difficult to predict the amount of tool wear in real time, the product surface roughness is predicted with acceleration and current data excluding the amount of tool wear. In terms of accuracy, the results of excluding the amount of tool wear were not significantly different from those including the amount of tool wear.

To meet rapidly changing market demands, manufacturers strive to increase both of productivity and diversity at the same time. As a part of those effort, they are applying flexible manufacturing systems that produce multiple types and/or options of products at a single production line. This paper studies such flexible manufacturing system with multiple types of products, multiple Bernoulli reliability machines and dedicated buffers between them for each of product types. As one of the prevalent control policies, priority based policy is applied at each machines to select the product to be processed. To analyze such system and its performance measures exactly, Markov chain models are applied. Because it is too complex to define all relative transient and its probabilities for each state, an algorithm to update transient state probability are introduced. Based on the steady state probability, some performance measures such as production rate, WIP-based measures, blocking probability and starvation probability are derived. Some system properties are also addressed. There is a property of non-conservation of flow, which means the product ratio at the input flow is not conserved at the succeeding flows. In addition, it is also found that increased buffer capacity does not guarantee improved production rate in this system.

이 연구의 목적은 소득에 따른 베이커리 제품 구매 속성과 형태에 대해서 조사하였으며, 일반적인 사항에서 전체 1,235명 중에서 여성이 59.6%, 남성이 40.4%로 여성이 남성보다 다소 많았다. 베이커리 제품 구매 속성에서 ‘건강관심형’이 40.0%로 가장 많았고, 거주지에서는 대도시 거주자가 ‘맛 관심형'이 35.8%인 반면에 중소도시 거주자는 ‘건강 관심형'(p<0.001)의 45.4%로(p<0.001), 소득이 높을 수록 건강에 대한 관심이 높았다(p<0.001). 베이커리 제품을 구매하는 소비자들은 ‘맛’ 67.1%, ‘영양’ 13.7%, ‘가격’ 7.8% 순으로 거주지에 따라 유의한 차이를 나타내었다(p<0.01). 베이커리 이용형태에서는 프랜차이즈 베이커리가 71.1%, 윈도우 베이커리 14.6%, 인스토어 베이커리 8.4%였다.

식품별 알레르기 유발물질 표시사항을 모니터링하기 위해 돼지고기, 우유 등 14개의 종 특이 프라이머를 이용한 유전자 검출법(PCR)을 실시하였다. 초등학교 근처 문구점과 수입과자판매점을 대상으로 알레르기 유발물질에 대한 표시사항이 없는 과자, 캔디류, 초콜릿류 등 60건에 대한 검사를 진행하였으며 그 중 30건에서 우유, 밀, 달걀, 토마토, 아몬드, 땅콩이 검출되었다. 특히 수입제품에서는 알레르기 유발물질을 표시하지 않았거나 한글 표시가 없는 경우도 확인되었으며, 표시 항목 이외의 물질이 검출되는 등 표시 사항이 미흡한 제품들이 다수 확인되었다. 소비자들이 안심하고 제품을 구매할 수 있도록 알레르기 유발 물질 표시 사항에 대해 국내 제조가공업체와 수입관련 업체의 계도 및 감시 등 관련 기관 간의 긴밀한 협조 체계가 유지되어야 할 것이다.