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이민석 한국레저사이언스학회 2022 한국레저사이언스학회지 Vol.13 No.2
This study was conducted to provide basic data to be used in future esports marketing by deriving factors for the behavioral priority of esports fans using AHP analysis. The research was conducted in the order of literature study, expert evaluation, and AHP analysis. A total of 15 experts including field experts and academic experts were recruited for the AHP analysis. To analyze the collected data, descriptive statistical analysis and AHP analysis were performed. The results confirmed through this study are as follows. First, through literature study and expert evaluation, a total of 12 esports fan behavior factors were derived. Second, the importance of the top factors of esports fan behavior factors was confirmed in the order of players, teams, and streamers. Third, in the player factor, skill and professionalism were confirmed as important factors. In the team factor, game type, constituent players and coaching staff were identified as the main factors, and in the streamer factor, the fun of broadcasting was confirmed as an important factor. Through this study, it has been proven that in esports, players are a behavioral factor that precedes the team. The significance of this study can be found in that it confirmed which factors should be considered first in esports fan marketing. 본 연구는 AHP분석을 활용하여 e스포츠 팬들의 행동 우선순위에 대한 요인을 도출하고, 해당 요인들 간의 우선순위및 중요도를 확인하여 향후 e스포츠 마케팅에 사용될 기초 자료를 제공하기 위하여 수행되었다. 문헌연구, 전문가 평정, AHP분석의 순서로 연구를 진행하였다. 현장 전문가, 학계 전문가 등 총 15명의 전문가가 본 연구의 AHP분석을 위해 섭외되었다. 수집된 자료의 분석을 위해 기술통계분석, AHP분석이 수행되었다. 본 연구를 통해 확인된 결과는 다음과 같다. 첫째, 문헌연구와 전문가 평정을 통해 e스포츠 팬 행동 요인으로 상위요인 3개, 하위요인 각 4개 총12개가 도출되었다. 둘째, e스포츠 팬 행동 요인 상위요인의 중요도는 선수, 팀, 스트리머의 순으로 확인되었다. 셋째, 선수 요인에서는 실력과 프로의식이, 팀 요인에서는 종목과 구성 선수 및 코칭스태프가, 스트리머 요인에서는 방송의 재미가 주요한 중요 요인으로 확인되었다. 본 연구를 통해 e스포츠에서는 선수가 팀보다 앞서는 행동 요인이라는 것이 증명되었다. e스포츠 팬 마케팅에 있어서 어떠한 요인을 우선적으로 고려해야 하는지를 확인하였다는 점에서본 연구의 의의를 찾을 수 있다.
철근콘크리트 모멘트골조의 비용 및 이산화탄소 배출량을 고려한 유전자알고리즘 기반 구조최적화기법
이민석,홍갑표,최세운 한국전산구조공학회 2016 한국전산구조공학회논문집 Vol.29 No.5
본 연구에서는 철근콘크리트 건물에 대한 유전자 알고리즘 기반의 최적구조설계기법을 제시하고자 한다. 목적함수는 구조 물의 비용과 이산화탄소 배출량을 동시에 각각 최소화하는 것이다. 비용 및 인산화탄소 배출량은 구조설계안에서 얻을 수 있는 단면치수, 부재길이, 재료강도, 철근량 등과 같은 설계정보를 통해 계산한다. 즉, 구조물의 물량을 기초로 하여 비용과 이산화탄소 배출량을 평가한다. 재료의 운반, 시공 및 건물 운영 단계에서 발생하는 비용 및 이산화탄소 배출량은 본 연구에 서 제외한다. 제약조건은 철근콘크리트 건물을 구성하는 기둥과 보 부재의 강도조건과 층간변위조건이 고려된다. 제약조건 을 평가하기 위해 OpenSees를 활용한 선형정적해석이 수행된다. 제약조건을 만족시키면서 목적함수에 대해 최소의 값을 제 시하는 설계안을 찾기 위해 유전자 알고리즘이 사용된다. 제시한 알고리즘의 적용성을 검증하기 위해 4층 철근콘크리트 모 멘트 골조 예제에 제시하는 기법을 적용하여 검증한다. In this study, the genetic algorithm based optimal structural design method is proposed. The objective functions are to minimize the cost and CO2 emissions, simultaneously. The cost and CO2 emissions are calculated based on the cross-sectional dimensions, length, material strength, and reinforcement ratio of beam and column members. Thus, the cost and CO2 emissions are evaluated by using the amounts of concrete and reinforcement used to construct a building. In this study, the cost and CO2 emissions calculated at the phases of material transportation, construction, and building operation are excluded. The constraint conditions on the strength of beam and column members and the inter-story drift ratio are considered. The linear static analysis by using OpenSees is automatically conducted in the proposed method. The genetic algorithm is employed to solve the formulated problem. The proposed method is validated by applying it to the 4-story reinforced concrete moment frame example.