76059 research outputs found
Sort by
A study on the factors for choosing Korean in-flight meals : Based on foreigners visiting Korea
������ 30��� ������ ��������� ������������ ������������ ������. ��������� ��������������� ������ ������ ������ ��������� ������������ ������ ������ ������ ��������� ������ ������������ ��������� ������ ������ ��������� ������������ ��������� ��������� ������������ ��������� ������������ ��������� ������������ ������������ ������.
������ ������ ��������� ������������ ������������ ������ ��������� ������������ ��������� ��� ��� ������ ��������� ������ ��� ��������� ���������.
������������ ��������� 1919��� ��������������� ��������� ��������� ������������ ��������� ��������� 3��������� ��������� ������ ��������� ������ ��������� ������ ��������� ������ ��� ������ ������ ��������� ��������� ������������������ ������.
������ ������ ������ ������ ��������� ��������� ��������� ������ ������ ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ��������� ������ ������������ ��������� ��������� ��������� ������������ ������ ������ ��� ��������������� ��������� ������������ ���������, ������ ������ ������������ ��������� ������ ��������� ��������������� ������ ������������ ������ ��������� ������ ��������� ��������� ������ ������������ ������ ��������� ��������� ������������ ������������ ������������������ ��������������� ��������� ������ ������������ ������������ ������.
������������������ ��������� ��������� 2018��� ������ 1,535��� ������ ������������ ��������� ������������. ������ ������ ��������� ������ ������������(Code Share) ��������� ������ ������ ������ ��������� ��������� ��������� ������ ������ ������ ��������� ����������������������� ������ ��������� ������ ��������������� ������������ ������������ ������ ������������ ������������ ������ ��������� ������ ������������ ������ ��� ������ ������ ��� ��������� ������������ ������ ��������� ��������� ������������ ������ ������������ ��������� ��� ��������� ��������� ��������� ������������.
��� ��������� ������ ������������ ������������ ������ ��������� ������������ ��������������� ��������������� ������������ ������ ������������ ������ ������������������ ������ ������������ ��������� ������ ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ������������ ���������������.
������, ��������������� ��������� ������ ������������ ��������� ��������� ������ ������ ��������� 201������ ������������ ��������������� ������������. ������ ��������� ��������������� ������ ������������ ������������ ��������� ������ ��������� 5������ ������ ��������� ��������� ������ ������������������ ��������� ������ ��������������� ������ ������ ���������������, ��������������� ��������� ������, ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� K-FOOD ��������������� ������������.
��������� ������������ ������ ��������� ������������ ������ ������ ������ ��������������� ������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ������ ������������ ������������ ������ ��������� ������������ ������������. ��������� ������������������������������� ��� ��������� ������������ ��������� ��������� ������ ������ ������ ������ ������ ��������� ������������ ������ ��������� ������ ��������� ��������� ������ ��������� ������ ��������� ��������� ��������� ������ ������������ ��������� ��������� ��� ��� ��������� ������������.Every year, three billion people travel by air. Rather than providing an ordinary service to travelers, numerous airlines are creating unique services to survive in a fiercely competitive market, and customers choose their preferred airlines based on various factors.
Of these factors, in-flight meals are considered a special element that can only be experienced in air travel.
The history of in-flight meals began in 1919 with a sandwich, and it has undergone a remarkable change by allowing upper-class passengers to enjoy a multi-course meal prepared by Michelin-rated three-star chefs. Korea���s major airlines have long served traditional Korean meals to their regular in-flight menus to satisfy fellow Korean travelers and globalize the cuisine. Recently, overseas airlines that have secured berths in Incheon have responded by working with famous catering brands or well-known Korean chefs to provide excellent Korean dishes in their in-flight meals .
According to figures provided by the Korean Tourism Organization, 15.4 million foreigners visited Korea in 2018. As the number of foreign passengers increases in the tourism and aviation industry due to code sharing across airline alliances, Korean-themed in-flight meals carry important meanings beyond individual airlines and have implications for national strategies promoting Korean food generally. Still, there has been no organized effort to research this important topic.
This study was conducted on foreign visitors to Korea to ascertain factors that lead to satisfaction in Korean in-flight meals, and empirically discover the positive impact from such customer satisfaction that can lead to an increase of purchase intentions of Korean cuisine and the improvement of the national image.
First, a survey was conducted for empirical analysis of 201 foreigners visiting Korea who have tried Korean in-flight meals at least once . Out of the five reasons for choosing a Korean in-flight meal, deduced from similar experiments conducted in the past and field interviews, the highest incidence of responses was because of the nutritional value of the meal, followed by aesthetics, and ease of digestion. Based on these rankings, the latest K-food positioning was suggested.
Moreover, the fact that foreigners��� desire to try Korean cuisine in the future and the improvement of national image corresponded with their satisfaction of the Korean in-flight meals, proves the impact Korean in-flight meals has and indicated the need for an improvement in its quality. If the tourism, aviation, and restaurant industries can work together toward providing high-quality Korean meals through concerted efforts, not only will it benefit the companies involved, but it will be a new model for national promotion and economic growth.Maste
A Study on the Gap Model and Indicators of PSS Value Considering Weight: Electronic Price Information System in Retail Store
��� ��������� ��������������� 2017��� 4���, ��������������������� ��������� ������������������������ ������������������������ ��������� ������������ ��������������� ���������������. ��� ��������� ������ ��������� ��������������� ������������ ������������������ ��������������� ��������� ������������ ������-��������� ���������������(Product-Service System: PSS)��� ������������ ��������������� ������ ��������� ��������� ������������ ������. ������������ ��������� ������������������ ������ ��������������� ��������� ��������� ������������ ��������� ������ ������������ ������������ ��� ��������� ������. ��������� ��������� ������������ ��������� ��� ������ ��������� ������������ ��������� ������������ ������ ��������������� ��������� ������������ ��������� ������. ��������� ��� ��������� ��������� ������������ ������������ ��������� ������������ ��������� ������������ ��������� ������������ ������������ ��������������� ������ ��������� ��������������������� ������������ ��������� Gap ��������������� ��������������� ������.
��������� ������������ ��������������� ������������, ��������� ��������������� ��������� ��������������� ��������� ��������� ��������������� ���������. ��������� ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ������������ ������������. ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� ������ ��������� ��������������� ������������ ������������ ������.
��� ��������� ��������� ������(Value)��� ������, ���������(Disconfirmation) ������������, ��������� ������(needs)��� ��������� ��������� ������������(Motivation Theory)��� ������������ ������-������ ������������(Value-Perception Process)��� ������ ������������������ ���������������. ������ ������������ ��������� ��������� ��������� ������(expectation)��� ������(perception) ������ ������ ��������� ������������ ��������� ��������� ������������. ��������� ��������������� ������������������(Adaptation Level Theory)��� ������������������������(The Opponent Process Theory)��� ������������ ������ ������. ��������������������� ��������� ������������ ������ ��������� ��������������� ��������� ������ ������������������������ ������ ��������� ��������� ������������ ������������ ������������ ������������ ��������� ������������, ��������������������������� ��������� ������������ ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� ������������������ ������������ ��������� ������������������ ������-������ ��������������� ������������(mechanism)��� ���������.
��� ������������ ������������ ��������������� C-��������� ��������� ������ ������ ��������� ������������ SERVQUAL ��������� ������������ ������ ��������������� ������ ������������ ��������������� ������������ AHP(Analytic Hierarchy Process: ��������� ������ ������������) ��������������� ��������� ���������. ��������� SERVQUAL ��������� ������ ��������������� ��������������� ������������ AE������(Absolute-Value Model)������ ������������ ���������, AHP ��������������� ��������������� ������ ��������������� ������������ RE������(Relative-Value Model)������ ������������ ���������.
��������� ��������� ��������� C-��������� ������������ PSS��� ��������������� ��������� ��������������� ���������������. ��������������� ��������������� ������ ��� ������������ ������ ��������������� ������������ ���������������������(Price Information System)������ ������������ ������ ������������������(Electronic Shelf Labels: ESL) ������������ ���������������. ESL��� ��������� ������������ ��������� ��������� ���������������. ��������� ESL��� ��� ������������ ��������������� ������ ��������������� ��������� PSS ��������� ������ ������. ��������� ��������� ������������ ESL ������ ������������������ ��������� ������������������ ������������ ��������������� ���������������. ��������������� ��������� ��������� ������������ ��������� ������������ ���������������. ��������� ��������� ������������ ������������ ��������������� ��������� ������ ���������, ������������ ��������� ������������ ������������ ��������������� ���������������, ������������ ������������ ���������, ���������������, ��������� ������������ ������������ ������ ������������ ������ ������������ ������������������ ���������������. ��������������� ��������� 8������ ��������� PSS��������� ������������, ���������������, ������������������ ������, ��������� ��������������� ������������ ������.
��������������� ESL��� ��������� ������ ��������� ��������� ������������ 29 ������ 96������ ������������ ������������ 2018��� 12��������� 2019��� 5��������� 6������ ������ ���������������. AE������ ������������������ ��������� ������������ ������������ ��������� ������������, AVE��� ������, ��������� Cronbach ��������� ������ ������������������ ������������ ������������, RE������ ������������������ ��������� ������������ ������������ ��������� ������(Consistency Ratio: ) ��������� ������ ������������������ ���������������. ��� ������ ��� ������ ��������� ������ ��������� ������������ ��������������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ������������ ������������������ ��������� ��� ���������.
��� ��������� ��������� ��������� ������.
������ AE��������� ������ ��������� ��������� ������������ ������������(modal expectation) ��������� ��������� ������(ideal standard)��� ������������ ������ ������������������ ��������� ��������� ������ ������ Gap��� ������ ������������(-) ��������������� ������������. ������ ������������������ ��������� ������ ������ ������������ ������ ��������������� ������ ��������� ��������� ��� ������. ��������� ��� ��������������� AE��������� ��������������� ��������������������� ��������� ������ ������ ��������������� ��������������� ��������� ��������� ������ ������������������ ������������ ��������� ������������ ��� ������, ������������ ������ ��������� ������������ ��������� ���������������. ��������� ��� ��������������� ��������� ������ ������ ��������� ��������������� ��������������� ������������ ��������������� ������ ��������� ������������ RE��������� ������������ ������������ ��� ��������������� AE��������� ��������������� ������������ ���������������. C-��������� ��������������� AE��������� ������ ������ ������������ ������������ ��������� ��������� ������ ��������� ������������ ������������(+) ��������� ���������������.
��������������� ��������� ���������������, AE��������� ������������ ������������ ������ ��������� ������ ������ ��������� ������ Gap��� ������������ ������������������ ������ ��������������� ��������� ������������ ������ ������������ ���������. ��������� ��������������� ������ ��������� ������������ ������������ RE��������� ������ ��������� ������������ ������������ ������ ��������� ������������ ������������ Zero-sum ��������� ������������ ��������� ������������ ��������� ��������� ������ Gap ������������ ��������������� ������������ ��������� ���������. ������ C-��������� AE��������� ������������(-) ��������� ��������� RE��������� Zero-sum ��������� ������ ������������ ��������� ���������������. ��������� C-��������� ��� ��������� ��������� ��������������� ��������� ��� ������, ������������ ������ ������������ ������ ������������ ���������������.
��� ��������������� C-��������� ������ ��������� ������������ ������ ��������� ������ ��������� ������������ ��������������� ��������������� ������ ��������� ������������ ������������������ ������������ ��������������� ���������������. ������������ ��������������� ������ ������ ��������� ������������������ ��������������� ������ ��������� ������ ��������������� ��������� ��������� ������������ ������ ������������ ���������������.
��� ��������� ������������ ��������� ������������ ��������� ������.
������, Gap ��������� ������ ��������� ������������ ������������ ��� ��������� ��������� ���������. ��� ������ Gap ��������� ��������� ��������������� ������������ ��������������� ��������������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ���������. ��� ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� ��������� ������������ ��������������������������� ��������� ��� ��������� ������. ������, ��������� ������ ������ ��������� ������������ SERVQUAL��� ��������� ��������������� ��������� ���������. ��������������� SERVQUAL��� ������ AE������������ ������������ ������������(-) ��������� ������������ ������ ������������������ ������������ ��������� ������������ ������. ��������� ��� ��������������� AE��������� ��������������� ��������������������� ������ ��������� ��������� ������������ ������ ��������� ��������� ���������������������. ������, AE��������� RE��������� ��������������� ��������� C-��������� ������������ ��������� ���������. ������������ ��������������� AE��������� ��������� ��������� ��������� ��������������� ��������� ������ ��������� ������������ ������������ ������ ������ ������������ ��������� ��������� ��� ������ ��������� ������. ��������� RE��������� ������ ��������������� ������ ��������� ��������� ��������� ������������ ������������ ������ ������ ��������� ������������ ��������� ��������� ��� ������. C-��������� ��� ��� ��������� ������ ������ ������������ ������ ��������� ��� ������ ������������ ��������� ������ ��� ��������� ��������� ������������ ���������.
��� ��������� ������������ ��������� ������������ ��������� ������.
������, ��������� ��������������� ������������ ������ ��������������� ��������� ������������ ��������������� ��������������� ���������. ������ ������������������ ��������� ������������ ��������� ��� ��������� ������ ��������� ��������� ������������. ������ ���������������������(Servitization) ������ ������������ ��� ��������� ��������� ������������ ������������ ������. ������, ESL��� PSS��������� ������������ PSS��� ������������������ ��������������� ��������� ���, ��������� ������������ ��������� ��������������� ��������������� ������������������ ���������. ������ ������ ������ ��������������� ��������� ������������������������������ ������������ ������ ESL��� ������ ��������� ��������� ��������������� ��������� ��������� ���������, ��������������� ��������� ��������� ������ ������ ��������������� ��������������� ������ ��������� ������������ ������. ������, C-��������� ��������������������� ��������� ��� ��� ��������������� ��������� ��� ������ ������������ ��������������� ������������������ ��������� ������������ ��������������� ��������������� ���������. ��������� ��������������� ������ ��������� ��������� ������������ ������������ ��������� ��������� ��� ��������� ��� ��������� ������ ���������. ��������� ������������ ������������ ��������������� ��� ��������� ��������� ��������� ��������������� ��������� ��� ������.
��������� ��� ��������� ��������� ������ ��������� ������.
������, ��������� ������ ������������ ��������� ���������. ������ ��������������� ��������������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������������� ������������������ ��������� ������������. ������, ������ ��������� ������ ��������� ��������� ������������ ������ ������ ��������� ��������� ��������� ���������. ������ ��������� ������������ ������ ��������� ��������� ������������ ������ ��������������� ��������� ������. ������, ������������ ��������� ��������� ��������������� ���������. ������������������ PSS��������� ������ ��������������� ������������������ ��������������� ��������� ��������� PSS������ ��������� ��������������� ���������.
������ ��������� ��������� ��������� ������.
������, ��� ��������� ������ ��������������� ������������ ������������ ��������������� ������������ ��������������� ������ ��������� ��������� ��������� ������������. ��������� ������������ ������ ������������ ��������� ��������� ��������� ��� ������������ ������������ ��������� ��������������� ������������ ��������� ��������� ��� ��� ������ ������ ��������� ��������������� ���������. ������, ������������������ PSS ������������ ������������ ������������ ������������. ������ ��������� ��������������� ��������� ��������� ��� ��� ��������� ���������. ������ ��������������� ������������ ������������ ������������������ ������������ ������������ ������������ ��������� ��������� ��������������� ��������� ��������� ������������ ���������. ��������������� ��������� ��������� ��������� ������������ ��� ������������ ��������� C-��������� ��������� ��������� ��� ��� ��������� ������������ ���������, ��������� ��������� ������������ ������������.The idea of this study began with the conception of the research presented at the Conference of Society for e-Business Studies held at Seoul National University in April, 2017. This study includes a practical approach to the customer value provided by the Product-Service System (PSS) based on the Internet of Things in the industrial area pursuing operational innovation of the retail store. So far, the value measurement and evaluation of market offerings has tended to be made in terms of dualizing products and services. However, in a changing business environment where products and services can not be separated, traditional
measurement models and methods need to be reviewed. This study suggests the combined Gap Model of absolute value and relative value as a new measurement method for customer value provided by the integrated system of product and service, complementing the limits of antecedent value measurement models.
From the purchase and use stages of products and services to the post-processing stage, customers go through new experiences. That is why customer perceptions of value change constantly. Therefore, companies must react sensitively to changes in customers' perceptions of the value of their products and
services.
For this study, antecedent researches on value-recognition process based on concept of Value, Disconfirmation paradigm, and Motivation Theory were examined. According to previous studies, the level of satisfaction is determined by the level of disconfirmation generated by the post-experience of prior-expectations. The disconfirmation paradigm is supported by Adaptation Level Theory and The Opponent Process Theory. The Adaptation Level Theory explains the phenomenon that the level of psychological expectation for products and services is adjusted to the level of disconfirmation after a certain period of time elapses from the initial external stimulus. On the other hand, The Opponent Process Theory explains as
the process in which the generated disconfirmation returns to the initial expected level by the operation of psychological homeostasis. Theses theories form the mechanism of the value-recognition process.
The C-model, which is a measurement model proposed in this study, is based on the SERVQUAL model which measures the difference between the expectation and the perception (AE model), and combines the AHP measurement method to select the importance and priority among the measurement items(RE model). Here,
the SERVQUAL model is conceptualized as measuring the absolute value of a single measurement item, and the AHP is conceptualized as measuring the relative value between the measurement items.
The results of this study are summarized as follows. The case study selected Electronic Shelf Labels (ESL) system, which is attracting attention as an innovative operating process infrastructure for retail stores. ESL is the solution that integrates products and services. Therefore, ESL has a PSS attribute suitable for the measurement model proposed in this study. In order to reflect these attributes, we developed measurement indicators by citing the value elements used in ESL related researches. The measurement indicators are divided into Financial value and Non-financial value. Financial value is designed as Investment Cost and Operating Cost Reduction in view of Financial Performance. Non-financial value is designed as Information Consistency and Customer Support in view of Customer Interaction, as Convenience and Maintenance in view of Internal Operation, and as Function Expandability and Store Image in view of Continuous Growth. The eight
items used an measurement indicators are related to PSS values: product value, service value, economical and ecological value, and experience value.
The survey was conducted for six months from December 2018 to May 2019 for 96 employees of 29 small and medium-sized supermarkets with ESL. In the case of data collected by the AE model measurement method, intensive validity and reliability were measured through exploratory factor analysis, AVE, and Cronbach �� analysis. In the case of data collected by the RE model measurement method, the Consistency Ratio were used to measure response consistency. As a result, it was confirmed that the survey data designed by the two models have sufficient reliability and validity to be used in the research.
The results of this study are as follows.
First, the results of AE model are negatively (-) measured due to the modal expectation tendency of the users and the high expectation level of selecting the ideal standard. This can be interpreted as the result of high expectation psychology of the users as mentioned in the previous study. However, in this study, it showed that AE model can not explain the adjustment of the expectation level by operating of the adaptation level and the return to the initial expected level of the disconfirmation by operating of the opponent process. In this study, the relative importance of measurement items was measured using RE model based on the motivation theory that explains the relationship between deprivation and desire, and the measurement results were combined with the results of AE model. Unlike AE model, the measurement results of C-model showed positive (+) results as some items were measured to have higher perceived value than
expected.
As to the interpretation of the results of this study, AE model can only be interpreted for the Gap for individual items by the attributes in the absolute value measurement method and it is not easy to explain the relationship with other items. RE model, which measures the relative weights among the plurality of
measurement items, generates a zero-sum effect in which the weights of other items are lowered when the weight of the specific item increases, so that the Gap measurement value between the expectation weight and the perception weight is changed in limited scale. C-model, on the other hand, showed the result of
offsetting both the negative (-) result of AE model and the zero-sum effect of RE model. Therefore, it was confirmed that C-model is a superior model as the measurement method that can analyze the results of both models in an integrated manner.
In this study, the value strategic-matrix was proposed as a decision support tool for improving the customer value of products and services by using the data measured through the C-model as key information. The implication is that the value of items placed above the coordinates of the value strategy matrix will
allow the firm to concentrate resources on which value items.
The academic implications of this study are as follows.
First, the empirical data analysis was conducted for the Gap model. In the meantime, despite the conceptual excellence of the Gap model, there were not many empirical studies because it is difficult to obtain the homogeneity of the respondents in the pre- and post-survey. This study is meaningful in that it collected and analyzed empirical data securing homogeneity of respondents in before and after. Second, it analyzes in depth the attributes of SERVQUAL, which measures the difference between pre-expectation and post-performance. In general, negative (-) results in AE models such as SERVQUAL have been interpreted as
originating from users' high expectations. However, this study suggests that AE model has limitations in properly measuring the adaptation level and the operation results of the opponent process. Third, the superiority of C-model, which combines absolute and relative value measures, is confirmed. AE model, which is the absolute value measurement model, can not explain the relationship with other items because it only measures the difference between individual items in measuring expectation and perception. On the other hand, RE model can not account for the individual performance of the individual items by measuring only
the difference between the pre- and post-weights of all the items. C-model is the major achievement in confirming that the two models are complementary to each other's limitations.
However, this study has the following limitations.
First, the amount of the sample is not sufficient. This is a result of limiting research subjects in order to ensure homogeneity of respondents in the pre- and post-questionnaires. Second, the time interval between pre-measurement and post-measurement is short. This needs to be complemented in terms of the maturity of use of products and services. Third, it is necessary to supplement the development of measurement indicators. In the case study, the PSS perspective value measurement dimensions were presented, but the PSS value dimensions were not broken down in the development of the measurement indicators. This is also the limit of this study which needs to be supplemented.
The direction of future research is as follows.
First, I plan the additional survey on the respondents of this study to conduct maturity analysis according to the investigation period. Through the analysis of the experience maturity of products and services, I will conduct a more in-depth study on the motivational phase change of motivation theory. Second, measurement
indicators will be segmented in terms of PSS value perspective. The measurement indicators of this study put more emphasis on practical aspects. But in future studies, I will increase the weight of research not only from the practical viewpoint but also from the academic viewpoint by developing the measurement
Medical Expenditure and Utilization of the Aged: Incorporating Sample Selection and Zero-Inflation in Panel Data
��������������� ��������� ������������ ������������ 2017��� ��������������� ���������������, ��������������� ��������� ��������� ������ ������������ ������. ��������������� ��������� ������ ��������� ��������� ������������, ������ ��������������� ��������� ������������ ������ ������ ������ ������ ��������� ��������� ��������� ������ ������������ ������������ ������. ��� ��������������� ��������������� ��������� ��������� ��������������� ������ ��������� ������������ ��������������� ������ ��������������������� ��������� ��������� ������ ������ ��������� ��������� ������.
��������������� ������ ��������� ������, ������, ������ ������������������ ������������, ������ ��������� ������ ������������������ ������, ������ ������ ������, ������ ������ ������������ ������������������ ������������ ��������� ���������������. ��������������������� ������������ ������ ��������� ������������������, ������������ ������ ��������� ������ ������������ ������������ ��������� ������������ ��������������� ������������ ��������� �������������������� ��������������� ������ ��������� ���������������. ��� ��������������� ���4���~���8���(2011���~2015���) ��������������������������� ��������� ���������������. ��������� ������ ��������������� ������ ��������������� ������ ���������������, ��������������� ������ ������ ��������������� ������ ������ ������, ������ ������, ������ ������, ������ ������ ��������� ��������������� ���������������.
��������� ������ ��������������� ������������ ������ ��������� ������ ������ ������ ��������� ������������ ������ ������ ������ ��������� ���������������. ������ ������, ������ ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ��������������� ��������� ������ ��������������� ������, ������ ������ 8, 10������, ������������ 1, 2��� ������������ ���������������, ���������, ������ ������ ������������ ��������� ������������. ������ ������ ��������� ������������ ������������ ��� Mills��� ������(inverse Mills ratio)��� ������������ ������������ ������������ ������ ��������� ������������ ��������� ������������ ������ ��������������� ��������� ���������. ��������� ��� ��������� ��������� ��������� ������������ ��������������� �������������������� ��������� ��������� ������������ ��������� ������������������ ��� ������������ ��������� ������������������ ��������� ���������. ������, ��������������� ������ ��������� ������ ��������� ������ ��������� ��������� ��������� ������������ ������������ ������������ ��������� ���������.
��������������� ������ ������ ��������������� ������ ������ ��������� ��������������� 0 ��������� ��������� ������ ��������������� ������ ������ ��������� ������������ ������������, ������������ ��������� ������ ������ ��������� ������������ ��������� ������ ������ ��������� ���������������. ��������������� ������������ ������ ������ ��������� ��������� Hausman ��������� ANOVA ��������� ���������������, ������������ ��������� ������ ������������ ��������� ��� ��������� ��������� ��������� ���������������. ��������������� ��������� ��������� ������������ ������������ ������ Vuong ��������� ��������� ��� ������ ������ ������, ������ ������, ������ ������, ������ ������ ������������ ������ ��������� ���������������. ������ ������, ������ ��������������� ������ ��������� ��������� ��������� ��������� ������, ������������ ������, ��������� ��������������� ��������� ������������. ������ ������ ������, ������ ��������� ������ ������������ ������������ ������ ��������� ��� ��������� ��������� ������ ��������� ��������������� ������ ������ ��������������� ������������ ������ ��������� ��� ��������� ��������� ������������ ������������ ���������. ��������� ������ ������������ ������������ ��������� ������������ ������ ������������ ������������ ��������� ������������ ������ ������������ ������ ������ ��������� ��������������� ��������� ������ ������ ��������� ��� ���������.
��������������� ��������� ��������� ��������������� ��������� ��������������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ 1, 2��� ������ ������, ��������������� ������ ������, ��������� ��������������� ��������� ���������������. ��������� ��������� ������ ��������� ������ ������������ ������, ������ ������ ��������� ������������ ������ ������������ ������ ������ ��������� ������������ ��������������������� ��������� ������������. ������������ 1, 2��� ������������ ������������ ������������ ������ ��������� ������ ������������ ������ ���������������, ��������� ������������ ��������� ��� ������������ ��������� ������ ��������� ������ ��������� ��� ��������������� ��������� ��� ������. ��������� ������ ������ ��������� ������ ��������� ������ ������ ��������� ������������ ������������ ������ ��������� ������������ ������������.
��������������� ������ ��������� ������������ ������ ��������� ��������������� ��������� ������ ��������������� ������������ ������������ ������������ ������. ��������� ��������� ������������ ��������������� ��������� ������ ������, ������, ������, ��������� ��������������� ��������� ��� ������ ��������������������� ������������ ������������.Docto
������������ ������������ ��������������� ��������� ������: ������������ ������ ��� ��������������� ������
��������� ��������� ��������� ������, ��������� ��������� ��������� ��������������� ������������ ��������� ������������ ������������. ��������� ��������� ������������ ������ ��������������� ��������� ������������ ���������, ������ ��������������� ������ ��������� ��� ������������. ��������������� ������������ ��������� ��������� ��������� ��������������� ������������ ������������. ������������ ������������ ��������� ��������� ������������ ������������ ��������� ��������������� ��������� ��������� ��������� ��� ��� ���������������. ������������������ ������ ��������� ������������ ������ ��������� ������ ��������� ������������, ������������ ������������ ��������� ��������� ���������������. ��������������� ������ ��������� ��������� ��������� ��� ��������� ������������ ������ ��������� ������������ ��� ������������ ������������ ������������ ��������� ��� ������������. ��������������� ������ ��������� ��������� ������ ��������� ��� ��������� novel HCR��� ��������� ��������� ��������� ��������������� ��������������� ���������������. ��������� ������������ ��������� ������ ������������ ������������ ��������� ���, ��� ��� ������ ��������� ��������� ������������ ������ ������������ ��������������� ��������������� ��������������� ���������������. ��� ������������ ������ ��� HCR��� ��������� ��������� ������ ��������� ������������ ������������ ��������� ������������ ��� ��������� ������������������ ��������� ������������ ������������. ��� ��������������� HCR��� ������������ ������������ ������ ������������ ��������� ���������������������.
��� ���������, HCR������ ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ������ ������ ������, ������ ��� ������ ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� ������ ��������� ��� ��� ������������ ������������ ������������������. ������ ������������ 16000 fps��� ��������� ������������ ������������ ������������������, ������ ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ���������������. ��� ������������ HCR��� ��������� ��������� ��������������� ������������ ���������������������. ������ ������ ������ ��������� ������������ ��������� ������������ ��������� ������������, ��������� ��������� ������ ���������������. ������, ������ ��������� ������ ������ ������ choked cavitation��� ������������������, ��������� ������������ ������������ ��������� ������ ��������� ������������, ������ ������ ��������� ������������ ��������� ��������� ���������������.
��� ���������, HCR��� ��������� ������������ ������ ������������ ������������ ������ ��� ������ ������ ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ������������������. ��� ������ ������ ������������, ������ ������ ������ ��� SVI��� ��������� ������ ������ ������, ��������� COD��� ��������� ��������� ������, ��� COD ��� VSS ������������ ��������� ������ ��������� ������ ���������. ������ ��� ������ ������ ��������� ������������ HCR��� ��������� ������������ ������������ ��������� ���������������. HCR������ 5 ��� ������ ��� ������������ tCOD ��� VSS��� ������ ��� 52.9 ��� 66.0 % ���������������, HGR������ 10 ��� ������ ��� ������������ ������ ������ ��������� ��� 92.7 % ������������������. ���������, ��������� ��������� ��������������� ��������� ��������� ������ ��������� ������������ ������ ��� 0, 26.4 ��� 67.6 % ������������������. ���������, ������ ��������� ��������� ��������� ������ ������������ ������ ��������� ��������������� ��������� ��������� ������������ HCR��� ��������� ������������ ������ 42.3��� 41.4 % ��������� ���������������.
���������������, HCR��� WAS ������ ��������� ��������������� ������������������. ������ ������������ ������������ ��������� ������������������ ��������� ������ ��������� ��������������� ��������� ��������������� ������ WAS������������������ ������������ ������ ��������� ��������� ������ HCR��� WAS ������ ��������� ������������������. ������ ������ ������������ ������������������ ������ HCR��� ��������� ��������� ��� ������������ ������������ ��������� ��� ��������������� WAS ��������� ������ ��������� ������������ ������ ������ ��������� ������ HCR��� WAS��������������� ������ ���������������������. ��������������� ������ ��������� ������ HCR��� WAS��������������� ������������ ������ 12 ������ ������ case��� ������������ ������ ��������� ������������������. ������ ������ ��������� ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ������ ��������� ������ ������ ��������� ������������������. ������ ��������� ������ ��������������������� ������ ��������� ��������������� ������ ��������� ������������������, ������ ��������� ��������������� ������ ��������� ���������������������.Compared to the sophistication of industrial structure, water purification technology is still classic and conventional, hence innovative water treatment technology is needed. Cavitation is environmentally friendly, effective and efficient water treatment technology. The cavitation refers to bubble generation, growth and collapse, and the released energy when bubble collapse can be used to water treatment. The cavitation occurs due to the local pressure decrease in liquid and can be classified according to the way the pressure decrease. A novel HCR decreases local liquid pressure using a variation of the cross-sectional area by a rotating object. The HCR used in this study consists of a rotor and covers inserted dimples along the circumstantial direction at each facing surface. The conventional water treatment technique using cavitation has several drawbacks, and the HCR can complement the disadvantages. In the present study, in order to apply the HCR to water treatment, the fundamental and applicate researches were carried out.
First, to define the factors which influence on the cavitation intensity in the HCR, the effects of the inlet pressure, the flow rate, and the rotational speed on the cavitation intensity were evaluated by using flow visualization and heat generation rate. The flow visualization carried out by using a high-speed camera with 16000 fps focusing on the top of the front cover dimples. The total heat generation rate is calculated by using the upstream and downstream liquid temperature of the cavitation generator. Among the variables, the effect of inlet pressure is dominant, and the effect of the flow rate is marginal. The chocked cavitation occurs at low inlet pressure, and the flow rate was related to bubble collapse.
Second, to verify the applicability to water treatment, the water treatment performance of the HCR was compared with an ultrasonic bath for four experimental cases which are established by the specific energy input using three assessment factors. Particle disintegration performance using particle size distribution and SVI, solubilization performance using soluble COD, and oxidation performance using total COD and VSS reduction rates were analyzed as the assessment factors. For oxidation and particle disintegration performance, the HCR showed overwhelming performance and was superior to the ultrasonic bath at low specific energy input. The tCOD and VSS of the sludge treated five times in the HCR were reduced about 52.9 and 66.0 %, respectively, and the median particle size of the sludge treated 10 times in the HGR was reduced about 92.7 %. Otherwise, at equal specific energy inputs, those of the sludge treated by the ultrasonic bath were reduced about 0, 26.4, and 67.6 %, respectively. However, due to the contradictory interactions of the particle disintegration and oxidation, the two devices showed similar performance in terms of solubilization performance and reached up to 42.3 and 41.4 % in the HCR and the ultrasonic bath, respectively.
Finally, the effect of cavitation on WAS treatment in the HCR was analyzed experimentally. Since, a rotor which is in liquid generates not only cavitation but also shear stress, to determine the effect of cavitation on WAS treatment, the performance of the HCR in the presence and absence of dimples was analyzed. Also, because the HCR produces significant thermal energy (unlike other methods of generating cavitation), determining the effect of thermal energy on WAS treatment required a study of the HCR performance according to temperature control. Finally, to determine the effects of inlet pressure and rotational speed, both of which affect the cavitation intensity of the HCR, WAS treatment performance was evaluated in 12 experimental cases using a full factorial design of inlet pressure and rotational speed. For both evaluation factors which are particle decomposition and solubilization, differences in performance according to the presence of dimples and temperature control were evident. WAS treatment performance increased as rotational speed increased and was minimized at the highest inlet pressure.Docto
The Effects of Maladaptive Perfectionism and Stress Coping on Chronic Fatigue of University Students Majoring in Dance
������������
��� ��������� ������������ ��������������� ������������ ��������������� ������������ ������ ��� ��������� ������ ��������� ������������ ������������ ��������������� ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� ��������������� ��� ��������� ������������, 2019��� ������, ������������ ������������ ������ ��������� ������������ ������ ��������� ��������������� ��������������� ��������������� ������������ ������ ���, ��������� ������������ ������ ������ ��������� ������������ ������������ ������������ ���, 589������ ������������ ������������ ��������������� ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������, ��������� ������ ��������� ������ ���������.
1. ������ ��������� ��������� ������ ������������ ��������������� ������������ ������ ��� ��������� ������ ������
������ ��������� ��������� ������ ������������ ��������������� ������������ ������ ��� ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� ������,
������, ������������ ��������������� ������, ��������� ��������� ������������ ��������������� ������������ ������������ ��������� ������ ��������� ���������������, ������������ ������������ 4��������� 1������������ ��������� ������ ������ ��������� ������ ��������� ������������ ������������ ������������ 10��� ��������� 5��� ������������ ������������ ������������ ��������� ������ ��������� ������������.
������, ������������ ��������� ������, ��������� ��������� ������������ ��������������� ������ ��������� ��������� ��������������� ������ ��������� ������ ��������� ������������.
������, ��������� ��������� ������, ������������ ��������� 4��������� 1������������ ��������� ��������� ��������� ������ ��������� ������ ��������� ������������ ������������ ��������� 10��� ��������� 5��� ������������ ��������� ��������� ��������� ������ ��������� ������ ��������� ������������.
2. ������������ ������������ ��������� ������ ��������� ������ ������
������������ ������������ ��������� ������ ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� ������,
������, ��������� ������ ������ ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� ������ ��� ������������ ��������� ������ ��������� ������ ������������.
������, ��������� ������ ������ ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� ������ ��� ������������ ��������� ������ ��������� ������ ������������.
������, ������������ ������������ ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� ������ ��� ������������ ��������� ������ ��������� ������ ������������.
3. ������������ ������ ��������� ������ ��������� ������ ������
������������ ������ ��������� ������ ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� ������,
������, ������ ��������� ������ ��������� ������ ��������� ������ ������������ ��������� ������.
������, ��������������� ������ ��������� ������ ��������� ������ ������������ ��������� ������.
������, ������ ��������� ������ ��������� ������������ ��������� ������ ��������� ������.
������, ��������������� ������ ��������� ������������ ��������� ������ ��������� ������.
4. ������������ ��������������� ������������ ������ ��� ��������� ������ ������ ��������� ������ ������������
������������ ��������������� ������������ ������ ��� ��������� ������ ��������������� ��������� ��������� ������������ ������ ��������� ���������������, ������������ ��������������� ������������������ ������������ ��������� ��������������� ���, ��������������� ��������� ��������� ������ ������ ��� ��������� ��������� ��������������������� ��������� ������������ ������ ��������� ���������������, ������������ ��������������� ������������������ ������������ ��������� ��������������� ���, ��������������� ��������� ��������������� ������ ��� ��������� ��������� ��������������������� ��������� ������������ ������ ��������� ������������.
5. ������������ ��������������� ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ������
������������ ��������������� ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������, ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ��������������� ������������ ������ ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ������ ������, ��������������� ������ ��� ������ ��������� ������ ��������� ��������� ������������.
��������� ��������� ������ ������������ ������������ ��������� ������ ������������ ��������������� ������, ������ ������������ ������������ ��������������� ������������, ��������������� ������������ ������������ ��������� ������ ��������� ������ ��������� ������������������ ������ ������ ������ ��������������� ������������ ������ ��� ��������� ��������� ������ ���, ������ ������ ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� ��������� ������ ��������� ������������ ��������� ��������������� ������ ������������ ������������ ������������ ��������� ������������ ������������ ������ ��������� ������ ��������� ��������� ������ ��������� ��� ������ ������������ ��������������� ��������� ������ ������������ ������������ ��������� ������ ������ ������ ��������� ������������ ������������ ������������ ��������������� ��� ������������ ������ ��������� ������������.
��� ��������������� ������������ ��������������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ������������ ������������ ��������� ������������ ������ ������������ ������������ ������������ ������������������, ��������� ������������ ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ��������������� ��������� ���������, ������ ������ ��������� ��������������� ��������� ������������ ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������������� ������������ ��������������� ��� ������������ ������ ��������� ������������.Maste
Development of Synthetic Methods for Benzothiazole and (Thio)difluoroalkylated Compounds under Visible-light Irradiation
������ ��������������� ������ ������������ ��������� ������ ��������������������������� ��������������� ��������� ��������� ��������� ��� ��������� ������ ������. ������ ������������ ��������������� ������������ 43%��� ������������ ������������ ��������� ������������ ��������� ������������ ������. ��� ��������������� ������������ ������ ��������� ��������� ��������� ��� ������ ������������ ������������ ��������������������� ������������ (���������)������������������ ������ ��������� ������������ ��������� ��������� ���������������.
Part I. ��������������������� ���������
��������������� ��������������� ��������� ������������ ������ ��������� ��������������� 2-������������������ ��������� ������������������������ ������������������ ������������ ������������ ��������� ���������������. ������������ ��������� ������, [Ru(bpy)3]Cl2 ��� ������������ ��������� ��� ������ ������������ ��������� ������������ ��������������� ��������������������� ���������������.
Part II. ������������������������������ ������������������������������������������
������������������������ ������������ ������ ��������� ��� ������ ethyl 2-bromo-2,2-difluoroacetate ��� ��������������������������� ��������������� ������ fac -Ir(ppy)3 ������������ ������������ ��������� ��������� ������ ��������������� ������������ ��������� ��������� ��� ������ ��������� ������������ ���������������.
��������������������������� ��������� ��������������������������� ��������� ������������ ��������� ���������������. ��������� ��������������������������������� ������������������ ������������ ��������� ������ ������ ��������� ��������� ������������ ������������ ��������� ��������������� ������������ ��� ������������ ��������� ��������������� ���������������. ��������� ������������ ������ ��������� ��������� ��� ������������ ��������� ���������.Recently, as awareness of environmental pollution has increased, environment friendly reactions and process development have received a great deal of interest in the chemical industry. In the field of organic chemistry in particular, reactions using eco-friendly visible-light, which comprises 43% of solar radiation, are being actively researched. Following this trend, various visible-light-mediated organic transformations have been developed.
Part I. Methods for the Synthesis of Benzothiazole
A method to synthesize 2-substituted benzothiazoles from 2-amino thiophenols and aldehydes has been developed. The process requires only 0.1 mol% of [Ru(bpy)3]Cl2 and uses O2 as the oxidant under visible-light irradiation.
Part II. Difluoroalkylation and Arylthiofluoroalkylation
Selective methods for the difluoroalkylation of alkenes in which ethyl 2-bromo-2,2-difluoroacetate is used as the difluoroalkyl donor in the presence of fac-Ir(ppy)3 as the photoredox catalyst under visible-light irradiation have been developed. In this transformation, the choice of base is crucial for controlling the chemoselectivity.
Methods for the arylthiofluoroalkylation of heteroaromatic compounds and alkenes have been developed. By using various phenylthiofluoroalkyl bromides under visible-light photocatalytic conditions, sulfur and fluoroalkyl moieties were simultaneously installed in the substrates. The electron density of the arylthiolfluoroalkyl radical intermediate significantly affected the reactivity and selectivity of the transformationDocto
��������������������� ��������� ��������� ��������������������� ���������
��������� ������������ ��������������������������� ������������ ��������� ������������ ��������� ��������������������� ������������, ������ ������ ������ ������ ������ ������������������ ������ ��������� ������������ ��������� ������������. ��� ��������� ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ������ ������ ��������������� ������������ ������������������ ������������ ������ ������ ��������������� ��������������� ������������ ��������� ������������.
������������ ��������� ��������� ������������ ��� ��������� ������ ������ ������ ������������������ ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ������������ ������. ��������� ��� ��������� ������ ������ ������������ ������������ ��������������� ���������. ��� ��������� ��������� ��������������� ������ ������������ ��������� ������������ ������ ��������� ��������� ������ ��� ��������� ������ ��������������� ��������������� ������ ��������� ������.
��� ��������������� ������������������ ��� ������ Q-��������������� ������������ ������ ��������� ������ ������ ��������� ������ ��������� ������ ��������� ��� ������ ������ ��� ������ ��������� ������������. ��� ��������� ��������� ������ ������ ������ Q ������ Q-������ ������������ ������������ ������ Q��������� ������������ ������������ ��� ��������� ������������ ������ Q������ ������������.
������������ ��������� ������ ������������ ������������������ ��������� ������������ ��� ��������������������� ��-��������������� ������ ������ ��������� ������ ������������ ������������������ ������ ��������� ������������. ��������� ������ ��������� ��� ������ ��������������� ������ ������ ��������� ������ ������������������ ������ Q-��������������� ������������ ��� ��������������������� ������ ��������� ������������. ������ Q-��������������� ������ ������������ ������ ��� ��������������� ������������ Q ������ ������ ������ ������������ ��������� ������������, ��������� ��������������� ��� ��������� ������ ������������������ ������ ������������.
������ ������������ ������ ������������ ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ������ Q-������������ ������ ������������������ ������ ������ ������ ��� ������������ ������������, ������ ��������� ��������� ������ ������������ ������ ������ ������ ��� ��������������� ������������ ������ ��������� ��������� ������������ ���������������.
������ ��������� Q-������ ��������� ��������������� ������ ��������� ��������� ������ Q-������������ ��������� ������������ ������ ������ ��������� ��������� ������ ��������� ������������������ ��� ������������ ������ ������ ��������� ������������. ������ ������ ������������ ��������������� ��������� ��������� ��������� ��������������� ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ��������������� Q-��������� ������������ ������ ���������������.Maste
Development of diagnostic platforms for extracellular protease activity and intracellular lncRNA in cancer cells
With the recent advances in cancer imaging and diagnosis, a number of biomarkers identified from the genome and proteome have been targeted to assess cancer presence, tumor stage, and aggressiveness. To date, emerging evidence has been accumulating that new reliable biomarkers-extracellular enzymes or long non-coding RNAs (lncRNAs)-are strongly involved in cancerous microenvironment or tumorigenesis. However, despite the recent efforts to detect these biomarkers, reliable and sensitive detection methods still remain challenging due to the lack of technological development. In this thesis, I proposed two newly developed methods for efficiently detecting potential biomarkers: an imaging method for detection of metastasis-related enzymes in the extracellular matrix (ECM) and a diagnostic method for detection of lncRNA in the urine of prostate cancer patients.
In the first part, a novel extracellular fluorescence resonance energy transfer (FRET) reporter was demonstrated, which can visualize matrix metalloproteinase-2 (MMP2) activity as an indicator of tumor metastasis characteristics of HeLa cells in two dimensional and three dimensional culture conditions. The extracellular reporter comprises a collagen-binding protein and a FRET coupler of enhanced green fluorescent protein and small dye molecule. The stable, matrix-sticky, and protease-sensitive extracellular reporter via split intein-mediated protein trans-splicing is able to adhere to collagen matrices, leading to fluorescence changes by MMP2 activity during living cell culture without impeding cell viability. In the second part, a sensitive and convenient method was demonstrated to assay prostate cancer antigen 3 (PCA3) and prostate-specific antigen (PSA) genes using single-stranded (ss) DNAzyme-facilitated chemiluminescence for prostate cancer (PC) diagnosis. By tethering peroxidase-mimicking ssDNAzyme sequence to PSA or PCA3-targeting primers, target genes were amplified through only PCR process, which subsequently enabled the chemiluminescence (CL) detection in the presence of hemin and luminol substrate. A ratiometric CL analysis of PCA3/PSA expression effectively discriminated the difference between patient and normal groups in human urine. The proposed methods are immediately amenable for monitoring cancer biomarkers and will open the new route to image or diagnose many diseases in the biomedical field.Docto
A Study on Effective Sentiment Analysis through News Classification in Bankruptcy Prediction Model
Bankruptcy prediction model is an issue that has consistently interested in various fields. Recently, as technology for dealing with unstructured data has been developed, researches applied to business model prediction through text mining have been activated, and studies using this method are also increasing in bankruptcy prediction. Especially, it is actively trying to improve bankruptcy prediction by analyzing news data dealing with the external environment of the corporation. However, there has been a lack of study on which news is effective in bankruptcy prediction in real-time mass-produced news.
The purpose of this study was to evaluate the high impact news on bankruptcy prediction. Therefore, we classify news according to type, collection period, and analyzed the impact on bankruptcy prediction based on sentiment analysis. As a result, artificial neural network was most effective among the algorithms used, and commentary news type was most effective in bankruptcy prediction. Column and straight type news were also significant, but photo type news was not significant. In the news by collection period, news for 4 months before the bankruptcy was most effective in bankruptcy prediction. In this study, we propose a news classification methods for sentiment analysis that is effective for bankruptcy prediction model
Influence of hydrogen on incipient plasticity in CoCrFeMnNi high-entropy alloy
The influence of hydrogen on the onset of plastic deformation in a CoCrFeMnNi high-entropy alloy (HEA) was examined through the analysis of the load at which first pop-in during spherical nanoindentation experiments occurs on hydrogen-charged and subsequently aged specimens. Results reveal that the dissolved hydrogen lowers the plastic flow resistance, indicated by the shear yield strength, tau(y), by modifying defect formation energies. Aging, subsequent to charging, leads to recovery of tau(y), but only partially. The results are discussed in terms of the vacancy-mediated dislocation nucleation, which is supported by the estimated activation volume for deformation. (C) 2018 Acta Materialia Inc. Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.The work at Hanyang University was supported by the National Research Foundation of Korea (NRF) grants funded by the Ministry of Science and ICT (No. 2015R1A5A1037627 and No. 2017R1A2B4012255). YZ would like to thank the support from the project funded by China Postdoctoral Science Foundation (No. 2017M620638). JYS would like to thank the support from Korea Institute of Science and Technology (2W28060)