Analysis of Negative Effects Toward a Brand According to the Type of Brand Scandal and the Type of Consumer's Thinking Style

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 경영대학 경영학과, 2023. 8. 김준범.Recently, many brands are trying their best to increase their brand value, but all of these brands are not free from scandals. Today's brand scandal should think about 'when it will happen' rather than 'if it happens'. In particular, automobile brands have suffered various scandals such as unethical corporate management, moral problems, and product defects. This study classified the types of brand scandals into intrinsic and extrinsic scandals, and studied how consumers' reactions were differentiated according to these types of scandals. We also looked at the impact of the type of consumer thinking style (analytic vs. holistic) that moderates the discriminatory response of the type of brand scandal (intrisic vs. extrinsic) to the consumer's brand attitude. The main results of this study are as follows. First, consumers showed a more negative attitude toward the scandal brand itself when information on the intrinsic brand scandal was exposed than the extrinsic brand scandal. Second, consumers with an analytic thinking style showed a more negative brand attitude change when exposed to intrinsic scandal information than when exposed to extrinsic scandal information, and consumers with a holistic thinking style showed a more negative brand attitude change when exposed to extrinsic scandal information. Finally, the implications obtained through this study were examined, and limitations and future research were discussed in the conclusion part.최근 많은 브랜드들이 브랜드 가치를 높이기 위하여 최선을 다 하고 있지만 이러한 모든 브랜드들은 스캔들로부터 자유롭지 못하다. 오 늘날의 브랜드 스캔들은 만약 발생한다면이 아닌 언제 발생할지 를 생각해야한다. 특히나 자동차 브랜드는 비윤리적 기업 경영, 도덕적 문제, 제품 결함 등과 같은 다양한 스캔들을 겪어왔다. 본 연구는 브랜 드 스캔들의 유형을 내인성 스캔들과 외인성 스캔들로 분류하고, 이러한 스캔들 유형에 따라 소비자의 반응이 어떻게 차별적으로 나타나는지를 연구하였다. 또한 브랜드 스캔들 유형(내인성vs외인성)이 소비자의 브랜 드 태도에 미치는 차별적인 반응에 조절적인 역할을 하는 소비자의 사고 체계 유형(분석적vs종합적)의 영향을 살펴보았다. 본 연구의 주요 결과 는 다음과 같다. 첫째, 외인성 브랜드 스캔들보다 내인성 브랜드 스캔들 정보가 노출된 경우, 소비자들이 스캔들 브랜드 자체에 대한 보다 부정 적인 태도를 보였다. 둘째, 분석적 사고 체계를 가진 소비자의 경우에는 외인성 스캔들보다 내인성 스캔들 정보에 노출된 경우에 더 부정적인 브 랜드 태도 변화를 보였고, 종합적 사고 체계를 가진 소비자의 경우에는 내인성 스캔들보다 외인성 스캔들 정보에 노출된 경우에 더 부정적인 브 랜드 태도 변화를 보였다. 끝으로, 본 연구를 통하여 얻을 수 있는 이론 적, 실무적 시사점을 살펴보았으며, 한계점 및 향후 과제에 대하여 결론 부분에 논의하였다.목 차 제 1 장 서 론 1 제 1 절 연구의 배경 1 제 2 절 연구의 내용 4 제 2 장 이론적 배경 및 가설 5 제 1 절 브랜드 스캔들. 5 제 2 절 소비자의 사고 체계 8 제 3 장 실증 연구 15 제 1 절 연구 방법 15 제 2 절 실험 1 . 29 제 3 절 실험 2 . 31 제 4 장 결론 35 제 1 절 결론 및 시사점. 35 제 2 절 한계점 및 향후과제 37 참고문헌 . 39석

OCV-SOC 곡선 추정과 적응 확장 칼만 필터를 이용한 리튬 이온 배터리의 SOC 추정

MasterThis thesis proposed a State of Charge (SOC) estimation method of lithium-ion batteries to increase a accuracy of SOC estimates. The proposed method consists of an open circuit voltage (OCV)-SOC curve estimation method and an adaptive extended Kalman filter method that use an equivalent circuit model (ECM). Using this method, model’s terminal voltage error that was caused by inaccurate OCV-SOC curve was decreased and affection of mismatched ECM parameters under large current changes was filtered. Therefore, the maximum absolute error of SOC estimates was reduced to < 1.4% and root-mean-square error decreased under 0.406%. The algorithm was developed in MATLAB and was verified with experimental measured dataset of dynamic current profile test. By using proposed method, battery-powered applications such as electric vehicle and drone can obtain highly accurate SOC values even if the load current changes dynamically

Transformer-based State of Charge Estimation Study for Lithium-ion Batteries considering Various Ambient Temperature

In this paper, we propose a transformer-baseddeep learning network that accurately estimates thestate of charge (SOC) of a lithium-ion battery for arange of ambient temperature conditions.Theinternal chemical characteristics of lithium-ionbatteries change as the temperature changes.Therefore, existing studies are limited to accuratelyestimating SOC only for trained temperatureconditions.To overcome this limitation, we proposea neural network that accurately estimates SOC atvarious temperatures, even for untrainedtemperatures.The experimental validation of theproposed method at various temperatures shows thatthe maximum error is 2.5% and theroot-mean-square error is 0.9195%, indicating thatthe SOC is well estimated.We also performvalidation at sub-zero temperatures, where thecharacteristics of the battery change significantly,proving that the proposed method is practical for awide temperature range

노화를 고려한 배터리의 내부 단락 진단 및 용량 추정 알고리즘

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셀 밸런싱 동작을 고려한 리튬 이온 배터리 팩의 내부 단락 고장 진단

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유전 알고리즘을 이용한 다양한 온도 환경에서의 리튬 이온 배터리 모델 파라미터 추정

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리튬이온배터리의 내부 단락 고장 정도 및 용량 추정 알고리즘

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