Objectives: This study was conducted to prepare basic data to propose the necessity and utilization of oral welfare products in the welfare services of the long-term care insurance system, focusing on facility workers working in elderly facilities. Methods: The analysis was conducted on 144 workers working at some local elderly facilities. The questionnaire was constructed by classifying the use of oral welfare tools into 6 questions and the necessity and demand for oral welfare devices into 13 questions. Frequency analysis and technical analysis were performed for data analysis, and one-way ANOVA was performed for differences in the necessity and demand for oral welfare equipment. The statistical significance level was p<0.05. Results: As a result of examining the awareness of the necessity and demand for oral welfare equipment among workers in elderly facilities, the awareness of the necessity of including oral welfare equipment in the items of welfare equipment in the current long-term care insurance system was high at 4.15 points. As a result of analyzing the correlation between awareness of care products and the need and demand for oral welfare equipment, it was confirmed that there was a statistically significant positive correlation (p<0.01). Conclusions: In the long-term care insurance system for the elderly, oral welfare products need to be considered for welfare equipment services. The provision of oral welfare products within the long-term care insurance system for the elderly can provide opportunities and services to select various self-care tools. In addition, it is expected that it will be possible to promote changes in the long-term care insurance system for the elderly and to improve the system in a variety of positive ways.
Kiptenko, Viktoriia;Razumova, Oleksandra;Boriushkina, Oksana;Romanova, Vera;Negoda, Anna
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.8
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pp.43-50
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2021
For the implementation of innovative products or services companies use different innovation strategies, in particular, outsourcing is quite widespread, given the high level of specialization and professionalism of companies that provide such services. The aim of this article was to evaluate the link between outsourcing of innovative activities and indicators of companies' efficiency. The methodology of the research includes the methods of correlation analysis and regression analysis to reveal the correlation between the use of outsourcing of innovative products and services and the turnover of the EU enterprises. The results show a high level of innovative activity of EU enterprises (50.3% innovatively active). Innovative business processes are the most widespread form of innovation activity (41% of enterprises implement business processes, and the indicator is higher than 41% in the most developed EU countries). The turnover of enterprises with new or substantially improved products was found to grow by 10.92% for the period 2016-2018. The correlation analysis shows weak direct links between the indicator of turnover growth and the number of enterprises that have independently implemented innovations, or have implemented innovations jointly with third-party companies, or using outsourcing services. The highest level of direct connection was found between the growth of turnover of enterprises that launched a new product for the market and the growth of the number of enterprises that implemented innovations with the involvement of organizations (correlation 0.273). Based on the regression analysis it was found that with a 1% change in the growth rate of the number of innovation-active enterprises, the growth rate of turnover from new or improved products increased by 5.67%. At the same time, with a 1% change in the growth rate of the number of enterprises that implement innovation through outsourcing, the growth rate of turnover from new or improved products will increase by 7.15%.
Recently, online commerces are becoming more common due to factors such as mobile technology development and smart device dissemination, and online review has a big influence on potential buyer's purchase decision. This study presents a set of analytical methodologies for understanding the meaning of customer reviews of products in online transaction. Using techniques currently developed in deep learning are implemented Hierarchical Attention Network for analyze meaning in online reviews. By using these techniques, we could solve time consuming pre-data analysis time problem and multiple topic problems. To this end, this study analyzes customer reviews of laptops sold in domestic online shopping malls. Our result successfully demonstrates over 90% classification accuracy. Therefore, this study classified the unstructured text data in the semantic analysis and confirmed the practical application possibility of the review analysis process.
Analytic Hierarchy Process (AHP) is a systematic and objective decision method that stratifies multiple criteria to determine various evaluation factors' order of priority. Since AHP requires several stages of analysis with complicated attributes, they normally rely on computer programs for the execution of such analyses. However, the existing AHP analytic tools carry the inconvenience of having to repeatedly input massive amounts data generated in every stage. This repetitious data entry process results in prolonged analysis times and higher possibility of errors, leading to decreased reliability of the results. Thus, in this study, we develop an analytic tool that effectively simplifies the data entry process in AHP analysis, for the purpose of reducing analysis times and increasing the reliability of the results.
The present study introduces an architecture for performing efficient numerical analysis by using the Internet and three reconstructing methods of existing numerical analysis codes were presented in order to utilize the architecture. These methods were implemented into a computational fluid dynamics program for solving two-dimensional transient flow problems with free surface. The program was reconstructed with Java technologies and compared with the original one. This study will be a preparation for numerical analysis to participate in web services for engineering.
In the creative economy paradigm, motivation of the opportunity based startup is a continuous concern to policy-makers. Recently, bigdata anlalytics challenge traditional methods by providing efficient ways to identify social trend and hidden issues in the public sector. In this study the authors introduce a case study using social bigdata analytics for conducting policy analysis. A semantic network analysis was employed using textual data from social media including online news, blog, and private bulletin board which create buzz on the startup business. Results indicates that each media has been forming different discourses regarding government's policy on the startup business. Furthermore, semantic network structures from private bulletin board reveal unexpected social burden that hiders opening a startup, which has not been found in the traditional survey nor experts interview. Based on these results, the authors found the feasibility of using social bigdata analysis for policy-making. Methodological and practical implications are discussed.
Purpose: This study aimed to identify the effects of post-traumatic stress disorder intervention programs on firefighters through a meta-analysis. Methods: Seven studies were selected for meta-analysis. The overall average effect size, effect sizes for each intervention variables, and publication bias were analyzed using Comprehensive Meta-Analysis(CMA) version 2.0 (Biostat, Englewood, NJ, USA). Results: Post-traumatic stress disorder intervention programs were found to have a very low, not statistically significant effect (effect size=-.171, confidence interval=-0.361~0.019, Z=-1.768, p>.05). However, these programs was less than 50 (effect size=-.622). Conclusion: The results of this study suggest that further research on the effects of post-traumatic stress disorder intervention among firefighters is needed in order to develop more effective programs.
The goal of this study is to review the major research trend on the convergence studies of AI and healthcare technologies. For the study, 15,260 English articles on AI and healthcare related topics were collected from Scopus for 55 years from 1963, and text mining techniques were conducted. As a result, seven key research topics were defined : "AI for Clinical Decision Support System (CDSS)", "AI for Medical Image", "Internet of Healthcare Things (IoHT)", "Big Data Analytics in Healthcare", "Medical Robotics", "Blockchain in Healthcare", and "Evidence Based Medicine (EBM)". The result of this study can be utilized to set up and develop the appropriate healthcare R&D strategies for the researchers and government. In this study, text mining techniques such as Text Analysis, Frequency Analysis, Topic Modeling on LDA (Latent Dirichlet Allocation), Word Cloud, and Ego Network Analysis were conducted.
Journal of the Korea society of information convergence
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v.7
no.1
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pp.17-24
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2014
This study analyzed on web services status of World Class College(WCC)'s Teaching and Learning Center. WCC refers to colleges equipped with educational environment which can accommodate the needs of industry and growth potential and vision. Web services of WCC's Teaching and Learning Center consist of center introduction, teaching support, learning support, service, and specialized menu. This study analyzed on menu and specialized web services from 9 colleges out of total 21 colleges. This study is to propose a way of Teaching and Learning Center's web services which college's Teaching and Learning Center aims at by analyzing on web services of World Class College's teaching and learning center.
Development of digital technology has become closely connected with housing environment. Especially for the matured population, it is very important because they need substantial support in their daily lives. Therefore, the purpose of this paper is to identify needs of digital network services for future housing development. Previous researches were limited to digital technology of network systems and its usages. On the other hand, this study focuses on not only the technology but services. This study consists of literatures review and empirical survey. The subjects were the mid-age and pre-elderly between 45 to 65. The analysis of this study results outlined as follows: First, the pre-elderly appeared to have, in general, positive perceptions about digital services of the housing environment. The results of needs for each space's, showed strongly in basic safety and aiding system for memories. Second, there are differences in needs according to respondent's characteristics such as sex, income, job, house type, experience in digital system. Third, there are differences between what they think and what they really responded in both spaces and services. It menas that present planning elements may not attractive and suitable to residents. Therefore it is necessary to redesign the services. In the future, the most important thing is, making comfortable space not convenient space. That is, excluding unnecessary elements and pick up the right ones for resident's real demands.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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