Purpose: The purpose of this study is to propose a new useful suggestion to monitor the stability of process by developing a stability ratio or index related to investigating how well the process is controlled or operated to the specified target. Methods: The proposed method to monitor the stability of process is building up a new measure index which is making up for the weakness of the existing index in terms of short or long term period of production. This new index is a combined one considering both stability and capability of process to the specification limits. We suppose that both process mean and process variation(or deviation) are changing on time period. Results: The results of this study are as follows: regarding the stability of process as well as capability of process, it was shown that two indices, called SI(stability index) and PI(performance index), can be expressed in two-dimensional X-Y graph simultaneously. This graph is categorized as 4 separated partitions, which are characterized by its numerical value intervals of SI and PI which are evaluated by test statistics. Conclusion: The new revised index is more robust than the existing one in investigating the stability of process in terms of short and long period of production, even in case both process mean and variation are changing.
Since the Fourth Industrial Revolution, various changes have occurred in society as a whole due to advance in technologies such as artificial intelligence and big data. The amount of data that can be collect in the process of applying important technologies tends to increase rapidly. Especially in academia, existing generated literature data is analyzed in order to grasp research trends, and analysis of these literature organizes the research flow and organizes some research methodologies and themes, or by grasping the subjects that are currently being talked about in academia, we are making a lot of contributions to setting the direction of future research. However, it is difficult to access whether data collection is necessary for the analysis of document data without the expertise of ordinary programs. In this paper, propose a text mining-based topic modeling Web application model. Even if you lack specialized knowledge about data analysis methods through the proposed model, you can perform various tasks such as collecting, storing, and text-analyzing research papers, and researchers can analyze previous research and research trends. It is expect that the time and effort required for data analysis can be reduce order to understand.
Recently, concepts of the Fourth Industrial Revolution technologies such as artificial intelligence, big data, and cloud computing have been introduced and the limits of individual or team development policies are being reviewed. Also, a lot of latest technology source codes have been opened to the public, and related studies are being conducted based on them. Meanwhile, the company is applying the strengths of the open source software development methodology to proprietary software development, and publicly announcing support for open source development methodology. In this paper, we introduced several software development methodology such as open source model, inner source model, and the similar DevOps model, which have been actively discussed recently, and compared their characteristics and components. Rather than claiming the excellence of a specific model, we argue that if the software development policy of an individual or affiliated organization is established according to each benefit, they will be able to achieve software quality improvement while satisfying customer requirements.
With increasing demands for medical care by society, the medical system, and general citizens and rapid changes in doctor's awareness, the competencies required of doctors are also changing. The goal of this study was to develop a doctor's competency framework from the patient's perspective, and to make it the basis for the development of milestones and entrustable professional activities for each period of medical student education and resident training. To this end, a big data analysis using topic modeling was performed on domestic and international research papers (2011-2020), domestic newspaper articles (2016-2020), and domestic social networking service data (2016-2020) related to doctor's competencies. Delphi surveys were conducted twice with 28 medical education experts. In addition, a survey was conducted on doctor's competencies among 1,000 citizens, 407 nurses, 237 medical students, 361 majors, and 200 specialists. Through the above process, six core competencies, 16 sub-competencies, and 47 competencies were derived as subject-oriented doctor's competencies. The core competencies were: (1) competency related to disease and health as an expert; (2) competency related to patients as a communicator; (3) competency related to colleagues as a collaborator; (4) competency related to society as a health care leader (5) competency related to oneself as a professional, and (6) competency related to academics as a scholar who contributes to the development of medicine.
Cheol-Hyeong Lee;Eun Young Lee;Miyoung Yang;Hyung-Sun Won;Yeon-Dong Kim
The Korean Journal of Pain
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v.36
no.4
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pp.458-464
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2023
Background: Fibromyalgia (FM) is a complex disorder characterized by widespread chronic pain and tenderness in the muscles, ligaments, and soft tissues. It is a chronic pain condition often accompanied by other symptoms and comorbidities. To effectively manage FM, it is crucial to obtain fundamental epidemiological data pertaining to the target population. Therefore, this study was conducted to elucidate the epidemiological characteristics of FM in the Korean population. Methods: Population-based medical data of 51,276,314 subscribers to the National Health Insurance Service of Korea from 2014 to 2018 were used in this study. Results: The overall incidence of FM ranged from 441 (2014) to 541 (2018) cases per 100,000 person-years, with a higher prevalence observed among female patients compared to male patients. The incidence gradually increased until middle age, followed by a decrease. The highest incidence rates were observed in the fifth decade of life for females and the sixth decade of life for males. When categorizing the affected parts of the body, the shoulder region was observed to be the most frequently affected. A comparison of the drug prescriptions based on medical specialty showed that antidepressants were the most commonly prescribed medications. The management of FM leads to consistent increases in medical expenses, regional disparities, and variations in prescription patterns across different medical specialties. Conclusions: The findings of this study will not only contribute to the understanding of FM characteristics but also provide a vital foundation for efficient management of FM in Korea.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.3
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pp.110-122
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2023
Over the last few decades, various innovative technologies have emerged that have significantly contributed to making life easier for humans. Various information and communication technologies (ITCs) have emerged as a result of the global technological revolution, including big data, IoT, 4G and 5G networks, cloud computing, mobile computing, and artificial intelligence. These technologies have been adopted in urban planning and development, which gave rise to the concept of smart cities in the 1990s. A smart city is a type of city that uses ITCs to exchange and share information to enhance the quality of services for its citizens. With the global population increasing at unprecedented levels, cities are overwhelmed with a myriad of challenges, such as the energy crisis, environmental pollution, sanitation and sewage challenges, and water quality issues, and therefore, have become a convergence point of economic, social, and environmental risks. The concept of a smart city is a multidisciplinary, unified approach that has been adopted by governments and municipalities worldwide to overcome these challenges. Though challenging, this transformation is essential for cities with differing technological and social features, which all have the potential to determine the success or failure of the digital transformation of cities into smart cities. In recent years, researchers, businesses, and the government have all turned their attention to the emerging field of smart cities. Accordingly, this paper aims to represent a thorough understanding of the movement toward smart cities. The key themes identified are smart city definitions and concepts, smart city dimensions, and smart city architecture of different layers. Furthermore, this article discusses the challenges and some examples of smart cities.
Focusing on FinTech keywords, this study is analyzing newspaper articles and Twitter data by using text mining methodology in order to understand trends in the industry of domestic digital financial service. In the growth of FinTech lifecycle, the frequency analysis has been performed by four important points: Mobile Payment Service, Internet Primary Bank, Data 3 Act, MyData Businesses. Utilizing frequency analysis, which combines the keywords 'China', 'USA', and 'Future' with the 'FinTech', has been predicting the FinTech industry regarding of the current and future position. Next, sentiment analysis was conducted on Twitter to quantify consumers' expectations and concerns about FinTech services. Therefore, this study is able to share meaningful perspective in that it presented strategic directions that the government and companies can use to understanding future FinTech market by combining frequency analysis and sentiment analysis.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.4
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pp.623-630
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2017
This paper surveys the state-of-the-art in korean commercial Internet of Things(IoT) services for deriving the core elements of a curriculum for major courses of IoT using RaspberryPi3. First, we survey the state-of-the-art of IoT researches and commercial services in three korean major telecommunication corporations such as Korean Telecommunications (KT), LGU+ Telecommunication (LGT), and SK Telecommunication(SKT). Second, we consider the components and advantages of the RaspberryPi3 which is popular as a representative educational tool. Concludingly, this paper derives the core elements of curriculum for major courses of IoT using RaspberryPi3 from above both processes. The corresponding elements consist of platforms, hardwares, softwares, and big-data network. Based on the important design elements of the IoT curriculum using Raspberry Pie 3, we taught embedded system course to junior students for one semester. It was successfully completed and more than 90% students were satisfied with its contents and amounts.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.2
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pp.133-142
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2023
The large process plant is currently implementing predictive maintenance technology to transition from the traditional Time-Based Maintenance (TBM) approach to the Condition-Based Maintenance (CBM) approach in order to improve equipment maintenance and productivity. The traditional techniques for predictive maintenance involved managing upper/lower thresholds (Set-Point) of equipment signals or identifying anomalies through control charts. Recently, with the development of techniques for big analysis, machine learning-based AAKR (Auto-Associative Kernel Regression) and deep learning-based VAE (Variation Auto-Encoder) techniques are being actively applied for predictive maintenance. However, this predictive maintenance techniques is only effective during steady-state operation of plant equipment, and it is difficult to apply them during start-up and shutdown periods when rises or falls. In addition, unlike processes such as nuclear and thermal power plants, which operate for hundreds of days after a single start-up, because the pumped power plant involves repeated start-ups and shutdowns 4-5 times a day, it is needed the prediction and alarm algorithm suitable for its characteristics. In this study, we aim to propose an approach to apply the optimal predictive alarm algorithm that is suitable for the characteristics of Pumped Storage Power Plant(PSPP) facilities to the system by analyzing the predictive maintenance techniques used in existing nuclear and coal power plants.
Objective : This study aims to investigate the incidence of vestibular schwannoma (VS) and demographic characteristics in Korea using population-based National Health Insurance Service data. Methods : This study analyzed Korean National Health Insurance Service data from 2005 to 2020, based on the International Classification of Diseases, 10th version, Clinical Modification codes D333 and D431. Only those patients who had undergone magnetic resonance imaging and audiologic tests were considered definitive cases. Demographic variables included age, sex, treatment modality, hypertension, diabetics, dyslipidemia, smoking history, alcohol history, and income status. Results : The total number of VS patients was 5751. The average incidence rate was 0.71 per 100000 from 2005 to 2020, and the annual incidence rate increased from 0.33 in 2005 to 1.32 in 2019 but decreased to 0.80 in 2020. Incidence was highest in those aged 60-69 years (1.791) and lowest in those younger than 20 years (0.041). Incidence was higher in females, and the number of patients who received radiosurgery (46.64%) was largest compared to the wait and scan group (37.96%), microsurgery group (12.85%), or the group who received both (2.56%). Diabetes, dyslipidemia, and alcohol consumption increased the risk of VS, while cigarette smoking reduced the risk of VS. Conclusion : The incidence of VS exhibited an increasing trend from 2005 to 2019. Radiosurgery (46.64%) was the most common treatment modality. Diabetes, dyslipidemia, and alcohol consumption increased the risk of VS, while cigarette smoking reduced the risk of VS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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