The second-hand ship market provides immediate access to the freight market for shipping investors. When introducing second-hand vessels, the precise estimate of the price is crucial to the decision-making process because it directly affects the burden of capital cost to investors in the future. Previous studies on the second-hand market have mainly focused on the market efficiency. The number of papers on the estimation of second-hand vessel values is very limited. This study proposes an artificial neural network model that has not been attempted in previous studies. Six factors, freight, new-building price, orderbook, scrap price, age and vessel size, that affect the second-hand ship price were identified through literature review. The employed data is 366 real trading records of Panamax second-hand vessels reported to Clarkson between January 2016 and December 2018. Statistical filtering was carried out through correlation analysis and stepwise regression analysis, and three parameters, which are freight, age and size, were selected. Ten-fold cross validation was used to estimate the hyper-parameters of the artificial neural network model. The result of this study confirmed that the performance of the artificial neural network model is better than that of simple stepwise regression analysis. The application of the statistical verification process and artificial neural network model differentiates this paper from others. In addition, it is expected that a scientific model that satisfies both statistical rationality and accuracy of the results will make a contribution to real-life practices.
In this study, we intended to find out how to improve the relationship performance between a hospital who is a buyer and its suppliers in the medical supply chain. For specific, in control of the transaction period and the number of bed, we investigated the effect of information sharing between a buyer and its suppliers along with the trust for the suppliers' capabilities perceived by the buyer on the buyer's relationship performance. In addition, in control of the transaction period and the number of bed, we also examined the influences of moderating effect of the interactional justice on the relations between information sharing and relationship performance, and between capability-trust and relationship performance. For this, we conducted reliability analysis, exploratory/confirmatory factor analyses, discriminant validity analysis, and moderated multiple regression analysis including control variables. Our results showed that there are positive effects of information sharing between a buyer and suppliers, and the buyer's perceived trust for the suppliers' capability on the relationship performance while controlling the transaction period and the number of bed. Besides, we empirically confirmed that there was the moderating effect of the interactional justice on the relations between capability-trust and relationship performance, whereas we could not find that statistically significant moderating effect of the interactional justice on the relations between information sharing and relationship performance.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.14
no.1
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pp.1-6
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2021
In this paper, in order to mitigate ISI(inter-symbol interference) in a diffusion-based molecular communication channel, an ISI Hamming code is proposed in which ISI characteristics are applied to a channel decoding algorithm. In order to prove the bit error rate performance of the proposed channel code, the bit error rate performance of the major channel codes applied to the molecular communication channel with ISI was compared and analyzed through simulation. From the simulation results, it can be seen that the bit error rate performance of the ISI Hamming code is the best when the number of radiated molecules is less than or equal to 1100. In addition, when the number of transmitted molecules is M=1000, the decoding method of the ISI Hamming code proposed in this paper has improved the bit error rate of approximately 5.9×10-5 compared to the Hamming code using only soft values. Compared with the ISI-mitigating channel code, which is effective for removing ISI in the molecular communication channel, the ISI Hamming code proposed in this paper is the most advantageous in a channel environment where the number of transmitted molecules is not big (M<1100). And we can see that the ISI-mitigating channel code is more advantageous when the number of transmitted molecules is large(M>1100).
Sinheung Military Academy was the first one which prepared for independence war built by members of Sinminhoe in Western Manchuria. Sinheung Military Academy is known that nurtured 3,500 independence soldiers during 10 years from 1911 thorough 1920. Nevertheless no people know how it recruited so many students for 10 tears. In the course of studying the recruit of Sinheung Military Academy, I became to focus on Manjugisa by Yi Sang-nyog. Although Yi Sang-nyon remembered that there were over five hundred students in Sinheung Military Academy from just after it's set up in Manjugisa, scholars overlooked that mention so far. In addition, in the Sixth poem of Manjugisa, Yi Sang-nyong recollected that there were 30 preliminary educational organizations in 1918 after installation of Sinheung Military Academy in 1911. Therefore I concluded that the over 500 students nurtured from just after installation of Sinheung Military Academy were summed up students of preliminary educational organizations over Sinheung Military Academy's and proved it. The students of preliminary educational organizations in Liuhexian Tonghuaxian entranced into Sinheung Military Academy after graduation. The graduates of Sinheung Military Academy taught the students of preliminary educational organizations a common and military educations in duty for two years. In conclusion, Sinheung Military Academy and nearby preliminary educational organizations were an wide military camp organically maintained by Korean in Western Manchuria for big purpose of independence war.
Social TV users and content are increasing day by day. The main purpose was to study the motivation for social television users, but I felt the need to analyze the potential psychological impact of users in various content. This study analyzed the impact on psychological well-being due to the interaction and viewing satisfaction by the object relations theory factors of social TV user in Korea. A survey was conducted on students of N university, ordinary university, and ordinary people who have experience using social TV to prove the observations or experiments of empirical facts in this study. Research result, First, Nonalienation have been have a positive effect on interaction and viewing satisfaction. Second, stable attachment have been have a positive effect on interaction. Third, social competence have been have a positive effect on interaction. Fourth, interaction have been have a positive effect on viewing satisfaction and psychological well-being. Fifth viewing satisfaction have been have a positive effect on Psychological well-being. Through this, This will contribute to the development of subdivided content and user-customized services for social television, and it is necessary to reconfigure and study various events that may occur between users in the future.
The purpose of this study was to examine the modern implication and religious value of the Medicine Buddha faith. Accordingly, the theoretical background of Medicine Buddha faith was reviewed based on various literature, including Bhaisajyaguru Sutra, a representative literature on Medicine Buddha, and the two key goals of Medicine Buddha faith were set up and analyzed. As a result of this study, the modern implication and religious value of the Medicine Buddha faith were presented as follows. First of all, it is the modern implication of the Medicine Buddha faith. First, the Medicine Buddha faith promotes a shift in the perspective that disease is the subject of healing, not treatment. Second, the Medicine Buddha faith expands diseases not only to medical diseases but also to disabilities and makes them an object of healing. Third, the Medicine Buddha faith promotes healing through performance that strengthens the positivity of the mind. Next is the religious value of the Medicine Buddha faith. First of all, the Medicine Buddha faith has strong religious acceptance. Second, the Medicine Buddha faith is characterized by being accepted by modern people beyond religion and sect. Based on the results of this study, this study made suggestions to improve the quality of life of modern people suffering from pain in their daily lives due to diseases and unnatural death.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.4
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pp.349-357
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2021
Recently, drones are rapidly becoming common and expanding. There is a great need for diversity in whether drone flight data can be used as entertainment technology analysis data. In particular, it is necessary to check whether it is possible to analyze and utilize the flight and operation process of entertainment drones, which are developing through autonomous and intelligent methods, through data analysis and machine learning. In this paper, it was confirmed whether it can be used as a machine learning technology by using FC data in the evaluation of drones for entertainment. As a result, FC data from DJI and Parrot such as Mavic2 and Anafi were unable to analyze machine learning for entertainment. It is because data is collected at intervals of 0.1 second or more, so that it is impossible to find correlation with other data with GCS. On the other hand, it was found that machine learning technologies can be applied in the case of Fixhawk, which used an ARM processor and operates with the Nuttx OS. In the future, it is necessary to develop technologies capable of analyzing the characteristics of entertainment by dividing fixed-wing and rotary-wing flight information. For this, a model shoud be developed, and systematic big data collection and research should be conducted.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.4
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pp.15-29
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2021
Many countries and companies are pursuing and developing Artificial intelligence as it is the core technology of the 4th industrial revolution. Global IT companies such as Apple, Microsoft, Amazon, Google and Samsung have all released their own AI assistant hardware products, hoping to increase customer loyalty and capture market share. Competition within the industry for AI agent is intense. AI assistant products that command the biggest market shares and customer loyalty have a higher chance of becoming the industry standard. This study analyzed the current status of major overseas and domestic IT companies in the field of artificial intelligence, and suggested future strategic directions for voice UI technology development and user satisfaction. In terms of B2B technology, it is recommended that IT companies use cloud computing to store big data, innovative artificial intelligence technologies and natural language technologies. Offering voice recognition technologies on the cloud enables smaller companies to take advantage of such technologies at considerably less expense. Companies also consider using GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3) an open source artificial intelligence language processing software that can generate very natural human-like interactions and high levels of user satisfaction. There is a need to increase usefulness and usability to enhance user satisfaction. This study has practical and theoretical implications for industry and academia.
Kim, Jeong-Hun;Ryu, Ji-In;Kang, Chae-Yeong;Hwang, Jin-Seub;Lee, Dong-Hyo
The Journal of Korean Medicine Ophthalmology and Otolaryngology and Dermatology
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v.34
no.2
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pp.38-52
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2021
Objectives : The purpose of this study is to analyze the use of insured herbal extracts and Korean medicinal treatments, which are mainly used to treat allergic rhinitis in Korean medicine. Methods : Among all HIRA(Health Insurance Review and Assessment Service) claims data in 2016, we included all statements that included J30(vasomotor and allergic rhinitis) or a subcategory of J30(J30.0, J30.1, J30.2, J30.3, or J30.4) as the main disease, using the Korean Standard Classification of Diseases(KCD-7). This study analyzed the most frequently used insured herbal extracts and Korean medicinal treatments for allergic rhinitis in Korean medicine. We performed a frequency analysis on subgroups based on treatment type(inpatient or outpatient), sex, age, insurance type, and medical institution type. Results : The result shows the 10 most frequently used insured herbal extracts and Korean medicinal treatments for allergic rhinitis. The total number of insured herbal extracts prescriptions was 82,533, and the most commonly prescribed insured herbal extracts was socheongryong-tang(35,131 prescriptions), followed by hyeonggaeyeongyo-tang(18,157 prescriptions), samsoeum(6,257 prescriptions), and galgeun-tang(4,465 prescriptions). The total number of Korean medicinal treatments prescriptions was 1,878,541, of which the most common Korean medicinal treatments was acupuncture(922,977 prescriptions), followed by moxibustion(372,120 prescriptions), cupping(242,094 prescriptions), and segmental acupuncture(161,553 prescriptions). Conclusions : It is expected that the results of this study can be used as a basis for establishing the priorities of evidence-based clinical research topics in the field of Korean medicine and making health care policy decisions to strengthen coverage in the future.
This study empirically analyzed a Korean pre-trained language models (PLMs) designed for natural language generation. The performance of two PLMs - BART and GPT - at the task of abstractive text summarization was compared. To investigate how performance depends on the characteristics of the inference data, ten different document types, containing six types of informational content and creation content, were considered. It was found that BART (which can both generate and understand natural language) performed better than GPT (which can only generate). Upon more detailed examination of the effect of inference data characteristics, the performance of GPT was found to be proportional to the length of the input text. However, even for the longest documents (with optimal GPT performance), BART still out-performed GPT, suggesting that the greatest influence on downstream performance is not the size of the training data or PLMs parameters but the structural suitability of the PLMs for the applied downstream task. The performance of different PLMs was also compared through analyzing parts of speech (POS) shares. BART's performance was inversely related to the proportion of prefixes, adjectives, adverbs and verbs but positively related to that of nouns. This result emphasizes the importance of taking the inference data's characteristics into account when fine-tuning a PLMs for its intended downstream task.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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