The Korean central government has been investing a lot of efforts to promote performance of local governments. For example, the Ministry of Public Administration and Security (MOPAS) supported the local governments to develop and provide with a 'balanced score card' and a 'customer satisfaction innovation. ' Many other central ministries also conducted individual evaluations for local governments in their substantive policy areas. These evaluation systems of 78 appraisals for local governments conducted by the MOPAS and other ministries had made the local governments to work harder. However, most local governments have appealed their 'reform fatigue' caused by the overlapping evaluation systems. In this context, the MOPAS initiated merging the evaluations into a co-evaluation system under the new Government Performance Evaluation Act of 2006. In this process of introduction of new evaluation system, there are two significant movements. Firstly, as Korean Government has strong information technology, MOPAS has developed 'Virtual Policy Studio (VPS)' which evaluates the performance of each local government with on line. In other words, in the co-evaluation system for local government performance most evaluation steps are implemented by computer and Internet. So most stakeholder can access and work on the VPS in real time when they want to. And the other thing is that cooperation among stakeholders has been occurred in the co-evaluation system. Furthurmore the cooperative governance is systemized and sustain for a long time because MOPAS made IT based co-evaluation system. Therefore this paper intends to illustrate the process of introduction of VPS, main process of co-evaluation system based on VPS and analyze collaborative governance of the co-evaluation system.
Objective: This experiment was conducted to investigate the effects of dietary supplementation with marigold extract on growth performance, pigmentation, antioxidant capacity and meat quality in broiler chickens. Methods: A total of 320 one-day-old Arbor Acres chickens were randomly divided into 5 groups with 8 replicates of 8 chickens each. The chickens of control group were fed with basal diet and other experimental groups were fed with basal diet supplemented with 0.075%, 0.15%, 0.30%, and 0.60% marigold extract respectively (the corresponding concentrations of lutein were 15, 30, 60, and 120 mg/kg). Results: The results showed that marigold extract supplementation increased the yellowness values of shank, beak, skin and muscle and the redness ($a^*$) value of thigh muscle (linear, p<0.01). Marigold extract supplementation significantly increased the total antioxidant capacity, and the activities of superoxide dismutase in liver and thigh muscle (linear, p<0.01) and significantly decreased the malondialdehyde contents of liver and thigh muscle (linear, p<0.01). Marigold extract supplementation significantly decreased the drip loss and shear force of thigh muscles (linear, p<0.01). There was no significant effect on growth performance with marigold extract supplementation. Conclusion: In conclusion, dietary supplementation of marigold extract significantly increased the yellowness values of carcass, antioxidant capacity and meat quality in broiler chickens.
Recommender systems are a personalized information filtering technology to help customers find the products they would like to purchase. Collaborative filtering is known to be the most successful recommendation technology, but its widespread use has exposed some problems such as sparsity and scalability in the e-business environment. In this paper, we propose a recommendation methodology based on Web usage mining and product taxonomy to enhance the recommendation quality and the system performance of original CF-based recommender systems. Web usage mining populates the rating database by tracking customers' shopping behaviors on the Web, so leading to better quality recommendations. The product taxonomy is used to improve the performance of searching for nearest neighbors through dimensionality reduction of the rating database. Several experiments on real e-commerce data show that the proposed methodology provides higher quality recommendations and better performance than original collaborative filtering methodology.
Generally, distance between sensor nodes is measured using received signal strength indicator (RSSI) in wireless sensor network (WSN). Since RSSI is not absolutely accurate and stable in indoor environment, the performance of position estimation largely depends on estimation methods. In this paper, performance evaluation is presented to compare trilateration based positioning technique and collaborative ranging (CR) technique. From evaluation results, CR method is shown to be better than trilateration based method in terms of accuracy and precision.
These days, as interest in the recommendation system with deep learning is increasing, a number of related studies to develop a performance for collaborative filtering through autoencoder, a state-of-the-art deep learning neural network architecture has advanced considerably. The purpose of this study is to propose autoencoder which is used by the recommendation system to predict ratings, and we added more hidden layers to the original architecture of autoencoder so that we implemented deep autoencoder with 3 to 5 hidden layers for much deeper architecture. In this paper, therefore we make a comparison between the performance of them. In this research, we use 2-dimensional arrays and 3-dimensional tensor as the input dataset. As a result, we found a correlation between matrix entry of the 3-dimensional dataset such as item-time and user-time and also figured out that deep autoencoder with extra hidden layers generalized even better performance than autoencoder.
Purpose: This study investigates patterns of small group interaction and examines the influence among graduate nursing students of online collaborative learning strategies on small group interaction patterns, task performance and learning attitude in web-based team learning environments. Method: To analyze patterns of small group interaction, group discussion dialogues were reviewed by two instructors. Groups were divided into two categories depending on the type of feedback given (passive or active). For task performance, evaluation of learning processes and numbers of postings were examined. Learning attitude toward group study and coursework were measured via scales. Results: Explorative interactions were still low among graduate nursing students. Among the students given active feedback, considerable individual variability in interaction frequency was revealed and some students did not show any specific type of interaction pattern. Whether given active or passive feedback, groups exhibited no significant differences in terms of task performance and learning attitude. Also, frequent group interaction was significantly related to greater task performance. Conclusion: Active feedback strategies should be modified to improve task performance and learning attitude among graduate nursing students.
본 연구는 중소기업의 외부협력이 기업의 혁신, 매출성장과 수익증가, 그리고 생존에 미치는 영향을 다각적으로 분석하였다. 기업의 성과를 다양한 측면으로 나타내었을 뿐 아니라 외부연계는 직접협력과 비공식지식흐름의 두 가지 측면을 모두 고려하여 각 파트너 유형마다 기업의 성과에 어떠한 영향을 미치는 지 보다 세밀하게 검토하였다. 또한 Pavitt의 혁신체제 분류를 응용한 방식(Freel 2003; 홍장표 김은영 2009)을 도입하여 산업혁신체제별로 외부협력의 성과가 다르게 나타남을 보였다. 분석결과 기존의 국제연구(Belderbos et al. 2004)에서 관측되지 않았던 외부연계의 영향이 산업혁신체제별로 관측되었다. 대학 및 공공기관과의 협력 그리고 고객과의 협력이 매출증대에 도움이 되는 점이 확인되었으며 경쟁업체와의 협력은 생존측면에서 부정적인 면을 내포하고 있음이 탐지되었다. 본 연구의 결과는 과학기반혁신체제의 경우 외부협력이 효과가 있다는 것을 밝히고 있다. 또한 매출증대효과 및 생존율 향상 효과가 있는 대학 및 공공기관 협력을 통해 관계위험이 존재하는 경쟁업체와의 협력을 보완하는 방식이 효과적일 수 있다는 시사점이 도출되었다.
온라인에서 물품을 구매하고자 할 때, 추천 시스템은 사용자에 맞춘 추천을 하게 되며, 사용자가 관심을 가질만한 새로운 물품까지 추천해 준다. Collaborative filtering 등, 여러 모델들이 보다 정확한 추천을 위해 제안되었으며, 활발히 연구되고 있다. 그중 Collaborative filtering은 사용자 선호도를 예측하는 데 좋은 결과를 보여주지만 사용자 개체 및 데이터가 부족한 환경에서는 사용자들끼리의 비교를 힘들게 하여 collaborative filtering이 적용되기 힘들게 한다. 새로 시작하는 시스템이거나 사용자 개체 수가 적은 경우, 문제가 발생하며, 이와 같은 상황에서는 content-based filtering이 사용된다. 하지만 content-based filtering은 비슷한 물건만 추천해주거나, 사용자 성향 변화를 제대로 반영하지 못하는 등의 여러 단점을 가지고 있다. 이러한 한계점들을 극복하기 위해서 사용자 구매 기록에 가중 윈도우를 적용하고, 사용자 구매 기록 분석을 통한 윈도우 가중치 조정을 수행하는 시스템을 제안한다. 사용자 성향의 변화에 민감하게 반응할 수 있고, 이를 기반으로 무의미한 추천을 제거하며, 사용자가 찾기 어려운 관련 물품 추천이 가능한 새로운 상품도 추천하는 시스템을 제시하며, 언급된 사용자 개체 및 데이터가 부족한 환경에서의 동작을 검증하기 위해, 스타트업 무역업체에서 제공된 상품정보 기반 실험을 통해 제안된 시스템의 동작을 검증하였다.
This study was carried out to investigate the effects of tributyrin (TB) on the growth performance, pro-inflammatory cytokines, intestinal morphology, energy status, disaccharidase activity, and antioxidative capacity of broilers challenged with lipopolysaccharide (LPS). A total of 160 one-day-old Cobb broilers were allocated to 1 of 4 treatments, with 4 replicated pens per treatment and 10 birds per pen. The experiment consisted of a $2{\times}2$ factorial arrangements of treatments with TB supplementation (0 or 500 mg/kg) and LPS challenge (0 or $500{\mu}g/kg$ body weight [BW]). On days 22, 24, and 26 of the trial, broilers received an intraperitoneal administration of $500{\mu}g/kg$ BW LPS or saline. Dietary TB showed no effect on growth performance. However, LPS challenge decreased the average daily gain of broilers from day 22 to day 26 of the trial. Dietary TB supplementation inhibited the increase of interleukin-$1{\beta}$ (in the jejunum and ileum), interleukin-6 (in the duodenum and jejunum), and prostaglandin $E_2$ (in the duodenum) of LPS-challenged broilers. Similar inhibitory effects of TB in the activities of total nitric oxide synthase (in the ileum) and inducible nitric oxide synthase (in the jejunum) were also observed in birds challenged with LPS. Additionally, TB supplementation mitigated the decrease of ileal adenosine triphosphate, adenosine diphosphate and total adenine nucleotide and the reduction of jejunal catalase activity induced by LPS. Taken together, these results suggest that the TB supplementation was able to reduce the release of pro-inflammatory cytokines and improve the energy status and anti-oxidative capacity in the small intestine of LPS-challenged broilers.
협업적 여과 시스템은 사용자에 대한 클러스터링을 구축한 후, 구축된 클러스터를 기반으로 사용자에게 아이템을 추천한다. 그러나 사용자 클러스터링 구축에 많은 시간이 소요되고, 사용자가 평가한 아이템이 피드백 되었을 경우 재구축이 쉽지 않다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서의 사용자 클러스터링의 재구축 시간을 단축시키기 위해서 빈발 패턴 네트워크를 이용하여 사용자가 선호하는 장르 패턴을 추출하고, 추출된 패턴을 통해 사용자 클러스터링을 구축한다. 구축된 사용자 클러스터링을 협업적 여과에 적용하여 사용자에게 영화를 추천한다. 사용자 정보가 피드백 될 때, 전통적 협업적 여과는 사용자 클러스터링을 재구축하기 위해 모든 이웃 사용자를 재탐색하여 클러스터링 한다. 하지만 빈발 패턴 네트워크를 이용하여 장르 패턴 기반의 사용자 클러스터링을 적용한 협업적 여과는 사용자 클러스터링을 재구축시 사용자 탐색 공간을 국한시킴으로써 탐색 시간을 줄일 수 있다. 제안하는 장르 패턴기반의 사용자 클러스터링을 통해 사용자 정보가 피드백 된 후 사용자 클러스터를 재구축시 소요되는 시간을 줄일 수 있고, 전통적인 협업적 여과 시스템과 유사한 성능의 추천이 가능하게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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