Journal of the Korean Society for information Management
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v.23
no.3
s.61
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pp.23-48
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2006
Record management metadata schema should have robust structure to represent not only elements innate in records itself but also management elements for the life cycle of records according to business activities. To realize these requirement, Information model for record domain is needed and also Metadata framework supporting semantic refinement and data element specialization required in record management business or applications are required. This study analyse main principles and characteristics of metadata scheme, and then suggested a novel method to develope schema systematically and effectively. This study propose information model and set of core data elements of records management based on ISO 15489 and 230381, and show how to implement the record management framework.
Due to the need of data for a Human Reliability Analysis (HRA), a number of data collection efforts have been undertaken in several different organizations. As a part of this effort, a human error analysis that focused on a set of simulator records on a Steam Generator Tube Rupture (SGTR) scenario was performed by using the Human Event Repository and Analysis (HERA) system. This paper summarizes the process and results of the HERA analysis, including discussions about the usability of the HERA system for a human error analysis of simulator data. Five simulated records of an SGTR scenario were analyzed with the HERA analysis process in order to scrutinize the causes and mechanisms of the human related events. From this study, the authors confirmed that the HERA was a serviceable system that can analyze human performance qualitatively from simulator data. It was possible to identify the human related events in the simulator data that affected the system safety not only negatively but also positively. It was also possible to scrutinize the Performance Shaping Factors (PSFs) and the relevant contributory factors with regard to each identified human event.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.12
no.3
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pp.137-153
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2012
Meeting minutes in public organizations are crucial in the process of decision making in terms of accountability of records. The purpose of this study aims to provide a set of solutions in terms of improving the creation and management of meeting minutes in context of public records. For the case studies, Government in the Sunshine Act in the United States of America, Cabinet Handbook in Australia, and the law on Public Records in Korea are comparatively analyzed. As of 2012, fifty four designated meetings for minutes are administrated with a questionnaire survey. Based on the data analyses on the case studies and responses from designated meetings, three apsects in the creation and management of minutes are proposed: appropriate laws and regulations reflecting the characteristics of meeting minutes, best practices and manuals, and training for creation.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.25
no.4
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pp.187-207
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2014
Public library user studies are required for better services and circulation records can be used as specific library data to identify common user patterns of the libraries. This study examined 754,198 of circulation data set - number of users, frequencies of circulation, volume of time of circulation and etc. The results of this study indicate the possibility of using circulation data to analyze the usage patterns in public libraries and to provide major types of users, collections, time of circulation, and common library user behaviors for better public library services.
Data for fish species composition and the catch of fish species were obtained from the daily trading records for the period between April and December 2016 to 2018 at the set net fishing grounds in Yeosu Bay, Korea. The annual mean total catch was 195.8 tons, and the dominant species was the Spanish mackerel (Scomberomorus niphonius), which accounts for about 55 percent of the total catch. The catch increased in spring and autumn. Increase in spring is caused by not Spanish mackerel but other fish while the increase in autumn by Spanish mackerel. The distinct increase of the catch in summer, 2017 was due to the new recruitment of small-sized Spanish mackerel, which was probably to be from the fish population hatched in spring in the East China Sea. Our results showed a strong correlation between water temperature and catch fluctuation. The catch increases with the increase in water temperatures, and the periodic pattern of the water temperature and catch fluctuation is more consistent in the offshore waters, in which warm current flows, than in the coast waters.
Angus postweaning daily gain (PWDG) was analyzed to investigate effects of the heterogeneous variance and the genotypes by sex interaction on prediction of EBVs with data sets of various environmental levels. A whole data (16,239 records) was divided into six data sets according to averages of the best linear unbiased estimator (BLUE) of herd environment. The results comparing prediction models showed that single-trait model is adequate for most of the data sets except for the data set of poor environment for both of the bulls and the heifers where the heterogeneity of variance and the genotypes by sex interaction exists. In the prediction with the data set of the low environment level, the bull's EBVs by single-trait models had high product moment correlations with male EBVs of the bulls by the multitrait model. Whereas the heifer's EBVs had moderate correlations with female EBVs by the multitrait model. This moderate correlation seems to be resulted by the heterogeneity of variance and low heritability of the heifer's PWDG. The prediction models with heterogeneity of variance had little effect on the prediction of EBVs for the data sets with moderate to high genetic correlations.
Lee, Yun-Mi;Dang, Chang-Gwon;Alam, Mohammad Z.;Kim, You-Sam;Cho, Kwang-Hyeon;Park, Kyung-Do;Kim, Jong-Joo
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.33
no.3
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pp.382-389
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2020
Objective: This study was conducted to test the efficiency of genomic selection for milk production traits in a Korean Holstein cattle population. Methods: A total of 506,481 milk production records from 293,855 animals (2,090 heads with single nucleotide polymorphism information) were used to estimate breeding value by single step best linear unbiased prediction. Results: The heritability estimates for milk, fat, and protein yields in the first parity were 0.28, 0.26, and 0.23, respectively. As the parity increased, the heritability decreased for all milk production traits. The estimated generation intervals of sire for the production of bulls (LSB) and that for the production of cows (LSC) were 7.9 and 8.1 years, respectively, and the estimated generation intervals of dams for the production of bulls (LDB) and cows (LDC) were 4.9 and 4.2 years, respectively. In the overall data set, the reliability of genomic estimated breeding value (GEBV) increased by 9% on average over that of estimated breeding value (EBV), and increased by 7% in cows with test records, about 4% in bulls with progeny records, and 13% in heifers without test records. The difference in the reliability between GEBV and EBV was especially significant for the data from young bulls, i.e. 17% on average for milk (39% vs 22%), fat (39% vs 22%), and protein (37% vs 22%) yields, respectively. When selected for the milk yield using GEBV, the genetic gain increased about 7.1% over the gain with the EBV in the cows with test records, and by 2.9% in bulls with progeny records, while the genetic gain increased by about 24.2% in heifers without test records and by 35% in young bulls without progeny records. Conclusion: More genetic gains can be expected through the use of GEBV than EBV, and genomic selection was more effective in the selection of young bulls and heifers without test records.
Artificial intelligence is one of the efficient methods that can be developed to simulate nonlinear behavior and predict the response of building structures. In this regard, an adaptive method based on optimization algorithms is used to train the TSK model of the fuzzy inference system to estimate the seismic behavior of building structures based on analytical data. The optimization algorithm is implemented to determine the parameters of the TSK model based on the minimization of prediction error for the training data set. The adaptive training is designed on the feedback of the results of previous time steps, in which three training cases of 2, 5, and 10 previous time steps were used. The training data is collected from the results of nonlinear time history analysis under 100 ground motion records with different seismic properties. Also, 10 records were used to test the inference system. The performance of the proposed inference system is evaluated on two 3 and 20-story models of nonlinear steel moment frame. The results show that the inference system of the TSK model by combining the optimization method is an efficient computational method for predicting the response of nonlinear structures. Meanwhile, the multi-vers optimization (MVO) algorithm is more accurate in determining the optimal parameters of the TSK model. Also, the accuracy of the results increases significantly with increasing the number of previous steps.
Data mining is the process of discovering hidden, non-trivial patterns in large amounts of data records in order to be used very effectively for analysis and forecasting. Because hundreds of variables give rise to a high level of redundancy and dimensionality with time complexity, they are more likely to have spurious relationships, and even the weakest relationships will be highly significant by any statistical test. Hence cluster analysis is a main task of data mining and is the task of grouping a set of objects in such a way that objects in the same group are more similar to each other than to those in other groups. In this paper system implementation is of great significance, which defines a new definition based on information-theoretic entropy and analyse the analogue behaviors of objects at hand so as to address the measurement of uncertainties in the classification of categorical data. The sources were taken from a survey aimed to identify of job guidance from students in high school pyeongtaek. we show how variable precision information-entropy based rough set can be used to group student in each section. It is proved that the proposed method has the more exact classification than the conventional in attributes more than 10 and that is more effective in job guidance for students.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.23
no.2
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pp.269-277
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2009
"Kenjurok" is a set of medical records of Todo Yoshimasu, a Japanese docotr in the eighteenth century, who suggested that all diseases have originated from a poison, which is his own pathological term describing abnormal states of the body, The 54 records in "Kenjurok" were analyzed in statistical respects, including gender ratio, demographic distribution of patients, types of diseases, and herbal prescriptions used. Among 54 cases, male patients outnumbered female, as much as four times. The patients were quite evenly distributed according to ages. In 23 cases out of 54, abdomen palpation data were mentioned, Majority of the prescriptions used were originated from Sanghanron(傷寒論:Treaties on Febrile Diseases)/Geumgeyoryak(金匱要略: Synopsis of Golden Chamber). In frequency of use of prescriptions, however, showed somewhat different result, that is although Sanghan/Geumge prescriptions were used most often, esoteric prescriptions handed down in his family also composed significant part. The speculations derived from these statistical results are: Although Todo favored abdommen palpation to locate the poison and to decide a prescription, the proportion of abdomen palpation was not as high as expectation, He did use prescriptions not only in Sanghan/Geumge, but also other diverse prescriptions, rather often than not, which are regarded unique Japanese traditional prescriptions including poisonous minerals such as mercury and arsenic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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