A business model (BM) can be developed based on a business model framework (BMF) consisting of key components such as value proposition, customers, and resources. To systematically generate and analyze emerging BMs such as healthcare BM, an integration of diverse BMF components is needed. The present study is to establish a comprehensive BMF and evaluate its applicability to healthcare BMs. Based on a review of eight BMF studies, ten BMF components were identified and classified into five major components (value proposition, resources, organizing model, customers, and revenue model) and five minor components (technology, service platform, delivery, competitive strategy, and growth/exit) by analyses of frequency and functional importance. Lastly, the BMs of three emerging healthcare companies (WellDoc, Inc., CFW Shops, and Aravind Eye Care System) were analyzed and compared in terms of the proposed BMF components. The comprehensive BMF components presented in the study can be of help for developing new BMs and analyzing the strengths and weaknesses of BMs.
Kim, JoonYong;Rho, Shin-Joung;Cho, Yun Sung;Cho, EunSun
Journal of Biosystems Engineering
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제43권3호
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pp.229-236
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2018
Purpose: Makgeolli is a traditional alcoholic beverage made from rice with a fermentation starter called "nuruk." The concentration of alcohol in makgeolli depends on the temperature of the fermentation tank. It is important to monitor the alcohol concentration to manage the makgeolli production process. Methods: Data were collected from 84 makgeolli fermentation tanks over a year period. Independent variables included the temperatures of the tanks and the room where the tanks were located, as well as the quantity, acidity, and water concentration of the source. Software for the multilayer perceptron model (MLP) was written in Python using the Scikit-learn library. Results: Many models were created for which the optimization converged within 100 iterations, and their coefficients of determination $R^2$ were considerably high. The coefficient of determination $R^2$ of the best model with the training set and the test set were 0.94 and 0.93, respectively. The fact that the difference between them was very small indicated that the model was not overfitted. The maximum and minimum error was approximately 2% and the total MSE was 0.078%. Conclusions: The MLP model could help predict the alcohol concentration and to control the production process of makgeolli. In future research, the optimization of the production process will be studied based on the model.
A freshwater lake water quality management system(FLAQUM) was developed to help regional manager for the water quality of a rural basin. The integrated user interface system FLAQUM written in Visual Basic, includes three subsystems such as a database management system, basin pollutant loads simulation model using SWMM model and freshwater lake water quality simulation model using WASP5 model. Pollutant load simulation model was applied to simulate the discharge and pollutant loading from the watershed, and freshwater lake water quality model was applied to analyze the changes in water quality with respect to watershed pollutant loads, and this model could be used in planning to control watershed pollutant source for water quality management. Database management system was constructed fur all input and output data processing, and it can be used to analyze statistical characteristics using constructed data. Results are displayed both graph and text for convenience of user. The results of FLAQUM application to Boryeong freshwater lake showed that the lake was in eutrophic condition. The major contribution of pollution comes from tributary No.1 and No.4, which have a large number of livestock farms. Therefore, water quality management must be focused on appropriate management of the livestock farming in the two breanchs.
The purpose of this paper is to simulate the high ozone concentration in Shiwha Banwol indusrial complex. High pollution episodes (ozone alert) of this area are the results of geographical location and its air pollutants emission. This research has used meteorological model (RAMS) and photochemical air pollution Model (CIT model). As first step of the evaluate of this combined model system simulations are done in terms of meteorological characteristics like wind fields, PBL-height, etc.. Numerical simulations are carried out with real meteorological synoptic data on June. 24-25, 2010. In comparison with real measurement and another research the model reflects well local meteorological phenomena and shows the possibility to be utilized to analyse the pollutant dispersion over irregular terrain region. The high ozone concentration is deeply correlated to the ambient air temperature, wind speed and solar radiation. Local meteorological phenomena like sea-land breeze impact on horizontal dispersion of ozone. This analysis of meteorological characteristics can, in turn, help to predict their influences on air quality and to manage the high ozone episodes.
Objectives: This study investigated how income, duration of illness, social stigma, quality of sleeping, ADL and social participation related to Parkinson's disease(PD) predict depression in a conceptual model based on the International Classification of Functioning(ICF) model. Methods: The sample included 206 adults with idiopathic Parkinson's disease(IPD) attending D university hospital in B Metro-politan City. A structured questionnaire was used and conducted face-to-face interviews. The collected data were analyzed for fitness, using the AMOS 18.0 program. Results: A path analysis showed that the overall model provided empirical evidence for linkages in the ICF model. Depression was manifested by significant direct effects of social stigma(${\beta}=.20$, p<.001), quality of sleeping(${\beta}=-.40$, p<.001), ADL(${\beta}=-.20$, p<.01), and social participation(${\beta}=-.12$, p<.05), indirect effects including income(p<.05), duration of illness(p<.05). These variables explained 45.9% of variance in the prediction model. Conclusions: This model may help nurses to collect and assess information to develop intervention program for depression.
Objective This study was conducted to gather basic information of 3D CT in detecting and gaining information of esophageal foreign body (FB) models. Materials and Methods The chest model was made using PVC bottle, rubber balloon and plaster. Fish bone, Persimmon stone were used to mimic foreign bodies of esophageal model. The foreign body models were inserted into the balloon removing air from it and the balloon was sealed. The esophageal FB model was inserted into the chest model. The remaining space in the chest model was filled with fish paste and water to simulate soft tissue around esophagus. CT of chest model was reconstructed three-dimensionally by Rapidia software to make images of foreign body models. The axial CT, MPR image and VOI image were compared with real foreign body materials as to shape, size, location and orientation. Results Esophageal FB models were easily made. CT data gave good 3D images and showed realistic foreign body materials. Conclusion The results indicate the usefulness of 3D CT technique to help in diagnosis of esophageal foreign body models.
The goals of this study were to development Natural Ecosystem Value Assessment Model, to suggest the practical applicability of the Natural Ecosystem value assessment for development areas, and to assess natural ecosystem quantitatively using GIS. The Model can evaluate Natural Ecosystem Value between before and after land developments. To select indicators for the model, we conducted the literature reviews. and six indicators and the standard of evaluation had been developed through the expert interviews and literature reviews. the relative importance of the evaluation index throught two times expert questionnaires was found out. the Natural Ecosystem Value Assessment Model has been established, The results demonstrate that although the suggested six indicators are arranged by priority, to maintain quantitative and qualitative the natural ecosystem value, all indicators are desirable to be maintained complementarily. The findings of this study suggest that the natural ecosystem value assessment model appears to be effective an assessment for damaged natural environment value and possible to assign a score value. Also, this model can be applied to research areas and has implications to help maintain the natural ecosystem in land development districts.
This paper describes the background and the development of a hydrologic network flow model. The model was development to simulate daily water demand and supply for selected stream reaches within a watershed, and used as a tool for evaluating, simulating, and planning a water resources system. The proposed network flow model considers daily runoff from subareas, various water demands, and diversion structures within each subarea. Daily streamflow at a reach is simulated after balancing the water demands from subareas. The lateral inflow from subareas is simulated using a modified tank model. Total water demands consist of the daily demands for agricultural, domestic, industrial, livestock, fishery, and environmental uses within a rural district. The return flow, diversions from sources and storage components such as reservoirs were also incorporated into the mode l . The developed model is a generalized version that may be applied to different combinations of river reaches for a given system. This may help potential users identify areas where water supply does not suffice the demands for different time horizons.
In this study, a new numerical modeling system was proposed to predict oil spills, which increasingly occur at sea as a result of abnormal weather conditions such as global warming. The hydrodynamic conditions such as the flow velocity needed to calculate oil dispersion were estimated using a three dimensional hydrodynamic model based on the Navier-Stokes equation, which considered all of the physical variations in the vertical direction. This improved the accuracy compared to those estimated by the conventional shallow water equation. The advection-diffusion model for the spilled oil was combined with the hydrodynamic model to predict the movement and fate of the oil. The effects of absorption, weathering, and wind were also considered in the calculation process. The combined model developed in this study was then applied to various test cases to identify the characteristics of oil dispersion over time. It is expected that the developed model will help to establish initial response and disaster prevention plans in the event of a nearshore oil spill.
Purpose: This paper proposes a density adaptive grid algorithm for the k-NN regression model to reduce the computation time for large datasets without significant prediction accuracy loss. Methods: The proposed method utilizes the concept of the grid with centroid to reduce the number of reference data points so that the required computation time is much reduced. Since the grid generation process in this paper is based on quantiles of original variables, the proposed method can fully reflect the density information of the original reference data set. Results: Using five real-life datasets, the proposed k-NN regression model is compared with the original k-NN regression model. The results show that the proposed density adaptive grid-based k-NN regression model is superior to the original k-NN regression in terms of data reduction ratio and time efficiency ratio, and provides a similar prediction error if the appropriate number of grids is selected. Conclusion: The proposed density adaptive grid algorithm for the k-NN regression model is a simple and effective model which can help avoid a large loss of prediction accuracy with faster execution speed and fewer memory requirements during the testing phase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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