Companies must strengthen core competencies by concentrating resources to secure a competitive edge and operate efficient processes from a company-wide perspective. To this end, it is seeking to concentrate its capabilities and reduce costs by pooling non-essential tasks or facilities that require a lot of time and capital at a strategic level. Therefore, logistics companies should actively utilize logistics coorperate system in order to maximize the use of logistics resources according to the limitations of human resources, physical resources, and time. This study is an empirical analysis of the strategy of logistics companies and the impact of logistics coorperate on corporate performance, and a survey and analysis was conducted on domestic logistics companies. The results of the empirical analysis showed that the cost·relationship·information-oriented strategy of logistics has a positive(+) effect on the financial·operation·strategic performance indicators of companies through logistics coorperate. The results derived from this paper will be used as an important determining factor in establishing a logistics strategy and logistics coorperate to improve the performance of logistics companies and logistics service companies.
Recently, a fire suddenly broke out in a crowded theater, and many people were unable to find an escape route, becoming entangled, injured, and suffocating from smoke inhalation, resulting in a large-scale fire accident. Even though most of the people were young, they were unable to evacuate. If they had been elderly, it could have resulted in greater casualties. In particular, since it is difficult to receive accurate location information from GPS indoor, there is an urgent need for location-based services using beacons and an emergency evacuation system that intuitively shows evacuation routes in augmented reality using smart-phones. In this paper, an augmented reality-based emergency evacuation smartphone app was developed based on identifying fire locations and evacuation routes using beacons and fire sensors (IoT). In the future, if the proposed system is applied to indoor spaces where people are crowded, rapid evacuation will be possible even in a sudden fire accident, minimizing human damage.
Min Sung Lee;Yu Jin Oh;Bumhee Lee;Mijeong Choi;Chae Sun Na;Yeong Su Kim
Advanced Industrial SCIence
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v.2
no.4
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pp.36-43
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2023
Native plants thrive naturally in specific areas without human intervention, offering significant potential as genetic resources and biotechnological assets across multiple sectors. To harness this potential, our focus was on analyzing domestic patents related to native plants, investigating their uses, effectiveness, active components, and extraction methods. Using the Korea Forest Service's National Standard Plant List, we gathered data from 988 patents on native plants and 430 patents on the use of native plant seeds. This comprehensive patent analysis aimed to reveal research patterns, technology levels, and emerging trends. The goal is to identify research trends, current technology levels, and provide insights for future patent applications involving native plants.
Hai Van Dang;Suchan Joo;Junhyeok Lim;Jinhwan Hur;Sungwon Shin
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.38
no.2
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pp.64-73
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2024
Oil spills pose significant threats to marine ecosystems, human health, socioeconomic aspects, and coastal communities. Accurate real-time predictions of oil slick transport along coastlines are paramount for quick preparedness and response efforts. This study used an open-source OpenOil numerical model to simulate the fate and trajectories of oil slicks released during the 2007 Hebei Spirit accident along the Korean coasts. Six combinations of input parameters, derived from a five-day met-ocean dataset incorporating various hydrodynamic, meteorological, and wave models, were investigated to determine the input variables that lead to the most reasonable results. The predictive performance of each combination was evaluated quantitatively by comparing the dimensions and matching rates between the simulated and observed oil slicks extracted from synthetic aperture radar (SAR) data on the ocean surface. The results show that the combination incorporating the Hybrid Coordinate Ocean Model (HYCOM) for hydrodynamic parameters exhibited more substantial agreement with the observed spill areas than Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS), yielding up to 88% and 53% similarity, respectively, during a more than four-day oil transportation near Taean coasts. This study underscores the importance of integrating high-resolution met-ocean models into oil spill modeling efforts to enhance the predictive accuracy regarding oil spill dynamics and weathering processes.
Jae-Kyung Ryu;Nam-Joong Kim;So-Min Kim;Sun-Kyoung Lee
Journal of Technologic Dentistry
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v.46
no.2
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pp.42-48
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2024
Purpose: The purpose of this study is to investigate the applications and prospects of big data in digital dental healthcare. Methods: The study included 30 participants in the dental field (dentists, technicians, professors, and graduate students). From June 25 to 30, 2023, the contents of the study were thoroughly explained, consent was obtained from the research subjects, and a questionnaire was administered via an internet service. The questionnaires of 28 participants who responded completely were used for analysis. The collected data were statistically processed using IBM SPSS Statistics ver. 22.0 (IBM). Results: The use of big data in digital dental healthcare, digital dental health system, mobile dental health, dental health analysis, and telehealthcare were all heavily surveyed, with an average score of 3.97 or higher on a 5-point Likert scale. The areas where big data can be utilized in digital dental healthcare are as follows. The utilization rate for three-dimensional digital product development via linkage with big data systems and industrial field manufacturing technology was found to be 4.11±0.67, and the analysis of trends by age in the occurrence of various oral diseases was found to be 4.00±0.98. Conclusion: In the future, research into the viability of big data's success in the medical data field, which is directly related to human life, is needed. Additionally, social policies and regulations regarding big data-related information and standards in dental healthcare are necessary.
Myung Ki Nam;Young Sik Kang;Heeseok Lee;Chanhee Kwak
Information Systems Review
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v.21
no.4
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pp.157-173
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2019
Robotic Process Automation (RPA) has attracted great attention from diverse home and foreign industries. To provide lessons learned and action principles based on real RPA adoption and application experiences, various case studies have been conducted. However, lacking is an investigation of public sector for RPA adoption, especially in Korea. To reduce the research gap, this study presents a case study of RPA adoption by a representative Korean ICT public organization, NIA (National Information society Agency). By automating a core process, entering a document to a governmental portal service, NIA has achieved various management performances in terms of cost, operation, and business impacts. Especially, by relieving four types of rigidity of public institutions (i.e. structure, human resource, tasks, and rules), Our case study result suggests that RPA enables public institutes to overcome obstacles of pursuing digital transformation. Implications and limitations for future public RPA adopters are offered.
Background: This study aims to analyze radiation safety management and regulatory perceptions, focusing on companies that must report radiation sources. The intent is to reduce the gap between regulation measures and addressing real concerns while improving practical safety management measures and regulations for all stakeholders. Materials and Methods: Radiation safety officers at a total of 244 reporting companies using radiation generators (79.8%) and sealed radioisotopes (15.1%) were surveyed using a questionnaire. Results and Discussion: The perception that regulation is stronger than the actual risk of the radiation source used was 3.47 points (out of 5 points), indicating a score above average. The most important factors and considerations were education and training (48%) as a human factor, safety devices of the radiation source (71.3%) as a hazardous material factor, the use of radiation (50.8%) as an organizational environment, and the radiation effect of nearby facilities (67.2%) as a physical environment. Radiation safety management educational experience (F= 5.030, p< 0.01), the group with high subjective knowledge (t= 6.017, p< 0.001), and the group with high objective knowledge (t= 1.989, p< 0.05) was found to be better at radiation safety management. Conclusion: It is necessary to standardize the educational experience regarding radiation safety management because each staff member has individual differences in educational experience. It is necessary to provide more information on how to solve radiation accidents via educational content. Applying radiation safety regulations based on the factors that significantly affect radiation safety management shown in this survey will help improve safety.
Septika Prismasari;Kyuseok Kim;Hye Young Mun;Jung Yun Kang
Journal of dental hygiene science
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v.24
no.1
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pp.22-28
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2024
Background: Particulate matter (PM) has been extensively observed due to its negative association with human health. Previous research revealed the possible negative effect of air pollutant exposure on oral health. However, the predictive model between air pollutant exposure and the prevalence of periodontitis has not been observed yet. Therefore, this study aims to propose a predictive model for the number of patients with periodontitis exposed to PM and atmospheric factors in South Korea using deep learning. Methods: This study is a retrospective cohort study utilizing secondary data from the Korean Statistical Information Service and the Health Insurance Review and Assessment database for air pollution and the number of patients with periodontitis, respectively. Data from 2015 to 2022 were collected and consolidated every month, organized by region. Following data matching and management, the deep neural networks (DNN) model was applied, and the mean absolute percentage error (MAPE) value was calculated to ensure the accuracy of the model. Results: As we evaluated the DNN model with MAPE, the multivariate model of air pollution including exposure to PM2.5, PM10, and other atmospheric factors predict approximately 85% of the number of patients with periodontitis. The MAPE value ranged from 12.85 to 17.10 (mean±standard deviation=14.12±1.30), indicating a commendable level of accuracy. Conclusion: In this study, the predictive model for the number of patients with periodontitis is developed based on air pollution, including exposure to PM2.5, PM10, and other atmospheric factors. Additionally, various relevant factors are incorporated into the developed predictive model to elucidate specific causal relationships. It is anticipated that future research will lead to the development of a more accurate model for predicting the number of patients with periodontitis.
Sakthivel V;Prakash Periyaswamy;Jae-Woo Lee;Prabu P
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.7
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pp.1968-1985
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2024
At present, the world is witnessing a rapid change in all the fields of human civilization business interests and goals of all the sectors are changing very fast. Global changes are taking place quickly in all fields - manufacturing, service, agriculture, and external sectors. There are plenty of hurdles in the emerging technologies in agriculture in the modern days. While adopting such technologies as transparency and trust issues among stakeholders, there arises a pressurized necessity on food suppliers because it has to create sustainable systems not only addressing demand-supply disparities but also ensuring food authenticity. Recent studies have attempted to explore the potential of technologies like blockchain and practices for smart and sustainable agriculture. Besides, this well-researched work investigates how a scientific cum technological blockchain architecture addresses supply chain challenges in Precision Agriculture to take up challenges related to transparency traceability, and security. A robust registration phase, efficient authentication mechanisms, and optimized data management strategies are the key components of the proposed architecture. Through secured key exchange mechanisms and encryption techniques, client's identities are verified with inevitable complexity. The confluence of IoT and blockchain technologies that set up modern farms amplify control within supply chain networks. The practical manifestation of the researchers' novel blockchain architecture that has been executed on the Hyperledger network, exposes a clear validation using corroboration of concept. Through exhaustive experimental analyses that encompass, transaction confirmation time and scalability metrics, the proposed architecture not only demonstrates efficiency but also underscores its usability to meet the demands of contemporary Precision Agriculture systems. However, the scholarly paper based upon a comprehensive overview resolves a solution as a fruitful and impactful contribution to blockchain applications in agriculture supply chains.
Jang-hoon Shin;Hye-Kang Park;Joonyoung Jung;Dong-Woo Lee;Hyung cheol Shin;Hwang-Jae Lee;Wan-hee Lee
Physical Therapy Rehabilitation Science
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v.13
no.2
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pp.152-162
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2024
Objective: This study was conducted to analyze the effect of wearable Electromyography-controlled functional electrical stimulation (EMG-controlled FES) System on Gait Function and cardiopulmonary metabolic efficiency during walking in older adults. Design: Cross-section study Methods: Total 22 older adult participants suitable to selection criteria of this study participated in this study. The EMG-controlled FES System, which functions as a wearable physical activity assist FES system was used. All participations performed randomly assigned two conditions (Non-FES assist [NFA], FES assist [FA]) of walking. In all conditions, spatio-temporal parameters and kinematics and kinetics parameters during walking was collected via 3D motion capture system and 6 minutes walking test (6MWT) and metabolic cost during walking and stairs climbing was collected via a portable metabolic device (COSMED K5, COSMED Srl, Roma, Italy). Results: In Spatio-temporal parameters aspects, The EMG-controlled FES system significantly improved gait functions measurements of older adults with sarcopenia at walking in comparison to the NFA condition (P<0.05). Hip, knee and ankle joint range of motion increased at walking in FA condition compared to the NFA condition (P<0.05). In the FA condition, moment and ground reaction force was changed like normal gait during walking of older adults in comparison to the NFA condition (P<0.05). The EMG-controlled FES system significantly reduced net cardiopulmonary metabolic energy cost, net energy expenditure measurement at stairs climbing (P<0.05). Conclusions: This study demonstrated that EMG-controlled FES is a potentially useful gait-assist system for improving gait function by making joint range of motion and moment properly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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