Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.2
no.4
s.8
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pp.39-47
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2001
Nowadays, the enormous information from each industry has been brought out. According to the advanced information technology, those data have been useful to the point of Cost & Time in the domestic construction industry. Due to the temporary characteristics of construction industry, the various information have only been used just one time and not recycled. There are few studies for the use and management of construction information. Compared with other stages in project life-cycle, the construction stage includes the most important and various information from field. It will be desirable that one should study for developing the use of construction information. With this thesis, this study suggests the conceptual classification model for construction information management.
The Consultation about Energy Use Plan is prescribed by the Energy Use Rationalization Act. This study calculated the Standard Data for Energy Use Plan of Industry Complex by the 9th Korean Standard Industrial Classification Divisions so that the energy demand reflecting the industrial technology change and characteristics of Manufacturing Divisions would predict. To achieve this aim, analysis on thousands of data in Energy Consumption Report Forms reported from industries which annual consumption of energy exceeds 2,000toe from 2009 to 2010 was carried out. The results showed that calculated overall mean fuel basic unit decrease, electricity basic unit increase and energy basic unit increase compared to that of the Notification No. 2002-130 of the Ministry of Commerce, Industry and Energy, therefore it means that heat source of energy facilities transferred from fuel to electricity. Also resultingly suggests that the related notification, code etc. are amended as soon as possible.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.20
no.2
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pp.15-37
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2013
In this study, the validity of CRM introductory is defined as a driving force for the introduction of technology and concepts such as competence factors of CRM. Effect on the ability to verify the information technology CRM using this concept, we examined the effect of force CRM information technology has on the outcome from the point of view of the customer interaction. And we have tested the moderate effect for size of the company and the industry shape to the relationship between the adequacy and implementation of CRM. As a result, technical adequacy and competence of CRM implementation CRM, has a significant causal relationship to CRM information technology capability. Competence of CRM implementation has a causal relationship with care for the outcome of the interaction of the customer, shows the validity of the introduction of CRM companies are seeking Modulatory effect was verified using the company's size and industry classification, was significant only for the classification of industries. This result shows that must find ways to introduce the CRM industry depending on the form of different.
Digital technology has been changing everyday life of ordinary people let alone the structure of world industry. The elderly care service is also going through changes influenced by the unavoidable impact from torrents of digital technologies. There are numerous reports and news about the digital technologies increasing the efficiency and effectiveness of care service yet lacking systematic understanding of the sources of such improvement. This study aims to present a new classification framework for digital elderly care service innovation to fully utilize the power of digital technologies drawing on insights from innovation studies and service studies. First, 4 features of digital technologies are identified as sources of new value in service innovation. The co-creation of value by users and producers in service and technology development is discussed to illuminate users' contributions to service innovation. Communication of needs and ideas with producers and application of new technologies into everyday practice of life are identified as the source of new value which can be attributed to the elderly. Customization along with efficiency gains is the key to digital elderly care service innovation. The classification framework, thus, incorporates the needs of the elderly as one axis of criteria in the conventional technology-centered framework. The new classification framework would help give due weight to user-driven or demand-driven innovation in the elderly care service R&D activities.
An, Dae-Wong;Ko, Hyo-Heon;Kim, Ji-Hyun;Baek, Jun-Geol;Kim, Sung-Shick
IE interfaces
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v.22
no.3
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pp.252-262
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2009
It is crucial to prevent low yields in the semiconductor industry. Since many factors affect variation in yield and they are deeply related, preventing low yield is difficult. There have been substantial researches in the field of yield prediction. Many researchers had used the statistical methods. Many studies have shown that artificial neural network (ANN) achieved better performance than traditional statistical methods. However, despite ANN's superior performance some problems such as over-fitting and poor explanatory power arise. In order to overcome these limitations, a relatively new machine learning technique, support vector machine (SVM), is introduced to classify the yield. SVM is simple enough to be analyzed mathematically, and it leads to high performances in practical applications. This study presents a new efficient classification methodology, Stepwise-SVM (SSVM), for detecting high and low yields. SSVM is step-by-step adjustment of parameters to be precisely the classification for actual high and low yield lot. The objective of this paper is to examine the feasibility of SVM and SSVM in the yield classification. The experimental results show that SVM and SSVM provides a promising alternative to yield classification for the field data.
The purpose of this study was to develop an evidence-based Nursing Process System on Nursing Diagnosis, Nursing Outcomes, and Nursing Interventions Classification targeting nurse students. We use standard classification-focused research data on the basis of Nursing Diagnosis Classification established by NANDA (North American Nursing Diagnosis Association), NOC (Nursing Outcomes Classification) and NIC (Nursing Interventions Classification) mainly developed by Iowa Sate University. The existing research methods are difficult to be applied the consistent nursing process, since such methods need to repeatedly enter the same nursing process without systematic guidelines. But, this study was coded data of standardized nursing process in accordance with the 10 clinical condition in order to implement the nursing process macro, and developed a system that reflects the needs of nursing educators. Therefore, nurse students can improve clinical decision-making ability, and naturally learn the nursing process through a system developed.
The culture industrial design classification is the major factor to develop the various potential abilities, promote a new value to change and maximize the competitiveness of industry and the nation. Accordingly it is important to comprehensively understand and recognize the changing of this new design paradigm with its structural contents. In order to have universality data need to be made a classification system in advance for the policy, strategy, analysis indicator and assessing the culture industrial design classification. This study build CIDC that structure divided into three sections(A,B,C) with divisions(medium), classes(small) and groups(specific field) of numeric code from "01" or "001" and increasing their numbers. CIDC is set up in order to search for differences and referential character through comparisons with design-related classification systems as well as making a role of the basic under data for this field.c under data for this field.
In applying RFID/USN technology to various industries, it is needed to solve the problem caused by the system differences. Accordingly, this study introduces the common standard platform concept, and suggests the standard data scheme which provides the uniform perspective of classifying supply chain data and of using vocabularies. We selected several industry areas applicable for the platform, which are pharmaceutical, cosmetics, food and liquor industry. We collect and organize terminologies used in the supply chain of each industry, and then classify them according to the defined data attributes. The standardized vocabularies are suggested based on the contextured scheme of data classification. This study could provide more convenient way of communication between business partners, system developers and users of the platform.
This Study is performed to research a customer satisfaction to a Franchisee on the food franchise industry. In future, the food industry will be complicated and various. So customer needs also will be complicated. Consequently. a study of customer satisfaction will be researched continuously for corresponding an industrial transfiguration and a customer variety. The result of this study, a Franchisee satisfaction on the food franchise industry is evaluated below the average. This result can be happened by the scale of food franchise industry. However actually it has caused by the lack of Franchisee management mind, the capability of head office, and the lack of competitive power. The mind of service for customer, hygiene and cleanness mind, and the lack of marketing strategies and strategic management can not be satisfied of customer. Also customer value creation can not be made. So the education training and marketing strategies for Franchisee on the food franchise industry have to be requested. And a continuous study for customer satisfaction that correspond with the characteristics of industrial classification be raised.
A series of system dynamics model was developed for forecasting demand and supply of human resource in the electricity industry. To forecast demand of human resource in the electric power industry, BLS (Bureau of Labor Statistics) methodology was used. To forecast supply of human resource in the electric power industry, forecasting on the population of our country and the number of students in the department of electrical engineering were performed. After performing computer simulation with developed system dynamics model, it is discovered that the shortage of human resource in the electric power industry will be 3,000 persons per year from 2006 to 2015, and more than a double of current budget is required to overcome this shortage of human resource.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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