해운산업의 일반적 이미지, 경제적 역할, 다면적 역할 등에 대해 일반인을 대상으로 설문 조사를 시행한 결과 해운산업에 대한 일반적 인식과 해운산업의 경제적 역할에 대한 인식은 비교적 긍정적인 것으로 나타났다. 반면 해운산업의 다면적 역할에 대해서는 긍정적 인식과 부정적 인식이 혼재하고 있는 것으로 조사되었다. 또한 직업적 매력도와 고용창출에 해서도 낮은 인식을 보임으로써 해운산업을 개인의 체험 속에서 인식하기보다는 막연하게 남의 일(none of my business)로 인식하고 있음을 보여주었다. 이와 함께 해운산업의 이미지가 방송, 신문 등 언론매체를 통해 형성된 것으로 나타났다. 해운산업에 대한 인식제고의 방안으로 관계적, 상품 및 서비스, 텍스트 접근법 등 3가지 접근법이 논의되었다. 관계적 전략으로 도시민을 위한 해운체험 교육기관의 설립, 일반인 대상 다양한 행사 실시, 해운기념관 설립, 해운산업과 관련한 문화관광 컨텐츠 개발, 해운문화운동을 통한 해운산업 이미지 재창조, 학교교육을 통한 해운관 조성 등이 제시되었다. 상품 및 서비스 전략으로는 해운서비스에 대한 기업브랜드 부여, B2C 서비스의 제공, 해운서비스에 국가이미지 활용, 해운산업의 대외협력사업 참여 등이 논의되었다. 텍스트 전략으로는 B2B 광고의 전개, 해운산업의 국가경제적 다면적 역할 광고, 해운산업과 연관산업의 융합광고, 첨단매체의 활용, 다면적 역할 홍보에 대한 정부의 주도적 역할, 해운산업의 공고 및 홍보를 위한 기금 신설 등이 검토되었다.
This study analyzes the management performance of environmentally-friendly rice farms using GCM method based on the multifaceted approach. This approach compares the management performance of GCM farms before and after the introduction of GCM, as well as the performance of GCM farms with the performance of conventional farms. It also compares the technical and managerial competence level of surveyed GCM farms with that of conventional farms based on the standard diagnosis table developed by Rural Development Adminstration. Results showed that average income has increased after the introduction of the GCM method and the average income of GCM farms was higher than that of conventional farms, while the level of rice production in farms using GCM method was lower than that of conventional farms. In addition, the technical and managerial competence score of surveyed farms using GCM method was higher than that of conventional farms. These results implies that the higher management performance of GCM farms compared to the conventional farms is attributed to not only the GCM method but also the competence level of farms using GCM method.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권8호
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pp.17-25
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2023
The alarming global prevalence of Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) has catalyzed an urgent need for robust, early diagnostic methodologies. This study unveils a pioneering approach to predicting T2DM, employing the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, renowned for its predictive accuracy and computational efficiency. The investigation harnesses a meticulously curated dataset of 4303 samples, extracted from a comprehensive Chinese research study, scrupulously aligned with the World Health Organization's indicators and standards. The dataset encapsulates a multifaceted spectrum of clinical, demographic, and lifestyle attributes. Through an intricate process of hyperparameter optimization, the XGBoost model exhibited an unparalleled best score, elucidating a distinctive combination of parameters such as a learning rate of 0.1, max depth of 3, 150 estimators, and specific colsample strategies. The model's validation accuracy of 0.957, coupled with a sensitivity of 0.9898 and specificity of 0.8897, underlines its robustness in classifying T2DM. A detailed analysis of the confusion matrix further substantiated the model's diagnostic prowess, with an F1-score of 0.9308, illustrating its balanced performance in true positive and negative classifications. The precision and recall metrics provided nuanced insights into the model's ability to minimize false predictions, thereby enhancing its clinical applicability. The research findings not only underline the remarkable efficacy of XGBoost in T2DM prediction but also contribute to the burgeoning field of machine learning applications in personalized healthcare. By elucidating a novel paradigm that accentuates the synergistic integration of multifaceted clinical parameters, this study fosters a promising avenue for precise early detection, risk stratification, and patient-centric intervention in diabetes care. The research serves as a beacon, inspiring further exploration and innovation in leveraging advanced analytical techniques for transformative impacts on predictive diagnostics and chronic disease management.
Heat losses from receivers for a dish-type solar energy collecting system are numerically investigated. The analytical method for predicting conductive heat loss from a cavity receiver is used. The Stine and McDonald Model is used to estimate convective heat loss. Two kinds of techniques for the radiation analysis are used. The Net Radiation Method that is based on the radiation heat balance on the surface is used to calculate the radiation heat transfer rate from the inside surface of the cavity receiver to the environment. The Monte-Carlo Method that is the statistical approach is adopted to predict the radiation heat transfer rate from the reflector to the receiver. Based on the heat loss analysis, the performance of two different receivers for multifaceted parabolic solar collectors with several flat facets can be estimated, and the optimal facet size is obtained.
We have recognized that an organization should be viewed from a multifaceted perspective necessitating a sophisticated analytical and systematic approach to monitor and improve organizational performance. Although some performance measurement systems have been proposed and are currently being used in many organizations, no performance measurement system has presented a mechanism for integrating all of the information of performance measures in a way that considers relationships between them. This paper introduces the implementation of the performance information integration method(PIIM) which synthesizes all useful information of performance measures with consideration of the relationship and generates a single, global, organizational performance score. The PIIM was empirically validated by implementing in one of missouri Veterans Homes.
The exponential proliferation of cutting-edge computing technologies has spurred organizations to outsource their data and computational needs. In the realm of cloud-based computing environments, ensuring robust security, encompassing principles such as confidentiality, availability, and integrity, stands as an overarching imperative. Elevating security measures beyond conventional strategies hinges on a profound comprehension of malware's multifaceted behavioral landscape. This paper presents an innovative paradigm aimed at empowering cloud service providers to adeptly model user behaviors. Our approach harnesses the power of a Particle Swarm Optimization-based Probabilistic Neural Network (PSO-PNN) for detection and recognition processes. Within the initial recognition module, user behaviors are translated into a comprehensible format, and the identification of malicious nano-structures behaviors is orchestrated through a multi-layer neural network. Leveraging the UNSW-NB15 dataset, we meticulously validate our approach, effectively characterizing diverse manifestations of malicious nano-structures behaviors exhibited by users. The experimental results unequivocally underscore the promise of our method in fortifying security monitoring and the discernment of malicious nano-structures behaviors.
Purpose - The study aims to substantiate the approaches and principles of forming a model of social and labor relations adequate to the modern conditions of economic development. Research design, data, and methodology - The article deals with the issues of legal regulation of social and labor relations in the labor market of Kazakhstan; describes the current model of labor relations and its basic parameters; determines the external and internal factors; specifically, the influence of the new labor law on its further development in the direction of democratization and the establishment of social partnership as a regulatory institution in the labor relations field. Result - Result is the model of the system of social and labor relations proposed by the author, which allows us to cover the multifaceted nature of this phenomenon, to unite the influence of the external environment and the internal complex of their mutual relations and interdependencies. Conclusion - The creation of an effective model of social and labor relations should proceed from the multifaceted nature of their manifestation. This means that the theoretical and methodological basis for their formation should be a comprehensive approach to solving the problems of transformation and interaction of social and economic components.
This review addresses the escalating challenge posed by antibiotic resistance, highlighting its profound impact on global public health, including increased mortality rates and healthcare expenditures. The review focuses on the need to adopt the One Health approach to effectively manage antibiotic usage across human, animal, and environmental domains. Antimicrobial stewardship programs (ASPs) are considered as comprehensive strategies that encompass both core and supplementary initiatives aimed at enhancing prudent antibiotic use. The 2021 "Guidelines on Implementing ASP in Korea" introduced such strategies, with a strong emphasis on fostering multidisciplinary and collaborative efforts. Furthermore, the "Core Elements for Implementing ASPs in Korean General Hospitals," established in 2022, provide a structured framework for ASPs, delineating leadership responsibilities, the composition of interdisciplinary ASP teams, a range of interventions, and continuous monitoring and reporting mechanisms. In addition, this review examines patient-centric campaigns such as "Speak Up, Get Smart" and emphasizes the pivotal role of a multidisciplinary approach and international cooperation in addressing the multifaceted challenges associated with antibiotic resistance.
NGUYEN, Phong Thanh;NGUYEN, Quyen Le Hoang Thuy To
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권8호
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pp.197-204
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2020
Nowadays, many construction engineering and technology enterprises are evolving to find that prosperity is driven and inspired by an open economy with dynamic markets and fierce multifaceted competition. Besides brand and product uniqueness, the ability to quickly provide customers with quotes are matters of concern. Such a requirement for prompt cost estimation of construction investment projects with the use of a construction price index poses a significant challenge to contractors. This is because the nature of the construction industry is shaped by changes in domestic and foreign economic factors, socio-financial issues, and is under the influence of various micro and macro factors. This paper presents a fuzzy decision-making approach for calculating critical factors that affect the construction price index. A qualitative approach was implemented based on in-depth interviews of experts in the construction industry in Vietnam. A synthetic comparison matrix was calculated using Buckley approach. The CoA approach was applied to defuzzified the fuzzy weights of factors that affect the construction price index. The research results show that the top five critical factors affecting the construction price index in Vietnam are (1) consumer price index, (2) gross domestic product, (3) basic interest rate, (4) foreign exchange rate, and (5) total export and import.
고령화 사회에서 건강과 웰빙에 대한 요구 수준이 높아짐에 따라 의료 환경에서는 다양한 이해관계자가 얽힌 복잡한 문제가 발생한다. 본 논문의 목적은 여러 분야의 전문가들이 의료 환경에서 공동의 목표를 달성하기 위하여 협업하는 상황에서 디자이너의 역할과 능력을 알아내는 것이다. 학제간 접근법을 도입한 헬스케어 디자인 프로젝트에서의 효과적인 방법과 프로세스를 파악하기 위해 사례 연구를 진행하였다. 결과는 세 가지 연구 질문을 기반으로 프로세스 퍼실리테이션, 관계 관리, 시각화, 상상력과 같은 디자이너의 다면적인 역할을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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