The purpose of this study is to provide the basic data necessary for the effective performance of administrative readjustment and demend and suppley medical care service by of analysing the extent of satisfaction of outpatient toward hospital. The subjects of this study are the 832 outpatients (398 male and 434 female) visit to 2 different university hospital in Seoul. The data were collected through self-administered techniques with a structured questionnaire from Oct.21 to Nov. 9, 1982. All the collected data were analyzed by means of percentage, mean and standard deviation. The results were as follows: 1. Those who are between :30 and 39 of age constitute the largest part of them as being 31.7 percent of the whole body. 40.0 percent of them graduated from the college and they take the lergest part of those who answered the questionnaire. 43.3 percent of the patients visit to the hospital by the reason for the reputation of a doctor and they take the largest part of the subjects. 2. The extent of satisfaction for hospital system. The mean extent of satisfaction for hospital system was revealed 2.50 scores, which is evaluated to neutral. The mean extent of satisfaction for waiting time of prescribed medicine presented 1.51 scores, the lowest among the component of hospital system, which is evaluated to high dissatisfaction. 3. The extent of satisfaction for the environment and facilities of hospital. The mean extent of satisfaction for the environment and facilities of hospital was revealed 3.08 scores, which is evaluated to moderate satisfaction. 4. The extent of satisfaction for doctor and other hospital employees. The mean extent of satisfaction for doctor and other hospital employees was revealed 3.05 scores which is evaluated to moderate satisfaction. The mean extent of satisfaction for doctor presented 3.39 scores, the highest among the components of doctor and other hospital employees. 5. The extent of satisfaction for charge of hospital. The mean extent of satisfaction for charge of hospital was revealed 2.74 scores, which is evaluated to neutral. 6. The extent of whole satisfaction for hospital. The mean extent of whole satisfaction for hospital was revealed 2.84 scores which is evaluated to neutral.
Recently, an ALV (Automated Lifting Vehicle) is studied as an efficient transporter, which can reduce the waiting time during ship operation in a container terminal. There are little of studies on an ALV system considering dynamic factors after analysing the cooperation between equipments. The performance of an ALV depends on self-loading & unloading of an ALV, vehicle’s interference, and occupancy of an available transfer point under dynamic environment. So, it is very difficult to evaluate the productivity of a container terminal with an ALV system. Therefore the simulation model with operational rules that be apt for an ALV system must be developed. Also the model has to consider the characteristics of interface operations and vehicle traffic. Supposing an container terminal with perpendicular layout, this study analyses the process of container handling operation and proposes operational rules such as the ALV dispatching, routing algorithm and so on for a model. We developed a simulation model for a container terminal with an ALV system using object-oriented simulation software, Anylogic.
Internal and external environment changes surrounding our society are pressing our government to solve a lot of difficult problems. These problems are more likely to be solved by a number of ministries and agencies, rather than a single ministry or agency. Thus collaboration is a necessary strategy to increase government's problem-solving skills. This study examines determinants of successful collaboration by analysing cases of local governments that solved uneasy problems covering many ministries after persistent efforts which have been controversial issues in our society. First, theoretical approach for collaboration and its matrix is examined. Second, interviews of government officers are analyzed to study collaboration cases. Finally, Strategic points of view are discussed to promote collaboration within government sectors. The results show that common goal sharing, incentives and supporting systems play important roles in inducing collaboration.
The purpose of this study was to analyze exercise related mechanical variables according to performance levels and Kumi-kata types in elite judo players (G1) and non-elite judo players, namely university players (G2). To achieve this purpose, three players in G1 whose main special skill was Morote-Seoinage and three university judo players(G2) was selected as comparative group. Then they were examined for distinguishing A and B types of Kumi-kata. Analyzed variables were the time required to show skills, knee degree, elbow degree. After analysing this study, conclusions were derived as follows. 1. In total necessary time of showing skills according to group of Kumi-kata type, G2 was longer than G1 in both A type (20.9%) and B type (23.7%). In necessary time of phase, in only 3P, G1 was shorter than G2 in A type (50%) and B type (75%). There was no difference in time required of 1P and 2P according to Kumi-kata type of group and in only 3P, B type was shorter than A type in both B type (75%) of G1 and B type (50%) of G2 2 There was no difference in elbow degree of offensive arm according to group of Kumi-kata type, however in A and B types, G1 could use skills by extending in kake phase, but G2 could use skills by bending. Elbow degree of offensive arm according to Kumi-kata type of group showed difference in E1. and F2 of G1. A and B types of G1 extended elbow degree in Kake phase, but G2 bent elbow degree so exercise program which could movable range extensively in Kake phase is needed.
This study aims at providing some basic material to be made use of for establishing plans through which one can reduce job-related stress, through conducting a survey on the sources of stress and then distinguishing its symptoms by the sources. As the methods of the study, we conducted a questionnaire survey of some selected medium enterprises' employees in the National Capital region and analysed the results. The questionnaire was designed by using the dynamic stress model of Cooper and Eaker and consisted of 85 questions to examine the sources of stress, the characteristics of personalities, and symptoms by each type of stress. The total valid respondents were 392 persons indicating 65.3% of the response rate. For analysing the results, a rating scale was used, and the reliability and validity were tested by using Cronbach's alpha coefficient. As the result of the study, those workers in medium enterprises were found to be put under much stress by responsibility, physical environment factors and career development factors and so on. As physical symptoms of job-related stress, eye fatigue, stiffness in their shoulders, headache, worry or anxiety, and waist ache presented most in the respondents. In addition, as behavioral symptoms, chronic fatigue was most indicated. In organizational symptoms, dissatisfaction about the company and lack of self-motivation for the job performance were found to show most. Moreover, the results indicated that the closer personalities to those appearing in persons mostly of type A they had, the more they were put under intensive stress by the vagueness of their roles and responsibility among all the job characteristics.
The purposes of this research are suggesting the needs of further studies about human brand by analysing the antecedents and consequents of brand attachments to celebrities in Korean Wave and marketing implications. In especially, this study uses attachment as a one of important marketing performance factor that may be a appropriate word in person to person relations. Research conclusions show the trust is more important factor to brand attachment than competence and self congruity. And there is no direct effect of competence to brand attachment. This is partially because emotional evaluation of consumers is much important than rational evaluation when they are making relationships with celebrities. Second, as similar with past studies, higher attachments lead to higher buying intention toward products that celebrities endorse, next entertainment products they record or play, extension products, and country image.
In the digital world, creative industries such as music, movies, and drama have been the most impacted by digital transformation. As these contents were converted to a digital format of 0s and 1s, the business model changed and so did the rules of competition in the market. Apple, Spotify, and Netflix were quick to ride the digital transformation wave to become market leaders in the creative industry. This study reviews case studies in the creative industry to grasp the important factors necessary for market restructuring using digital technology. It was found that companies that set visions, platform, and open innovation as business strategies were able to achieve critical mass and become market leaders. These three elements are commonly found in the contents industry. On the other hand, companies that did not embrace digital innovation have become victims of digital darwinism. By analysing the experience of digital product innovation through case studies in the creative industry, we can derive implications for digital transformation in the 4th industrial revolution.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.12
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pp.37-45
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2010
This paper proposes a novel contrast enhancement method which determines the stretching ranges based on the distribution densities of segmented sub-histogram. In order to enhance the quality of image effectively, the contrast histogram is segmented into sub-histograms based on the density in each brightness region. Then the stretching range of each sub-histogram is determined by analysing its distribution density. The higher density region is extended wider than lower density region in the histogram. This method solves the over stretching problem, because it stretches using density rate of each area on the histogram. To evaluate the performance of the proposed algorithm, the experiments have been carried out on complex contrast images, and its superiority has been confirmed by comparing with the conventional methods.
This paper consists largely of two parts: the first part introduces the revised railway human reliability analysis (R-HRA) method which is to be used under the railway risk assessment framework, and the second part presents the features of a computer software which was developed for aiding the R-HRA process. The revised R-HRA method supplements the original R-HRA method by providing a specific task analysis guideline and a classification of performance shaping factors (PSFs) to support a consistent analysis between analysts. The R-HRA software aids the analysts in gathering information for HRA, qualitative error prediction including identification of external error modes and internal error modes, quantification of human error probability, and reporting the overall analysis results. The revised R-HRA method and software are expected to support the analysts in an effective and efficient way in analysing human error potential in railway event or accident scenarios.
In the modern society, the size of the fashion market is continuously increasing both overseas and domestic. When purchasing a product through e-commerce, the evaluation data for the product created by other consumers has an effect on the consumer's decision to purchase the product. By analysing the consumer's evaluation data on the product the company can reflect consumer's opinion which can leads to positive affect of performance to company. In this paper, we propose a method to construct a model to analyze user's sentiment using word embedding space formed by learning review data of amazon fashion products. Experiments were conducted by learning three SVM classifiers according to the number of positive and negative review data using the formed word embedding space which is formed by learning 5.7 million Amazon review data.. Experimental results showed the highest accuracy of 88.0% when learning SVM classifier using 50,000 positive review data and 50,000 negative review data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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