한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.352-357
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2001
This study presents an analysis of healthcare quality indicators using data mining for developing quality improvement strategies. Specifically, important factors influencing the inpatient mortality were identified using a decision tree method for data mining based on 8,405 patients who were discharged from the study hospital during the period of December 1, 2000 and January 31, 2001. Important factors for the inpatient mortality were length of stay, disease classes, discharge departments, and age groups. The optimum range of target group in inpatient healthcare quality indicators were identified from the gains chart. In addition, a decision support system was developed to analyze and monitor trends of quality indicators using Visual Basic 6.0. Guidelines and tutorial for quality improvement activities were also included in the system. In the future, other quality indicators should be analyze to effectively support a hospital-wide continuous quality improvement (CQI) activity and the decision support system should be well integrated with the hospital OCS (Order Communication System) to support concurrent review.
This article presents practical advice regarding the implementation and management of an impeccable Building Management System. The BMS was introduced to the series of computerized systems including manufacturing, storage, distribution, and quality control. Recently revised GMP regulation is requesting an improvement in drug product quality regulatory system by computer system validation. Quality is critical to guarantee the efficacy and the safety of drugs and is approved in the evaluation process after the audit trail application. HVAC parameter monitoring system will record the identity of operators entering or confirming critical data. Authority to amend entered data should be restricted to nominated persons. Any alteration to an entry of critical data should be authorized in advance and recorded with the reason for the change.
현재 국내의 정부 R&D 사업은 300여개에 이르고 있고, 이를 사업의 특성별로 16개 국가R&D 관련 부처 청의 15개 대표연구관리전문기관에서 각각 관리하고 있다. 이로 인하여 발생하는 국가 R&D에 대한 중복 투자와 체계적인 R&D연구과제 및 성과관리의 미흡으로 R&D 투자의 효율성에 대한 문제가 계속해서 제기되고 있다. 그러한 가운데 이러한 문제를 해결하기 위하여 교육과학기술부는 국가연구개발의 기획에서 성과활용에 이르기까지 연구개발의 효율화를 지원할 수 있는 국가 R&D 포털시스템으로써 국가과학기술종합정보시스템(NTIS)을 구축하고 있다. 본 논문에서는 NTIS시스템의 인력/과제/성과 정보의 통합 DB 구축 및 연계방식과 이를 통해 수집된 데이터의 품질관리를 위한 데이터 정제 프로세스를 고찰해 본다. 그 과정에서 발생할 수 있는 데이터 품질문제의 요인을 분석하여 NTIS의 데이터 품질향상을 위한 개선방안을 제시한다.
Cloud services have become the core infrastructure of the digital economy as a basis for collecting, storing, and processing large amounts of data to trigger artificial intelligence-based services and industrial innovation. Recently, cloud services have been spotlighted as a means of responding to corporate crises and changes in the work environment in a national disaster caused by COVID-19. While the cloud is attracting attention, the speed of adoption and diffusion of cloud services is not being actively carried out due to the lack of trust among users and uncertainty about security, performance, and cost. This study compares and analyzes the "Cloud Service Quality and Performance Management System" and the "Cloud Service Certification System" and suggests complementary points and improvement measures for the cloud service quality and performance management system.
When companies or institutes manage data, in order to utilize it as useful resources for decision-making, it is essential to offer precise and reliable data. While most small and medium-sized enterprises and public institutes have been investing a great amount of money in management and maintenance of their data systems, the investment in data management has been inadequate. When public institutions establish their data systems, inspection has been constantly carried out on the data systems in order to improve safety and effectiveness. However, their capabilities in improving the quality of data have been insufficient. This study develops an automatic tool to diagnose the quality of data in a way to diagnose the data quality condition of the inspected institute quantitatively at the stage of design and closure by inspecting the data system and proves its practicality by applying the automatic tool to inspection. As a means to diagnose the quality, this study categorizes, in the aspect of quality characteristics, the items that may be improved through diagnosis at the stage of design, the early stage of establishing the data system and the measurement items by the quality index regarding measurable data values at the stage of establishment and operation. The study presents a way of quantitative measurement regarding the data structures and data values by concretizing the measurement items by quality index in a function of the automatic tool program. Also, the practicality of the tool is proved by applying the tool in the inspection field. As a result, the areas which the institute should improve are reported objectively through a complete enumeration survey on the diagnosed items and the indicators for quality improvement are presented quantitatively by presenting the quality condition quantitatively.
Purpose: This study is to search for the core factors of improving business performance of small and medium venture manufacturing company and to do an in-depth analysis of the relations with management performance through systematic approach and to provide implications of importance of the management for the improvement factors for the domestic small and medium venture manufacturing company. Methods: The data have been analyzed via the regression and path analysis using AMOS. Results: this study is absorptive capacity affects the business performance of manufacturing companies. absorptive capacity has the role of the parameters of the Quality Management System and business performance. Conclusion: This study suggests how to run absorptive capacity according to type of management performance, and how to enhance Quality Management System to efficiently promote absorptive capacity in order to grow of management performance. also, this study shows a way to enlarge the valuation standard for management and customer performance reflecting the growth potential of an enterprise in circumstance where the valuation standard focuses on financial performance.
Recently, in accordance with the development of IT technology, it is prevalent for power quality monitors to be connected to each other via networks and share their data because such networks provide system-wide insights to customers concerning power quality. Those systems can alarm and display power quality events for the convenience of customers. However, if a power quality event occurs, it is difficult for customers to determine its cause and solution because the systems do not provide appropriate power quality diagnosis functions. The power quality management system presented in this paper has been developed to provide customers with various power quality diagnosis functions so that they can cope well with power quality problems with the right measure in the right place. This paper presents the structure and functions of the developed power quality management system and shows some results of the power diagnosis functions.
Purpose: In this paper, storage lifetime of delay system in the fuse of 81MM illuminating projectile is estimated. Methods: Accelerated degradation testings of tungsten delay system using both temperature and humidity stresses were performed, and then delay time increase of the systems were analyzed as degradation data based on distribution-based degradation processes. Results: The estimated storage lifetime of detonator is between 11.8 years and 17.6 years with each stress-life relationship. Conclusion: Comparing with field data, storage lifetime of 90% reliability is about 12 years.
Objectives : There is a need to develop a data quality management algorithm to improve the quality of healthcare data using a data quality management system. In this study, we developed a data quality control algorithms associated with diseases related to hypertension in patients with diabetes mellitus. Methods : To make a data quality algorithm, we extracted the 2011 and 2012 discharge damage survey data from diabetes mellitus patients. Derived variables were created using the primary diagnosis, diagnostic unit, primary surgery and treatment, minor surgery and treatment items. Results : Significant factors in diabetes mellitus patients with hypertension were sex, age, ischemic heart disease, and diagnostic ultrasound of the heart. Depending on the decision tree results, we found four groups with extreme values for diabetes accompanying hypertension patients. Conclusions : There is a need to check the actual data contained in the Outlier (extreme value) groups to improve the quality of the data.
The real-time traffic data is generated continuous and unbounded stream data type while intelligent transport system (ITS) needs to provide various and high quality services by combining with spatial information. Traditional database techniques in ITS has shortage for processing dynamic real-time stream data and static spatial data simultaneously. In this paper, we design and implement an advanced traffic monitoring system (ATMS) with the integration of existed data stream management system (DSMS) and spatial DBMS using IntraMap. Besides, the developed ATMS can deal with the stream data of DSMS, the trajectory data of relational DBMS, and the spatial data of SDBMS concurrently. The implemented ATMS supports historical and one time query, continuous query and combined query. Application programmer can develop various intelligent services such as moving trajectory tracking, k-nearest neighbor (KNN) query and dynamic intelligent navigation by using components of the ATMS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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