This study is to research cost accounting practice and to analyze propriety of patients' medical payment in artificiality kidney center. The researched cost datum of the year 2012 are as follows. - Hemodialysis medical treatment was reimbursed as much as 158,001 won in case of health insured patients, but payed-off as much as 135,810 won. - The average figure of the total hospitals and clinic center is 1,603,303 won, and one time cost of hemodialysis treatment is 154,487 won. Optimal treatment pay are suggested as follows. First, Regardless of the notified classification from MOHW(Ministry of Health and Welfare), 136,000 won of fixed price payment classification needs to be reclassified by patients, severity and tobe rearranged by fixed price payment system of hospitals. Second, Fixed payment code notified by the Ministry of Health and Welfare is recommended to be simplifies and to reflect according to contents of the medical treatment rendered to patients. Third, Establishment of artificial kidney center has to be risk managed because of its huge investment. Fourth, Cost analysis model has to be maintained as basis together with appropriate application of conversion index model mixed with SGR model.
A phase delay spectrum model towards the representation of spatial coherence of stochastic wind fields is proposed. Different from the classical coherence functions used in the spectral representation methods, the model is derived from the comprehensive description of coherence of fluctuating wind speeds and from the thorough analysis of physical accounts of random factors affecting phase delay, building up a consistent mapping between the simulated fluctuating wind speeds and the basic random variables. It thus includes complete probabilistic information of spatial stochastic wind fields. This treatment prompts a ready and succinct scheme for the simulation of fluctuating wind speeds, and provides a new perspective to the accurate assessment of dynamic reliability of wind-induced structures. Numerical investigations and comparative studies indicate that the developed model is of rationality and of applicability which matches well with the measured data at spatial points of wind fields, whereby the phase spectra at defined datum mark and objective point are feasibly obtained using the numerical scheme associated with the starting-time of phase evolution. In conjunction with the stochastic Fourier amplitude spectrum that we developed previously, the time history of fluctuating wind speeds at any spatial points of wind fields can be readily simulated.
Due to the recent rapid increase in passenger and cargo air transport demand, the capacity of Jeju International Airport has been approaching its limit. Even though in COVID-19 crisis which has started from Nov 2019, Jeju International Airport still suffers from strong demand in terms of air passenger and cargo transportation. However, it is an undeniable fact that the delay has also increased in Jeju International Airport. In this study, we analyze the correlation between weather and delayed departure operation based on both datum collected from the historical airline operation information and aviation weather statistics of Jeju International Airport. Adopting machine learning techniques, we then analyze weather condition Jeju International Airport and construct a delay prediction model. The model presented in this study is expected to play a useful role to predict aircraft departure delay and contribute to enhance aircraft operation efficiency and punctuality in the Jeju International Airport.
최적화된 4진트리 격자화 기법을 이용한 중력변화율 탐사의 지형 효과 계산 방법을 제시하고자 한다. 제시하고자 하는 방법은 항공탐사의 자료처리를 위하여 지형 자료에 최적화된 빠르고 정확한 지형효과 계산법이다. 각 지점에서의 지형효과 계산에 이용되는 지표 고도 자료는 자동적으로 원하는 정밀도를 제공할 수 있는 최대 크기로 격자화 되어 최대 해상도 자료를 이용하는 방법에 비하여 빠른 계산이 가능하다. 이러한 최적화된 격자 크기는 각 지점에서의 거리와 지표의 고도 변화를 고려하여 구성된다 새로운 접근 방법을 검증하기 위하여 수치모델링과 현장자료에 적용하였다. 현장 자료에 적용한 결과 최적 4 진트리 기법은 최고 해상도 자료를 모두 이용한 방법과 비교하여 중력 변화율 자료에서 1EU(E$\"{o}$tv$\"{o}$s unit)의 정밀도를 유지하면서 계산양은 1/351로 줄일 수 있었다. 또한, 중력탐사 결과의 지형보정에 이용한 결과 모든 DEM자료를 이용한 계산에 비하여 310배나 빠른 계산이 가능하였다.
The projectile afterbodies for zero-lift drag reduction has been analyzed using the Navier-Stokes equations with the $\kappa-\epsilon$ turbulence model. The numerical method of a second order upwind scheme has been used on unstructured adaptive meshes. Base drag reduction methods that have been found effective on axisymmetric bodies include boattailing, base bleed, base comustion, locked vortex afterbodies and multistep afterbodies. In this paper, the charateristics of turbulence flow have been studied for geomeries of multistep afterbodies. The important geometrical and flow parameters relevant to the design of such afterbodies have been identified by number, length and height of step. The flow over multistep afterbodies has been analyzed including expansion waves, recompression waves, recirculating flow, shear flow and wake flow. The numerical results have been compared and analyzed with the experimental datum.
Recently, in order to analyze the time series problems that occur in the nature word, and analyzing method using a neural electric network is being studied more than a typical statistical analysis method. A neural electric network has a generalization performance that is possible to estimate and analyze about non-learning data through the learning of a population. In this paper, after collecting weather datum that was collected from 1987 to 1996 and learning a population established, it suggests the weather forecasting system for an estimation and analysis the future weather. The suggested weather forecasting system uses 28*30*1 neural network structure, raises the total learning numbers and accuracy letting the selecting concentration learning about the pattern, that is not collected, using the descending epsilon learning method. Also, the weather forecasting system, that is suggested through a comparative experiment of the typical time series analysis method shows more superior than the existing statistical analysis method in the part of future estimation capacity.
Many countries have changed her geodetic reference system from local system to global system because of the global network's necessity. And, also Korean geodetic reference system changed from Tokyo datum to Global geodetic reference system since 2003 as the revision of Survey Law and Korean reference ellipsoid changed from Bessel 1841 ellipsoid to GRS80. The purpose of this paper is evaluation of ellipsoid agreement before and after change due to the introduction of global geodetic reference system in Korea. For the evaluation ellipsoid agreement was analyzed using two Korean geoid model -KOGD2003 and KOBGDM33- on both ellipsoid and area variation caused by change of reference ellipsoid was calculated.
본 연구에서는 현재 활발한 연구가 진행되고 있는 고정밀 지오이드 모델 개발에 있어서 중요한 요소 중 하나인 지상중력자료를 획득하기 위해 상대중력계를 이용하여 중력을 측정 하였다. 1등 수준노선 총 58점의 수준점에 대하여 상대중력측량을 실시하였고 이렇게 얻어진 중력값으로부터 지구조석보정 및 기계고 보정 후 자유망조정 방법을 이용하여 중력성과를 계산하였다. 이와 같은 방법을 통해 얻어지는 지상중력자료들은 고정밀 지오이드 모델 개발에 큰 기여를 할 것으로 판단된다.
To study the trafficability on soft and cohesive benthic terrain, a soil bin is designed and constructed. The information of shear strength of pacific seafloor and the results of dimensional analysis of vehicle-train system are used as basic datum for concept design of soil bin. Cohesive benthic terrain is modeled by means of bentonite-water mixture. The shear strength of the mixture is measured by motorized shear meter. Several facilities are constructed for mixing and evening modeled soil, transporting vehicle model. The shear strength in soil bin is investigated for depth, age and velocity. The result of this study is used as basic information to the experiment, study for development of crawler on benthic terrain.
인터넷의 발달과 데이터베이스의 구축이 보편화됨에 따라 막대한 양의 데이터 속에서 의사 결정에 필요한 지식을 찾아내는 작업은 결코 쉬운 일이 아니다 본 논문에서는 대규모 데이터의 효율적인 분석을 위하여 지식의 탐사 이전에 데이터에 대한 축소 작업을 수행하기 위한 효과적인 차원 축소 전략에 의한 패턴분류 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 통계적학습 모형인 Support Vector Machine의 VC-dimension에 기반한 RBF 신경망 모형을 제안한다. 기존의 RBF 신경망 모형은 주로 퍼셉트론 모형의 전처리 작업만을 수행하지만 제안하는 신경망 모형은 VD-dimension과 연계한 독자적으로 데이터를 분석할 수 있는 능력을 갖춘 모형을 구축하고 이를 바탕으로 개체들을 정확한 레이블로 분류한다. 기계 학습 데이터를 이용하여 본 논문에서 제안하는 모형의 성능을 비교 평가한 결과 기존의 여러 분류 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보임이 실험을 통해 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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