Many pregnant women have experienced low back pain (LBP) during pregnancy and after delivery, and it has been an important component in women health. This study was designed to investigate the characteristics and management of the LBP in postpartum women. Eighty-five postpartum women were participated in this survey. Mean age of 85 women was 28.1 years. Of 85 postpartum women, 55.3% (n=47) had LBP after pregnancy. Thirty of 47 women had pain on lumbar region, 17 postpartum women had pain on sacroilium region. Of 85 postpartum women, 74% (n=54) had LBP before pregnancy and 71.8% (n=61) had LBP during pregnancy. Of 47 postpartum women who had LBP, 83% (n=39) had not received medical management for LBP, 12.8% (n=6) took medication, and 4.3% (n=2) performed self-exercise. None of postpartum women had received physical therapy during pregnancy and after delivery for treatment low back pain. The pain in SI region was more severe than in lumbar region after pregnancy according to VAS (visual analog scale) (p<.05). However, there was no significant difference in VAS scores between SI pain and lumbar pain before and during pregnancy (p>.05). Pain region after delivery was related to pain region of pre-pregnancy and during pregnancy (p<.01). Pain level after delivery was related to the pain and night pain level during pregnancy (p<.01).
I analyze how the food delivery market's indirect network effect and spillover effect influence the spread of food delivery platforms in different counties. This study finds that there is a positive local indirect network effect and a positive spillover effect in the adoption of the platform by examining the food delivery platform market in South Korea as of 2020. As food delivery platforms secure consumers who use them, more restaurants on the other side of a two-sided market adopt such platforms (indirect network effect). The spillover effect would allow other restaurants in a region to become more likely to adopt food delivery platforms if there are a greater number of restaurants in the region that use such platforms. This study contributes to the comprehension of technology diffusion and the marketing strategies of platform providers by providing empirical evidence of both effects.
Location management and message delivery protocol is fundamental to the further development of mobile agent systems in a multi-region mobile agent computing environment in order to control mobile agents and guarantee message delivery between them. However, previous works have some problems when they are applied to a multi-region mobile agent computing environment. First, the cost of location management and message delivery is increased relatively. Second, a tracking problem arises. finally, cloned mobile agents and parent-child mobile agents do not get dealt with respect to location management and message delivery. In this paper, we present a HB (Home-Blackboard) protocol, which is a new location management and message delivery protocol in a multi-region mobile agent computing environment. The HB protocol places a region server in each region and manages the location of mobile agents by using intra-region migration and inter-region migration. It also places a blackboard in each region server and delivers messages to mobile agents when a region server receives location update form them. The HB protocol can decrease the cost of location update and message passing and solve the tracking problem with low communication cost. Also, this protocol deals with the location management and message passing of cloned mobile agents and parent-child mobile agents, so that it can guarantee message delivery of these mobile agents and pass messages without passing duplicate messages.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.1
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pp.53-64
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2019
The purpose of this study is to find out the fast delivery route that several drones return a truck again after departing from it for delivery locations at each cluster while the truck goes through the cluster composed of several delivery locations. The main issue is to reduce the total delivery time composed of the delivery time by relatively slow trucks via clusters and the sum of maximum delivery times by relatively fast drones in each cluster. To solve this problem, we use a three-step heuristic approach. First, we cluster the nearby delivery locations with minimal number of clusters satisfying a constraint of drone flight distance to set delivery paths for drones in each cluster. Second, we set an optimal delivery route for a truck through centers of the clusters using the TSP model. Finally, we find out the moved centers of clusters while maintaining the delivery paths for the truck and drones and satisfying the constraint of drone flight. distance in the two-dimensional region to reduce the total delivery time. In order to analyze the effect of this study model according to the change of the number of delivery locations, we developed a R-based simulation prototype and compared the relative efficiency, and performed paired t-test between TSP model and the cluster-based models. This study showed its excellence through this experimentation.
Changes in household composition and the residential environment have had a considerable impact on the features of postal delivery regions in recent years, resulting in a large increase in the overall workload of domestic postal delivery services. In this paper, we provide complex analysis results for postal delivery areas using various unsupervised learning approaches. First, we extract highly influential features using several feature-engineering methods. Then, using quantitative and qualitative cluster analyses, we find the distinctive traits and semantics of postal delivery zones. Unsupervised learning approaches are useful for successfully grouping postal service zones, according to our findings. Furthermore, by comparing a postal delivery region to other areas in the same group, workload balancing was achieved.
Purpose: The study aims to assess the current status of domestic public food delivery apps and analyze the process through which sellers choose between private delivery apps and public delivery apps. This involves exploring strategiesto achieve the original purpose of public food delivery apps, which is to enhance the small business owners income and promote consumer welfare by preventing the monopoly of private food delivery apps. Research design, data and methodology: the research methodology is based on a model that introduces adjustments for non-economic effects, considering the preferences of multi-homing consumers, to more realistically reflect the benefits of sellers' choices. For data analysis, real business performance data from 'Daeguro', 'Meokkaebi', and 'Somunnan Shop' were used. Results: The study revealed that if the market share of public delivery apps within a specific region increases beyond a certain level, the benefits for small-business sellers also increase. This leads to the strategic advantage of simultaneously using both delivery apps. Furthermore, the results exhibit a tendency similar to real social phenomena. Conclusions: This analysis confirmed the role of public food delivery apps in the domestic delivery app market and presents policy recommendations, including application integration and the implementation of exclusive public interest functions, to effectively fulfill this role.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.4
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pp.59-67
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2009
In wireless sensor networks (WSNs), geographic greedy forwarding fails to move a packet further towards its destination if the sender does not have any closer node to the destination in its one hop transmission region. In this paper, we propose a enhanced geographic routing, called CGR(Cost based Geographic Routing) for efficient data delivery against void problem environment. CGR first establishes Shadow Bound Region and then accomplishes Renewing Cost Function Algorithm for effective greedy forwarding data delivery. Our simulation results show significant improvements compared with existing schemes in terms of routing path length, success delivery ratio and energy efficiency.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2004.08a
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pp.368-377
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2004
A mathematical model was developed for the prediction of the average temperature and RDT(RM Delivery temperature) in a roughing mill. The model consisted of three parts as follows (1) The intermediate numerical model calculated the deformation and heat transfer phenomena in the rolling: region by steady state FEM and the heat transfer phenomena in the interpass region by unsteady state FEM (2) The Off-line prediction model was derived from non-linear regression analysis based on the results of intermediate numerical model considering the various rolling conditions, (3) Using the heat flux in rolling region, temperature profile along thickness direction was calculated. For validation of the presented model, the rolling force per pass and RDT measued in on-line process was compared with those of model and the results showed close agreement with the existing data. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed model, the various rolling conditions was tested.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.3
no.1
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pp.56-61
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2005
In this paper, we present a video rate control scheme for storage and delivery in which the time-varying viewing interests are controlled by human gaze. To track the gaze, the pupil's movement is detected using the three-step process : detecting face region, eye region, and pupil point. To control bit rates, the quantization parameter (QP) is changed by considering the static parameters, the video object priority derived from the pupil tracking, the target PSNR, and the weighted distortion value of the coder. As results, we achieved human interfaced visual model and corresponding region-of-interest rate control system.
This study is to develop a vehicle scheduling system for the efficient delivery of goods to places of business. For gathering data and testing the system developed, we have chosen a company which is located in Taegu city and has more than 700 delivery points over Taegu city and Kyungbuk province. We consider multiple vehicle types, travel time restrictions on vehicles, vehicle acceptance restrictions at delivery points, and other operational restrictions. We divide the whole delivery points into 44 regions and generate a region-based shortest path tree. Based on the shortest path tree, we perform vehicle assignment sequentially for each vehicle used. Then vehicle routings are determined. We have implemented the whole procedure on computer system. The system developed is flexible enough to be applicable to other companies by just changing the standard data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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