Muhammad Umer Farooq;Mustafa Latif;Waseemullah;Mirza Adnan Baig;Muhammad Ali Akhtar;Nuzhat Sana
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.9
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pp.1-7
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2023
Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.
Battle Management Language (BML) is defined as an unambiguous language intended to provide for command and control of simulated and live forces in U.S. It has been developed to connect between command and control system and Modeling & Simulation in the U.S., including NATO M&S Working Group. Its goal is to provide situational awareness and offer a path forward for interoperation of C2 systems and simulations. This study deals with BML development in U.S. that begins from army and is being expanded in multinational environment. It also proposes the BML application for C4I and M&S interoperation in the Korean forces. Recent developments of BML in U.S. have shown the potential for interoperation between C2 systems and simulations in a coalition environment. Finally, this study proposes a general BML application method and shows the example of its application to the Korea Joint Command Control System (KJCCS). It provides an architecture and a milestone for BML application in the Korean forces.
Muhammad Umer Farooq;Mustafa Latif;Waseem;Mirza Adnan Baig;Muhammad Ali Akhtar;Nuzhat Sana
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.8
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pp.210-216
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2023
Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.8
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pp.145-153
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2023
In this research, we applied a problem-based learning(PBL) method for one semester, and measured critical thinking disposition, self efficacy for group work and self confidence of nursing process of Nursing Process and Critical Thinking subjects before and after application. This research is one group pre-test and post-test design. The subjects of this study were collected using an online questionnaire for second-year nursing students located in G city, and 108 students participated in the final. The result of this research showed that critical thinking disposition(p=.000), self efficacy for group work(p=.003) and self confidence of nursing process(p=.000) increased statistically significantly after problem-based learning(PBL). This findings indicate that problem-based learning(PBL) is effective in improving critical thinking disposition, self efficacy for group work and self confidence of nursing process. Therefore, If problem-oriented learning (PBL) is expanded and applied to nursing education, it is believed that it will be effective in enhancing the core competencies of nursing students.
In order to create a safe and comfortable educational environment and improve the quality of education, the 'Act on the Safety and Maintenance of Educational Facilities' was enacted in 2021. Accordingly, 'Educational Facility Safety Certification Operation Regulations' was established. Safety certification targets are classified into 'kindergarten', 'elementary/middle/high school and special schools', and 'university and other educational facilities'. Other educational facilities include libraries and student training facilities. However, student training facilities and libraries are different from schools as facilities for special activities such as training and reading. Therefore, the unique characteristics of the facility must be reflected in the 'Educational Facility Safety Certification Operation Regulations'. This study analyzed how the 'Educational Facility Safety Certification Operation Regulation' reflects the special characteristics of student training facilities and libraries that are 'other educational facilities'. The previous certification system and guidelines were compared and analyzed, and the on-site survey method was used. Finally, it was confirmed that each of the library and the student training facility needed 9 detailed criteria reviews.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.24
no.4
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pp.11-25
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2022
Convergence, a universal phenomenon in modern society, takes place in various ways throughout society, and the concept of convergence can also be observed in fashion shows. The concept of convergence is actively emerging in terms of fashion show directing. The purpose of this study is to suggest the development of fashion show directing by analyzing the convergence characteristics of fashion show directing through a Louis Vuitton fashion show, and to provide data on convergence in fashion shows. The object of the study is the women's Paris Pret-a-porter and women's cruise collection presented at the Louis Vuitton fashion show. The research method integrated the criteria for analysis and the characteristics of fashion show production through previous studies and a literature review. The characteristics of convergence production in Louis Vuitton fashion shows were identifeid through literature and visual data. In this study, the convergence of the Louis Vuitton fashion shows were divided into four categories: genre integration, sensory synesthesia, perspective diversification, and media scalability. First, the integration of genres enhanced the brand image and effectively conveyed the concept of the show. Second, the synesthesia of the senses expanded communication with the audience and increased the audience's immersion. It has also become a new way to experience fashion shows in person. Third, the diversity of perspectives changed and diversified the way audiences experienced fashion shows. Fourth, the scalability of the media means various ways in which the audience can experience fashion shows. Through this, it is possible to effectively convey information and experiences about fashion shows to the audience.
The micropile, which is a kind of the in-situ manufactured pile with small diameter of $150\sim300mm$, is constructed by installing a steel bar or pipe and injecting grout into a borehole. The application fields of micropile are being gradually expanded in a limited space of down-town area, because the micropile has various advantages with low vibration and noise in method and compact size in machine, etc. Mostly, the micropile has been applied to secure the safety of structures, depending on the increment of bearing capacity and the restraint of displacement. The micropile is expected to be used in various fields due to its effectiveness and potentiality in the future. The model test, focused on the interaction between micropile and soil in this study, was carried out. The micropile is installed in a soil adjacent to footing (concept of 'soil reinforcement'). With the test results and soil deformation analysis, the reinforcement effect (relating to bearing capacity and settlement) was analysed in a qualitative and quantitative manner, respectively. Consequently, it is expected that we nay demonstrate the improvement of an efficiency and application in the design and construction of micropile.
Kim, Nak-Kyung;Kim, Sung-Kyu;Joo, Yong-Sun;Seo, Hyo-Kyun;Kim, Sun-Ju
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.25
no.7
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pp.5-10
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2009
The ground anchor is not usually used in soft clay and loose sand, because the pullout resistance of anchors can not be guaranteed. However, there is a method to increase the capacity of anchors using electric discharge geotechnical technologies, which are also known as pulse discharge and electric-spark technologies. The pulse-discharge anchor has a bulbed (or underreamed) bond length that is expanded by high voltage electrokinetic pulse energy. 24 anchors were installed in the weathered soil and sandy clay at the Geotechnical Experimentation Site at Sungkyunkwan University in Suwon, Korea. In this study, in order to define a relation between expansion rate of the anchor diameter and ultimate load, anchor load tests were carried out in accordance with testing procedures by AASHTO (AASHTO 1990) and FHWA (Weatheb 1998). And then several anchors were exhumed to measure the diameter of the pulse discharge anchors.
Purpose - Based on the relevant panel data for China and 13 of the RCEP countries from 2008-2019, this paper conducts an in-depth study on the impact of trade facilitation levels on China's cross-border e-commerce exports using the expanded trade gravity model. Design/methodology - This study constructs a trade facilitation index (TFI) system, and uses the principal component analysis method to measure the trade facilitation levels of RCEP countries in 2008-2019. This result is then introduced into the extended gravity model to explore the effect of trade facilitation in RCEP countries on China's cross-border e-commerce export. Findings - It is found that the overall trade facilitation level has a significant effect on China's cross-border e-commerce exports. Among the primary indicators, with the exception of infrastructure, the other four indicators demonstrate a significant impact. The findings show that China should strengthen its cooperation with RCEP countries in trade facilitation and cross-border e-commerce to better achieve complementary regional economic development. Originality/value - This paper has three contributions: first, this paper builds a TFI system that includes five primary indicators based on the characteristics of cross-border e-commerce. Second, we explore the impact of trade facilitation levels of RCEP countries on China's cross-border e-commerce exports, which helps to fill the gap in existing studies of the impact of cross-border e-commerce exports. Third, this paper further analyzes the impact of five primary indicators on cross-border e-commerce exports; this thus provides more targeted measures to improve trade facilitation levels.
Many researchers have investigated ways to enhance recommender systems by integrating heterogeneous data to address the data sparsity problem. However, only a few studies have successfully integrated heterogeneous data using knowledge graph. Additionally, most of the knowledge graphs built in these studies only incorporate explicit relationships between entities and lack additional information. Therefore, we propose a method for expanding knowledge graphs by using deep learning to model latent relationships between heterogeneous data from multiple knowledge bases. Our extended knowledge graph enhances the quality of entity features and ultimately increases the accuracy of predicted user preferences. Experiments using real music data demonstrate that the expanded knowledge graph leads to an increase in recommendation accuracy when compared to the original knowledge graph.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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