The need for evidence-based decision making in immunization programs has increased due to the presence of multiple health priorities, limited human resources, expensive vaccines, and limited funds. Countries should establish a group of national experts to advise their Ministries of Health. So far, many nations have formed their own National Immunization Technical Advisory Groups (NITAGs). In the Republic of Korea, the Korea Expert Committee on Immunization Practices (KECIP), established by law in the early 1990s, has made many important technical recommendations to contribute to the decline in vaccine preventable diseases and currently functions as a NITAG. It includes 13 core members and 2 non-core members, including a chairperson. Core members usually come from affiliated organizations in internal medicine, pediatrics, obstetrics, microbiology, preventive medicine, nursing and a representative from a consumer group, all of whom serve two year terms. Non-core members comprise two government officials belonging to the Korea Centers for Disease Control and Prevention (KCDC) and the Korea Food and Drug Administration. Meetings are held as needed, but at least twice a year, and sub-committees are formed as a resource for gathering, analyzing, and preparing information for the KECIP meetings. Once the sub-committees or the KCDC review the available data, the KECIP members discuss each issue in depth and develop recommendations, usually by a consensus in the meeting. The KECIP publishes national guidelines and immunization schedules that are updated regularly. KECIP's role is essentially consultative and the implementation of their recommendations may depend on the budget or current laws.
Purpose Smart farms play a leading role in changing the safety food culture for the citizens. The purpose of this study is to investigate the factors that are important to covid 19-response in the case of ICT smart farm. To do so, we classified the factors as operating effect aspect and industrial wave effect aspect of the smart farm. Design/methodology/approach This study was conducted by visiting Geumsan County, which is attempting to perform a smart farm. Through interviewing farmers representatives based on their operational effect expectations on the smart farm, we derived the industrial crash effect factors and thereafter designed the research model. This study applied AHP, which is an expert decision-making method cans be used to measure relative importance for determining priorities. After interviewing the experts with smart farm, we obtained the factors which are important to smart farm development. Findings According to analysis, the productivity improvement factor was ranked as the most important among the operational effect items. This is consistent with the ultimate goal of smart farms with ICT convergence technology, which is increase the profitability of agriculture. The second place is the factor in the development of infrastructure and infrastructure, and the third and fifth positions were export expansion, environmentally friendly management, and job creation in terms of operational effectiveness.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.21
no.1
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pp.75-81
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2007
This paper dealt with the design and implementation of an expert system to monitor and diagnose the lightning arresters in GIS substations. The expert system consists of a data acquisition module(DAM) based on microprocessor and diagnostic algorithms. The DAM measures and analyzes several parameters necessary for the arrester diagnosis such as system voltages, leakage current components, and temperatures. Also, it includes an intelligent surge counter which can record the date and tin, the polarity, and the amplitude of surge currents. All the data acquired is transmitted to a remote computer by a low rate wireless network specified in IEEE 802.15.4 to avoid electromagnetic intereference under high voltage and large current environments. The decision-making for the arrester diagnosis completes with a Java Expert System Shell(JESS) which is composed of a knowledge base, an inference engine and a graphic user interface(GUI).
Kim, Kye-Hyun;Kim, Eui-Hong;Lee, Hong-Keun;Lee, In-Seon;Ryu, Joong-Hi
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.1
no.2
s.2
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pp.143-152
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1993
A long-term water quality study has been initiated by the Korean Ministry of Environment(MOE) - The G-7 Project--in cooperation with two national research institutes, an University research tn and a consulting firm. This study includes the development of computer software for total water quality management system, so called ISWQM (Integrated System of Water Quality Management). ISWQM includes four major components: a GIS database; two artificial intelligence (AI) based expert systems to estimate pollutant loadings and to provide cost-effective wastewater treatment system for small and medium size urban areas; and computer programs to integrate the database and expert systems. ISWQM is to provide user-friendly Decision Support System (DSS) for water quality planners. A GIS was used to create spatial database which stores all the necessary data to n DSS. GIS was also used to integrate the four components of ISWQM from data creation to decision making through Graphic User Interface (GUI). The results from the first phase of this study showed that GIS would provide an effective tool to build DSS using expert system.
Kim, Seong-Hui;Lee, Jae-Gwang;Lee, Jin-U;Kim, Seon-Uk;Park, Heung-Guk
Asia pacific journal of information systems
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v.6
no.2
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pp.5-17
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1996
There are various cases that we vote for making a decision or combining ideas (i.e. human being's opinions) in group meetings. Group Decision Support System(GDSS) provides us with a number of voting methods for decision making or aggregation of the ideas. It is generally difficult to select a voting method appropriate for given a meeting situation, without any aid of experts or computers having a knowledge on voting. In this paper we propose a supporting system for selecting an appropriate voting method. Since the selected method is recommended to the facilitator of GDSS, a part of time and effort related with the voting would be reduced. The knowledge in the system is represented as rules that are inductively generated from examples of voting. We used UNiK-INDUCE with ID3 algorithm so as to learn, which is a tool of developing expert systems.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.17
no.12
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pp.3124-3134
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1993
Diagnosis is composed of two different but interrelated steps ; retrieving the sensory responses f the system and reasoning the state of the system through the given sensor data. This paper explains the probabilistic nature of reasoning involved in the diagnosis when the uncertainties are inevitably included in experts' diagnostic decision making. Uncertainties in decision making are experts' personal experiences, preferences, and system's coherent characteristics. In order to ensure a consistent decision based on the same responses from the system, expert system technology is adopted with the Bayesian reasoning scheme.
For the strategic management of the small and/or mid sized clinics, the introduction of the clinic information system is necessary. Currently there are not many information systems for the clinics, yet. In this study, we have developed a clinic information system (CLINSYS) as a guiding prototype and suggested the development directions of the total integrated clinic decision support system. For the better user interface and easy communication. the object-oriented language Macintosh Hyper-Card and Excel are used as the developing tools. And as a part of the integrated decision system, an expert system to consult about the urine test and the blood test interpretation has been developed using the Macintosh spreadsheet Excel.
The Journal of the Korean life insurance medical association
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v.26
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pp.41-53
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2007
In the course of insurance claim administration, medical experts' opinions are called medical claim reviews. They are classified into two main categories: medical verification and counsel for claim staff. Medical verification compare between product coverage and the insured's physical condition. Medical counsel for claim staff is advice for claim staff when they have a question about medical knowledge to make a claim decision. A common example of medical verification is insurance coding of pituitary apoplexy. Some clinicians have insisted that the ICD coding of pituitary apoplexy is l63 of cerebral infarction, but the exclusion criteria of I code show that neoplasm is coded as C00 to D48. Thus, pituitary apoplexy must be coded as D33. An example of medical counsel for claim staff is interpretation of some medical conditions. It is divided into UCR(usual, customary, and reasonable) assessment, assessment of causality, and so on. Disability evaluation is another subject of medical counsel for claim staff. The final claim decision must be made by claim staff because only the claim staff have the authority of claim decision. Medical claims review is only an expert's opinion.
In the motor manufacturing system with the properties of short delivery and order based production, the process plan is performed individually for each order by the expert of process plan after the completion of the detail design process to satisfy the specification to be required by customer. Also it is hard to establish the standard process plan in reality because part routings and operation times are varied for each order. Hence, the production planner has the problem that is hard to establish the production schedule releasing the job to the factory because there occurs the big difference between the real time to be completed the process plan and the time to be required by the production planner. In this paper, we study the decision supporting system for the process plan based on knowledge base concept. First, we represent the knowledge of process planner as a database model through the modified POI-Feature graph. Then we design and implement the decision supporting system imbedded in the heuristic algorithm in the client/server environment using the ORACLE relational database management system.
The objective of this paper is to suggest a decision support system allowing automatic loading and discharging planning for tanker ships, and provide a working prototype. Particular attention is placed on developing a feasible system for improving the speed and accuracy of cargo planning by combining practice and theoretical solution methods. The system is consisted of a simulation model for tank allocation and an expert system for working sequence. Several program tests are undertaken with randomly generated input data. The results suggest that the system is quite meaningful even though there are still some problems to be solved. The paper concludes with a discussion of issues for future development of the decision support system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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