To analyze travel demand fur transportation policy and transportation planning, it is important to construct realistic and reliable traffic data. And it needs a user friendly system to demonstrate transportation problems in the transportation planning and transportation management aspect. Generally, to construct network for analysis and collection about social and economical data is a core of transportation planning model. However, it takes a lot of time and effect. To overcome this problem GIS is more effective and efficient in data processing, such as selecting, editing and visualizing, etc. However, it is an early stage to use CIS in the transportation problems. This paper shows a new GIS-T system. The system can give traffic information and plan transportation planning using GIS which has ability as spatial representation and spatial analysis. To build this system, we design interfaces that are able to communicate transportation package for analysis with GIS and manage network efficiently, such as editing and examination. And we also develop a module for traffic information processing to handle spatial data and add it on the system. The proposed system shows more realistic transportation network modeling because the system presents more effective conditions to analyze network. And it can be a tool that can analyze various transportation problems.
This study examined the effects of cosmetic selection attributes on consumers' purchase propensity and recommend intention. In addition, the moderating effect according to the consumer's deal proneness was verified. Finally, a multi-group analysis was conducted to verify the difference in the research model path according to the information source. Through this study, the selection attributes of consumers who purchase cosmetics were clarified. This study aims to meet the needs and demands of the related industry for more detailed and effective strategic insights by clarifying the structure of the influence of these selection attributes on purchase intention and recommendation intention according to the discount purchase intention. In order to achieve the research objectives due to this necessity, a questionnaire of 258 Korean female consumers was collected and used for research. The analysis results showed that product selection attributes, purchase intention, and recommendation intention all had a positive influence. As a result of analyzing the moderation effect according to the consumer's Deal Proneness, the results showed a moderating effect between the selection attribute and the purchase propensity, the selection attribute and the recommend intention, and the purchase propensity and the recommend intention. Finally, it was partially adopted as a result of conducting a multi-group analysis to verify whether individual paths of the model differ according to information sources.
This study focused on user trust in ChatGPT, a generative AI technology, and explored the factors that affect usage status and intention to continue using, and whether the influence of trust varies depending on the purpose. For this purpose, the survey was conducted targeting people in their 20s and 30s who use ChatGPT the most. The statistical analysis deploying IBM SPSS 27 and SmartPLS 4.0. A structural equation model was formulated on the foundation of Bhattacherjee's Expectation-Confirmation Model (ECM), employing path analysis and Multi-Group Analysis (MGA) for hypothesis validation. The main findings are as follows: Firstly, ChatGPT is mainly used for specific needs or objectives rather than as a daily tool. The majority of users are cognizant of its hallucination effects; however, this did not hinder its use. Secondly, the hypothesis testing indicated that independent variables such as expectation- confirmation, perceived usefulness, and user satisfaction all exert a positive influence on the dependent variable, the intention for continuance intention. Thirdly, the influence of trust varied depending on the user's purpose in utilizing ChatGPT. trust was significant when ChatGPT is used for information retrieval but not for creative purposes. This study will be used to solve reliability problems in the process of introducing generative AI in society and companies in the future and to establish policies and derive improvement measures for successful employment.
We performed MLSA (multilocus sequence analysis) and phenotypic characterization of Aliivibrio species isolated from walleye pollock (Gadus chalcogrammus) maintained in 3 different facilities of Gangwon Province, the east coast of Korea. Of 38 Aliivibrio species identified by 16S rDNA sequences, 12 strains were randomly selected and MLSA was conducted with 5 house-keeping genes (gapA, gyrB, pyrH, recA and rpoA) and 16S rDNA gene. Phylogenetic analysis and homology of the concatenated sequences (4,580 bp) with other Vibrionaceae genera revealed that 4 strains (GNGc16.1, YYGc16.1, YYGc16.2, GSGc18.1) were identified as Aliivibrio logei and one strain (GSGc16.1) as A. wodanis. One strain (GSGc17.1) was tentatively identified as A. logei, but needs further analysis because it did not belong to the same clade with A. logei type strain. 6 strains (GSGc17.2, GNGc16.2, GSGc16.2, GSGc17.3, GSGc18.2, GSGc17.4) need further investigation as potential novel species. Either phenotypic characterization or 16S rDNA sequence alone did not provide enough information for identification of Aliivibrio strains at the species level. A. logei and A. wodanis are generally known as non-pathogenic bacteria, but also known as opportunistic or secondary pathogens of cold water fishes. Cares should be taken to prevent potential outbreaks due to these bacteria, although there was no outbreaks during the sampling period.
User activity log includes lots of hidden information, however it is not structured and too massive to process data, so there are lots of parts uncovered yet. Especially, it includes time series data. We can reveal lots of parts using it. But we cannot use log data directly to analyze users' behaviors. In order to analyze user activity model, it needs transformation process through extra framework. Due to these things, we need to figure out user activity model analysis framework first and access to data. In this paper, we suggest a novel framework model in order to analyze user activity model effectively. This model includes MapReduce process for analyzing massive data quickly in the distributed environment and data architecture design for analyzing user activity model. Also we explained data model in detail based on real online service log design. Through this process, we describe which analysis model is fit for specific data model. It raises understanding of processing massive log and designing analysis model.
Kim, Kyoung Jin;Lee, Eun Jeung;Bang, Gyu Won;Lee, Yoon Ju
The Korean Journal of Rehabilitation Nursing
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v.19
no.1
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pp.43-54
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2016
Purpose: This study attempted to understand patients' and nurses' perspectives on the priority of rehabilitation nursing services using Importance-Performance Analysis (IPA). Methods: This study used descriptive research design. Data were collected from 121 patients and 144 nurses using self-reported questionnaires. Statistical analysis included an independent t-test, analysis of variance (ANOVA), and IPA conducted using SPSS/WIN 21.0 version. Results: There were no statistical differences between the patients' and nurses' mean scores on perceptions of the importance (t=-0.83, p=.409) and performance (t=-0.32, p=.751) of rehabilitation nursing services. The IPA matrix showed a difference between patients and nurses in terms of their perceived priority of nursing services. Regarding the perception of patients, "helping a patient to continue to practice bedside physiotherapy and occupational therapy", "providing information on the proper care agency and community resources", and "providing education for the prevention of complications" fell in the "concetrate here" area (2nd quadrant). Conclusion: The results showed that the priorities of patients and nurses did not match in terms of some of the rehabilitation nursing services. Thus, rehabilitation nursing services need to be provided based on the patients' needs. Allocation of resources for the service items that fell in the "concentrate here" area of the IPA need be reconsidered for the quality in nursing care.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.6
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pp.63-82
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2010
In spite of continuous road construction, traffic congestion has been worsening by radical vehicle's increase and development of surroundings near expressway. Thus, the necessity of traffic management and the needs of provision of traffic information to drivers are raised. In order to solve traffic problems, such as traffic congestion, search for optimal congestion management technique and evaluation of the effect of optimal solution should be examined prior to practice of optimal alternative. However, existing traffic analysis model and simulation programs as tools to search and evaluate optimal alternative are not sufficient to reflect traffic flow characteristics, domestic road and traffic conditions and to link up to Freeway Traffic Management Systems (FTMS). Hence, to use existing traffic analysis and simulation tools are followed by hard work to need a lot of time and cost. Therefore, in this research, Expressway TRaffic Analysis Model (ExTRAM) based on Freeway Traffic Management Systems (FTMS) was developed to apply it into congestion management easily.
A space radiation analysis has been used to evaluate an ability of electronic equipment boxes or spacecrafts to endure various radiation effects, so it helps design thicknesses of structure and allocate components to meet the radiation requirements. A comparison study of space radiation dose analysis programs SPENVIS Sectoring Tool (SST) and SIGMA II is conducted through some structure cases, simple sphere shell, box and representative satellite configurations. The results and a discussion of comparison will be given. A general comparison will be shown for understanding those programs. The both programs use the same strategy, solid angle sectoring with ray-tracing method to produce an approximate dose at points in representative simple and complex models of spacecraft structures. Also the particle environment data corresponding to mission specification and radiation transport data are used as input data. But there are distinctions between them. The specification of geometry model and its input scheme, the assignment of dose point and the numbers, the prerequisite programs and ways of representing results will be discussed. SST is a web-based interactive program for sectoring analysis of complex geometries. It may be useful for a preliminary dose assessment with user-friendly interfaces and a package approach. SIGMA II is able to obtain from RSICC (Radiation Safety Information Computational Center) as a FOR-TRAN 77 source code. It may be suitable for either parametric preliminary design or detailed final design, e.g. a manned flight or radiation-sensitive component configuration design. It needs some debugs, recompiling and a tedious work to make geometrical quadric surfaces for actual spacecraft configuration, and has poor documentation. It is recommend to vist RSICC homepage and GEANT4/SSAT homepage.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.26
no.4
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pp.775-786
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2002
A Mixed Volume and Boundary Integral Equation Method is applied for the effective analysis of elastic wave scattering problems and plane elastostatic problems in unbounded solids containing general anisotropic inclusions and voids or isotropic inclusions. It should be noted that this newly developed numerical method does not require the Green's function for anisotropic inclusions to solve this class of problems since only Green's function for the unbounded isotropic matrix is involved in their formulation for the analysis. This new method can also be applied to general two-dimensional elastodynamic and elastostatic problems with arbitrary shapes and number of anisotropic inclusions and voids or isotropic inclusions. In the formulation of this method, the continuity condition at each interface is automatically satisfied, and in contrast to finite element methods, where the full domain needs to be discretized, this method requires discretization of the inclusions only. Finally, this method takes full advantage of the pre- and post-processing capabilities developed in FEM and BIEM. Through the analysis of plane elastostatic problems in unbounded isotropic matrix with orthotropic inclusions and voids or isotropic inclusions, and the analysis of plane wave scattering problems in unbounded isotropic matrix with isotropic inclusions and voids, it will be established that this new method is very accurate and effective for solving plane wave scattering problems and plane elastic problems in unbounded solids containing general anisotropic inclusions and voids/cracks or isotropic inclusions.
This study is based on social needs for green healing spaces assumed to enhance mental health in a city. This study proposes development directions through the analysis of modern social recognition factors for neighborhood gardens. As a research method, web information data was collected using Textom among big data tools. Text Mining was conducted to extract elements and analyze their relationship through keyword analysis, network analysis, and cluster analysis. As a result, first, the healing space and the healing environment were creating an eco-friendly healthy environment in a space close to the neighborhood within the city. Second, neighborhood gardens included projects and activities that involved government, local administration, and citizens by linking facilities as well as living culture and urban environments. These gardens have been reinforced through green welfare and service programs. In conclusion, friendly gardens in the neighborhood for the purpose of public interest, which are beneficial to mental health, are green infrastructures as a healing environment that can produce positive effects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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