Semiconductor engineers have long sought to enhance the energy efficiency of mobile semiconductors by reducing their voltage. During the final stages of the semiconductor manufacturing process, the screening and evaluation of voltage is crucial. However, determining the optimal test start voltage presents a significant challenge as it can increase testing time. In the semiconductor manufacturing process, a wealth of test element group information is collected. If this information can be controlled to predict the test voltage, it could lead to a reduction in testing time and increase the probability of identifying the optimal voltage. To achieve this, this paper is exploring machine learning techniques, such as linear regression and ensemble models, that can leverage large amounts of information for voltage prediction. The outcomes of these machine learning methods not only demonstrate high consistency but can also be used for feature engineering to enhance accuracy in future processes.
The development of digital technology is changing many things in our daily lives and the marketing environment of companies. Therefore, in this research, we grasp the recent overseas research trends of digital marketing. For that purpose, I would like to utilize SCOPUS, a foreign academic database, to grasp the research trends of digital marketing. As a result of the analysis, it was found that the number of digital marketing papers has been increasing continuously since 2013. In addition, as a result of topic modeling analysis, it was found that the 2nd and 4th topics were similar among the 6 topics in total, and the main topics were digital, marketing, research and so on. The results of this research are significant in that they provided information on digital marketing research trends to researchers and business practitioners. In addition, the results of this study provide practical suggestions for corporate marketers to recognize and leverage the importance of digital marketing.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.5
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pp.29-38
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2023
Doodles, often possess irregular shapes and patterns, making it challenging for artificial intelligence to mechanically recognize and predict patterns in random doodles. Unlike humans who can effortlessly recognize and predict doodles even when circles are imperfect or lines are not perfectly straight, artificial intelligence requires learning from given training data to recognize and predict doodles. In this paper, we leverage a diverse dataset of doodle images from individuals of various nationalities, cultures, left-handedness, and right-handedness. After training two neural networks, we determine which network offers higher accuracy and is more suitable for doodle image prediction. The motivation behind predicting doodle images using artificial intelligence lies in providing a unique perspective on human expression and intent through the utilization of neural networks. For instance, by using the various images generated by artificial intelligence based on human-drawn doodles, we expect to foster diversity in artistic expression and expand the creative domain.
The increasing concerns for environmental pollution and depletion of natural resources have prompted the development of environmentally sustainable technologies. Pervaporation has garnered attention in recent decades due to its low energy consumption, environmental impact, and performance efficiency. This method has been used to separate chemical species and dehydrate organic solvents, as the membranes can be fine-tuned to fulfill the desired selectivity. Several separation processes, such as reverse osmosis and distillation, are being utilized in both experimental settings and industrial applications. However, pervaporation has several advantages, such as low operating pressure and temperature and a higher rejection rate. Nonetheless, the current state of membrane technology alone can't suffice the demands of practical applications. Composite membranes, on the other hand, can leverage the benefits of both organic and inorganic materials. Many studies have effectively incorporated inorganic nanomaterials such as graphene oxide (GO) and MXene (MX) in polymeric membranes to tackle the current limitations. This review investigates the recent development of 2D composite membranes in pervaporation and evaluates performance enhancement.
Journal of the Korean Society of Physical Medicine
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v.18
no.3
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pp.121-133
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2023
PURPOSE: Computerization using ICF as a protocol can enhance the assessment, communication, and decision-making of various disciplines and cultures, individual functions, disabilities and health to promote communication and understanding among various professionals, organizations, and countries. The empirical foundation for these propositions was provided by delineating of six distinct computerization components. METHODS: This study analyzed 14 papers that combined the medical field and information technology to activate the ICF through computerization. From each of these papers, distinctive advantages were extracted to propose six computerization elements. The validity of these computerization elements was examined. These papers encompass various computerization elements, among which core elements were identified. In particular, six common core elements were extracted from these papers and assumed to be strategic computerization components for ICF activation. A heuristic methodology was employed to validate these components, representing IT technology maturity using four determining indices, which were then presented graphically for validation attempts. RESULTS: Four quantified indices were defined: reliability, cost-effectiveness, support and updates, and collaboration. Using these indices, this study identified elements that leverage existing IT technologies and require new development. The possibility of increasing utility was identified by applying computerization to ICF. CONCLUSION: This study examined the strategic elements of utilizing ICF by computerizing it using a protocol concept and discussed its potential for utilization. The potential to enhance the value of information in social, physical, and cultural contexts was presented by integrating various domains and data within the ICF framework.
This study examines the effect of cosmetic certification marks on consumer behavior. The underlying objectives of this study are threefold. First, it explores whether the certification mark inserted into the cosmetic package-such as marks denoting quality assurances, ethical practices (specifically, pertaining to animal testing), and recycling packaging-affects consumer responses. Second, it investigates whether a higher number of certification marks leads to heightened positive consumer responses. Third, it analyzes the potential moderating effect of consumers' certification mark knowledge on the relationship between certification marks and consumer responses. In the pretest, certification marks with higher recognition were selected as stimuli, and a survey involving a total of 550 male and female consumers was conducted. The collected data were analyzed through ANOVA and post-hoc tests. The findings of this study confirm a significant difference in consumer responses to products based on the certification marks inserted in the cosmetic packaging. Compared to clusters without a certification mark, groups with two or more certifications (recycling certification + ethics certification, recycling certification + quality certification, recycling certification + ethics certification + quality certification) exhibit significant consumer responses. Second, more certification marks did not result in an increase in positive consumer responses. Third, a moderating effect of consumers' cosmetic certification knowledge on the certification mark-consumer response relationship was not found. The findings of this study have implications for developing product promotion strategies that leverage cosmetic certification marks as a marketing tool.
In this study, we propose a technique to automatically generate transfer documents using sensor data from livestock manure transfer systems. The research involves analyzing sensor data and applying machine learning techniques to derive optimized outcomes for livestock manure transfer documents. By comparing and contrasting with existing documents, we present a method for automatic document generation. Specifically, we propose the utilization of Gradient Boosting, a machine learning algorithm. The objective of this research is to enhance the efficiency of livestock manure and liquid byproduct management. Currently, stakeholders including producers, transporters, and processors manually input data into the livestock manure transfer management system during the disposal of manure and liquid byproducts. This manual process consumes additional labor, leads to data inconsistency, and complicates the management of distribution and treatment. Therefore, the aim of this study is to leverage data to automatically generate transfer documents, thereby increasing the efficiency of livestock manure and liquid byproduct management. By utilizing sensor data from livestock manure and liquid byproduct transport vehicles and employing machine learning algorithms, we establish a system that automates the validation of transfer documents, reducing the burden on producers, transporters, and processors. This efficient management system is anticipated to create a transparent environment for the distribution and treatment of livestock manure and liquid byproducts.
The heterogeneous autoregressive (HAR) model is a simple linear model that is commonly used to explain long memory in the realized volatility. However, as realized volatility has more complicated features such as conditional heteroscedasticity, leverage effect, and volatility clustering, it is necessary to extend the simple HAR model. Therefore, to better incorporate the stylized facts, we propose a threshold HAR model with GARCH errors, namely the THAR-GARCH model. That is, the THAR-GARCH model is a nonlinear model whose coefficients vary according to a threshold value, and the conditional heteroscedasticity is explained through the GARCH errors. Model parameters are estimated using an iterative weighted least squares estimation method. Our simulation study supports the consistency of the iterative estimation method. In addition, we show that the proposed THAR-GARCH model has better forecasting power by applying to the realized volatility of major 21 stock indices around the world.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.5
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pp.659-666
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2023
Characterized by boom-and-bust cycles, low entry barriers, and an almost perfectly competitive structure, the construction industry presents a unique challenge for the survival and growth of its constituent companies. A crucial aspect of this challenge is the ongoing monitoring of their financial health and business performance. To understand the typical financial and operational status of construction companies, this study analyzes the financial statements of 6,252 such companies, all of which have undergone at least one external audit between 2000 and 2019. These statements were used to develop combined financial profiles and derive industry averages. The findings indicate that the construction industry experiences limited growth in sales and profitability. High leverage ratios can jeopardize financial stability, pushing companies to seek production efficiency, such as enhancing gross asset turnover. This tendency has been particularly noticeable in the aftermath of the global financial crisis in 2008.
Background: As Actinobacillus pleuropneumonniae (APP) infection causes considerable losses in the pig industry, there is a growing need to develop effective therapeutic interventions that leverage host immune defense mechanisms to combat these pathogens. Objectives: To demonstrate the role of microRNA (miR)-127 in controlling bacterial infection against APP. Moreover, to investigate a signaling pathway in macrophages that controls the production of anti-microbial peptides. Methods: Firstly, we evaluated the effect of miR-127 on APP-infected pigs by cell count/enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). Then the impact of miR-127 on immune cells was detected. The cytokines tumor necrosis factor (TNF)-α and interleukin (IL)-6 were evaluated by ELISA. The expression of cytokines (anti-microbial peptides [AMPs]) was assessed using quantitative polymerase chain reaction. The expression level of IL-6, TNF-α and p-P65 were analyzed by western blot. The expression of p65 in the immune cells was investigated by immunofluorescence. Results: miR-127 showed a protective effect on APP-infected macrophage. Moreover, the protective effect might depend on its regulation of macrophage bactericidal activity and the generation of IL-22, IL-17 and AMPs by targeting sphingosine-1-phosphate receptor3 (SIPR3), the element involved in the Toll-like receptor (TLR) cascades. Conclusions: Together, we identify that miR-127 is a regulator of S1PR3 and then regulates TLR/nuclear factor-κB signaling in macrophages with anti-bacterial acticity, and it might be a potential target for treating inflammatory diseases caused by APP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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