International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.1226-1236
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2022
Because students majoring in construction-related fields must develop a broad repository of knowledge and skills, effective transferal of these is the primary focus of most academic programs. While inculcation of this body of knowledge is certainly critical, actual construction projects are complicated ventures that involve levels of risk and uncertainty, such as resistant neighboring communities, unforeseen weather conditions, escalating material costs, labor shortages and strikes, accidents on jobsites, challenges with emerging forms of technology, etc. Learning how to develop a level of discernment about potential ways to handle such uncertainty often takes years of costly trial-and-error in the proverbial "school of hard knocks." There is therefore a need to proactively expedite the development of a sharpened intuition when making decisions. The AGC Education and Research Foundation case study committee was formed to address this need. Since its inception in 2011, 14 freely downloadable case studies have thus far been jointly developed by an academics and industry practitioners to help educators elicit varied responses from students about potential ways to respond when facing an actual project dilemma. AGC case studies are typically designed to focus on a particular concern and topics have thus far included: ethics, site logistics planning, financial management, prefabrication and modularization, safety, lean practices, preconstruction planning, subcontractor management, collaborative teamwork, sustainable construction, mobile technology, and building information modeling (BIM). This session will include an overview of the history and intent of the AGC case study program, as well as lively interactive demonstrations and discussions on how case studies can be used both by educators within a typical academic setting, as well as by industry practitioners seeking a novel tool for their in-house training programs.
Online platforms recently expanded their connectivity through an authing service. The growth of authing services enabled consumers to enjoy easy log in access without exerting extra effort. However, multiple points of access increases the security vulnerability of platform ecosystems. Despite the importance of balancing authing service and security, only a few studies examined platform connectivity. This study examines the optimal level of authing service of a platform and how authing strategies impact participants in a platform ecosystem. We used a game-theoretic approach to analyze security problems associated with authing services provided by online platforms for consumers and other linked platforms. The main findings are as follows: 1) the decreased expected loss of consumers will increase the number of players who participate in the platform; 2) linked platforms offer strong benefits from consumers involved in an authing service; 3) the main platform will increase its effort level, which includes security cost and checking of linked platform's security if the expected loss of the consumers is low. Our study contributes to the literature on the relationship between technology convenience and security risk and provides guidelines on authing strategies to platform managers.
The smart city agenda aims to solve various problems arising in cities and promote the welfare and happiness of citizens by utilizing the new technologies of the 4th Industrial Revolution. Smart city policies have been promoted at the national level, but until now, policy implementations have not been effective enough to fundamentally affect citizens. To realize a more realistic and practical smart city, it is necessary to examine the problems occurring in the city in depth and set the direction and tasks of the smart city accordingly. Therefore, this study specifies the issues and problems faced in 12 sectors, including manufacturing, logistics, medical care, and safety. Next, by referring to the existing literature, a future smart city integration model is proposed that can respond to these problems. That is, future smart cities should create detailed services with enhanced efficiency, sustainability, strong risk management, safety, and satisfaction as the main goals. This study is meaningful in that it suggests a vision and tasks of smart cities that can solve problems in various sectors in a form that can be felt by the citizens.
Journal of Information Technology and Architecture
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v.11
no.2
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pp.175-185
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2014
This study is based on the information security management system, the threat from mobile office, mobile office configuration item type, vulnerability analysis and control at the level of the current possibilities for technology to its purpose. To perform exploratory study for mobile Office to target the new technology, we were used the integrated research methods such as the documentary survey, expert FGI and real user's survey. To identify the main risk areas of mobile office services, we develop the mobile service layer model that separated the place, terminal, network, server according to service deliverly system. Finally, the result of survey for threats and vulnerabilities showed that the control of the terminal of user is a significant.
Jeong-Woo Han;Ki-Jae Kim;Won-Young Lee;Hyun-Min Baek;Hyung-Min Lee
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.30
no.4
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pp.332-339
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2024
Safety is essential for organizations operating in high-risk environments, such as the Navy. Effective safety management requires continuous improvement and supplementation, commonly achieved through the PDCA (Plan-Do-Check-Act) cycle. Despite reinforced safety regulations and expanded education, safety accidents persist in the Navy, indicating a need to enhance the safety accident analysis and classification system. This study aims to analyze and identify the shortcomings of the current Navy safety accident classification system to establish a more effective framework. By doing so, we will be able to register the results of safety accidents, identify their root causes, and propose a 12-digit Navy safety accident classification code. This code will contribute to the development of mid- to long-term safety management policies.
BACKGROUND/OBJECTIVES: The body composition changes in aging increased the risk of metabolic disorder. Recent dietary studies have increasingly focused on the correlations between dietary patterns and chronic diseases to overcome the limitations of traditional single-nutrient studies because nutrients in food have complex relations that interact. SUBJECTS/METHODS: This study was conducted to classify a dietary pattern among Korean elderly using cluster analysis and to explore the relationships between dietary patterns and body composition changes in Korean elderly aged 65 years or older. The study subjects (n=1,435) were individuals who participated in the Korean National Health Examination and Nutrition Survey (KNHANES) in 2011. RESULTS: There were three dietary patterns derived by cluster analysis in this study: 'Traditional Korean' (37.49% of total population), 'Meat and Alcohol' (19.65%) and 'Westernized Korean' (42.86%). The (1) 'Traditional Korean' pattern was characterized by high consumptions of white rice and low protein, low fat, and low milk products, while (2) 'Westernized Korean' pattern ate a Korean-style diet base with various foods such as noodles, bread, eggs and milk, (3) 'Meat and Alcohol' pattern had high consumptions of meat and alcohol. In body composition changes, compared with the 'Traditional Korean' pattern, the 'Meat & alcohol' pattern was associated with a 50% increased risk of having elevated BMI ($kg/m^2$), 'Westernized Korean' pattern was associated with a 74% increased abnormality of ASM/Wt (kg) by logistics analysis. Most of the Korean adult population continues to follow ether a traditional Korean having beneficial effects for successful aging. However, the 'Traditional Korean' pattern showed low protein intake (0.7 g/kg), calcium intake, and vitamin D intake as well as low of appendicular skeletal muscle mass (ASM (kg)) among 3 groups. CONCLUSIONS: Considering the low ASM, consumption of protein, calcium and vitamin D should be increased for Korean elderly health body composition.
Prior bankruptcy studies have established that bankrupt firm's pre-filing financial ratios are different from those of healthy firms or of randomly selected going concerns. However, they may not be sufficiently different from the financial ratios of other firms in financial distress to allow the development of a ratio-based model that predicts bankruptcy with reasonable accuracy. As the result, in the multiple discriminant model, independent variables divided firms into bankrupt firms and healthy firms are retained earnings to total asset, receivable turnover, net income to sales, financial expenses, inventory turnover, owner's equity to total asset, cash flow to current liability, and current asset to current liability. Moreover four variables Retained earnings to total asset, net income to sales, total asset turnover, owner's equity to total asset indicate that these valuables classify bankrupt firms and distress firms. On the other hand, Owner's Equity to borrowed capital, Ordinary income to Net Sales, Operating Income to Total Asset, Total Asset Turnover and Inventory Turnover are selected to predict bankruptcy possibility in the Logistic regression model.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.1
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pp.70-75
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2018
Smart Factory is an intelligent factory that can enhance productivity, quality, customer satisfaction, etc. by applying information and communications technology to the entire production process including design & development, manufacture, and distribution & logistics. The precise amount of data generated in a smart factory varies depending on the factory's size and state of facilities. Regardless, it would be difficult to apply traditional production management systems to a smart factory environment, as it generates vast amounts of data. For this reason, the need for a distributed big-data processing system has risen, which can process a large amount of data. Therefore, this article has designed a Gluster File System (GlusterFS)-based distributed big-data processing system that can be used in a smart factory environment. Compared to existing distributed processing systems, the proposed distributed big-data processing system reduces the system load and the risk of data loss through the distribution and management of network traffic.
Liang Chen;Jiankun Li;Rongyu Pei;Zhenqing Su;Ziyang Liu
East Asian Economic Review
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v.28
no.3
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pp.359-388
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2024
With the escalation of global trade, the Chinese commodity futures market has ascended to a pivotal role within the international shipping landscape. The Shanghai Containerized Freight Index (SCFI), a leading indicator of the shipping industry's health, is particularly sensitive to the vicissitudes of the Chinese commodity futures sector. Nevertheless, a significant research gap exists regarding the application of Chinese commodity futures prices as predictive tools for the SCFI. To address this gap, the present study employs a comprehensive dataset spanning daily observations from March 24, 2017, to May 27, 2022, encompassing a total of 29,308 data points. We have crafted an innovative deep learning model that synergistically combines Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Network (CNN) architectures. The outcomes show that the CNN-LSTM model does a great job of finding the nonlinear dynamics in the SCFI dataset and accurately capturing its long-term temporal dependencies. The model can handle changes in random sample selection, data frequency, and structural shifts within the dataset. It achieved an impressive R2 of 96.6% and did better than the LSTM and CNN models that were used alone. This research underscores the predictive prowess of the Chinese futures market in influencing the Shipping Cost Index, deepening our understanding of the intricate relationship between the shipping industry and the financial sphere. Furthermore, it broadens the scope of machine learning applications in maritime transportation management, paving the way for SCFI forecasting research. The study's findings offer potent decision-support tools and risk management solutions for logistics enterprises, shipping corporations, and governmental entities.
The study aimed to identify risk factors for falls as well as hospitalization status according to disease and demographic characteristics of demented inpatients by investigating the in-depth Injury Patient Surveillance System data collected by Korea Centers for Disease Control and Prevention(KCDC). Older adults over 60 years old who were diagnosed with dementia were included(n=1,732). Their data were analyzed after being assigned to either a fall group or a non-fall group. STATA was used for statistical analyses, such as frequency analysis, chi-square (χ2) test, and logistics regression. It was found that 8.0% of the demented inpatients experienced falls. According to the analysis on category of fall and non-fall group were statistically significant difference in age and Charlson Comorbidity Index(CCI) and bone density deficiency. Based on the logistic regression analysis of factors affecting falls, older adults over 80 are 2.386 times more likely to fall and based on a target with a CCI of 0, the risk of falls is 0.421 times lower, finally based on those without bone density disorder, the fall risk for those with bone density disorder was 3.581 times higher. Therefore, we expect that the important about the factors relating to falls identified in this can not only be found valuable for educating inpatients with dementia and care-givers, but also be used as reference that supports clinical professionals to make decisions on falls management for patients with dementia.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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