Purpose: This study aimed to explore and understand the experience of decision making among women undergoing or forgoing selective fetal reduction who have higher-order multiple pregnancies through assisted reproductive techniques. Methods: A qualitative study was conducted from August 1, to October 30, 2013. Eight participants were interviewed and the interviews were audio-recorded and transcribed verbatim. Six persons participated in in-depth interviews in person and two participated over the telephone. A thematic analysis was conducted. Results: Four themes were identified and carefully named: Confusion after higher-order multiple pregnancy; Obstacles to choice: Uncertain safety; Weighing between reality and ideality and; Influences of medical professionals. Conclusion: The results demonstrated a wide range of factors considered by women when making decisions about selective fetal reduction, and mothers' feelings of conflict and distress in the decision-making process. The results suggest that it is important for nurses to provide emotional support and consolation, in addition to sufficient information. These findings will help nurses improve their counseling techniques by understanding the situation of infertile couples.
There are only 10 projects of the domestic greenhouse gas(GHG) emissions trading scheme in building sector (i.e., 1.5% of 652 registered projects) because the certified methodologies to reduce GHG emissions can not be applied to building sector. This study presents remodeling techniques to reduce GHG emissions in existing buildings. First of all, preconditions and related regulations were reviewed. And then, a pool of factors for GHG reduction are selected and evaluated with respect to factors for reducing energy consumption. This study also investigates the criteria and the decision making process for remodeling techniques to reduce GHG emissions. Finally, the remodeling techniques using the decision making process were grouped based on redundancy of each effect. If reducing methodologies for GHG offset program can be developed using the analyzed remodeling techniques in this study, registered projects in building sector would be increase.
Expectation and interest about e-CRM are rising for more efficient customer management in on-line including electronic commerce. The decision-making tree can be used usefully as the data mining technology for e-CRM. In this paper, the representative decision making techniques, CART, C4.5, CHAID analyzed the differences in personalization point of view with actuality customer data through an experiment. With these analysis data, it is proposed a new decision-making tree system that has big advantage in personalization techniques. Through new system, it can get following advantage. First, it can form superior model more qualitatively in personalization by adding individual's weight value. Second it can supply information personalized more to customer. Third, it can have high position about customer's loyalty than other site of similar types of business. Fourth, it can reduce expense that cost marketing and decision-making. Fifth, it becomes possible that know that customer through smooth communication with customer who use personalized service wants and make from goods or service's quality to more worth thing.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12spc호
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pp.375-382
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2021
The paper introduces a model for evaluating and prioritizing mobile quality attributes and refactoring techniques through the examination of their effectiveness during the mobile application development process. The astonishing evolution of software and hardware has increased the demand for techniques and best practices to overcome the many challenges related to mobile devices, such as those concerning device storage, network bandwidth, and energy consumption. A number of studies have investigated the influence of refactoring, leading to the enhancement of mobile applications and the overcoming of code issues as well as hardware issues. Furthermore, rapid and continuous mobile developments make it necessary for teams to apply effective techniques to produce reliable mobile applications and reduce time to market. Thus, we investigated the influence of various refactoring techniques on mobile applications to understand their effectiveness in terms of quality attributes. First, we extracted the most important mobile refactoring techniques and a set of quality attributes from the literature. Then, mobile application developers from nine mobile application teams were recruited to evaluate and prioritize these quality attributes and refactoring techniques for their projects. A prioritization-based model is examined that integrates the lightweight multi-criteria decision making method, called the best-worst method, with the process of refactoring within mobile applications. The results prove the applicability and suitability of adopting the model for the mobile development process in order to expedite application production while using well-defined procedures to select the best refactoring techniques. Finally, a variety of quality attributes are shown to be influenced by the adoption of various refactoring techniques.
There have been growing recognition on the needs of coordination of diverse activities across cross-functional business areas necessarily involving group decision-making processes. Although many group decision-making support tools and methods have been introduced to enable the collaborative processes of group decision-making, they often lack features supporting the dynamic complexity issues. This study proposes system dynamics modeling approach based on simulation techniques to deal with the group decision-making tasks having properties of dynamic complexity.
International journal of advanced smart convergence
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제11권4호
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pp.68-80
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2022
Since the launch of AI, technology development to implement complete and sophisticated AI functions has continued. In efforts to develop technologies for complete automation, Machine Learning techniques and deep learning techniques are mainly used. These techniques deal with supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning as internal technical elements, and use the Big-data Analysis method again to set the cornerstone for decision-making. In addition, established decision-making is being improved through subsequent repetition and renewal of decision-making standards. In other words, big data analysis, which enables data classification and recognition/recognition, is important enough to be called a key technical element of AI function. Therefore, big data analysis itself is important and requires sophisticated analysis. In this study, among various tools that can analyze big data, we will use a Python program to find out what variables can affect addiction according to smartphone use in a decision tree environment. We the Python program checks whether data classification by decision tree shows the same performance as other tools, and sees if it can give reliability to decision-making about the addictiveness of smartphone use. Through the results of this study, it can be seen that there is no problem in performing big data analysis using any of the various statistical tools such as Python and R when analyzing big data.
This study has delved into the evolution of Hanji-manufacturing molds and techniques from ancient times to the present, aiming to uncover the current state of traditional Hanji-making techniques. In the absence of records on Hanji-making, various ancient documents, rare books, and documents during the Japanese occupation period, among other artifacts and relics, were analyzed in this study. It was discovered that a sudden significant transformation occurred in the Hanji field during the Japanese occupation period. Soda ash and caustic soda were commonly used for the pretreatment of White bark. Furthermore, a chemical bleaching powder was introduced for the pretreated White bark. Additionally, manual beating of the bark was replaced by mechanical beating methods. While these changes brought convenience to papermakers, they also resulted in a deterioration of Hanji quality. Furthermore, it was revealed that the term "Hanji" has been in use since at least 1908. Furthermore, this study clarified that Heulimtteugi is not the only traditional Hanji-making method in Korea. Instead, there existed Korea's own traditional Gadoomtteugi method, at least up to the 1930s, before the Japanese-style Gadoomtteugi became common in Korea. Additionally, for the first time, this study raises the possibility of the adoption of mold-hanging techniques into Korea's Heulimtteugi method from foreign sources.
This paper provides a research on some design techniques of Industrial Engineering / Management Science (IE/MS) for more efficient logistics support in developing armament systems. It includes RAM (reliability, availability and maintainability) analysis techniques, decision making analysis techniques, human factors engineering techniques and logistics support analysis techniques.
The rapidly changing environment have forced organizations to improve systems thinking capability to coordinate diverse activities across cross-functional business areas necessarily involving group decision-making processes. Although many approaches have been introduced to enable the collaborative processes of group decision-making, they often lack features supporting the dynamic complexity issues. The study proposes system dynamics modeling based on simulation techniques to improve systems thinking capability in group decision-making context.
본 연구에서는 도시화로 인해 왜곡된 물순환을 치수, 이수, 수질관리 등의 측면에서 건전화시키기 위해 지속가능한 유역통합관리 계획을 수립하기 위한 10단계의 절차와 적용방법을 개발하여 제시하였으며 이 중 Step 2에 해당하는 문제점 도출 및 우선순위 결정 단계를 수행하였다. 유역의 잠재적인 위험도를 나타내는 홍수피해잠재능(PFD), 건천잠재능(PSD), 수질오염잠재능(PWQD), 유역평가지수(WEI)를 산정하기 위해 다기준 의사결정기법과 지속가능성평가지수 개념을 사용하였다. 사용된 다기준 의사결정 기법들은 복합계획법, 타협계획법, Regime, ELECTRE II, EVAMIX 방법이며 자료의 가용성과 목적(예비타당성, 타당성)에 따라 다르게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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