Understanding consumer behavior based on the analysis of the customer data is one essential part of analytic CRM. To do this, the analytic skills for data extraction and data processing are required to users. As a user has various kinds of questions for the consumer data analysis, the user should use database language such as SQL. However, for the firm's user, to generate SQL statements is not easy because the accuracy of the query result is hugely influenced by the knowledge of work-site operation and the firm's database. This paper proposes a natural language based database search framework finding relevant database elements. Specifically, we describe how our TableRank method can understand the user's natural query language and provide proper relations and attributes of data records to the user. Through several experiments, it is supported that the TableRank provides accurate database elements related to the user's natural query. We also show that the close distance among relations in the database represents the high data connectivity which guarantees matching with a search query from a user.
Until recently, thermal power plants have used high-rank coals to generate electricity. The switched to low-rank coals, primarily because of the rising coal price and the advancement of combustion technology. Therefore the thermal power plants need more fuels aspect of quantity and they are going to build extra infrastructure to deal with the increased fuel demand in their specialized ports. This paper introduces the process of the economic analysis as a case study for Hadong T/P(Thermal Power) Port. This study also evaluates investment for mew projects in ports. We analyze the costs and benefits of the port investment project using various information. And then we conduct the economic analysis using NPV(net present value), B/C ratio and IRR grounded in a financial theory. Out result of the economic feasibility shows that the new project of constructing a third berth in Hadong T/P Port has positive economic value. Additionally, this study conducts the sensitivity analysis of the major variables like cost, benefit and discount rate.
In this study, the economic evaluation for imported coals was conducted for power plant based on thermo-dynamical performance analysis. The number of coal types considered was 1,755 imported by five power generation companies in Korea during the 2010-2012. The higher heating value (HHV) of the coals ranged 4,000-6,500 kcal/kg, mostly sub-bituminous. The 1D thermo-dynamical performance modeling was performed for a 500 MWe standard power plant using PROATES code. It was founded that the low rank coals had negative effects on the plant efficiency mainly due to the increased heat loss by moisture, hydrogen and flue gas. Based on the performance analysis, the economic performance of the coals was evaluated. The apparent price of low-rank coals tended to be significantly lower than design coal; for example, the unit price of coal with a HHV of 4,000 kcal/kg was 57% of the reference coal having 6,080 kcal/kg. Considering the negative effects leading to a decrease in the thermal performance, heating value compensation, and increased parasite load, the corrected unit cost for the coal with 4,000 kcal/kg was 90.7% of the reference coal. Overall, the cost saving by imported coals was not high as expected.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.21
no.5
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pp.83-93
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2017
This study proposed the new weighting values and fault points of condition assessment items for reinforced earth retaining walls based on the combination the inspection data and hybrid weighting technique. Utilizing the inspection data of 161 reinforced earth retaining walls, multi regression analysis and entropy technique were applied to gain the weighting values of condition assessment items. In addition, the weighting values by AHP technique was analyzed based on the opinion of experts. By appling hybrid weighting technique to the calculated weighting values obtained by the individual technique, the new weighting values of condition assessment items were proposed, and the fault points and fault indices of reinforced earth retaining walls were proposed. Results showed that the rank of the weighting value of the condition evaluation items was fluctuated according to the multiple regression analysis, AHP technique, and entropy technique. There was no duplication of the rank of the weighting value while the current weighting value was overlapped. Specially, in the rsults of multi regression analysis, two condition assessment items were occupied 70% of the total weights. When the proposed weighting values were applied to existing reinforced earth retaining wall of 161, 16 reinforced earth retaining walls showed the increased risk rank and 31 represented the decreased risk rank.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.6
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pp.177-193
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2022
In the near future, it is expected that the use of autonomous mobility-on-demand services will increase. Considering its complicated service components, including vehicle convenience, driving and matching speed, and platform convenience, the priorities of them will need to be determined for a successful establishment. In this context, this study examined the importance rank of each service component through an online survey of potential users of autonomous mobility-on-demand services. As a result of the AHP (Analytic Hierarchy Process) with respect to the upper-level components, driving and matching speed component is selected as most important, followed by platform convenience and vehicle convenience. Mean rank analysis with respect to lower-level components showed that the in-vehicle congestion level of vehicle convenience, waiting time of driving and matching speed, and pre-booking availability of platform convenience each ranked first. Additional analysis regarding each group was conducted to establish a group-specific strategy. As a result, it would be better to focus on a vehicle than a mobile platform when designing services for the region with a high proportion of the older. Moreover, it is recommended to speed up the driving and matching speeds more than the current public transport, alleviate in-vehicle congestion, and enable the users to book the schedule in advance.
This study the impact on the real earnings management credit rating (RANK), and looked at the impact on the real earnings management grade credit rating changes (decrease, increase) the effects in detail. firm for a total of 06 years for firm that are listed on the Korea Stock Exchange from 2008 to 2013 for the hypothesis - using the proceeds of the year 2,583 sample were analyzed to study. A regression analysis of the relevance of the credit rating (RANK) and real earnings measured results between the credit rating and a measure of real earnings management ACFO and ADE (+) between AMC (-) IFRS and receive relevant ADE between(+) between AMC (-) if the credit rating (RANK) is increased ACFO and is significantly sound level at 1% showed the relevance of (+) did not significantly ADE (+) 10% of AMC if the credit rating fell ACFO is (-) from AMC show the relevance of positive credit rating is dropped capital letter showed for performing real earnings management of positive even give up the future cash flow in order to reduce the cost.
In ranking data, respondents are required to rank a number of alternatives in order of their preferences and an exploded logit model is generally used. It assumes that each rank contains the same amount of random noise. This study investigates the reliability of ranking data and identifies whether there are different decision rules at each rank stage. The results show that there were differences in the amount of unexplained variation in different ranking stage. A single scaling parameter could not explain the difference of variations of individual coefficients between two ranking data average difference of variations. This paper also investigated the optimal explosion depth in the exploded logit model by using the suggested scaling approach. The scaling approach should be based on particular variables which have different variances rather than based on the whole data set. The empirical analysis show that an explosion depth of 2 is appropriate after scaling the second rank data set, while an explosion including the third rank is inappropriate even though the third rank data set is scaled.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.2
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pp.305-318
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2023
The complexity of software products led many manufacturers to stitch open-source software for composing a product. Using open-source help reduce the development cost, but the difference in the different development life cycles makes it difficult to keep the product up-to-date. For this reason, even the patches for known vulnerabilities are not adopted quickly enough, leaving the entire product under threat. Existing studies propose to use binary differentiation techniques to determine if a product is left vulnerable against a particular vulnerability. Despite their effectiveness in finding real-world vulnerabilities, they often fail to locate the evidence of a vulnerability if it is a small function that usually is inlined at compile time. This work presents our tool FunRank which is designed to identify the short functions. Our experiments using synthesized and real-world software products show that FunRank can identify the short, inlined functions that suggest that the program is left vulnerable to a particular vulnerability.
Journal of Korean Academy of Nursing Administration
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v.10
no.1
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pp.83-96
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2004
Purpose: The purpose of this research is, by investigating organizational characteristics, types of nursing organizational culture and team effectiveness in ICU, to ascertain the type of nursing organizational culture and the organizational characteristic that can improve the team effectiveness. Method: The research targeted 427 nurses from 33 ICUs of 14 general hospitals which have more than 250 beds and the data were gathered by using self-report questionnaires from April 10, 2003 to April 24, 2003. For this research, the following tools were used; the tool for measuring organizational characteristics and organizational cultures and the tool for measuring team effectiveness. Result: The most significant nursing organizational characteristic in ICU is the centralization. The organizational culture in ICU is generally rank-oriented culture. There was a significant difference (p<.01) in four types of organizational cultures; relation-oriented, innovation-oriented, rank-oriented and task-oriented. Verifying influence power of organizational cultures upon team effectiveness of ICU, relation-oriented culture had 49.2% of an influence upon team effectiveness, innovation- oriented and relation-oriented culture had 60.4% of an influence, and rank-oriented, innovation-oriented and relation-oriented culture had 61.2% of an influence. The organizational culture profiles according to the types of nursing organizational cultures in 33 ICUs were found by a cluster analysis. They were classified into five culture profiles; strong balance culture profile, weak balance culture profile, innovation-oriented and task-oriened culture profile, strong relation culture profile and strong rank culture profile(p<0.5). According to me organizational culture profiles, a significant difference of team effectivenesses(coworker satisfaction, team performance perception, team satisfaction and team commitment) was found(p<.01). The strong balance culture profile had the best team effectivenesses. Conclusion: For nursing culture management, a nursing administrator should identify the relevant nursing organizational culture at first by utilizing an innovative team-leader. After identifying the organizational culture, the administrator should make strategic plans and practices that can distinguish good organizational cultures to be expanded from ones to be sublated so that a strong balance culture can be developed.
The identification of genes that contribute to the prediction of prognosis in patients with cancer is one of the challenges in providing appropriate therapies. To find the prognostic genes, several classification models using gene expression data have been proposed. However, the prediction accuracy of cancer prognosis is limited due to the heterogeneity of cancer. In this paper, we integrate microarray data with biological network data using a modified PageRank algorithm to identify prognostic genes. We also predict the prognosis of patients with 6 cancer types (including breast carcinoma) using the K-Nearest Neighbor algorithm. Before we apply the modified PageRank, we separate samples by K-Means clustering to address the heterogeneity of cancer. The proposed algorithm showed better performance than traditional algorithms for prognosis. We were also able to identify cluster-specific biological processes using GO enrichment analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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