International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제14권3호
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pp.77-91
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2024
This article aims to comprehensively analyze the crucial role played by data analytics and business intelligence (BI) strategies in propelling digital transformation within diverse industries. Through an extensive literature review and examination of real-world case studies, the study employs a systematic analysis of scholarly works and industry reports. This approach provides a panoramic view of how organizations utilize data-driven insights for competitive advantages, improved customer experiences, and fostering innovation. The findings underscore the pivotal significance of data analytics and BI strategies in influencing strategic decision-making, enhancing operational efficiency, and ensuring long-term sustainability across various industries. The study stands out in its originality by offering a unique synthesis of insights derived from scholarly works and real-world case studies, contributing to a holistic understanding of the transformative impact of data analytics and BI on contemporary business practices. While the study provides valuable insights, limitations include the scope of available literature and case studies. The implications call for further research to explore emerging trends and evolving challenges in the dynamic landscape of data analytics and BI. The practical implications highlight the tangible benefits organizations can derive from integrating data analytics and BI strategies, emphasizing their role in shaping strategic decisions and fostering operational efficiency. In a broader context, the study delves into the social implications of the symbiotic relationship between data analytics, BI, and digital transformation. It explores how these strategies impact broader societal and economic aspects, influencing innovation and sustainability.
Crowdsensing technologies can improve the efficiency of smart parking system in comparison with present sensor based smart parking system because of low install price and no restriction caused by sensor installation. A lot of sensing data is necessary to predict parking lot saturation in real-time. However in real world, it is hard to reach the required number of sensing data. In this paper, we model a saturation predication combining a time-based prediction model and a sensing data-based prediction model. The time-based model predicts saturation in aspects of parking lot location and time. The sensing data-based model predicts the degree of saturation of the parking lot with high accuracy based on the degree of saturation predicted from the first model, the saturation information in the sensing data, and the number of parking spaces in the sensing data. We perform prediction model learning with real sensing data gathered from a specific parking lot. We also evaluate the performance of the predictive model and show its efficiency and feasibility.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권1호
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pp.13-24
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2022
The main goal of this study is to look at how South Korea can catch up to the rest of the world through policy-driven structural change and manufacturing revolutions. To achieve the objective, this study used annual data on real exports and real GDP from the World Development Indicator WDI of South Korea for the period 1960 to 2019. The study's goal is to use econometrics to detect this policy-driven structural change trend. Multiple nonlinear Granger causality test was used to accomplish this. The findings revealed structural breaks and nonlinearities in the dynamic link between South Korea's real GDP and real exports. Furthermore, results also show evidence of multiple structural breaks in South Korean data. South Korea's economic catch-up was the result of a constant reevaluation of industrial policies, readjustment, and structural change to constantly explore and utilize comparative advantage, realizing economies of scale at the global level, and reallocating and redistribution of resources towards productive sectors with high value-added output, according to econometric analysis. If South Korea would have not done this structural change this miracle to escape the middle-income trap would not have been possible. These findings support the descriptive evidence of structural change in favor of manufacturing revolutions and value addition industry development in South Korea.
This paper, as a conlcusion to this special issue, presents the future work that is being carried out at NTU Singapore in collaboration with Microsoft Research and Microsoft Azure for Research. For our research team the real frontier research in world histories starts when we want to use computers to structure historical information, model historical narratives, simulate theoretical large scale hypotheses, and incent world historians to use virtual assistants and/or engage them in teamwork using social media and/or seduce them with immersive spaces to provide new learning and sharing environments, in which new things can emerge and happen: "You do not know which will be the next idea. Just repeating the same things is not enough" (Carlo Rubbia, 1984 Nobel Price in Physics, at Nanyang Technological University on January 19, 2016).
Purpose: The purpose of this paper is to determine the effects of the Real Estate Transactions Tax (RETT) on the economic cycles of Saudi Arabia. A secondary purpose is to determine the effects of RETT on the construction and real estate sectors of Saudi Arabia. Research design, data and methodology: The data used is retrieved from the General Authority of Statistics, Saudi Central Bank and the World Bank Open Data. Econometric models of multiple linear regression with dummy variables have been conducted to achieve the objectives and to quantitatively verify the hypotheses. Results: With the VAT exemption in real estate transactions and its substitution with RETT, a positive effect on the economy and the real estate sector has been observed. However, this tax reform has not produced any significant effects in the construction sector. Conclusions: The main conclusion of the present research is that the real estate market has a major influence on economic cycles. After the tax reform, a reduction in the contribution of taxes on real estate transactions to GDP was detected. For the construction sector, after the tax reform, it is estimated that there will be an insignificant reduction in the contribution of the real estate price index, and of the taxes on real estate transactions, to GDP.
With the recent change of healthcare environment including rapid technological development, evidences are more and more important and necessary to support relevant policies in health technology assessment to provide safe and effective health services, utilizing medical resources efficiently. Despite of the emphasis on the importance of real world data and real world evidence in health care research, current infrastructure supporting clinical research is considerably weak due to absence of legal and institutional basis. However, in accordance with the Article 26 of the Health and Medical Technology Promotion Act, there is a limited legal apparatus that can be used only in public data with other dataset for the purpose of healthcare technology assessment at the National Evidence-based Collaborating Agency. Although the use of linked data from various sources was often required in the field of clinical research, it was not yet working well due to insufficient environmental conditions. In order to support the decision-making of medical practice and health care policies, data-linking platform for clinical research is needed. If the legal system that can link up to the data of the private institutions without violating the significant value such as the protection of private informations is established, it will be a decisive foundation reinforcing the researches and policy making processes for the improvement of the national health care system.
In this paper, we present a real-time remote patient monitoring service through world-wide web, which allows the medical doctor to monitor his patients in remote sites using popular web browsers. The real-time service consists of two services: Patient Locator Service (PLS) and Vital Sign Monitoring Service (VSMS). The PLS provides the information of patients currently being monitored. The VSMS allows the user to observe a stream of vital sign data of a specific patient. The vital sign data include ECG, respiration, temperature, $SPO_2$, invasive blood pressure and non-invasive blood pressure.
본 논문은 이동 로보트가 실제 환경속에서 주행할 수 있도록 하기 위한 간단한 structured light 센서의 개발과 이용에 관한 연구로써, 이동로보트에 이 센서를 부착하였을 경우 그 적용범위는 첫째, 복잡한 3차원 물체들 속에서의 실시간 주행경로 주변 물체의 모델링과 인식을 위한 것으로 나뉠 수 있다. 개발된 센서가 갖추고 있는 데이타 습득 속도와 정확도는 실용화 하기에 충분하며, 여러 다양한 상황속에서의 실험을 통하여 이를 확인하였다.
This paper proposes a multi-level product modeling framework for long-term lifecycle products. The framework can help engineers to define product models and relate them to physical instances. The framework is defined in three levels; data, design model, modeling language. The data level represents real-world products, The model level describes design models of real-world products. The modeling language level defines concepts and relationships to describe product design models. The concepts and relationships in the modeling language level enable engineers to express the semantics of product models in an engineering-friendly way. The interactions between these three levels are explained to show how the framework can manage long-term lifecycle product information. A prototype system is provided for further understanding of the framework.
An extensive real world in-depth crash accident data is needed to make a precise occupant injury risk prediction at crash accidents which might be a critical information from the scene of the accident in ACNS(Automatic Crash Notification System). However it is rather unfortunate that there is no such a domestic database unlike other leading countries. Therefore we propose a numerical method, i.e., crash simulation using a sled model to make a virtual database that can substitute car crash database in real world. The proposing crash injury risk prediction is validated against a limited domestic crash accident data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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