Lee, Jae Bin;Kim, Ji Hye;Bok, Jeong Hee;Woo, Hyekyung
Korea Journal of Hospital Management
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v.25
no.1
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pp.1-12
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2020
Purposes: The aim of this study is to evaluate whether the contents of hospital reservation and reception applications(apps) are qualitatively useful in meeting the needs of medical consumers and improving hospital accessibility and convenience. Methodology: (1) identify consumer needs through social data web mining, (2) describe the status of key contents of mobile apps to improve accessibility and convenience of care, and (3) verify the quality of apps through validated tools Finding: The contents of 'mobile reservation function' and 'waiting time information provision' that can contribute to reduction of delay time of care and efficiency of desk work were supported, but the level of utilization was insufficient. The quality level of the app, including the level of consumers' needs, has shown a wide gap between the apps. Implications: The recent development of mobile apps for hospital accessibility and consumer needs has shown a wide gap in the quality of apps, including information and aesthetic. Therefore, it is necessary to develop apps based on user interface(UI), user experience(UX) based designs that can promote the usefulness and convenience of apps while monitoring needs of consumers continuously.
In this paper, the effect of non-persistent joints was determined on the behavior of concrete specimens subjected to biaxial loading through numerical modeling using particle flow code in two dimensions (PFC2D). Firstly, a numerical model was calibrated by uniaxial, Brazilian and triaxial experimental results to ensure the conformity of the simulated numerical model's response. Secondly, sixteen rectangular models with dimension of 100 mm by 100 mm were developed. Each model contains two non-persistent joints with lengths of 40 mm and 20 mm, respectively. The angularity of the larger joint changes from $30^{\circ}$ to $90^{\circ}$. In each configuration, the small joint angularity changes from $0^{\circ}$ to $90^{\circ}$ in $30^{\circ}$ increments. All of the models were under confining stress of 1 MPa. By using of the biaxial test configuration, the failure process was visually observed. Discrete element simulations demonstrated that macro shear fractures in models are because of microscopic tensile breakage of a large number of bonded discs. The failure pattern in Rock Bridge is mostly affected by joint overlapping whereas the biaxial strength is closely related to the failure pattern.
Social network service (SNS) related data including comments/text, images, videos, blogs, and user experiences contain a wealth of information which can be used to build recommendation systems for various clients' and provide insightful data/results to business analysts. Multimedia data, especially visual data like image and videos are the richest source of SNS data which can reflect particular region, and cultures values/interests, form a gigantic portion of the overall data. Mining such huge amounts of data for extracting actionable intelligence require efficient and smart data analysis methods. The purpose of this paper is to focus on this particular modality for devising ways to model, index, and retrieve data as and when desired.
This paper presents the results of parametric analyses to compute the axial capacity of a suction pile using 2D and 3D finite element approaches. The study is intended to simplify the process of analyzing suction piles from 3D to 2D model. The research focuses on obtaining the coefficient to be applied into the 2D model in order to obtain results that are as close as possible to the 3D model. Two 2D models were used in the analysis, namely the plane strain and axisymmetric models. The analyses were performed using two actual offshore soil data of the North and West Java Indonesia. The study reveals that the simplification of model through 2D Finite Element is achievable by applying the appropriate coefficient to the stiffness parameters. The results show that the simplified model of the 2D FEA provides more conservative results (with the difference between 2% to 7%) than the 3D FEA.
Xu, Xiang;Huang, Qiao;Ren, Yuan;Zhao, Dan-Yang;Yang, Juan
Smart Structures and Systems
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v.23
no.3
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pp.279-293
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2019
To ensure high quality data being used for data mining or feature extraction in the bridge structural health monitoring (SHM) system, a practical sensor fault diagnosis methodology has been developed based on the similarity of symmetric structure responses. First, the similarity of symmetric response is discussed using field monitoring data from different sensor types. All the sensors are initially paired and sensor faults are then detected pair by pair to achieve the multi-fault diagnosis of sensor systems. To resolve the coupling response issue between structural damage and sensor fault, the similarity for the target zone (where the studied sensor pair is located) is assessed to determine whether the localized structural damage or sensor fault results in the dissimilarity of the studied sensor pair. If the suspected sensor pair is detected with at least one sensor being faulty, field test could be implemented to support the regression analysis based on the monitoring and field test data for sensor fault isolation and reconstruction. Finally, a case study is adopted to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology. As a result, Dasarathy's information fusion model is adopted for multi-sensor information fusion. Euclidean distance is selected as the index to assess the similarity. In conclusion, the proposed method is practical for actual engineering which ensures the reliability of further analysis based on monitoring data.
Shin, Noo Ri;Kim, TaeHyeon;Yun, Dai Yeol;Moon, Seok-Jae;Hwang, Chi-gon
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.2
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pp.86-90
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2021
Sentiment refers to a person's thoughts, opinions, and feelings toward an object. Sentiment analysis is a process of collecting opinions on a specific target and classifying them according to their emotions, and applies to opinion mining that analyzes product reviews and reviews on the web. Companies and users can grasp the opinions of public opinion and come up with a way to do so. Recently, natural language processing models using the Transformer structure have appeared, and Google's BERT is a representative example. Afterwards, various models came out by remodeling the BERT. Among them, the Facebook AI team unveiled the XLM-R (XLM-RoBERTa), an upgraded XLM model. XLM-R solved the data limitation and the curse of multilinguality by training XLM with 2TB or more refined CC (CommonCrawl), not Wikipedia data. This model showed that the multilingual model has similar performance to the single language model when it is trained by adjusting the size of the model and the data required for training. Therefore, in this paper, we study the improvement of Korean sentiment analysis performed using a pre-trained XLM-R model that solved curse of multilinguality and improved performance.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.2
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pp.439-451
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2021
The study aims to investigate the process employed by companies to intentionally create market categories through implementation of product strategy. Much of the research on market category formation focuses on the spontaneous emergence of market categories, with a few studies focusing on the intentional creation of market categories. In the course of this study, I therefore sought to understand the logic by which companies intentionally create market categories, by treating the process through which market categories are formed as a sensemaking process, and by treating the behavior of a company intentionally forming a market category as an effort to manage this sensemaking process. In empirical study, we conducted an exploratory case analysis through content analysis of company press releases and consumer reviews. It is possible that market categories can be formed or changed if the way in which they are shared among market participants can be changed. In this study, we identified two sense-giving activities for the creation of market categories by firms as follows: (1) reorganizing market categories that flat-panel TV manufacturers in the North American market have attempted to form into subcategories of smart TVs, and (2) connecting them to surrounding categories through strategic labeling to establish new categories.
Prediction of total sediment load is essential in an extensive range of problems such as the design of the dead volume of dams, design of stable channels, sediment transport in the rivers, calculation of bridge piers degradation, prediction of sand and gravel mining effects on river-bed equilibrium, determination of the environmental impacts and dredging necessities. This paper is aimed to investigate and predict the total sediment load of the Wadi Arbaat in Eastern Sudan. The study was estimated the sediment load by separate total sediment load into bedload and Suspended Load (SL), independently. Although the sediment records are not sufficient to construct the discharge-sediment yield relationship and Sediment Rating Curve (SRC), the total sediment loads were predicted based on the discharge and Suspended Sediment Concentration (SSC). The turbidity data NTU in water quality has been used for prediction of the SSC in the estimation of suspended Sediment Yield (SY) transport of Wadi Arbaat. The sediment curves can be used for the estimation of the suspended SYs from the watershed area. The amount of information available for Khor Arbaat case study on sediment is poor data. However, the total sediment load is essential for the optimal control of the sediment transport on Khor Arbaat sediment and the protection of the dams on the upper gate area. The results show that the proposed model is found to be considered adequate to predict the total sediment load.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.2
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pp.206-211
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2022
As the level of consumption is improved and cultural life is pursued, the consumer's consciousness structure is rapidly changing, and the demand for product selection level, variety, and quality is becoming more diverse. The restaurant economy is falling due to the prolonged COVID-19, the economic recession, income decline, and changes in population structure and lifestyle, but the Meal- kit market is growing rapidly. This study aims to identify the consumer perception of Meal-kit, which is rapidly growing as an alternative to existing meals in the fields of dining out, food, and distribution due to the development of technology and social environment using big data. As a result of the analysis, the keywords with the highest frequency of appearance were in the order of Meal-kit, Cooking, Product, Launching, and Market and were divided into 8 groups through the CONCOR analysis. We want to identify consumer trends related to the key keywords of Meal-kit, present effective data related to Meal-kit demand for Meal-kit specialized companies, and provide implications for establishing marketing strategies for differentiated competitive advantage.
Lim, Che Hwan;Beom, Jin Woo;An, Dong Hwan;Yoo, Do il
Journal of Korean Society of Rural Planning
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v.27
no.4
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pp.83-96
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2021
This study analyzes the perception of public value created by Korea Rural Community Corporation, a representative public corporation in the agricultural and rural sector. We categorize agricultural and rural public values as 'stable food supply,' 'conservation of national environment and nature,' 'formation and cultivation of water resources,' 'prevention of soil loss and flooding,' 'conservation of ecological system,' 'conservation of rural tradition and culture.' For the qualitative analysis, we apply content analysis. And, for the quantitative analysis, we use topic modeling and Latent Dirichlet Allocation (LDA) analysis which is used widely in the field of text-mining. Results show that internal perception for value suppliers are mainly created for 'stable food supply,' 'formation and cultivation of water resources,' and 'conservation of rural tradition and culture.' External perception for value demanders are created for all public values, but its evaluation and demand include various aspects including both positive and negative opinions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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