Background: The volume of surgery has been examined as a major source of variation in outcome after surgery. This study investigated the direct effect of surgery volume to in hospitals mortality and the moderating effect of structural complexity-the level of diversity and sophistication of technology a hospital applied in patient care-to the volume outcome relationship. Methods: Discharge summary data of 11,827 cancer patients who underwent surgery and were discharged during a month period in 2010 and 2011 were analyzed. The analytic model included the independent variables such as surgery volume of a hospital, structural complexity measured by the number of diagnosis a hospital examined, and their interaction term. This study used a hierarchical logistic regression model to test for an association between hospital complexity and mortality rates and to test for the moderating effect in the volume outcome relationship. Results: As structural complexity increased the probability of in-hospital mortality after cancer surgery reduced. The interaction term between surgery volume and structural complexity was also statistically significant. The interaction effect was the strongest among the patients group who had surgery in low volume hospitals. Conclusion: The structural complexity and volume of surgery should be considered simultaneously in studying volume outcome relationship and in developing policies that aim to reduce mortality after cancer surgery.
This paper examines the effects of environmental uncertainty, structural decentralization, formalization, complexity and task interdependence on the information sharing through information system. 197 firms in Korea are surveyed and analyzed to investigate the relationship between the contextual variables and the information sharing. The result of multiple regression analysis shows that task interdependence, structural decentralization, complexity are significant factors to influence on the Information Sharing. Also, additional analysis shows that task interdependence, structural decentralization are major factors in service industry, and task interdependence, structural complexity are in manufacturing industry.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.3
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pp.1702-1721
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2019
A workflow process (or business process) management system helps to define, execute, monitor and manage workflow models deployed on a workflow-supported enterprise, and the system is compartmentalized into a modeling subsystem and an enacting subsystem, in general. The modeling subsystem's functionality is to discover and analyze workflow models via a theoretical modeling methodology like ICN, to graphically define them via a graphical representation notation like BPMN, and to systematically deploy those graphically defined models onto the enacting subsystem by transforming into their textual models represented by a standardized workflow process definition language like XPDL. Before deploying those defined workflow models, it is very important to inspect its syntactical correctness as well as its structural properness to minimize the loss of effectiveness and the depreciation of efficiency in managing the corresponding workflow models. In this paper, we are particularly interested in verifying very large-scale and massively parallel workflow models, and so we need a sophisticated analyzer to automatically analyze those specialized and complex styles of workflow models. One of the sophisticated analyzers devised in this paper is able to analyze not only the structural complexity but also the data-sequence complexity, especially. The structural complexity is based upon combinational usages of those control-structure constructs such as subprocesses, exclusive-OR, parallel-AND and iterative-LOOP primitives with preserving matched pairing and proper nesting properties, whereas the data-sequence complexity is based upon combinational usages of those relevant data repositories such as data definition sequences and data use sequences. Through the devised and implemented analyzer in this paper, we are able eventually to achieve the systematic verifications of the syntactical correctness as well as the effective validation of the structural properness on those complicate and large-scale styles of workflow models. As an experimental study, we apply the implemented analyzer to an exemplary large-scale and massively parallel workflow process model, the Large Bank Transaction Workflow Process Model, and show the structural complexity analysis results via a series of operational screens captured from the implemented analyzer.
This paper deals with the selection method of effective engineering design problem based on LEGO Mindstorm NXT for basic design education. By YouTube case study of various LEGO-based engineering designs for olympic sports, performance criteria have been developed including programming complexity, structural complexity, sensor/actuator complexity and variety of game operation. Programming complexity includes range of programming code length and possible program variety. Structural complexity includes variety of structural elements such as length, shape, weight, and volume to overcome design restrictions. Sensor/actuator complexity includes variety of sensor used and number of possible actuator assemblies. Variety of game operation includes game complexity and required creativity to make LEGO robots. Based on these performance criteria, four representative sports were selected as the candidates for effective engineering design problem. Finally, feasibility and attributes of each candidate were verified by real implementation examples.
Model uncertainty is a key factor that could influence the accuracy and reliability of numerical model-based analysis. It is necessary to acquire an appropriate updating approach which could search and determine the realistic model parameter values from measurements. In this paper, the Bayesian model updating theory combined with the transitional Markov chain Monte Carlo (TMCMC) method and K-means cluster analysis is utilized in the updating of the structural model parameters. Kriging and polynomial chaos expansion (PCE) are employed to generate surrogate models to reduce the computational burden in TMCMC. The selected updating approaches are applied to three structural examples with different complexity, including a two-storey frame, a ten-storey frame, and the national stadium model. These models stand for the low-dimensional linear model, the high-dimensional linear model, and the nonlinear model, respectively. The performances of updating in these three models are assessed in terms of the prediction uncertainty, numerical efforts, and prior information. This study also investigates the updating scenarios using the analytical approach and surrogate models. The uncertainty quantification in the Bayesian approach is further discussed to verify the validity and accuracy of the surrogate models. Finally, the advantages and limitations of the surrogate model-based updating approaches are discussed for different structural complexity. The possibility of utilizing the boosting algorithm as an ensemble learning method for improving the surrogate models is also presented.
The research is a correlational study to look for causes and factors relating to the design of written documents (professional reading materials) and identify those relationships that are useful for communication designers. The research specifically targeted the relationships between perception and reader's past experiences and appearance of the written documents. A preliminary survey, such as interviews, discussions, questionnaires and brainstorming sessions are conducted to establish the observable attributes related to perception which are reader's interests, importance of information and written documents complexity. Finally, the research used Structural Equation Model (SEM) to identify significant differences and analyze strong and weak correlations between these attributes. In general, the results of the study shows that the attribute appearances of a written documents with excellent visualizations for information display shows a strong correlation with interests while the attributes importance is weakly correlated with the complexity of the documents.
It is very important to evaluate the quality of soft wares based on SOA, which develops rapidly. Particularly, one of the most important properties influencing on the quality of system is complexity. Therefore, we propose the metrics for measuring a structural complexity of softwares based on SOA. The proposed metrics is composed of the size of a service, the depth of a service and interdependency from the viewpoint of system structure, and finally we applied the proposed metric to an example.
Web applications have different structural characteristics from conventional applications with the structural language or object-oriented language or 4GL. A web application typically consists of server-side script elements which run on web sewers, client-side script elements which run on the client web-browser, HTML elements that contains context. Therefore web applications developer concurrently uses 3 or more development language. Cyclomatic Complexity for Web Application(CCWA) metrics reflected composite complexity of each element. In this paper, we applied cyclomatic complexity for web application metrics with Complexity level indicator to web application. We applied it to 10 web applications that were developed in practical business. High complexity web applications classify into four type(MENU, FORM, CTRL, GEN). This paper has contributed to practical use of engineering approach for web application.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.8
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pp.117-126
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2010
Software complexity is used to evaluate a target system's maintainability. The existing complexity metrics on web applications are count-based, so it is hard to incorporate the understandability of developers or maintainers. To make up for this shortcomings, entropy-theory can be applied to define complexity, however, it is assumed that information quantity of each paper is identical. In this paper, structural complexity of a web application is defined based on information theory and similarity. In detail, the proposed complexity is defined using entropy as the previous approach, but the information quantity of individual pages is defined using similarity. That is, a page which are similar with many pages has smaller information quantity than a page which are dissimilar to others. Furthermore, various similarity measures can be used for various views, which results in many-sided complexity measures. Finally, several complexity properties are applied to verify the proposed metric and case studies shows the applicability of the metric.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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