In this paper, we propose a hierarchical RAM simulation model framework which are used to analyze the RAM specifications on the concept refinement phase. The hierarchical RAM simulation model framework consists of RAM simulation models, class library and each model's input and output data lists. The hierarchical RAM simulation models are co-operated with 3 kinds of model - type I, II, III. Type I, II models are used to analyze the target operational availability and Type III is used to establish the initial RAM specifications. Each model's input and output data lists are defined by considering each model's purpose of RAM analysis. The class library is arranged with each model's classes for implementing the hierarchical simulation models. The proposed framework may be applied for executing the RAM activities effectively.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제25권2호
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pp.73-90
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2018
Despite of increasing studies for product recommendation, the recommendation of product repurchase timing has not yet been studied actively. This study aims to propose deep neural network models usingsimple purchase history data to predict the repurchase timing of each customer and compare performances of the models from the perspective of prediction quality, including expected ROI of promotion, variability of precision and recall, and diversity of target selection for promotion. As an experiment result, a recurrent neural network (RNN) model showed higher promotion ROI and the smaller variability compared to MLP and other models. The proposed model can be used to develop a CRM system that can offer SMS or app-based promotionsto the customer at the right time. This model can also be used to increase sales for product repurchase businesses by balancing the level of ordersas well as inducing repurchases by customers.
For better predictions and classifications in customer recommendation, this study proposes an integrative model that efficiently combines the currently-in-use statistical and artificial intelligence models. In particular, by integrating the models such as Association Rule, Frequency Matrix, and Rule Induction, this study suggests an integrative prediction model. The data set for the tests is collected from a convenience store G, which is the number one in its brand in S. Korea. This data set contains sales information on customer transactions from September 1, 2005 to December 7, 2005. About 1,000 transactions are selected for a specific item. Using this data set, it suggests an integrated model predicting whether a customer buys or not buys a specific product for target marketing strategy. The performance of integrated model is compared with that of other models. The results from the experiments show that the performance of integrated model is superior to that of all other models such as Association Rule, Frequency Matrix, and Rule Induction.
Reduction of insulin/insulin-like growth factor 1 (IGF1) signaling (IIS) extends the lifespan of various species. So far, several longevity mouse models have been developed containing mutations related to growth signaling deficiency by targeting growth hormone (GH), IGF1, IGF1 receptor, insulin receptor, and insulin receptor substrate. In addition, p70 ribosomal protein S6 kinase 1 (S6K1) knockout leads to lifespan extension. S6K1 encodes an important kinase in the regulation of cell growth. S6K1 is regulated by mechanistic target of rapamycin (mTOR) complex 1. The v-myc myelocytomatosis viral oncogene homolog (MYC)-deficient mice also exhibits a longevity phenotype. The gene expression profiles of these mice models have been measured to identify their longevity mechanisms. Here, we summarize our knowledge of long-lived mouse models related to growth and discuss phenotypic characteristics, including organ-specific gene expression patterns.
Cognitive dysfunction is a common symptom of neurodegenerative diseases, such as Alzheimer's disease, Parkinson's disease, and Huntington's disease, and is known to be caused by the structural and functional loss of neurons. Many natural agents that can improve cognitive function have been developed and assessed for efficacy using various cognitive deficit animal models. As the gut environment is known to be closely connected to brain function, probiotics are attracting attention as an effective treatment target that can prevent and mitigate cognitive deficits as a result of neurodegenerative diseases. Thus, the objective of this review is to provide useful information about the types and characteristics of cognitive deficit animal models, which can be used to evaluate the anti-cognitive effects of probiotics. In addition, this work reviewed recent studies describing the effects and treatment conditions of probiotics on cognitive deficit animal models. Collectively, this review shows the potential of probiotics as edible natural agents that can mitigate cognitive impairment. It also provides useful information for the design of probiotic treatments for cognitive deficit patients in future clinical studies.
For better predictions and classifications in customer recommendation, this study proposes an integrative model that efficiently combines the currently-in-use statistical and artificial intelligence models. In particular, by integrating the models such as Association Rule, Frequency Matrix, and Rule Induction, this study suggests an integrative prediction model. Integrated models consist of four models: ASFM model which combines Association Rule(A) and Frequency Matrix(B), ASRI model which combines Association Rule(A) and Rule Induction(C), FMRI model which combines Frequency Matrix(B) and Rule Induction(C), and ASFMRI model which combines Association Rule(A), Frequency Matrix(B), and Rule Induction(C). The data set for the tests is collected from a convenience store G, which is the number one in its brand in S. Korea. This data set contains sales information on customer transactions from September 1, 2005 to December 7, 2005. About 1,000 transactions are selected for a specific item. Using this data set. it suggests an integrated model predicting whether a customer buys or not buys a specific product for target marketing strategy. The performance of integrated model is compared with that of other models. The results from the experiments show that the performance of integrated model is superior to that of all other models such as Association Rule, Frequency Matrix, and Rule Induction.
Degtyarev, Vitaliy V.;Hicks, Stephen J.;Hajjar, Jerome F.
Steel and Composite Structures
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제43권3호
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pp.293-309
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2022
Accurate design models for predicting the shear resistance of headed studs in solid concrete slabs are essential for obtaining economical and safe steel-concrete composite structures. In this study, symbolic regression with genetic programming (GPSR) was applied to experimental data to formulate new descriptive equations for predicting the shear resistance of studs in solid slabs using both normal and lightweight concrete. The obtained GPSR-based nominal resistance equations demonstrated good agreement with the test results. The equations indicate that the stud shear resistance is insensitive to the secant modulus of elasticity of concrete, which has been included in many international standards following the pioneering work of Ollgaard et al. In contrast, it increases when the stud height-to-diameter ratio increases, which is not reflected by the design models in the current international standards. The nominal resistance equations were subsequently refined for use in design from reliability analyses to ensure that the target reliability index required by the Eurocodes was achieved. Resistance factors for the developed equations were also determined following US design practice. The stud shear resistance predicted by the proposed models was compared with the predictions from 13 existing models. The accuracy of the developed models exceeds the accuracy of the existing equations. The proposed models produce predictions that can be used with confidence in design, while providing significantly higher stud resistances for certain combinations of variables than those computed with the existing equations given by many standards.
The manufacturer first identifies a target market before developing a sizing chart. A target market is specific for age or figure type. The purpose of this study is to evaluate the suitability of sizing system of women's apparel brand in Korea. For this purpose, the characteristics of the manufacture's sizing chart for jacket and skirt/pants were analyzed. For each brand, the target age of the brand and the age of consumers who preferred that bland were compared. The size charts collected from 27 women's apparel brands were analyzed and compared with Korean industrial standard sifting chart. The results of this study reviled that the body proportion in many manufacturer's sizing chart does not correspond to the body types in Korean industrial standard sizing chart. This trend was apparent for the short figure sizes made for women 155cm in height. There is a difference between the target age in brand concept and the age of consumer preferring to purchase that brand apparel. The age of fitting models usually does not correspond the customer's age. It was concluded that the age of target customer does not go well with the age of brand concept nor the fitting model age caused fit problem of the women's ready-made clothes.
The Tetrahymena group I intron has been shown to employ a trans-splicing reaction and has been modified to specifically target and replace human telomerase reverse transcriptase (hTERT) RNA with a suicide gene transcript, resulting in the induction of selective cytotoxicity in cancer cells that express the target RNA, in animal models as well as in cell cultures. In this study, we evaluated the target RNA specificity of trans-splicing phenomena by the group I intron in mice that were intraperitoneally inoculated with hTERT-expressing human cancer cells to validate the anti-cancer therapeutic applicability of the group I intron. To this end, an adenoviral vector that encoded for the hTERT-targeting group I intron was constructed and systemically injected into the animal. 5'-end RACE-PCR and sequencing analyses of the trans-spliced cDNA clones revealed that all of the analyzed products in the tumor tissue of the virus-infected mice resulted from reactions that were generated only with the targeted hTERT RNA. This study implies the in vivo target specificity of the trans-splicing group I intron and hence suggests that RNA replacement via a trans-splicing reaction by the group I intron is a potent anti-cancer genetic approach.
This study develops the market attractiveness assessment model and draws the strategic target markets and their corresponding exporting strategies through identifying the market positions in the dimensions of market attractiveness scores and market positional strength to achieve the innovative export promotion of Korean heavy electric industry and the resulting improvement and reversal of comparative-disadvantage position. In chapter 2, we analyze the stages of selecting target markets, the constructs and their measure variables of market attractiveness models, and the components and strategic policy implications of directional policy matrix. And in chapter 3, we identify the comparative advantage positions of Korean heavy electric industry in the global market through analyzing its trade structure, trends, balance, ratio-balance, and specialization index by the item and the region respectively. We find that the Asia/Pacific region is the most attractive export market of the Korean heavy electric equipment industry, the following important strategic target markets are the America, MENA, CIS/East Europe Regions in the order of their attractiveness and competitive position dimensions. In the mean time, the sub-Sahara Africa and West Europe region is shown to be the long-run-viewpoint target market requiring the innovation or divest strategies owing to their low attractiveness and the low market share of Korean exports.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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