Artificial intelligence or big data technologies can benefit finance companies such as those in the insurance sector. With artificial intelligence, companies can develop better customer segmentation methods and eventually improve the quality of customer relationship management. However, the application of AI-based customer segmentation in the insurance industry seems to have been unsuccessful. Findings from our interviews with sales agents and customer service managers indicate that current customer segmentation in the Korean insurance company relies upon individual agents' heuristic decisions rather than a generalizable data-based method. We propose guidelines for AI-based customer segmentation for the insurance industry, based on the CRISP-DM standard data mining project framework. Our proposed guideline provides new insights for studies on AI-based technology implementation and has practical implications for companies that deploy algorithm-based customer relationship management systems.
This study aims to examine the performance of public municipal hospitals through the analysis of data envelopment analysis, efficiency, profitability, and publicness by using panel data during period from 2006 to 2010. The main findings of the study are as follows. First, as a result of efficiency analysis during the period from 2006 to 2010, it was revealed that the number of staff by each job category, labor cost ratio, the number of operating beds need to be decreased. Second, the performance data represented by the indicators of efficiency, profitability and publicness were complementary and showed a tendency of being increased or decreased in same direction. Third, from the result of panel analysis, the efficiency was mainly influenced by the structural factors, while the profitability was influenced by managerial factors, and the publicness by medical environment. In conclusion, in order to enhance the performance of public municipal hospitals in Korea, it is important to harmonize the effort for efficiency, financial and policy support by central and local government, and the continuous participation of community residents.
National and local governments around the world have been allowing access to administrative data to increase transparency, motivate civic engagement of citizens, and improve collaboration between the public and the government. This study reviews and classifies existing literature on open government data (OGD). To create a structure to organize the existing studies, the researchers devised a framework based on socio-technical theory and summarized the significance of studies along four major points: (1) readiness, (2) implementation, (3) emerging effects, and (4) actors of open data. Studies in OGD have been growing steadily in the recent years because of the rapid development of adoptable technologies that have enabled easier access to government data. Nonetheless, an examination of existing research not only shows a disparity in research and development of OGD across countries in the Open Government partnership program but also reveals pertinent issues that have arisen in different stages of the OGD initiative. The growing number of studies and expanding body of knowledge show the importance of organizing existing literature. This step is timely and significant to map out the current breadth and depth of OGD research. According to existing research, current open governments fall short in encouraging citizen participation and collaborations among citizens and the government. This study pointed out how studies on OGD actors might be the reason as well as the solution to existing findings. This paper aims to provide a framework for organizing OGD studies, present the status of OGD research, and provide recommendations on current gaps that must be addressed.
Lee Jeongsoon;Kim Moongyu;Lee Chol;Yang Minsil;Park Jeonghyun;Park Jongseo
대한원격탐사학회지
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제21권5호
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pp.371-382
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2005
We present a processing system for the Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) sounding suite onboard Aqua satellite. With its unprecedented 2378 channels in IR bands, AIRS aims at achieving the sounding accuracy of radiosonde (1 K in 1-km layer for temperature and $10\%$ in 2-km layer for humidity). The core of the processor is the International MODIS/AIRS Processing Package (IMAPP) that performs the geometric and radiometric correction for generation of Level 1 brightness temperature and Level 2 geophysical parameters retrieval. The processor can produce automatically from received raw data to Level 2 geophysical parameters. As we process the direct-broadcast data almost for the first time among the AIRS direct-broadcast community, a special attention is paid to understand and verify the Level 2 products. This processor includes sub-systems, that is, the near real time validation system which made the comparison results with in-situ measurement data, and standard digital information system which carry out the data format conversion into GRIdded Binary II (GRIB II) standard format to promote active data communication between meteorological societies. This processing system is planned to encourage the application of geophysical parameters observed by AIRS to research the aqua cycle in the Korean peninsula.
The Ka-band cloud radar (KCR) has been operated by the National Institute of Meteorological Research (NIMR) of Korea Meteorological Administration (KMA) at Boseong National Center for Intensive Observation of severe weather since 2013. Evaluation of data quality is an essential process to further analyze cloud information. In this study, we estimate the measurement error and the sampling uncertainty to evaluate data quality. By using vertically pointing data, the statistical uncertainty is obtained by calculating the standard deviation of each radar parameter. The statistical uncertainties decrease as functions of sampling number. The statistical uncertainties of horizontal and vertical reflectivities are identical (0.28 dB). On the other hand, the statistical uncertainties of Doppler velocity (spectrum width) are 2.2 times (1.6 times) larger at the vertical channel. The reflectivity calibration of KCR is also performed using X-band vertically pointing radar (VertiX) and 2-dimensional video disdrometer (2DVD). Since the monitoring of calibration values is useful to evaluate radar condition, the variation of calibration is monitored for five rain events. The average of calibration bias is 10.77 dBZ and standard deviation is 3.69 dB. Finally, the statistical characteristics of cloud properties have been investigated during two months in autumn using calibrated reflectivity. The percentage of clouds is about 26% and 16% on September to October. However, further analyses are required to derive general characteristics of autumn cloud in Korea.
In order to diagnose low-level turbulence in Korea, diagnostic indices of low-level turbulence were calculated from Aug 2016 to Jul 2019 using a Korea Meteorological Administration Post Precessing (KMAPP) developed by the National Institute Meteorological Sciences (NIMS), and the indices were evaluated using Aircaft Meteorological Data Relay (AMDAR). In the mean horizontal distribution of diagnostic indices calculated, severe turbulence was simulated along major domestic mountains, including near the Taebaek Mountains, the Sobaek Mountains and Hallasan Mountain on Jeju Island due to geographical factors. Later, detection performance was evaluated by calculating the KMAPP Low-Level Turbulencd index (KLT) on combined index, using AUC value of Individual diagnostic indices as a weight. The result showed that the AUC value of KLT was 0.73, and the detection performance was improved (0.02-0.13) when the index was combined. Also, when looking for the AMDAR data is divided into years, seasons, and altitudes, up to 0.94 AUC values were found in winter (DJF) and the surface (surface-1,000ft). By using high-resolution numerical data reflecting detailed terrain data, local turbulence distribution was well demonstrated and high detection performance was shown at low-level.
Purpose: This study aimed to identify research trends in the Journal of Korean Academy of Nursing Administration from 2013 to 2015. Methods: For this study, 171 articles were analyzed. Research designs, participants, research settings, sampling, and data analyses methods were reviewed using established analysis criteria. Keyword centrality and clusters were generated by keyword network analysis. Results: Most of studies used quantitative methods (82.5%), and sampling mainly focused on nurses (68.8%). The most commonly used data analyses methods were t-test, ANOVA, correlation, and regression. The most central keywords were turnover and empowerment. Network analysis generated four network groups: 1) burnout; 2) turnover; 3) happiness; and 4) nursing professionalism. Conclusion: The results of this study identify current trends and interests in Korean nursing administration research. The findings from this study suggest that future studies include a variety of research methods and maintain appropriate research ethics.
본 연구는 보건행정 전공 대학생들의 윤리적 가치관이 환자 개인정보 보호 인지에 미치는 영향을 분석하여 교육프로그램 개발에 중요한 기초 자료를 제시하고자 C지역과 G지역 대학생 820명을 대상으로 조사하였고 SPSS/WIN 18.0 Program을 통해 자료를 분석하였다. 분석결과 보건행정 전공 대학생들의 개인정보 보호인지에 대한 평균은 2.04 ± 0.24으로 낮은 수준으로 나타났고, 윤리적 가치관은 이상주의 성향 2.51 ± 0.32점, 상대주의 성향은 2.34 ± 0.34점으로 이상주의적 성향이 높게 나타났다. 윤리적 가치관이 환자 개인정보 보호에 대한 인식수준과 환자 개인정보 보호노출에 대한 인식에서도 이상주의적 윤리성향과 상대주의적 윤리성향에서 유의한 관련이 있었다. 따라서 보건행정 전공대학생들의 환자 개인정보 보호인지를 높이기 위해서는 올바른 윤리적 가치관이 확립되어야 하며, 이를 위한 체계적이고 지속적인 교육이 필요하다고 판단된다.
Lee, Sang Hack;Park, Hyung Soo;Kim, Young-Jin;Kim, Won Ho;Sung, Jung Jong
한국초지조사료학회지
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제35권3호
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pp.251-256
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2015
The study was conducted to determine greenhouse gas (GHG) inventories in grasslands. After 'Low Carbon Green Growth' was declared a national vision on 2008, Medium-term greenhouse gas reduction was anticipated for 30% reduction compared to Business As Usual (BAU) by 2020. To achieve the reduction targets and prepare to enforce emissions trading (2015), national GHG inventories were measured based on the 1996 Intergovernmental Panel on Climate Change Guidelines (IPCC GL). The national Inventory Report (NIR) of Korea is published every year. Grassland sector measurement was officially added in 2014. GHG removal of grassland soil was measured from 1990 to 2012. Grassland area data of Korea was used for farmland area data in the "Cadastral Statistical Annual Report (1976~2012)". Annual grassland area corresponding to the soil classification was used "Soil classification and commentary in Korea (2011)". Grassland area was divided into 'Grassland remaining Grassland' and 'Land converted to Grassland'. The accumulated variation coefficient was assumed to be the same without time series changes in grassland remaining grassland. Therefore, GHG removal of soil carbon was calculated as zero (0) in grassland remaining grassland. Since the grassland area increases constantly, the grassland soil sinks constantly . However, the land converted to grassland area continued to decrease and GHG removal of soil carbon was reduced. In 2012 (127.35Gg $CO_2$), this removal decreased by 76% compared to 1990 (535.71 Gg $CO_2$). GHG sinks are only grasslands and woodlands. The GHG removaled in grasslands was very small, accounting for 0.2% of the total. However, the study provides value by identifying grasslands as GHG sinks along with forests.
Numerical forecasting depends on the initial condition error strongly because numerical model is a chaotic system. To calculate the sensitivity of some forecast aspects to the initial condition in the Korea Meteorological Administration (KMA) Unified Model (UM) which is originated from United Kingdom (UK) Meteorological Office (MO), an algorithm to calculate adjoint sensitivities is developed by modifying the adjoint perturbation forecast model in the KMA UM. Then the new algorithm is used to calculate adjoint sensitivity distributions for typhoon DIANMU (201004). Major initial adjoint sensitivities calculated for the 48 h forecast error are located horizontally in the rear right quadrant relative to the typhoon motion, which is related with the inflow regions of the environmental flow into the typhoon, similar to the sensitive structures in the previous studies. Because of the upward wave energy propagation, the major sensitivities at the initial time located in the low to mid- troposphere propagate upward to the upper troposphere where the maximum of the forecast error is located. The kinetic energy is dominant for both the initial adjoint sensitivity and forecast error of the typhoon DIANMU. The horizontal and vertical energy distributions of the adjoint sensitivity for the typhoon DIANMU are consistent with those for other typhoons using other models, indicating that the tools for calculating the adjoint sensitivity in the KMA UM is credible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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