Objectives: Spatial analysis is useful for understanding complicated causal relationships. This paper focuses trends and appling methods for spatial analysis associated with environmental asbestos exposure. Methods: Literature review and reflection of experience of authors were conducted to know academic background of spatial analysis, appling methods on epidemiology and asbestos exposure. Results: Spatial analysis based on spatial autocorrelation provides a variety of methods through which to conduct mapping, cluster analysis, diffusion, interpolation, and identification. Cause of disease occurrence can be investigated through spatial analysis. Appropriate methods can be applied according to contagiousness and continuity. Spatial analysis for asbestos exposure source is needed to study asbestos related diseases. Although a great amount of research has used spatial analysis to study exposure assessment and distribution of disease occurrence, these studies tend to focus on the construction of a thematic map without different forms of analysis. Recently, spatial analysis has been advanced by merging with web tools, mobile computing, statistical packages, social network analysis, and big data. Conclusions: Because the trend in spatial analysis has evolved from simple marking into a variety of forms of analyses, environmental researchers including asbestos exposure study are required to be aware of recent trends.
This study tries to measure the direct and indirect effects of the Regional Strategic Industry (RSI) promotion projects in Chungbuk Province in Korea. In specific, it critically examines whether there exists policy consistency and connectivity between the hardware-oriented Stage I (2002~2007) and the software-centered Stage II (2008~2012) RSI promotion projects. Applying System Dynamics (SD) techniques, this study examines complex system characteristics of RSI promotion projects, all of which have been derived from the causal and stock-flow models and their simulated results. Major findings are as follows: Firstly, 'the continuous investment' is regarded as the most crucial policy leverage for the strategic industry promotion and regional economic growth. Secondly, without exceptions, the RSI promotion projects should switch their evaluation criteria to performance-oriented ones. Thirdly, in selecting their subprojects, the RSI promotion projects should pay due attention to evaluating technology value and marketability. Fourthly, it should put policy priority in strengthening cluster networking and interconnectivity among projects, inevitably supporting a selective number of virtuous network systems. Fifthly, auxiliary projects such as marketing, technology aid, and knowledge-based services should not be overlooked.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.45
no.1
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pp.197-215
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2014
This research attempted to analyze the measurement of users' recognition level which is based on the theoretical background of social capital created in public libraries. The path of structural model was set among the factors of social capital and their causal relationships were verified. The users' awareness of social capital created in public libraries is to prove the value of their existence and sustainability in the region. It was clear that social capital affected the various benefit and social impact for regional people and local community. Finally, the findings of this research will be positively expected to affect the assessment of public libraries.
Kim, Jinpyung;Jang, Gyujin;Kim, Gyujin;Kim, Moon-Hyun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.8
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pp.2948-2963
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2015
In the field of computer vision, visual surveillance systems have recently become an important research topic. Growth in this area is being driven by both the increase in the availability of inexpensive computing devices and image sensors as well as the general inefficiency of manual surveillance and monitoring. In particular, the ultimate goal for many visual surveillance systems is to provide automatic activity recognition for events at a given site. A higher level of understanding of these activities requires certain lower-level computer vision tasks to be performed. So in this paper, we propose an intelligent activity recognition model that uses a structure learning method and a classification method. The structure learning method is provided as a K2-learning algorithm that generates Bayesian networks of causal relationships between sensors for a given activity. The statistical characteristics of the sensor values and the topological characteristics of the generated graphs are learned for each activity, and then a neural network is designed to classify the current activity according to the features extracted from the multiple sensor values that have been collected. Finally, the proposed method is implemented and tested by using PETS2013 benchmark data.
Recently, Community Rebuilding Projects (hereinafter CRPs) in Korea have been driven and motivated by community inhabitants by themselves, and highlighted as an alternative approach to overcome the limitation revealed normally in top-down projects of community vitalization by the Government. The CRPs encourage community-lead development because it happens to integrate multiple stakeholders and to help inhabitants to participate in the process of the CRPs by accumulating and enlarging social capital and network among inhabitants, and the social gain consequently raises the efficiency of public investment in revitalizing communities. In this study, the series of Causal Loop Diagrams (CLDs) is to be elaborated and the System-Thinking (ST) approach is to be presented to understand the dynamic characteristics residing in the above development process of rebuilding communities. The ST approach refers to the CLDs analyzing 19 remarkable Korean CRP cases, and leads to a conclusion including some of policy instruments to support the bottom-up CRPs in Korea. This study contributes a theoretical framework to understand the dynamic relation between social capital and community revitalization as well as empirical suggestions to respond to the issues of the CRPs in Korean local governments.
Lee, Jong-Beom;Kim, han-Gon;Kim, Byong-Sub;M. Golay;C.W. Kang;Y. Sui
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1998.05a
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pp.264-270
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1998
This research broadens the prime concern of nuclear power plant operations from safe performance to both economic and safe performance. First emergency diesel generator is identified as one of main contributors for the lost plant availability through the review of plants forced outage records. The framework of an integrated architecture for performing modern on-line condition for operational availability improvement is configured in this work. For the development of the comprehensive sensor networks for complex target systems, an integrated methodology incorporating a structural hierarchy, a functional hierarchy, and a fault-system matrix is formulated. The second part of our research is development of intelligent diagnosis and maintenance advisory system, which employs Bayesian Belief networks (BBNs) as a high level reasoning tool incorporating inherent uncertainty use in probabilistic inference. Our prototype diagnosis algorithms are represented explicitly through topological symbols and links between them in a causal direction. As new evidence from sensor network development is entered into the model especially, our advisory of system provides operational advice concerning both availability and safety, so that the operator is able to determine the likely modes, diagnose the system state, locate root causes, and take the most advantageous action. Thereby, this advice improves operational availability
LEE, Seung-In;PARK, Yoonseo;JIN, Yanchun;ZHANG, Yan
Journal of Distribution Science
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v.18
no.8
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pp.89-102
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2020
Purpose: Our purpose in this study is to compare the SERVQUAL, SERVPERF, and non-difference score measures and to find out which one is better for measuring the service quality of the multiplex cinema service. We also aim to analyze the structural relationships between service quality, customer satisfaction and customer loyalty. Methodology: For the study, we collected data from respondents who have used the multiplex cinema services and conducted an empirical test. SPSS 18.0 was used for descriptive frequency analysis, reliability analysis, and multiple regression analysis, AMOS 18.0 was used for structural equation modeling analysis of causal relationships among variables introduced in research hypotheses. Results: The main results of this study are as follows. First, we found that the non-difference score measure provided a much better model than did other service-measuring models (SERVQUAL, SERVPERF) in Korean and Chinese multiplex cinema. Second, two service-quality factors (Korea-tangibles and assurance vs. China-tangibles and empathy) between the multiplex cinema service quality factors significantly influenced customer satisfaction, which had a significant effect on customer loyalty in Korean and Chinese multiplex cinema. Conclusions: Based on the results, the authors discuss the implications and limitations of this study and future research directions at the end of the paper.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.21
no.3
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pp.51-58
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2018
In order to analyze the prediction of the computer entertainment behavior, this study investigated the variables' interdependencies and their causal relations to the computer entertainment behavior using Bayesian inference with the Korean Children and Youth Panel Survey data. For the study, Markov blanket was extracted through General Bayesian Network and the degree of influences was investigated by changing the variables' probabilities. Results showed that the computer entertainment behavior was significantly changed depending on adjusting the values of the related variables; school learning act, smoking, taunting, fandom, and school rule. The results suggested that the Bayesian inference could be used in educational filed for predicting and adjusting the adolescents' computer entertainment behavior.
Every year, traffic accidents and traffic congestion have been rapidly increasing, Although the roadway design and signal system have been improved to relieve traffic accidents, traffic casualties and property damage do not decrease. This paper develops a real-time traffic accident detection and analysis system (RTADAS): In the proposed system, we aim to precisely detect traffic accidents at different design and flow of intersections, However, because the data collected from intersections have uncertainty and complicated causal dependency between them, we construct probability-based networks for correct accident detection.
Among the themes for CSR(Corporate Social Responsibility), consumer issues include protecting the health and safety of consumers who purchase and use the products. In particular, ensuring product safety is a major theme of consumer issues for corporate social responsibility. Currently, the government implements the Electrical Appliances and Consumer Products Safety Control Act for product safety management and selects products that may harmful to consumers as safety control items, and manages the products by designating them as 4 types of safety certification, safety confirmation, supplier conformity verification, and safety standard compliance. In this paper, we propose management plans for the establishment of a more reasonable classification type of safety management target for 48 items of consumer products to be controlled by the act, and confirm the validity of the plan. First, we perform cluster analysis using data for CISS (Consumer Injury Surveillance System) to derive a new classification type of the safety management target. Next, we compare the results of the cluster analysis with the classification type of the act and the existing scenario classification method RAS (Risk Assessment by Scenario) and the causal network method RAMP (Risk Assessment Method based on Probability). Based on these results, we propose two new plans of safety management target classification and verify its validity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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