In order to improve software development productivity and quality, reuse approaches and supporting library systems have been proposed. Library systems have applied various methods to classify, store, retrieve, and comprehend reusable components effectively. As the number of library systems grows, it is difficult to categorize, compare and analyze existing reuse libraries. In this paper, we present classification criteria for reuse library systems. A set of criteria is defined by integrating facet-based and attribute-based classification methods which encode the properties of a reusable component. In order to show the usefulness of the proposed classification criteria, representative library systems based on application domains, as well as component classification methods ore selected and reviewed. We then classify these library systems according to the proposed criteria.
The importance of quality logistics service has kept growing in fierce competitions. Accordingly, many have tried to assess the logistics service quality and attempted to propose the strategic ways to manage it. However, it has been known that service quality is a multi-dimensional construct and not all quality attributed are viewed as equally important to customers. In other words, each quality attribute has different implications for customer satisfaction. To this respect, the current study attempted to identify the satisfying/dissatisfying quality factor through the Kana approach. In so doing, several satisfying and dissatisfying quality factors in logistics service quality were identified. Further, several academic and practical implications for logistics service quality were proposed.
The purpose of this study was to verify the validity of the Patient Severity Classification Tool by examining the correlations between the APACHE Ⅲ and the Patient Severity Classification Tool and to propose admission criteria to the ICU. The instruments used for this study were the APACHE Ⅲ developed by Knaus and the Patient Severity Classification Tool developed by Korean Clinical Nurses Association. Data was collected from the 156 Medical ICU patients during their first 24 hours of admission at the Seoul National University Hospital by three trained Medical ICU nurses from April 20 to August 31 1999. Data were analyzed using the frequency, $x^2$, Wilcoxon rank sum test, and Spearman rho. There was statistically significant correlations between the scores of the APACHE III and the Patient Severity Classification Tool. Mortality rate was increased as patients classification of severity in both the APACHE III and the Patient Severity Classification Tool scored higher. The Patient Severity Classification Tool was proved to be a valid and reliable tool, and a useful tool as one of the severity predicting factors, ICU admission criteria, information sharing between ICUs, quality evaluations of ICUs, and ICU nurse staffing.
Kim, Do-Gyun;Shim, Joon-Yong;Cho, Byoung-Kwan;Wakholi, Collins;Seo, Youngwook;Cho, Soohyun;Lee, Wang-Hee
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.33
no.7
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pp.1202-1208
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2020
Objective: The aim of this study was to identify a distribution pattern of meat quality grade (MQG) as a function of carcass yield index (CYI) and the gender of Hanwoo (bull, cow, and steer) to determine the optimum point between both yield and quality. We also attempted to identify how pre- and post-deboning variables affect the gender-specific beef quality of Hanwoo. Methods: A total of 31 deboning variables, consisting of 7 pre-deboning and 24 post-deboning variables from bulls (n = 139), cows (n = 69), and steers (n = 153), were obtained from the National Institute of Animal Science (NIAS) in South Korea. The database was reconstructed to be suitable for a statistical significance test between the CYI and the MQG as well as classification of meat quality. Discriminant function analysis was used for classifying MQG using the deboning parameters of Hanwoo by gender. Results: The means of CYI according to 1+, 1, 2, and 3 of MQG were 68.64±2.02, 68.85±1.94, 68.62±5.88, and 70.99±3.32, respectively. High carcass yield correlated with low-quality grade, while high-quality meat most frequently was obtained from steers. The classification ability of pre-deboning parameters was higher than that of post-deboning parameters. Moisture and the shear force were the common significant parameters in all discriminant functions having a classification accuracy of 80.6%, 71%, and 56.9% for the bull, cow, and steer, respectively. Conclusion: This study provides basic information for predicting the meat quality by gender using pre-deboning variables consistent with the actual grading index.
The aim of this study is to examine the characteristics analysis of the discharge and water quality based on TPLMS (Total Pollution Load Management System) in the Jinwi River unit basin, and to propose a management plan by selecting the point that needs improvement of water quality in order to achieve the target water quality. We evaluated the discharge and water quality characteristics, statistical analysis, daily delivery load and daily delivery density, grade classification, for 14 total pollution load site's from 2014 to 2016 year in Jinwi river unit basin. The average discharge of Jinwi river unit basin is $22.411m^3/s$ and discharge of Hwangguji River is 32.8% and the water quality characteristics along the tributary river were clarified spatially. As the result, it was analyzed that Seongeun River is an indirect indicator of organic pollutants, Gwanri River is a seasonal factor, Osan River and Hwangguji River both affect water quality. Estimation of delivered pollutant loads at the HG-3 site was 6,470.4 BOD kg/day, 6,846.7 TN kg/day and delivered pollutant loads density increased to $220.9BOD\;kg/day/km^2$, $22.4TP\;kg/day/km^2$ at the HG-4 site. This result demonstrates that the total pollution load site needed to improve water quality of the Jinwi River unit basin was HG-3 site.
The purpose of this study was to investigate the characteristics of 2nd grade students' interaction in the classification activities of LTTS. For the purposes of this study, three heterogeneous groups, chosen by cognitive level, were selected. The students' interactions were audio/video taped and classified as either cognitive or affective interaction. The results of this study are as follows. In the cognitive interactions, the frequency and quality of the functions of 'questions' and 'making suggestions' were higher than those of 'Responses' and 'Receiving opinions'. In the affective interactions, the frequency of 'induction' and 'dissatisfaction' was higher than that of the other types. The frequency and quality of interactions of students in both the early and mid concrete stage were higher than those of students in the transitional stage. Qualitatively higher-level interactions such as 'making suggestions' and positive interactions such as 'induction' to induce students who were passive in activities were made by the students at higher cognitive levels. However, the low-level of interaction in suggesting their opinion to the constituent's suggestion and 'dissatisfaction' with student in transition period who were passive in activity influenced group working negatively.
In this paper, a Neural Network(NN) based approach for classification of two dimensions images. The proposed algorithm is able to apply in the actual industry. The described diagnostic algorithm is presented to defect surface failures on tiles. A way to get data for a digital image process is several kinds of it. The tiles are scanned and the digital images are preprocessed and classified using neural networks. It is important to reduce the amount of input data with problem specific preprocessing. The auto-associative neural network is used for feature generation and selection while the probabilistic neural network is used for classification. The proposed algorithm is evaluated experimentally using one hundred of the real tile images. Sample image data to preprocess have histogram. The histogram is used as input value of probabilistic neural network. Auto-associative neural network compress input data and compressed data is classified using probabilistic neural network. Classified sample images are determined by human state. So it is intervened human subjectivity. But digital image processing and neural network are better than human classification ability. Therefore it is very useful of quality control improvement.
Purpose: The purpose of this study is to compare and analyze the tokenizer in natural language processing for customer satisfaction in sentiment analysis. Methods: In this study, a supervised learning-based tokenizer Mecab-Ko and an unsupervised learning-based tokenizer SentencePiece were used for comparison. Three algorithms: Naïve Bayes, k-Nearest Neighbor, and Decision Tree were selected to compare the performance of each tokenizer. For performance comparison, three metrics: accuracy, precision, and recall were used in the study. Results: The results of this study are as follows; Through performance evaluation and verification, it was confirmed that SentencePiece shows better classification performance than Mecab-Ko. In order to confirm the robustness of the derived results, independent t-tests were conducted on the evaluation results for the two types of the tokenizer. As a result of the study, it was confirmed that the classification performance of the SentencePiece tokenizer was high in the k-Nearest Neighbor and Decision Tree algorithms. In addition, the Decision Tree showed slightly higher accuracy among the three classification algorithms. Conclusion: The SentencePiece tokenizer can be used to classify and interpret customer sentiment based on online reviews in Korean more accurately. In addition, it seems that it is possible to give a specific meaning to a short word or a jargon, which is often used by users when evaluating products but is not defined in advance.
Recently, there are many researches for extracting meaningful information from large amount of text data. Among various applications to extract information from text, topic modeling which express latent topics as a group of keywords is mainly used. Topic modeling presents several topic keywords by term/topic weight and the quality of those keywords are usually evaluated through coherence which implies the similarity of those keywords. However, the topic quality evaluation method based only on the similarity of keywords has its limitations because it is difficult to describe the content of a topic accurately enough with just a set of similar words. In this research, therefore, we propose topic keywords reorganizing method to improve the identifiability of topics. To reorganize topic keywords, each document first needs to be labeled with one representative topic which can be extracted from traditional topic modeling. After that, classification rules for classifying each document into a corresponding label are generated, and new topic keywords are extracted based on the classification rules. To evaluated the performance our method, we performed an experiment on 1,000 news articles. From the experiment, we confirmed that the keywords extracted from our proposed method have better identifiability than traditional topic keywords.
Purpose: As most defense technologies are classified as confidential, the corresponding International Patent Classifications (IPCs) require special attention. Consequently, the list of defense-related IPCs has been managed by the government. This paper aims to evaluate the defense-related IPCs and propose a methodology to revalidate and improve the IPC classification scheme. Methods: The patents in military technology and their corresponding IPCs during 2009~2020 were utilized in this paper. Prior to the analysis, patents are divided into private and public sectors. Social network analysis was used to analyze the convergence structure and central defense technology, and association rule mining analysis was used to analyze the convergence pattern. Results: While the public sector was highly cohesive, the private sector was characterized by easy convergence between technologies. In addition, narrow convergence was observed in the public sector, and wide convergence was observed in the private sector. As a result of analyzing the core technologies of defense technology, defense-related IPC candidates were identified. Conclusion: This paper presents a comprehensive perspective on the structure of convergence of defense technology and the pattern of convergence. It is also significant because it proposed a method for revising defense-related IPCs. The results of this study are expected to be used as guidelines for preparing amendments to the government's defense-related IPC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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