The purpose of this study was to develop of home nursing care classification and home health care costs of the free-standing home nursing care agency. This study was done through 3 steps The First stage, home nursing care classification was identified and classified by literature, review-committee and expert meeting. The second stage, cost elements for home nursing care visit were identified and accounted. That were divided into direct nursing care cost, indirect nursing care cost, management cost and transportation cost. Third stage, total cost of per visit was produced. Data were collected from 810 visits of 120 patients received home dare and from January. 1999 to November, 1999, and analysed with EXCEL program. The obtained results are as follows : 1. Home nursing care classification was consisted of 6 high level classification domain and 10 low level classification domain and 163 home nursing care behavior. 2. The cost of home nursing care per visit was 30,638 won which were direct and indirect nursing care cost(16.305won), management cost(5,255won) and transportation cost (9,098won). In conclusion. Home nursing behavior care classification developed in this study would be used as home health care standard. And the home nursing care costs can be used as a fundamental data for the further development of home health care costs in Korea.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.625-626
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2015
The purpose of this study is to present a cost classification system that can be used in gas plant construction projects. Towards this end, it examined the detailed statements of the construction companies which had experience in carrying out plant construction projects. Based on the above, it also presented a life-cycle (i.e., EPCC) cost classification system for the gas plant construction projects by conducting the Delphi analysis through the expert opinions.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.6
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pp.755-765
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2010
For classification problems on mixture distribution, a threshold based on cost functions is optimal from the viewpoint of a minimum expected cost. Assuming that there is no cost information, we propose cost ratios in the expected cost corresponding to thresholds where the total accuracy and the true rate are maximized to explain the relation of these cost ratios minimizing the expected cost. Other cost ratios are also proposed by comparing the normalized expected costs when classification accuracy is maximized. The values of these cost ratios are located between two cost ratios for the expected costs based on classification accuracies, and converge to that of the minimum expected cost. This work suggests two cost ratios: one is minimized by the expected cost and the normalized expected cost, and the other in the expected cost and the normalized expected cost functions that are maximized classification accuracies. We discuss their compatibility based on the relation of these cost ratios.
Purpose: This study was performed to identify the variations of nursing care cost depending on nursing care requirement and calculate nursing care cost per one day and one care requirement point. Methods: Nursing care requirement was measured by classifying 3,855 patients according to KPCS-1(Korean Patient Classification System for nurses-1). Nursing care cost was calculated from personnel expenses and nursing care requirement. Nursing cost factors were identified by multiple regression analysis. Results: Average nursing cost per patient per day was 33,588 won, Average nursing care cost per 1 patient classification score was 3,558 won. The nursing cost per 1 patient classification score was different depending on the types and levels of the hospitals. The 4th patient classification group revealed the highest nursing care cost. Nursing cost factors included the number of beds in the hospitals, seniority, number of nurses and first grade in nurse personnel accreditation ($adj-R^2$ 74.0%. p<.05). Conclusion: Nursing care requirements expressed by patient classification scores don't directly correlate with nursing care cost. Further research is needed to evaluate validity and reliability for refining KPCS-1 and to apply variable criteria to nurse personnel accreditation.
Health insurance fees are set by relative value scales and conversion factors. Since 2008 the conversion factor has been classified into 7 according to the provider type, and a separate contract has been made respectively. As such classification of the conversion factor reflects only the different characteristics of providers, however, further classification to reflect the different cost structures of providers is proposed. Cost varies according to the type of not only providers but also services each provider supply. In fact different cost structures of providers are the result of their different services. This study analyzed the cost structure of medical services to propose a new approach to the classification of the conversion factor. This study analyzed the cost structure of medical services using cost data constructed in the revision study of relative value scales. The cost data consist of doctor's fee, support staff's fee, cost of medical equipments, cost of medical supplies and indirect cost. The proportion of each cost component to the total cost was analyzed in terms of service department and service type. 72 service groups are defined in terms of the combination of service department and service type. Through cluster analysis, 72 service groups were reduced into 7 clusters each of which has a similar cost structure. Conversion factor is contracted annually to reflect the change in the cost of providing medical services. So the classification of conversion factor has to be based on the cost structures of medical services, not the characteristics of providers. Service clusters derived in this study can be used as a new classification for health insurance fee contract.
The high-tech industry, a leader in the national economy, has a larger investment cost compared to general buildings, a shorter construction period, and requires continuous investment. Therefore, accurate construction cost prediction and quick decision-making are important factors for efficient cost and process management. Overseas, the construction information classification system has been standardized since 1980 and has been continuously developed, improving construction productivity by systematically collecting and utilizing project life cycle information. At domestic construction sites, attempts have been made to standardize the classification system of construction information, but it is difficult to achieve continuous standardization and systematization due to the absence of a standardization body and differences in cost and process management methods for each construction company. Particular, in the case of the high-tech industry, the standardization and systematization level of the construction information classification system for high-tech facility construction is very low due to problems such as large scale, numerous types of work, complex construction and security. Therefore, the purpose of this study is to construct a construction information classification system suitable for high-tech facility construction through collection, classification, and analysis of related project data constructed in Korea. Based on the WBS (Work Breakdown Structure) and CBS (Cost Breakdown Structure) classified and analyzed through this study, a code system through hierarchical classification was proposed, and the cost model of buildings by linking WBS and CBS was three-dimensionalized and the utilized method was presented. Through this, an information classification system based on inter-relationships can be developed beyond the one-way tree structure, which is a general construction information classification system, and effects such as shortening of construction period and cost reduction will be maximized.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.32
no.1
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pp.61-75
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2007
The purpose of this paper is to develop a new group classification method based on genetic algorithm and to com-pare its prediction performance with those of existing methods in the area of bond rating. To serve this purpose, we conduct various experiments with pilot and general models. Specifically, we first conduct experiments employing two pilot models : the one searching for the cluster center of each group and the other one searching for both the cluster center and the attribute weights in order to maximize classification accuracy. The results from the pilot experiments show that the performance of the latter in terms of classification accuracy ratio is higher than that of the former which provides the rationale of searching for both the cluster center of each group and the attribute weights to improve classification accuracy. With this lesson in mind, we design two generalized models employing genetic algorithm : the one is to maximize the classification accuracy and the other one is to minimize the total misclassification cost. We compare the performance of these two models with those of existing statistical and artificial intelligent models such as MDA, ANN, and Decision Tree, and conclude that the genetic algorithm-based group classification method that we propose in this paper significantly outperforms the other methods in respect of classification accuracy ratio as well as misclassification cost.
The study presents work information classification system of apartment house which can organize all construction management services throughout the planning and management of a construction such as the decomposition of the design process, the assembly of construction process and cost estimating, etc. In addition, the study suggested a way to connect work information classification system based on a relational database in working order and built a conceptual model for automated cost estimating by utilizing established data base. A conceptual model for automated cost estimating will resolve the fundamental problems of the existing cost estimating system and will be able to take advantage of scientific cost estimating system at the construction site of apartment house.
Manufacturing of complex surface plates in stern and stem is a major factor in cost of a preliminary ship design by computing process. If these hull plate parts are effectively classified, it helps to compute the processing cost and find the way to cut-down the processing cost. This paper presents a new method to classify surface plates effectively in the preliminary ship design using neural network. A neural-network-based ship hull plate classification program was developed and tested for the automatic classification of ship design. The input variables are regarded as Gaussian curvature distributions on the plate. Various applicable rules of network topology are applied in the ship design. In automation of hull plate classification, two different numbers of input variables are used. By observing the results of the proposed method, the effectiveness of the proposed method is discussed. As a result, high prediction rate was achieved in the ship design. Accordingly, to the initial design stage, the ship hull plate classification program can be used to predict the ship production cost. And the proposed method will contribute to reduce the production cost of ship.
We propose the multiplication of false rates (MFR) which is a classification accuracy criteria and an area type of rectangle from ROC curve. Optimal threshold obtained using MFR is compared with other criteria in terms of classification performance. Their optimal thresholds for various distribution functions are also found; consequently, some properties and advantages of MFR are discussed by comparing FNR and FPR corresponding to optimal thresholds. Based on general cost function, cost ratios of optimal thresholds are computed using various classification criteria. The cost ratios for cost curves are observed so that the advantages of MFR are explored. Furthermore, the de nition of MFR is extended to multi-dimensional ROC analysis and the relations of classification criteria are also discussed.
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