International Journal of Advanced Culture Technology
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v.7
no.1
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pp.8-13
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2019
Despite technical advances in healthcare, the rates of hospital-acquired pressure injury (HAPI) are still high although many are potentially preventable. The purpose of this study was to determine whether tree-based prediction modeling is suitable for assessing the risk of HAPI in ICU patients. Retrospective cohort study has been carried out. A decision tree model was constructed with Age, Weight, eTube, diabetes, Braden score, Isolation, and Number of comorbid conditions as decision nodes. We used RStudio for model training and testing. Correct prediction rate of the final prediction model was 92.4 and the Area Under the ROC curve (AUC) was 0.699, which means there is about 70% chance that the model is able to distinguish between HAPI and non-HAPI. The results of this study has limited generalizability as the data were from a single academic institution. Our research finding shows that the data-driven tree-based prediction modeling may potentially support ICU sensitive risk assessment for HAPI prevention.
Purpose: This study's purpose is to explore the relationship between entrepreneurial marketing orientation on new product development performance via marketing and innovation capabilities. Research design, data, and methodology: This research has applied a survey method which involved 159 respondents from food retailers among Michelin Guide Restaurants in Thailand. The literature's existing measurement scales were used to operationalize the constructs proposed in this study. The analyses were conducted using Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM) to test the hypotheses. Results: The results have shown that new product development performance received positive and direct impacts from entrepreneurial marketing orientation, particularly in three dimensions: customer value orientation, opportunity-driven initiatives, and leveraged resources. Likewise, new product development performance received a positive, indirect impact from opportunity-driven initiatives, risk management, customer value orientation, and innovation that is focused on marketing and innovation capabilities. Conclusions: The results are useful for Thai food retailers as to strategy formulation in order to attract tourists from all over the world to tourist destinations in Thailand. Therefore, this empirical study is extremely important for domestic economic development and the international economy. These findings provide theoretical and managerial contributions for developing competitive strategies which will lead to sustainable business practices, as well as for providing future research directions.
In the Recent rapidly changing technology environment the computerization of administration business which is driven or will be driven to give improved information services to people by local government or central government with a huge budget. The possibility of applying GIS application component to the computerization of administration business is investigated to prevent local government from investing redundant money and to reuse the existing investment at this point of time. Land civil service application component was developed at the $\ulcorner Development of Open GIS Component S/W \lrcorner$ project which was managed by Ministry of Information and Communication . GIS application component was based on Open GIS OLE/COM specification for development of standard interface and USD(Unified System Development ) for development method and UML (Unified Modeling Language) for system design and Visual C++ for component implementation. Implemented components were Process Control, Map, Print, Statistics component and were verified by using Visual Basic and Delhi. tis study shows that the development of component is very useful at the GIS application development for local governments. But the standard of business and data and system is the essential prerequisite to maximize business application.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.8
no.4
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pp.84-94
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1991
In order to achieve high accuracy of teaching and increase productivity using industrial robots in polishing process of dies, an off-line task programming system was developed on IBM-PC/386 under WINDOWS 3.0 operating system. The internal structure and the machematical basis of CAMPoli are described. Surface modeling technique of polishing dies with sculptured surfaces is introduced by poing data interpolation methodology through the use of CL-data transmitted from conventional CAM system. Tool selection, polishing speed, polishing pressure and kinds of tool motions can be determined and selected by user specified polishing variables. Task creation and verification of polishing path via computer graphics simulation of polishing tool can be done by the menu- driven function of CAMPoli system. Post-processing module is attached to generate robot language. Some simulation results are provided as verification means of the system.
Purpose: Motivated by an expedited growth and distribution of Online Food-Delivery (OFD) services, especially during the recent Covid-19 pandemic, this research aims to explore 1) how consumers' sustainability considerations are associated with satisfaction with the services via opt-out cutlery options and 2) the role of the pandemic in the relationships between sustainability considerations, attitudes toward opt-out cutlery options, and satisfaction with the OFD services. Data and Methodology: An analysis of survey data using 434 consumers in the United States recruited from Amazon M-Turk was conducted using structural equation modeling. Results: Findings suggest that consumers' environmental, health, and ethical considerations are positively related to their attitudes toward opt-out cutlery options. Furthermore, attitudes toward opt-out cutlery options are positively related to satisfaction with the OFD services only when they feel connected with the environment, driven by perceived threats of an infectious disease (i.e. Covid-19). Conclusion: The study findings provide new insights to managers in the OFD service industry on how to promote sustainable consumption during the pandemic.
While global manufacturing is becoming more competitive due to variety of customer demand, increase in production cost and uncertainty in resource availability, the future ability of manufacturing industries depends upon the implementation of Smart Factory. With the convergence of new information and communication technology, Smart Factory enables manufacturers to respond quickly to customer demand and minimize resource usage while maximizing productivity performance. This paper presents the development of a big data analytics platform architecture for Smart Factory. As this platform represents a conceptual software structure needed to implement data-driven decision-making mechanism in shop floors, it enables the creation and use of diagnosis, prediction and optimization models through the use of data analytics and big data. The completion of implementing the platform will help manufacturers: 1) acquire an advanced technology towards manufacturing intelligence, 2) implement a cost-effective analytics environment through the use of standardized data interfaces and open-source solutions, 3) obtain a technical reference for time-efficiently implementing an analytics modeling environment, and 4) eventually improve productivity performance in manufacturing systems. This paper also presents a technical architecture for big data infrastructure, which we are implementing, and a case study to demonstrate energy-predictive analytics in a machine tool system.
Ziyuan Fan;Qiao Huang;Yuan Ren;Qiaowei Ye;Weijie Chang;Yichao Wang
Smart Structures and Systems
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v.31
no.2
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pp.183-197
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2023
For long-span bridges with a structural health monitoring (SHM) system, environmental temperature-driven responses are proved to be a main component in measurements. However, anomalous structural behavior may be hidden incomplicated recorded data. In order to receive reliable assessment of structural performance, it is important to study therelationship between temperature and monitoring data. This paper presents an application of the cointegration based methodology to detect anomalies that may be masked by temperature effects and then forecast the temperature-induced deflection (TID) of long-span suspension bridges. Firstly, temperature effects on girder deflection are analyzed with fieldmeasured data of a suspension bridge. Subsequently, the cointegration testing procedure is conducted. A threshold-based anomaly detection framework that eliminates the influence of environmental temperature is also proposed. The cointegrated residual series is extracted as the index to monitor anomaly events in bridges. Then, wavelet separation method is used to obtain TIDs from recorded data. Combining cointegration theory with autoregressive moving average (ARMA) model, TIDs for longspan bridges are modeled and forecasted. Finally, in-situ measurements of Xihoumen Bridge are adopted as an example to demonstrate the effectiveness of the cointegration based approach. In conclusion, the proposed method is practical for actual structures which ensures the efficient management and maintenance based on monitoring data.
Han, Jehee;Jang, Minseo;Han, Hyungseo;Jo, Hyoungjun;Shin, Do Hyoung
Journal of KIBIM
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v.14
no.2
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pp.1-12
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2024
The paper proposes a methodology that combines the Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm and the Point Cloud Encoder-Decoder Network (PCEDNet) algorithm to automatically extract the length of infrastructure elements from point cloud data acquired through 3D LiDAR scans of retaining walls. This methodology is expected to significantly improve time and cost efficiency compared to traditional manual measurement techniques, which are crucial for the data-driven analysis required in the precision-demanding construction sector. Additionally, the extracted positional and dimensional data can contribute to enhanced accuracy and reliability in Scan-to-BIM processes. The results of this study are anticipated to provide important insights that could accelerate the digital transformation of the construction industry. This paper provides empirical data on how the integration of digital technologies can enhance efficiency and accuracy in the construction industry, and offers directions for future research and application.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.11
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pp.494-500
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2020
Owing to the complexity of shapes and elements, some difficulties are found in the modeling and sharing phases in a project at the earlier design stages. This paper extends the boundaries by suggesting the data interoperability between 3D modeling software, McNeel Rhino 3D and BIM system, and Autodesk® Revit® Architecture. The main research methodology is to link the architectural form data in the NURBS supporting the 3DM format, especially for integrating surface properties into the mass family template of Revit. This algorithm-driven interoperability approach using visual programming, such as Dynamo in conjunction with Autodesk®, can be applicable in a theoretical part and also a practical use-case. This paper summarizes these results as sequence guidelines and project template recommendations suggesting an efficient design process to interoperate geometric data with the BIM system to manipulate and control the regular and curved form of office buildings.
As part of an effort to derive measures to prevent school violence, which is continuously emphasized in the school field, this study tried to examine the topic that has recently become an issue related to school violence from the perspective of data science. In particular, it was attempted to crawl posts related to school violence using online SNS data and examine the characteristics of each type by using the topic modeling method. As a result of arranging the keywords for each topic derived from the topic modeling analysis by type, it was possible to divide the contents into three main categories: prevention of school violence, punishment of perpetrators, and measures to be taken. First, as the contents of school violence prevention activities, it is the contents of the role of specialized organizations for the prevention of school violence. Second, it was derived from the contents of measures and procedures for school violence. Third, it was possible to examine the contents of recent issues of school violence. In future research, it is necessary to conduct research that is used to solve the social problems facing based on data-based prediction.
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