Data anomalies seriously threaten the reliability of the bridge structural health monitoring system and may trigger system misjudgment. To overcome the above problem, an efficient and accurate data anomaly detection method is desiderated. Traditional anomaly detection methods extract various abnormal features as the key indicators to identify data anomalies. Then set thresholds artificially for various features to identify specific anomalies, which is the artificial experience method. However, limited by the poor generalization ability among sensors, this method often leads to high labor costs. Another approach to anomaly detection is a data-driven approach based on machine learning methods. Among these, the bidirectional long-short memory neural network (BiLSTM), as an effective classification method, excels at finding complex relationships in multivariate time series data. However, training unprocessed original signals often leads to low computation efficiency and poor convergence, for lacking appropriate feature selection. Therefore, this article combines the advantages of the two methods by proposing a deep learning method with manual experience statistical features fed into it. Experimental comparative studies illustrate that the BiLSTM model with appropriate feature input has an accuracy rate of over 87-94%. Meanwhile, this paper provides basic principles of data cleaning and discusses the typical features of various anomalies. Furthermore, the optimization strategies of the feature space selection based on artificial experience are also highlighted.
This study analyzed the buying patterns of American and Korean female college students in terms of criteria for clothing selection; store preferences; criteria for store selection; fashion information sources; expressions of customer dissatisfaction; purchasing frequency and motivations for purchasing clothes. The study was implemented through self-administered questionnaires which were back translated for validity. The samples consisted of 730 female college students majoring in the fields related to clothing and textiles: 310 U.S. and 412 Korean students. Likert scales were used for most measures with 1=never or very unimportant and 5=always or very important. Data were analyzed by factor analysis, analysis of covariance, Duncans multiple comparison, and t-test. Results are as follows: 1) Design factor was the most important criteria in clothing selection with no differences between country groups. There were, however, significant differences for psychological exhibition factors, practical and economic factors. 2) Both groups preferred specialty and department stores, with department stores more popular in Korea. 3) Merchandise was the most important store selection criterion and fashion magazines and self-experience were rated as the most important information sources for the both groups. 4) Korean group expressed their dissatisfaction with and observable problem with a product before purchase more often than U.S. group, but the U.S. group was more vocal about color loss or shrinkage after care procedures. 5) Some clear differences between the two countries emerged. Marketers targeting American consumers should pay more attention to practicality and service; to Korean consumers more symbolic meaning of products.
Cases and studies on the selection method of CTQ are relatively active, but there are few cases or studies on the selection method of CTP which is important in the device industry. In fact, many companies simply select and manage CTP from the point of contact based on their experience and intuition. The purpose of this study is to present an evaluation model and a mathematical decision model for rational and systematic CTP selection to improve the process quality of semiconductor equipment lines. In the evaluation model, AHP (Analytic Hierarchy Process) analysis technique was applied to show objective and quantitative figures, and Fuzzy decision-making model was used to solve the ambiguity and uncertainty in the decision-making process. Decision Value (DV) was presented. The subjects were 22 process factors managed in the Plating Process that the representative equipment line can do. As a result, the evaluation model proposed in this study can support more efficient and effective decision-making for process quality improvement by more objectively measuring the problem of subjective CTP selection in manufacturing sites.
Mild cognitive impairment (MCI) is a clinical syndrome characterized by the onset and evolution of cognitive impairments, often considered a transitional stage to Alzheimer's disease (AD). The genetic traits of MCI patients who experience a rapid progression to AD can enhance early diagnosis capabilities and facilitate drug discovery for AD. While a genome-wide association study (GWAS) is a standard tool for identifying single nucleotide polymorphisms (SNPs) related to a disease, it fails to detect SNPs with small effect sizes due to stringent control for multiple testing. Additionally, the method does not consider the group structures of SNPs, such as genes or linkage disequilibrium blocks, which can provide valuable insights into the genetic architecture. To address the limitations, we propose a Bayesian bi-level variable selection method that detects SNPs associated with time of conversion from MCI to AD. Our approach integrates group inclusion indicators into an accelerated failure time model to identify important SNP groups. Additionally, we employ data augmentation techniques to impute censored time values using a predictive posterior. We adapt Dirichlet-Laplace shrinkage priors to incorporate the group structure for SNP-level variable selection. In the simulation study, our method outperformed other competing methods regarding variable selection. The analysis of Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) data revealed several genes directly or indirectly related to AD, whereas a classical GWAS did not identify any significant SNPs.
Purpose : Customers with loyalty are very important to hospitals for sustainable growth in their medical market. Individuals with loyalty are likely to visit same hospital repeatedly when they need medical services. This study was to identify factors associated with selection of specialty hospitals among customers with loyalty. Methods : The subjects of this study were 735 inpatients in 22 specialty hospitals in 6 designated fields(joints, spine, colorectal-anal, obstetrics and gynecology, ophthalmology, otolaryngology). Customer types classified as customers with high loyalty, neutral customers, and customers with low loyalty according to net promoter score(NPS). Factor analysis was conducted to classify 22 hospital selection factors into some similar properties. Logistic regression analysis was conducted to confirm the selection factors related to loyal customers. Findings : Most of specialty hospitals received high NPS of 8 points or higher in all the designated fields. Five factors associated with selection of specialty hospital are (1) hospital facilities and convenience, (2) trust in doctor and hospital, (3) rapidness of treatment, (4) hospital awareness, and (5) accessibility. As a result of logistic regression analysis, selection factors related to loyal customers were 'hospital facilities and convenience', 'trust in doctor and hospital' and 'rapidness of treatment'. Differences in the degree of importance of three selection factors by customer types appeared for each designated field. Practical Implications : This study confirms the high level of patient experience among inpatients of specialty hospitals. Factors associated with selection of hospital among inpatients with loyalty are 'facilities and convenience of hospitals', 'trust of doctor and hospital' and 'rapidness of treatment'. This study will be meaningful as basic data to systematically enhance the roles and functions of the health care system and to provide securing competitiveness according to designated fields in the management aspect of specialty hospitals.
목적: 소비자들이 안경원을 어떻게 선택하는지에 관한 안경원 선택속성에 관한 중요도 순서와 안경원을 어떤 경로로 선택하게 되는지를 알 수 있는 정보원천에 관한 중요도의 순서를 매겨 안경원 경영에 도움이 되는 연구를 하고자 한다. 방법: 2015년 3월 10일부터 3월 31일 사이에 서울과 경기북부지역의 안경원을 방문한 고객을 대상으로 조사를 실시하였다. 분석방법은 기술통계를 사용하였으며 SPSS v.10.0 통계 패키지 프로그램을 이용하여 분석하였다. 결과: 안경원 선택속성 중요도 상위 5개는 "직원의 친절과 예의", "안경원의 청결", "고객 불만에 직원의 신속한 해결", "직원의 시력검사 및 조제가공실력", "고객 불만과 요구 처리"로 나타났다. 안경원 선택속성 중요도 하위 5개는 "사은품제공", "안경원의 규모나 크기", "개점시간 및 폐점시간", "편리한 주차시설", "호감 있는 직원 용모"인 것으로 나타났다. 안경원 정보원천 중요도 상위 2가지는 "과거의 이용경험", "가족, 친구, 친척 등의 추천으로"인 것으로 나타났다. 안경원 정보원천 중요도 하위 2가지는 "광고 등을 보고"와 "안경원의 특별한 외장을 보고"로 나타났다. 결론: 안경원 경영에서 중요한 점은 광고, 외관, 사은품과 같은 외적인 면보다는 안경사의 실력, 진심어린 고객응대, 과거의 이용경험 등의 내적역량인 것으로 나타났다.
이 연구는 대학생의 전공선택 동기(개인적 동기, 사회적 동기), 학업성취도, 진로성숙도의 상관관계를 파악하고 진로성숙도의 영향요인을 확인하여 진로성숙도 향상을 위한 기초자료를 제공하기 위해 시도되었다. C도 소재 대학생 199명을 대상으로 구조화된 설문지를 이용하여 자료 수집하였다. 전공선택 개인적동기 사회적동기, 학업성취도와 진로성숙도의 상관관계를 살펴본 결과 진로성숙도는 전공선택 개인적동기(r=.417, p=.00)와 유의한 양의 상관관계를 나타냈으며 전공선택 사회적동기, 학업성취도와는 유의한 상관관계가 없었다. 진로성숙도의 영향요인은 전공선택 개인적 동기, 경제활동, 전공계열 순이었으며 설명력은 24%이었다. 따라서 전공과 관련있는 분야에서 경제활동을 할 수 있도록 대학차원의 지원이 필요 할 것으로 보여지며 전공선택시 개인적동기가 중요한 만큼 고등학생을 대상으로 한 진로체험이나 미래 직장체험등의 기회를 폭넓게 제공하여 전공선택시 개인적 동기를 높이는데 주력해야 할 것이다.
This study presents the web based cutting parameter selection system using Group Technology (GT). The GT is basically applied to classify and code the work material and cutting process which are main factors to affect cutting parameter selection. The proposed system has been designed to electronically select proper cutting conditions based on the stored GT database. The existing approaches used in most small and medium sized companies are basically to use manufacturing engineer's experience or to find the recommended values from the manufacturing engineers handbook. These processes are often time consuming and inconsistent, especially when a new engineer is involved. Consequently, the proposed system could automatically and consistently generate the proper cutting conditions (feed, depth of cut, and cutting speed) as soon as relatively simple data input is given thanks to the classified GT database.
As a governmental plan for real estate revitalization, remodeling vertical extension has been permitted. Thus, the Ministry of Land, Infrastructure and Transport preannounced proclaiming the revised Housing Act and establishing the remodeling basic plan, and it is anticipated that the remodeling market will be revitalized in earnest after the enforcement of remodeling vertical extension(April 25th. 2014). As vertical extension is applicable up to 3 stories, the safety of building for remodeling is becoming important, so most remodeling construction works use various methods for structural reinforcement. In this process, the selection of structural reinforcement method has depended on structural engineer's experience and knowledge and there has been a limitation in selecting the optimum structural reinforcement method which considers remodeling project characteristics. Therefore, this study analyzed the factors to determine the kinds of structural reinforcement method in a remodeling project and suggested a process to select the best structural reinforcement method of remodeling construction.
This article examines some factors that should be taken into consideration as the number of arbitrators to constitute arbitral tribunal, how to select them and the characteristics of arbitrators by their expert field, and the various problems that may arise in selection of arbitrators. When dispute parties select one arbitrator or a chairman of arbitral tribunal, they should consider the characteristic of case. When legal problem is more important, they should select a lawyer, whereas when trade practice is more important, they should select a businessman. Especially, when they decide to select a businessman as one arbitrator or a chairman of arbitral tribunal, they allow him not to write the reason of award if possible because he is lack of know-how to write it. Also, dispute parties should acquire the information of the main career and character of arbitrator, his experience of arbitration and so on before they select him.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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