Purpose. This study compares and analyzes customer service on customer satisfaction and customer royalty on customer satisfaction targeting the customers visiting a hospital or a clinic which is franchised or not. And it aims at helping business rationalization for a medical institution. Methods. This paper conducts a survey and selects a sample of 670 customers except the missing value targeting the customers of 4 primary health care institutions and 4 bigger health care institutions in Seoul and Gyeonggi province. It conducts frequency analysis for the purpose of investigating the respondents' generic characteristic and factor of their medical institution selection, and factor analysis, reliability analysis and regression analysis for the hypothesis testing. Results. The first hypothesis testing result is significant in level of significance of 0.01. The second one is the same as the first one, but the dummy variable shows a negative regression coefficient(-0.479). The third one is significant in level of significance of 0.01, but the forth one is not significant. And the respondents prioritize website(Home page) and convenience in use of a hospital procedure for selecting a hospital or a clinic. Conclusions. The additional analysis finds that the franchised group has more satisfaction than none franchised group. But in case of their royalty, the average of franchised and none franchised groups are not significantly different. Therefore, the results of this paper reveal to support the results of the advanced researches.
The purpose of this study is to provide for the basic data useful to the effective production and marketing of the foundation garments befitting adult women's body shapes and preferences, and thereby, help them improve their apparel life. For this purpose, 563 Korean adult women aged between 20-59 were sampled to survey their recognition and actual wearing condition of foundation garments and positively identify the factors affecting the practices and thereupon, determine the correlations among them by age group. Data is processed by a computer (SAS) and analyzed by using frequency, percentage, ${\chi}^2$-test, ANOVA, Duncan-test. The main results of this study are as follows; 1. The most of the adult women were aware of the basic underwear terminologies and the absolute majority of them wore brassieres, while a half of them used the girdles. In contrast, only a small portion of them wore body suites or waste-nippers and the absolute minority of them had garterbelts. 2. The use of the foundations depended much on users' ages or seasons. They had begun to wear brassieres and girdles at their age of 15 on average, and bodysuites, waist-nippers or garterbelts around their age of 20 depending on their individual needs. 3. The adult women had 3-6 brassieres and 2-3 girdles on average, but only a minority of them owned one or two body suites, waist-nippers or garterbelts. They had ever used the functional foundations (11.5%) or imported foundations (35.9%), It has been found through this study that adult women's recognition and actual wearing condition of their foundation garments differ by age group, which may well suggest that foundation production need to take such age-wise practices into consideration in setting up their foundation production and marketing strategies.
Seon-Ju Sim;Ji-Hye Kim;Min-Hee Hong;Su-Min Hong;Myung-Jin Lee
치위생과학회지
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제24권3호
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pp.171-180
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2024
Background: The Fourth Industrial Revolution highlights the importance of artificial intelligence (AI) and digital literacy in dental hygiene education. However, research on students' attitudes toward AI and their digital literacy levels is limited. Therefore, this study investigated the attitudes of dental hygiene students toward AI and digital literacy levels. Methods: In total, 167 dental hygiene students in Baekseok University participated in the study and provided informed consent. The survey tool included general characteristics, smartphone usage patterns, attitudes toward AI, and digital literacy levels. Attitudes toward AI and digital literacy based on general characteristics and smart device usage were analyzed using t-tests and one-way ANOVA. Correlations among attitudes toward AI, digital literacy awareness, and digital literacy behaviors were analyzed using Pearson's correlation analysis. The impact of AI attitudes and digital literacy awareness on digital literacy behavior was examined using linear regression analysis. Results: Students with higher interest in their major had more positive attitudes toward AI, and those with higher smart device usage showed increased AI attitudes and digital literacy (p<0.05). Simple frequency or duration of smartphone use did not affect digital literacy, but students who perceived their smart device usage positively and believed that they used smart devices effectively in their studies exhibited higher levels of digital literacy (p<0.05). A positive attitude toward AI is associated with higher levels of digital literacy (p<0.05). Digital literacy awareness and attitudes toward AI influenced digital literacy behavior (p<0.05). Conclusion: These results suggest that the qualified utilization and application of digital devices in dental hygiene education are important. Improving the educational curriculum is necessary; as a result, digital technology can be effectively utilized, and various educational programs should be introduced to enhance digital literacy.
전자상거래에서 최근 대부분의 개인화된 추천 시스템들은 협력적 필터링 기술을 적용하고 있다. 이 방법은 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들간의 유사도 가중치를 계산한다. 이때 일반적으로 피어슨 상관계수를 많이 사용한다. 그러나 이 방법은 두 사용자가 공통으로 선호도를 평가한 아이템들이 있을 때만 상관관계를 계산할 수 있으므로 예측의 정확도는 떨어진다. 사용자 유사도 가중치는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하는 경우 뿐만 아니라 개인화된 추천 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 정보검색 분야의 벡터 유사도, 엔트로피, 역 사용자 빈도, 기본 선호도 평가를 적용하여 유사도 가중치 공식에 대해서 살펴보고, 추천 시스템의 예측 정확도 향상에 대해서도 실험을 통해 확인해 보았다. 실험 결과는 엔트로피를 이용한 유사도 가중치에 기본 선호도 평가를 결합하는 방법이 가장 성능이 우수함을 알 수 있다.
Hussain, Muzamal;Naeem, Muhammad Nawaz;Shahzad, Aamir;Taj, Muhammad;Asghar, Sehar;Fatahi-Vajari, Alireza;Singh, Rahul;Tounsi, Abdelouahed
Advances in Computational Design
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제5권4호
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pp.363-380
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2020
In this paper, a cylindrical shell is immersed in a non-viscous fluid using first order shell theory of Sander. These equations are partial differential equations which are solved by approximate technique. Robust and efficient techniques are favored to get precise results. Employment of the Rayleigh-Ritz procedure gives birth to the shell frequency equation. Use of acoustic wave equation is done to incorporate the sound pressure produced in a fluid. Hankel's functions of second kind designate the fluid influence. Mathematically the integral form of the Lagrange energy functional is converted into a set of three partial differential equations. Throughout the computation, simply supported edge condition is used. Expressions for modal displacement functions, the three unknown functions are supposed in such way that the axial, circumferential and time variables are separated by the product method. Comparison is made for empty and fluid-filled cylindrical shell with circumferential wave number, length- and height-radius ratios, it is found that the fluid-filled frequencies are lower than that of without fluid. To generate the fundamental natural frequencies and for better accuracy and effectiveness, the computer software MATLAB is used.
Efforts to employ smart home sensors to monitor the indoor activities of elderly single residents have been made to assess the feasibility of a safe and healthy lifestyle. However, the bathroom remains an area of blind spot. In this study, we have developed and evaluated a new edge computer device that can automatically detect water usage activities in the bathroom and record the activity log on a cloud server. Three kinds of sound as flushing, showering, and washing using wash basin generated during water usage were recorded and cut into 1-second scenes. These sound clips were then converted into a 2-dimensional image using MEL-spectrogram. Sound data augmentation techniques were adopted to obtain better learning effect from smaller number of data sets. These techniques, some of which are applied in time domain and others in frequency domain, increased the number of training data set by 30 times. A deep learning model, called CRNN, combining Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network was employed. The edge device was implemented using Raspberry Pi 4 and was equipped with a condenser microphone and amplifier to run the pre-trained model in real-time. The detected activities were recorded as text-based activity logs on a Firebase server. Performance was evaluated in two bathrooms for the three water usage activities, resulting in an accuracy of 96.1% and 88.2%, and F1 Score of 96.1% and 87.8%, respectively. Most of the classification errors were observed in the water sound from washing. In conclusion, this system demonstrates the potential for use in recording the activities as a lifelog of elderly single residents to a cloud server over the long-term.
최근 정보 기술의 발전에 따라 다양하고 폭넓은 정보들이 디지털 형태로 빠르게 생산 및 배포되고 있다. 사용자가 이러한 정보과잉 속에서 자신이 원하는 정보를 단시간 내에 검색하는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 따라서 유비쿼터스 상거래에서 사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 개인화된 추천 시스템이 등장하였으며, 더 나아가 사용자가 원하는 아이템을 예측하고 추천해주고 있으며 이를 위해 협력적 필터링을 적용하고 있다. 이는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들간의 유사도 가중치를 계산한다. 본 연구는 정보의 속성에 대한 사용자의 선호도를 고려하지 않은 문제를 개선하기 위하여 연관 이웃 마이닝을 사용하여 대표속성에 대한 연관 사용자의 선호도를 협력적 필터링에 반영하였다. 연관 이웃 마이닝은 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 속성을 추출하여 유사한 성향을 가진 연관 사용자를 군집한다. 제안된 방법은 사용자가 아이템에 대해서 평가한 MovieLens 데이터 집합을 대상으로 평가되었으며, 기존의 nearest neighbor model과 K-means 군집보다 그 성능이 우수함을 보인다.
A number of scientific researches are currently being conducted on the potential health hazards of power frequency electric and magnetic field (EMF). There exists a non-objective and psychological belief that they are harmful, although no scientific and objective proof of such exists. This possible health risk from ELF magnetic field (MF) exposure, especially for children under 17 years of age, is currently one of Korea's most highly contested social issues. Therefore, to assess the magnetic field exposure levels of those children in their general living environments, the personal MF exposure levels of 436 subjects were measured for about 6 years using government funding. Using the measured database, estimation formulas were developed to predict personal MF exposure levels. These formulas can serve as valuable tools in estimating 24-hour personal MF exposure levels without directly measuring the exposure. Three types of estimation formulas were developed by applying evolutionary computation methods such as genetic algorithm (GA) and genetic programming (GP). After tuning the database, the final three formulas with the smallest estimation error were selected, where the target estimation error was approximately 0.03 ${\mu}T$. The seven parameters of each of these three formulas are gender (G), age (A), house type (H), house size (HS), distance between the subject's residence and a power line (RD), power line voltage class (KV), and the usage conditions of electric appliances (RULE).
기존의 Levenshtein distance 알고리즘은 어휘들 간의 순서가 정해져 있지 않은 경우에 사용되므로 어휘 탐색 작업의 중요도를 구분할 수 없는 단점을 가진다. 본 연구에서 제안하는 개선된 Levenshtein 방법에서는 효율적으로 사용빈도에 따라 어휘들을 탐색하고, 어휘들 간의 순서를 가지는 가중치를 부여한다. 따라서 어휘의 수가 증가하는 경우에도 효율적으로 사용빈도에 따라 어휘를 탐색하여 인식율이 저하되는 단점을 해결하고, 인식 시간을 향상 및 탐색 공간의 효율적으로 관리할 수 있는 장점을 가진다. 제안한 시스템을 분석한 결과 실내 환경에서 어휘 종속 인식률은 97.81%, 어휘 독립 인식률은 96.91%의 인식률을 나타났다. 또한, 실외 환경에서 어휘 종속 인식률은 91.11%, 어휘 독립 인식률은 90.01%의 인식률을 나타났다.
본 논문에서는 태양광 컨버터로서 변형된 벅-부스트 컨버터를 제안하고 분석하며, 출력을 증가시키고 출력전압의 리플을 저감하기 위한 새로운 병렬 구동 기법을 제안한다. 변형된 컨버터의 입ㆍ출력 관계는 기존의 승압형 컨버터인 부스트 컨버터와 동일하지만, 출력단자의 구성을 변형시켜 출력 콘덴서의 동작전압과 커패시턴스 용량을 저감시킬 수 있는 장점을 가진다. 또한 변형된 컨버터와 전류 제어 기법을 이용하는 제안된 병렬구동 기법은 기존병렬 구동 방식의 전류 분배에 대한 불평등 문제를 해결할 수 있으며, 부가적인 스위칭 손실의 증가 없이 등가 스위칭 주파수를 증가 시킬 수 있어 출력전압 리플 저감에 효과적이다. 제안된 병렬 구동 기법의 타당성을 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통하여 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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