Competitive bidding in construction is concerned with contractors making strategic decisions in respect of determination of bid price if contractors opt to bid. This study presents a strategy model for deciding optimum tender price with reflecting appropriate profit in competitive bidding using Bayesian regression analysis (BRA). The purpose of the developed model is to help contractors to secure suitable profitability by predicting the actual profit based on key variables. They may affect construction cost at bidding phase, ultimately which help contractors to secure high quality output. The model was tested empirically by application to a bidding dataset collected from a large South Korea contractor. BRA allows contractors to estimate more accurate actual profit by reflecting not only objective information but also subjective experiences and judgments. Consequently, the model can contribute to improvement of decision-making process for setting an optimum tender price.
Industry convergence is the inexorable trend, which has become a fundamental concept to understand the industrial dynamics and to develop business strategies. However, most of the previous studies on convergence have dealt with the issues at the macro-level (technology- or industry-level), little attention has been paid to the analysis of convergence at the micro level (firm-level). Recognizing that firms are the principal agents that develop fusion technologies, it is encouraged to help firms to work together for technology convergence. Therefore, this research proposes a collaboration model for SMEs, since SMEs tend to have novel ideas and are flexible enough to make fusion-technology. To do this, we conducted a survey for Korean SMEs and analyzed their successful cases of collaboration, which was used as a basis to develop the model. The research results will help develop strategy or policy to promote the collaboration between SMEs and ultimately to make a fusion-technology.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권1호
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pp.168-176
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2021
This study developed and evaluated a learning model to improve collaborative problem-solving skills for nursing students taking physiology courses. This one-group pretest-posttest design used the jigsaw cooperative learning method on 30 nursing students from one local university. We analyzed the effect of a cooperative problem- solving learning model using SPSS 21.0 to compare changes in the students' collaborative self-efficacy, problem-solving abilities, and team-member exchange. As a result, the participants showed significant increases in collaborative self-efficacy, problem-solving ability, and team-member exchange after experiencing cooperative problem- solving learning model. Therefore, we will help nursing students improve their communication skills by enhancing their collaborative self-efficacy and help them solve problems effectively in conflict situations.
The transit-oriented development (TOD) model can effectively help to solve urban problems and promote sustainable urban development. The United States and Japan are widely considered the earliest two countries to start TOD practices; however, the origins of TOD models in the two countries were different. The TOD practices in the two countries formed distinct characteristics, yet their differences have been underexplored. This study aims to grasp the characteristics of the TOD model in the two countries through a systematic comparative analysis of 10 typical cities in the United States and Japan that have adopted the TOD model. This paper compares the case cities' three key aspects of the TOD model: public transit system, spatial form, and land use, and summarizes the characteristics of TOD models in the two countries from a city-level perspective, to help deepen the global understanding of TOD.
Objectives: This study is to understand the experiences of overcoming pain of loss of family survivors in Suicide Bereavement Support Group(SBSG). Method: Experiential data was collected by in-depth interview(FGI, individual) to 10 family survivors(over 19) who having an experience participating in SBSG over 5months and analyzed using qualitative methodology. Results: We drew the result that 'SPACE model' which structuralize by 5 stages of suicide survivors' experience of SBSG of time path. SPACE model configured as follow: Stage1, Space in vacuum, the time to feel a sense of overwhelming feeling like pain, fear, alienation after loss of suicide, Stage2, Probing, when to find informations and resources to help survivors themselves, Stage3, Acclimation, having experiences empathy and healing as in SBSG, Stage4, Composure, accepting SBSG meaning as a part of their lives, loss of my family by suicide, and the beginning of bereavement, Stage5, Endurance, overcoming suffering through SBSG and try to help other survivors. Conclusions: SBSG is the opportunity for family survivors to overcome the pains from loss of suicide, shock, anger, grief, etc., and to empower them to help other suicide survivors.
The global impact of the Covid-19 pandemic on education has resulted in the near-complete closure of schools, early childhood education and care (ECEC) facilities, universities, and colleges. To help the educational system with social distancing during this pandemic, in this paper the creation of a simple 3D virtual tour will be of a great contribution. This web cyber tour will be program with JavaScript programming language. The development of this web cyber tour is to help the students and staffs to have access to the university infrastructure at a faraway distance during this difficult moment of the pandemic. The drone and matterport are the two devices used in the realization of this website tour. As a result, Users will be able to view a 3D model of the university building (drone) as well as a real-time tour of its inside (matterport) before uploading the model for real-time display by the help of this website tour. Since the users can enjoy the 3D model of the university infrastructure with all angles at a far distance through the website, it will solve the problem of Covid-19 infection in the university. It will also provide students who cannot be present on-site, with detailed information about the campus.
Global Solar Radiation (GSR) is the key element for performance estimation of any Solar Power Plant (SPP). Its forecasting may help in estimation of power production from a SPP well in advance, and may also render help in optimal use of this power. Seasonal Auto-Regressive Moving Average (SARMA) and Artificial Neural Network (ANN) models are combined in order to develop a hybrid model (SARMA-ANN) conceiving the characteristics of both linear and non-linear prediction models. This developed model has been used for prediction of GSR at Gorakhpur, situated in the northern region of India. The proposed model is beneficial for the univariate forecasting. Along with this model, we have also used Auto-Regressive Moving Average (ARMA), SARMA, ANN based models for 1 - 6 day-ahead forecasting of GSR on hourly basis. It has been found that the proposed model presents least RMSE (Root Mean Square Error) and produces best forecasting results among all the models considered in the present study. As an application, the comparison between the forecasted one and the energy produced by the grid connected PV plant installed on the parking stands of the University shows the superiority of the proposed model.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권7호
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pp.71-78
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2023
Employee turnover is one of the most important challenges facing modern organizations. It causes job experiences and skills such as distinguished faculty members in universities, rare-specialized doctors, innovative engineers, and senior administrators. HR analytics has enhanced the area of data analytics to an extent that institutions can figure out their employees' characteristics; where inaccuracy leads to incorrect decision making. This paper aims to develop a novel model that can help decision-makers to classify the problem of Employee Turnover. By using feature selection methods: Information Gain and Chi-Square, the most important four features have been extracted from the dataset. These features are over time, job level, salary, and years in the organization. As one of the important results of this research, these features should be planned carefully to keep organizations their employees as valuable assets. The proposed model based on machine learning algorithms. Classification algorithms were used to implement the model such as Decision Tree, SVM, Random Frost, Neuronal Network, and Naive Bayes. The model was trained and tested by using a dataset that consists of 1470 records and 25 features. To develop the research model, many experiments had been conducted to find the best one. Based on implementation results, the Neural Network algorithm is selected as the best one with an Accuracy of 84 percents and AUC (ROC) 74 percents. By validation mechanism, the model is acceptable and reliable to help origination decision-makers to manage their employees in a good manner.
이 연구는 저소득층이 디스트레스를 완화하기 위해 사회복지사를 비롯한 전문가로부터 도움을 추구하고자 결정하는 데 기여하는 개인 및 사회인지 요인들의 구조를 살펴보고 보다 적절한 모형을 선정하여 사회복지실천에 유용한 지식을 얻고자 하였다. 편의표집에 의한 저소득층 331명의 자료를 구조방정식모형으로 계획행동이론(TPB)을 응용한 기본모형과 확장된 모형 두 단계로 분석하였다. 우선 TPB 기본모형의 분석을 통해 사회인식을 반영하는 주관적 규범, 도움추구에 대한 긍정적 태도, 자신의 행동통제력 순서로 추구의도에 정적으로 기여하고 다시 의도는 추구결정에 정적인 기여를, 행동통제력은 추구결정에 부적 기여를 하는 것으로 나타났다. 다음 단계로, 디스트레스와 가족지지의 영향을 포함하고 합리적 행동계획인 의도(intention)와 함께 상황에 대한 반응으로서 자진 추구의사(willingness) 경로를 포함하여 확장한 모형을 탐색적으로 검토하였다. 확장모형의 경로분석에서 디스트레스와 가족 지지 각각은 도움추구에 대한 태도, 주관적 규범, 행동통제력에 상당한 수준으로 정적 영향을 주었다. 태도와 주관적 규범은 추구의도와 의사 각각에 유의한 정적 영향을, 행동통제력은 추구의사에 정적 영향을, 추구결정에는 부적 영향을, 그리고 의도는 추구결정에 정적인 직접효과를 보였다. 행동통제력이 추구의사를 통해 추구의도에 미치는 간접효과와 추구의사가 의도를 통해 추구결정에 미치는 간접효과가 유의하였다. 이러한 결과들은 TPB 모형이 저소득층의 전문가 도움추구와 관련되는 개인 및 사회인지 요인들의 관계구조 파악에 유용함을 시사하였고, 특히 주관적 규범의 영향력을 통해 사회인지의 중요성이 함의되었다. 나아가 저소득층의 특수성을 살릴 수 있는 확장모형의 필요성과 함께 행동통제력과 자진 추구의사가 시사하는 클라이언트의 자기의지의 중요성과 활용 등 사회복지실천을 위한 함의를 제시하였다.
In accident analysis, it is essential to understand the causal pathways of the accident. Although numerous accident models have been developed to help analysts understand how and why an accident occurs, most of them do not include all elements related to the accident in various fields. Thus analysis of human error accidents in railway operations using these existing models may be possible, but inevitably incomplete. For a more thorough analysis of the accidents in railway operations, a more exhaustive model of accident causation is needed. This paper briefly reviews four recent accident causation models, and proposes a new model that overcomes the limitations of the existing models for the analysis of human error accidents in railway operations. In addition, the usefulness and comprehensiveness of the proposed model is briefly tested by explaining 12 railway accident cases with the model. The proposed accident causation model is expected to improve understanding of how and why an accident/incident occurs, and help prevent analysts from missing any important aspect of human error accidents in railway operations
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[게시일 2004년 10월 1일]
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