본 연구에서는 TOD는 대중교통수단의 분담율 제고가 목적인데 이를 위한 정책대안의 모색에 필요한 새로운 분석기법을 제시하였다. 교통수단의 결정요인은 개인 특성과 라이프스타일 그리고 도시공간특성인데 이 요인들은 상호의존적으로 복합적 결합작용은 한다. 또한 개인과 그룹 및 지역 특성은 서로 다른 차원에서 상호의존성을 갖는다. 전통적 회귀분석과는 달리 위계적 분석모형은 요인들 간의 상호의존성과 복합결합적 영향관계를 규명하는 장점이 있다. 이러한 분석 기법에 의한 결과는 보다 효율적인 TOD정책 대한의 모색에 많은 기여를 할 것으로 기대된다.
As the competition among hospitals become intensified, hospital management is required to carry out more effective marketing and positioning of the hospital. Successful positioning of a hospital requires the knowledge about how the concrete attributes inherent in the medical service associated with the customer values that customers seek eventually in the medical service. Thus, it is required for hospital management to understand which hospital attributes should be emphasized in order to improve the customer values. The hierarchical structure of service attributes can provide valuable information about effective positioning and advertising. To obtain such knowledge, we employed the order analysis technique as an objective means-end chain method. Order analysis is useful for identifying the causal structure among attributes. Thus, we can examine the underlying causal relationship and eventually the vertical structure of hospital selection attributes. For this study, we conducted a survey to obtain 370 responses for the analysis. The result suggests that hospital management had better increase the scale of hospital, improve the services of health care providers, and modernize the hospital facilities and equipments so as to enhance customer values and eventually to lead them to recommend the hospital to others. Our findings would provide the valuable information for hospital management to develop the more effective hospital positioning and marketing strategies.
연구목적: 연구의 목적은 도시특성과 개인특성이 개인의 건강수준에 미치는 영향관계를 분석하는 것이다. 연구방법:본 연구는 2016년 우리나라 지방자치단체에 대한 도시특성과 개인특성이 개인의 건강수준에 미치는 영향관계를 위계선형모형으로 분석하였다. 연구결과: 도시특성이 개인특성과 더불어 개인이 건강수준에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그 영향 정도가 매우 크나 일부 변수들은 통계적으로 유의하지 않아 향후 도시정책에 보다 세밀한 연구가 필요하다. 결론:도시특성은 개인의 건강수준에 영향을 미치지만 개별적인 도시정책의 변수에 대한 추가 연구가 필요하다.
This study is to grasp a trend of profitability classified by characteristics of hospitals and to analyze related factors. Subjects are 145 hospitals which have gotten the standardization audit by Korean Hospital Association during 1998-200l. Profitability was measured in the aspect of operation profit rate with operating margin to gross revenue as proxy variables. Independent variables were classified by general factors (ownership, number of beds, period of establishment, competition), financial factors (liabilities to total assets, current ratio, fixed ratio, total asset turnover, inventories turnover), and factors related to patient treatment (average length of stay, bed occupancy rate, new outpatient ratio, admission ratio of outpatients, number of patients per specialist, personnel costs per adjusted inpatient, administrative costs per adjusted inpatient). Hierarchical multiple regression analysis model was used in this study. As a result of hierarchical multiple regression analyzation of operating margin to gross revenue, adjustive $R^2$ of general factors was relatively more powerful. The factors had significant effect on operating margin to gross revenue were ownership(+), number of beds(+), competition(+), current ratio(+), fixed ratio(+), total asset turnover(+), personnel costs per adjusted inpatient(-).
We propose a method using QFD for design the hierarchical structure of AHP. This method provides definition for each area of House of Quality and design the hierarchical structure of the bottom-up QFD/AHP in which the upper hierarchy is designed through the classification of common characteristics with a focus on the lower hierarchy. Finally, we apply it to the development of an evaluation index for selecting heavy lifting service providers. This study has significance as the first instance of designing the archical structure of AHP after objectively verifying whether MECE condition, the basic requirement for AHP design, is satisfied.
Autonomous radiation source detection has long been studied for radiation emergencies. Compared to conventional data-driven or path planning methods, deep reinforcement learning shows a strong capacity in source detection while still lacking the generalized ability to the geometry in unknown environments. In this work, the detection task is decomposed into two subtasks: exploration and localization. A hierarchical control policy (HC) is proposed to perform the subtasks at different stages. The low-level controller learns how to execute the individual subtasks by deep reinforcement learning, and the high-level controller determines which subtasks should be executed at the current stage. In experimental tests under different geometrical conditions, HC achieves the best performance among the autonomous decision policies. The robustness and generalized ability of the hierarchy have been demonstrated.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권5호
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pp.1343-1356
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2013
Cloud computing has emerged as perhaps the hottest development in information technology at present. This new computing technology requires that the users ensure that their infrastructure is safety and that their data and applications are protected. In addition, the customer must ensure that the provider has taken the proper security measures to protect their information. In order to achieve fine-grained and flexible access control for cloud computing, a new construction of hierarchical attribute-based encryption(HABE) with Ciphertext-Policy is proposed in this paper. The proposed scheme inherits flexibility and delegation of hierarchical identity-based cryptography, and achieves scalability due to the hierarchical structure. The new scheme has constant size ciphertexts since it consists of two group elements. In addition, the security of the new construction is achieved in the standard model which avoids the potential defects in the existing works. Under the decision bilinear Diffie-Hellman exponent assumption, the proposed scheme is provable security against Chosen-plaintext Attack(CPA). Furthermore, we also show the proposed scheme can be transferred to a CCA(Chosen-ciphertext Attack) secure scheme.
The purpose of this study is to examine the influence of family mealtime on the childrens' school adaptation. This study uses data from the 2012 Survey on Child Education and School Involvement of Parents by the Center for Family-School Partnership Policy Research at Seoul National University. Survey data was collected from 1500 parents with school-aged children. For the data analysis, Chi sqaure test and hierarchical linear regression analyses were conducted. The results of these analyses showed that the numbers of family meals shared averaged 4.26 times per week for breakfast and 4.33 times per week for dinner. There were significant differences in the number of family meals shared together according to school level, residence area, and parent employment status, and household income. In addition, childrens' school adaptation was significantly different depending on school level, parent gender, parent education, and parent employment status. Finally, according to the hierarchical regression analyses, the number of family meals shared significantly predicted childrens' school adaptation. The greater number of family meals shared, the stronger the childrens' school adaptation. These results indicate that family mealtime has a positive effect on childrens' school adaptation. This study suggests that family mealtime is an indicator of family strength and it needs to guarantee family shared time at least to have a dinner together. This study could provide grounds for making family policy and education policy in order to guarantee family shared time.
Purpose: This study was conducted to measure the relationships between ecological factors and Navy personnel's physical activity (PA) based on McLeroy's Ecological model. Methods: A cross-sectional survey was conducted with a convenience sample of 184 Navy personnel working in 10 Navyships. A self-reporting questionnaire consisted of measures of intrapersonal, interpersonal, organizational and community factors related to Navy personnel` s PA. Data were analyzed by descriptive statistics, $x^2$-test, t-test, analysis of variance, and hierarchical multiple regression using SPSS/WIN 17.0 programs. Results: Their mean PA level was $2,848.1{\pm}3,344.5$ MET-min/week, and mostly moderate level (50.5%). Hierarchical multiple regression analysis showed that religion, working department, working type, perceived health status and community environment were significant PA correlates. Conclusion: Community environmental factors as well as intrapersonal factors were significantly associated with Navy personnel's PA, indicating that community health nurses should expand an approach for individual-level behavioral change to incorporate Navy personnel specific community environmental barriers into PA interventions.
본 논문에서는 단일 영상을 기반으로 초해상도를 생성하는 과정에서 계층 구조를 거쳐 추출된 보조 경계 특징을 이용한 방법을 제안하였다. 초해상도의 품질을 향상시키기 위해서는 영상 내 경계 영역을 선명하게 표현하면서도 각 영역의 형태를 명확하게 구분하여야 한다. 제안하는 방법은 초해상도 과정에서 품질을 결정하는 중요한 요인인 경계 영역을 입력 영상의 구조적 형태를 유지하면서 개선된 초해상도 결과를 생성하기 위해 딥러닝 기반의 초해상도 방법에서 영상의 경계 영역 정보를 보조적으로 활용하는 구조를 사용하였다. 딥러닝 기반의 초해상도를 수행하기 위한 그룹 컨볼루션 구조에 더해 보조 경계 추출을 위한 고주파 대역의 정보를 기반으로 별도의 계층적 구조의 경계 누적 추출 과정을 수행하여 이를 보조 특징으로써 활용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 기존 초해상도 대비 PSNR과 SSIM에서 약 1%의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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