In this study, a new analytical techniques is proposed for seeking policy alternatives aimed at objectives of TDM, increasing the transit rideshare. Determinants of travel mode such as personal characteristics, lifestyle, and urban spatial characteristics are interdependent and have combined effect on decision. In addition, individuals, groups, and regional characteristics have interdependencies at different levels. Unlike traditional regression analysis, hierarchical analysis model has the advantage of identifying interdependencies and complex relationship between the combined impact factors. This analysis technique is expected to be a significant contribution to seek a more efficient TOD policy.
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.
Purpose: The purpose is to analyze a relationship between urban characteristics and individual characteristics on the health level of individuals. Method: This study analyzed the relationship between urban characteristics and individual characteristics on individual health level in 2016 for local governments in Korea using a hierarchical linear model. Results: It was found that urban characteristics, along with individual characteristics, have a significant effect on the health level of individuals. Although the degree of influence is very large, some variables are not statistically significant, so more detailed research is needed for future urban policy. Conclusion: Although urban characteristics affect an individual's health level, additional research is needed on the variables of individual urban policies.
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(-).
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.36
no.3
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pp.51-62
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2013
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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v.7
no.5
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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.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.18
no.3
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pp.103-116
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2014
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.
In this paper, we proposed a method using sub-edge information extracted through a hierarchical structure in the process of generating super resolution based on a single image. In order to improve the quality of super resolution, it is necessary to clearly distinguish the shape of each area while clearly expressing the boundary area in the image. The proposed method assists edge information of the image in deep learning based super resolution method to create an improved super resolution result while maintaining the structural shape of the boundary region, which is an important factor determining the quality in the super resolution process. In addition to the group convolution structure for performing deep learning based super resolution, a separate hierarchical edge accumulation extraction process based on high-frequency band information for sub-edge extraction is proposed, and a method of using it as an auxiliary feature is proposed. Experimental results showed about 1% performance improvement in PSNR and SSIM compared to the existing super resolution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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