Data cube plays an important role in multi-dimensional, multi-level data analysis. Meeting on-line analysis requirements of data stream, several cube structures have been proposed for OLAP on data stream, such as stream cube, flowcube, S-cube. Since it is costly to construct data cube and execute ad-hoc OLAP queries, more research works should be done considering efficient data structure, query method and algorithms. Stream cube uses H-cubing to compute selected cuboids and store the computed cells in an H-tree, which form the cuboids along popular-path. However, the H-tree layoutis disorderly and H-cubing method relies too much on popular path.In this paper, first, we propose $H^*$-tree, an improved data structure, which makes the retrieval operation in tree structure more efficient. Second, we propose an improved cubing method, $H^*$-cubing, with respect to computing the cuboids that cannot be retrieved along popular-path when an ad-hoc OLAP query is executed. $H^*$-tree construction and $H^*$-cubing algorithms are given. Performance study turns out that during the construction step, $H^*$-tree outperforms H-tree with a more desirable trade-off between time and memory usage, and $H^*$-cubing is better adapted to ad-hoc OLAP querieswith respect to the factors such as time and memory space.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.14
no.5
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pp.175-185
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2019
Despite the rapid growth and importance of social enterprises in recent years, most social enterprises have many limitations such as small business size, financial dependence on government, lack of professional management personnel and knowledge, and low consumer awareness. Therefore, empirical research in the field of marketing is needed for economic independence of social enterprises. This study is based on the following: First, the identity of the social enterprise and the self-image of the consumer, second, the functional correspondence between the consumer's expectation and actual performance of the social enterprise's product, and third, the social value of the social enterprise product, the purpose of this study was to examine the effects of consumer value consistency on customer satisfaction and loyalty to social enterprises. Finally, this study aimed to suggest the moderating role of social enterprise clubs in this process to give implications for the long-term marketing of social enterprises. The results of this study are as follows. First, self-image consistency, functional correspondence, and value correspondence all have positive effects on the satisfaction of social enterprise and its products and form a loyalty. Secondly, whether or not the social enterprise club belonged to them is a moderating variable that raises sensitivity in the effects of self image consistency and functional consistency on customer satisfaction and customer satisfaction on loyalty. It was found to be.
The present study aimed to develop a sports psychological skill training program and to test its applicability to improve the performance of national wheelchair curling players. A total of 4 participants completed the study. Subjects have been to 12 sessions of 6 different psychological skills training programs (routine training, attentional focus training, writing practice training in diary, relation training, self-control training, and positive self-talk training). The effectiveness of psychological skills training has been evaluated with 6 questionnaires and EEG measurement. The result was that psychological skills training had improved coping with adversity, peaking under pressure, and concentration, self-management and reduced anxiety of Korean national wheelchair curling player. The result was that the EEG inter-hemispheric asymmetry index showed negative emotional states before psychological skill training but positive emotional states after. The result implies that psychological skill training plays an important mediating role in bringing about positive effects in the psychological elements and competitiveness in national wheelchair curling players.
Background: Ginsenoside Rb1, a bioactive component isolated from the Panax ginseng, acts as a remedy to prevent myocardial injury. However, it is obscure whether the cardioprotective functions of Rb1 are related to the regulation of endogenous metabolites, and its potential molecular mechanism still needs further clarification, especially from a comprehensive metabolomics profiling perspective. Methods: The mice model of acute myocardial ischemia (AMI) and oxygen glucose deprivation (OGD)-induced cardiomyocytes injury were applied to explore the protective effect and mechanism of Rb1. Meanwhile, the comprehensive metabolomics profiling was conducted by high-performance liquid chromatography and quadrupole time-of-flight mass spectrometry (HPLC-Q/TOF-MS) and a tandem liquid chromatography and mass spectrometry (LC-MS). Results: Rb1 treatment profoundly reduced the infarct size and attenuated myocardial injury. The metabolic network map of 65 differential endogenous metabolites was constructed and provided a new inspiration for the treatment of AMI by Rb1, which was mainly associated with mitophagy. In vivo and in vitro experiments, Rb1 was found to improve mitochondrial morphology, mitochondrial function and promote mitophagy. Interestingly, the mitophagy inhibitor partly attenuated the cardioprotective effect of Rb1. Additionally, Rb1 markedly facilitated the phosphorylation of AMP-activated protein kinase α (AMPKα), and AMPK inhibition partially weakened the role of Rb1 in promoting mitophagy. Conclusions: Ginsenoside Rb1 protects acute myocardial ischemia injury through promoting mitophagy via AMPKα phosphorylation, which might lay the foundation for the further application of Rb1 in cardiovascular diseases.
Urban population concentration and indiscriminate development are causing various environmental problems such as air pollution and heat island phenomena, and causing human resources to deteriorate the damage caused by natural disasters. Urban trees have been proposed as a solution to these urban problems, and actually play an important role, such as providing environmental improvement functions. Accordingly, quantitative measurement and analysis of individual trees in urban trees are required to understand the effect of trees on the urban environment. However, the complexity and diversity of urban trees have a problem of lowering the accuracy of single tree detection. Therefore, we conducted a study to effectively detect trees in Dongjak-gu using high-resolution aerial images that enable effective detection of tree objects and You Only Look Once Version 5 (YOLOv5), which showed excellent performance in object detection. Labeling guidelines for the construction of tree AI learning datasets were generated, and box annotation was performed on Dongjak-gu trees based on this. We tested various scale YOLOv5 models from the constructed dataset and adopted the optimal model to perform more efficient urban tree detection, resulting in significant results of mean Average Precision (mAP) 0.663.
Kwang Bae Yoon;Sunryoung Kim;Seokwan Cheong;Jinhong Lee;Jae Hwa Tho;Seung Hyun Han
Korean Journal of Environmental Biology
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v.40
no.3
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pp.307-315
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2022
In terms of habitat conservation, it is essential to develop a habitat assessment system that can evaluate not only the suitability of the current habitat, but also the health and stability of the habitat. This study aimed to develop a methodology of habitat quality assessment for endangered species by analyzing various existing habitat assessment methods. The habitat quality assessment consisted of selecting targeted species, planning of assessment, selecting targeted sites, assessing performance, calculating grade, and expert verification. Target sites were selected separately from core and potential habitats using a species distribution model or habitat suitability index. Habitat assessment factors were classified into ecological characteristic, landscape characteristic, and species-habitat characteristic. Ecological characteristic consisted of thirteen factors related to health of tree, vegetation, and soil. Landscape characteristic consisted of five factors related to fragment and connectivity of habitat. Species-habitat characteristic consisted of factors for evaluating habitat suitability depending on target species. Since meanings are different depending on characteristics, habitat quality assessment of this study could be used by classifying results for each characteristic according to various assessment purposes, such as designation of alternative habitats, assessment of restoration project, and protected area valuation for endangered species. Forest habitat quality assessment is expected to play an important role in conservation acts of endangered species in the future through continuous supplementation of this system in regard to quantitative assessment criteria and weighting for each factor with an influence.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.11
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pp.933-940
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2017
The modern society is changing paradigm by the 4th industrial revolution. In these changes, the importance of geospatial information leading to the fusion and connection of persons and objects is increasing day by day. GNSS CORS(Continuously Operating Reference Station) plays a pivotal role in the geospatial information by providing basic data for surveying control points, mapping, navigation, geophysical research, and so on. On the other hand, the satellite surveying technologies are developing rapidly and it is necessary to investigate the status of the satellite surveying environment and search for future directions. In this study, the environment related to satellite survey by operation status of domestic and overseas CORS(Continuously Operating Reference Station) was tried to analyze. Through the research, The operation status of NGII and IGS CORS were presented. It was found that the availability ratio of multiple satellites to the CORS of NGII are lower than that of IGS CORS. Considering the improvement of positioning performance by using multiple GNSS, it is necessary to use multi-satellites in the future.
Previous researches have proven that corporate social responsibility(adhere CSR) is positively related to corporate performance. But Most of CSR related researches have several limitations. One of limitations is that those researches treated CSR as unidimensional construct. Almost researchers in the area of CSR concepts insisted that CSR is consist of multi dimensions. Carroll's four dimensions of CSR have been utilized by numerous academicians. Carroll asserted that CSR is composed of four dimensions: economic, legal, ethical, and philanthropic responsibility. But Carroll's dimensions were revised as three dimensions by Schwartz and Carroll, because ethical and philanthropic responsibility are not mutually exclusive. If CSR construct is composed of multiple dimensions, a message related to one of dimensions changes beliefs or evaluations about other dimensions that are not mentioned in the message. This phenomenon is called as "spillover effect". According to Ahluwalia, Unnava, and Burnkrant, negative information spills over to attributes that are associated with the target attributes but not mentioned in the message. Like this, this preponderant effect of negative information over positive information has been termed the "negativity effect". In this paper, authors try to prove the spillover effect and negativity effect among Schwartz and Carroll's three dimensions(economic, legal, and ethical responsibility) of CSR. The results of this study show that messages related to legal and ethical responsibility cause spillover effect and influence consumers' evaluation to other dimensions. Moreover, when negativity effect is added on spillover effect, spillover effect is more increased. It means that negative messages related to legal and ethical responsibility is more harmful to corporate image than negative message related to economic responsibility. The results of this study will help companies to manage corporate image using CSR messages as marketing communication tools. Companies should manage messages related to legal and ethical responsibility for more efficiently managing corporate image. Specially, because negative messages related to legal and ethical responsibility are more harmful to corporate image, companies must take care not to spread out negative message related to legal and ethical responsibility. Finally, we discuss the implications of the findings and limitations.
Organizational ability to analyze and utilize data plays an important role in knowledge management and decision-making. This study aims to investigate the potential application of large language models in corporate data analysis. Focusing on the field of human resources, the research examines the data analysis capabilities of these models. Using the widely studied IBM HR dataset, the study reproduces machine learning-based employee turnover prediction analyses from previous research through ChatGPT and compares its predictive performance. Unlike past research methods that required advanced programming skills, ChatGPT-based machine learning data analysis, conducted through the analyst's natural language requests, offers the advantages of being much easier and faster. Moreover, its prediction accuracy was found to be competitive compared to previous studies. This suggests that large language models could serve as effective and practical alternatives in the field of corporate data analysis, which has traditionally demanded advanced programming capabilities. Furthermore, this approach is expected to contribute to the popularization of data analysis and the spread of data-driven decision-making (DDDM). The prompts used during the data analysis process and the program code generated by ChatGPT are also included in the appendix for verification, providing a foundation for future data analysis research using large language models.
In this paper, we present a study on an AI-based system utilizing the CCTV system within city buses to predict the intentions of boarding and alighting passengers, with the aim of preventing accidents. The proposed system employs the YOLOv7 Pose model to detect passengers, while utilizing an LSTM model to predict intentions of tracked passengers. The system can be installed on the bus's CCTV terminals, allowing for real-time visual confirmation of passengers' intentions throughout driving. It also provides alerts to the driver, mitigating potential accidents during passenger transitions. Test results show accuracy rates of 0.81 for analyzing boarding intentions and 0.79 for predicting alighting intentions onboard. To ensure real-time performance, we verified that a minimum of 5 frames per second analysis is achievable in a GPU environment. his algorithm enhance the safety of passenger transitions during bus operations. In the future, with improved hardware specifications and abundant data collection, the system's expansion into various safety-related metrics is promising. This algorithm is anticipated to play a pivotal role in ensuring safety when autonomous driving becomes commercialized. Additionally, its applicability could extend to other modes of public transportation, such as subways and all forms of mass transit, contributing to the overall safety of public transportation systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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