The main aim of the paper is to provide an empirical analysis on patient satisfaction as an indicator of service quality in Malaysian public hospitals. Self-administered questionnaires were administered to patients by convenience sampling. Two sets of questionnaires were used, one for inpatient and another one set for outpatient. Selection of hospitals was made according to states in Peninsular Malaysia. 23 hospitals covering all state level hospitals, the National Referral Centre and selected district hospitals were chosen as respondent hospitals. Two dimensions of service quality emerged, namely clinical and physical dimension of service. Both outpatient and inpatient were found to be more satisfied with clinical dimension of service than physical dimension. For outpatient satisfaction, there was positive correlation between waiting time and patient satisfaction. Patient satisfaction was also found to be higher in the smaller district hospitals than in the larger state hospitals. For clinical dimension of service, patients were satisfied with the services of doctors and nurses, while for physical dimension of service, patients were satisfied with the cleanliness of the facilities. The ability of the research to be conducted by random sampling was inhibited by the reluctance of patients to cooperate, which led to the use of convenience sampling. Studies have also shown that patients are reluctant to express their feelings on services provided by their caregivers. The study provides primary data for a nationwide study on patient satisfaction in Malaysian public hospitals, for both inpatient and outpatient.
In this paper, a study was performed on classifying a rock mass into multiple classes as in rock mass classification systems, such as RMR system and Q system etc. In a situation with only limited quantitative data available, it was sought to employ a way of incorporating qualitative data in a systematical and reasonable manner. It is based on the realm of Geostatistics. In particular, indicator kriging technique, which is one of non-parametric approaches, was used. As a selection criterion for an optimal classification, the cost of errors was adopted. As a result, the binary rock classification method developed before was extended and generalized for multiple rock classification with its total number of classes unlimited.
Scheduled inspections of common crossings are one of the main cost drivers of railway maintenance. Prognostics and health management (PHM) approach and modern monitoring means offer many possibilities in the optimization of inspections and maintenance. The present paper deals with data driven prognosis of the common crossing remaining useful life (RUL) that is based on an inertial monitoring system. The problem of scheduled inspections system for common crossings is outlined and analysed. The proposed analysis of inertial signals with the maximal overlap discrete wavelet packet transform (MODWPT) and Shannon entropy (SE) estimates enable to extract the spectral features. The relevant features for the acceleration components are selected with application of Lasso (Least absolute shrinkage and selection operator) regularization. The features are fused with time domain information about the longitudinal position of wheels impact and train velocities by multivariate regression. The fused structural health (SH) indicator has a significant correlation to the lifetime of crossing. The RUL prognosis is performed on the linear degradation stochastic model with recursive Bayesian update. Prognosis testing metrics show the promising results for common crossing inspection scheduling improvement.
In this paper, we propose a method of predicting the next-day stock price fluctuations of 10 KOSDAQ-listed companies in 5G, autonomous driving, and electricity sectors by training SVM, XGBoost, and LightGBM models from macroeconomic·financial market indicators, technical indicators, social interest indicators, and daily positive indices extracted from online news. In the three experiments to find out the usefulness of social interest indicators and daily positive indices, the average accuracy improved when each indicator and index was added to the models. In addition, when feature selection was performed to analyze the superiority of the extracted features, the average importance ranking of the social interest indicator and daily positive index was 5.45 and 1.08, respectively, it showed higher importance than the macroeconomic financial market indicators and technical indicators. With the results of these experiments, we confirmed the effectiveness of the social interest indicators as alternative data and the daily positive index for predicting stock price fluctuation.
Purpose: This study was conducted to analyze the articles published in the Journal of Korean Biological Nursing Science from 1999 when it began to 2010. Methods: One hundred seventy eight articles were reviewed using analysis criteria developed by the researchers. Results: Thirty-one percent of the research was supported financially. The most used key concepts were in the health and environment domain. For study design, experimental studies were 50.56%, especially quasi-experimental design was most frequently used (22.47%). Selection of subjects by convenience sampling was most frequent (82.58%). The major subjects of study were adult patients (25.68%). Forty-eight percent of the research had verbal consent and 11% had written consent from the participants. Exercise was common intervention (27.87%) in experimental studies. Physiologic indicators (31.65%), cognitive indicator (25.38%), psychosocial indicator (13.21%) and physical indicator (7.31%) were frequently used as a measurement tool. For data analysis, descriptive statistics (28.99%), t-test (15.06%), chi-square test (11.69%) and ANOVA (9.89%) were most frequently used. Conclusion: The number of research papers published in the Journal of Korean Biological Nursing Science has increased. Research topics varied and were mostly conducted on the basis of logical positivism. Further research should be more empirical enough to be utilized in an actual nursing care context.
The objectives of this study were to assign reasonability to importance of weight selection issue in key performance indicator for performance evaluation of Centers for Child-care Foodservice Management (CCFSM) developed by using Balanced Scorecard (BSC), to draw key performance indicator (KPI) by perspective and to analyze differences in recognition on importance. From September 25 to October 9, 2012, we conducted a questionnaire-based study via e-mail, targeting chiefs and team leaders of nationwide 21 CCFSMs (43 persons), officials of local governments where CCFSM was established (21 persons), officials of Korea Food and Drug Administration (2 persons) and foodservice management experts (27 persons) in order to estimate the relative importance on 4 perspectives and 14 KPIs and analyzed its results by using 61 collected data. The results showed that relative importance of perspectives was estimated in order of importance as follows: business performance (0.3519), customer (0.3393), resource (0.1557), learning and growth (0.1531). Relative importance of KPIs was in order of importance as follows: Evaluation of sanitary management level in child-care foodservice facilities (0.1327), Level of customer recognition and behavior improvement (0.1153), performances of round visiting inspection on foodservice, sanitary, safety management, and foodservice consulting (0.0913). Our results showed that the recognition differences exist on the relative importance of perspectives and KPIs between officials of CCFSM, KFDA, local government and foodservice management experts. These observations will form the basis for developing evaluation systems, and it is considered that performance indicators developed on this basis will suggest direction of operation which CCFSM will have to perform.
The objective of this paper is to compare spatial prediction capabilities of univariate kriging algorithms for generating GIS-based thematic maps from ground survey data with asymmetric distributions. Four univariate kriging algorithms including traditional ordinary kriging, three non-linear transform-based kriging algorithms such as log-normal kriging, multi-Gaussian kriging and indicator kriging are applied for spatial interpolation of geochemical As and Pb elements. Cross validation based on a leave-one-out approach is applied and then prediction errors are computed. The impact of the sampling density of the ground survey data on the prediction errors are also investigated. Through the case study, indicator kriging showed the smallest prediction errors and superior prediction capabilities of very low and very high values. Other non-linear transform based kriging algorithms yielded better prediction capabilities than traditional ordinary kriging. Log-normal kriging which has been widely applied, however, produced biased estimation results (overall, overestimation). It is expected that such quantitative comparison results would be effectively used for the selection of an optimal kriging algorithm for spatial interpolation of ground survey data with asymmetric distributions.
It is well known that the quality of job match has strong influence on the efficient allocation of labor resources in the economy on the macro level and also on the productivity of individual worker. Regarding this point we assumed that the selection of preferred job at the job entry can be interpreted as a subjective indicator of job match quality and tried to estimate the effects of such selection on the wage level. For this purpose we suggested random effects switching regression model and applied this model to the data of the Korea Labor Institute Panel Study from 1998 to 2000. As the results of estimation, we found that there exists large wage differentials at least more than fifty percent caused by such selection. Considering the fact that such wage differentials can not be suitably explained by the traditional reasons of the wage discrimination, we suggest the possibility that there also exists large productivity gap caused by the job mismatch and the necessity of improving the job placement service activity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.8
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pp.2894-2909
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2015
As the number of mobile devices such as smart phones and tablets explodes, the need for new services or applications is also rapidly increasing. Smart class application is one of the emerging applications, in which most of contents are distributed to all members of a class simultaneously. It is highly required to select relay nodes to cover shadow area of radio as well as extend coverage, but existing algorithms in a smart class environment suffer from high control packet overhead and delay for exchanging topology information among all pairs of nodes to select relay nodes. In addition, the relay selection procedure should be repeated in order to adapt to the dynamic topology changes caused by link status changes or device's movement. This paper proposes the learning based relay selection algorithm to overcome aforementioned problems. The key idea is that every node keeps track of its relay quality in a fully distributed manner, where RQI (Relay Quality Indicator) is newly defined to measure both the ability of receiving packets from content source and the ability of successfully relaying them to successors. The RQI of each node is updated whenever it receives or relays broadcast packet, and the node having the higher RQI is selected as a relay node in a distributed and run-time manner. Thus, the proposed algorithm not only removes the overhead for obtaining prior knowledge to select relay nodes, but also provides the adaptability to the dynamic topology changes. The network simulation and experimental results prove that the proposed algorithm provides efficient and reliable content distribution to all members in a smart class as well adaptability against network dynamics.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2004.05a
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pp.41-44
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2004
Recently, in the case of domestic, for all that the deterioration environment about the carbonation of reinforced concrete structures is accelerated, systematic diagnosis and researches are not completed. And the selection techniques of repair material and method used under the situation that the indicator and the performance evaluation method are nor established are dependant on existing experience. Therefore, the purpose of this study is intend to present fundamental data for the reasonable selection of repair material and method. durability design and longevity on the deteriorated reinforced concrete structures, through computing the carbonation depth and velocity coefficient by accelerating carbonation test under various accelerating conditions and investigating the application of carbonation evaluation method. The results of this study are as follow; The resistances to carbonation are increased when the W/C ratio if lower and the treatment of surface coating is executed. And the carbonation depth and velocity coefficient according to accelerating carbonation test conditions are increased when the conditions of temperature, relative humidity and $CO_2$density are higher individually.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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