The Smart Network Project is planned for achieving the Internet advanced country by adjusting the Government Future Internet Development as a national agenda. The future Internet is defined as diverse alternative technology and services that can provide optimal services for individual characteristic and situation in anywhere, anytime throughout convergence of communication, broadcasting, and computing to solve the current limitation of the Internet. This paper is to analyze the economic effects of the smart network build-up. For the economic effect analysis, we reclassified the smart network industry classification system and re-drew up 2011 Inter-industry Relations Table by using the Inter-industry Relations Table issued by the Bank of Korea and the RAS techniques. And we analyzed the economic effects that can be drawn from the investment of the smart network industry. As a result, the gross production inductive effect which appears with the economic effect of the smart network establishment project from 2011 to 2015 came out to be about 72 trillion 808.2 billion KW, added value inductive effect of 44 trillion 192.9 billion KW and the employment inductive effect of the job creation of about 412 thousands people. Afterward, it is anticipated that the smart network build-up project to contribute to the improvement of Koreans' daily life. Moreover, this research will be used as a valued basic material in the pursuit of the future network projects.
This research proposes a method that aims to evaluate the risk levels of websites based on exposure risks of privacy information. The proposed method considers two aspects as follows. First, we define the risk levels of each privacy information according to its own inherent risk. Second, we calculate the visiting probability of a webpage to measure the expected of the actual exposure of privacy information on that webpage. In this research, we implemented an system to prove that automatically collects websites and calculates their risk levels. For the experiments, we used a real world dataset consisting of a total of websites for 4 categories such as university, bank, central government agency, and education. The experiment results show that the websites in the bank category are relatively well managed, while the others are needed to cope with the exposure of privacy information. Finally, the proposed method in this research is expected to be further utilized in establishing a priority-based approach to alleviate of the privacy information exposure problems.
As the XML data has been widely used in the Internet, it is necessary to store and retrieve the XML data by using DBMSs. However, relational DBMSs suffer from the model difference between graph structure of the XML data and table forms in relational databases. We propose an ORDBMS-based DTD-dependent XML data management system Xing. Xing stores XML data in a DTD-dependent form in an object database. Since the object database schema has a graph structure and supports multi-valued attributes, mapping from an XML data model and queries into an object data model and OQLs is a simple problem. For rapid storing of large quantities of the XML data, we use SAX parser with customized Xing-tree which requires a small memory space compared with the DOM-tree. Xing also returns the query result in an XML document form. We have implemented the Xing system on top of UniSQL object-relational DBMS for the validity checking and performance comparison. For XML genome data from GenBank, and experimental evaluation shows that Xing can provide significant performance improvement (maximum 10 times) compared with the relational approach.
Hahn, Won-Ho;Kang, Nam Mi;Jung, Ji A;Song, Seunghyun;Park, Suyeon;Kim, Hyun-Jun
Perinatology
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v.28
no.2
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pp.47-58
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2017
Objective: We evaluated the Korean mothers' level of awareness of human milk bank (HMB) in order to find out the issues in establishing HMB in Korea. These mothers had infants younger than 18 months old to find out the issues that would help establishment of HMB in Korea. Methods: The survey questionnaire was developed by a team composed by nurses, neonatologists, obstetricians, nutritionists, health care specialists and faculty members. The internet survey was performed by sending emails to mothers who are registered to M family members and have children younger than 18 months. In total, 864 questionnaire were gathered from 114,469 answers and the results were analyzed. Results: Fifty two point eight percent of the respondents had awareness of HMB. 79.4% of subjects agreed with the necessity of HMB. On the basis of multivariate logistic regression analysis, we found that the numbers of children, awareness of HMB, the concern on the HMB in Korea, and the expected problems in establishing HMB in Korea were significant factors when evaluating the necessity of HMB in Korea. The common factors associated with positive thinking of potential users, donors and recipients were the awareness of HMB, and the experience of feeding own breast milk to other's babies. Conclusion: More than half of Korean women were found to agree with the necessity of HMB in Korea, even though they had concern on infection controls and management of HMB and the purpose and function of HMB was not widely educated. The establishment of HMB in Korea would be effective with public education and considering their demands.
Purpose : A human milk bank collects, processes, eliminates, and stores breast milk from donors and provides breast milk to those in need. The authors hereby present the experiences and the objective lessons obtained through operating a nationwide human milk bank over a period of 2 years. Methods : The characteristics of the donors and the recipients and the amounts of breast milk donated, processed, and received at the East-West Neo Medical Center Human Milk Bank were investigated from August 2007 to August 2009. Results : The donor pool consisted of 131 first-time donors and 39 repeat donors who made 341 and 127 donations, respectively. Seventy-nine percent of the donors resided in the Seoul-Kyunggi area, and 60% of the donors were in their 30s. Most information and motivation came from the Internet (66%) or television (14%). A total of 2,736 L of breast milk was collected, and 1,979 L were processed. The cumulative number of recipients was 160 preterm or full-term infants and 21 adults, each group receiving the breast milk 337 and 41 times, respectively. In total, infants received 1,663 L and adults received 179 L. Conclusion : Through the present study, the role and importance of a human milk bank in collecting, pasteurizing, and storing surplus breast milk in through sanitary, medically proven methods and providing this breast milk to recipients could be appreciated and reevaluated. The authors believe that a national support system is necessary to expand this practice to a nationwide scale.
The digital transformation of finance is accelerating, and digital banking has already become a major banking channel. Banks have traditionally placed importance on CRM(Customer Relationship Management) and have tried to retain their loyal customers, who contribute significantly to the bank, such as long-term transactions, holding accounts with a certain balance or more, and holding loans. In this situation, this study exploratorily analyzed the consumer behavior of digital banking deposits in a major bank of Korea(1,145 samples). Statistical analysis was performed using SPSS. The main findings of the study are summarized as follows. It was found that there were differences of consumer behavior in digital banking deposits by generation, and the MZ generation used digital banking more on holidays than other generations. As a result of analyzing the behavior of existing loyal customers and regular customers of digital banking deposit, there was a significant difference in both the amount and period of the deposit. It was confirmed that the existing loyal customers of the bank also engage in consumer behavior that contributes to the bank in digital banking. In addition, the interaction between the customer type and the date of sign up for the deposit period, which is the goal setting of financial consumers, it was found that there was a significant effect. This study empirically analyzed the consumer behavior of digital banking in a situation where decrease of bank branches and encounters with digital banking. The major concepts of the consumer behavior theory are Loyal Customer, Goal Pursuit, and Habit, which were confirmed in an example of digital banking. The results of this study can suggest practical implications for existing banks and Internet-only banks, including the importance of customer management in digital banking.
This paper presents a measure to classify healthy persons and Parkinson disease patients from the foot pressure of healthy persons and that of Parkinson disease patients using gait analysis based characteristics extraction and Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions (NEWFM). To extract the inputs to be used in NEWFM, in the first step, the foot pressure data provided by the PhysioBank and changes in foot pressure over time were used to extract four characteristics respectively. In the second step, wavelet coefficients were extracted from the eight characteristics extracted from the previous stage using the wavelet transform (WT). In the final step, 40 inputs were extracted from the extracted wavelet coefficients using statistical methods including the frequency distribution of signals and the amount of variability in the frequency distribution. NEWFM showed high accuracy in the case of the characteristics obtained using differences between the left foot pressure and the right food pressure and in the case of the characteristics obtained using differences in changes in foot pressure over time when healthy persons and Parkinson disease patients were classified by extracting eight characteristics from foot pressure data. Based on these results, the fact that differences between the left and right foot pressures of Parkinson disease patients who show a characteristic of dragging their feet in gaits were relatively smaller than those of healthy persons could be identified through this experiment.
As the protein drug industry is growing, protein informations are indispensable for the protein drug development. NCBI and PDB in the U.S., the EMBL in Europe and the DDBJ in Japan are the representative centers for bio information and each center provides specific data for protein information. To obtain specific protein information, users are to be collect them from the service sites of each center and then combine or analyze for their purpose. To facilitate the accessibility to bio data, various R&D activities are running for development of diverse web services relevant to bio data in major data centers or small-scale projects. With the recognition of protein information as pivotal for the protein drug development, DrugBank in Canada, GDSC in the U.S. start to provide integrated informations between drugs and proteins. However, those service does not meet users' demands due to lack of diversity. In Korea, infra structures for bioinformatics are limited and the current services for protein drug information are providing only basic information of the drug including distribution data. This is a pilot study to construct a specialized service for protein drug information in Korean style breaking through the limitations of current services. This study proposed new fields for protein characterization information which had not been provided by current services and evaluated their effectiveness and usability by comparing them to the existing fields with expert survey. As a result, the newly proposed fields for protein characterization have been proven to be useful data fields for the service of protein drug information.
This research investigates training methods for large language models to accurately identify sentiments and comprehend information about increasing and decreasing fluctuations in the financial domain. The main goal is to identify suitable datasets that enable these models to effectively understand expressions related to financial increases and decreases. For this purpose, we selected sentences from Wall Street Journal that included relevant financial terms and sentences generated by GPT-3.5-turbo-1106 for post-training. We assessed the impact of these datasets on language model performance using Financial PhraseBank, a benchmark dataset for financial sentiment analysis. Our findings demonstrate that post-training FinBERT, a model specialized in finance, outperformed the similarly post-trained BERT, a general domain model. Moreover, post-training with actual financial news proved to be more effective than using generated sentences, though in scenarios requiring higher generalization, models trained on generated sentences performed better. This suggests that aligning the model's domain with the domain of the area intended for improvement and choosing the right dataset are crucial for enhancing a language model's understanding and sentiment prediction accuracy. These results offer a methodology for optimizing language model performance in financial sentiment analysis tasks and suggest future research directions for more nuanced language understanding and sentiment analysis in finance. This research provides valuable insights not only for the financial sector but also for language model training across various domains.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.9
no.6
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pp.773-782
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2019
Basel III (Third Basel Accord or Basel Standards) is a global, voluntary regulatory framework on bank capital adequacy, stress testing, and market liquidity risk. Basel III regulatory ratios include capital adequacy, asset soundness, and liquidity. The capital adequacy variables include BIS capital adequacy ratio, BIS tier 1 capital ratio, and tangible common equity ratio. The asset soundness variables include non-performing loan ratio and non-performing loan coverage ratio. The liquidity regulation variables include KRW liquidity coverage ratio and foreign currency liquidity coverage ratio. This study aims to investigate how capital adequacy standard affects efficiency of internet primary banks. As a result of this study, BIS capital adequacy ratio of domestic internet primary banks is lower than that of commercial banks. In order to maintain sustainable operation considering capital adequacy regulations, it is necessary to expand additional capital. In addition, the delinquency rate and non-performing loan ratio of domestic internet primary banks is gradually increasing due to the maturity of high-yield loans in 2019.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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