Purpose The purpose of this study is to identifies the demand pattern categorization of repair parts of Automotive After-sales Service(A/S) and proposes a demand prediction model for Auto repair parts using Long Short-Term Memory (LSTM) of artificial neural networks (ANN). The optimal parts inventory quantity prediction model is implemented by applying daily, weekly, and monthly the parts demand data to the LSTM model for the Lumpy demand which is irregularly in a specific period among repair parts of the Automotive A/S service. Design/methodology/approach This study classified the four demand pattern categorization with 2 years demand time-series data of repair parts according to the Average demand interval(ADI) and coefficient of variation (CV2) of demand size. Of the 16,295 parts in the A/S service shop studied, 96.5% had a Lumpy demand pattern that large quantities occurred at a specific period. lumpy demand pattern's repair parts in the last three years is predicted by applying them to the LSTM for daily, weekly, and monthly time-series data. as the model prediction performance evaluation index, MAPE, RMSE, and RMSLE that can measure the error between the predicted value and the actual value were used. Findings As a result of this study, Daily time-series data were excellently predicted as indicators with the lowest MAPE, RMSE, and RMSLE values, followed by Weekly and Monthly time-series data. This is due to the decrease in training data for Weekly and Monthly. even if the demand period is extended to get the training data, the prediction performance is still low due to the discontinuation of current vehicle models and the use of alternative parts that they are contributed to no more demand. Therefore, sufficient training data is important, but the selection of the prediction demand period is also a critical factor.
Objective : Health insurers and policy makers are increasingly examining the hospital mortality rate as an indicator of hospital quality and performance. To be meaningful, a risk-adjustment of the death rates must be implemented. This study reviewed 5 severity measurement methods and applied them to the same data set to determine whether judgments regarding the severity-adjusted hospital mortality rates were sensitive to the specific severity measure. Methods : The medical records of 584 patients who underwent coronary artery bypass graft surgery in 6 general hospitals during 1996 and 1997 were reviewed by trained nurses. The MedisGroups, Disease Staging, Computerized Severity Index, APACHE III and KDRG were used to quantify severity of the patients. The predictive probability of death was calculated for each patient in the sample from a multivariate logistic regression model including the severity score, age and sex to evaluate the hospitals' performance, the ratio of the observed number of deaths to the expected number for each hospital was calculated. Results : The overall in-hospital mortality rate was 7.0%, ranging from 2.7% to 15.7% depending on the particular hospital. After the severity adjustment, the mortality rates for each hospital showed little difference according to the severity measure. The 5 severity measurement methods varied in their statistical performance. All had a higher c statistic and $R^2$ than the model containing only age and sex. There was a little difference in the relative hospital performance evaluation by the severity measure. Conclusion : These results suggest that judgments regarding a hospital's performance based on severity adjusted mortality can be sensitive to the severity measurement method. Although the 5 severity measures regarding hospital performance concurred, more often than would be expected by chance, the assessment of an individual hospital mortality rates varied by the different severity measurement method used.
Purpose: This study aims to develop a communality model to measure the service quality that the customers encounter on face-to-face and non-face-to-face automobile insurance before and after insurance purchase. Methods: For these purposes, we conduct a five-step program to develop a comprehensive communality model to measure service quality except insurance purchase channels. Results: As a result, we find five communality factors: value-added service for automobile maintenance, value-added service for drivers, quickness, dispatch service, and convenience of the service process. And the relative importance of service quality factors was in the order of value-added service for drivers, the convenience of the service process, quickness, and dispatch service, respectively. Conclusion: This study developed the opportunities to enhance service quality to attract customers. And it contributes to the academic literature by reporting the industry-specific service quality model, which maintains a theoretical gap in the online and offline automobile insurance industry.
Rahim의 논문 (M.G. Rahim, et al., PROC. of ICASSP96, 1996)과 같은 기존의 후처리 방법은 음소 모델과 반모델 (anti-model)의 유사도를 이용하여 음소 단위 신뢰도를 계산하고, 이들의 평균을 단어 단위 신뢰도로 정의한다. 그런데 음소단위의 신뢰도가 동일한 확률밀도함수를 갖는 것이 아니기 때문에 특정단어의 경우 계산된 신뢰도는 대체로 낮은 값을 갖는다. 이를 극복하기 위한 방법으로서, 본 논문에서는 기존의 신뢰도를 통계적으로 정규화한 신뢰도를 제안한다. 즉 음소단위의 신뢰도가 가우시안 분포를 갖는다고 가정한 후 트라이 폰(sri-phone) 단위로 정규화하여 동일한 정규분포를 갖도록 한다. 본 논문에서는 제안된 방법의 검증을 위하여 문맥종속 핵심어 모델과 문맥독립 필러 모델을 이용한 일반적인 핵심어 검출기를 사용하였다. 실험결과 제안된 정규화 신뢰도 (NCM: Normalized Confidence Measure)가 불검출율 (WDR: Missed Detection Rate) 8%정도에서 오검출율 (PAR: false alarm rate)을 0.44에서 0.33 FA/KW/HR (false alarm/keyword/hour)로 저하시켰다. 이것은 오검출율에서 성능이 25% 향상된 것이다.
Recently, the use of digital contents and demand have been increased with expanding users of internet. Thus, the importance of digital contents distribution site's has been increased that deal in commercially. The model that measuring acceptance of web sites is studying lively, however, the web sites that dealing and distributing specific goods to be called digital contents have insufficient theoretical base and model about acceptance of customers. Also, the research that acceptance of existing commercial web sites have limitation to explain systematically which influence on acceptance of digital contents distribution sites. Because, those research connect directly the feature of web sites, the purchase of web sites or the feature of buyers and acceptance. For that reason, it's hard to reflect the feature of digital contents. In this research, to measure customers' acceptance of web sites that distribute digital image, it is based on Technology Acceptance Model by Davis. This research find out the significant cause from survey by users of digital image distribution site. and TAM which has been adapted the analyzation of new site's acceptance can explain the state of digital image distribution site use. This research let us know the evaluation of digital image distribution site and operating strategy as a new business model.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권11호
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pp.759-768
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2020
The purpose of this study is to assess the state of competition in Nepalese banking over the period from 2010 to 2019. This study employs panel data and a non-structural Panzar-Rosse model to measure the degree of competition in the Nepalese banking industry. The first reduced-form equation is applied to gauge competition, and the second model is used to test the long-run equilibrium in the banking market. The finding reveals that the Nepalese banking market is equilibrium in the long-run. It implies that the factor prices do not affect ROA in the long-run. The result of the H-statistic shows that the Nepalese banking system is operating under the state of perfect competition and is shifted from monopolistic competition to perfect competition. The reduced-form model reveals that the interest income is positive and significantly affected by factor prices. Similarly, the macroeconomic variable GDP growth is positively related to interest income. On the contrary, the bank's specific factors risk and the number of bank branches are inversely associated with the regressand. The outcomes of the study may be advantageous to the policymakers, especially to Nepal Rastra Bank to implement monetary policy and M&A policy for the stability and growth of the financial system of Nepal.
Batch test methods have developed for a long time to measure kinetic and stoichiometric parameters which are required to perform steady state design and mathematical modelling of activated sludge processes. However, at various So/Xo ratios, abnormal behaviors of ordinary heterotrophic organism in batch tests have been reported in many researches. Thus, in this research, abnormal behaviors of heterotrophs in batch tests were investigated at various So/Xo conditions by measuring and interpreting oxygen utilization rate. As So/Xo ratio increased, the calculated values of maximum specific growth rates, ${\mu}_{H,max}$ and $K_{MP,max}$, increased. However, at a certain point of So/Xo (around 10mgCOD/mgMLAVSS), ${\mu}_{H,max}$ and $K_{MP,max}$ values started to decrease. According to this observation, three prominent behaviours of heterotrophs were identified at various So/Xo conditions. (1) At low So/Xo region (below 5 mgCOD/mgMLAVSS), the oxygen utilization rate of heterotrophs in batch tests were almost stable and consequently yielded lower maximum specific growth rate. (2) At high So/Xo region (up to 5~10 mgCOD/mgMLAVSS), oxygen utilization rate incresed sharply with time and indicated more upward curvature than the predicted OUR with conventional activated sludge model, which consists of single hetetrotrophs group. Thus, in this region, competition model of two organisms, fast-grower and slow-grower, seemed to be appropriate. (3) At extremely high So/Xo region (over 10mgCOD/mgMLAVSS), significant oxygen utilization rate was still observed even after depletion of readily biodegradable COD. This might be caused by retarded utilization of intermediates which were generated by self inhibition mechanism in the process of RBCOD uptake.
The paper presents a simplified force-based seismic design procedure for the preliminary design of steel haunch retrofitting for the seismic upgrade of deficient RC frames. The procedure involved constructing a site-specific seismic design spectrum for the site, which is transformed into seismic base shear coefficient demand, using an applicable response modification factor, that defines base shear force for seismic analysis of the structure. Recent experimental campaign; involving shake table testing of ten (10), and quasi-static cyclic testing of two (02), 1:3 reduced scale RC frame models, carried out for the seismic performance assessment of both deficient and retrofitted structures has provided the basis to calculate retrofit-specific response modification factor Rretrofitted. The haunch retrofitting technique enhanced the structural stiffness, strength, and ductility, hence, increased the structural response modification factor, which is mainly dependent on the applied retrofit scheme. An additional retrofit effectiveness factor (ΩR) is proposed for the deficient structure's response modification factor Rdeficient, representing the retrofit effectiveness (ΩR=Rretrofitted /Rdeficient), to calculate components' moment and shear demands for the retrofitted structure. The experimental campaign revealed that regardless of the deficient structures' characteristics, the ΩR factor remains fairly the unchanged, which is encouraging to generalize the design procedure. Haunch configuration is finalized that avoid brittle hinging of beam-column joints and ensure ductile beam yielding. Example case study for the seismic retrofit designs of RC frames are presented, which were validated through equivalent lateral load analysis using elastic model and response history analysis of finite-element based inelastic model, showing reasonable performance of the proposed design procedure. The proposed design has the advantage to provide a seismic zone-specific design solution, and also, to suggest if any additional measure is required to enhance the strength/deformability of beams and columns.
Purpose: The purpose of this study was to analyze the concept of social support of nursing students using a hybrid model and to derive a definition and attributes of social support through theoretical, fieldwork, and final analysis stages. Methods: Twenty-nine studies were analyzed in the theoretical stage. Seventeen in-depth interviews were conducted with nursing students in the fieldwork stage. In the final analysis stage, the concept of social support was defined and the attributes were derived by integrating the theoretical and fieldwork stages. Results: The attributes of social support of nursing students identified in the final analysis consisted of two dimensions and eight attributes. The two dimensions were structural and functional support. The eight attributes were social network, educational, emotional, informational, economic, positive evaluation, self-esteem support, and support by providing a role model provision. The structural dimension included the social network support attribute. The functional dimension included the remaining seven attributes. Educational support and support by providing of a role model provision were newly derived attributes that reflected specific characteristics of nursing students. Conclusion: Based on the results of this study, we suggest that researchers should attempt to develop a scale to measure the social support of nursing students.
Nielsen, Emil K.;Bram, Mads V.;Frutiger, Jerome;Sin, Gurkan;Lind, Morten
Nuclear Engineering and Technology
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제50권4호
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pp.532-541
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2018
Decision support systems are a key focus of research on developing control rooms to aid operators in making reliable decisions and reducing incidents caused by human errors. For this purpose, models of complex systems can be developed to diagnose causes or consequences for specific alarms. Models applied in safety systems of complex and safety-critical systems require rigorous and reliable model building and testing. Multilevel flow modeling is a qualitative and discrete method for diagnosing faults and has previously only been validated by subjective and qualitative means. To ensure reliability during operation, this work aims to synthesize a procedure to measure model performance according to diagnostic requirements. A simple procedure is proposed for validating and evaluating the concept of multilevel flow modeling. For this purpose, expert statements, dynamic process simulations, and pilot plant experiments are used for validation of simple multilevel flow modeling models of a hydrocyclone unit for oil removal from produced water.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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