대규모 쓰레기 매립장의 신설계획을 추진하기 위해서는 기존 매립장의 이용상태에 대한 정확한 현황분석을 통해 이용계획이 선행되어야 하며, 이를 위해 현 매립장의 쓰레기 매립양과 도시 경관 및 제반조건에 부합되는 여부를 파악하기 위해 현 매립상태에 대한 정확한 분석이 수반되어야 한다. 본 연구에서는 항공사진촬영에 의해 구축된 수치표고모형을 이용하여 현 쓰레기 매립상태 및 매립양의 정확한 분석을 수행하기 위해 지형분류에 따른 최고 자료보관방법과 면·체적결정방법을 결정함으로써, 현재 쓰레기 매립장의 장래 이용계획에 정확한 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 본 연구의 수행결과 대상지역의 지형분류를 객관적으로 수행하기 위한 알고리즘을 정립하였으며, 표본자료에 대해 각 지형의 최적보관법과 면· 체적결정방법을 결정하였다. 또한 이와 같이 얻어진 결과를 난지도 쓰레기 매립장에 적용함으로써 매립현황 및 매립가능량을 분석할 수 있었다.
Park, Okrim;Kim, Jong Woong;Lee, Hong-Jin;Kil, Dong Yong;Auh, Joong-Hyuck
한국축산식품학회지
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제36권1호
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pp.109-113
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2016
This study aimed to examine the nutrient utilization of rump round meat and lotus root using young (32 wk) and aged hens (108 wk) as an animal model. Rump round meat and lotus root were prepared with or without enzymatic treatment. For each age group of laying hens, a total of 24 Hy-Line Brown laying hens were randomly allotted to one of two dietary treatments with six replicates. For rump round meat, the true total tract retention rate (TTTR) of dry matter (DM) and nitrogen (N) were unaffected by either enzymatic treatment or hen age. However, aged hens had greater (p<0.01) TTTR of energy and crude fat than young hens. Enzymatic treatment did not influence the TTTR of energy or crude fat. In addition, we did not observe any significant interaction between the TTTR of DM, energy, N, or crude fat in rump round meat and hen age or enzymatic treatment. The TTTR of DM remained unchanged between controls and enzyme-treated lotus root for young hens. However, enzyme-treated lotus root exhibited greater (p<0.05) TTTR of DM than control lotus root for aged hens, resulting in a significant interaction (p<0.05). The TTTR of energy and N in lotus roots were greater (p<0.01) for aged hens than for young hens. In conclusion, enzymatic treatment exerted beneficial effects on energy and nutrient utilization in aged hens, suggesting the aged hen model is practical for simulation of metabolism of elderly individuals.
빅데이터는 기업에게 있어 미래의 핵심자산이며 물류부문에도 새로운 경쟁력을 높일 수 있는 핵심적인 요소이다. 그러나 지금까지 물류에서 빅데이터를 어떻게 수집하고 분석하며 활용해야 할지에 대한 연구는 아직 부족하다. 이러한 상황에서 본 연구는 기존 선행연구와 DHL의 연구에서 나타난 물류에서의 빅데이터 분석 및 활용에 대한 결과를 바탕으로 물류기업에게 적용 가능한 하나의 가치모델을 개발하였다. 본 연구의 목적은 물류에서 빅데이터 분석의 활용을 통하여 물류기업의 운영효율성 및 고객경험의 극대화 수준을 향상키시고 빅데이터 활용에 따른 경쟁적 지위와 경쟁력을 향상시키고 새로운 사업기회를 개발하는 데에 있다. 이러한 연구는 물류부문에서 빅데이터 분석의 활용을 위한 가치모델을 새롭게 창출하는 의의가 있으며 향후 물류부문 뿐만 아니라 타 업종에도 적용가능한 시사점을 제공할 수 있다.
Modeling and system development for the fabrication process in the semiconductor manufacturing is presented in this paper. Maximization of wafer production can be achieved by the wafer flow balance under high utilization of bottleneck machines. Relatively simpler model is developed for the fabrication line by considering main characteristics of logistics. Simulation system is developed to evaluate the line performance such as balance rate, utilization, WIP amount and wafer production. Scheduling rules and input rules are suggested, and tested on the simulation system. We have shown that there exists good combination of scheduling and input rules.
The combination of information and technology makes dramatically increase both information quality and quantity. Almost of company utilize customer information for the purpose of increasing sales amount and profitability. The purpose of this paper is to discover customer information's utilization practices in the Korean financial industry. The case of K Bank's information analysis in the inbound and outbound marketing is provided, The customer segmentation is used for the inbound marketing by using RFM analysis. And the loan card model is used for the outbound marketing by using logit analysis.
Background: This study was conducted to evaluate the performance of the Hierarchical Condition Category (HCC) model, identify potentially high-cost patients, and examine the effects of adding prior utilization to the risk model using Korean claims data. Methods: We incorporated 2 years of data from the National Health Insurance Services-National Sample Cohort. Five risk models were used to predict health expenditures: model 1 (age/sex groups), model 2 (the Center for Medicare and Medicaid Services-HCC with age/sex groups), model 3 (selected 54 HCCs with age/sex groups), model 4 (bed-days of care plus model 3), and model 5 (medication-days plus model 3). We evaluated model performance using $R^2$ at individual level, predictive positive value (PPV) of the top 5% of high-cost patients, and predictive ratio (PR) within subgroups. Results: The suitability of the model, including prior use, bed-days, and medication-days, was better than other models. $R^2$ values were 8%, 39%, 37%, 43%, and 57% with model 1, 2, 3, 4, and 5, respectively. After being removed the extreme values, the corresponding $R^2$ values were slightly improved in all models. PPVs were 16.4%, 25.2%, 25.1%, 33.8%, and 53.8%. Total expenditure was underpredicted for the highest expenditure group and overpredicted for the four other groups. PR had a tendency to decrease from younger group to older group in both female and male. Conclusion: The risk adjustment models are important in plan payment, reimbursement, profiling, and research. Combined prior use and diagnostic data are more powerful to predict health costs and to identify high-cost patients.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.890-910
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2014
This paper investigates the spectrum hole utilization of cooperative schemes for the two-way relaying model in order to improve the utilization efficiency of limited spectrum holes in cognitive radio networks with imperfect spectrum sensing. We propose two specific bidirectional secondary data transmission (BSDT) schemes with two-step and three-step two-way relaying models, i.e., two-BSDT and three-BSDT schemes, where the spectrum sensing and the secondary data transmission are jointly designed. In the proposed cooperative schemes, the best two-way relay channel between two secondary users is selected from a group of secondary users serving as cognitive relays and assists the bi-directional communication between the two secondary users without a direct link. The closed-form asymptotic expressions for outage probabilities of the two schemes are derived with a primary user protection constraint over Rayleigh fading channels. Based on the derived outage probabilities, the spectrum hole utilization is calculated to evaluate the percentage of spectrum holes used by the two secondary users for their successful information exchange without channel outage. Numerical results show that the spectrum hole utilization depends on the spectrum sensing overhead and the channel gain from a primary user to secondary users. Additionally, we compare the spectrum hole utilization of the two schemes as the varying of secondary signal to noise ratio, the number of cognitive relays, and symmetric and asymmetric channels.
This study aims to examine the effect of socioeconomic status (hereafter, SES) on healthcare utilization of the patients with rare and incurable diseases. Information of 2,973 patients who were self-employed insured and utilized healthcare service in 2007 was drawn from the National Health Insurance (hereafter, NHI) claim data. SES was set as four groups based on the monthly contribution. Outcome variable was the expense for outpatient and in-hospital services, which was log-transformed and square-rooted in oder to obtain normal distribution. Covariates included age, gender, residence and diagnosis. To examine the effects after controlling for covariates, we employed generalized estimating equation model, since patients with the same diagnosis are likely to have similar characteristics of demographics and healthcare utilization. Univariate statistics showed that lower SES was associated with less utilization of healthcare services. After controlling for covariates, a significantly smaller amount of money was expended for the lowest SES group compared to the highest one. Rural residence was associated with less utilization, except that residents in Seoul significantly more utilized outpatient services in tertiary hospitals. Considering that there is a subsidy program for the low income patients, such differences in healthcare utilization according to SES seems to result from the burden of out-of-pocket payments for uncovered services of the NHI.
Background: The purpose of this study is to evaluate the effect of health insurance coverage expansion for cancer patients on equity in health care utilization and catastrophic expenditure. Methods: To analyze the causal relationship between the policy to expand benefit coverage and the change in health care utilization and out-of-pocket payments of cancer patients, this study employed a difference-in-differences (DID) method. In the DID model, the change in health care utilization, such as health care expenditure, visit days and length of stay, of cancer patients was compared with that of liver disease patients, using Korea Health Panel Data in 2009 and 2010. Results: The policy of reducing cost sharing from 10% to 5% for cancer patients did not have significant effects on equity in health care utilization. The results of this study were different from those of the previous study that showed that the reduction of cost sharing from 20% to 10% significantly improved the equity in health care utilization of cancer patients. In addition, the result of catastrophic expenditures analysis showed the policy did not change the probability of catastrophic expenditures. Conclusion: The results of this study imply that payment for non-covered services account for high out-of-pocket payments, and the reduction in cost sharing for covered services alone may have a limited effect on total financial burden on patients.
이 논문에서느 sSNMP MIB-II를 이용하여 이용률을 예측하기 위한 알고리즘을 제안하고자 한다. TCP/IP 프로토콜을 기반으로 하는 인터넷에서 SNMP의 MIB-II를 활용하여 회선의 이용률을 구하고 과거의 회선 이용률을 기반으로 미래의 회선 이용률을 예측하는 방법을 알고리즘화하여 제안한다. 이를 위해 ARIMA 방식 중 차분을 취한 형태의 MA모델을 예측 기법의 기본 모델로 사용하였다. 예측하기 위해 필요한 전체 시스템과 회선 이용률 예측에 필요한 알고리즘을 제시하였다. 제시된 알고리즘에 대한 실험을 위해서 실존하는 라우터를 대상으로 분석 결과를 제시하고 검증하였다. 분석은 제안된 알고리즘을 기준으로 예측된 데이터를 얻고 실제 데이터와 비교해 보았다. 과거의 데이터가 평균과 분산에서 벗어나는 특이값이 적을 때 분석은 정확성을 띠었다. 회선 이용률 예측 알고리즘은 망 관리자가 미래의 전체 TCP/IP 통신 네트워크 상태를 예상하여 증설을 가능하게 함으로써 회선 용량 계획과 비용 절감측면에서 볼 때 네트워크 관리에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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