Foster, Richard I.;Park, June Kyung;Lee, Keunyoung;Seo, Bum-Kyoung
방사성폐기물학회지
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제20권1호
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pp.65-98
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2022
The nuclear legacy that remains in the United Kingdom (UK) is complex and diverse. Consisting of legacy ponds and silos, redundant reprocessing plants, research facilities, and non-standard or one-off reactor designs, the clean-up of this legacy is under the stewardship of the Nuclear Decommissioning Authority (NDA). Through a mix of prompt and delayed decommissioning strategies, the NDA has made great strides in dealing with the UK's nuclear legacy. Fuel debris and sludge removal from the legacy ponds and silos situated at Sellafield, as part of a prompt decommissioning strategy for the site, has enabled intolerable risks to be brought under control. Reactor defueling and waste retrievals across the Magnox fleet is enabling their transition to a period of care and maintenance; accelerated through the adopted 'Lead and Learn' approach. Bespoke decommissioning methods implemented by the NDA have also enabled the relevant site licence companies to tackle non-standard reactor designs and one-off wastes. Such approaches have potential to influence and shape nuclear decommissioning decision making activities globally, including in Korea.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권10호
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pp.3230-3255
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2022
Causality mining in NLP is a significant area of interest, which benefits in many daily life applications, including decision making, business risk management, question answering, future event prediction, scenario generation, and information retrieval. Mining those causalities was a challenging and open problem for the prior non-statistical and statistical techniques using web sources that required hand-crafted linguistics patterns for feature engineering, which were subject to domain knowledge and required much human effort. Those studies overlooked implicit, ambiguous, and heterogeneous causality and focused on explicit causality mining. In contrast to statistical and non-statistical approaches, we present Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) integrated with Multi-level Feature Networks (MFN) for causality recognition, called BERT+MFN for causality recognition in noisy and informal web datasets without human-designed features. In our model, MFN consists of a three-column knowledge-oriented network (TC-KN), bi-LSTM, and Relation Network (RN) that mine causality information at the segment level. BERT captures semantic features at the word level. We perform experiments on Alternative Lexicalization (AltLexes) datasets. The experimental outcomes show that our model outperforms baseline causality and text mining techniques.
This study is to develop a non-contact construction project management solution that can reduce cost and construction period through on-site information sharing, minimizing contact with others by COVID19, and improving the productivity of the construction industry. Decisions, checklists, and execution rates of construction costs can be checked with smart devices through sharing on-site photos and videos, exchanging opinions. Details and checklist data stored on cloud servers of sites that apply non-face-to-face construction project management solutions will be used as data for analyzing amounts and construction periods depending on the size of the construction. Real-time field information sharing will reduce expected problems and waste factors, expand communication channels with users to prevent or minimize construction disputes and claims, and contribute to the expansion and growth of new research industry markets in construction technology.
Purpose: This study delves into the application of the Ohlson 1995 valuation model, particularly addressing the intricacies of the "Other information" variable. Our goal is to pinpoint the most suitable variables for substitution within this category, focusing specifically on the Mongolian Stock Exchange (MSE) context. Research design, data, and methodology: Employing data spanning from 2012 to 2022 from 60 MSE-listed companies, we conduct a comprehensive analysis encompassing both financial and non-financial indicators. Through meticulous examination, we aim to identify which variables effectively substitute for the "Other information" component of the Ohlson model. Results: Our findings reveal significant outcomes. While all financial variables within the model exhibit importance, certain non-financial indicators, notably the company's level and state ownership participation, emerge as particularly influential in determining stock prices on the MSE. Conclusions: This study not only contributes to a deeper understanding of valuation dynamics within the MSE but also provides actionable insights for future research endeavors. By refining key variables within the Ohlson model, this research enhances the accuracy and efficacy of financial analysis practices. Moreover, the implications extend to practitioners, offering valuable insights into the determinants of stock prices in the MSE and guiding strategic decision-making processes.
목적: 의학의 발달로 인구가 고령화됨에 따라, 사망의 원인이 되는 질환 및 동반질환의 유병기간은 함께 증가하고 있으며, 고령환자의 임종기 관리에 대한 연구의 필요성도 더욱 증가하고 있다. 그러나 임종기 치료 강도에 대한 국내연구는 암환자에 국한되어 있으며, 비-암환자의 임종기 치료 강도에 대한 국내 연구는 없었다. 그래서 본 연구는 암환자와 비-암환자의 임종기 치료 강도에 대해 연구하였다. 방법: 경희대학교병원에서 2014년 12월 1일부터 2015년 3월 31일까지 4개월간 사망자의 의무기록을 조사하여 암환자와 비-암환자의 기본 인구학적 정보, 임종기 치료 강도, 심폐소생술 금지 요청서 경향 등에 대해 비교 연구하였다. 결과: 비-암환자가 암환자에 비해 나이가 많았음에도 불구하고(73.7 vs. 67.4, P=0.001), 중환자실 치료(87.4% vs. 36.0%, P<0.001), 기도 삽관 및 기계 호흡(63.2% vs. 24%, P<0.001), 응급 투석(28.7% vs. 8.0%, P=0.001)을 더 많이 받은 것으로 나타났으며, 나이(P=0.038), 암의 유병 여부(P<0.001)가 임종기 침습적 치료에 영향을 미치는 인자로 나타났다. 결론: 임종기 치료 강도는 비-암환자에서 더 높은 것으로 나타났으며, 나이와 암의 유병여부가 임종기 치료 강도를 결정하는 중요한 인자였다.
지진하중에 의한 구조물의 손상 및 피해는 지진에 의한 동적 하중을 고려한 구조물의 내진설계의 도입을 통하여 저감시킬 수 있으며, 이 때 내진설계 도입으로 인한 구조물의 내진성능 향상 및 그에 필요한 비용을 동시에 고려하여 내진설계 도입의 적합성을 검증해야한다. 본 연구에서는 내진성능의 확률적 평가를 위해서 지진하중과 구조물 자체에 내재되어 있는 불확실성을 고려하여 빌딩구조물의 지진취약도를 작성하였으며 시뮬레이션의 효율성을 높이기 위한 Latin Hypercube 샘플링 기법을 도입하여 해석을 수행하였다. 내진 설계 도입의 필요성 검증을 위해서는 구조물의 물리적 내진성능 이외에도 구조물의 사회적, 경제적 기능 및 가치에 대한 고려가 필요하며 이러한 요소를 고려한 의사결정해석 절차를 등가비용모델의 예를 들어 제시하였다.
Economic evaluations in the healthcare are used to assess economic efficiency of pharmaceuticals and medical interventions such as diagnoses and medical procedures. This study introduces the main concepts of economic evaluation across its key steps: planning, outcome and cost calculation, modeling, cost-effectiveness results, uncertainty analysis, and decision-making. When planning an economic evaluation, we determine the study population, intervention, comparators, perspectives, time horizon, discount rates, and type of economic evaluation. In healthcare economic evaluations, outcomes include changes in mortality, the survival rate, life years, and quality-adjusted life years, while costs include medical, non-medical, and productivity costs. Model-based economic evaluations, including decision tree and Markov models, are mainly used to calculate the total costs and total effects. In cost-effectiveness or costutility analyses, cost-effectiveness is evaluated using the incremental cost-effectiveness ratio, which is the additional cost per one additional unit of effectiveness gained by an intervention compared with a comparator. All outcomes have uncertainties owing to limited evidence, diverse methodologies, and unexplained variation. Thus, researchers should review these uncertainties and confirm their robustness. We hope to contribute to the establishment and dissemination of economic evaluation methodologies that reflect Korean clinical and research environment and ultimately improve the rationality of healthcare policies.
The utilization of outpatient care services involves two steps of sequential decisions. The first step decision is about whether to initiate the utilization and the second one is about how many more visits to make after the initiation. Presumably, the initiation decision is largely made by the patient and his or her family, while the number of additional visits is decided under a strong influence of the physician. Implication is that the analysis of the outpatient care utilization requires to specify each of the two decisions underlying the utilization as a distinct stochastic process. This paper is concerned with the number of physician visits, which is, by definition, a discrete variable that can take only non-negative integer values. Since the initial visit is considered in the analysis of whether or not having made any physician visit, the focus on the number of visits made in addition to the initial one must be enough. The number of additional visits, being a kind of count data, could be assumed to exhibit a Poisson distribution. However, it is likely that the distribution is over dispersed since the number of physician visits tends to cluster around a few values but still vary widely. A recently reported study of outpatient care utilization employed an analysis based upon the assumption of a negative binomial distribution which is a type of overdispersed Poisson distribution. But there is an indication that the use of Poisson distribution making adjustments for over-dispersion results in less loss of efficiency in parameter estimation compared to the use of a certain type of distribution like a negative binomial distribution. An analysis of the data for outpatient care utilization was performed focusing on an assessment of appropriateness of available techniques. The data used in the analysis were collected by a community survey in Hwachon Gun, Kangwon Do in 1990. It was observed that a Poisson regression with adjustments for over-dispersion is superior to either an ordinary regression or a Poisson regression without adjustments oor over-dispersion. In conclusion, it seems the most approprite to assume that the number of physician visits made in addition to the initial visist exhibits an overdispersed Poisson distribution when outpatient care utilization is studied based upon a model which embodies the two-part character of the decision process uderlying the utilization.
Purpose - The purpose of this study is to identify the critical factors that restaurant management should consider strategically when making a decision after COVID-19 under the digital transformation and non-contact service expansions environment. Design/methodology/approach - The thirty six experts and managers who have 5 years or more experience in restaurant industry in Korea participate this study. The Analytic Hierarchy Process (AHP) and SER-M were used to analyze the experts' opinion Findings - As a result of the analysis, 'management environment' (0.313) showed the highest relative importance priority, followed by 'brand (0.263)', 'management characteristics (0.254)', and 'physical factors (0.17)'. And, as for the sub-factor value, 'lifestyle (0.087)', 'awareness (0.084)', 'consumer desire (0.075)', and 'loyalty (0.068)' were ranked highest among the 19 influencing critical factors. Research implications or Originality - In the case of large restaurant enterprises, it is judged that the subject(CEO, Management) is actively pursuing a strategy to acquire the necessary resources for the given environment of digital transformation and customer demand for non-contact services. On the other hand, in the case of middle and small restaurant enterprises, it seems that they are fully aware of the demand for expansion of non-contact services and the digital transformation required in the post COVID-19 era, but information technology utilization ability, usage experience, technology acceptance ability, and education and training support for this are only available to large enterprises.
본 연구는 비수도권 신산업 클러스터 기업의 역외 이전 요인을 살펴보고자 충청권 바이오헬스 기업을 대상으로 심층 사례 연구를 진행하였다. 기존 연구에서 상대적으로 간과된 클러스터 내 핵심 이해관계자들의 경험과 인식을 중심으로 한 내러티브 형식의 연구를 통해 비수도권에서 창업한 기업가가 기업의 성장 과정에서 수도권으로 이주하는 주요 요인과 이를 결심하기까지의 과정 등을 살펴보았다. 충청권 클러스터 내 주요 이해관계자 61명과 인터뷰를 통해, 기업가는 창업 초기 과정에는 지역의 이해관계자로부터 다양한 혜택을 받지만, 회사가 본격적인 성장 과정에 진입하게 되면 전문인력 확보와 시장 접근성 등의 문제로 수도권 이전을 고심하게 된다. 이에, 충청권에서 창업하여 기업을 이전하지 않은 기업과 이전한 기업의 사례를 바탕으로 비수도권 클러스터가 지닌 구조적인 문제점을 살펴보고, 이를 위한 정책 시사점을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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