The high-tech industry is the economic lifeline for Taiwan. Its characteristics are short product life cycle, rapid changes in the market, and a high obsolescence rate for new products. Under globalization, the high-tech industry has adopted Information Technology (IT) to shorten the manufacturing process, reduce costs and conduct product research and development (R&D) to increase the core competence of enterprises and achieve the goal of sustainable operations. Enterprises should actively strengthen their integration with internal and external resources and lead in R&D management to increase industrial operating performance. Effectively managing operations and R&D management evaluation in Taiwan's High-tech Industry has become a critical subject. This study adopted 4 major Balanced Scorecard (BSC) perspectives to establish the Total Performance Evaluation Indicators for the R&D management department in Taiwan's High-tech Industry. The Analytic Network Process (ANP) was applied to evaluate the overall performance of the R&D management department. The research framework is divided into 2 phases. The first phase is combined with the 4 major perspectives, Financial, Customer, Internal Business Process and Learning and Growth, as the related indicators for each measurement perspective. The Key Performance Indicators (KPI) were selected using Factor Analysis to identify the key factor from the complicated indicators. The relationship between the characteristics of each BSC's evaluation perspective is dependence and feedback. This study applied ANP to conduct the calculation and adjustment of correlation between each KPI, and determine on their relative weights for the objective KPI. The "Financial Perspective" for R&D management department in Taiwan's High-tech Industry focused on the budget achievement rate of R&D management. The weight indicator value is (0.05863). The "Customer Perspective" focused on problem-solving satisfaction. The weight value of this indicator is (0.17549). The "Internal Business Process Perspective" focused on the quantity and quality of R&D. The weight value of this indicator is (0.13506). The "Learning and Growth Perspective" focused on improving competence in the research personnel's professional techniques. The weight value of this indicator is (0.02789). From the total weighting indicators, the order of the Performance Indicators for the R&D management department in Taiwan's High-tech Industry is: (1) Customer Perspective; (2) Internal Business Process Perspective; (3) Financial Perspective; and (4) Learning and Growth Perspective.
Objectives : It is the objective of this study to compare hepatotoxicity of nickel chloride and cadmium chloride with each other through IPRL(Isolated Perfused Rat Liver) method. Methods : Biochemical indicator of hepatic function such as AST(aspartate aminotransferase), ALT(alanine aminotransferase), LDH(lactate dehydrogenase) and perfusion flow rate were used as the indicator of hepatotoxicity. Oxygen consumption rate were used as vability indicator. $300({\pm}50)g$ - weighted rats were allocated randomly to each group($0{\mu}M,\;50{\mu}M,\;200{\mu}M\;NiCl_2\;and\;CdCl_2$ exposure) by 5, totally 25. After Krebs-Ringer bicarbonate butler solution flowed into the penal vein and passed the liver cell, it flowed out of vena cava. Liver was administered with each $NiCl_2\;and\;CdCl_2$ of each concentration and observed with buffer solution sampling time. Butler which got out of liver was sampled and then biochemical indicator of hepatotoxicity was measured. Results : AST, ALT, and LDH in buffer increased with sampling time much more in $CdCl_2$ exposure group than $NiCl_2$ exposure group in both 50 and $200{\mu}M$ and statistical significance w3s verified with 2-way repeated ANOVA. Viability was decreased more and more in all substances during passed time. Conclusions : It is inferred that $CdCl_2$ has stronger hepatotoxicity than $NiCl_2$. IPRL method would be used widely for acute hepatotoxicity when considerating the benefit of it.
Agricultural field near at the abandoned metal mine and industrial area has a high possibility to be polluted by heavy metals. However, concern about chemical properties including heavy metal concentration has been increased and biological properties such as soil respiration has been minimal in heavy metal polluted field. Therefore, main objective of this research was to evaluate soil respiration as an indicator of heavy metal pollution in agricultural field. Total of 60 sampling sites including each 30 sites of abandoned metal mine and industrial area were selected and heavy metal concentration, soil respiration, and chemical properties were measured. Results showed that heavy metal concentration in metal mine area was ranged Cu: $6.21~85.23mg\;kg^{-1}$, Pb: $23.84{\sim}1,044.72mg\;kg^{-1}$, As: $1.88{\sim}691.44mg\;kg^{-1}$, Zn: $18.72{\sim}527.55mg\;kg^{-1}$, Cd: $0.58{\sim}4.27mg\;kg^{-1}$, and Cu: $0.29{\sim}30.62mg\;kg^{-1}$, Pb: $4.41{\sim}19.77mg\;kg^{-1}$, As: $2.23{\sim}11.76mg\;kg^{-1}$, Zn $39.98{\sim}109.59mg\;kg^{-1}$, Cd $0.29{\sim}0.57mg\;kg^{-1}$ for industrial area respectively. While no sampling site was exceed the threshold value of each heavy metals in industrial field, metal mine area was highly polluted with Pb, As, Zn, and Cd. Soil respiration in the metal mine and industrial area was ranged $12.05{\sim}299.80mg\;O_2\;kg^{-1}$ and $27.68{\sim}330.94mg\;O_2\;kg^{-1}$, respectively. Correlation analysis between heavy metal concentration in soil and soil respiration showed that negative correlation was observed in metal mine area while no correlation was observed in industrial area. This result might indicate that as heavy metal concentration was increased, microbial activity in soil was decreased resulting decrease of soil respiration rate. Overall, soil respiration can be used as indicator of heavy metal pollution in soil and more biological properties need to be evaluated to better understand heavy metal pollution in soil.
Park, Juhyun;Kim, Seonjung;Lee, Youn-gook;Kim, Nanhee;Kang, Yumi;Bae, Seokjin;Kim, Jongmin
Journal of Environmental Health Sciences
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v.47
no.2
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pp.182-191
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2021
Objective: This study was performed to detect indicator bacteria in drinking spring water samples in Gwangju City and to identify their genus using the VITEK-II system. Methods: The subjects were ten drinking spring water sites in Gwangju. Samples of spring water were taken every month from September 2019 to August 2020. We analyzed for the indicator bacteria Yersinia and microorganisms isolated from the spring water. Result: According to the research results on indicator bacteria, general bacteria in st1-st7 with sterilization facilities in the spring and summer were investigated in the range of 0-2 CFU/mL and 0-12 CFU/mL. In st9, where a sterilization facility was not installed, the most general bacteria were detected (160 CFU/mL). Total coliform and fecal coliform showed unsatisfied rates of 16.7 and 11.1% in spring and 14.7 and 11.8% in summer, respectively. The unsatisfied rates of total coliform for the designated and non-designated spring water facilities were 3.8 and 47.1%, respectively, and for the fecal coliform group they were 2.5 and 35.3%. The difference was confirmed according to the presence of a sterilization facility. Yersinia spp. was not detected in all drinking spring water. Forty-one strains in 25 species were isolated from ten sites. The results classified as major dominant species are Pseudomonas spp. 14.6%, Pantoea spp. 9.8%, Serratia spp. 9.8%, Acinetobacter spp. 9.8%, Citrobacter spp. 7.3%, Bordetella spp. 7.3%, Delftia spp. 4.9%, and Enterobacter spp. 4.9%. Conclusions: Based on the result that various species derived from fecal pollution and artificial pollutants were detected in the non-specified public spring water facilities that many people use, the facilities need institutional complements such as continuous management or complete shutdowns.
Objectives Facial features can be utilized as an indicator of Korean medical diagnosis. They are often measured by using the diagnostic device for an objective diagnosis. Accordingly, it is necessary to verify the reliability of the features which are obtained from the device for the accurate diagnosis. In this study, we attempt to evaluate the repeatability of facial feature variables using the Sasang Constitutional Analysis Tool(SCAT) for the Sasang Constitutional face diagnosis. Methods Facial pictures of two subjects were taken 24 times respectively for two days according to a standard guideline. In order to evaluate the repeatability, the coefficient of variation was calculated for the facial features extracted from frontal and profile images. Results The coefficient of variation was less than 10% in most of the facial features except the upper lip, trichion, and chins related features. Conclusions It was confirmed that the coefficient of variation was small in most of the features which enables the objective and reliable analysis of face. However, some features showed the low reliability because the location of facial landmarks related to them is ambiguous. In order to solve the problem, a clear basis for the location discussion is required.
Kim, Keun-Ho;Lee, Jeon;Choi, Eun-Ji;Ryu, Hyun-Hee;Kim, Jong-Yeol
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.11
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pp.2051-2057
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2007
In Oriental medicine, the status of a tongue is the important indicator to diagnose one's health like physiological and clinicopathological changes of inner parts of the body. The method of tongue diagnosis is not only convenient but also non-invasive and widely used in Oriental medicine. However, tongue diagnosis is affected by examination circumstances a lot like a light source, patient's posture and doctor's condition. To develop an automatic tongue diagnosis system for an objective and standardized diagnosis, segmenting a tongue is inevitable but difficult since the colors of a tongue, lips and skin in a mouth are similar. The proposed method includes preprocessing, graph-based over-segmentation, detecting positions with a local minimum over shading, detecting edge with color difference and estimating edge geometry from the probable structure of a tongue, where preprocessing performs down-sampling to reduce computation time, histogram equalization and edge enhancement. A tongue was segmented from a face image with a tongue from a digital tongue diagnosis system by the proposed method. According to three oriental medical doctors' evaluation, it produced the segmented region to include effective information and exclude a non-tongue region. It can be used to make an objective and standardized diagnosis.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.256-258
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2016
Domestic vehicle demand is growing steadily. In proportion to the increased interest generated by the automobile-related accidents are more frequent. One of the causes of these accidents are caused by vehicle accidents exists tire problems. Users check tire wear with their naked eyes or check the tread and the wear indicator by using a coin. However, such visual judgment cannot be precise and make it possible to identify the time for tire replacement. Therefore, by utilizing visual and objective data rather than incorrect decisions through objective data, we designed a system that accurately and can easily tell whether the tire condition and replacement of the driver.
Objective: The objective of present study was to estimate heritability of non-return rate (NRR) and success of first insemination (SFI) by using the Bayesian approach with Gibbs sampling. Methods: Heifer Traits were denoted as NRR-h and SFI-h, and cow traits as NRR-c and SFI-c. The variance covariance components were estimated using threshold model under Bayesian procedures THRGIBBS1F90. Results: The SFI was more relevant to evaluating success of insemination because a high percentage of animals that demonstrated no return did not successfully conceive in NRR. Estimated heritability of NRR and SFI in heifers were 0.032 and 0.039 and the corresponding estimates for cows were 0.020 and 0.027. The model showed low values of Geweke (p-value ranging between 0.012 and 0.018) and a low Monte Carlo chain error, indicating that the amount of a posteriori for the heritability estimate was valid for binary traits. Genetic correlation between the same traits among heifers and cows by using the two-trait threshold model were low, 0.485 and 0.591 for NRR and SFI, respectively. High genetic correlations were observed between NRR-h and SFI-h (0.922) and between NRR-c and SFI-c (0.954). Conclusion: SFI showed slightly higher heritability than NRR but the two traits are genetically correlated. Based on this result, both two could be used for early indicator for evaluate the capacity of cows to conceive.
Phishing website has become a crucial concern in cyber security applications. It is performed by fraudulently deceiving users with the aim of obtaining their sensitive information such as bank account information, credit card, username, and password. The threat has led to huge losses to online retailers, e-business platform, financial institutions, and to name but a few. One way to build anti-phishing detection mechanism is to construct classification algorithm based on machine learning techniques. The objective of this paper is to compare different classifier ensemble approaches, i.e. random forest, rotation forest, gradient boosted machine, and extreme gradient boosting against single classifiers, i.e. decision tree, classification and regression tree, and credal decision tree in the case of website phishing. Area under ROC curve (AUC) is employed as a performance metric, whilst statistical tests are used as baseline indicator of significance evaluation among classifiers. The paper contributes the existing literature on making a benchmark of classifier ensembles for web phishing detection.
We examined the accuracy and efficiency of phantom by applying the designed phantom in order to check daily quality assurance easily by objective criteria and to confirm daily quality assurance of linear accelerator, simulator, and CT-simulator. The results of 10 weeks of linear accelerator output dose using American Association of Physicists in Medicine(AAPM) daily quality assurance guide were measured within ${\pm}1%$ of error. Mechanical check of laser alignment, optical distance indicator(ODI), CT scanner laser and alignment of gantry lasers with the center of imaging plane were measured within ${\pm}1mm$. Daily average working time for daily quality assurance of radiation therapy equipments was 38 minutes. The designed phantom was easy to install and daily quality assurance was possible with only one installation. The aspects reproducibility and efficiency as well as accuracy of quality assurance were excellent.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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