Objectives : Comparative review was rendered to evaluate strengths and weaknesses of two common treatment approaches of treatment based on syndrome differentiation and treatment based on syndrome differentiation from disease. A typical symptom of headache from hypertension was chosen for substantial approach of this review. Methods : Pros and cons of two different approaches to disease were evaluated based on literatures and texts focusing treatment based on syndrome differentiation and treatment based on syndrome differentiation from disease. Headache can be correlated with hypertension yet it can be induced by multiple other factors, and headache may/may not accompany hypertension. Hypertension is an example of treatment based on syndrome differentiation from disease and headache can be an example of treatment based on syndrome differentiation. Results : Treatment based on syndrome differentiation can give more autonomy and flexibility in approach to the disease, Intuition, experience, and traditional medical theory can be applied with ease. However, management and eradication of diseases are difficult and standardization of treatment is not easy among practitioners. Treatment based on syndrome differentiation from disease incorporated merits of both eastern and western medicines, achieving more evidence based diagnosis and treatment. Eradication and standardization of disorders are possible with the latter approach. Conclusions : Comparing two systems of treatment based on syndrome differentiation and treatment based on syndrome differentiation from disease with emphasis on hypertension and headache yielded medical values. Treatment based on syndrome differentiation from disease appears to be superior in medical values and effectiveness, but further evaluation and interest are needed to make advancement in Korean traditional medicine.
This study suggests a DEA(Data Envelopment Analysis) based model to evaluate the value of corporate stock. The model integrating PER(Price-Earning Ratio), PBR(Price-BookValue Ratio), PSR(Price-Sales Ratio) and volatility in DEA structure has an advantage of overcome the limitation of traditional financial ratio based models. In order to show the effectiveness of the suggested model. we compare the performance of portfolio composed by DEA approach with those of portfolios made by traditional approaches such as PER, PBR, and PSR in terms of stock return and volatility. Specifically, we use the data of all the enterprises listed on the S&P 500 in the U.S. in 2007 and 2009 as the sample data for the experiments. The results of the experiments show that the performance of the DEA approach is clearly better than those of other approaches. Particularly, in sharply plummeting market, the performance of the DEA approach is shown to be prominently better than those of other approaches as the DEA approach reflects investment risk as well as profitability and growth. The DEA score combining the existing investment indices may serve as a useful barometer for selecting a stable and profitable portfolio.
It is important that the training stage of a supervised classification is designed to provide the spectral information. On the design of the training stage of a classification typically calls for the use of a large sample of randomly selected pure pixels in order to characterize the classes. Such guidance is generally made without regard to the specific nature of the application in-hand, including the classifier to be used. An approach to the training of a support vector machine (SVM) classifier that is the opposite of that generally promoted for training set design is suggested. This approach uses a small sample of mixed spectral responses drawn from purposefully selected locations (geographical boundaries) in training. A sample of such data should, however, be easier and cheaper to acquire than that suggested by traditional approaches. In this research, we evaluated them against traditional approaches with high-resolution satellite data. The results proved that it can be used small mixed pixels to derive a classification with similar accuracy using a large number of pure pixels. The approach can also reduce substantial costs in training data acquisition because the sampling locations used are commonly easy to observe.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.2
no.4
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pp.42-45
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2012
In construction industry, the term 'procurement' is considered as a project based job where clients and contractors are always keen to observe performance indicators. These indicators represent financial and non-financial efficiency of project activities. Among these, the monitoring of financial indicators such as cost monitoring is an ongoing process and its importance cannot be undermined during the project life cycle. It can be monitored by using traditional approach of direct reporting of actual cost against budget. However, the comparison of budget versus actual spending does not indicate the worth of the work which is completed at any given time. This approach does not represent the true cost performance of the project. Because of these limitations, this paper discusses the applications of Earned Value Analysis (EVA) for cost monitoring of construction projects in Malaysia. Besides traditional approach, EVA is a three-dimensional approach that compares three cost indicators i.e. the budgeted value of work scheduled with the earned value of physical work completed and the actual cost of work completed. Therefore, cost monitoring by EVA is an objective measure of actual work performed. This paper uses a case study, an example application of EVA as a cost monitoring tool. This case study reaffirms the benefits of using EVA for project cash flow analysis and forecasting.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.4
no.3
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pp.13-19
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2016
The growth of mobile devices in Internet of Things (IoT) leads to a number of remote and controlling system related IoT applications. For instance, home automation controlling system uses client system such web apps on smartphone or web service to access the home server by sending control commands. The home server receives the command, then controls for instance the light system. The web service gateway responsible for handling clients' requests attests an internet latency when an increasing number of end users requests submit toward it. Therefore, this web service gateway fails to detect several commands, slows down predefined actions which should be performed without human intervention. In this paper, we investigate the performance of a web server-side platgorm based event-driven, non-blocking approach called Node.js against traditional thread-based server side approach to handle a large number of client requests simultaneously for remote and controlling system in IoT remote monitoring applications. The Node.JS is 40% faster than the traditional web server side features thread-based approach. The use of Node.js server-side handles a large number of clients' requests, then therefore, reduces delay in performing predefined actions automatically in IoT environment.
This study presents a novel approach of discriminative feature vectors based on manifold learning using nonlinear dimension reduction (DR) technique to improve loss function, and combine with the Adversarial examples to regularize the object function for image classification. The traditional convolutional neural networks (CNN) with many new regularization approach has been successfully used for image classification tasks, and it achieved good results, hence it costs a lot of Calculated spacing and timing. Significantly, distrinct from traditional CNN, we discriminate the feature vectors for objects without empirically-tuned parameter, these Discriminative features intend to remain the lower-dimensional relationship corresponding high-dimension manifold after projecting the image feature vectors from high-dimension to lower-dimension, and we optimize the constrains of the preserving local features based on manifold, which narrow the mapped feature information from the same class and push different class away. Using Adversarial examples, improved loss function with additional regularization term intends to boost the Robustness and generalization of neural network. experimental results indicate that the approach based on discriminative feature of manifold learning is not only valid, but also more efficient in image classification tasks. Furthermore, the proposed approach achieves competitive classification performances for three benchmark datasets : MNIST, CIFAR-10, SVHN.
Purpose - This short paper reviews the debate dealing with the relationship between strategy and traditional strategy approach on the one hand, and business models and new business model approach on the other hand and tries to offer useful direction to be more helpful to theoretical discussions. Research design, data, and methodology - This paper makes a theoretical analysis to explain the confusion surrounding the debate, reviewing mainly literature survey papers and finds theoretical conjecture and its limitations in order to present useful direction to the future theoretical work. Result - In order to comprise its diversity, business model studies should consider the characteristics of each firm, sector, and market. Adding further elements which are related to each sector or market, theoretical studies can capture the diverse phenomena related to business model and business model innovation. Conclusion - The traditional strategy perspective can be utilized to the Business model phenomenon in the case of incumbent firms and non-digital sector and existing markets. Meanwhile the new business model perspective can be utilized to business model phenomena in case of start-ups and digital sector and emerging markets. Reconciling two perspectives, the studies dealing with the business model should focus on the characteristics of firms, markets, and knowledge from the perspective of business model innovation.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.19
no.4
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pp.139-155
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2017
This paper identified the values and awareness of Koreans in 20s regarding Hanbok, the traditional clothing of Korea, and proposed an approach to promote the traditional clothing culture. The subject of the survey were male and female Koreans in their 20s who wear modern street clothes in places people frequently visit including in the metropolitan area and Chungcheong-do as well as those who wear Hanbok in Seoul and Jeonju, Jeollabuk-do. In accordance with the analysis of the survey, Koreans in their 20s rented Hanok rather than buying it. The respondents wore Hanbok for events, festivals or national holidays or while travelling. Elements to improve in Hanbok rental services were designs, materials, washing and stains. The decision factors for renting Hanbok were 'personal tendency' and 'advice from an expert.' While Koreans in their 20s had a positive awareness of Hanbok, they thought it was difficult to buy, rent and put on Hanbok and that it was not comfortable to wear. There was not sufficient opportunity and means to wear Hanbok due to insufficient accessories or shoes to match. On the basis of the analysis of the survey results, the following approach was proposed for the development of the traditional clothing culture. First of all, develop traditional clothing designers who can satisfy the personalities of Koreans in their 20s. It is necessary to develop experience-focused and participatory programs that provide systematic education regarding traditional clothing to pass down this tradition. In addition, it is necessary to create a social and cultural atmosphere that enables the Koreans in their 20s to easily wear Hanbok by popularizing Hanbok.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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