현재 생물학 분야에는 단백질이라는 동일한 대상에 대해 각기 고유한 의미를 지니고 있는 다양한 형태의 단백질 분석 데이타베이스들이 존재한다. 이렇게 산재되어 있는 이종의 단백질 정보들을 효과적으로 통합한다면 개개의 데이터베이스로부터는 얻을 수 없는 유용한 정보를 도출해낼 수 있다. 생물학 데이타의 특성상 이 각각의 정보들은 자신만의 고유한 형태와 의미를 지니는데, 시맨틱 웹 기술의 표준인 RDF(S) 모델을 이용하여 데이타를 기술하면 형태론적인 통합뿐만 아니라 의미론적인 통합까지 이루어낼 수 있다. 이에 본 논문에서는 RDF 통합 스키마에 기반한 새로운 통합 레이어(layer)를 제안하였다. 이를 위해 개념적 모델 차원으로서는 단백질 정보를 중심으로 통합 스키마를 구축하였고, 표현적 모델 차원으로 서는 래퍼(wrapper)가 해당 데이터베이스들로부터 필요한 정보를 취하여 동적으로 RDF 인스턴스를 구축하는 방법을 제안하였다. 실제로 이 통합 레이어는 연구자들이 필요로 하는 통합 질의 예제를 성공적으로 처리하여 그 결과를 보여줄 수 있음을 확인하였다.
플랫폼 비즈니스의 급속한 성장과 함께 디지털 트랜스포메이션은 기업의 가장 중요한 화두로 부상하였으며, 기업에게 있어 더 이상 선택사항이 아닌 생존을 위한 필수전략이 되었다. 많은 기존 기업들은 디지털화를 위하여 필사의 노력을 하고 있다. 관련된 많은 연구들이 있었지만, 아직 대부분 사례 분석들을 통한 개념적 모델 수준의 연구들에 머물고 있다. 본 연구의 목적은 디지털 트랜스포메이션의 기반이 되는 플랫폼 비즈니스 모델을 중심으로 트랜스포메이션을 통해 획득할 효익의 근간이 되는 데이터의 통합 및 증가되는 네트워크 효과의 효익을 학술적, 체계적으로 분석해 보고자 하는 것이다. 플랫폼 기반 변화는 내부의 효율성 강화와 외부적 확장으로 구분할 수 있다. 내부적으로는 기업의 내부 데이터가 결합되고 다시 의사결정 및 실행과 결합되도록 하는 데이터 구조 개선 및 조직의 개선이 필요할 것이며, 외부적으로는 플랫폼 비즈니스 모델 기반 사업 구현으로 보다 많은 소비자의 외부 데이터를 결합, 활용하는 구조를 세워 신사업 개척, 소비자 행동 예측을 위한 가치를 높여야 할 것이다. 디지털 트랜스포메이션이 성숙되지 않은 상황에서, IT인프라가 가장 구조적으로 앞서 있는 금융산업은 가장 먼저 산업적으로 이상을 실현할 수 있는 산업으로 기대되고 있다. 외부 데이터 결합 사업을 위하여 금융 기업들은 다양한 시도들을 하고 있으며, 좋은 결실을 맺는다면 타 산업의 전환성숙에도 공헌할 수 있을 것으로 기대된다. 정책적으로는 정부의 마이데이터 사업 실시에 있어 국가 차원의 데이터 구조, 거래 체계에 대한 논의가 빨리 진행되어야 할 필요성을 제기하였다.
IFLA의 국제목록규칙에 관한 목록전문가회의(IME ICC)에서 결정한 국제목록원칙(International Cataloguing Principles)을 반영하고, 서지레코드의 기능상의 요건(FRBR)에 제시된 목록의 개념 모형과 전거데이터의 기능상의 요건(FRAD)에 제시된 전거데이터의 개념 모형을 구현할 수 있는 새로운 목록규칙인 RDA(Resource Description and Access) 초안이 2008년 제시되었다. 이에 따라 RDA 규칙에 기반하여 MARC21 포맷에 신규 태그 및 필드를 추가시키고, RDA 및 FRBR을 실질적으로 구현하기 위한 프로토타입에 관한 연구가 진행되고 있다. 이러한 국제적인 목록 환경의 변화에 따라 국내에서 RDA 규칙의 수용을 위해 목록규칙과 엔코딩 포맷인 KORMARC의 개정이 요구된다. 이를 위해 한성대학교 MARC 데이터에서 RDA 및 FRBR의 저작 및 표현형 요소의 입력 정도를 분석하여, RDA를 위한 현행 MARC 데이터의 한계를 파악하였다. 이러한 데이터 입력의 한계를 바탕으로, 국내 목록 환경에서 RDA 규칙을 접목하기 위한 목록규칙과 KORMARC 추가 태그 및 필드를 제시하였다. 고려할 목록 규칙 및 기술 원칙으로는 표현원칙, 기본표목 및 "rule of three", 채택서명, 내용/매체/수록매체 유형 적용 등이었다. 본 연구는 국내에서 RDA를 위한 목록규칙 및 KORMARC 개정의 방향을 제안하였다는 데 그 의의가 있다.
본 연구에서는 다양한 생태계의 보전 및 생물다양성 보전과 증진을 통한 생태계의 지속가능한 이용을 위하여 우리나라 생태계 보호지역 확대를 위한 평가기법과 이의 정책적 활용 방향을 제시하였다. 이를 위하여 첫째, 생태계 보호지역 평가기법 활용 현황을 분석하였고, 둘째, 생태공학 기법을 기반으로 지역 규모의 생태계 보호지역 평가를 위한 개념 모형을 제시하였으며, 셋째, 이러한 분석 결과의 활용 방안을 제언하였다. 국외에서 보호지역 지정 시 다양한 분석 모형을 활용하고 있는 것과 달리, 우리나라의 경우 장기 생태계 모니터링 및 생태연구 자료가 부족하여 보호지역 지정 분석기법의 개발 및 적용이 미흡한 상태이다. 특히 미소 규모나 지역 규모보다는 국가 규모의 분석에 기반한 보호지역 지정이 주를 이루고 있어 지역 규모의 다양한 생태계가 반영되지 못하고 있다. 보호지역의 합리적인 지정과 효과적인 관리를 위해서는 다양한 인자들과 인자들 간의 상호작용을 고려한 지역 규모의 종합분석이 필요하며, 이를 위하여 본 연구에서는 생태공학 기법을 토대로 한 보호지역 분석의 개념 모형을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 생태계 보호지역 분석은 다양한 생물 인자 및 비생물 인자, 그리고 이들의 상호작용 및 미래 환경변화를 고려한 각 지역 생태계의 특성을 반영하기 때문에 현재 우수한 생태계뿐만 아니라 앞으로 중요하게 보호해야 할 생태계를 보호지역으로 편입할 수 있는 근거를 제시하였다. 그러나 본 연구에서 제시한 분석 기법의 충분한 활용을 위해서는 각 지표항목과 지표항목에 속하는 인자들에 대한 개별 생태연구 자료 및 공간자료가 필요하다. 이러한 분석의 한계를 해결하기 위해서는 장기간의 생태자료와 종별 서식지 환경조건에 대한 연구 자료가 필요하며 서식지 모형, 생태모형, hybrid 모형 등 경관생태모형을 활용한 분석이 필요하다.
Purpose - This study aims to explore the impact of factors on Korean consumer goods purchase decision of Vietnam's Generation Z. Research design, data, and methodology - A mixed research method was utilized in this study including focus group, in-depth interview, pilot study, and official study. The conceptual model and hypothesis were tested using data collected cross-sectional by questionnaire, from a sample of 439 respondents, by both electronic and paper surveys with non-probability and convenience sampling. The SPSS 20 and AMOS 20 software were employed to analyze the data. Results - Results showed that Vietnam's Generation Z was strongly impacted by social media, Hallyu, country of origin, social norms, and perceived usefulness. Besides, Korean consumer goods purchase decision of Vietnam's Generation Z also were impacted by intermediary factors such as trust, social norms, product involvement, perceived quality, perceived usefulness, attitude, and buying intention. There were differences in factors affecting the purchase decision of the boy and girl Generation Z group. Conclusions - The factors impacting on Korean consumer goods decision of Vietnam's Generation Z are very important for Korean firms and government. The findings provide Korean firms opportunity for appropriate to be carried out factors impacting Korean consumer goods to generation Z in Vietnam successful.
Purpose: This study was conducted to identify resiliency factor, to test causal relationship and effect of resiliency factors on adaptation in families of children with cancer. A conceptual framework was constructed based on McCubbin's resiliency model. Hypotheses were tested with empirical data. Method: Data were collected using self-report questionnaire from 232 families of children with cancer. The collected data were analyzed using the SAS program and LISREL program for covariance structural analysis. Result: Family hardiness and problem-solving coping had significant direct effects on adaptation in families of children with cancer. Social support had significant indirect and total effect on adaptation. Family Schema had significant direct effect on family hardiness and problem-solving coping. Problem-solving communication had a significant direct effect on family hardiness and an indirect effect on family functioning and problem-solving coping. Among the resiliency factors, family hardiness had the greatest effect on adaptation in family of children with cancer. Conclusion: The findings suggest that nursing interventions to enhance family hardiness, problem-solving coping and social support would result in an increase in adaptation in families of children with cancer. An integrated intervention that emphasizes and promotes resiliency factors should be developed and established for families of children with cancer.
Digital twin technology can provide significant value for the prognostics and health management (PHM) of critical plant components by improving insight into system design and operating conditions. Digital twinning of systems can be utilized for anomaly detection, diagnosis and the estimation of the system's remaining useful life in order to optimize operations and maintenance processes in a nuclear plant. In this regard, a conceptual framework for the application of digital twin technology for the prognosis of Control Element Drive Mechanism (CEDM), and a data-driven approach to anomaly detection using coil current profile are presented in this study. Health management of plant components can capitalize on the data and signals that are already recorded as part of the monitored parameters of the plant's instrumentation and control systems. This work is focused on the development of machine learning algorithm and workflow for the analysis of the CEDM using the recorded coil current data. The workflow involves features extraction from the coil-current profile and consequently performing both clustering and classification algorithms. This approach provides an opportunity for health monitoring in support of condition-based predictive maintenance optimization and in the development of the CEDM digital twin model for improved plant safety and availability.
Purpose: As Thailand seeks to become a regional startup hub, Thai startups have been acquiring growth and scalability in the last ten years. Hence, this paper examines influential factors in Thailand's growth of logistics tech startups. The conceptual framework incorporates sensing user needs, sensing technological options, conceptualizing, scaling, and stretching, co-producing, and orchestrating, business strategy, strategic flexibility, and startup growth. Research design, data, and methodology: The quantitative method was applied to distribute the questionnaire to 500 managers and above in logistics tech startups in Thailand. The sampling techniques involve judgmental, convenience, and snowball samplings. Before the data collection, The Item Objective Congruence (IOC) Index and pilot test (n=45) were employed for content validity and reliability. The data were mainly analyzed by Confirmatory Factor Analysis (CFA) and Structural Equation Model (SEM). Results: The findings revealed that sensing technological options, scaling, and stretching, co-producing, and orchestrating, and business strategy significantly influence the growth of startups in Thailand. Nevertheless, sensing user needs, conceptualizing, and strategic flexibility have no significant relationship with startup growth. Conclusions: For Thailand to accelerate its digital economy driven by tech startups, firms must emphasize influential factors to accelerate growth by providing the right tech solutions for people's lives.
Purpose: This study's purpose is to conduct empirical research on online comments affect Vietnamese consumers' impulsive buying in e-distribution. This study also considers affecting of browsing toward the urge to buy, and the urge to buy toward impulse buying in e-distribution. Research design, data and methodology: This study used the non-probability method to assemble data from 273 customers' online buying experiences via a Google Forms online survey. By using SmartPLS, the data were examined for reliability, convergent validity, discriminant validity of the variables, and proposed hypothesis testing. Results: The empirical study discovered that internet comments with utilitarian and hedonistic values had a positive effect on browsing, the urge to buy, and impulse purchases in e-distribution. Additionally, the result revealed that browsing had a positive influence on the urge to purchase. Likewise, the findings also disclosed that the urge to buy had a favorable effect on impulse buying. Conclusions: This study offered a thorough conceptual model of internet feedback influencing browsing, urge to buy, and impulsive purchases in e-distribution. Also, to increase impulsive buying, this study will assist e-distribution managers in concentrating on developing innovative marketing strategies and action plans that take into consideration consumers' internet reviews, browsing, and urge to buy.
Though the concept of Life-Cycle Cost (LCC) itself is not new, its effectiveness for planning, design, rehabilitation and maintenance/management of civil infrastructures is becoming increasingly recognized. For the decision problems as in the case of the LCC of plant facilities, equipments, bridge decks, pavements, etc., the Life-Cycle Cost Analysis (LCCA) is relatively simple, and thus its practical implementation is rather straightforward. However, when it comes to major infrastructures such as bridge, tunnels, underground facilities, etc., the LCCA problem becomes extremely complex because lack of cost data associated with various direct and indirect losses, and the absence of uncertainty data available for the assessment as well. As a result, the LCC studies have been largely limited only to those relatively simple LCCA problems of planning or conceptual design for making decisions. Accordingly, in the recent years, the researchers have pursued extensive studies on the LCC effectiveness mostly related to LCC models and frameworks for civil infrastructures. Moreover, recently the demand on the practical application of LCC effective decisions in design and maintenance is rapidly growing unprecedently in civil engineering practice. Indirction cost is very important on LCC formulation. But that is very difficult and complicate the estimation every LCC. The objective of this paper is to suggest efficient regression model for the estimation of indirect cost approach to the practical application of LCC for the design and rehabilitation of civil. infrastructures considering traffic, traffic network, detour condition, and workzone condition. In this paper, it performed the sensitivity analysis and correlation analysis of parameter for development of regression model of inflection cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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