With the outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, health policymakers are adopting new policies regarding the issue of immunization disparities, especially for children in low-income communities of color who lack awareness and thereby access to vaccines. The purpose of this paper is to propose an evaluation framework using program theory-based evaluation approach and logic model to analyze and evaluate the immunization disparities in children aged 19-35 months. Data is collected from New York City department of Health and the U.S. Census Bureau for Northern Manhattan Start Right Coalition program which consists of 19,800 children, and the community-provider partnership includes 26 practices and 20 groups. Program theory is used to evaluate this community-based initiative with the logic model which is a visual depiction that illustrations the program theory to all stakeholders. The logic model highlights the resources, activities, outputs, outcomes, and impacts of the program to guide to planners and evaluators and to call attention to the inadequacies or flaws in the operational, implementation and service delivery process of the program in offering a new perspective on the program. This framework adds to the literature on evaluations of immunization disparities in determining whether evaluators can definitively attribute positive immunization outcomes in the community to the program and conclude whether it has potential in expanding or duplicating it to other similar settings, especially in other rural areas of the United States, and abroad, where routine immunization equity gaps are wide due to income, racial and ethnic diversity, and language barrier.
Every year, RDFS data tends further toward scalability; hence, the manner of SPARQL processing needs to be changed for fast query. The query processing method of SPARQL has been studied using a scalable distributed processing framework. Current studies indicate that the query engine based on the scalable distributed processing framework i.e., Hadoop(MapReduce) is not suitable for real-time processing because of the repetitive tasks; in addition, it is difficult to construct a query engine based on an In-memory Distributed Query engine, because distributed structure on the low-level is required to be considered. In this paper, we proposed a method to construct a query engine for improving the speed of the query process with the mass triple data. The query engine processes the query of SPARQL using the SparkSQL, which is an In-memory based, distributed query processing framework. SparkSQL is a high-level distributed query engine that facilitates existing SQL statement. In order to process the SPARQL query, after generating the Algebra Tree using Jena, the Algebra Tree is required to be translated to Spark Algebra Tree for application in the Spark system, and construction of the system that generated the SparkSQL query. Furthermore, we proposed the design of triple property table based on DataFrame for more efficient query processing in the Spark system. Finally, we verified the validity through comparative evaluation with the query engine, which is the existing distributed processing framework.
Park, Sangwoo;Lee, Inseop;Lee, Junseok;Sul, Sanghun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.8
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pp.2831-2845
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2022
Compared to the significant approach of project-based learning research, a data-driven design project-based learning has not reached a meaningful consensus regarding the most valid and reliable method for assessing design creativity. This article proposes an advanced information data-interactive learning system for creative design using a service design process that combines a design thinking. We propose a service framework to improve the convergence design process between students and advanced information data analysis, allowing students to participate actively in the data visualization and research using patent data. Solving a design problem by discovery and interpretation process, the Advanced information-interactive learning framework allows the students to verify the creative idea values or to ideate new factors and the associated various feasible solutions. The student can perform the patent data according to a business intelligence platform. Most of the new ideas for solving design projects are evaluated through complete patent data analysis and visualization in the beginning of the service design process. In this article, we propose to adapt advanced information data to educate the service design process, allowing the students to evaluate their own idea and define the problems iteratively until satisfaction. Quantitative evaluation results have shown that the advanced information data-driven learning system approach can improve the design project - based learning results in terms of design creativity. Our findings can contribute to data-driven project-based learning for advanced information data that play a crucial role in convergence design in related standards and other smart educational fields that are linked.
The asset management of railway facilities is a total framework for finally supporting a safe and comfortable train service, which includes functions of supporting evaluation of condition and performance of infrastructures, making the decision method of repair or rehabilitation of deteriorated facilities, and lengthening the life cycle of structure through the decision of adequate cost and time of repair or reinforcement. In the range of the asset management, organization, human, the target, and information & data of company are included. Therefore, in this paper, appling the method of asset management analysis to the railway structures, the process of the risk assesment using BRE(Business Risk Exposure) and the basis of consisting optimized renewal decision-making are expressed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.12
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pp.17-25
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2017
In this paper, we have implemented a low-cost mobile robot supporting the person tracking by detection using RGB-D cameras and ROS(Robot Operating System) framework. The mobile robot was developed based on the Kobuki mobile base equipped with 2's Kinect devices and a high performance controller. One kinect device was used to detect and track the single person among people in the constrained working area by combining point cloud data filtering & clustering, HOG classifier and Kalman Filter-based estimation successively, and the other to perform the SLAM-based navigation supported in ROS framework. In performance evaluation, the person tracking by detection was proved to be robustly executed in real-time, and the navigation function showed the accuracy with the mean distance error being lower than 50mm. The mobile robot implemented has a significance in using the open-source based, general-purpose and low-cost approach.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.12
no.2
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pp.45-61
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2005
Recently, increasing attention has been paid to IT outsourcing and core competency of the corporation. Many companies are expected to focus on core competency rather than reduce IT cost from IT Outsourcing. But, by this time there are no a framework for evaluating intensity of core competency and maturity of IT outsourcing capability. This paper is conducted to provide a framework for evaluating intensity of core competency and maturity of IT outsourcing capability. This paper is to verify if the company's core competency and IT outsourcing capability have a significant influence on each other.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.8
no.3
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pp.163-169
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2008
In this paper, we propose a real-time people tracking system with multiple CCD cameras for security inside the building. The camera is mounted from the ceiling of the laboratory so that the image data of the passing people are fully overlapped. The implemented system recognizes people movement along various directions. To track people even when their images are partially overlapped, the proposed system estimates and tracks a bounding box enclosing each person in the tracking region. The approximated convex hull of each individual in the tracking area is obtained to provide more accurate tracking information. To achieve this goal, we propose a method for 3D walking human tracking based on the IMPRESARIO framework incorporating cascaded classifiers into hypothesis evaluation. The efficiency of adaptive selection of cascaded classifiers have been also presented. We have shown the improvement of reliability for likelihood calculation by using cascaded classifiers. Experimental results show that the proposed method can smoothly and effectively detect and track walking humans through environments such as dense forests.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.6
no.2
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pp.496-506
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2014
In this paper the scenario based optimization of the bulbous bow of the KRISO Container Ship (KCS) is presented. The optimization of the parametrically modeled vessel is based on a statistically developed operational profile generated from noon-to-noon reports of a comparable 3600 TEU container vessel and specific development functions representing the growth of global economy during the vessels service time. In order to consider uncertainties, statistical fluctuations are added. An analysis of these data lead to a number of most probable upcoming operating conditions (OC) the vessel will stay in the future. According to their respective likeliness an objective function for the evaluation of the optimal design variant of the vessel is derived and implemented within the parametrical optimization workbench FRIENDSHIP Framework. In the following this evaluation is done with respect to vessel's calculated effective power based on the usage of potential flow code. The evaluation shows, that the usage of scenarios within the optimization process has a strong influence on the hull form.
A good brand name is very important for the success of a product. A thoughtful brand name can convey information that can influence potential customers in a positive way. Thus marketers often formulate brand names intended to explicitly or implicitly play a role in influencing customer perceptions. One way of doing this is to have a brand name bearing connotations to a foreign country. In general, prior research on country-of-origin effects has not adequately focused on exploring brand name connotation and its effect on product evaluation. This research presents a conceptual framework for determining if/how brand name connotation to a foreign country affects product evaluation. Specifically, this paper reviews relevant literature pertaining to country-of-origin and brand name connotation, discusses a conceptualization, proposes research hypotheses, and outlines procedures for collecting data to evaluate the proposed hypotheses.
"The Framework Act on Low-Carbon Green Growth" specifies the requirements for the development and verification of emission factors for establishing reliable national greenhouse gas statistics. The scope of the regulations covers the development and validation of energy, industrial processes, solvents and other product use, agriculture, land use, land use change and emission and absorption coefficients of the forestry and waste sector as defined in the 1996 IPCC Guideline and GPG 2000, The minerals sector to be covered in this study belongs to industrial processes. As a representative method for quantifying and evaluating GHG emission factors, there are emission grade quality grading and DARS (Data Rating Rating System) in the 'Procedures for Preparing Emission Factor Documents (1997)' reported by US-EPA. However, the above two methods are not specific and comprehensive, and lack the details for accurate emission factor verification. Therefore, there is a need for a method for verifying and quantifying certified greenhouse gas emission factors that reflects characteristics of each industry sector in Korea and accord with IPCC G/L and GHG target management. In this study, we conducted a weighted study on quantitative and evaluation lists of emission factor using questionnaires to develop a more accurate methodology for quantifying national greenhouse gas emission factors in the mineral sector. Quantification and evaluation of emission factor are classified into essential verification and quality evaluation. The essential verifications are : administrative compatibility, method of determining emission factors, emission characteristics, sampling methods and analysis methods, representativeness of data. The quality evaluations consisted of the quality control of the data, the accuracy of the measurement and analysis, the level of uncertainty, not directly affect the emission factor, but consisted of factors that determine data quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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