Because the hospital building operates 24 hours a day, 365 days a year for treatment and restoration of patients, it has a different pattern of energy use than that of ordinary buildings. Hospitals contribute to energy consumption and have a negative environmental impact. This study aims to find how meaningful energy performance, reflecting good energy management and ECMs, can be operated for hospital buildings, a category encompassing complex buildings with different systems and large differences between them. In this study, we proposed the energy diagnosis & evaluation method and energy management process to verify energy saving through operation data based on system & facility characteristics, operation pattern and energy consumption characteristics of hospital building. Energy consumption structures were surveyed throughout 4 reference hospital in Seoul, Korea. Findings confirm that different hospital departments have hugely different energy-demand profiles. Energy efficiency and energy saving potentials are presented. The energy performance analysis can be applied to a wide range of problems in energy-system operation.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.1
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pp.39-51
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2019
As data grows rapidly, the provision of appropriate information needed by individuals has become an area of new services, and customized services which is enabling the analysis of optimal services through collecting, storing, and analyzing personal data are emerging in many fields. However, due to the characteristics of customized services based on various information collected by customers during the use of the service, the problem of privacy infringement is raised at the same time, and many studies are being actively conducted to solve this problem. This study seeks to explore how the customer's in-depth and customized services has an impact on their customers, which has not been derived from quantitative research using the grounded theory methodology. Through this, 84 concepts, 33 subcategories, 13 Categories and paradigm models were derived. In addition, 'Understanding and acceptance of online behavioral advertising (OBA)' was derived as a core category, and finally, acceptance types of OBA were classified into 'positive acceptance type', 'indifferent type', 'calculating type', and 'active resistance type' based on the key categories. This study divides the acceptance types of online behavioral advertising through the emotions and behaviors of the consumers throughout the procedure of online behavioral advertising experiences. In addition to the statistical and quantitative information currently used for providing behavioral advertising, it provides new criteria to reflect the refinement of behavioral advertising and personal tendencies or characteristics.
The purpose of this study is to examine emerging trends in fashion films and the impact of COVID-19 through analysis of Prada films produced before and after the initial spread of the COVID-19 pandemic. We selected 40 cases occurring prior to the pandemic, from June to December 2019, and 21 cases occurring since the outbreak, from June to December 2020. To identify relevant trends, we conduct a literature review and examine a range of case studies. First, travel restrictions and confronting activities currently inhibit production. Through our case study analysis, we identify nineteen cases in between before and after COVID-19. Secondly, Prada can be seen to mainly produce episodes and promotional films. Additionally, it develops content showcasing brand values in environmental, cultural, creative, and sport-related fields; intended audiences extend beyond the realm of fashion. Thirdly, a new film category began to develop after the outbreak of COVID-19, namely, narrative films utilizing virtual interactions. According to our analysis results, we expect film production that is increasingly facilitated by virtual communication, technology utilization, and online platforms to continue even after the resolution of COVID-19. New film categories will emerge, and we predict that the gap between the number of cases before and after COVID-19 will narrow.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.1
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pp.665-673
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2021
Default has become an extreme concern in the current world due to the financial crisis. The previous prediction of companies' bankruptcy exhibits evidence of decision assistance for financial and regulatory bodies. Notwithstanding numerous advanced approaches, this area of study is not outmoded and requires additional research. The purpose of this research is to find the best classifier to detect a company's default risk and bankruptcy. This study used secondary data from the Pakistan Stock Exchange (PSX) and it is time-series data to examine the impact on the determinants. This research examined several different classifiers as per their competence to properly categorize default and non-default Pakistani companies listed on the PSX. Additionally, PSX has remained consistent for some years in terms of growth and has provided benefits to its stockholders. This paper utilizes machine learning techniques to predict financial distress in companies listed on the PSX. Our results indicate that most multi-stage mixture of classifiers provided noteworthy developments over the individual classifiers. This means that firms will have to work on the financial variables such as liquidity and profitability to not fall into the category of liquidation. Moreover, Adaptive Boosting (Adaboost) provides a significant boost in the performance of each classifier.
On the World Refugee Day in 2017, Yao Chen, a Chinese actress, philanthropist, and social media influencer, posted messages in her Weibo in support of the United Nations Refugee Agency (UNHCR). Yet, social media users quickly interpreted this supportive message of the refugee program as encouraging people to "accept and receive refugees" (jieshou nanmin) into China. Particularly, the category of Middle Eastern refugees elicited most criticism in China's cyberspace. As the inclusion of refugees is an integral part of immigrant multiculturalism, this article examines the limits of multicultural imagination of refugees―particularly those from the Middle Eastern and North Africa―in contemporary China. I argue that the limits of multicultural imagination in contemporary China is profoundly shaped by an intricate interweaving of domestic policies and global imaginaries toward refugees. By deploying a mixed methodology, such limits are examined from legal-institutional, ideological, and sociocultural perspectives. More specifically, three interrelated aspects will be highlighted in the article: (1) the global circulation of right-wing populism imaginaries, and their entanglements with the anti-Muslim sentiments in contemporary China; (2) the current insufficiency of the legal-institutional framework regarding refugees and asylum-seekers, which needs to be contextualized in China's modern history of dealing with refugee issues; (3) population politics, the rise of Han-centric nationalism, and their constraining impact on the interpretation of historical events related to cultural diversity. In conclusion, this article also offers potential implications for further examining the different yet potentially intersected genealogies of multicultural imaginaries beyond the Middle Eastern and North African refugees in Asia.
One of the key tools in assessing the seismic vulnerability of the structures is the use of fragile functions, which is the possibility of damage from a particular damage surface for several levels of risk from the seismic movements of the earth. The aim of this study is to investigate the effect of two categories of earthquake events on the fragile curve (FRC) of the steel construction system. In this study, the relative lateral displacement of the structures is considered as a damage criterion. The limits set for modifying the relative lateral position in the HAZUS instruction are used to determine the failure modes, which include: slight, moderate, extensive and complete. The results show, as time strong-motion increases, the probability of exceeding (PoE) increases (for Peak ground acceleration (PGA) less than 0.5). The increase in seismic demand increases the probability of exceeding. In other words, it increases the probability of exceeding, if the maximum earthquake acceleration increases. Also, 7-storey model in extensive mode has 20 and 26.5% PoE larger than 5- and 3-storey models, respectively.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.46
no.6
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pp.963-986
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2022
This article surveys the fashion forecasting industry in Korean domestic markets. With the rise of new media and devices with high technology, the paradigm of fashion trends forecasting systems has dramatically changed. New perspectives of trend forecasting are required to understand the trend flow and consumer behavior of the MZ generation. The research questions are as follows: 1) Major trend forecasting companies studied the development of their strategies and new forecasting methods. 2) The consumers' needs in the domestic market were analyzed. The influence of the trend companies' forecasting on the market was investigated. The results are as follows: 1) International trend forecasting significantly affected the domestic market. The concordance rate between consumers' online searches about fashion trends was approximately 70.14%. The match rate by category is as follows: The highest rate, 85.06% is from pattern and print, color is 83.92%, the item is 80.39%, and style is 54.32%. 2) Specialized information such as the Pantone color chart is being widely consumed, leading to a trend among the masses. 3) The Korean-specific socio-cultural background has an impact on domestic trends.
The Finite Element (FE) modeling of Reinforced Concrete (RC) under seismic loading has a sensitive impact in terms of getting good contribution compared to experimental results. Several idealized model types for simulating the nonlinear response have been developed based on the plasticity distribution alone the model. The Continuum Models are the most used category of modeling, to understand the seismic behavior of structural elements in terms of their components, cracking patterns, hysteretic response, and failure mechanisms. However, the material modeling, contact and nonlinear analysis strategy are highly complex due to the joint operation of concrete and steel. This paper presents a numerical simulation of a chosen RC column under monotonic and cyclic loading using the FE Abaqus, to assessthe hysteretic response and failure mechanisms in the RC columns, where the perfect bonding option is used for the contact between concrete and steel. While results of the numerical study under cyclic loading compared to experimental tests might be unsuccessful due to the lack of bond-slip modeling. The monotonic loading shows a good estimation of the envelope response and deformation components. In addition, this work further demonstrates the advantage and efficiency of the damage distributions since the obtained damage distributions fit the expected results.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.11
no.4
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pp.40-50
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2023
Research in interdisciplinary fields like biomechanics is published in a variety of journals whose visibility depends on bibliometric indexing that is often driven by citation analysis of bibliometric databases. This study documented variation in publication metrics and research subject categories assigned to 14 biomechanics journals. Authors, citation, and citation rate (CR) were collected for the top 15 cited articles in the journals retrieved from the Google Scholar service. Research subject categories were also extracted for journals from three databases (Dimensions, Journal Citation Reports, and Scopus). Despite the focus on biomechanics for the journals studied, these biomechanics journals have widely varying CR and subject categories assigned to them. There were significant (p=0.001) and meaningful (77-108%) differences in median CR between average, low, and high CR groups of these biomechanics journals. Since CR are primary data used to calculate most journal metrics and there is no one biomechanics subject category, field normalization for journal citation metrics in biomechanics is difficult. Care must be taken to accurately interpret most citation metrics of biomechanics journals as biased proxies of general usage of research, given a specific database, time frame, and area of biomechanics research.
Rare diseases, even though defined as fewer than 20,000 in South Korea, with over 8,000 rare Mendelian disorders having been identified, they collectively impact 6-8% of the global population. Many of the rare diseases pose significant challenges to patients, patients' families, and the healthcare system. The diagnostic journey for rare disease patients is often lengthy and arduous, hampered by the genetic diversity and phenotypic complexity of these conditions. With the advent of next-generation sequencing technology and clinical implementation of exome sequencing (ES) and genome sequencing (GS), the diagnostic rate for rare diseases is 25-50% depending on the disease category. It is also allowing more rapid new gene-disease association discovery and equipping us to practice precision medicine by offering tailored medical management plans, early intervention, family planning options. However, a substantial number of patients remain undiagnosed, and it could be due to several factors. Some may not have genetic disorders. Some may have disease-causing variants that are not detectable or interpretable by ES and GS. It's also possible that some patient might have a disease-causing variant in a gene that hasn't yet been linked to a disease. For patients who remain undiagnosed, reanalysis of existing data has shown promises in providing new molecular diagnoses achieved by new gene-disease associations, new variant discovery, and variant reclassification, leading to a 5-10% increase in the diagnostic rate. More advanced approach such as long-read sequencing, transcriptome sequencing and integration of multi-omics data may provide potential values in uncovering elusive genetic causes.
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