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Prediction of Veterans Care Demand and Supply System for Veterans
국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) The International Journal of Advanced Smart Convergence Volume 12 Number 1 2023.03 pp.193-198
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
The rapid aging of the veterans has reached a level that cannot handle the demand for veterans care through the existing veterans care infrastructure. Therefore, it is urgent to improve the quality of the overall service of veterans due to the deterioration of the quality of nursing services for veterans with various underlying diseases compared to general patients and the long-term waiting for admission to the veterans care center. In this situation, about 640,000 people are admitted to veterans care institutions, but only about 5% of them can enter the veterans care center smoothly. As of June 2020, the number of people waiting to enter the veterans care center exceeds 1,000, including 520 at Suwon Veterans Nursing Home, 1 at Gwangju Veterans Nursing Home, 47 at Gimhae Veterans Nursing Home, 39 at Daegu Veterans Nursing Home, 86 at Namyangju Veterans Nursing Home.. Therefore, in order to predict those who want to enter the Veterans Nursing Home and wait for admission, and to find an important basis for resolving the long-term atmosphere, the ratio of future care providers is predicted in 2022-2050 and 2022-2024 to establish a cooperative system. As a result, 6,988 people in 2022, 6,797 people in 2023, and 6,606 people in 2024 can be admitted when 'preferred linkage', and 12,057 people in 2022 when 'expanded linkage'. It was found that 11,837 people in 2023 and 11,618 people in 2024 could be admitted. This was derived by estimating the percentage of people who wish to enter the Veterans Nursing Home when linking private nursing homes, and eventually "additional acceptance" of 22.5% in 2022, 20.9% in 2023, 19.4% in 2024, and 38.8% in 2023, 36.3% in 2023, and 34.1% in 2024 are most efficiently available.
Priority Queue 를 이용한 Hierarchical Clustering (Centroid Linkage) 성능 개선
[Kisti 연계] 한국정보처리학회 한국정보처리학회 학술대회논문집 2010 pp.1837-1838
※ 협약을 통해 무료로 제공되는 자료로, 원문이용 방식은 연계기관의 정책을 따르고 있습니다.
기존 hierarchical clustering 은 Time complexity 와 space complexity 가 Large data set 을 clustering 하기에는 적당하지 못하며 이것을 일반 PC 의 메모리 내에서 해결하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 기존 Hierarchical clustering 중 Centroid Linkage 에 새로운 Algorithm 을 제안하여 보다 적은 메모리를 사용하고 빠르게 처리하는 방법을 제안하고자 한다.
Priority Queue 를 이용한 Hierarchical Clustering (Centroid Linkage) 성능 개선
[Kisti 연계] 한국정보처리학회 한국정보처리학회 학술대회논문집 2010 pp.1837-1838
※ 협약을 통해 무료로 제공되는 자료로, 원문이용 방식은 연계기관의 정책을 따르고 있습니다.
기존 hierarchical clustering 은 Time complexity 와 space complexity 가 Large data set 을 clustering 하기에는 적당하지 못하며 이것을 일반 PC 의 메모리 내에서 해결하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 기존 Hierarchical clustering 중 Centroid Linkage 에 새로운 Algorithm 을 제안하여 보다 적은 메모리를 사용하고 빠르게 처리하는 방법을 제안하고자 한다.
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