A Web-based Workflow Environment for CFD Analysis and Design

컴퓨터 인프라의 빠른 발전과 전산 기법의 발달에도 불구하고, 개개인의 과학 응용 연구자 측면에서는 여전히 비효율적이고, 특정 분야의 연구만 수행 할 수 있는 제한성 때문에 유연한 연구 환경에 대한 요구가 높아지고 있다. e-Science 기반의 연구 환경을 공동으로 활용하기 위해서는 다분야 간 연구 활용도를 고려한 맞춤형 연구 환경을 구성하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 여러 연구를 수행 할 수 있다는 e-Science 연구 환경의 궁극적 목표에 부합하는 유연한 통합 연구 환경을 제시한다. 특히 여러 과학 응용 연구 분야 중에서도 계산 반복적이고 개발 과정 중에 비용 및 시간 소비가 큰 항공우주 분야를 대상으로 하여 확장된 맞춤형 전역 연구 환경을 제안한다. 이는 연구자들이 추가적 지식 없이 쉽고 다양한 연구 활동을 가능하게 하며, 실험 규모 확장에 따른 한계를 개선할 수 있다. 또한 워크플로우 기반의 설계 환경을 제안하여 다단계 비행체 설계 환경을 포털에 확장함으로써 더욱 정확하고 생산성을 높이는 환경을 지원한다. 이같이 제안된 환경은 각 연구자의 실험과 설계의 정확도를 높여 기존 환경의 한계를 극복하며 전문성을 높이도록 도와준다.OAIID:oai:osos.snu.ac.kr:snu2010-01/104/0000004648/27SEQ:27PERF_CD:SNU2010-01EVAL_ITEM_CD:104USER_ID:0000004648ADJUST_YN:NEMP_ID:A001138DEPT_CD:446CITE_RATE:0FILENAME:전산유체_해석_및_설계를_위한_웹기반_워크플로우_환경.pdfDEPT_NM:기계항공공학부EMAIL:[email protected]:

Identifying Key Hospital Service Quality Factors in Online Health Communities

Background: The volume of health-related user-created content, especially hospital-related questions and answers in online health communities, has rapidly increased. Patients and caregivers participate in online community activities to share their experiences, exchange information, and ask about recommended or discredited hospitals. However, there is little research on how to identify hospital service quality automatically from the online communities. In the past, in-depth analysis of hospitals has used random sampling surveys. However, such surveys are becoming impractical owing to the rapidly increasing volume of online data and the diverse analysis requirements of related stakeholders.Objective: As a solution for utilizing large-scale health-related information, we propose a novel approach to identify hospital service quality factors and overtime trends automatically from online health communities, especially hospital-related questions and answers.Methods: We defined social media–based key quality factors for hospitals. In addition, we developed text mining techniques to detect such factors that frequently occur in online health communities. After detecting these factors that represent qualitative aspects of hospitals, we applied a sentiment analysis to recognize the types of recommendations in messages posted within online health communities. Korea’s two biggest online portals were used to test the effectiveness of detection of social media–based key quality factors for hospitals.Results: To evaluate the proposed text mining techniques, we performed manual evaluations on the extraction and classification results, such as hospital name, service quality factors, and recommendation types using a random sample of messages (ie, 5.44% (9450/173,748) of the total messages). Service quality factor detection and hospital name extraction achieved average F1 scores of 91% and 78%, respectively. In terms of recommendation classification, performance (ie, precision) is 78% on average. Extraction and classification performance still has room for improvement, but the extraction results are applicable to more detailed analysis. Further analysis of the extracted information reveals that there are differences in the details of social media–based key quality factors for hospitals according to the regions in Korea, and the patterns of change seem to accurately reflect social events (eg, influenza epidemics).Conclusions: These findings could be used to provide timely information to caregivers, hospital officials, and medical officials for health care policie