YS
Youngchul Song
Author with expertise in Technology Readiness Assessment and Evaluation
Achievements
This user has not unlocked any achievements yet.
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
5
(40% Open Access)
Cited by:
1
h-index:
15
/
i10-index:
21
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Development of Digital Transformation Maturity Assessment Model for Collaborative Factory Involving Multiple Companies

Keeeun Lee et al.Sep 16, 2024
Recent advancements in digital transformation (DX) in the industrial sector have spotlighted digital collaborative factories, which emphasize relationships with partners, particularly in the manufacturing sector. However, existing DX maturity assessment models primarily focus on evaluating individual companies, lacking consideration of partnerships and thereby failing to reflect the complexities of collaborative systems. To address this limitation, this study aims to develop a DX maturity assessment model tailored to digital collaborative factories while accounting for collaborative relationships. Initially, 25 existing DX maturity assessment models were reviewed, and the evaluation elements related to collaboration were extracted from each. Accordingly, the maturity assessment model was created with 15 evaluation factors, including organizational aspects, process management, quality control, and logistics operations. Finally, to verify the applicability of the model, the DX maturity levels of a lead company—a forklift-manufacturing company—and its partner—an automotive component manufacturer—within the same value chain were assessed, and the model’s suitability was evaluated. The results indicate that the lead company needed to improve on the intelligence, connectivity, and automation aspects, while its partner needs to streamline production process operations and technological connectivity. This approach enables manufacturers to obtain more reliable information in resolving issues arising from collaboration with partners, as well as in establishing future strategies. The findings suggest that strengthening collaboration systems among partners and advancing DX based on digital collaboration will raise competitiveness within the manufacturing sector.
0
Citation1
0
Save
0

Prediction of infectious diseases using sentiment analysis on social media data

Youngchul Song et al.Sep 4, 2024
As the influence and risk of infectious diseases increase, efforts are being made to predict the number of confirmed infectious disease patients, but research involving the qualitative opinions of social media users is scarce. However, social data can change the psychology and behaviors of crowds through information dissemination, which can affect the spread of infectious diseases. Existing studies have used the number of confirmed cases and spatial data to predict the number of confirmed cases of infectious diseases. However, studies using opinions from social data that affect changes in human behavior in relation to the spread of infectious diseases are inadequate. Therefore, herein, we propose a new approach for sentiment analysis of social data by using opinion mining and to predict the number of confirmed cases of infectious diseases by using machine learning techniques. To build a sentiment dictionary specialized for predicting infectious diseases, we used Word2Vec to expand the existing sentiment dictionary and calculate the daily sentiment polarity by dividing it into positive and negative polarities from collected social data. Thereafter, we developed an algorithm to predict the number of confirmed infectious patients by using both positive and negative polarities with DNN, LSTM and GRU. The method proposed herein showed that the prediction results of the number of confirmed cases obtained using opinion mining were 1.12% and 3% better than those obtained without using opinion mining in LSTM and GRU model, and it is expected that social data will be used from a qualitative perspective for predicting the number of confirmed cases of infectious diseases.