The purpose of this study was to develop the classification of home-based long-term care activities and to test its validity. In this study, the taxonomy of long-term care activities was structured according to the service domain and process. Two expert groups participated in making a draft of the taxonomy that was composed of 7 service domains, 22 care needs, 22 service objectives, and 114 activities. Reliability and validity of the taxonomy was tested in a sample of 152 elderly subjects who used the home-based long-term care services. Based on the factor analysis of 114 activities, 21 factors were extracted from 114 activities. Internal consistency of the factors was high. Content validity was confirmed by the CVI. Long-term care insurance grade was used to assess the criterion validity. Among 21 care needs, 12 cares needs were significantly different from their grade. The classification of home-based long-term care activities demonstrated reliability and validity. In conclusion, the use of this classification is recommended while communicating with the elderly subjects, service providers, and the 3rd party payers.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.22
no.3
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pp.25-35
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2019
The backward design suggested in the 2015 revised curriculum takes into consideration the consistency between a goal and its evaluation, and emphasizes the essence of knowledge. However, the method for designing lesson plans is different from those of the past and, as a result, teachers in the field have experienced some difficulty in applying the design. Accordingly, this study was aimed at examining the differences between the taxonomy of educational objectives with which teachers are familiar and the viewpoint of informatics. The result of the analysis indicated no difference when applying the hierarchy of the six-sided view of the concept of understanding, of which teachers felt some difficulty in terms of applying the backward design. However, the analysis did show some similarity to the hierarchy of the six levels suggested in the taxonomy of the educational objectives. In general, when a new theory is suggested, it is very difficult for it to be accepted and applied. This study holds significance in that it suggests that a new theory must be accepted on the basis of sufficient analysis along with the necessity of efforts to be dedicated in order to increase its applicability.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.34
no.1
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pp.239-260
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2003
The purpose of this study is to devise a classification scheme to arrange the agricultural information efficiently. In the first part it defines the agricultural science and studies the content and system of the agricultural science. It compares current KDC with DDC, UDC and NDC used to agriculture parts, and it studies AGRICOLA SCC. On the basis of it, this study is displayed the new classification for the agricultural science. The new classification scheme Is classified by the basic theories related to agriculture, agriculture of plants, animal agriculture, food products, and auxiliary disciplines in turn. The number of main divisions are set up 23 items.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.21
no.5
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pp.547-555
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2017
It needs theoretical assessment fundamental for informatics curriculum to judge appropriate grades and measure academic standard of an learner according to be included in the conventional curriculum. Thus this study tried to present an criteria on programming area of an informatics curriculum through bloom taxonomy and knowledge type. And it presented assessment criterion on each steps from "Remember" to "Create". And we presented knowledge type examples of programming such as Factual to Metacognitive based on Bloom's knowledge types. Also we analysed that most important level or type is Apply Level, Create Level and Procedural Knowledge. We investigated for each criterion of programming assessment based on bloom's theory through Delphi method. And the result of this investigation was that area of bloom's taxonomy was CVR 0.90, Validity 0.85 and area of knowledge type was CVR 0.90, Validity 0.79. So it can decide to accept for our assessment criteria of programming education based on Bloom theory.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.05a
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pp.586-590
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2003
고객 분류는 고객관계관리(CRM)의 한 부분으로서 기업에게 이익을 주는 고객의 속성과 구매패턴을 분석함으로써 목표 고객을 결정하는 것을 의미한다. 현재까지 고객 분류에 관한 연구는 특정한 시점에서 고객의 속성과 구매 패턴을 분석함으로써 이루어졌다. 그러나 인터넷 쇼핑몰과 같은 동적인 환경에 있어서 기존의 정적인 분석방법은 시간에 따라 지속적으로 변하는 고객의 행동 변화를 찾아내고, 예측하는데 적합하지 않다. 본 논문에서는 Decision Tree, ANOVA 분석, ARIMA 모형을 사용하여, 특정한 시점에서의 고객 분류뿐만 아니라 미래 시점에서의 고객 분류를 예측하고 패턴을 분석하는 동적인 고객 분류 방법을 제안한다. 동적인 고객 분류를 통해 인터넷 쇼핑몰 기업은 효율적인 마케팅 전략을 작성하여 기업의 이익을 증진시킬 수 있다.
Questions of why, what, and how represent the new perspective on goal construct. This paper proposed a novel approach toward the goal construct as a dynamic decision-making process. A number of researchers have agreed that goals initiate and sustain human motivation. In spite of the consistency in emphasis on goals, there are apparent inconsistencies in definitions of goal construct across theories and research. These inconsistences hinder interdisciplinary communication about goal construct, which in turn leads to jingle-jangle fallacy. Therefore, on the basis of systematic literature review, I defined the goal construct as a multifaceted and hierarchical decision-making process to structure desired end-states. The first process is generating goals, which can be also called "why" process. During this phase, individuals generate cognitive schema about general direction of desired end-states based on the conscious and nonconscious interpretation of subjective experience. The second process is goal setting, which can be called "what" process. Here, individuals clarify contents of multiple goals and structure hierarchy and priority of them. The last process is implementing goals, "how" process. This process contains decision making about whether he/she decides to implement the goal or not and how to execute goal-directed behaviors. In the last section of this paper, I tried to suggest several practical applications of this new perspective for adolescents, who struggle with why-what-how to have goals in learning context.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.4
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pp.386-390
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2003
Data mining is a process of discovering useful patterns for decision making from an amount of data. It has recently received much attention in a wide range of business and engineering fields. Classifying a group into subgroups is one of the most important subjects in data mining. Tree-based methods, known as decision trees, provide an efficient way to finding the classification model. The primary concern in tree learning is to minimize a node impurity, which is evaluated using a target variable in the data set. However, there are situations where multiple target variable should be taken into account, for example, such as manufacturing process monitoring, marketing science, and clinical and health analysis. The purpose of this article is to present some methods for measuring the node impurity, which are applicable to data sets with multivariate target variables. For illustration, a numerical cxample is given with discussion.
Various subjects are carrying out cyberattacks using a variety of tactics and techniques. Additionally, cyberattacks for political and economic purposes are also being carried out by groups which is sponsored by its nation. To deal with cyberattacks, researchers used to classify the malware family and the subjects of the attack based on malware signature. Unfortunately, attackers can easily masquerade as other group. Also, as the attack varies with subject, techniques, and purpose, it is more effective for defenders to identify the attacker's purpose and goal to respond appropriately. The essential goal of cyberattacks is to threaten the information security of the target assets. Information security is achieved by preserving the confidentiality, integrity, and availability of the assets. In this paper, we relabel the attacker's goal based on MITRE ATT&CK® in the point of CIA triad as well as classifying cyber security reports to verify the labeling method. Experimental results show that the model classified the proposed CIA label with at most 80% probability.
수출입 기업이 관세 혜택을 받거나 올바른 관세를 측정하기 위해서는 통관 진행 시 올바른 품목 분류가 선행되어야 한다. 그러나 품목 분류의 기준이 1만개가 넘을 정도로 방대하여 신규 사용자나 품목에 이해가 부족할 경우 분류에 어려움이 따른다. 이러한 HS Code 분류의 한계점을 보완하기 위해 빅데이터 기반 이미지 분석을 통한 자동 제안 시스템을 목표로 하였다. 본 논문에서는 이미지 분석을 통한 HS Code 자동 제안시스템을 위한 수출입 품목 중 의류 품목의 수출입 품목에 국한하여 의류 HS Code 자동 분류 시스템을 설계하고, 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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