There are less studies on the elderly suicide even though it's steep increase. The purpose of the present study was to investigate factors that influence on the elderly suicide and to categorize them. For these purpose, A total of 23 cases were analyzed through qualitative contents analysis. Specifically, on the basis of the stress-vulnerability model, we scrutinized vulnerability factors(classified personal, family-environment factors) and precipitating events(classified interpersonal events) influencing on the elderly suicide. Personal factor was to be classified into personal mental health, physical health and problematic behavior. Family-environment factor was divided family relationship problem and economic problem. Interpersonal events belonging to the precipitating events was to be classified into interpersonal loss and interpersonal conflict. As the results of this study, elderly suicide classified into 3 types, that is, 'risk type suicide', 'event-response type suicide', 'complex type'. And then we discussed the characteristics of the suicidal types and suggestions for reduction of elderly suicide.
The aim of this retrospective study was to compare risk factors between men and women through secondary data of nursing information and medical records according to the severity classification in patients of 340 men and 221 women with coronary artery disease(CAD) who were admitted for the first time at a general hospital and underwent first coronary artery angiography. Consequently, men presented with risk factors such as age(p=.004), total cholesterol(p=.040), triglycerides(p=.049), HbA1c(p<.001), smoking(p<.001), alcohol consumption(p=.002) and comorbidities(p=.036) that showed statistically significant differences. Among women, age(p=.002) and comorbidities (p=.018) were the only factors that showed significant differences. Significant risk factors influencing the classification of CAD severity in men were total cholesterol (OR 0.97, 95% CI 0.96-1.00, p=.014) in 1VD, alcohol consumption (OR 52.47, 95% CI 2.99-91.95, p=.007)in 2VD, and total cholesterol in the 3VD(OR 0.98, 95% CI 0.95-0.98, p=.026). A significant risk factor affecting the classification of CAD severity in women was comorbidity (OR 0.30, 95% CI 0.11-0.82, p=.020) in the 3VD. This study identified the importance of nursing care for male CAD patients, such as smoking cessation and quitting drinking, blood sugar control, cholesterol, and accompanying disease management, and provided evidence of individually tailored nursing care.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.4
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pp.219-226
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2013
Feature selection is the one of important issues in the field of machine learning and pattern recognition. It is the technique to find a subset from the source data and can give the best classification performance. Ie, it is the technique to extract the subset closely related to the purpose of the classification. In this paper, we experimented to select the best feature subset for improving classification accuracy when classify success and failure factors in software reuse. And we compared with existing studies. As a result, we found that a feature subset was selected in this study showed the better classification accuracy.
The objective of this study was to comprehend inter-species association and factors affecting species composition by factor analysis and to classify forest types of natural forests in Dootasan. We examined the correlation (positive or negative) of the major species by correlation analysis, the selection of three factors affecting the species composition by factor analysis, cluster analysis on the basis of factor scores, and the evaluation of the results of forest type classification by ANOVA. The outputs of correlation analysis were closely associated with those of factor analysis. The first factor affecting species composition was found to be the decline phenomenon of Pinus densiflora during forest succession process. The second and third factors were growth environments in valley and slope, respectively. The cluster analysis was carried out based on three factors affecting the species composition. The results indicated that the study area was classified into four forest types as follows: Quercus mogolica-Acer mono-Fraxinus rhynchophylla community, Q. mongolica community, Q. mongolica-Tilia amunrensis community and Pinus densiflora community. The dominant species of each community in the four classified forest types were significantly different (p<0.05).
The aim of this study is to present the importance of Risk Management and Risk Classification System in Supply Chain to cope with the rapidly changing distribution environment flexibly through the cooperation between a shipper and a distribution company. First of all, we considered existing studies related to the risks of Supply Chain Risk and analyzed 47 different risk factors by 18 kinds of risk causing factors. Second, we collected opinions of corporation specialist group based on the analyzed risk factors and then classified the risk factors into three categories and ten sub-categories. Third, we conducted a survey targeting shipping companies and distribution companies about classified risk and then verified the validity of Supply Chain Risk Classification using verification techniques such as Confirmatory Factor Analysis, Concentration Validity and Distinction Validity. Finally, we suggest some implications based on the verification results.
EC(Electronic Commerce) reduces the middle love of business process and makes the gap doser between suppliers and consumers. EC also makes it possible to products and much more satisfaction to consumers reducing costs. Thus when we study EC, we need to consider business side of EC as well as its technical side. With that point, this study classifies the business factors of EC systematically. This study does not enumerate bits of the factors but present a business technology framework to analyze the mutual relations among the factors.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.4
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pp.139-144
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2011
This study proposed a classification method of LIDAR data by using simultaneously the color information (R, G, B) and reflection intensity information (I) obtained from terrestrial LIDAR and by analyzing the association between these data through the use of statistical classification methods. To this end, first, the factors that maximize variance were calculated using the variables, R, G, B, and I, whereby the factor matrix between the principal factor and each variable was calculated. However, although the factor matrix shows basic data by reducing them, it is difficult to know clearly which variables become highly associated by which factors; therefore, Varimax method from orthogonal rotation was used to obtain the factor matrix and then the factor scores were calculated. And, by using a non-hierarchical clustering method, K-mean method, a cluster analysis was performed on the factor scores obtained via K-mean method as factor analysis, and afterwards the classification accuracy of the terrestrial LiDAR data was evaluated.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.3
no.1
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pp.217-233
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1998
조직 전반에 걸쳐 급격한 변화를 초래하는 경영혁신작업의 성공요인을 대기업에 비해 상대적으로 자금력, 기술력, 인적자원이 부족한 중소기업을 대상으로 실증적인 검증과정을 거쳐 성공요인을 분석하였다. 본 연구에서는 두 가지 목적이 있다. 첫째, 경영혁식작업을 성공적으로 이끄는 조직.관리적인 요인들을 조사했다. 분석대상요인들은 조직구조, 문화, 최고경영자의 의지 그리고 경영혁신작업을 지원하기 위한 관리제도상의 변화 등이 포함된다. 두 번째의 목적은 "상대적인 성공"과 "상대적인 실패" 집단으로 분류하여 조사된 성공요인 중에서 어느 요인이 핵심 성공요인인지를 나타내고자 한다. 또한 , 핵심성공요인으로 판별함수를 도출한 후 성공과 실패집단분류에 대한 적중률이 얼마나 되는지를 조사하였다. 한국의 44개 중소기업을 대상으로 한 연구결과, 성공요인으로는 자율적인 기업문화, 최고 경영자의 의지 그리고 관리제도상의 변화로 나타났다. 특히,최고 경영자의 의지와 관리제도상의변화가 핵심성공요인으로 확인되었다.의변화가 핵심성공요인으로 확인되었다.
최근 내수경기의 불황에도 불구하고 지속적인 고성장세를 보이고 있는 TV홈쇼핑 시장에 대한 산업 전체적인 측면에서 경쟁요인을 분석하였다. 그 결과로써 정부와 업계에 향후 TV 홈쇼핑 시장의 발전 방향을 제시하고 국내 유통시장의 발전추세와 구조적 특성을 파악함으로써 정책적인 제언을 하고자 한다. 이를 위해 TV홈쇼핑 시장의 경쟁요인을 외부경쟁요인과 내부경쟁요인으로 분류하였다. 구체적으로 외부경쟁요인은 업태 특징에 의한 경쟁요인과 국내ㆍ외적 유통산업 변화추세에 따른 경쟁요인으로, 내부경쟁요인은 CATV 시청자구수의 변화, 신규사업자 진출, 시장집중도, 수익률 향상 전략, SO채널확보 및 투자 인터넷쇼핑몰 운영 등으로 분류하여 분석하였다. 이러한 TV 홈쇼핑 시장의 내부ㆍ외부경쟁요인의 도출을 통해 업계에는 효율적인 전략의 일환으로 인터넷쇼핑몰의 매출비중확대, M-Commerce와 B2B 전자상거래 부분으로의 사업확대, 온라인과 오프라인의 연계방안 강구를 통한 틈새시장개발, 고객정보 확보를 통한 CRM, SCM 활용 및 개발 등을 제시하고, 정부에는 업체간 경쟁유발을 통한 소비자의 편익증대, 경쟁확대로 인한 소비자 피해최소화, 유통 인프라에 대한 투자확대 및 제도 보완 등을 정책방향으로 제시하고자 한다.
The purpose of this study was to classify latent profiles based on satisfaction of student by the campus-life&educational-experiences and to identify factors affecting satisfaction according to each type. For this study, data from the survey of the A univ(1,952 data) were used. To analyze this, a latent profiles analysis was applied to identify subgroups, in which the students by the campus-life&educational-experiences satisfaction, and a multinomial logistic regression model was applied to verify factors affecting group classification. As a result of the analysis, first four groups were classified in the order of 'average·class·highest·relationship satisfaction type'. Second the factors affecting the classification into the remaining three types with 'the average satisfaction type' as a reference group were found to be significant influencing factors(gender, grade, admission process, GPA grade). Based on these results, this study suggested implications for planning and promoting student-tailored education and student support policies at the university level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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