The purpose of this study was to examine the validity and reliability of the Revised Multidimensional Coping Scale(MCS-R) in university student who attended smoking cessation group therapy. Data were collected from 198 university students. Construct validity using exploratory factor analysis were conducted and convergent validity using Resilience scale, Patient Health Questionare-9(PHQ-9) were conducted. A Principal components analysis with varimax rotation and Kaiser normalization identified a thirteen-factor accounting for 69.7% of the variance in scores. Also, the internal consistency(0.66-0.94) and test-retest reliability was adequate(0.44-0.85) in all subscales of the MCS-R. The MCS-R has adequate psychometric characteristics so it can be used to verify.
This study adopts 'intersectionality' as a key concept of Sheila Levrant de Bretteville's design works. As a method of research, this research suggests the definition of intersectionality, from the idea of black feminism. Analysis of the features are such as 1) Typography of speech, 2) Collection of narrative, and 3) site specific installation. The inclusion of the various situations of the individuals reflected in the design throughout de Bretteville's works has made it possible to guarantee the intersectionality. De Bretteville overthrows the context of the power in which the design is placed, embracing forgotten or less illuminated positions. As a result, this research could derive three implications such as 1) visualization of invisibility, 2) subjectification of object, and 3) demarginalization of marginality. The perspective of the intersectionality are in line with the values of contemporary Korean society and might be an insight for researchers who want to establish a design philosophy.
We attempted to implement Human Centered Design(HCD) according to the following three steps : (1) deriving user needs, (2) conducting ideation based the derived user needs, and (3) developing design concepts. The research on users and experts requires substantial time and cost, and there has not been an effective and clear-cut means to validate the research results before developing design concepts. We therefore extended the means of usability test to a context-based character. We applied this test for the development of design for Wearable Cardioverter-Defibrillator(WCD). Would this test be applied to various cases in the fields of medical equipment/apparatus development - which relatively takes a longer time to be developed - it would aid in accumulating and categorizing the reference data for variables incorporated for evaluating such cases. Future studies are needed to complement our findings concerning context-based usability tests.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.40
no.5
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pp.1116-1125
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2023
Zinc oxide film is a transparent conductive material and is used in optoelectronic devices in various fields. Therefore, characterization of the zinc oxide film will play a very important role in improving the performance of optoelectronic devices. Here, we will evaluate the morphological and structural characteristics of such a zinc oxide film based on the solution process. Specifically, the sol-gel method will be repeatedly performed to observe the change in material properties of the zinc oxide film according to the number of times of spin-coating. It was confirmed that crystallization proceeded as a result of performing the sol-gel method repetitively 5 times under constant solution conditions. At 7 times or more, the element composition and crystallinity tended to converge to a specific value. The average crystal size of the final zinc oxide film was calculated to be about 10.7 nm. In this study, the number of processes showing optimal crystallization was 7 times. The results and methodology of this study can be applied while varying various solution process variables and are expected to contribute to establishing optimal process conditions.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.3
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pp.11-20
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2024
Among the generative models in Artificial Intelligence (AI), especially Generative Adversarial Network (GAN) has been successful in various applications such as image processing, density estimation, and style transfer. While the GAN models including Conditional GAN (CGAN), CycleGAN, BigGAN, have been extended and improved, researchers face challenges in real-world applications in specific domains such as disaster simulation, healthcare, and urban planning due to data scarcity and unstable learning causing Image distortion. This paper proposes a new progressive learning methodology called Progressive Step Training (PST) based on the Auxiliary Classifier GAN (ACGAN) that discriminates class labels, leveraging the progressive learning approach of the Progressive Growing of GAN (PGGAN). The PST model achieves 70.82% faster stabilization, 51.3% lower standard deviation, stable convergence of loss values in the later high resolution stages, and a 94.6% faster loss reduction compared to conventional methods.
The purpose of this paper is to establish the relationship between compression wave velocity and porosity in unsaturated soil using a deep neural network (DNN) algorithm. Input parameters were examined using the error norm method to assess their impact on porosity. Compression wave velocity was conclusively found to have the most significant influence on porosity estimation. These parameters were derived through both field and laboratory experiments using a total of 266 numerical data points. The application of the DNN was evaluated by calculating the mean squared error loss for each iteration, which converged to nearly zero in the initial stages. The predicted porosity was analyzed by splitting the data into training and validation sets. Compared with actual data, the coefficients of determination were exceptionally high at 0.97 and 0.98, respectively. This study introduces a methodology for predicting dependent variables through error norm analysis by disregarding fewer sensitive factors and focusing on those with greater influence.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.34
no.2
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pp.21-45
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2000
The purpose of this study is to develop a new curriculum for the department of library and information science of junior college. For this purpose, First, a literature study was done along with interviews with assistant librarians, second, a questionnaries survey was conducted among professors, library administrators and assistant librarians, and the survey data were analyzed by SAS packages. Results obtained by this study are as follows; 1) Work scope of assistant librarians will be consisted of conventional library works and automated library works. And it is anticipated that the library will be transformed into an electronic library in the futrue. 2) Curriculum of department library and information science of junior college is gradually changing focused on conventional subjects toward automation and computer oriented subjects. 3) Curriculum of department of library and information science of junior college should be focused on the workshop oriented education and electronic library related subjects such as electronic library workshop, information system, data fare theory information system information network workshop.
Probabilistic design methods have been used as a design standard in Korea and abroad for achieving reasonable design by considering the statistical uncertainties of soil properties. In this study, the following techniques for reflecting geotechnical uncertainty are analyzed: quantification of the uncertainties of geotechnical random variables, and consideration of economic feasibility in design by minimizing the uncertainties related to the number of samples. To quantify the uncertainties, the techniques were applied to soil properties obtained from samples collected and tested in the field. The results showed an underestimation of the standard deviation by the 3-sigma approach in comparison with calculations using data from the samples. This finding indicates that economical design is possible in terms of probability. However, when compared with the Bayesian approach, which does not consider the number of samples, variability in the 3-sigma approach is underestimated for some variables. This finding also indicates a safety issue, whereas the number of samples based on the Bayesian approach showed the lowest variance. The variance of the probability density function showed a marked decrease with increasing number of samples, to converge at a certain level when the number exceeds 25. Of note, the estimation of values is more reliable for random variables having low variability, such as soil unit weight, and can be obtained with a small number of samples.
The purpose of this study is to examine the issues of digital textbook policy in Korea, using the four dimensional model of Cooper, Fusarelli, & Randall(2004). Building upon systematic review of the policy documents, journals, and articles, I found some issues and implications for the betterment of the policy: From normative dimension, it is important to overcome widespread view of textbook based on positivist epistemology. From structural dimension, we need to move to curriculum-based textbook system and stabilize the organization in authority within the Ministry of Education. From constituentive dimension, much more consideration and support within the authority are to be provided to teachers and students. Lastly, it is critical to develop and disseminate an effective instructional model and build capacity of teachers' ICT from technical dimension. Building upon the results, clarification of policy objectives, establishment of priorities for school grades and subjects in the mid- to long-term perspective, and the establishment of communicative venue for the gathering of opinions of teachers and students who are key participants and activation of operations.
A Drone image is an ultra-high-resolution image that is several or tens of times higher in spatial resolution than a satellite or aerial image. Therefore, drone image-based remote sensing is different from traditional remote sensing in terms of the level of object to be extracted from the image and the amount of data to be processed. In addition, the optimal scale and size of data used for model training is different depending on the characteristics of the applied deep learning model. However, moststudies do not consider the size of the object to be found in the image, the spatial resolution of the image that reflects the scale, and in many cases, the data specification used in the model is applied as it is before. In this study, the effect ofspatial resolution and image size of drone image on the accuracy and training time of the semantic segmentation deep learning model of six wintering vegetables was quantitatively analyzed through experiments. As a result of the experiment, it was found that the average accuracy of dividing six wintering vegetablesincreases asthe spatial resolution increases, but the increase rate and convergence section are different for each crop, and there is a big difference in accuracy and time depending on the size of the image at the same resolution. In particular, it wasfound that the optimal resolution and image size were different from each crop. The research results can be utilized as data for getting the efficiency of drone images acquisition and production of training data when developing a winter vegetable segmentation model using drone images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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