Study surveyed perception of dental hygienist occupation was surveyed by examining the qualifications, occupational evaluation Criteria, professional intuition of some college students for the dental hygienist occupation analyzed by the SPSS WIN18.0 program. Among the necessary qualities of dental hygienist, 'professional knowledge of dental hygiene', 'dental hygiene skills' were the highest. Average of Job evaluation Criteria was 4.06, which was higher than the average of 3.80 Job evaluation factors of dental hygienists. As for the Job evaluation criteria, 'stable job', 'job with good work atmosphere and interpersonal relationship' was the highest, 'job with contact with people', 'independent job' was the most. Job evaluation Criteria for dental hygienists, 'jobs with contact with people', 'jobs that can help others' were high, and 'high wages', 'high probability of promotion' were low. As a result of regression analysis of general characteristics and dental hygiene professionalism, it was analyzed that the professionalism of dental hygienists increased when the major was non-health. Overall, In order to improve the qualifications of dental hygienists and raise awareness of vocational evaluation, efforts should be made systematically to identify the strengths and weaknesses of vocational evaluation and dental hygienists and to seek improvements.
The rapid increase in the use of mobile devices is changing consumers' online shopping behavior. However, the difference in the effect on the conversion rate according to the time when consumers switch from a small screen to a large screen has not been sufficiently studied. In addition, the differences in the effect of device conversion on purchase performance according to the characteristics of each country's infrastructure have not been sufficiently studied. Against this background, this study aims to analyze whether the timing of switching from mobile devices to PC devices and the country's mobile Internet penetration rate are moderating the positive effect of device switching on purchase performance. For empirical analysis, Google Merchandise Store data was collected and 101,466 data from 130 countries were analyzed with a multilevel model. As a result of the analysis, consumers' device switching (i.e., mobile to PC) had a positive effect when it occurred in the middle of the consumer journey. However, it was analyzed that when device switching occurred at the later stage of the consumer journey, it had a negative effect on purchase performance. In addition, it was analyzed that the higher the mobile Internet penetration rate, the weaker the positive effect of consumer device conversion on purchase performance.
This study explored the academic emotions of university freshmen depending on the type of online class(pre-recorded lecture vs. real time online class) that they took during the COVID-19 lockdown. 170 freshmen participated in the survey based on the 'Academic Emotion Questionnaire(AEQ)', and the statistical results are as follows; Firstly, research showed that the participants felt higher positive emotions for pre-recorded lecture than for real time online class, and higher negative emotions for real time online class than for pre-recorded lecture(p < .01). Secondly, participants felt different emotions depending on English level(p < .01). Thirdly, participants felt different emotions depending on their majors(p < .01). Students majoring in science & engineering felt higher positive emotions than those in humanities & social studies in pre-recorded lecture class. Fourthly, participants felt different emotions depending on gender(p < .01). Female students felt higher negative emotions than male students. Finally, the pedagogical implications and suggestions were discussed.
This study was attempted to determine the degree of self-determination motivation, interpersonal relationship harmony, and academic self-efficacy of freshmen admitted to the nursing department during the COVID-19 period, and to identify factors affecting academic self-efficacy. Data were collected from November 01 to November 30, 2021, and the subjects of this study were 220 freshmen enrolled in the Department of Nursing at a university located in C city. For data analysis, t-test, anova and scheffé's post hoc test, pearson correlation coefficients calculation and multiple regression analysis were performed using SPSS 25.0. As a result of the study, it was found that face-to-face learning experience in the first semester, the reason for choosing a major, self-determination motivation and interpersonal relationship harmony explained 47.9% of the total change in academic self-efficacy. And it was found that freshmen with face-to-face learning in the first semester, self-determination motivation and interpersonal harmony had a significant effect on academic self-efficacy. In order to improve the academic self-efficacy of the first year, a program to support self-determination motivation and harmonize interpersonal relationships should be developed and applied.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.34
no.6
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pp.315-324
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2022
The experimental data obtained in a wave flume were analyzed using machine learning techniques to establish a model that predicts the input wave height of the wavemaker based on the waves that have experienced wave shoaling and to verify the performance of the established model. For this purpose, artificial neural network (NN), the most representative machine learning technique, and Gaussian process regression (GPR), one of the non-parametric regression analysis methods, were applied respectively. Then, the predictive performance of the two models was compared. The analysis was performed independently for the case of using all the data at once and for the case by classifying the data with a criterion related to the occurrence of wave breaking. When the data were not classified, the error between the input wave height at the wavemaker and the measured value was relatively large for both the NN and GPR models. On the other hand, if the data were divided into non-breaking and breaking conditions, the accuracy of predicting the input wave height was greatly improved. Among the two models, the overall performance of the GPR model was better than that of the NN model.
This study aimed at investigating the validity of WHR (or waist-to-hip ratio) and Golden ratio as standards of physical attractiveness. Each of 60 male and 60 female college students were divided into two groups of 30. Using the 3D game program, each person in one group drew a physically attractive figure of the opposite sex while the other group drew a physically attractive figure of the same sex. Then, WHR and Golden ratio of the figures were measured and compared with the ideal WHR (.7 for women and .9 for men) and Golden ratio 1.618. It was found that WHR and Golden ratio for the physically attractive figures were lower than the ideal standards regardless of the participant's gender. That is, the participants preferred to men and women having curvaceous body shapes with a narrow waist and a wide pelvis. In most cases, Golden ratios measured in many ways were not correspondent to the ideal ratio, 1.618. In regards to BR (or Body Ratio), the legs and waist of the physically attractive figures were shorter relative to the Golden ratio and this was more salient for physically attractive man figures. Regarding the facial ratio measured by FR(or facial ratio) and FR_VP(or facial ratio_vertical point), the faces of figures made by participants, regardless of their sex, were shorter and wider compared to the Golden ratio. Further, the participants preferred baby-faced woman and masculine man figures. Finally, implications of the findings, limitations the of the present study, and the suggestions for future research were discussed.
Despite the growing importance of video-based social media content, such as vlogs, as a marketing tool in the travel industry, there is limited research on the characteristics that enhance engagement among potential travelers. This study explores the influence of emotional valence in YouTube travel content on viewer engagement, specifically likes and comments. We analyzed 4,619 travel-related YouTube videos from eight popular tourist cities. Using negative binomial regression analysis, we found that both positive and negative emotions significantly influence the number of likes received. Videos with higher positive emotions as well as negative emotions receive more likes. However, when it comes to the number of comments, only negative emotions showed a significant positive influence, while positive emotions had no significant impact. These findings offer valuable insights for marketers seeking to optimize engagement strategies on YouTube, considering the unique nature of travel products. Further research into the effects of specific emotions on engagement is warranted to improve marketing strategies. This study highlights the powerful impact of emotions on viewer engagement in the context of social media, particularly on YouTube.
In this study, we conducted research on the automated trading of U.S. stocks through a volatility strategy using the Fear and Greed index. Volatility in the stock market is a common phenomenon that can lead to fluctuations in stock prices. Investors can capitalize on this volatility by implementing a strategy based on it, involving the buying and selling of stocks based on their expected level of volatility. The goal of this thesis is to investigate the effectiveness of the volatility strategy in generating profits in the stock market.This study employs a quantitative research methodology using secondary data from the stock market. The dataset comprises daily stock prices and daily volatility measures for the S&P 500 index stocks. Over a five-year period spanning from 2016 to 2020, the stocks were listed on the New York Stock Exchange (NYSE). The strategy involves purchasing stocks from the low volatility group and selling stocks from the high volatility group. The results indicate that the volatility strategy yields positive returns, with an average annual return of 9.2%, compared to the benchmark return of 7.5% for the sample period. Furthermore, the findings demonstrate that the strategy outperforms the benchmark return in four out of the five years within the sample period. Particularly noteworthy is the strategy's performance during periods of high market volatility, such as the COVID-19 pandemic in 2020, where it generated a return of 14.6%, as opposed to the benchmark return of 5.5%.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.8
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pp.371-380
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2023
Relation extraction is to extract relationships between named entities from text. Traditionally, relation extraction methods only extract relations between predetermined subject and object entities. However, in end-to-end relation extraction, all possible relations must be extracted by considering the positions of the subject and object for each pair of entities, and so this method uses time and resources inefficiently. To alleviate this problem, this paper proposes a method that sets directions based on the positions of the subject and object, and extracts relations according to the directions. The proposed method utilizes existing relation extraction data to generate direction labels indicating the direction in which the subject points to the object in the sentence, adds entity position tokens and entity type to sentences to predict the directions using a pre-trained language model (KLUE-RoBERTa-base, RoBERTa-base), and generates representations of subject and object entities through probabilistic crossover operation. Then, we make use of these representations to extract relations. Experimental results show that the proposed model performs about 3 ~ 4%p better than a method for predicting integrated labels. In addition, when learning Korean and English data using the proposed model, the performance was 1.7%p higher in English than in Korean due to the number of data and language disorder and the values of the parameters that produce the best performance were different. By excluding the number of directional cases, the proposed model can reduce the waste of resources in end-to-end relation extraction.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.35
no.2
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pp.133-144
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2023
The goal of this study was to improve environmental awareness by systematically developing a hands-on online lesson for adults on making drink bags by upcycling discarded umbrella cloth. The lesson was developed using an ADDIE model. During the analysis stage, the instructional design direction was established based on the findings of previous studies. In the design stage, the operation of practical classes in the online environment was specifically planned. The contents of education and the training time were also determined. The materials developed during the development stage included a kit and theoretical information containing images to raise awareness of environmental pollution and the significance of upcycling, as well as videos and photos. During the implementation stage, two sessions were held three months apart. A total of 36 adults participated, with 18 participants in each session. In the evaluation stage, the first session participants provided feedback on class satisfaction, which led to improvements. Positive feedbacks were received from the second session participants, who expressed satisfaction with the smooth communication and easy approaches to the learning materials. In both instances, the surveys on environmental consciousness and attitudes yielded an overall average score of 4.27, indicating a generally positive evaluation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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