Purpose This paper attempts to identify items for improving the usage of PLM(Product Lifecycle Management) systems and suggests ways to prioritize improvement items on the basis of importance. It also tries to find out differences in the importance of improvement items due to the company size, the industry, the job, or the PLM solution. Design/methodology/approach Through a survey from participants to a PLM System Conference, data were collected from a sample of 181 users who had the previous experience in using a PLM system. In order to figure out the differences in the importance among user groups, the F-test with the Scheffe test as a post-hoc analysis was used in case of equal variances and the Welch test with the Dunnett T3 test was used in case of unequal variances. Findings This study sorted out 25 improvement ideas according to their importance assessed by the PLM system users. The top five ideas are improving data consistency, error minimization, fast system response time, enhancing user recognition, and business process improvement. The support group puts higher importance than the general user group in data consistency, fast system response time, enhancing user recognition, business process improvement, dedicated team for data consistency, continuous support from management, hardware performance upgrade, output linkage to other systems, and shortening problem solving duration. The largest company group attaches significantly higher weights than the smallest company group to data consistency, error minimization, fast system response time, business process improvement, dedicated team for data consistency, security with proper access management, output linkage to other systems, and better user interface.
This study was aimed to provide the fundamental and various measurement data of the head and face for Korean children. Two hundred sixty nine female children, aged nine to twelve years, participated for this study. The 28 regions on the head and face of the subjects were directly measured by the expert experimenters. Factor analysis, cluster analysis, GLM analysis and Tukey HSD test were performed' using these data. Through factor analysis, six factors were extracted upon factor scores and those factors comprised 71.42% for the total variances. Four clusters as their head and face shape were categorized using six factor scores by cluster analysis. Type 1 was characterized by the shorter head & face length and width and the lowest position from forehead to nose. Type 2 had the longer head & face length and width and the highest ear position and the largest mouse width. Type 3 was characterized by the longest and head & face type and the widest head & face girth. Type 4 was characterized by shortest head & face length the lower ear and lips position.
In this paper, we propose the use of stochastic finite element method, that is popularly employed in mechanical structure analysis, for more practical designing purpose of RF device. The proposed method is formulated based on the vector finite element method cooperated by pertubation analysis. The method utilizes sensitivity analysis algorithm with covariance matrix of the random variables that represent for uncertain physical quantities such as length or various electrical constants to compute the probabilities of the measure of performance of the structure. For this computation one need to know the variance and covariance of the random variables that might be determined by practical experiences. The presenting algorithm has been verified by analyzing several device with different be determined by practical experiences. The presenting algorithm has been verified by analysis several device with different measure of performanes. For the convenience of formulation, two dimensional analysis has been performed to apply it into waveguide with dielectric slab. In the problem the dielectric constant of the dielectric slab is considered as random variable. Another example is matched waveguide and cavity problem. In the problem, the dimension of them are assumed to be as random variables and the expectations and variances of quality factor have been computed.
This study is done to classify the upper body shapes for late elementary schoolgirls. The sampling was done for 11~12 years-old-girls resident in Busan and Kyungnam. Based on the somatometric charateristics of them, 33 anthropometic and 7 photogrphic measurment data were acquired from every girl. These data are statistically analyzed with the following methods; Factor Analysis, Cluster Analysis, and Discriminant Analysis. Resulting from the factor analysis, it is shown that 79.95% of the whole variances can be explained with 8 factors. Through the cluster analysis, 3 types of upper body shapes can be categorized as follows: Type I has average horizontal size, big vertical size and lots of protruded chest ; Type III has big horizontal size, the mean vertical size, and big upper angle of the back ; Type II has small horizontal and vertical size and long surface length of the upper body. Through the discriminant analysis, the high discriminative items in discriminant function are follows: Upper chest circumference, arm length and waist front length of discriminant function I and waist depth, front length, back breadth, nipple to nipple breadth and upper chest circumference of discriminant function II have large coefficient values.
This study was aimed to provide the measurement data and shape classification of the head of the Korean female children for the headwear sizing systems. Four hundred nineteen female children, aged nine to twelve years, participated for this study. The 19 regions on the head and height, weight of the subjects were directly measured by the expert experimenters. Factor analysis, cluster analysis, GLM analysis and Tukey HSD test were performed using these data. Through factor analysis, five factors were extracted upon factor scores and those factors comprised $71.318\%$ for the total variances. Three clusters as their head shape were categorized using fiver factor scores by cluster analysis. Type 1 was characterized by the widest head width, Bitragion arc, and shortest head length, and medium height and weight. Type 2 had the longest head length and the widest side head width and the highest head circumference, and highest height and largest weight. Type 3 was characterized by the medium head length, smallest head circumstance, narrowest head width and side head width, and smallest height and weight.
Objectives: Diet and incidence of chronic diseases are highly related. This study examined the characteristics of dietary safety awareness and competency for chronic disease prevention among adults. Methods: Data were collected from 247 adults in Daegu and Gyeongbuk areas using a self-administered questionnaire in May and June of 2018. Data were analyzed by frequency analysis, χ2-test, factor analysis, reliability analysis, t-test, one-way analysis of variances, and correlation. Results: The results of the factor analysis indicate that dietary safety awareness of health management was classified into chronic disease anxiety and obsession. Awareness of dietary safety management was sub-grouped into difficulty in acquiring knowledge, lack of awareness of over and malnutrition, food safety anxiety, importance of weight management, education requirement for cancer prevention, and knowledge. Dietary safety behavior composed of a balanced diet, unhealthy diet, and health-functional pursuit. Dietary safety management competency was comprised of health management, food management, and cooking. The competency scores of dietary safety management factors were significantly different according to sex, age, and education level (P < 0.05). Balanced diet factor was significantly correlated with knowledge, health-functional pursuit, health management, food management, and cooking capacity factors (P < 0.01). Conclusions: Active education for dietary safety management competency according to age, gender, and education level should provide dietary safety education to reduce anxiety and obsession regarding chronic diseases and sustainable health management.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권3호
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pp.459-466
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2011
본 논문은 독립적으로 수행된 연구결과를 합쳐서 일반적인 결론을 도출하는 메타분석을 위한 로버스트 계층적 베이지안 모형을 고려한다. 사전정보가 정규분포를 따른다는 가정 대신 정규분포의 척도혼합을 사용하여 정규분포보다 더 두꺼운 꼬리를 가지는 사전분포를 사용한다. 나아가 개별 분석의 분산이 알려져 있지 않은 경우를 계층적 베이지안 모형에 포함하여 메타분석을 수행하고자 한다. 깁스 표집을 사용하여 추정값을 계산하고, 실제 자료를 사용하여 제안된 방법을 예시한다.
The objectives of this study were to examine problems with using F$_1$ data by simulation, association of marker loci and QTL from crosses of inbred parental lines and to enumerate the preliminary characterization of genetic superiority within inbred parental lines. In this study, the association between markers for QTL used as covariates and estimates of variance components due to effects of lines was investigated through computer simulation. The effects of size of population to develop inbred lines and initial frequencies and magnitudes of effects of QTL were also considered. Results show that estimates of variance components due to line effects are influenced by including marker information as covariates in the model for analysis. Estimates of line variance were increased by adding marker information into the analysis, because negative covariances between effects associated with the markers and the remaining effects associated with other loci existed. However, the fit of the model as indicated by the log likelihood improved by adding more markers as covariates into the analysis. Marker assisted selection will be beneficial when markers explain unexplained genetic difference during selection procedure. Markers can be used to identify QTLs affecting traits, and to select for favorable QTL alleles. To efficiently use genetic markers, location of markers at the genome must be identified. The estimates of variance due to effects of with and without marker information used as covariates in the analysis were investigated. The estimates of line variances were always increased when markers were included as covariates for the model because a negative covariance were existed.
The storm surges caused by the typhoon Brenda in 1985 were studied by analysing tidal observation data at 7 stations along the south coast of the Korean peninsula. The tidal deviation at these stations along the coast are discussed in association with meteorological data. The sea level anomalies were studied by means of the Empirical Orthogonal Function (EOF) analysis and the Fast Fourier Transform(FFT) method. From the result of EOF analysis, the temporal and spatial variations of storm surge were described by the first mode of EOF, which is $73\%$ of the total variances during the passage of typhoon Brenda. From the results of FFT spectral analysis, the peak energy of the autospectrum for surge, atmospheric pressure, and wind stress appeared in the low frequency fluctuations band. The result of FFT analysis showed that the typhoon surge was related chiefly to the atmospheric pressure change in an open bay such as Cheju and Keomundo harbor, while it was influenced mainly by the wind stress in the semi-enclosed waters of Yeosu, Chungmu and Kadukdo.
This study was carried out to investigate statistical validity of medical articles that used various statistical techniques such as t-test, analysis of variance, correlation analysis, regression analysis and chi-square test. For study 429 original articles using those statistical methods were selected from Journal of Korean Acupuncture & Moxibusition Society published from 1984 to 2002. 429 original articles were reviewed to analyzed the statistical procedures. Results are summarized as follows : 1. In this study 93 articles(21.68%) of 429 ones didn't report statement of statistical method in detail. 2. 53 articles(12.53%) didn't report p-value in correctly, and 245 articles(57.11 %) used mean${\pm}$standard error (Mean${\pm}$SEM.) and 109 articles used mean${\pm}$standard deviation(Mean${\pm}$SD.). All of 23 articles using nonparametric statistical techniques made an error to central tendency or dispersion. 3. 175 articles(59.93%) and 14 articles(4.79%) of 292 ones made an error to description of equal variances and normal distribution. 4. 99 articles(50%) of 185 ones misused t-test and 4 articles of 5 ones misused chi-square test. 5. 28 articles(73.68%) of 38 ones using discrete variable misused parametric technique such as t-test or ANOVA. 2 articles and 1 article of 125 ones choosing paired samples misused independent t-test and Mann-Whitney U test. 6. 20 articles using analysis of variance didn't use multiple comparison.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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