Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.4
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pp.985-994
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2007
We note that the time of adolescents is very important time for obtaining informations about their jobs, exploring and making appropriate their career decision. In order to understand the career decision level of adolescents, we needed a study on effects of personal variables and family variables affecting the career decision level. For this, we provide direct, indirect and total effects of family variables and personal variables on the career decision level using the path analysis. Therefore, in this study, we give the real usefulness for making a different diagnosis and strategy solving some problems of career decision level.
The objective of this study was to examine the effects of appearance management behaviors on career decision level among female college students. Based on previous studies on appearance management behaviors and career decision level, the items for a questionnaire were developed. For the study, we conducted a questionnaire survey among 292 students from women's university in Seoul. Factor analysis, correlation analysis and multiple regression analysis were performed using SPSS statistics 23. Results of this study are as follows. First, the factor structure of appearance management behavior had three factors: 'fashion & hair,' 'skin & plastic surgery,' and 'body shape.' The reliability and validity of the factor structure were proved. Second, a significant correlation was found between sub-factors in appearance management behaviors. Career decision level showed a significant correlation only with body management factor. Third, the appearance management behavior of female college students was found to have a partially significant effect on career decision level. For higher grade students, fashion & hair factor and body shape factor had positive effects on career decision level. For lower grade students, body shape factor had a positive effect on career decision level while skin & plastic surgery factor had a negative effect on career decision level. Therefore, to increase career decision level, managing appearance through keeping fit body shape is crucial. This study also suggests that as one elevates to a higher grade, the importance of management and keeping interest toward fashion is important.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.23
no.2
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pp.103-129
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1998
Corporate level decision making with multiple decision makers in a consistent way is essential in Decision Support System. However, since the decision makers have different interests and knowledge, the models used by them are also different in their level of abstraction. This makes decision makers waste a lot of efforts for an integrated decision making. The purpose of this paper is to propose an integration mechanism so that collaborative decision making models may be used synthetically in multi-abstraction level. Models are classified as multimedia model, mathematical model, qualitative model, causal & directional model, causal model, directional model and relationship model according to the level of abstraction. The proposed integration mechanism consists of model interpretation phase. model transformation phase, and model integration phase. Specifically, the model transformation Phase is divided into (1) model tightening mode which gather information to make a model transformed into upper level model, and (2) model relaxing mode which makes lower level model. In the model integration phase, models of same level are to be integrated schematically. An illustrative M&A-decision example is given to show the possibility of the methodology.
Team decision making is a collective behavior that needs to be understood by considering properties belonging to team and individual member domains together. This paper introduces a conceptual model called "Dual-Level(DL)" model that describes a team decision-making process in terms of team level, member level, and the relationship between them. The team-level view explains the decision-making process by considering the team as a wholeand divides the process into three stages: Problem Conceptualization, Alternative Generation, and Selection. The member-level view describes what happens to individual members when they go through the group process and splits it into the five phases: Individual Cognitive Mapping, Problem Decomposition, Subproblem Session, Subproblem Integration, and Team Decision. The DL model works as a theoretical framework to explore team decision making by using a set of computational models of team design and team members. In practice, the conceptual framework is used to build a computational model of decision making team, called "Team-Soar."
The purpose of this study was to investigate the effects of major satisfaction, career decision efficacy and career attitude maturity of engineering college students to the career decision level. A total of 432 engineering students(male=339, female=96) completed major satisfaction, career decision efficacy, career attitude maturity and career decision level tests. The analysis showed the following findings. First, there are significant correlations among major satisfaction, career decision efficacy, career attitude maturity, and the career decision level. Second, the major satisfaction explained 2% of engineering college students' the career decision level. The career decision efficacy explained 21% of engineering college students' the career decision level. And the career attitude maturity explained 53% of engineering college students' the career decision level. The results of the study suggested that when career guidance and counseling program for the engineering college students, it is important to consider the factors to improve career self-efficacy and career attitude maturity.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.16
no.1
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pp.11-20
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2004
The purpose of this study was to analyze of career exploration and career decision-making by identity statuses(diffusion, foreclosure, moratorium, achievement) of vocational high school students. The research questions were formulated as follows. (1) Is there a difference in identity statuses by level of the career exploration? (2) Is there a difference in identity statuses by level of the career decision-making? (3) How much identity statuses-identity diffusion, identity foreclosure, identity moratorium, identity achievement-effect to the career exploration and career decision-making? 255 vocational high school students in Pusan were sampled. For the statistical analysis, Oneway, analysis of covariance structure by AMOS 4.0 was applied. The results of the study were as follows. (1) The identity diffusion was low in the level of career exploration, but the identity moratorium and achievement were high in the level of career exploration. (3) The identity diffusion was low in the level of career decision-making, but the identity achievement was high in the level of career decision-making. (4) The identity diffusion effected to negatively career exploration and career decision-making, identity foreclosure effected to low positively career exploration and career decision-making, identity moratorium effected to positively career exploration but negatively career decision-making, identity achievement effected to positively career exploration and career decision-making.
In this paper, we propose the use of data-driven probabilistic utterance-level decision logic to improve Weighted Finite State Transducer (WFST)-based endpoint detection. In general, endpoint detection is dealt with using two cascaded decision processes. The first process is frame-level speech/non-speech classification based on statistical hypothesis testing, and the second process is a heuristic-knowledge-based utterance-level speech boundary decision. To handle these two processes within a unified framework, we propose a WFST-based approach. However, a WFST-based approach has the same limitations as conventional approaches in that the utterance-level decision is based on heuristic knowledge and the decision parameters are tuned sequentially. Therefore, to obtain decision knowledge from a speech corpus and optimize the parameters at the same time, we propose the use of data-driven probabilistic utterance-level decision logic. The proposed method reduces the average detection failure rate by about 14% for various noisy-speech corpora collected for an endpoint detection evaluation.
This paper presents a fuzzy-goal programming(FGP) approach for Bi-Level Linear Multiple Objective Decision Making(BLL-MODM) problem in a large hierarchical decision making and planning organization. The proposed approach combines the attractive features of both fuzzy set theory and goal programming(GP) for MODM problem. The GP problem has been developed by fixing the weights and aspiration levels for generating pareto-optimal(satisfactory) solution at each level for BLL-MODM problem. The higher level decision maker(HLDM) provides the preferred values of decision vector under his control and bounds of his objective function to direct the lower level decision maker(LLDM) to search for his solution in the right direction. Illustrative numerical example is provided to demonstrate the proposed approach.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.22
no.2
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pp.210-219
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2016
Purpose: The purpose of this study was to contribute to career counseling and career guidance for nursing students by examining students' career decision-making styles and career decision levels and the relationship between self-efficacy and career decision-making styles and career decision levels. Methods: A descriptive survey design was used and data were collected using questionnaires from a sample of 469 nursing students. The data were analyzed using frequencies means, Kruskal-Wallis test, Pearson correlation coefficient, and multiple regression analysis with SPSS 21.0. Results: Career decision level had a significant correlation with self-efficacy and decision-making styles. Self-efficacy (${\beta}=.143$, p<.001), type of decision-making styles rational type (${\beta}=.180$, p<.001), intuitive type (${\beta}=.137$, p<.001), dependent type (${\beta}=-.236$, p<.001) and sex (${\beta}=-.086$, p=.023), school grades (${\beta}=.086$, p=.033), and satisfaction of nursing major (${\beta}=.209$, p<.001) were significant predictors of career decision level. Conclusion: It is necessary to develop effective career support programs according to type of decision-making styles, sex, school grades, motivation to improve nursing students' self-efficacy and satisfaction in the nursing major.
Purpose: The following study analyzes the mediating effects of professionalism on the relationship between major selection conviction and career decision level of dental technology students. It is to be used as basic data for improvement of the students' career decision level and an effective way to train professionals of the colleges. Methods: The survey was conducted on dental technology students. The collected data was analyzed by the statistical program SPSS 18.0. The results were analyzed by reliability, frequency, multiple-way ANOVA, correlation, multiple regression. To test for significance on each item, p<0.05 has been decided as a standard. Results: The analysis shows that the students' age and clinical practice experience bring a significant difference in major selection conviction, career decision level and professionalism. Professionalism has been found to bring significance mediating effects in relation to major selection conviction and career decision level. Conclusion: To improve the quality and pride as a professional as well as satisfaction with major selection can be expected to raise the standard of the students' career decision level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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