Smoking is considered to be one of the important risk factors associated with various health problems. Thirty seven million people in America quit smoking in the past decade, with 90% quitting on their own(Americal Heart Association, 1986). According to McAlister(1975), 70% of smokers reported that they adopted a self-help smoking cessation approach rather than a formal treatment program. In our country, although, auccessful exsmokers have used, are not available, concerns about smoking cessation have increased, recently, due to changes in social and political attitudes to health promotion. This study was conducted to help smokers who had made a decision to adopt a self-helf smoking cessation approach instead of depending on a formal treatment program. It provided a structurd way for sucessful smoking cessation by identifying change mechanism factors which have been commonly used by smokers. The subjects selected for this study were 155 university students between 20 and 29. Years of age the results from the analysis of the collected data showed that seven factors in the self-help change processes significant, and they are named, Stimulus Control, Self-Determination, Information Management, Reinforcement Management, Helpful Relationships, Dramatic Relief, and Cognitive Restructuring. All of the factors except Self-Determination represent the same change mechanisms which are proposed by Prochaska et at.(1988). Self-Determination uniformly includes items belonging to various change processes. Therefore, it might be an transitional factor including strategies related to both cognitive and behavioral dimensions. In spite of this, noted that one item which gives meaning of Self-Determination shows the highest factor loading, it is named Self-Determination.
This experiment was conducted to investigate the changes of harvest index and the relationship between harvest index and yield determination factors by different planting times in the determinate soybean cultivars, Shinpaldal and Danbaeg. Optimum planting were 23 May in 1995 and 1996. Late planting were 13 June in 1995 and 6 June in 1996. Growth period from planting to physiological maturity (R7) was shortened as planting time was delayed in two cultivars due to shortening of reproductive growth period in Shinpaldal, and of vegetative growth period in Danbaeg. Stem weight was distinctly decreased in late planting compared to optimum planting, but seed weight of both cultivars was not different between planting times. Also, seed number per pod and harvest index were significantly increased in late planting and the high correlation was found between two factors. It was suggested that increase of harvest index in late planting would be related with high assimilate use efficiency due to increase of sink capacity. The results of correlation and principal component analysis for yield determination factors showed that main factor on yield determination was pod number per plant at R5 stage associated with dry matter accumulation during early reproductive growth period, seed number per pod and harvest index were the second factor, and one hundred seed weight was the third factor. The result of this experiment indicated that yield determination in soy-bean was dependent mainly on pod number per plant related to dry matter accumulation by early reproductive growth period, and the increase of seed number per pod and harvest index could compensate for yield decrease by shortening of vegetative growth period in late planting. Such result suggests that optimum planting date can be delayed from mid May to early June in improved soybean cultivars in Korea.
This work presents a method for the determination of the safety factor of a slope based on the theory of the calculus of variations. The method allows for the determination of the critical sliding line (The one giving the minimum safety factor) without the necessity of guessing about its shape, which leads to a considerable economy of time and effort. Furthermore it gives the actual safety factor of the slape and consequently a more complete knowledge of the safety of the slope is obtained.
Sang-Chul Lee;Ki-Ha Hwang;Sang-Hee Kang;Kun-Jai Lee
방사성폐기물학회지
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제2권1호
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pp.35-40
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2004
Final disposal of radioactive waste generated from Nuclear Power Plant (NPP) requires the detailed information about the characteristics and the quantities of radionuclides in waste package. Most of these radionuclides are difficult to measure and expensive to assay. Thus it is suggested to the indirect method by which the concentration of the Difficult-to-Measure (DTM) nuclide is estimated using the correlations of concentration - it is called the scaling factor - between Easy-to-Measure (Key) nuclides and DTM nuclides with the measured concentration of the Key nuclide. In general, the scaling factor is determined by the log mean average (LMA) method and the regression method. However, these methods are inadequate to apply to fission product nuclides and some activation product nuclides such as 14$^{C}$ and 90$^{Sr}$ . In this study, the artificial neural network (ANN) method is suggested to improve the conventional SF determination methods - the LMA method and the regression method. The root mean squared errors (RMSE) of the ANN models are compared with those of the conventional SF determination models for 14$^{C}$ and 90$^{Sr}$ in two parts divided by a training part and a validation part. The SF determination models are arranged in the order of RMSEs as the following order: ANN model
It is important to know the accurate radionuclide inventory of radioactive waste for the reliable management. However, estimation of radionuclide concentrations in drummed radioactive waste is difficult and unreliable because of difficulties of direct detection, high cost, and radiation exposure of sampling personnel. In order to overcome these difficulties, scaling factors (SFs) have been used to assess the activities of radionuclides that could not be directly analyzed. A radionuclide assay system has been operated at KORI site since 1996 and consolidated scaling factor method has played a dominant role in determination of radionuclides concentrations. However, some problems are still remained such as uncertainty of estimated scaling factor values, inaccuracy of analyzed sample values, and disparity between the actual and ideal correlation pairs and the others. Therefore, it needs to improve the accuracy of scaling factor values. The scope of this paper is focused on the improvement of accuracy and representativeness of calculated scaling factor values based on statistical techniques. For the selection of reliable activity determination method, the accuracy of estimated SF values for each activity determination method is compared. From the comparison of each activity determination methods, it is recommended that SF determination method should be changed from the arithmetic mean to the geometrical mean for more reliable estimation of radionuclide activity. Arithmetic mean method and geometric mean method are compared based on the data set in KORI system.
Purpose: The purpose of this study is to examine the effects of CEO's self-determination on entrepreneurship, business performance (operational and financial performance). Also, this research provide some strategic insights for improving business performance. In the proposed model, self-determination consists of autonomy, competence, and relatedness, and entrepreneurship consists of innovation, initiative and risk sensitivity, and proactiveness. More specifically, this study proposes a framework that entrepreneurship and operational performance will play mediating roles between self-determination and financial performance. Research design, data, methodology: In this study, an online survey was conducted on SME CEOs for analysis, and a total of 122 samples were used. In the analysis process for hypothesis verification and evaluation, frequency analysis was first performed to identify the demographic characteristics of the respondents, and confirmatory factor analysis was conducted to assess the reliability and validity of the measurement model. In addition, a structural model analysis was conducted to examine the structural relationships between CEO's self-determination, entrepreneurship, and business performance (operational and financial performance) using SmartPLS 3.0. Results: The findings and summary are as follows. First, the autonomy of self-determination has a positive effect on entrepreneurship. Second, the competence of self-determination affects entrepreneurship and operational performance. Third, it affects the innovation, initiative and risk sensitivity of the CEO's entrepreneurship, and ultimately, its operational performance. The results show that the business performance of Start-up also increases when self-determination can be a factor in increasing entrepreneurship in three sub-dimensionalities. Conclusions: The conclusion of this study is that in order for SMEs to develop into a sustainable company by securing competitiveness after start-up, external motivation such as external help and support from the state (local government) is important, but competence and relationship, which are components of self-determination. The intrinsic motivation of the CEO may be more important. To this end, CEO's should prioritize learning for competency development, and the government should pay attention to providing various educational programs through establishment of education policies and education systems to enhance the competency of start-up CEO's.
Methods for determination of the crack opening stress intensity factor ($K_{op}$) and for estimation of the effective stress intensity factor range ($\Delta{K}_{eff}$) are evaluated for crack growth test data of aluminum alloys. Three methods of determining $K_{op}$, visual measurement, ASTM offset compliance method, and the neural network method proposed by Kang and Song, and three methods of estimating $\Delta{K}_{eff}$, conventional, the 2/PIO and 2/PI methods proposed by Donald and Paris, are compared in a quantitative manner by using evaluation criteria. For all $K_{op}$ determination methods discussed, the 2/PI method of estimating $\Delta{K}_{eff}$ provides good results. The neural network method of determining $K_{op}$ provides good correlation of crack growth data. It is recommended to use 2/PI estimation with the neural $K_{op}$ determination method. The ASTM offset method used in conjunction with 2/PI estimation shows a possibility of successful application. It is desired to improve the ASTM method.
Rare earth elements (REE) were individual separated by applying the gradient elution via HPLC using ${\alpha}-hydroxyisobutyric$ acid (HIBA) as an eluent. However, the overlap of Y and Dy peaks was too severe to obtain the resolution of these two peaks. The target transformation factor analysis (TTFA) was applied to resolve the elution peaks of Y and Dy. [A]$_{raw}$ formed from the absorbances of mixed solution was factor analyzed. The abstract factor analysis(AFA) was used to determine the number of components that contributed to the poorly resolved peaks. The error theory in the AFA showed that the number of components was 2. The test vectors which correspond to pure component were selected from the standard solutions of Y and Dy. TTFA was accomplished by target testing. The results showed that the resolution of two peaks as well as the determination of Y and Dy were possible by the factor analysis.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1343-1351
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2010
Sample size determination is very important part in clinical trials because it influences the time and the cost of the experimental studies. In this article, we consider the Bayesian methods for sample size determination based on hypothesis testing. Specifically we compare the usual Bayesian method using Bayes factor with the decision theoretic method using Bayesian reference criterion in mean difference problem for the normal case with known variances. We illustrate two procedures numerically as well as graphically.
본 연구는 금융시장의 환경변화에 따라 어려움을 겪고 있는 지역농협이, 농협 금융서비스에 대한 고객의 욕구를 파악하고 추후 고객지향의 다양한 전략구사나 서비스를 개선하는데 도움이 될 목적으로 이루어지게 되었다. 연구는 이론고찰과 실증분석을 통해 이루어졌다. 먼저 "서비스"와 "서비스 품질"에 대한 이론적 고찰을 통해 본 연구의 모형을 도출하였다. 연구모형에서 제시한 연구내용을 분석하기 위해 농협 금융서비스를 이용하는 고객을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문결과를 분석하기 위해 SPSS Win 10을 이용하여 빈도분석, 요인분석, t-test, 회귀분석, 교차분석을 실시하였다. 분석 결과, 지역농협의 금융 서비스 품질결정요인으로 신뢰성, 공감성, 유형성, 편의성이라는 요인이 추출되었고, 이들 요인에 대한 기대서비스와 지각서비스에 차이가 있는 가에 대한 분석 결과 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히 모든 요인에 대한 변수의 (지각수준 - 기대수준) 값이 마이너스로 나타나 기대수준 보다 지각수준이 낮음을 알 수 있다. 또한 서비스 품질 결정요인들이 고객만족에 영향을 미치는가에 대한 분석 결과, 편의성을 제외한 신뢰성, 공감성, 유형성 요인들이 고객만족에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 고객만족에 영향을 미치는 요인 중 특히 공감성, 유형성, 신뢰성 순으로 회귀계수의 크기가 나타나 공감성이 고객만족에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 서비스 품질 결정요인들이 재구매에 영향을 미치는가를 알아본 결과 신뢰성, 공감성, 유형성, 편의성 요인 모두 재 구매에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 4개 요인 중 공감성의 회귀계수가 가장 크게 나타났고 이어 신뢰성, 편의성, 유형성의 순으로 나타나 재구매에도 공감성 요인이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 마지막으로 지역농협 금융 서비스에 대한 고객의 만족/불만족과 재구매와의 관계를 분석했는데 두 변수사이에 유의한 관계가 있는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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