The purpose of this study is to explore the accuracy and reliability of subjective evaluation instruments in evaluating sensibility of similar fabrics, Kendall's coefficient of concordance W (agreement among subjects) and Spearman rank correlation coefficient (reproducibility after 1 week) were used to evaluate which one is more efficient. Eight kinds of linen-like silk fabrics finished with polyurethane resin were used, Subjective evaluation instruments such as rating scale method, contrasting method against a control, rank ordering method, paired comparison and Quad analysis were used, 'Stiffness and Pliability' and 'Preference of summer fabric' were estimated, From the result of subjective stiffness and pliability, which are effective on objective properties of fabric, the rating scale method in Kendall's coefficient of concordance W and Quad analysis in Spearman rank correlation coefficient were given the highest score, From the result of subjective preference of summer fabric, which are effective on individual sensibility, contrasting method against a control in Kendall's coefficient of concordance W and Quad analysis in Spearman rank correlation coefficient revealed the highest score, Regarding the accuracy, reliability and efficiency, Quad analysis was an efficient method for subjective evaluation of linen-like silk fabrics.
This study analyzed the effective and suitable promotion method to increase visitors on the internet fashion soho shopping mall by surveying of female university students. The methods were in-depth interviews for 20 students and questionnaires for 363 students. The results indicated that the main routes of visiting the internet fashion shopping mall were keyword search window, banner advertisement window, and open market. Others were price comparison sites, the rank shop, fashion magazines or internet news, information in e-mail, broadcasting sponsor advertisements, name cards, and leaflets. So the effective methods to increase the number of visitors is to implement keyword advertisements, banner advertisements, and enter the open market to expose the brand names and item information. Being on price comparison sites or rank shops, advertisements in the fashion magazines, internet news or e-mail, broadcast sponsorships, and distribution of leaflets or name cards were also effective methods.
A Word is the smallest unit for text analysis, and the premise behind most text-mining algorithms is that the words in given documents can be perfectly recognized. However, the newly coined words, spelling and spacing errors, and domain adaptation problems make it difficult to recognize words correctly. To make matters worse, obtaining a sufficient amount of training data that can be used in any situation is not only unrealistic but also inefficient. Therefore, an automatical word extraction method which does not require a training process is desperately needed. WordRank, the most widely used unsupervised word extraction algorithm for Chinese and Japanese, shows a poor word extraction performance in Korean due to different language structures. In this paper, we first discuss why WordRank has a poor performance in Korean, and propose a customized WordRank algorithm for Korean, named KR-WordRank, by considering its linguistic characteristics and by improving the robustness to noise in text documents. Experiment results show that the performance of KR-WordRank is significantly better than that of the original WordRank in Korean. In addition, it is found that not only can our proposed algorithm extract proper words but also identify candidate keywords for an effective document summarization.
본 연구는 실측 잔향음 자료에서 나타나는 단주기적 시변동성 신호 간섭 (interference)을 억제하기 위해 Ecart-Young 이론을 토대로 자료 행렬로부터 낮은 계수를 추출하여 근사화하는 낮은 계수 근사법 (LRA: Low Rank Approximation) 기법을 제안하였다. 이 기법을 실측 자료에 적용한 결과, 잔향음 신호와 시변동성 신호가 분리되었으며 이때 적절한 낮은 계수를 추출키 위해서 특이치 분해법 (SVD: Singular Value Decomposition)이 사용되었다. 잔향음 신호의 억제는 LRA를 통해 얻어진 근사치와 실측치 사이의 잔차를 계산함으로써 수행하였으며 결과적으로 LRA을 이용하여 시간적으로 안정적인 잔향음 신호를 획득함으로써 능동 소오나 시스템 운용 및 잔향음 모델링시 적용 가능성을 제시하였다.
Purpose : The objective of this research is to explore the job satisfaction of clinical nurses by the rank of nurse staffing in order to provide effective management for nurses. Method : The research has been conducted on three hundred twenty nurses working at tertiary eight hospitals which were from 2nd rank of nurse staffing to 5th. rank of nurse staffing in Seoul, from August 1 to September 30 of 2003, through survey. For the experimental tools, used Park-Yoon's job satisfaction for nurses(1992) which was modified Stamp's job satisfaction test(1978). The acquired data were analyzed through SPSS program using descriptive method, $x^2$-test, ANCOVA, and LSD. Results : Overall job satisfaction of nurses showed fairly high level of 3.17; in the order of high score, 3.84 for interaction, 3.00 for autonomy, 2.63 for administration. Analysis based of the rank of nurse staffing showed that hospitals of 2nd rank and 3rd. rank of nurse staffing which were higher ratio of patient vs nurse were more satisfied with nurses' job satisfaction than other nurses who were 4th. rank and 5th. rank of nurse staffing. Conclusion : The result of this study revealed that hospital which was higher the rank of nurse staffing was more influenced of nurses' job satisfaction and especially interaction, administration and autonomy which were sub-category of job satisfaction were different among the ranks of nurse staffing.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권6호
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pp.673-683
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2017
The least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) has been a popular regression estimator with simultaneous variable selection. However, LASSO does not have the oracle property and its robust version is needed in the case of heavy-tailed errors or serious outliers. We propose a robust penalized regression estimator which provide a simultaneous variable selection and estimator. It is based on the rank regression and the non-convex penalty function, the smoothly clipped absolute deviation (SCAD) function which has the oracle property. The proposed method combines the robustness of the rank regression and the oracle property of the SCAD penalty. We develop an efficient algorithm to compute the proposed estimator that includes a SCAD estimate based on the local linear approximation and the tuning parameter of the penalty function. Our estimate can be obtained by the least absolute deviation method. We used an optimal tuning parameter based on the Bayesian information criterion and the cross validation method. Numerical simulation shows that the proposed estimator is robust and effective to analyze contaminated data.
Bone homeostasis is maintained by a balance between activities of osteoblasts(bone forming cells) and osteoclasts (bone resorbing cells). The activities of these cells are closely regulated by multiple factors including hormones and cytokines. The cessation of estrogen at menopause disrupts the balanced regulation and is the main cause of osteoporosis in postmenopausal women. Recent molecular biological studies led to a discovery of tumor necrosis factor(TNF) and TNF receptor families genes that play critical roles in the regulation of osteoclast formation and function. RANKL (receptor activator of nuclear factor kappa B ligand; also called ODF, TRANCE, and OPGL) expressed on cells supporting osteoclast is essential for osteoclast differentiation, activation, and survival. RANK, the counter-receptor for RANKL, is expressed on progenitor and mature osteoclasts. The interaction between RANKL and RANK is requlated by a soluble decoy receptor OPG (osteoprotegerin). Gene knock out studies of these molecules showed profound effects on bone. These results prompted development of new strategies for treatment of bone diseases. Inhibition of osteoclast activity by blocking the RANKL-RANK interaction using OPG is being attempted. Research on the signaling pathways of RANK is also actively carried out. Screening natural products that inhibit the RANKL-RANK interaction or the activity of obteoclasts would be another effective means to a new drug target for bone resorbing diseases.
The purpose of this study was to investigate the association between dietary behavior and temperament & character in preschool children, and to offer basic data that can be applied for nutrition education and counseling. A total of 211 parents of preschool children aged 3~5 years performed the Korean version of Preschool Temperament and Character Inventory (K-psTCI), a questionnaire based on Cloninger's seven-factor model of personality, along with a questionnaire about the dietary behaviors of their children. K-psTCI represented seven factors such as harm avoidance (HA), novelty seeking (NS), reward dependence (RD), persistence (P), self-directedness (SD), cooperativeness (CO), and self-transcendence (ST). The subjects were divided into either the high rank group or low rank group based on the mean score of each factor. The high rank group of HA showed significantly less physical activity and less appetite than the low rank group of HA. The children in the high rank of NS were more likely to have picky eating and a late night snack. The children in the low rank of SD or CO were more likely to have undesirable dietary behaviors, such as picky eating, too much snacking, and lower appetite than those in the high rank of SD or CO. In conclusion, individual temperament & character in preschool children may be associated with their dietary behavior, and understanding temperament & character in children may be important facts to screen and to develop an effective nutrition education program for children.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.707-722
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1998
This paper evaluates a new clinical trial designs for low infection rate disease. This type of sparse disease reaction makes the traditional two sample t-test or Wilcoxon rank-sum test inefficient compared to a new test suggested. The new test, which is based solely on the larger changes, is shown to be more effective than existing method by simulation for small samples. However, this test can be shown to be connected to the locally most powerful rank test under certain practical conditions. This design is motivated in testing the treatment effects in periodontal disease research.
It has been known that GMM (Gaussian Mixture Model) based speaker identification systems using ML (Maximum Likelihood) and WMR (Weighting Model Rank) demonstrate very high performances. However, such systems are not so effective under practical environments, in terms of real time processing, because of their high calculation costs. In this paper, we propose a new speaker-pruning algorithm that effectively reduces the calculation cost. In this algorithm, we select 20% of speaker models having higher likelihood with a part of input speech and apply MWMR (Modified Weighted Model Rank) to these selected speaker models to find out identified speaker. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, we performed speaker identification experiments using TIMIT database. The proposed method shows more than 60% improvement of reduced processing time than the conventional GMM based system with no pruning, while maintaining the recognition accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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