Nowadays, demand for human resource for the e-learning industry is rapidly increasing along with the expansion of e-learning market capacity. However, there arc numerous difficulties in expansion and industrialization of e-learning due to insufficient supply of human resources to meet the demand. Therefore, the goal of this study is to present various policy measures that can supplement the supply of e-learn ing manpower. Overall contents of this study focus on presenting the long-term directions for fostering of human resources for e-learning industry. Among these, role of government policies for fostering of human resources for e-learning industry is being particularly emphasized because e-learning industry is still at its infant stage.
Like the saying "You can't manage what you can't measure," performance measurement is considered as one of the most important management activities for the organizations in either private or public sector. Performance measurement, however, has thus far relied too much on financial statements. Realizing the importance of a more scientific and comprehensive performance measurement, many organizations have adopted several different systems in order to objectively estimate their balanced performance results. The Balanced Scorecard (BSC) has become a popular means to measure performance. But the BSC has also received some criticisms. In this paper four limitations in the use of the BSC are discussed : BSCs focus on unidirectional causality, are unable to distinguish delays between actions and their impacts on performance, integrate insufficiently strategy with operational measures, and lead to internal biases. We propose a system dynamics approach with causal loop diagram(CLD) to develop a Dynamic BSC in order to overcome these limitations. The results suggest that developing a BSC with system dynamics is a promising approach to supplement existing BSC frameworks.
The focus of this study is to investigate how personal display systems - a VDU (Visual Display Unit) and an HMD (Head Mounted Display) physiologically affect the body in virtual environments, and to evaluate differential effects of using the VDU and the HMD on physiological responses to mental stressful tasks (virtual reality flight simulation). As physiological variables, autonomic measures (heart rate, blood pressure), immune cells (leukocyte, neutrophil, lymphocyte), and hormones (catecholamine) were measured before and after experiments. Physiological data were measured in order to compare a level of mental stress on the VDU and the HMD. Increments in blood pressure (systolic (p<0.05), diastolic (p<0.1)), norepinephrin (catecholamine) (p<0.005), and neutrophils (p<0.2) of the group using the HMD showed a significant difference with the group using the VDU. Although, the heart rate was not statistically significant between two environments, differences of them quietly increased on the HMD more than on the VDU.
As the global concerns focus on the sustainable growth, the green growth has been one of key words for the Korean government's policy trajectory. This study measures the green index for OECD countries in order to gauge and diagnose the current status of the green growth policy for Korea. The empirical results tell us that Korea's green index is relatively small and it needs to benchmark UK for improving her green policy. The contributions of the current study are to use a large set of data for green growth and to result in quantitative empirical results.
This study aims to investigate the residents' and village leaders' complementary demand for the regional economic vitalization and 6th industrialization in the rural. Based on the field expert'(the head of the village or the chairmen of the farming association) interview, the study was conducted. For the study, 42 villages where selected to consider as 6th industry. Cross table were conducted to see if there were any differences of demand and consideration for between the type of 6th industries. This article further improve the rural environment for 6th industrialization, improve the policy measures in that rural can plan the basis for an effective strategy can be.
Lee, Woojoo;Choi, Yang Ho;Kim, Changki;Ahn, Jae Youn
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.2
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pp.185-197
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2018
Measuring market fear is an important way of understanding fundamental economic phenomena related to financial crises. There have been several approaches to measure market fear or panic level in a financial market. Recently, herd behavior has gained its popularity as important economic phenomena explaining the fear in the financial market. In this paper, we investigate herd behavior in global stock markets with a focus on intercontinental comparison. While various risk measures are available for the detection of herd behavior in the market, we use the standardized herd behavior index in Dhaene et al. (Insurance: Mathematics and Economics, 50, 357-370, 2012b) and Lee and Ahn (Dependence Modeling, 5, 316-329, 2017) for the comparison of herd behaviors in global stock markets. A global stock market data from Morgan Stanley Capital International is used to study herd behavior especially during periods of financial crises.
It is argued in this paper that, in determining semantic similarity, Korean words should be recategorized with a focus on the semantic relation to ontology in light of cross-linguistic morphological variations. It is proposed, in particular, that Korean semantic similarity should be measured on three tracks, human judgements track, relatedness track, and cross-part-of-speech relations track. As demonstrated in Yang et al. (2015), GloVe, the unsupervised learning machine on semantic similarity, is applicable to Korean with its performance being compared with human judgement results. Based on this compatability, it was further thought that the model's performance might most likely vary with different kinds of specific relations in different languages. An attempt was made to analyze them in terms of two major Korean-specific categories involved in their lexical and cross-POS-relations. It is concluded that languages must be analyzed by varying methods so that semantic components across languages may allow varying semantic distance in the vector space models.
This study discusses a fuel injector test bench containing a mechanical type fuel supply system for heavy duty diesel engine. The main focus of this study was to evaluate the design stability of the test bench, which basically measures the injector durability of a multi-hole heavy duty injector by using pure diesel as a test fuel. In this experiment, diesel spray was controlled by a specially designed control box and all the experiments were carried out to measure e.g. fuel injection pressure and fuel injection quantity to understand the injection status which is interlinked with the stability factor of total test bench design. Also, the durability test was performed to understand the heavy duty operation lastingness of the designed system and the flow rate of the installed distributor pump in the fuel supply system of this studying test bench was compared with LO-1 and LO-2 pump. The results of the above mention tests revealed that the injector test bench design and control system can serve the purpose for heavy duty injector.
The analysis of microarray data is essential for large amounts of gene expression data. In this review we focus on clustering techniques. The biological rationale for this approach is the fact that many co-expressed genes are co-regulated, and identifying co-expressed genes could aid in functional annotation of novel genes, de novo identification of transcription factor binding sites and elucidation of complex biological pathways. Co-expressed genes are usually identified in microarray experiments by clustering techniques. There are many such methods, and the results obtained even for the same datasets may vary considerably depending on the algorithms and metrics for dissimilarity measures used, as well as on user-selectable parameters such as desired number of clusters and initial values. Therefore, biologists who want to interpret microarray data should be aware of the weakness and strengths of the clustering methods used. In this review, we survey the basic principles of clustering of DNA microarray data from crisp clustering algorithms such as hierarchical clustering, K-means and self-organizing maps, to complex clustering algorithms like fuzzy clustering.
Park, Dong-Hoon;Ryu, Je-Seon;Kim, Min-Seo;Cha, Kyung-Joon;Lee, Tae-Hee
Journal of Mechanical Science and Technology
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v.16
no.5
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pp.619-632
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2002
In recent study on design of experiments, the complicate metamodeling has been studied because defining exact model using computer simulation is expensive and time consuming. Thus, some designers often use approximate models, which express the relation between some inputs and outputs. In this paper, we review and compare the complicate metamodels, which are expressed by the interaction of various data through trying many physical experiments and running a computer simulation. The prediction model in this paper employs interpolation schemes known as ordinary kriging developed in the fields of spatial statistics and kriging in Design and Analysis of Computer Experiments (DACE) model. We will focus on describing the definitions, the prediction functions and the algorithms of two kriging methods, and assess the error measures of those by using some validation methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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