Multiple cohorts (e.g., current students and graduates) were formed to collect information on the entire educational process from admission to graduation regarding students' educational performances at Kosin University College of Medicine. Data that had already been collected and analyzed by different committees for different purposes were grouped into a more systematic and comprehensive system called the cohort system, enabling the necessary data to be collected promptly and analyzed in accordance with the purpose of providing meaningful information in each area of the educational process. Therefore, comprehensive cohort data that can be used for mission statement revision, curriculum development and improvement, student counseling, and student selection were established and utilized. The cohort data were collected from performance evaluation indicators including self-evaluation surveys, evaluation tools for learning outcomes, academic achievement, results of the Korean Medical Licensing Examination, and career placement. Based on the results obtained by analyzing cohort data, a comprehensive cohort report has been published. The data analyzed through the cohort were reported to each committee and used in various ways. Currently, however, only some data have been analyzed and used. In the future, after complete data collection, the cohort data can be used as meaningful basic data for achieving the institution's mission and educational goals, developing and improving the curriculum, counseling students, and selecting students through the analysis of learning performance data from student admission to graduation and after graduation.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.19
no.3
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pp.735-749
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2008
This article suggests application of logit model for analysis of multicategory responses. Referring to the reference category, characteristic of each category is obtained from analysis of polytomous logit model. With National Pension data it is illustrated that application of logit model helps it possible to find significant factors which may not be found only with polytomous logit model. Application of the logit model is done by reducing the number of categories. Categories are grouped into the former and the latter group according to reference category. Extra finding of significant factor was possible from logistic regression analysis for the two groups after removing the reference category. It is expected that this application would be helpful for finding information and characteristics on ordered multicategory responses where the proportional odds model does not fit.
Droughts have been an important factor in disaster management in Korea because she has been grouped into nations of lack of water. Satellite imagery can be applied to droughts monitoring because it can afford periodic data for large area for long time. This study aims to develop a method to analyze droughts in large area using satellite imagery. We estimated evapotranspiration in large area using NDVI data acquired from satellite imagery. For satellite imagery, we dealt with MODIS data operated by NASA. As the result of this study, we improved the usability of satellite imagery, especially in drought analysis.
In this paper, a new approach is proposed for the efficient generation of computer-generated holograms (CGHs) using the spatially redundant data on a 3D object and the novel look-up table (N-LUT) method. First, the pre-calculated N-point principle fringe patterns (PFPs) were calculated using the 1-point PFP of the N-LUT. Second, spatially redundant data on a 3D object were extracted and re-grouped into the N-point redundancy map using the run-length encoding (RLE) method. Then CGH patterns were generated using the spatial redundancy map and the N-LUT method. Finally, the generated hologram patterns were reconstructed. In this approach, the object points that were involved in the calculation of the CGH patterns were dramatically reduced, due to which the computational speed was increased. Some experiments with a test 3D object were carried out and the results were compared with those of conventional methods.
On community data. sampled in regular intervals on a long-term basis. artificial neural networks were implemented to extract information on characterizing patterns of community changes. The Adaptive Resonance Theory and Kohonen Network were both utilized in learning benthic macroinvertebrate communities in the Soktae Stream of the Suyong River collected monthly for three years. Initially, by regarding each monthly collection as a separate sample unit, communities were grouped into similar patterns after training with the networks. Subsequently, changes in communities in a sequence of samplings (e.g., two-month, four-month, etc.) were given as input to the networks. After training, it was possible to recognize new data set in line with the sampling procedure. Through the comparative study on benthic macroinvertebrates with these learning processes, patterns of community changes in chironomids diverged while those of the total benthic macro-invertebrates tended to be more stable.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.21
no.1
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pp.57-61
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1984
This paper deals with the selection of minimal test instruction set for microprocessor data processing test. This test method is based on a function description of the instructions which are obtained from the data given by the user's manual. Selecting procedure is done in 3 steps: 1) a test execution graphs are represented on the instructions which are grouped functionally, 2) the essential graphs, the eliminable graphs, the eliminable graphs, and the eligible graphs are built, 3) optimal test instruction set from the essential graphs and the eligible graphs is defined. In the case of INTEL 8048, 50 test instructions can be selected optimally from 8048 instruction repertories (96 instructions)
Recently, the smart sensors and USN (Ubiquitous Sensor Network) technologies are emerging. Smart sensors add the capability of storing local temporary data, processing instant operations, transmitting information outward, to the simple sensing devices. The USN is a wireless network of sensor/smart sensors that can collect data anywhere anytime and exchange the data within the network. In this research, case studies are performed on the smart sensors and USN applications. The cases were grouped in four categories, domestic private, domestic public, foreign private, and foreign public. Based on that survey, promising applications will be proposed and developed to be implemented to the next generation high-speed EMU.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.45
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pp.225-235
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1998
The scientific evaluation on enterprise helps establishing better management policy. Financial index has been used for the enterprise evaluation as the objective data. However, the necessity of the subjective data for competitive power evaluation is advocated recently. Therefore, in this paper, we propose an evaluation model of competitive power on enterprise by fuzzy integral, using the objective and the subjective data. The evaluation factors are composed to the financial index, top management, product, organization and enterprise's environment. These factors are grouped by detailed sub-factors of 16 units. Lastly, utilizing these factors, the efficiency of this method was shown by the result of the case study of 10 manufacturing enterprises.
Purpose: This study was done to explore the meaning of joys and sorrows in mothers of children with Mucopolysaccharidosis (MPS). Methods: The participants were 9 mothers who each had a child with MPS. Data were gathered using in-depth interviews. The interviews were recorded and transcribed verbatim. Data were analyzed using Colaizzi method. Results: The significant results from analyzing the interviews can be grouped into 12 concept descriptions, and 5 theme clusters. The essential theme clusters for the experience of the mothers were 'hopelessness about this rare disease', 'guilt because of the disease being hereditary, 'endless courses of treatment', 'wounds in the relationship', and 'relative composure of mind'. Conclusion: The finding of this study offer profound information on joys and sorrows experienced by mothers of children with MPS and provide basic data for developing nursing intervention strategies for the mothers of children with rare diseases.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.3
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pp.665-676
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2014
As social media draws attention as a business tool, organizations, large or small, are trying to exploit social media in their business. However, lack of understanding the characteristics of each social media led them to develop a naive strategy for dealing with social media. Thus, this study aims to deepen the understanding by comparatively analyzing how social media users perceive (the image of) each social media. Facebook, Twitter, YouTube, Blogs, Communities and Cyworld were chosen for our study and data from 132 respondents were analyzed using multidimensional scaling technique. The results show that there are meaningful differences in users' perception of social media attributes, which are grouped into four; information feature, motivation, promotion tool, usability. It is also analyzed whether such differences can be found between male and female users. (Such differences are also analyzed in both male and female users' perceptions.) Further, we discuss some implications of the research results for both practitioners and researchers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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