The purpose of this study was to examine the job satisfaction of foodservice managers at schools in Jeju, Korea, according to the organizational culture and commitment of the school foodservice and administrative departments. The subjects included 144 (98.6%) dieticians from Jeju schools. The data were analyzed by descriptive analysis, reliability analysis, factor analysis, ttests, ANOVA, and Pearson's correlation coefficients, using the SPSS Win 12.0 program. In terms of organizational culture, the dieticians perceived the 'human relations model' and 'internal process model' as the strongest types for the school foodservice departments and administrative departments, respectively. However, for both types, a gap existed between the organizational culture that was perceived and that which was expected. In particular, the subjects expected that the 'human relations model' and 'open systems model' were the most important organizational culture types. In terms of the subjects' organizational commitment scores, loyalty and pride scored highest whereas unity scored lowest. For the level of job satisfaction, the performed work itself scored highest and was deemed most important. Additionally, organizational culture was positively correlated to the factors affecting organizational commitment and job satisfaction. Finally, the surveyed managers had high demands for a human relations-oriented organizational culture to enhance job satisfaction.
This study examined consumer attitudes and intentions to participate in reward-based crowdfunding projects for fashion products. We focused on consumer innovation, price sensitivity, conformity, and consumer values as factors that might influence such attitudes and intentions. A survey was conducted with 228 individuals aged 18 years and older who are aware of or have had experience using crowdfunding. Respondents were asked to answer questions based on the example of actual fashion crowdfunding projects. To analyze the data, reliability tests, the generation of descriptive statistics, factor analysis, and multiple regression were performed using SPSS 25.0. The results revealed that consumer innovativeness, non-conforming tendency, and emotional, quality, social, and ethnical consumer values had a significant influence on attitudes, which in turn affected intentions to participate in crowdfunding. Consumer innovativeness, price sensitivity, emotional value, and social value also had a direct influence on intentions to participate. In addition to its academic contribution, this study has important marketing implications for project initiators striving to identify and understand consumers who are willing to participate in reward-based crowdfunding for fashion products.
Artificial Intelligence (AI) is the intelligence of machines or software, in contrast to human intelligence. Generative AI technologies, such as ChatGPT, have emerged as valuable research tools that facilitate brainstorming ideas for research, analyzing data, and writing papers. However, their application has raised concerns regarding authorship, copyright, and ethical considerations. Many organizations of medical journal editors, including the International Committee of Medical Journal Editors and the World Association of Medical Editors, do not recognize AI technology as an author. Instead, they recommend that researchers explicitly acknowledge the use of AI tools in their research methods or acknowledgments. Similarly, international journals do not recognize AI tools as authors and insist that human authors should be accountable for the research findings. Therefore, when integrating AI-generated content into papers, it should be disclosed under the responsibility of human authors, and the details of the AI tools employed should be specified to ensure transparency and reliability.
최근 인간의 감정을 인식하는 연구 중 딥러닝 모델을 사용하여 복합적인 생체 신호를 분석하는 방법론이 대두되고 있다. 이때 학습하고자 하는 데이터의 종류에 따른 평가 방법 및 신뢰성은 감정 분류의 정확성에 있어 중요한 요소이다. 생체 신호의 경우 데이터의 신뢰성이 잡음 비율에 따라 결정되므로 잡음 검출 방법이 우수할수록 신뢰도가 올라가며, 감정을 정의하는 방법론에 따라 그에 맞는 적절한 감정 평가 방법이 수반될 때보다 정확하게 감정을 분류할 수 있다. 본 논문에서는 Valence와 Arousal로 라벨링 된 멀티모달 생체 신호 데이터에 대해 데이터의 신뢰성을 검증하기 위한 웨이블릿 기반의 잡음 임곗값 설정 알고리듬 및 감정 평가 시 데이터 신뢰도와 Valence-Arousal 값에 따른 가중치를 부여하여 감정 인식률을 향상하는 방법을 제안한다. 웨이블릿 변환을 이용해 신호의 웨이블릿 성분을 추출 후, 해당 성분의 왜도와 첨도를 구하여 햄펄 식별자를 통해 계산된 임곗값으로 잡음을 검출한 후, 원신호에 대한 잡음 비율을 고려하여 데이터의 신뢰성을 평가하고 가중치로 환산한다. 더불어 감정 데이터 분류 시 Valence-Arousal 평면의 중앙값과의 유클리디언 거리를 가중치로 환산하고, 감정 인식률에 대한 종합 평가 시 두 요소를 반영한다. ASCERTAIN 데이터셋을 활용하여 나타난 감정 인식률 개선 정도를 통해 제안된 알고리듬의 성능을 검증한다.
인체를 중심으로 동작하는 WBAN(Wireless Body Area Network)은 의료 및 비의료 서비스를 동시에 제공하는 것을 목적으로 하며, 저전력, 다양한 전송률과 높은 데이터 신뢰성을 요구하는 근거리 통신 기술이다. 이러한 요구사항을 만족시킬 수 있는 통신기술 표준 중 IEEE 802.15.4는 WBAN 운영에 높은 호환성을 제공할 수 있어 이를 통한 다양한 연구가 진행되고 있다. 한편, IEEE 802.15.4 기반 다수의 WBAN이 밀집될 경우 발생하는 신호 간섭과 충돌은 데이터의 신뢰성을 저하시키는 주요한 원인되고 있으며, IEEE 802.15.4 표준은 다수의 네트워크가 공존하는 상황을 고려하여 설계되지 않았기 때문에 이에 대한 개선이 필요하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 사전 실험을 통해 IEEE 802.15.4 기반의 WBAN 간 공존 상황에서 발생할 수 있는 문제점들을 파악하였고, 실험 결과를 바탕으로 다수의 WBAN이 공존하는 상황에서의 신뢰성 저하를 완화하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 동작은 크게 두 단계로 구분될 수 있으며, 첫 번째 단계에서는 슈퍼 프레임의 CFP 구간에서의 데이터 전송 방법을 개선하여 WBAN 간 충돌을 회피하며, 두 번째 단계에서는 채널 접근 방식을 전환함으로써 충돌을 완화한다. 제안하는 기법은 표준 기반의 WBAN과 비교 실험을 수행하여 성능을 검증하였다.
Objectives For successful adoption of legislation controlling registration and assessment of chemical substances, it is important to obtain sufficient toxicological experimental evidence and other related information. It is also essential to obtain a sufficient number of predicted risk and toxicity results. Particularly, methods used in predicting toxicities of chemical substances during acquisition of required data, ultimately become an economic method for future dealings with new substances. Although the need for such methods is gradually increasing, the-required information about reliability and applicability range has not been systematically provided. Methods There are various representative environmental and human toxicity models based on quantitative structure-activity relationships (QSAR). Here, we secured the 10 representative QSAR-based prediction models and its information that can make predictions about substances that are expected to be regulated. We used models that predict and confirm usability of the information expected to be collected and submitted according to the legislation. After collecting and evaluating each predictive model and relevant data, we prepared methods quantifying the scientific validity and reliability, which are essential conditions for using predictive models. Results We calculated predicted values for the models. Furthermore, we deduced and compared adequacies of the models using the Alternative non-testing method assessed for Registration, Evaluation, Authorization, and Restriction of Chemicals Substances scoring system, and deduced the applicability domains for each model. Additionally, we calculated and compared inclusion rates of substances expected to be regulated, to confirm the applicability. Conclusions We evaluated and compared the data, adequacy, and applicability of our selected QSAR-based toxicity prediction models, and included them in a database. Based on this data, we aimed to construct a system that can be used with predicted toxicity results. Furthermore, by presenting the suitability of individual predicted results, we aimed to provide a foundation that could be used in actual assessments and regulations.
This study compares the consumption values and clothing benefits between married and unmarried women. The data were collected from a questionnaire with 548 working women in their 20's and 30's. Data were analyzed by factor analysis, reliability analysis, t-test, and one way ANOVA. The factor analysis on consumption values resulted in five dimensional structures: pro-environmental, conspicuous, enjoyable, aesthetic, and economic values. Five dimensions of clothing benefits were identified by factor analysis: individuality, social recognition, well-known brands, practicality, and low price pursuit. The respondents were classified into four groups by marital status and age, as well as two groups only by marital status. There were significant differences among the groups in demographic characteristics, consumption values, and clothing benefits. The results provide insight into marketing strategies of apparel makers or retailers targeting single women.
This paper applied the Blue Print and FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) to education service in order to raise the education service satisfaction. First, the Blue Print is deployed to come up with strategies to overcome the fail possibility point and waiting point. Next, in order to analyze the fail factors and alternative strategies, the Blue Print of education service is applied to FMEA. The results are as follows; first, the ommission from information document by web-mail or e-mail, Second, thing that selected in spite of company uneducated, thing that omitted despite the company is target, and the unsatisfaction of attendee about training contents. Third, the delay of counsel at the telephone reply, erroneous list of course name and attendee at HRD (Human Resource Development), omission of check whether attends or not. Except for unsatisfaction of attendee, all appears at the process that service delivered. And the unsatisfaction of attendee is about education contents. Both is the factor which have influence on the education service quality. The strategies to remove the failure mode are training and manual development on service and work, a thorough management and check of information system like as ERP (Enterprise Resoure Planning), HRD, education institution list DB (Data Base), on-line application system, a development of education program to offer best education that reflect the user needs and continuously changing environment.
한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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pp.107-116
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2004
The advent of microarray technologies gives an opportunity to moni tor the expression of ten thousands of genes, simultaneously. Such microarray data can be deteriorated by experimental errors and image artifacts, which generate non-negligible outliers that are estimated by 15% of typical microarray data. Thus, it is an important issue to detect and correct the se faulty probes prior to high-level data analysis such as classification or clustering. In this paper, we propose a systematic procedure for the detection of faulty probes and its proper correction in Genechip array based on multivariate statistical approaches. Principal component analysis (PCA), one of the most widely used multivariate statistical approaches, has been applied to construct a statistical correlation model with 20 pairs of probes for each gene. And, the faulty probes are identified by inspecting the squared prediction error (SPE) of each probe from the PCA model. Then, the outlying probes are reconstructed by the iterative optimization approach minimizing SPE. We used the public data presented from the gene chip project of human fibroblast cell. Through the application study, the proposed approach showed good performance for probe correction without removing faulty probes, which may be desirable in the viewpoint of the maximum use of data information.
이 연구는 대학생을 대상으로 인권침해경험과 자아존중감 간의 관계에서 희망과 그릿의 매개효과를 분석하는데 목적을 두었다. 자료는 설문조사를 통하여 수집하였고, 자료수집을 위해 한국의 2개 대학을 선정하였다. 자료는 SPSS PC+ 및 SPSS PROCESS macro를 활용하여 분석하였고, 자료분석을 위하여 빈도분석, 신뢰도분석, 상관분석 및 매개효과분석이 적용되었다. 매개효과를 검증하기 위하여 Bootstrap방법이 활용되었다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 인권침해경험은 희망, 그릿, 자아존중감과 부적 상관관계가 있었다. 그러나 희망, 그릿, 자아존중감은 서로 정적 상관관계가 있었다. 둘째, 희망과 그릿은 인권침해경험과 자아존중감과의 관계에서 매개역할을 하였다. 인권침해경험을 한 대학생들의 자아존중감을 높이기 위해 희망과 그릿을 활용하여 높일 수 있는 방안을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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