The aim of the research was to analyze a correlation between rural villages and a space of amenity resources in order to provide objective basic data for rural renewal planning in the future. 15 villages were selected to analyze amenity resources. A Space Syntax Method(SSM) was used to analyze a spacial structure of each village and location characteristics of amenity resources. Finally, Statistical Package for the Social Sciences(SPSS) was used for a cluster analysis. The results of spacial analysis showed that the MeanDepth of rural villages was 4.482 and Global Integration Value(GInteg) was 0.956. Relatively, a depth was lower and GInteg was higher, compared to other villages. Rural villages were easily recognized and accessible by outsiders, compared to mountain and fishing villages. In the case of rural villages, the MeanDepth of amenity resources was low and GInteg was high in the results of cluster analysis using a nonhierachical method. Results indicated that an access was easy and amenity resources were closely located each other. However, the deviation of each village was great in mountain villages. This research suggests that an effective maintenance of road network for improving accessibility would be given priority in an undeveloped farming and fishing villages' renewal. Especially, using a spacial analysis in village renewal planning process can improve accessibility and maximize an utilization of public facilities and amenity resources.
Intraspecific genetic diversity of sixteen accessions of Mogolian Alliums including fifteen species was investigated using randomly amplified polymorphic DNA (RAPD) analysis. Twenty three out of forty primers revealed scorable polymorphism. A total of 440 RAPD markers were generated on the 16 accessions of Mongolian Alliums. Among 440 RAPDs assayed, 439 were polymorphic with a mean polymorphic rate of 99.7%. Unweighted pair-group method using an arithmetic average (UPGMA) cluster analysis using RAPD data separated the 16 Allium accessions into two broad groups at similarity index 0.70. The clustering of the species was closely related with previous classification between A. altaicum and A. fistulosum. In addition, a high genetic similarity was showed between A. cepa and A. tagar.
Yi, Jung Yoon;Seo, Hyo Won;Huh, On Sook;Park, Young Eun;Cho, Ji Hong;Cho, Hyun Mook
한국육종학회지
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제42권1호
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pp.28-34
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2010
Diversity of 30 Korean potato cultivars was evaluated using 14 microsatellite markers. Twelve microsatellite markers representing 12 loci in the potato genome detected 84 polymorphisms among 30 cultivars and revealed alleles with a mean of 7.00 alleles per primer. The polymorphism information content (PIC) value ranged from 0.57 to 0.93 with average of 0.82. Based on polymorphism, cluster analysis was conducted by the unweighted pair-group method with arithmetic average (UPGMA) methods. Thirty potato varieties were distinctly separated into 2 groups and similarity coefficient of cluster ranged from 0.58 to 0.95. Thirty tetraploid cultivars were evaluated for six important agronomic traits. One-way analysis of variance was done to look for the degree of relationships between individual markers and traits. K1 and K2 markers showed a significant association with amylose contents, starch contents, and specific gravity.
Rotsnarani Sethy;Soumya Ranjan Mahanta;Mrutyunjaya Panda
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권9호
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pp.30-40
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2024
Building an accurate 3-D spatial road network model has become an active area of research now-a-days that profess to be a new paradigm in developing Smart roads and intelligent transportation system (ITS) which will help the public and private road impresario for better road mobility and eco-routing so that better road traffic, less carbon emission and road safety may be ensured. Dealing with such a large scale 3-D road network data poses challenges in getting accurate elevation information of a road network to better estimate the CO2 emission and accurate routing for the vehicles in Internet of Vehicle (IoV) scenario. Clustering and regression techniques are found suitable in discovering the missing elevation information in 3-D spatial road network dataset for some points in the road network which is envisaged of helping the public a better eco-routing experience. Further, recently Explainable Artificial Intelligence (xAI) draws attention of the researchers to better interprete, transparent and comprehensible, thus enabling to design efficient choice based models choices depending upon users requirements. The 3-D road network dataset, comprising of spatial attributes (longitude, latitude, altitude) of North Jutland, Denmark, collected from publicly available UCI repositories is preprocessed through feature engineering and scaling to ensure optimal accuracy for clustering and regression tasks. K-Means clustering and regression using Support Vector Machine (SVM) with radial basis function (RBF) kernel are employed for 3-D road network analysis. Silhouette scores and number of clusters are chosen for measuring cluster quality whereas error metric such as MAE ( Mean Absolute Error) and RMSE (Root Mean Square Error) are considered for evaluating the regression method. To have better interpretability of the Clustering and regression models, SHAP (Shapley Additive Explanations), a powerful xAI technique is employed in this research. From extensive experiments , it is observed that SHAP analysis validated the importance of latitude and altitude in predicting longitude, particularly in the four-cluster setup, providing critical insights into model behavior and feature contributions SHAP analysis validated the importance of latitude and altitude in predicting longitude, particularly in the four-cluster setup, providing critical insights into model behavior and feature contributions with an accuracy of 97.22% and strong performance metrics across all classes having MAE of 0.0346, and MSE of 0.0018. On the other hand, the ten-cluster setup, while faster in SHAP analysis, presented challenges in interpretability due to increased clustering complexity. Hence, K-Means clustering with K=4 and SVM hybrid models demonstrated superior performance and interpretability, highlighting the importance of careful cluster selection to balance model complexity and predictive accuracy.
Purpose: Professional quality of life is the quality one feels in relation to their work as a helper. The purpose of this study was to describe professional quality of life among emergency nurses. Methods: A total of 15 emergency rooms were selected in three cities. Among 263 nurses working at these emergency rooms, 178 nurses consented to participate in this cross-sectional survey. Professional Quality of Life (ProQOL) Scale version 5 was used to measure compassion satisfaction, burnout and secondary traumatic stress. Cluster analysis was used to classify nurses according to professional quality of life. Results: The mean scores (SD) for compassion satisfaction, burnout, and secondary traumatic stress were 32.12 (5.45), 28.27 (4.28), and 28.20 (5.07), respectively. The result of cluster analysis according to standardized score of compassion satisfaction, burnout, and secondary traumatic stress yielded three clusters. Over 50% of participants showed low professional quality of life. Nurses who were included in a cluster representing low professional quality of life were younger, had shorter periods of nursing experience, and perceivedlower social support than other cluster. Conclusion: Education or support programs for emergency nurses are needed to enhance their professional quality of life.
The purpose of this study was to measure customers' perception of the service quality of Korean restaurants and then compare differences in perceived service quality according to customer nationality. Self-administered questionnaires were completed by 2812 subjects, and data were analyzed by frequency, chi-square, t-test, one-way ANOVA, factor, reliability, cluster, and discriminant analysis. Results of the study were as follows. The factor analysis of perceived service quality produced four factors, employee service (5 variables), menu quality (4 variables), price & value (4 variables), and physical environment (4 variables). Cronbach's alpha values for reliability were over 0.8 for all factors. Further, a significant difference was observed in service quality, which was perceived according to customer nationality. A higher mean value of perceived service quality was held by foreigners when compared to Koreans. Especially, the mean value of perceived service quality was significantly low for all items for Japanese compared to foreigners. Cluster analysis divided subjects into two groups based on attitude toward service quality of Korean restaurants: an unfavorable group and favorable group. These two groups differed from each other in general characteristics as well. Limitations and future research directions are also discussed.
The purpose of this study was to investigate teaching competence of faculty members based on TPACK which should be examined to ensure high quality in higher education. This study was conducted with a focus on TPACK, which integrate technology knowledge (TK), content knowledge (CK), and pedagogy knowledge (PK). Except insincere responses data from a total of 85 participants were used for data analysis in this study. K-mean cluster analysis method was used to examine how faculty members could be distinguished depending on TPACK type. Study results showed that there were three different types of faculty groups (well-balanced competence type, development required competence type, and lack of technology competence type). First, faculty members defined as well balanced competence type were more than the average level in TPACK. Second, faculty members belonged to development required competence type reported below the average level in TPACK. Thus, faculty members in this type were required to increase teaching competence. Finally, faculty members in lack of technology competence type were needed to enhance competence related to technology because their overall TK level was relatively low. This study examined what distinctive characteristics exited in each type depending on gender, teaching career, nationality, and age. Results from this study offered a basis for better understanding TPACK for enhancing teaching competence at the university level.
Oh, Myeong Hwan;Jung, Yong Gyu;Kang, Min Soo;Lee, John
International journal of advanced smart convergence
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제4권1호
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pp.93-98
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2015
Recently, Radon has been gotten attention for problems of Nuclear Generating Station and a variety of nuclear. It is naturally arises that is accumulated in the interior through the soil with radioactive materials. People exposed to indoor a Radon increase the high risks of lung cancer. The data are consisted of regional Country, The Location, Average Radon pCi/L, Geo Mean and Geo S.D etc. The research is experimented using E-M algorithm. The research result appears to make a division of soil distance, regional and cluster. It requires in effort to minimize exposure to people who live in areas with high radon levels. A country must apprise to people about Radon risk and needs to work out measures plan.
$PM_{10}$ concentration is related to the meteorological variables including to local and synoptic meteorology. In this study the $PM_{10}$ concentrations of Busan in 2007~2011 were analyzed and the days of yellow sand or rainfall which is more than 5 mm were excluded. The sections of $PM_{10}$ concentration were divided according to 10-quantiles, quartiles and 90-quantiles. The 90-quantiles of daily $PM_{10}$ concentration were selected as high concentration dates. In the high concentration dates the daily mean averaged cloudness, mean daily surface wind speed, daily mean surface pressure and PBL height were low and diurnal variation of surface pressure and daily maximum surface temperature were high. When the high $PM_{10}$ dates occurred, the west and south wind blew on the ground and the west wind blew strongly on the 850 hPa. So it seemed that long range transboundary air pollutants made effects on the high concentration dates. The cluster analysis using Hysplit model which is the backward trajectory was made on the high concentration dates. As a result, 3 clusters were extracted and on the short range transboundary cluster the daily mean relative humidity and cloudness were high and PBL height was low.
The purpose of this research is to identify stereotypes toward the mother-in-law held by female students. Stereotypes toward the mother-in-law were examined at two levels: to assess female students' beliefs about the traits of mother-in-law and to categorize the traits into stereotypes. The main results of this study were as follows: 1) Students reported 91 traits associated with the mother-in-law. 2) Hierarchical cluster analysis of the trait groupings revealed two high-level clusters: a cluster of 42 positive traits and a cluster of 49 negative traits. Within the positive and negative clusters, 14 middle-level categories, 6 positive categories(tough, leisurely, traditional image of prudent elders, image of the eldest in the family, intimate, tolerant), and 8 negative categories(dominant, self-assertive, cold, discriminating, fearful, mean, sadistic, authoritative, nervous) were identified. This results suggested that female students believed negative stereotypes are more typical than positive ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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