Purpose: This study aims at identifying individual- and school-level factors associated with unintentional injuries to Korean adolescents at school by applying multilevel modeling. Methods: From the database of the eleventh Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey (KYRBS), the researchers selected 68,043 adolescents from the $7^{th}$ to the $12^{th}$ grades. Data were analyzed using ${\chi}^2$ test for prevalence and multilevel modeling for related factors of unintentional injuries at school. Results: About 22.9 percent of the adolescents had treatment experiences for unintentional injuries at school in the past 12 months. At the individual level, the significant factors associated with unintentional injuries at school included gender, grade, academic achievement, current smoking, alcohol consumption, frequency of high caffeine intake, depression, and relief of fatigue after sleep. At the group level, the significant factors included number of physical education per week and safety education. Conclusion: School based injury prevention programs should be sensitive to both individual- and school-level factors associated with unintentional injury at school among Korean adolescents.
Keeping good, talented people is one of the most significant factors in a company's success. HR analytics is an important area for applying big data analysis techniques to human resources. It provides organizational insight that enables effective management of employees, allowing management to reach their business goals quickly and efficiently. Job satisfaction and employee turnover analysis are the keys to HR analytics. Job review web services have been becoming popular. Because people exchange information about job satisfaction and turnover through these web services, useful information about HR Analytics is accumulated on the job review web sites. In this paper, we identified factors of employee retention by analyzing a Job Satisfaction/Retention group, and the factors of employee turnover by analyzing a Job Unsatisfaction/Turnover group. In order to do this, we first classified employees according to whether their self-reported job satisfaction or turnover was true. We collected and analyzed data from Jobplanet, a popular job review site. Through dominance analysis and LDA topic modeling, we found major factors, topics, and keywords of the classified groups by IT, service, and manufacturing domains. Our approach is a novel model to apply the analysis of reviews and text mining to the HR domain, and it will be practically helpful for setting new strategies that improve job satisfaction.
Accurate electroencephalography (EEG) forward calculation is of importance for the accurate estimation of neuronal electrical sources. Conventional studies concerning the EEG forward problems have investigated various factors influencing the forward solution accuracy, e.g. tissue conductivity values in head compartments, anisotropic conductivity distribution of a head model, tessellation patterns of boundary element models, the number of elements used for boundary/finite element method (BEM/FEM), and so on. In the present paper, we investigated the influence of modeling errors in the boundary element volume conductor models upon the accuracy of the EEG forward solutions. From our simulation results, we could confirm that accurate construction of boundary element models is one of the key factors in obtaining accurate EEG forward solutions from BEM. Among three boundaries (scalp, outer skull, and inner skull boundary), the solution errors originated from the modeling error in the scalp boundary were most significant. We found that the nonuniform error distribution on the scalp surface is closely related to the electrode configuration and the error distributions on the outer and inner skull boundaries have statistically meaningful similarity to the curvature distributions of the boundary surfaces. Our simulation results also demonstrated that the accumulation of small modeling errors could lead to considerable errors in the EEG source localization. It is expected that our finding can be a useful reference in generating boundary element head models.
Generally, non-uniformity and removal rate are important factors on measurements of both wafer and die scale. In this study, we verify the effects of the pressure and relative velocity on the results of the chemical mechanical polishing and the effect of pattern density on inter layer dielectric chemical mechanical polishing of patterned wafer. We suggest an appropriate modeling equation, transformed from Preston\`s equations which was used in glass polishing, and simulate the removal rate of patterned wafer in chemical mechanical polishing. Results indicate that the pressure and relative velocity are dominant factors for the chemical mechanical polishing and pattern density effects on removal rate of pattern wafers in die scale. The modeling is well agreed to middle and low density structures of the die. Actually, the die used in Fab. was designed to have an appropriate density, therefore the modeling will be suitable for estimating the results of ILD CMP.
Sensory perception of food/beverage products is one of the most important quality factors to determine consumer acceptability and thus sensory discrimination methodology has been a vital tool for quality management. Signal detection theory(SDT) and Thurstonian modeling provide the most advanced psychometric approach to modeling various discrimination methods. In these theories, perceptual and cognitive decisional factors are considered so that, a fundamental measure of sensory difference (d') can be computed, independent of test methods used. In this paper, sensory discrimination analysis based on SDT and Thurstonian modeling is introduced for more accurate and systematic applications of sensory and hedonic quality management in industry. Ways to realize the statistical power and relative sensitivity of sensory discrimination methods theorized in SDT and Thurstonian modeling in practice, are also discussed by using a case study of the Nongshim quality management program for drinking water in which SDT A-Not A test methodology was further optimized.
Super app is an application that provides a variety of services in a unified interface within a single platform. With the acceleration of digital transformation, super apps are becoming more prevalent. This study aims to suggest service enhancement measures by analyzing the user review data before and after the transition to a super app. To this end, user review data from a payment-based super app(Shinhan Play) were collected and studied via topic modeling. Moreover, a matrix for assessing the importance and usefulness of topics is introduced, which relies on the eigenvector centrality of the inter-topic network obtained through topic modeling and the number of review recommendations. This allowed us to identify and categorize topics with high utility and impact. Prior to the transition, the factors contributing to user satisfaction included 'payment service,' 'additional service,' and 'improvement.' Following the transition, user satisfaction was associated with 'payment service' and 'integrated UX.' Conversely, dissatisfaction factors before the transition encompassed issues related to 'signup/installation,' 'payment error/response,' 'security authentication,' and 'security error.' Following the transition, user dissatisfaction arose from concerns regarding 'update/error response' and 'UX/UI.' The research results are expected to be used as a basis for establishing strategies to strengthen service competitiveness by making super app services more user-oriented.
This paper reports the aging driver traffic accident severity modeling results. For the modeling, Poisson regression approach is applied using the data set obtained from the Korea Transportation Safety Authority's simulator-based driver aptitude test results. The test items include the estimations of moving objects' speed and stopping distance, drivers' multi-task capability, and kinetic depth perception and so on. The resulting model with the response variable of equivalent property damage only(EPDO) indicated that EPDO is significantly influenced by moving objects' speed estimation and drivers' multi-task capabilities. More interestingly, a comparison with the younger driver model revealed that the degradation of such capabilities may result in severer crashes for older drivers as suggested by the higher estimated parameters for the older driver model.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제30권2호
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pp.19-30
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2023
This study aims to analyze service improvement and success factors of electric scooter sharing service companies by using text mining after collecting reviews of shared electric scooter service applications among various models of sharing economy. In this study, the factors of satisfaction and dissatisfaction of service users were identified using the term frequency inverse document frequency (TF-IDF) technique, and topics for each keyword were extracted using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) Topic Modeling technique. According to the analysis results, the main topics were entertainment, safety, service area, application complaints, use complaints, convenience, and mobility. Using the analysis results of this study, employees and researchers of electric scooter sharing service companies will be able to contribute to the improvement and success of related services.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1266-1271
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2009
Formwork layout is perceived as important due to its strong tie to site works. But, most formwork is done manually and influenced by worker's skill and thus, a lot of construction errors occur. The introduction of BIM (Building Information Modeling) enables acquiring more precise information on the building shape, dimension, structure, etc. than 2D-based drawings and thus, the increased productivity, such as reduction of workload and work times, and the economic efficiency, such as reduction of formwork types and form dimensions with the consideration of constructability, are expected. This study reviewed the previous studies and formwork layout systems to derive this study's differentiations and factors to be first considered for formwork planning were derived by analyzing priorities against consideration factors. Last, a flow chart and algorithm were developed to apply the derived factors to the formwork layout module.
The study is based on the technology-organization-environment (TOE) model which, attempted to determine the factors that are going to influence ICT adoption. The proposed research model evaluates the interplay among technological context (IT infrastructure, system security, and user capacity), organizational context (top management commitment, and innovations strategies), environmental context (quick response to the external agencies, interactive network infrastructure, and competitive pressure) and ICT adoption (productivity growth, organizational change, and competitiveness). Data were collected from 243 senior executives of full member firms of the Bangladesh Garments and Manufacturers Association (BGMEA) of examining the relationships among the constructs in the proposed framework utilizing structural equation modeling (SEM). The analysis of TOE factors revealed that environmental, organizational, and technological factors have a significant impact on the successful implementation of ICT tools. The study also discusses implications for management practitioners.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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