Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.1
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pp.65-75
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2015
This paper analyzes the determinants of wage for the college and university graduates utilizing both individual-level and industry-level variables. We note that wage determination has multi-level structure in the sense that individual wage is influenced by individual-level variables (level-1) and industry-level (level-2) variables. Then, the assumption that individual wage is independent in the classical regression is violated. Therefore, this paper utilizes the hierarchical linear model (HLM). The major results are the followings. First, the multiple correspondence analysis including level-1 and 2 variables reveals that both level 1 and level 2 variables affects individual wages judging from the fact that the values of level 1 and level 2 variables differ across the different level of individual wage groups. Second, the decision tree analysis including level-1 and 2 variables shows that the most influential variable in wage determination is industry-level wage and the next is industry-level working hour, ages and sex in the decling order in. This suggests that the utilization of the HLM is appropriate since the characteristics of industry is important in determining the individual wage. Third, it is shown that the HLM model is the best compared to the other models which do not take level-1 and level-2 variables simultaneously into account.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.5D
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pp.533-540
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2010
Dam is very important facility in water supply and flood control. Therefore study needs to analyze reservoir capacity accurately to manage Dam efficiently. This study compared time series reservoir capacity using multi-dimensional spatial information to Chungju Dam reservoir and major conclusions are as follows. First, LiDAR and multi beam echo sounder survey were carried out in land zone and water zone of Dam reservoir area. And calibration process was performed to enhance the accuracy of survey data and it could be constructed that multi dimensional spatial information which was clearly satisfied with the standard of tolerance error by validation with ground control points. Reservoir capacity by water level was calculated using triangle irregular network from detailed topographic data that was constructed by linked with airborne LiDAR and multi beam echo sounder data, and curve equation of reservoir capacity was developed through regression analysis in 2008. In the comparison of the reservoir capacity of 2008 with those of 1986 and 1996, the higher water level goes, total reservoir capacity of 2008 showed decrease because of the increase of sediment in reservoir. Also, erosion and sediment area could be analyzed through calculating the reservoir capacity by the range of water level. Especially the range of water level as 130.0~135.0 which is the upper part of average water level, showed the highest erosion characteristics during 1986~2008 and 1996~2008 and it is considered that the erosion of reservoir slant by heavy rainfall is major reason.
Flexibly-reconfigurable roll forming (FRRF) is a novel sheet metal forming technology conducive to producing multi-curvature surfaces by controlling the strain distribution along longitudinal direction. In FRRF, a sheet metal is shaped into the desired curvature by using reconfigurable rollers and gaps between the rollers. As FRRF technology and equipment are under development, a simulation model corresponding to the physical FRRF would aid in investigating how the shape of a sheet varies with input parameters. To facilitate the investigation, the current study exploits regression analysis to construct a predictive model for the longitudinal curvature of the sheet. Variables considered as input parameters are sheet compression ratio, radius of curvature in the transverse direction, and initial blank width. Samples were generated by a three-level, three-factor full factorial design, and both convex and saddle curvatures are represented by a quadratic regression model with two-factor interactions. The fitted quadratic equations were verified numerically with R-squared values and root mean square errors.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2021.11a
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pp.250-251
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2021
A subcontract work order is the basis of the construction process and consists of the root and trunk of the construction industry. The construction process through a subcontract work order is an important element of project success, and it is the basic unit of creating profit in the construction industry. Therefore, correct analysis and forecasting of subcontract work orders allow correct estimation of construction cost and profit which is the foundation of corporate decision making. This study has started to provide predictions of subcontractor's bidding-ratio for decision-making. Since the actual project data has been used in this study, the contribution level of the model is highly expected in actual field. The statistical confidential level of adjusted decision coefficient is concluded low because of limited sample numbers. However, its accuracy and confidence level can be increased through increasing sample numbers, considering more variables, and studying of reducing error.
The study addresses the analysis on the financial determinants of corporate research and development (R&D) expenditure in finance. Overall level of R&D spending was estimated as one of the top-tier on a global basis and a majority of the expenditure was invested by large domestic firms in private sector. Consequently, financial factors that influence R&D intensity were empirically tested in the first hypothesis by using conditional quantile regression model for firms listed in KOSPI stock market in the post-era of the global financial turmoil. Firms in the groups of high- and low-R&D intensity were statistically compared to detect financial differences in the second hypothesis which was accompanied by the test of multi-logit model that included firms without R&D outlay. Concerning the results of the hypothesis tests, R&D spending of the prior fiscal year, firm size, business risk and advertising expense overall showed statistically significant impacts to determine the level. As an extended study of [1] that had examined financial factors of R&D intensity at the macro-level, the results of the present study are anticipated to contribute to maximizing shareholders' wealth in advance or emerging capital markets, when applied to find an optimal level of R&D expenditure.
The purpose of this study was to examine the residents' opinions on the degree of importance, and satisfaction with, the managerial service of multi-family housing. Residents' participation in managerial activities was also examined, because residents' opinions should be taken into serious consideration in order to improve the efficiency of housing management. Research methods used in this study were survey, field study, and content analysis of professionals' opinions. Survey data of 520 residents who live in multi-family housing were analyzed by means, frequencies, correlation, chi-square tests, t-tests, one-way ANOVA, post-hoc estimation (Scheffee test), and regression. The major findings of this study were as follows: First, many residents were dissatisfied with the quality of managerial service, but they thought that managerial services were very important. For example, they thought that safety inspection of the playground was very important, yet the current level of service was not satisfactory. Second, the characteristics of residents that determined the degree of residential satisfaction were income the location of the residence, and degree of participation in the community events. Third, the residents generally did not want to participate in the managerial services and community programs through such activities as participation in resident committee. In order to improve the housing management efficiency, residents' participation is critical. Some participants in this study pointed out that the details of management service and future plans need to be made public. New management models need to be developed to promote residents' participation and increase their satisfaction in the management.
D'Oro, Anthony;Buser, Zorica;Brodke, Darrel Scott;Park, Jong-Beom;Yoon, Sangwook Tim;Youssef, Jim Aimen;Meisel, Hans-Joerg;Radcliff, Kristen Emmanuel;Hsieh, Patrick;Wang, Jeffrey Chun
Asian Spine Journal
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v.12
no.6
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pp.973-980
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2018
Study Design: Retrospective review. Purpose: To identify the trends in stimulator use, pair those trends with various grafting materials, and determine the influence of stimulators on the risk of revision surgery. Overview of Literature: A large number of studies has reported beneficial effects of electromagnetic energy in healing long bone fractures. However, there are few clinical studies regarding the use of electrical stimulators in spinal fusion. Methods: We used insurance billing codes to identify patients with lumbar disc degeneration who underwent anterior lumbar interbody fusion (ALIF). Comparisons between patients who did and did not receive electrical stimulators following surgery were performed using logistic regression analysis, chi-square test, and odds ratio (OR) analysis. Results: Approximately 19% of the patients (495/2,613) received external stimulators following ALIF surgery. There was a slight increase in stimulator use from 2008 to 2014 (multi-level $R^2=0.08$, single-level $R^2=0.05$). Patients who underwent multi-level procedures were more likely to receive stimulators than patients who underwent single-level procedures (p<0.05; OR, 3.72; 95% confidence interval, 3.02-4.57). Grafting options associated with most frequent stimulator use were bone marrow aspirates (BMA) plus autograft or allograft for single-level and allograft alone for multi-level procedures. In both cohorts, patients treated with bone morphogenetic proteins were least likely to receive electrical stimulators (p<0.05). Patients who received stimulation generally had higher reimbursements. Concurrent posterior lumbar fusion (PLF) (ALIF+PLF) increased the likelihood of receiving stimulators (p<0.05). Patients who received electrical stimulators had similar revision rates as those who did not receive stimulation (p>0.05), except those in the multilevel ALIF+PLF cohort, wherein the patients who underwent stimulation had higher rates of revision surgery. Conclusions: Concurrent PLF or multi-level procedures increased patients' likelihood of receiving stimulators, however, the presence of comorbidities did not. Patients who received BMA plus autograft or allograft were more likely to receive stimulation. Patients with and without bone stimulators had similar rates of revision surgery.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.25
no.1
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pp.38-47
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2019
Purpose: The purpose of this study was to investigate the influence of cultural competence on nursing professionalism among nursing students in South Korea. Methods: A sample of 218 nursing students in three universities answered a self-report questionnaire. Descriptive statistics, t-test, ANOVA, Mann-Whitney U-test, Kruskal-Wallis test, Pearson's correlation analyses, and hierarchical multiple regression were used to analyze the data. Results: There were significant differences in cultural competence depending on the use of foreign language, having foreign friends, frequency of interaction with foreigners, multi-cultural education experiences, and level of demand for multicultural education. There were significant differences in nursing professionalism depending on grade level, satisfaction with major choice, college life satisfaction, and foreign language learning experience. There was a significant positive correlation between cultural competence and nursing professionalism. Lastly, significant predictors of nursing professionalism included satisfaction with major choice (${\beta}=.22$, p=.004), cultural awareness (${\beta}=.22$, p=.007) and cultural experience (${\beta}=.17$, p=.026). The regression model explained 20.2% of nursing professionalism. Conclusion: In order to establish desirable nursing professionalism, strategies for enhancing cultural awareness and cultural experiences in nursing education courses are needed both inside and outside the curriculum.
Purpose: This study examines the relationship between the environment, society, and governance (ESG) perception of service providers and service quality by considering job satisfaction as a mediator in the Korean parcel delivery context. Methods: This study uses a multi-level analysis by incorporating organizational and individual levels of analysis. It employs a survey method for measuring the ESG perception of parcel delivery persons and service quality ratings from the Korean government. A hierarch regression analysis with 241 responses was used to test hypotheses. Results: The results of this study provide evidence that the ESG perception, particularly its social dimension, of parcel delivery persons is positively associated with service quality. This study also finds the positive effect of the ESG perception on job satisfaction. However, the mediating effect of job satisfaction between the ESG perception and service quality was not confirmed. Conclusion: This study presents significant implications for scholars and practitioners. Parcel delivery companies should implement relevant ESG activities and communicate them with their service persons to improve delivery service quality. The ESG perception of employees plays a critical role in the moment of truth in parcel service delivery to enhance customer satisfaction and service quality.
Atmospheric nitrogen dioxide (NO2) is mainly caused by anthropogenic emissions. It contributes to the formation of secondary pollutants and ozone through chemical reactions, and adversely affects human health. Although ground stations to monitor NO2 concentrations in real time are operated in Korea, they have a limitation that it is difficult to analyze the spatial distribution of NO2 concentrations, especially over the areas with no stations. Therefore, this study conducted a comparative experiment of spatial interpolation of NO2 concentrations based on two linear-regression methods(i.e., multi linear regression (MLR), and regression kriging (RK)), and two machine learning approaches (i.e., random forest (RF), and support vector regression (SVR)) for the year of 2020. Four approaches were compared using leave-one-out-cross validation (LOOCV). The daily LOOCV results showed that MLR, RK, and SVR produced the average daily index of agreement (IOA) of 0.57, which was higher than that of RF (0.50). The average daily normalized root mean square error of RK was 0.9483%, which was slightly lower than those of the other models. MLR, RK and SVR showed similar seasonal distribution patterns, and the dynamic range of the resultant NO2 concentrations from these three models was similar while that from RF was relatively small. The multivariate linear regression approaches are expected to be a promising method for spatial interpolation of ground-level NO2 concentrations and other parameters in urban areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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