The purpose of this study was to translate and examine the reliability and validity of Multidimensional Experiential Avoidance Questionnaire (MEAQ) developed by $G{\acute{a}}mez$, Chmielewski, Kotov, Ruggero, and Watson. 285 college students completed the MEAQ. Exploratory factor analysis supported the six factor structure of the 50 items. Internal consistency of 50 items was .91. 315 college students completed the MEAQ. Confirmatory factor analysis confirmed six factor structure of 50 items. 275 students of them completed also Acceptance-Action Questionnaire II, White Bear Suppression Inventory, Toronto Alexithymia Scale, Neuroticism, avoidant coping, CES-D, Beck Anxiety Inventory, Psychological Well-Being Scale, Satisfaction with Life Scale. Correlations between MEAQ and these scales supported the convergent, discriminant, and criterion-related validity.
As sustainable growth has been emphasized in the field of transportation, the railway system has been promoted as an environmentally-friendly transport mode. However, mode shifts from other transport modes to railway have been sluggish. In this context, to enhance the understanding of railway's competitive advantages and disadvantages, this research evaluates travelers'preferences for public transport modes for inter-regional trips: such understanding should make it possible to formulate effective policy for promoting railways. To this end, passenger recognition of competitive transport modes has been measured by applying multidimensional scaling analysis for six major inter-regional public transport services - KTX, ITX-Samaeul, Mugunghwa-ho, premium express bus, general express bus, and airline. As a result, we can conceptualize the recognition similarity in two-dimensional space, and understand how travelers perceive the six major transport modes.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.38
no.2
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pp.157-166
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2014
A light water reactor (LWR) fuel rod consists of zirconium alloy cladding tube and uranium dioxide pellets with a slight gap between them. The modeling of heat transfer across the gap between fuel pellets and the protective cladding is essential to understanding fuel behavior under irradiated conditions. Many researchers have been developing fuel performance codes based on finite element method (FE) to calculate temperature, stress and strain for multidimensional analysis. The gap conductance model for multi-dimension is difficult issue in terms of convergence and nonlinearity because gap conductance is function of gap thickness which depends on mechanical analysis at each iteration step. In this paper, virtual link gap element (VLG) has been proposed to resolve convergence issue and nonlinear characteristic of multidimensional gap conductance. In terms of calculation accuracy and convergence efficiency, the proposed VLG model has been evaluated for variable cases.
The purpose of this study was to examine the validity and reliability of the Revised Multidimensional Coping Scale(MCS-R) in university student who attended smoking cessation group therapy. Data were collected from 198 university students. Construct validity using exploratory factor analysis were conducted and convergent validity using Resilience scale, Patient Health Questionare-9(PHQ-9) were conducted. A Principal components analysis with varimax rotation and Kaiser normalization identified a thirteen-factor accounting for 69.7% of the variance in scores. Also, the internal consistency(0.66-0.94) and test-retest reliability was adequate(0.44-0.85) in all subscales of the MCS-R. The MCS-R has adequate psychometric characteristics so it can be used to verify.
The life of studying abroad includes not only school life, but also various areas such as economy, social relationship, and culture, so the level of satisfaction in each area could be differently shown in each individual. Based on this critical mind, this study aims to analyze the satisfaction with life of studying abroad in the multidimensional perspective. To analyze this, a latent class analysis was applied to identify subgroups, and a multinomial logistic regression model was applied to verify factors influencing group classification. The results of the analysis could be summarized into two. First, there were sub-groups showing different satisfaction with life of studying abroad. The sub-groups showed different levels of satisfaction in five areas such as housing, economy, social relationship, study, and culture, which were not discerned in single dimension. Second, the classification of group was complexly influenced by academic factor, psychological/emotional factor, and environmental factor. Especially, the predictive factor had different influences on each sub-factor. Based on such results of this study, this study aims to seek for the practical and policy-level suggestions for improving foreign students' satisfaction with life of studying abroad.
Objectives : Source acupoint is one of the representative acupoints to treat various diseases in each meridian. We aimed to identify the patterns of selection of Source acupoints and their associations with diseases using clinical trials data. Methods : We extracted the frequency of Source acupoints across 30 diseases from clinical trials database. Acupuncture treatment regimens were retrieved from the Cochrane Database of Systematic Reviews. The frequency of Source acupoint use was calculated as the number of studies using a certain acupoint divided by the total number of included studies. Using hierarchical clustering and multidimensional scaling, the characteristics of Source acupoints were analyzed based on the similarity of the relationships between the Source acupoints and the diseases. Results : A total of 421 clinical trials were included for this analysis. LR3, HT7, KI3, and LI4 acupoints were most frequently used for the treatment of 30 diseases. Cluster analysis showed that LR3 and LI4 acupoints were grouped together and HT7 and KI3 acupoints were grouped together. Multidimensional scaling revealed that LR3, LI4, HT7, and KI3 acupoints have intrinsic properties in the two-dimensional space. Conclusions : The present study identified the selection patterns of the Source acupoints using clinical trials data. Our finding will provide the understanding of the characteristics of Source acupoints.
The joint probability distribution of uncertain geomechanical parameters of geotechnical strata is a crucial aspect in constructing the reliability functional function for roof structures. However, due to the limited number of on-site exploration and test data samples, it is challenging to conduct a scientifically reliable analysis of roof geotechnical strata. This study proposes a Copula method based on small sample exploration and test data to construct the intensity characteristics of roof geotechnical strata. Firstly, the theory of multidimensional copula is systematically introduced, especially the construction of four-dimensional Gaussian copula. Secondly, data from measurements of 176 groups of geomechanical parameters of roof geotechnical strata in 31 coal mines in China are collected. The goodness of fit and simulation error of the four-dimensional Gaussian Copula constructed using the Pearson method, Kendall method, and Spearman methods are analyzed. Finally, the fitting effects of positive and negative correlation coefficients under different copula functions are discussed respectively. The results demonstrate that the established multidimensional Gaussian Copula joint distribution model can scientifically represent the uncertainty of geomechanical parameters in roof geotechnical strata. It provides an important theoretical basis for the study of reliability functional functions for roof structures. Different construction methods for multidimensional Gaussian Copula yield varying simulation effects. The Kendall method exhibits the best fit in constructing correlations of geotechnical parameters. For the bivariate Copula fitting ability of uncertain parameters in roof geotechnical strata, when the correlation is strong, Gaussian Copula demonstrates the best fit, and other Copula functions also show remarkable fitting ability in the region of fixed correlation parameters. The research results can offer valuable reference for the stability analysis of roof geotechnical engineering.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.2
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pp.301-309
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2009
Multidimensional scaling(MDS) is a statistical multivariate analysis technique that is often used in information visualization for exploring similarities or dissimilarities in data. In order to analyse and visualize data, MDS measures the dissimilarities between objects and uses them or their mean if they are repeatedly measured. When there exist outliers or when the variation of data is too large, we can hardly get reliable results on the research using MDS. In this paper, we consider the MDS based on bootstrap method when the variation of data is large. Standardized residual sum of squares is considered as measuring goodness-of-fit of the model. A real data analysis is include to examine our approach.
Yun, Suk Min;Lee, Sang Deuk;Park, Joon Sang;Lee, Jin Hwan
ALGAE
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v.31
no.1
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pp.1-16
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2016
Paralia species have been frequently reported as P. sulcata in Korea, despite the species diversity within the genus. To understand the species diversity of Paralia in Korea, we collected phytoplankton samples at 79 sites from April 2006 to April 2015. Five Paralia species, P. fenestrata, P. guyana, P. marina, P. cf. obscura, and P. sulcata, were observed during this study, and we described their fine structure in terms of quantitative and qualitative morphological characteristics. To provide additional criteria to identify Paralia species more clearly, we morphometrically analysed four quantitative characteristics on valve diameter: pervalvar axis / diameter, internal linking spines / diameter, marginal linking spines / diameter, and fenestrae/diameter using non-metric multidimensional scaling (MDS). MDS analysis distinguished four Paralia species: P. guyana, P. marina, P. cf. obscura, and P. sulcata, with the exception of P. fenestrata. This new approach in using morphometric analysis is useful for the accurate identification of Paralia species.
Purpose - In this paper, we categorize and segment the 28 national universities in South Korea and measure the degree of dissimilarity (or similarity) between pairs of ones by using dissimilarity distance matrix and cluster analysis, respectively, based on the seven quantitative evaluation of educational conditions (percentage of small-scale courses, percentage of lecture by the faculty, collection of books per student, material purchase per student, percentage of building capacity, percentage of real estate capacity and rate of accommodation) in 2015. In addition, multidimensional scaling (MDS) techniques can obtain visual representation for exploring patterns of proximities among 28 national universities based on seven attributes of educational conditions. Research design, data, and methodology - This work is carried out by the 2015 Announcement of University Information, which is provided by Ministry of Education in South Korea and utilized by multivariate analyses with CLUSTER, PROXIMITIES and ALSCAL modules in IBM SPSS 23.0. Results - We make certain that 28 national universities can be categorized into five clusters which have similar traits by applying two-stage cluster analysis. MDS is utilized to perform positioning of grouped places of cluster and 28 national universities joining every cluster. Conclusions - Both types and traits of each national university can be relatively assessed and practically utilized for each university competitiveness based on underlying results.
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