Knowledge about career patterns of women In any profession and about factors which influence these career patterns becomes increasingly necessary because of the influx of ever-increasing numbers of women into the labor force, and the need for the development and utilization of the creative productivity of women. This study alms to investigate Korean female librarians' overall career patterns and verify relevant factors which might affect to their career patterns. As an instrument, self-reported questionnaires were sent to 1,251 full-time Korean female librarians throughout the country with regular librarian's certificate, currently engaging in public, college or university, and special libraries. Based on the data gathered, the interrelationship between their career pattern inclination and its influential factors were examined through hypothesis testing. Major findings of the survey are outlined in the following: 1). Female librarians' career patterns were classified into five categories with the group represented as Categories-2 (single; wishes to continue working after marriage; places an emphasis on the sense of occupational accomplishment and social prestige) accounted for the highest proportion$(33.4\%)$. 2). The result of the hypothesis testing revealed that there is no significant relationship statistically between social factors(parents' socio-economic status, etc.) and female librarians' career patterns. So the hypothesis concerning social factors were rejected. 3). In psychological factors(job satisfaction ; self-concept sex role attitude ; role conflict ; and achievement motivation), all except for self-concept were shown to be relevant with female librarians' stable career pattern. So the hypotheses concerning psychological factors were supported. 4). According to the result of multiple discriminant analysis conducted between the above four statistically significant psychological factors and career patterns, the most influential factor for female librarians' career patterns was job satisfaction and sex role. In conclusion, the following recommendations were made: For overall enhancement of Korean female librarianship, earlier career guidance and concrete sex role education for young women is urgent which enable them to establish correct viewpoint for their occupational career female librarians themselves' constant endeavor In maintaining positive attitude toward their job is required.
본 논문은 소프트웨어의 아키텍처 설계에서 많이 활용될 수 있는 아키텍처 패턴들을 분류하고 명세화하는 방법을 주제로 한다. 이를 위해 먼저 아키텍처 패턴의 활용과 관련한 개선된 아키텍처 개발방법론을 제시하고, 이러한 방법론을 지원하기 위한 패턴의 분류와 정의방법을 제안한다. 패턴은 추상화 레벨이나 응용 도메인에 따라 매우 다양하기 때문에, 여러 가지 각도에서의 분류체계를 제시하여 향후 분류 및 저장된 아키텍처 패턴을 쉽게 검색하고 활용할 수 있도록 고려하였다. 또한 패턴의 표현이 다양하여 패턴의 이해가 용이하지 못한 점을 고려하여 패턴의 추상화 개념을 도입하고, 패턴간의 관계를 정의하는 방법을 제시하여 패턴들의 핵심적인 구조와 역할에 대한 이해를 돕고자 하였다 아울러, 아키텍처 패턴을 선정할 때의 중요한 고려사항이 되는 품질속성도 기존의 범용적인 개념에서 아키텍처 지향적인 개념으로 확장이 가능하도록 하여 각각의 아키텍처 패턴을 정의할 때 보다 명확한 아키텍처의 품질에 대한 명세가 함께 설명되도록 하였다.
We present in this paper a novel power load prediction method using temporal pattern mining from AMR(Automatic Meter Reading) data. Since the power load patterns have time-varying characteristic and very different patterns according to the hour, time, day and week and so on, it gives rise to the uninformative results if only traditional data mining is used. Also, research on data mining for analyzing electric load patterns focused on cluster analysis and classification methods. However despite the usefulness of rules that include temporal dimension and the fact that the AMR data has temporal attribute, the above methods were limited in static pattern extraction and did not consider temporal attributes. Therefore, we propose a new classification method for predicting power load patterns. The main tasks include clustering method and temporal classification method. Cluster analysis is used to create load pattern classes and the representative load profiles for each class. Next, the classification method uses representative load profiles to build a classifier able to assign different load patterns to the existing classes. The proposed classification method is the Calendar-based temporal mining and it discovers electric load patterns in multiple time granularities. Lastly, we show that the proposed method used AMR data and discovered more interest patterns.
Printed electronics devices are made of several sets of printed patterns. The quality or printability of the printed patterns determines the electrical performance of such devices. Moreover, control of the printability determines the reliability of such devices. Despite its importance, few studies have been reported for the measurement of the printed patterns to evaluate their printability. In this study, a measurement method is proposed for printed patterns, including the definition of the properties to be measured, and the related software is described. The proposed method measures the width, pinholes, and edge waviness and evaluates the printability of the patterns quantitatively. The proposed measurement method could be an efficient tool to evaluate and enhance the printability of printed patterns in printed electronics.
설계 패턴은 소프트웨어 개발 시 반복적으로 발생하는 특정 문제들에 대한 효과적인 해결책을 제공하는 소프트웨어 재사용 기술이다. 특히, 객체지향 설계 패턴들은 다양한 플랫폼이나 프레임워크에 포함되어 소프트웨어 생산성을 높이고 있다. 본 논문은 설계 패턴을 고려한 안드로이드 모바일 플랫폼 기반의 게임 프로그래밍에 대한 지침을 제공한다. 적절히 설계 패턴을 활용함으로써 소프트웨어 개발 생산성뿐만 아니라, 개발 후 유지보수를 위해서도 효과적일 수 있다. 본 논문은 안드로이드 플랫폼 기반의 게임 프로그래밍에 설계 패턴을 적용하기 위한 지침과 사례를 제공한다. MVP, Singleton, Observer, State 설계 패턴과 같은 대표적인 객체지향 설계 패턴을 안드로이드 게임 프로그램 개발에 적용한다.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.208-212
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1998
This paper suggests the method to recognize the various defect patterns of cold mill strip using binary decision tree constructed by genetic algorithm automatically. In case of classifying the complex the complex patterns with high similarity like the defect patterns of cold mill strip, the selection of the optimal feature set and the structure of recognizer is important for high recognition rate. In this paper genetic algorithm is used to select a subset of the suitable features at each node in binary decision tree. The feature subset of maximum fitness is chosen and the patterns are classified into two classes by linear decision function. After this process is repeated at each node until all the patterns are classified respectively into individual classes. In this way , binary decision tree classifier is constructed automatically. After construction binary decision tree, the final recognizer is accomplished by the learning process of neural network using a set of standard p tterns at each node. In this paper, binary decision tree classifier is applied to recognition of the defect patterns of cold mill strip and the experimental results are given to show the usefulness of the proposed scheme.
Data mining techniques can be applied to identify patterns of interest in the gene expression data. One goal in mining gene expression data is to determine how the expression of any particular gene might affect the expression of other genes. To find relationships between different genes, association rules have been applied to gene expression data set [1]. A notable limitation of association rule mining method is that only the association in a single profile experiment can be detected. It cannot be used to find rules across different condition profiles or different time point profile experiments. However, with the appearance of time-series microarray data, it became possible to analyze the temporal relationship between genes. In this paper, we analyze the time-series microarray gene expression data to extract the sequential patterns which are similar to the association rules between genes among different time points in the yeast cell cycle. The sequential patterns found in our work can catch the associations between different genes which express or repress at diverse time points. We have applied sequential pattern mining method to time-series microarray gene expression data and discovered a number of sequential patterns from two groups of genes (test, control) and more sequential patterns have been discovered from test group (same CO term group) than from the control group (different GO term group). This result can be a support for the potential of sequential patterns which is capable of catching the biologically meaningful association between genes.
This study was to find out variables influenced on the medication patterns (voluntary medication, in-voluntary medication) of antipsychotics taken by schizophrenic outpatients. Purposes of this study were to be identified that there was the significant difference between the group of voluntary medication and involuntary, and that which variables had infuence on outpsychotics medication. The sample consisted of 30 patients takeing their pills voluntary (voluntary medication group), and 15 patients involuntary(involuntary medication group) at a psychiatry hospital and a psychiatric unit of a The findings of the study are as follows : university hospital in Daegu. Data were collected from September to October, 1991 through interview using questionare about antipsychotics medication. Data were analyzed by the technique of two group discriminant function analysis using SPSS pc$^{+}$ 1) Discriminant function discriminating between voluntary medication and involuntary medication was significant at the level of 10% significance (sig.=.055, p〈.10) Hit-ratio was very high (91. 1%) 2) One of General variables, SEX, was significant of discriminating between two medication patterns at the level of 10% significance. 3) One of Family Environmental Variables, BROTH(a number of brother), were significant between two medication patterns. (p〈.10) 4) One of Therapeutic Environmental Variables, FAMHX, was significant between two medication patterns at the level of 10% significance. 5) One of Variables Related to Drug and Medication, NECESS, was significant between two medication patterns. (p〈.05) 6) Variables Related to Disease was not significant between two medication patterns.s.
Fitness of clothes becomes a major concern in apparel industry. Development of basic patterns will enhance the fitness of clothes. But there are few slacks patterns for the middle-high school girls. So girls had difficulties to buy ready-made clothes of good fit. To solve this problem, it is necessary to develop basic slacks patterns. The purposes of this study was to develop basic slacks patterns based on the analysis of lower body types. 4 girls were selected among 402 anthropometric measurement subjects who are 13 to 15 year-old for the wearing tests. The result of this study can be summarized as follows; 1. Analysing the replicas of lower body surface by using gypsum method, slack patterns were developed. 2. Wearing test by the sensory evaluation showed that the developed slacks pattern was estimated more highly than existing patterns in the items of the comfort of front crotch and back crotch. 3. Wearing test by moire topography method represented that garment silhouette of developed slacks pattern was estimated more highly and garment space of waist, hip were significantly different among patterns.
클러스터링은 부품 분류의 대표적인 방법인데, 클래스나 모듈의 응집도와 결합도를 이용한 기존의 클러스터링 방법은 클래스간의 관계에 중점을 둔 디자인 패턴을 기존의 클러스터링 방법을 이용하는 것은 효과적일 수 있다. 본 논문에서는 디자인 패턴을 분류하기 위해 패턴 구조의 특성을 가지고 분류하였다. 그리고 클러스터링에 의한 분류는 패싯 분류에 의한 방법보다 높은 정확도를 보여주었다. 따라서 자동화된 분류방법인 클러스터링 알고리즘을 사용하여 디자인 패턴을 분류하는 것이 효과적이라 할 수 있다. 디자인 패턴의 분류는 검색 시 유사한 패턴들이 같은 카테고리에 저장이 되므로 유사 패턴을 비교하여 사용할 수 있으며, 패턴 클러스터링에 의해 분류되고, 패턴의 링크정보를 이용하여 저장하므로 저장소를 효율적으로 관리할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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