Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.36
no.6
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pp.601-615
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2012
In this study, two representative measures in the job-focused approach and the employee-focused approach of emotional labor are explored to examine dimensionality and the predictability of each emotional labor measure on key consequences that include job stress, customer orientation, and job satisfaction. Data obtained from 193 department store apparel saleswomen were submitted for analysis. The results show that the emotional dissonance and emotional effort of the Kruml and Geddes measure are good predictors for job stress, customer orientation, and job satisfaction. In a test of the Davies measure, job stress is predicted by emotional dissonance and frequency while customer orientation is predicted by duration, variety, and the frequency of emotional expression in jobs. Duration is also a key predictor for job satisfaction. The result confirm the dimensionality and predictability of two emotional labor measures as well as suggests the need for the careful selection and refinement of appropriate measures according to consequences.
Even though state-of-the-art general circulation models is improved step by step, the seasonal predictability of the East Asian summer monsoon still remains poor. In contrast, the seasonal predictability of western North Pacific and Indian monsoon region using dynamic models is relatively high. This study builds canonical correlation analysis model for seasonal prediction using wind fields over western North Pacific and Indian Ocean from the Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5), and then assesses the predictability of so-called hybrid model. In addition, we suggest improvement method for forecast skill by introducing the lagged ensemble technique.
This study was performed was performed to identify the predictability of maternal attitude from infant's temperament and mother's mental stability. It was focused on the comparison of the degree of predictability between infant's temperament and mother's mental stability. Data were collected from sixty-five mothers of infants. Mother's affective attitude was explained by both the maternal mental stability and the infant's temperament. After controlling the effect of mental stability, infant's temperament could explain the affective attitude. This result meant that infant's temperament showed the powerful effect on the maternal affective attitude. However, maternal controlling attitude was only explained by her mental stability but not by infant's temperament. This meant that infant's temperament could not explain mother's controlling behavior. However, interactive effect between infant's sex and temperament was found in the controlling attitude. Mothers showed more controlling attitude toward the difficult boys but not toward the difficult girls.
The success in periodontal-prosthetic therapy lies in patient satisfaction with subjective and customized treatment regimen that has been refined for individual needs. To fulfill these requirements, multiple predictors may have to be taken into consideration in the comprehensive treatment planning. Incorporation of complex factors that guarantee the evidence-based therapy would include, but not limited to, osseous morphology, biotype of gingival around abutment, bone morphology of interdental bone and those around furcation area, abutment or bridge mobility. The periodontal-restorative interface should be of mutually protective. Also strategic and esthetic value of abutment teeth to be restored should also be taken into consideration. Taken together, all these should work in concert to enhance the predictability and longevity of abutment teeth in periodontal-prosthetic therapy.
Time predictability is crucial in hard real-time and safety-critical systems. Cache memories, while useful for improving the average-case memory performance, are not time predictable, especially when they are shared in multicore processors. To achieve time predictability while minimizing the impact on performance, this paper explores several time-predictable scratch-pad memory (SPM) based architectures for multicore processors. To support these architectures, we propose the dynamic memory objects allocation based partition, the static allocation based partition, and the static allocation based priority L2 SPM strategy to retain the characteristic of time predictability while attempting to maximize the performance and energy efficiency. The SPM based multicore architectural design and the related allocation methods thus form a comprehensive solution to hard real-time multicore based computing. Our experimental results indicate the strengths and weaknesses of each proposed architecture and the allocation method, which offers interesting on-chip memory design options to enable multicore platforms for hard real-time systems.
Effect of protonation and deprotonation of ionization compounds is an important application in Comparative molecular field analysis (CoMFA). There are enough information's were reported about different CoMFA applications such as Series design and selection of training set, Geometries and optimizations of molecules, Effect of partial atomic charges, bioactive conformations and alignment, Interaction energy fields, Effects of different grid spacing etc. However limited information's are available about the ionization of compounds. This study aimed at the critical review of about the effects of protonation of ionizable molecules and its impact on the predictability of CoMFA models. We also discussed about previous implications and the things needed to be considered to come for a final conclusion about its impact on CoMFA predictability.
In the previous sections, simple linear regression (SLR) 1 and 2, we developed a SLR model and evaluated its predictability. To obtain the best fitted line the intercept and slope were calculated by using the least square method. Predictability of the model was assessed by the proportion of the explained variability among the total variation of the response variable. In this session, we will discuss four basic assumptions of regression models for justification of the estimated regression model and residual analysis to check them.
Objectives : The objective of this study was to evaluate the correlation between earlobe crease(ELC) and Hypertension(HTN) in the auricular point diagnosis. Methods : 140 patients who were admitted the Jeongeup City Geriatric Hospital were examined for the presence or absence of ELC and HTN. The one examined the ELC of patients and the other examined the presence of hypertension. The presence of right ELC, left ELC, right or left ELC, and right and left ELC were respectively compared with the presence of HTN. Chi-square test was used to analyze the correlation between ELC and HTN. Results : The presence of right ELC was significantly related to presence of HTN(p=0.001). The sensitivity, specificity, and positive and negative predictability of ELC for diagnosis of HTN were 0.755, 0.524, 0.787, and 0.478. The presence of left ELC was significantly related to presence of HTN(p=0.002). The sensitivity, specificity, and positive and negative predictability of ELC for diagnosis of HTN were 0.745, 0.524, 0.785, and 0.468. The presence of right or left ELC was significantly related to presence of HTN(p<0.001). The sensitivity, specificity, and positive and negative predictability of ELC for diagnosis of HTN were 0.806, 0.500, 0.790, and 0.525. The presence of right and left ELCs was significantly related to presence of HTN (p=0.007). The sensitivity, specificity, and positive and negative predictability of ELC for diagnosis of HTN were 0.694, 0.548, 0.782, and 0.434. Conclusions : These results show that the presence of ELC is significantly associated with hypertension.
A dynamical seasonal prediction system for boreal winter utilizing cryospheric information was developed. Using the Community Atmospheric Model, version3, (CAM3) as a modeling system, newly developed snow depth initialization method and sea ice concentration treatment were implemented to the seasonal prediction system. Daily snow depth analysis field was scaled in order to prevent climate drift problem before initializing model's snow fields and distributed to the model snow-depth layers. To maximize predictability gain from land surface, we applied one-month-long training procedure to the prediction system, which adjusts soil moisture and soil temperature to the imposed snow depth. The sea ice concentration over the Arctic region for prediction period was prescribed with an anomaly-persistent method that considers seasonality of sea ice. Ensemble hindcast experiments starting at 1st of November for the period 1999~2000 were performed and the predictability gain from the imposed cryospheric informations were tested. Large potential predictability gain from the snow information was obtained over large part of high-latitude and of mid-latitude land as a result of strengthened land-atmosphere interaction in the modeling system. Large-scale atmospheric circulation responses associated with the sea ice concentration anomalies were main contributor to the predictability gain.
The impact of land and ocean initial condition on coupled general circulation model seasonal predictability is assessed in this study. The CGCM used here is Pusan National University Couple General Circulation Model (PNU CGCM). The seasonal predictability of the surface air temperature and ocean potential temperature for boreal winter are evaluated with 4 different experiments which are combinations of 2 types of land initial conditions (AMI and CMI) and 2 types of ocean initial conditions (DA and noDA). EXP1 is the experiment using climatological land initial condition and ocean initial condition to which the data assimilation technique is not applied. EXP2 is same with EXP1 but used ocean data assimilation applied ocean initial condition. EXP3 is same with EXP1 but AMIP-type land initial condition is used for this experiment. EXP4 is the experiment using the AMIP-type land initial condition and data assimilated ocean initial condition. By comparing these 4 experiments, it is revealed that the impact of data assimilated ocean initial is dominant compared to AMIP-type land initial condition for seasonal predictability of CGCM. The spatial and temporal patterns of EXP2 and EXP4 to which the data assimilation technique is applied were improved compared to the others (EXP1 and EXP3) in boreal winter 2m temperature and sea surface temperature prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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