This study has made an attempt to analyze the determinants of Foreign Direct Investment (FFI) by Korean Fishery firms. The questionaire survey on individual firm's recognition and the determinants of Foreign Fishery Investment (FFI) was performed, yielding the following results. First, the main object of FFI is to reserve fishing ground. The result of the statistical analysis shows that import ratio for domestic market (DOM) is a significant variable of FFI. These two facts indicate our FFI is resouree-oriented in terms of the object and motive. Second, FFI is primaily determined by firm-related factors rather than country- related factors. The significant variable in firm-related factfors is the number of departments of the investing firm (DEPT). Another notable result is that fishing fee is not an influential variable in FFI decision.
The variable of WRL is composed of dimensions and their sub-items based on FRL. This study categorized these dimensions into 43 items fittingly to the situation in Korea through examining the validity of the contents. In addition, to overcome limitations in situation set for formulating the variable, which was not suggested in previous researches, this study diagramed the situation in three steps based on the cycle of MOT. The index of WRL which was adapted to reality of Korea society was finalized into 8 dimensions and 33 questionnaire items after processed in refining method as a procedure of re-proving the method.
본 연구는 지난 10년간의 보육교사 이직의도와 관련된 선행연구를 바탕으로 이직의도를 억제하는 변인들의 효과크기를 메타분석을 통해 검증하였고 메타회귀분석을 통해 조사시기와 조사지역에 따른 변화추이를 검증하였다. 연구대상으로는 분석을 위해 효과크기 변환이 가능한 논문 33편을 선정하였다. 연구결과 이직의도와 관련된 억제변인군의 효과크기는 조직외면적, 직무, 조직내면적변인군 순으로 나타났고, 세변인군 모두 중간효과크기를 가지고 있는 것으로 나타났다. 조직외면적변인군의 하위변인은 근로시간의 효과크기가 가장 큰 것으로 나타났으며, 직무변인군의 하위변인은 교사효능감과 직무만족이 큰 효과크기를 가진 것으로 나타났다. 또한 조직내면적변인군의 하위변인은 대인관계와 원장과의 관계의 관계가 큰 효과크기를 가진 것으로 나타났다. 조사대상, 조사년도에 따른 이직의도 억제와 관련된 변인의 메타회귀분석 결과 모든 연구 개념들이 통계적으로 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 변인들에 대한 상관분석 결과, 복지후생은 수도권외지역보다 수도권지역일 수록 효과크기가 큰 것으로 나타났다.
This study estimates the relative position between body segments using segment orientation and segment-to-joint center (S2J) vectors. In many wearable motion tracking technologies, the S2J vector is treated as a constant based on the assumption that rigid body segments are connected by a mechanical ball joint. However, human body segments are deformable non-rigid bodies, and they are connected via ligaments and tendons; therefore, the S2J vector should be determined as a time-varying vector, instead of a constant. In this regard, our previous study (2021) proposed a method for determining the time-varying S2J vector from the learning dataset using a regression method. Because that method uses a deformation-related variable to consider the deformation of S2J vectors, the optimal variable must be determined in terms of estimation accuracy by motion and segment. In this study, we investigated the effects of deformation-related variables on the estimation accuracy of the relative position. The experimental results showed that the estimation accuracy was the highest when the flexion and adduction angles of the shoulder and the flexion angles of the shoulder and elbow were selected as deformation-related variables for the sternum-to-upper arm and upper arm-to-forearm, respectively. Furthermore, the case with multiple deformation-related variables was superior by an average of 2.19 mm compared to the case with a single variable.
Purposes: This study purposed to identify influence of postpartum care services on health-related quality of life in women after birth. Methodology: Korea Health Panel Survey 2009-2015 provided by the Korea Institute for Health and Social Affairs and National Health Insurance Service was used for the analysis. The health-related quality of life evaluate as a EuroQoL-5D(EQ-5D-3L, used the weight of the CDC) was used as dependent variables. Postpartum care services was used as independent variable. Demographic factors(education, economic activity, region, house income), health related variable(presence of chronic disease, self-rated health), birth related variable(birth-related problem, childbirth, pregnancy of advanced maternal age) used as covariates. Regression analysis was used. Findings: The rate of use of postpartum care services is increasing year by year. Postpartum care services and self-rated health positively influence on the health-related quality of life in women after birth and chronic disease and birth-related problem negatively influence on. Practical Implications: Therefore, it is necessary that the government's policy of the postpartum care service be expanded and systematized to increase accessibility on. There are rare studies on the health-related quality of life of women after childbirth, adjusted for birth-related variables. So this study has significance.
본 연구는 다문화가정 여성의 생활만족도 관련변인들을 살펴보기 위해 관련 연구물을 수집하여 메타분석의 방법을 적용하였다. 분석결과, 첫째, 다문화가정 여성의 생활만족도는 관련변인들과 Cohen(1992)의 기준으로 작은 효과크기와 중간 효과크기의 사이에 해당하는 것으로 나타났다. 둘째, 다문화가정 여성의 개인특성 변인의 하위변수 중에서는 한국어 능력과 국적취득여부가 작은 효과크기에 해당하는 것으로 나타났다. 셋째, 다문화가정 여성의 심리변인 및 다문화 관련변인의 하위변수 중에서 자아존중감, 다문화 수용태도의 효과크기가 중간 효과크기와 큰 효과크기 사이에 해당하는 것으로 나타났다. 넷째, 다문화가정 여성의 사회적지지 변인의 하위변수들과 생활만족도는 전반적으로 높은 수준의 관계로 나타났다. 다섯째, 일상생활 및 배우자 관련변인의 하위변수에서는 전체적으로 아주 낮은 수준의 효과크기로 나타났다. 이상의 분석결과를 기초로 하여 결론과 연구의 한계점을 제시하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권6호
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pp.577-587
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2023
Conventional categorical data imputation techniques, such as mode imputation, often encounter issues related to overestimation. If the variable has too many categories, multinomial logistic regression imputation method may be impossible due to computational limitations. To rectify these limitations, we propose a two-stage imputation method. During the first stage, we utilize the Boruta variable selection method on the complete dataset to identify significant variables for the target categorical variable. Then, in the second stage, we use the important variables for the target categorical variable for logistic regression to impute missing data in binary variables, polytomous regression to impute missing data in categorical variables, and predictive mean matching to impute missing data in quantitative variables. Through analysis of both asymmetric and non-normal simulated and real data, we demonstrate that the two-stage imputation method outperforms imputation methods lacking variable selection, as evidenced by accuracy measures. During the analysis of real survey data, we also demonstrate that our suggested two-stage imputation method surpasses the current imputation approach in terms of accuracy.
The purpose of this study was to investigate the relationships of middle-aged men's family and work related variables and satisfaction. Based on the results of the study, the following was concluded ; First, there were significant differences in men's satisfaction across education level, economic variables, and occupation. Second, family related variables, work related variables, and work-family conflict were significantly correlated with satisfaction. In reference to family related variable, satisfaction was higher when marital satisfaction is good, parental stress, adult caring burden, and work-family conflict are lower. In reference to work related variables, satisfaction is higher when job stress is lower, job security is lower, and colleague relationship is good. Third, family related variables, work related variables, and work-family conflict were significantly correlated with mutually one another. Specifically, parental stress is correlated with work related variables. A higher correction was reported between work-family conflict and job stress. Finally, results of multiple regression analysis showed that these variable influenced middle-aged men's satisfaction. Moreover, the degree of explanation for satisfaction increased more, when family and work related variables, and work-family conflict add in individual character variables.
컴퓨터게임은 게임규칙들을 컴퓨터가 자동적으로 처리하기 때문에 게임규칙들이 수학적 함수들로 표현된 게임공식들이 필요하다. 게임공식들은 일반적으로 다변수 함수들이다. 게임공식을 설계하는 것은 관련 게임규칙을 만족하는 다변수 함수를 설계하는 것이기 때문에 복잡하고 어려운 문제이다. 본 논문에서는 게임공식을 체계적으로 설계하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 다변수 함수인 게임공식을 피연산자들의 트리구조로 분해하여 이 트리구조의 최하위레벨에는 단일변수 함수들로 구성된다. 그래서 게임공식의 트리구조 분해를 통해 복잡하고 어려운 다변수 함수 설계 문제를 단순하고 쉬운 단일변수 함수 설계 문제로 변경하여 설계하는 방법이다.
Mild cognitive impairment (MCI) is a clinical syndrome characterized by the onset and evolution of cognitive impairments, often considered a transitional stage to Alzheimer's disease (AD). The genetic traits of MCI patients who experience a rapid progression to AD can enhance early diagnosis capabilities and facilitate drug discovery for AD. While a genome-wide association study (GWAS) is a standard tool for identifying single nucleotide polymorphisms (SNPs) related to a disease, it fails to detect SNPs with small effect sizes due to stringent control for multiple testing. Additionally, the method does not consider the group structures of SNPs, such as genes or linkage disequilibrium blocks, which can provide valuable insights into the genetic architecture. To address the limitations, we propose a Bayesian bi-level variable selection method that detects SNPs associated with time of conversion from MCI to AD. Our approach integrates group inclusion indicators into an accelerated failure time model to identify important SNP groups. Additionally, we employ data augmentation techniques to impute censored time values using a predictive posterior. We adapt Dirichlet-Laplace shrinkage priors to incorporate the group structure for SNP-level variable selection. In the simulation study, our method outperformed other competing methods regarding variable selection. The analysis of Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) data revealed several genes directly or indirectly related to AD, whereas a classical GWAS did not identify any significant SNPs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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