Globally, information protection of organization has become an essential management factor, and organizations continue to invest high-level resources for information security. Security threats from insiders are not decreasing. The purpose of this study is to present the antecedence factors to mitigate the role conflict that is the cause of the security avoid behavior. For the study, a survey was conducted for employees of organizations with information security policies, and structural equation modeling was conducted using a total of 383 samples for hypothesis verification. As a result of the analysis, role conflict increased avoid behavior, and goal difficulty, goal specificity, justice, and trust mitigated role conflict. In particular, justice influenced the reduction of role conflict and avoid behavior through trust. The implications were to present the causes and mitigation factors for avoid behavior of employee, and it is judged that it will help the organization to establish a security strategy.
Recently, organizations are demanding strict information security behavior from their employees. Strict information security policies and techniques can cause information security related stress. The purpose of this study is to present the negative effects of information security related techno stress and role stress that reduce knowledge sharing behavior and person-organization fit. The survey was conducted to people working in organizations with information security policies and system, and the research hypothesis was verified by structural equation modeling using 309 samples. As a result of the study, person-organization fit had a positive effect on knowledge sharing behavior, but role stress had a negative effect. And, techno-stress negatively affected the person-organization fit. Additionally, role ambiguity had a moderating effect between person-organization fit and knowledge sharing behavior. The implications of the study were to confirm the negative effects of information security related techno stress and role stress, and to suggest directions for minimizing negative behavior of insiders.
Objectives: This study investigates dropout intention and the structural relationship between the dental hygienist role and satisfaction with the study major perceived by dental hygiene students. Methods: A survey was conducted on 269 dental hygiene students. The survey items covered general characteristics, department choice motivation, the desirability of dental hygienist career, practice clinical experience, perception of dental hygienist role, satisfaction with study major, and dropout intention. Independent sample t-test, one-way ANOVA, Mann-Whitney U test, multiple linear regression analysis, and structural equation modeling were used for statistical analysis. Results: The dropout intention level of dental hygiene students was 2.4 out of 5.0. Satisfaction with study major partially mediates perception of dental hygienist role and dropout intention (direct effect=0.182, p=0.024, indirect effect=-0.437, p=0.010). Perception of dental hygienist role (β=-0.255, p=0.010) and satisfaction with study major (β=-0.661, p=0.010) showed a negative relationship with dropout intention. The factor most affecting dropout intention was satisfaction with study major. Dropout intention was high when selecting a major based on external motivations (β=-0.448, p<0.001). Conclusions: Perception of dental hygienist role and satisfaction with study major directly or indirectly affect dropout intention. Therefore, improving satisfaction with study major and improving the perception of dental hygienists will help reduce dropout intention.
Kim, Kyong-Ho;Choe, Seung-Keol;Lee, Jong-Hun;Yang, Young-Kyu
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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1999.12a
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pp.47-51
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1999
Geo-features play a key role in object-oriented or feature-based geo-processing system. So the strategy for how-to-model and how-to-manage the geo-features builds the main architecture of the entire system and also supports the efficiency and functionality of the system. Unlike the conventional 2D geo-processing system, geo-features in 3D GIS have lots to be considered to model regarding the efficient manipulation and analysis and visualization. When the system is running on the Web, it should also be considered that how to leverage the level of detail and the level of automation of modeling in addition to the support for client side data interoperability. We built a set of 3D geo-features, and each geo-feature contains a set of aspatial data and 3D geo-primitives. The 3D geo-primitives contain the fundamental modeling data such as the height of building and the burial depth of gas pipeline. We separated the additional modeling data on the geometry and appearance of the model from the fundamental modeling data to make the table in database more concise and to allow the users more freedom to represent the geo-object. To get the users to build and exchange their own data, we devised a fie format called VGFF 2.0 which stands for Virtual GIS File Format. It is to describe the three dimensional geo-information in XML(extensible Markup Language). The DTD(Document Type Definition) of VGFF 2.0 is parsed using the DOM(Document Object Model). We also developed the authoring tools for users can make their own 3D geo-features and model and save the data to VGFF 2.0 format. We are now expecting the VGFF 2.0 evolve to the 3D version of SVG(Scalable Vector Graphics) especially for 3D GIS on the Web.
The Purpose of this study is to explore he mathematical discovery and justification of six 10th grade students through mathematical modeling activities in spreadsheet environments. The students investigated problem situations with a spreadsheet, which seem to be difficult to solve in paper and pencil environment. In spreadsheet environments, it is easy for students to form a data table and graph by inputting and copying spreadsheet formulas, and to make change specific variable by making a scroll bar. In this study those functions of spreadsheet play an important role in discovery and justification of mathematical rules which underlie in the problem situations. In modeling activities, the students could solve the problem situations and find the mathematical rules by using those functions of spreadsheets. They used two types of trial and error strategies to find the rules. The first type was to insert rows between two adjacent rows and the second was to make scroll bars connecting specific variable and change the variable by moving he scroll bars. The spreadsheet environments also help students to justify their findings deductively and convince them that their findings are true by checking various cases of the Problem situations.
BIM(Building Information Modeling) technologies are the most effective for the maintenance of infrastructures because they provide information sharing througout the life-cycle of structures and support close communication between different project stages. Systematic and well-organized data play a fundamental role for the effective maintenance of subway tunnel. In this paper, 3D information models for maintenance of BIM-based subway tunnel structures are developed. Standard classifications for the maintenance and construction information classification system were adopted. A classification system based on construction information classification system was built considering procedures of maintenance work. It provides optimization and standardization of the work flow for the maintenance of subway structures by applying information modeling processes instead of the current maintenance practices. It can effectively reduces the life cycle cost and time for the maintenance. The proposed system can be utilized for the maintenance history management to enhance current maintenance system.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.6
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pp.885-891
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2017
The energy storage system(ESS) is a core component for exchanging the power system structure of the unidirectional power flow into a bidirectional structure. Its important role has been increasing because it has multiple functions such as output stabilization of new renewable energy, demand management, frequency regulation, etc. However, the performance evaluation technology of ESS in korea is lower than one of advanced countries and the recognition of standardization is also lack compared to advanced countries. Furthermore, in order to more accurately and reliably validate the performance of the ESS in advanced countries, it has been required to perform not only performance testing by H/W devices but also performance verification by S/W tool. Therefore, in order to verify the performance testing of ESS by S/W tool, this paper proposes the modeling method of performance testing devices for MW scaled ESS by using the PSCAD/EMTDC S/W, based on real testing devices in domestic institute. From the simulation results of proposed modeling method, it is confirmed that the proposed modeling method is a useful tool for performance validation of ESS.
Deep reinforcement learning(RL) is an end-to-end data-driven control method that is widely used in the autonomous driving domain. However, conventional RL approaches have difficulties in applying it to autonomous driving tasks due to problems such as inefficiency, instability, and uncertainty. These issues play an important role in the autonomous driving domain. Although recent studies have attempted to solve these problems, they are computationally expensive and rely on special assumptions. In this paper, we propose a new algorithm MCDT that considers inefficiency, instability, and uncertainty by introducing a method called uncertainty sequence modeling to autonomous driving domain. The sequence modeling method, which views reinforcement learning as a decision making generation problem to obtain high rewards, avoids the disadvantages of exiting studies and guarantees efficiency, stability and also considers safety by integrating uncertainty estimation techniques. The proposed method was tested in the OpenAI Gym CarRacing environment, and the experimental results show that the MCDT algorithm provides efficient, stable and safe performance compared to the existing reinforcement learning method.
Despite the seeming glamour and popularity of commercial modeling, the industry has a darker side. Many models fail to adapt to the profession, and there are frequent cases of models quitting after a relatively short period of time. For commercial modeling agencies, this high turnover rate causes considerable disruption to their business, negatively impacting credibility and leading to decreased sales. As such, this study aimed to investigate the turnover intention of commercial models in relation to professional identity, emotional labor, and role conflict, and to propose remedies for their high turnover intention. Towards this, the relationship between commercial models' turnover intention and the factors of professional identity, emotional labor, and role conflict, and further analyzed the moderating effect of self-belief, attractiveness, and ethical environment. The analysis found that the factors having the greatest effect on commercial models' turnover intention were, in order, role conflict, emotional labor, and professional identity. When hierarchical multiple regression analysis was used to analyze the moderating effect of self-belief, attractiveness, and ethical environment on the relationship between these independent variables and their effect on turnover intention, it was found that the negative impact of emotional labor on turnover intention is moderated by self-belief, and the negative impact of low professional identity on turnover intention is moderated by ethical environment. These findings underscore the importance of self-belief in commercial models, as emotional laborers, and suggest that commercial models are not born but are rather made, namely in a desirable work environment that is professional and well-organized.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.11
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pp.87-98
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2019
In recent years, many organizations protect their information resources by investing in information security technology. However, information security threats from insiders have not been reduced. This study proposes a method for reducing information security threats within an organization by mitigating negative information security behaviors of employees. Specifically, the study finds a relationship between information security related role stress and negative behavior and suggests whether organizational justice mitigates role stress. That is, the purpose of the study is to suggest a mechanism between organizational justice, information security related role stress, and negative behavior. Negative behavior consist of avoidance behavior and deviant behavior, and security related role stress consist of role conflict and role ambiguity. Organizational justice consist of distributional justice, procedural justice, and informational justice. The research model is verified through structural equation modeling. After establishing a research model and hypothesis, we develop a survey questionnaire and collect data from 383 employees whose organizations have already implemented security policies. The findings appear that security related role stress increases negative behavior and that organizational justice mitigates role stress. The results of the analysis suggest the direction of organizational strategy for minimizing insider's security-related negative behaviors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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