The purpose of this study is to suggest a guideline for outdoor play settings in child care centers. From March to July, 2005, data were collected from 223 directors at child care centers through a structured questionnaire, field measurement survey and non-participatory observation in seventeen child care centers in Seoul and Daejeon. The statistical methods for analysing data were frequency, percentage, mean, $X^2$ and F-test. The results showed as follows: 1)the existing outdoor playground area in child care centers should be expanded more than $4\;m^2$ per child. 2) Outdoor play facilities should be equipped with two structured play sets, a play facility for unstructured play and an adventure facility to make child's various activities possible and to promote child development. 3)flooring materials for outdoor playground should be required to use more than three kinds such as solid coverings (cf. asphalt, standard concrete), wood, lawn, soil or sands. 4)to let children enjoy various activities, outdoor playground area should be composed of various play facilities like indoor play gyms and should be independent but have good connections between play facilities depending on characteristics of play activities. 5)Play spaces of outdoor playground should be composed of physical play space, unstructured and dramatized play space, rest space, space for nature and adventure space. In addition, appropriate play equipments should be provided in respective play space.
This integrative review of research on the role of toys in the pretend play of young children investigated claims about the relative effects of abstract or unrealistic compared with concrete or realistic toys. Researchers and educators acknowledge the benefits of pretend play as an expression of the child's capacity of symbolic functioning and they attend to strategies for promoting pretend play at each stage of its development, including the selection and presentation of playthings. Highly structured or realistic toys were once thought to impede pretend play because they can only be used for a single intended purpose whereas less structured toys are pliant and hold the child's interest over longer periods of time as new ideas are tried out. However, the present review suggests that realistic toys are effective for very young children who still have limited representational capacity, and that realistic toys continue to give impetus to make-believe even for kindergarten children.
The main objective of this study is to investigate the perception, recognition and response of innovative/ self-initiated play and its correlation to play space and play environment understood by children in their middle childhood years. Play, play theory, and the acceptance of play have an important role in child development. In recent years, play and the importance of innovative/ self-initiated play have been associated with a number of important societal issues. The impact of play and/or lack of play during the developmental stages of childhood directly influence a child's ability to mature and adapt into society. In order to investigate the overall perceptions of play and play space among the average child in their middle childhood, a questionnaire survey was distributed and analyzed using SSPS 15.0. This survey was conducted within the site specific context of South Korea. Interestingly enough, the differences in the responses can be organized into three main categories: age, gender and housing type. In result different directions for further study and research for future play spaces and play environments that support innovated/ self-initiated play have been suggested.
In recent times, the global economy has been subject to increasing volatility, which has made it considerably more difficult to accurately predict economic indicators compared to previous periods. In response to this challenge, the present study conducts an exploratory investigation that aims to predict the Business Survey Index (BSI) by leveraging data mining techniques on both structured and unstructured data sources. For the structured data, we have collected information regarding foreign, domestic, and industrial conditions, while the unstructured data consists of content extracted from newspaper articles. By employing an extensive set of 44 distinct data mining techniques, our research strives to enhance the BSI prediction accuracy and provide valuable insights. The results of our analysis demonstrate that the highest predictive power was attained when using data exclusively from the t-1 period. Interestingly, this suggests that previous timeframes play a vital role in forecasting the BSI effectively. The findings of this study hold significant implications for economic decision-makers, as they will not only facilitate better-informed decisions but also serve as a robust foundation for predicting a wide range of other economic indicators. By improving the prediction of crucial economic metrics, this study ultimately aims to contribute to the overall efficacy of economic policy-making and decision processes.
Journal of Information Technology and Architecture
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v.11
no.1
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pp.63-73
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2014
As the advance of WWW, unstructured data including texts are taking users' interests more and more. These unstructured data created by WWW users represent users' subjective opinions thus we can get very useful information such as users' personal tastes or perspectives from them if we analyze appropriately. In this paper, we provide various analysis efficiently for unstructured text documents by taking advantage of OLAP (On-Line Analytical Processing) multidimensional cube technology. OLAP cubes have been widely used for the multidimensional analysis for structured data such as simple alphabetic and numberic data but they didn't have used for unstructured data consisting of long texts. In order to provide multidimensional analysis for unstructured text data, however, Text Cube model has been proposed precently. It incorporates term frequency and inverted index as measurements to search and analyze text databases which play key roles in information retrieval. The primary goal of this paper is to apply this text cube model to a real data set from in an Internet site sharing hotel information and to provide multidimensional analysis for users' reviews on hotels written in texts. To achieve this goal, we first build text cubes for the hotel review data. By using the text cubes, we design and implement the system which provides multidimensional keyword search features to search and to analyze review texts on various dimensions. This system will be able to help users to get valuable guest-subjective summary information easily. Furthermore, this paper evaluats the proposed systems through various experiments and it reveals the effectiveness of the system.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.1
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pp.85-94
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2017
This study researched the meaning of the outdoor play spaces used by young children, as perceived by them and their teachers. For this purpose, indirect observation, nonformal interviews during the activity of young children and in-depth interviews with teachers were conducted in 3 kindergartens and 1 day care center which operate various programs. As a result, outdoor play spaces were recognized as a psychological space, expanded space and sequential space for the relationships of young children. Meanwhile, early childhood teachers perceived them as a functional space, expanded space and restricted space of the children's daily lives. It was recognized that outdoor play spaces provided the children with good and unstructured environments to reorganize their own daily pattern through expanded play and the chance to naturally form peer relationships. This suggests that the space configuration which is most suitable for child centered development is one that is formed within and by their daily lives, rather than the standardized configuration of outdoor play spaces.
In the present study, numerical unsteady simulations of the NREL Phase VI wind turbine in downwind operation conditions were conducted to investigate rotor-tower interaction. The calculations were performed using an unstructured mesh, incompressible Reynolds-averaged Navier-Stokes flow solver. To capture the unsteady effects associated with the tower shadow between the rotor blades and the tower, the wind turbine was modelled including the rotor, tower, hub, and nacelle. The present results generally showed good agreements with available experimental data. At the lowest wind speed, the pressure distribution was characterized by a complete collapse of the suction peak on the blade when the blade passes through the tower wake. It was found that unsteady effects play a significant role in the response of the blades.
The purpose of this study was to investigate the changes in infant-mother interactions and to measure infant-mother interaction, mutuality, and reciprocity at the 2nd and 6th postnatal monthperiods. Infant-mother interaction was assessed in the mornings, afternoons, and evenings in the 2nd and 6th postnatal months, by filming unstructured free play in the home and analyzing 28 of these infant-mother film recordingsusing two trained observers. This study can be summarized in five points. First, the separate frequency distribution of each category in MIIBR's maternal behavior was as follows: the frequencies of vocalization category, the kinesthetic exercise & physical contact category, the physical caregiving category, and theuse of play tool category. These all showed changes in the 6th postnatal month compared to the 2nd postnatal month. Second, the separate frequency distribution of each category in MIIBR's infant behavior was as follows: the frequencies of physical behavior category, the vocalization category, and the play behavior category. These also all showed changes in the 6th postnatal month compared to the 2nd postnatal month. Third, the mutuality and reciprocity of mother interaction decreased in the 2nd postnatal month compared to the 6th postnatal month. Fourth, mutuality and reciprocity in the infant interaction increased in 2nd postnatal month compared to the 6th postnatal month. Fifth, mutuality and reciprocity in the infant-mother interaction increased in 2nd postnatal month compared to the 6th postnatal month. In conclusion, it is evident that infant-mother interactions change over time. This study bears particular significance in setting a foundation for the theoretical basis of the interaction between infant and mother by observation.
Background: As personalized healthcare industry has attracted much attention, big data analysis of healthcare data is essential. Lots of healthcare data such as product labeling, biomedical literature and social media data are unstructured, extracting meaningful information from the unstructured text data are becoming important. In particular, text mining for adverse drug reactions (ADRs) reports is able to provide signal information to predict and detect adverse drug reactions. There has been no study on text analysis of expert opinion on Korea Adverse Event Reporting System (KAERS) databases in Korea. Methods: Expert opinion text of KAERS database provided by Korea Institute of Drug Safety & Risk Management (KIDS-KD) are analyzed. To understand the whole text, word frequency analysis are performed, and to look for important keywords from the text TF-IDF weight analysis are performed. Also, related keywords with the important keywords are presented by calculating correlation coefficient. Results: Among total 90,522 reports, 120 insulin ADR report and 858 tramadol ADR report were analyzed. The ADRs such as dizziness, headache, vomiting, dyspepsia, and shock were ranked in order in the insulin data, while the ADR symptoms such as vomiting, 어지러움, dizziness, dyspepsia and constipation were ranked in order in the tramadol data as the most frequently used keywords. Conclusion: Using text mining of the expert opinion in KIDS-KD, frequently mentioned ADRs and medications are easily recovered. Text mining in ADRs research is able to play an important role in detecting signal information and prediction of ADRs.
Chuluunsaikhan, Tserenpurev;Song, Jin-Hyun;Yoo, Kwan-Hee;Rah, Hyung-Chul;Nasridinov, Aziz
Journal of Multimedia Information System
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v.6
no.4
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pp.217-224
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2019
As the world's population grows, how to maintain the food supply is becoming a bigger problem. Now and in the future, big data will play a major role in decision making in the agriculture industry. The challenge is how to obtain valuable information to help us make future decisions. Big data helps us to see history clearer, to obtain hidden values, and make the right decisions for the government and farmers. To contribute to solving this challenge, we developed the Agriculture Big Data Analysis System. The system consists of agricultural big data collection, big data analysis, and big data visualization. First, we collected structured data like price, climate, yield, etc., and unstructured data, such as news, blogs, TV programs, etc. Using the data that we collected, we implement prediction algorithms like ARIMA, Decision Tree, LDA, and LSTM to show the results in data visualizations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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