Purpose: The purpose of this study was to identify symptom clusters in patients with breast cancer and to investigate the associations among them with functional status and quality of life (QOL). Methods: A convenient sample of 303 patients was recruited from an oncology-specialized hospital. Results: Two distinct clusters were identified: A gastrointestinal- fatigue cluster and a pain cluster. Each cluster significantly influenced functional status and QOL. Based on these two clusters, we identified subgroups of symptom clusters using K-means cluster analysis. Three relatively distinct patient subgroups were identified in each cluster: mild, moderate, and severe group. Disease-related factors (i.e., stage, metastasis, type of surgery, current chemotherapy, and anti-hormone therapy) were associated with these subgroups of symptom clusters. There were significant differences in functional status and QOL among the three subgroups. The subgroup of patients who reported high levels of symptom clusters reported poorer functional status and QOL. Conclusion: Clinicians can anticipate that breast cancer patients with advanced stage, metastasis, and who receive mastectomy, and chemotherapy will have more intense gastrointestinal-fatigue or pain symptoms. In order to enhance functional status and QOL for patients with breast cancer, collective management for symptoms in a cluster may be beneficial.
Forty-seven wild accessions of Lotus japonicus Regal (Japanese trefoil) indigenous to Japan were investigated for nine morphological characters. Average temperature and annual precipitation were negatively correlated with stem color and seed weight. On the other hand, latitude was positively correlated with these traits. Consequently, accessions from sites at higher latitudes with low temperatures and precipitation tend to have dark red stems and heavy seeds. Cluster analysis based on nine morphological characters classified 47 wild accessions into six major groups. Cluster I included four accessions of tall and erect plants. These plants are phenotypically similar to commercial variety 'Empire'. Cluster II consisted of three accessions of creep plants with pale red stems. Cluster III contained 24 accessions that had average values for all morphological characters evaluated. Cluster IV included two accessions of erect plants with rounded leaflets and dark red stems. Cluster V included four accessions of small, creep plants with pale red stems. Cluster VI included seven accessions of small and erect plants, a phenotype that also applies to ?Gifu B-129?, which is used as experimental strain worldwide. These data were deposited into LegumeBase, an online database (http://www.legumebase.brc.miyazaki-u.ac.jp/) supported by the National BioResource Project (NBRP) in Japan.
This study investigates how characteristics in the value-chain industrial cluster affect the R&D investment and the output of firms in each industries. For this, we try to extract the inter-industrial networking structure from the input-output table in which 17 manufacturing sectors are included. In particular, we will give shape to the "unit structure" which shows the intermediary flows of goods and services between industries in order to get an unit of final demand in a certain industry. Using this "unit structure", we can try the inter-industrial networking analysis and get some indices of centrality and centralization related to the characteristics of each industries in the value-chain industrial cluster. The results show that the centrality in the value-chain industrial cluster does not have any consequence for the R&D investment and the output in each industries. However, there is a correlation between the centralization in the value-chain industrial cluster and the R&D investment and the output of firms in each industries. These results may be very suggestive in bringing up a new frame of industrial cluster policy in a macro level.
Many clustering algorithms and cluster validation techniques for high-dimensional gene expression data have been suggested. The evaluations of these cluster validation techniques have, however, seldom been implemented. In this paper we compared various cluster validity indices for low-dimensional simulation data and real gene expression data, and found that Dunn's index is the most effective and robust, Silhouette index is next and Davies-Bouldin index is the bottom among the internal measures. Jaccard index is much more effective than Goodman-Kruskal index and adjusted Rand index among the external measures.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.11
no.5
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pp.225-235
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2006
Not a few nations have tried to copy the success of Silicon Valley since 1980's. Research of information communication industry cluster has emerged in Korea since 1990. In this background this paper thoroughly reviewed scholarly literature related to industry cluster with an attempt to extract dominant factors for cluster formation, and designed a survey instrument to measure the status-quo of cluster formation of software industry in Chungbuk Province Korea, as an example. Based on the results from statistical analysis a strategic scheme was proposed to propel software industry cluster formation in the region.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.12
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pp.2603-2608
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2009
Document clustering is an important method for document analysis and is used in many different information retrieval applications. This paper proposes a new document clustering model using the clustering method based NMF(non-negative matrix factorization) and refinement of documents in cluster by using coherence of cluster. The proposed method can improve the quality of document clustering because the re-assigned documents in cluster by using coherence of cluster based similarity between documents, the semantic feature matrix and the semantic variable matrix, which is used in document clustering, can represent an inherent structure of document set more well. The experimental results demonstrate appling the proposed method to document clustering methods achieves better performance than documents clustering methods.
This study classified figure types of adult males into several kinds of shape to provide fundamental data for their clothing sizing system. The subjects were 1496 men aged between 20 and 60 years old. Data were analyzed by factor analysis, cluster analysis and discriminant analysis. The results were as follows 1. For the result of the interview, the data were grouped into three age brackets: 20-35,31-45 and 41-60 years. 2. Factor analysis using values, which were measurements divided by either weight or height, was carried out to extract factors which characterize the various figures. fve factors to determine the figure types were extracted. 3. Cluster analysis using factor scores was carried out to categorize the figure types within the age groups. Figure types, describing shoulder angie and body shape, were categorized into 3 per age group. 4. Stepwise discriminant analysis w3s used to ensure that these clusters could be utilized with appropriate hit ratio. The hit ratio for each age group was around 80%.
The purpose of this study was to classify body types of 800 female junior and high school students based on factor analysis, cluster analysis, and correspondence analysis of 15 photometric measurements of the subjects' lateral body lines. The results are as follows: The skeleton structure, which was represented the back bending by the photometric measurement, was already formed at age of 12 or 13, while the cervical skeleton, the size and inclination of the shoulder, and the degree of the lateral inclination of the upper body and the buttocks continued to grow by the age of 16. A factor analysis of the photometric measurement resulted in the sampling which determined the degree of the back bending, front-bust angle, and lateral view as well as the sampling whose factor represented the cervical inclination. A cluster analysis of the photometric measurement resulted in the four types of classification: Type 1, the straight type comprising 13.3% of the whole population; Type 2, the bent-forward type comprising 39.5%; Type 3, the lean-back type comprising 27.4%; and Type 4, the swayback type comprising 19.1%. Accordingly, the bent-forward type was found to be the dominant type among the four lateral body types.
Mobile easy payment is a term for using mobile devices to facilitate financial transactions. Mobile easy payment is a quickly emerging practice, supported by the dramatic increase of mobile phone or device users around the world. The purpose of this study is to classify user's group of the mobile easy payment service by their lifestyle based on I-VALS type and to investigate differences in usage behavior among the user groups. For empirical study, a questionnaire survey was carried out with users of mobile easy payment services using the Internet from June 7 to 10 in 2016. We conducted factor analysis for I-VALS, usage factors, satisfaction factors. We also performed cluster analysis for group classification, and analysis of variance, cross analysis to compare the different usage behavior among the user groups. In analysis results, first three cluster appeared including "ICT task-oriented group", ICT positive and socialities oriented group", "ICT leader-oriented group". Second, it was found significant differences among the clusters about factor of "easy of use", "securities", "universality", "satisfaction". Third, we showed that there were significant differences in time first used the service. Based on these findings, we provide practical implications. Results of our study can be expected to provide the basis of differentiated marketing strategy of mobile easy payment services.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.2
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pp.370-379
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2018
The Korean government announced plans for the International Science Business Belt as a spatial area for promoting the linkage between scientific knowledge and commercialization in 2009. R&D and entrepreneurial activities are essential for the success of the International Science Business Belt. In particular, prioritizing the types of businesses is critical at the cluster establishment stage in that this largely affects the features and development of clusters comprising the International Science Business Belt. This research aims to predict the entry and growth of firms that specialize in four industrial clusters, including Big Science Cluster, Frontier Cluster, ICT Cluster, and Bio-Healthcare Cluster. For this purpose, we employ the Swann & Prevezer's industrial clustering model to identify sectors that affect the establishment and growth of industrial clusters in the International Science Business Belt, focusing on ICT, Bio-Healthcare and Frontier clusters. Data was collected from the 2014 Korean Innovation Survey (KIS) and University Alimi for the ICT cluster, 2014 National Bio Industry Survey and University Alimi for the Bio-Healthcare Cluster, and the 2015 National Nano Convergent Industry Survey and Annual Report of Nano Technology for the Frontier cluster. Empirical results show that the ICT service sector, bio process/equipment sector, and Nano electronic sector promote clustering in other sectors. Based on the analysis results, we discuss several policy implications and strategies that can attract relevant firms for the development of industrial clusters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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