Kadirhodjaev, Azam;Kadavi, Prima Riza;Lee, Chang-Wook;Lee, Saro
Geosciences Journal
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제22권6호
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pp.1053-1067
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2018
This paper uses a probability-based approach to study the spatial relationships between landslides and their causative factors in the Mingchukur area, Bostanlik districts of Tashkent, Uzbekistan. The approach is based on digital databases and incorporates methods including probability analysis, spatial pattern analysis, and interactive mapping. First, an object-oriented conceptual model for describing landslide events is proposed, and a combined database of landslides and environmental factors is constructed by integrating various databases within a unifying conceptual framework. The frequency ratio probability model and landslide occurrence data are linked for interactive, spatial evaluation of the relationships between landslides and their causative factors. In total, 15 factors were analyzed, divided into topography, hydrology, and geology categories. All analyzed factors were also divided into numerical and categorical types. Numerical factors are continuous and were evaluated according to their $R^2$ values. A landslide susceptibility map was constructed based on conditioning factors and landslide occurrence data using the frequency ratio model. Finally, the map was validated and the accuracy showed the satisfactory value of 83.3%.
본 논문에서는 객체관계형 지리정보 시스템의 설계 및 구현에 대하여 논한다. 본 지리정보 시스템은 상용의 객체관계형 데이터베이스 시스템을 하부 구조로 사용하며, 객체지향 데이터 모델에 근거한 공간 객체모델, 공간 질의어 및 시각적 사용자 인터페이스를 제공하고 있다. 특히 본 시스템에서는 데이터베이스 상의 주색인(primary index)기법으로 적용 가능한 DOT 공간 색인 기법을 이용하여 효율적인 공간 질의 처리를 수행한다. 또한 본 시스템에서는 SDTS데이터 모델을 개념적 모델로 사용하며, SDTS의 공간 객체에 관한 개념적 모델은 지리정보 시스템 내에서 내부 데이터 모델인 객체지향 데이터 모델로 전환된다.
국토에 대한 공간정보의 기본도로서 다양한 사용자의 요구사항을 충족시킬 수 있는 수치지도를 효율적으로 제작 및 유지관리하기 위해서는 수치지도의 데이터 모델과 구조 등 수치지도 데이터 구축에 대한 연구가 중점적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 단순 지도제작을 목적으로 구축된 기존 수치지도의 데이터 모델에 대한 문제점을 파악하여, 개선된 수치지도 데이터 모델의 개념적ㆍ논리적 모델을 제시하였다. 제시된 수치지도 데이터 모델은 기존에 제작된 수치지도 데이터의 사용을 전제로 설계되었으며, 다양한 사용자의 요구사항을 반영하기 위해서 데이터 모델의 유연성에 중점을 두었고, 필요에 따라서 수정이 용이하도록 단계별 접근방법에 의해 설계되었다. 또한 제시된 수치지도 데이터 모델은 향후 객체 지향형 모델로 나아가기 위한 중간 단계의 데이터 모델이다.
This study was done to analyze and develop the concept of coping in patients receiving hemodialysis. The Hybrid Model of concept development was applied to develop a conceptual structure of coping in patients receiving hemodialysis, which included a field study carried out using an in-dept interview with 18 patients in the hemodialysis room of one general hospital in Seoul. Data-analysis was done in three phases as suggested by the Hybrid Model. Finally, by summarizing the results from each case, the attributes of coping, its dimensions, definition and structure were outlined. According to the results of the study, a conceptual structure of coping which centers around stressors, stress-appraisal, strategy of coping and new definitions of coping in patients receiving hemodialysis was suggested : The coping of patients receiving hemodialysis is a process that deals with physical, emotional, inter-personal, and role stress caused by hemodialysis due to renal failure. It has a series of phases which include a phase that appraises the stressful situation based on past experience of chronic disease management, one's remaining rears, the extent of family support, the extent of economic dependency, inter-personal support. education and uncertainty, and a phase of developing coping strategies that con be affected by social support and self esteem. As a result of coping, patients adapt or not to the life situation of receiving hemodialysis.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제17권3호
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pp.1-24
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2010
Most of enterprises depend on a data modeler during developing their management information systems. In formulating business requirements for information systems, they widely and naturally use the interview method between a data modeler and a field worker. But, the discrepancy between both parties would certainly cause information loss and distortion that lead to let the systems not faithful to real business works. To improve or avoid modeler-dependant data modeling process, many automated data design CASE tools have been introduced. However, since most of traditional CASE tools just support drawing works for conceptual data design, a data modeler could not generate an ERD faithful to real business works and a user could not use them without any knowledge on database. Although some CASE tools supported conceptual data design, they still required too much preliminary database knowledge for a user. Against these traditional CASE tools, we proposed a Requirement-Oriented Entity Relationship Model for automated data design tool, called ROERM. Based on Non-Stop Methodology, ROERM adopts inner systematic modules for complete and sound ERD that is faithful to real field works, where modules are composed of interaction modules with a user, rules of schema operations and sentence translations. In addition to structure design of ROERM, we also devise detailed algorithms and perform an experiment for a case study.
본 논고는 디자인프로세스를 활용한 공간 아이덴티티 개발 모델에 관한 것이다. 연구의 주요 내용은 다음과 같다. 첫째, 디자인프로세스의 개념을 정의하고 그 외에 다양한 디자인프로세스 모델을 연구하였다. 둘째, 공간 디자인프로세스의 의미에 대해 연구하고 개념 정의를 하였다. 셋째, 공간 아이덴티티 개발을 위한 공간디자인프로세스 개념 모델을 연구 개발하였다. 마지막으로 복합적이고 다양한 형태의 공간에 디자인프로세스를 적용해 공간 아이덴티티를 정의할 수 있는 개념모델을 연구해 제시하였다. 본 연구는 디자인프로세스와 공간 아이덴티티에 대한 연구를 위해 관련 문헌 조사 및 다양한 이론적 고찰 등 실증주의적 연구 방법을 적용하였다. 또한 공간디자인프로세스에 대한 연구는 선행 연구 자료들을 바탕으로 한 간접적인 조사방법을 채택하였다. 본 연구의 목적은 디자인프로세스의 다양한 모델들을 분석해 공간디자인 아이덴티티를 개발하는 방법과 적용 범위를 연구하는데 있다.
In this paper, we present a stepwise design methodology for relational databases using a new conceptual data model, the MAO(Multiple Aspects-based Object) model. Our methodology consists two steps : first, data requirements are conceptualized using the MAO model with concepts such as objects types and aspect types : second, the MAO model is transformed into the third normal form inn the relational model supported by commercial DBMs. A top-down approach is used for the MAO modelling in the first, step, and the transformation process in the second step can be automated. Our methodology supports easier and more database design of real world than other methodologies using existing data models.
본 연구는 과학 개념변화과정을 미시적으로 보면, 점진적인 세련화와 정교화의 과정을 거친다는 이론적 논의에 기초하고 있다. 본 연구에서는 실체 대학생의 과학 개념 변화과정을 분석하여 개념변화과정에서의 주요 특징을 찾아내어 다음과 같은 점진적인 세련화와 정교화의 과정으로 볼 수 있는 측면들을 찾아내었다. 기존의 개념이 점차로 세밀해져 가는 과정, 상황에 따라 개념이 구분되어 가는 과정, 실험 데이터에 이한 설명이 이론적으로 재설명되는 과정, 시험 데이터에 이한 설명이 이론적으로 재설명되는 과정, 처음의 부정합적인 설명구조가 정합적인 설명구조로 변화되는 과정, 초기의 이상화된 모델에서 무시되었던 조건들이 다시 고려되어 가는 과정, 정성적인 설명이 정량적인 설명으로 변화되는 과정, 본 연구결과는 학생의 개념변화과정에 대한 보다 깊은 이해로 이끌 수 있을 것으로 기대된다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권3호
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pp.46-53
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2019
When a partitioned structure is derived from a data set using a clustering algorithm, it is not unusual to have a different set of outcomes when it runs with a different order of data. This problem is known as the order bias problem. Many algorithms in machine learning fields try to achieve optimized result from available training and test data. Optimization is determined by an evaluation function which has also a tendency toward a certain goal. It is inevitable to have a tendency in the evaluation function both for efficiency and for consistency in the result. But its preference for a specific goal in the evaluation function may sometimes lead to unfavorable consequences in the final result of the clustering. To overcome this bias problems, the first clustering process proceeds to construct an initial partition. The initial partition is expected to imply the possible range in the number of final clusters. We apply the data centric sorting to the data objects in the clusters of the partition to rearrange them in a new order. The same clustering procedure is reapplied to the newly arranged data set to build a new partition. We have developed an algorithm that reduces bias effect resulting from how data is fed into the algorithm. Experiment results have been presented to show that the algorithm helps minimize the order bias effects. We have also shown that the current evaluation measure used for the clustering algorithm is biased toward favoring a smaller number of clusters and a larger size of clusters as a result.
Purpose: In this research, We made the conceptual frameworks for SEM(Structural Equation Modeling) on Global quality's origin and empirical research. Developing conceptual frameworks is an important step in theory building and theory testing. This research model was developed by strong theoretical foundation which is quality and systematical model. Methods: Questionnaire was developed, and data was collected and analyzed for this study. The analysis was conducted using SEM(Structural Equation Modeling). Results: Results show that process quality and interaction quality are important drivers in customer satisfaction. Customer satisfaction is strongly impact on customer loyalty(repeated purchase). Conclusion: In turbulent business era, Global company require not only excellent quality but also create customer oriented culture and control over operation in the foreign country.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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