This study was conducted to develop the questionnaire for the measurement of environmental attitudes and test its reliability and validity. Development and valiadation of the 46 survey items that measure environmental attitudes were described. The total of 3 surveys were conducted and the total of 510 persons including diverse sample groups were questionnaired. The SAS $PC^+$ package program was used in both the reliability analysis and the validity analysis of surveyed data. Results revealed the very high reliability and the high validity of the questionnaire. The reliability of the finalized questionnaire was increased to the level of Cronbach-$\alpha$ 0.92 after the repeated reliability analyses and revisions of the firstly and secondly designed questionnaires. The validity of our questionnaire was sufficiently affirmed through the use and aplication of factor analysis and known-groups technique.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권1호
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pp.73-80
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2020
The OECD surveys the questionnaire on the background of ICT every three years since 2003. In this study, we compare and analyze the changes in ICT accessibility and ICT usability of Korean students in 2015 and 2018 using the ICT background data of OECD PISA. ICT accessibility refers to the degree of access to ICT equipment at school or at home. There are 10 items of accessibility surveys at schools used by PISA, and 11 items at home. ICT usability refers to how much ICT equipment is used at or outside of school for learning or non-learning purposes. There are ten items for surveying usability at school, and twenty-four items for surveying usability outside of school. In the analysis of this study, the arithmetic mean of the items is used. As a result, Korean students' accessibility at school improved from 25.48% in 2015 to 40.40% in 2018, and from the lowest group in 2015 to below-average group in 2018. In terms of students' usability at school, we analyzed the percentage of students who use the ICT equipment 'almost every day' and the students who use it 'everyday'. Both 2015 and 2018 are among the lowest. Accessibility at home is higher in 2018 than in 2015, and belongs to the average group of OECD countries in 2018. ICT Usability for learning purposes outside of school is the lowest group in both 2015 and 2018. ICT Usability outside of school for non-learning purposes is in the average group of OECD countries. As a result of this study, we can see that Korea's digital literacy education is weak compared to other OECD countries. Prior to education about the Fourth Industrial Revolution, investment in digital literacy education is needed.
While job stress evaluations are reported in the recent surveys upon the nuclear power plants(NPPs), any significant advance in the types of questionnaires is not currently found. There are limitations to their usefulness as analytic tools for the management of safety resources in NPPs. Data mining(DM) has emerged as one of the key features for data computing and analysis to conduct a survey analysis. There are still limitations to its capability such as dimensionality associated with many survey questions and quality of information. Even though some survey methods may have significant advantages, often these methods do not provide enough evidence of causal relationships and the statistical inferences among a large number of input factors and responses. In order to address these limitations on the data computing and analysis capabilities, we propose an advanced procedure of survey analysis incorporating the DM method into a statistical analysis. The DM method can reduce dimensionality of risk factors, but DM method may not discuss the robustness of solutions, either by considering data preprocesses for outliers and missing values, or by considering uncontrollable noise factors. We propose three steps to address these limitations. The first step shows data mining with response surface method(RSM), to deal with specific situations by creating a new method called response surface data mining(RSDM). The second step follows the RSDM with detailed statistical relationships between the risk factors and the response of interest, and shows the demonstration the proposed RSDM can effectively find significant physical, psycho-social, and environmental risk factors by reducing the dimensionality with the process providing detailed statistical inferences. The final step suggest a robust stress management system which effectively manage job stress of the workers in NPPs as a part of a safety resource management using the surrogate variable concept.
This study proposes a methodology to analyse social networks among participating design engineers during product development projects. The proposed methodology enables product development managers or the participating design engineers to make a proper decision on product development considering the performance of participating design engineers. It considers a product development environment where an integrated product data management (PDM) system manages the product development data and associated product development processes consistently in its database, and all the design engineers share the product development data in the PDM database for their activities in the product development project. It provides a novel approach to build social networks among design engineers from an operational product development data in the PDM database without surveys or monitoring participating engineers. It automatically generates social networks among the design engineers from the product data and relationships specified by the participants during the design activities. It allows analysts to gather operational data for their analysis without additional efforts for understanding complex and unstructured product development processes. This study also provides a set of measures to evaluate the social networks. It will show the role and efficiency of each design engineers in the social network. To show the feasibility of the approach, it suggests an architecture of social network analysis (SNA) system and implemented it with a research-purpose PDM system and R, a statistical software system. A product configuration management process with synthetical example data is applied to the SNA system and it shows that the approach enables analysts to evaluate current position of design engineers in their social networks.
This study explores the barriers to using health and medical data in research and development (R&D) within the healthcare industry and suggests ways to enhance data utilization. As artificial intelligence technology drives transformative changes across industries, there is an increased demand for robust health and medical data, highlighting its critical economic value and utility in fostering innovation. Using qualitative analysis through Grounded Theory, the study involves ten R&D professionals from healthcare industry, including both medical centers and corporations, using surveys and in-depth interviews to gather diverse experiences and perspectives on the challenges and opportunities in health and medical data use. Key findings point to legislative, regulatory, and data quality and integration issues, as well as complexities in patient data access and usage. Technological limitations and inadequate data governance frameworks also emerge as significant obstacles. Recommendations focus on improving regulatory frameworks, enhancing data standardization and quality, and fostering stronger partnerships between data custodians and users. The study concludes that overcoming these obstacles requires a comprehensive strategy involving legislative changes, improved technological infrastructure, and increased stakeholder collaboration. Implementing these recommendations could greatly enhance health and medical data utilization in R&D, significantly advancing medical science and patient care services.
본 연구에서는 복합 탐사의 장점을 효과적으로 적용할 수 있는 지구통계학적 기법을 통하여 고비용의 탄성파 탐사 자료를 관심 지역 전체에서 획득하지 못했을 경우 인공위성 중력을 이용한 구조 해석 결과의 향상 가능성에 관하여 연구하였다. 이번 연구에 이용된 탄성파 자료는 우리나라 황해에서 획득된 정밀한 탄성파 자료로 본 연구에서는 탄성파 자료 중 일부만을 추출하여 인공위성 중력자료와 복합해석을 수행하였다. 일반적으로 탄성파 속도와 밀도 분포는 좋은 상관관계를 갖는 것으로 알려져 있으나, 본 연구에서 이용된 탄성파 자료의 수가 적기 때문에 보다 안정적인 심도역산 결과와 탄성파 주시 자료의 상관관계를 획득하기 위하여 비선형지시자 변환 기법을 이용하였다. 또한, 본 연구에서는 탄성파 주시 자료와 중력 자료로부터 변환된 주시 자료를 통하여 잔차 해석 및 지역 평균을 이용한 크리깅 기법을 적용하여 복합해석을 수행하였다. 이와 같이 획득된 해석 결과를 정밀하게 이루어진 탄성파 해석 결과와 비교 분석한 결과, 해양의 분지 기반암 구조를 해석하는데 매우 효과적으로 사용될 수 있는 것으로 생각된다.
The high rate of urban crime is a main issue that needs to be dealt with in this high-tech society. With the rapid increase of urban crime, research has mainly focused on topics either on a global or a local scale, such as cities or communities and houses or buildings, without reliable observational data. This study makes the best use of the nationwide surveys carried out by Korean government agencies for the analysis of urban crime patterns and factors in major Korean cities. The aims of this research are threefold: understanding the relationship between urban crime patterns and socio-economic differences in cities, determining the effect of residence types on the urban crime patterns; and uncovering potential influential factors of a crime victim's individual characteristics. The statistical methods used for the analysis of social statistical data are as follows: simple regression, logistic regression, one-way ANOVA and post-hoc test. This research found that the patterns of urban crime rate in cities have a certain tendency toward the cities' socio-economic and geographical differences. The residence type is an influential factor showing a close relation to the crime rate. Personal issues, such as the types of occupation, education, marriage, etc., are directly relevant to victims of crime.
Purpose - This study investigated the main variables of consumer food choice motive and how they affect attitude and purchase intention toward organic foods. The study involved a multiple regression analysis to verify the influence of food choice motive on attitude toward organic food. Research Design, Data, and Methodology - Data was collected through surveys of 280 students and ordinary citizens in Seoul and the Gyeonggi region, using sampling. A multiple regression analysis was performed to confirm the impact of food choice motive on attitude toward organic food, and a regression analysis was performed to identify the impact of attitude toward organic food on purchase intention. Results - Health and environment, among food choice motives, had significant positive influence on attitude toward organic food, whereas convenience, price, and familiarity had no impact. Attitude toward organic food had significant positive influence on organic food purchase intention. Conclusions - As this study identified the impact of organic food choice motive, it may provide baseline data for marketing strategies, to understand consumer attitude toward organic food and purchase intention, and to satisfy consumer needs.
Purpose - This study attempts to identify the attributes of home meal replacements (HMR) from the perspective of consumers as well as suggest some directions for HMR. Research Design, Data, and Methodology - For the research, food and nutrition professors were interviewed and surveys were completed using the revised Delphi method to identify attributes of HMR. Subsequently, a total of 140 food and nutrition students already aware of HMR were asked to rate the attributes in terms of importance and satisfaction. In addition, Importance-Performance Analysis (IPA) was conducted. Results - According to the analysis results, a total of seven key factors were deduced from the attributes ratings and the Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) criteria, which is used to verify the appropriateness of the selection of the variables. Conclusion - The findings could be helpful in the future as reference data for HMR producers and distributors to assist in the diagnosis of the status of HMR. Additionally, the data may point to some areas that need greater attention in terms of production as well as marketing.
Companies widely use survey to identify customer requirements, but the survey has some problems. First of all, the response is passive due to pre-designed questionnaire by companies which are the surveyor. Second, the surveyor needs to have good preliminary knowledge to improve the quality of the survey. On the other hand, text mining is an excellent way to compensate for the limitations of surveys. Recently, the importance of online review is steadily grown, and the enormous amount of text data has increased as Internet usage higher. Also, a technique to extract high-quality information from text data called Text Mining is improving. However, previous studies tend to focus on improving the accuracy of individual analytics techniques. This study proposes the methodology by combining several text mining techniques and has mainly three contributions. Firstly, able to extract information from text data without a preliminary design of the surveyor. Secondly, no need for prior knowledge to extract information. Lastly, this method provides quantitative sentiment score that can be used in decision-making.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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