The purpose of this study is to analyze the factorial structure of the criteria on clothing selection of the working women, and then to provide the date to develop an instrument to measure the criteria on clothing selection. A total of 877 samples were selected from unmarried female in the twenties. Data were analyzed using factor analysis, Pearson's product-mement correlation coefficients, content analysis and Cronbach's α. The results of the study were as follows; 1. There were identified 7 factors as the clothing selection criteria of the working women; Fashion, Practicality, Modesty, Appearance, Service, Comfort, and Impulse purchase. 2. Comparing with the previous results, we confirmed that the criteria on clothing selection was made up of at least 8 factors; Practicality, Comfort, Brand or price, Impulse purchase, Fashion, Individuality, Modesty, and Service. 3. According to the correlation among 8 factors, they formed two clusters; one cluster contained Practicality, Comfort, and Modesty factor, and the other did Brand or price, Impulse purchase, Fashion and Individuality factor. 4. Service factor was significantly correlated to the other factors, that is, service was the very important criteria on the clothing selection.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.305-309
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2007
We live in high level of knowledge and information society spread of computer and rapid expansion of internet. Computer crime is various, complicated and inscrutable. we call it cybercrime. Therefore we should draw up a preventive device of the high-technology industry drain. This study is focused on the legal trend of preventive measure on the high-technology industry drain.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2005.05a
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pp.65-78
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2005
Nowadays, large amounts of XML documents are available on the Internet. Thus, we need to analyze them multi-dimensionally in the same way as relational data. In this paper, we propose a new frame-work for multidimensional analysis of XML documents, which we call XML-OLAP. We base XML-OLAP on XML warehouses where every fact data as well as dimension data are stored as XML documents. We build XML cubes from XML warehouses. We propose a new multidimensional expression language for XML cubes, which we call XML-MDX. XML-MDX statements target XML cubes and use XQuery expressions to designate the measure data. They specify text mining operators for aggregating text constituting the measure data. We evaluate XML-OLAP by applying it to a U.S. patent XML warehouse. We use XML-MDX queries, which demonstrate that XML-OLAP is effective for multi-dimensionally analyzing the U.S. patents.
This study was performed to measure the level of college students' perception and attitude concerning living resource conservation. The questionnaire was developed to measure their attitude and perception on living resource conservation. The subjects were 787 college students in Seoul. The major findings are as follows: 1. The perception and attitude on living resource conservation of housing resource were higher than that of food resource or clothing resource. And the perception was higher than the attitude in general. 2. The perception and attitude on conservation of living resources were significantly different according to the gender, age, and grade. 3. The group that had high perception on conservation of living resource actively put living resource conservation in practice. 4. The group that had showed strong interesting on living resource conservation got information on it from mass communication system or their parents.
Deducting the risk level of infrastructure and buildings based on past human disaster risk cases and implementing prevention measures are important activities for disaster prevention. The object of this study is to measure the confidence to proceed quantitative analysis of various disaster risk cases through text mining methodology. Indeed, by examining confidence calculation process and method, this study suggests also a basic quantitative framework. The framework to measure the confidence is composed into four stages. First step describes correlation by categorizing basic elements based on human disaster ontology. Secondly, terms and cases of Term-Document Matrix will be created and the frequency of certain cases and terms will be quantified, the correlation value will be added to the missing values. In the third stage, association rules will be created according to the basic elements of human disaster risk cases. Lastly, the confidence value of disaster risk cases will be measured through association rules. This kind of confidence value will become a key element when deciding a risk level of a new disaster risk, followed up by preventive measures. Through collection of human disaster risk cases related to road infrastructure, this study will demonstrate a case where the four steps of the quantitative framework and process had been actually used for verification.
Objective: The purpose of this research was to examine the moderating effect of children's negative emotionality on the relationship between maternal attitude toward children's emotional expression based on the differential susceptibility model. Methods: Participants were 216 preschool children including 116 boys and 100 girls from day care centers and preschools located in Chungchung province and Seoul. EAS was used to measure the children's negative emotionality. The children's empathy quotient was used to measure empathy. Mothers reported their attitude toward children's emotional expression. Results: The results revealed that the association between empathy and maternal suppression of children's emotional expression was significant only for the children with high levels of negative emotionality. Moreover, the magnitude of association between empathy and maternal acceptance of children's emotional expression was greater for high levels of negative emotionality. Conclusion/Implications: It was concluded that these findings supported the differential susceptibility model.
Previous document clustering method, NSTC measures similarities between two document pairs using TF-IDF during web document clustering. In this paper, we propose new similarity measure using common phrase-based relational graph, not TF-IDF. This method suggests that weighting common phrases by relational graph presenting relationship among common phrases in document collection. And experimental results indicate that proposed method is more effective in clustering document collection than NSTC.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.4
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pp.857-864
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2015
By Wikipedia, data mining is the computational process of discovering patterns in huge data sets involving methods at the intersection of association rule, decision tree, clustering, artificial intelligence, machine learning. Clustering or cluster analysis is the task of grouping a set of objects in such a way that objects in the same group are more similar to each other than to those in other groups. The similarity measures being used in the clustering may be classified into various types depending on the characteristics of data. In this paper, we computed bounds for similarity measures based on the probabilistic interestingness measure with partially marginal probability such as Peirce I, Peirce II, Cole I, Cole II, Loevinger, Park I, and Park II measure. We confirmed the absolute value of Loevinger measure wasthe upper limit of the absolute value of any other existing measures. Ordering of other measures is determined by the size of concurrence proportion, non-simultaneous occurrence proportion, and mismatch proportion.
Global trade protectionism has increased further and U.S. priorities and protectionism have strengthened since Trump took office in 2017. Trump administration is actively implementing tariff measures based on U.S. domestic trade laws rather than the WTO rules and regulations. In particular, the American government has recently been imposing high tariffs due to national security and imposing economic sanctions on other countries' imports. According to the U.S. Trade Expansion Act Section 232, the American government imposed additional tariffs on steel and aluminum imports to WTO member countries such as China, India, and EU etc. on march 15, 2018. Thus, this study aims to investigate whether the U.S. Trade Expansion Act Section 232 is consistent with GATT/WTO rules by comparing the legal basis of US / China / WTO regulations related to Section 232 of the U.S. Trade Expansion Act, and gives some suggestions for responding to the Section 232 measure. As the Section 232 measure exceeded the scope of GATT's Security Exceptions regulation and is very likely to be understood as a safeguard measure. If so, the American government is deemed to be in breach of WTO's regulations, such as the most-favored-nation treatment obligations and the duty reduction obligations. In addition, American government is deemed to be failed to meet the conditions of initiation of safeguard measure and violated the procedural requirements such as notification and consultation. In order to respond to these U.S. protection trade measures, all affected countries should actively use the WTO multilateral system to prevent unfair measures. Also, it is necessary to revise the standard jurisdiction of the dispute settlement body and to explore the balance of the WTO Exception clause so that it can be applied strictly. Finally, it would be necessary for Chinese exporters to take a counter-strategy under such trade pressure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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