A good example of the persistence of naive theories about change in seasons is well knowned: A filmmaker carried a camera into the crowd of gowned graduates at the 1987 commencement of Harvard University and asked a simple question, that is, "Why is it hotter in summer than in winter?" to twenty five students chosen at random. All of the answers except two were that the Earth is closer to the Sun in summer, so it is hotter in summer, but the Earth is farther from the Sun in winter, so it is cooler in winter. Until now, naive theories about the cause in seasons have been extensively studied. However, few studies to overcome these naive theories were reported. Author takes two steps: first, a new model on the cause in seasons is developed. Second, preservice students concepts' change on the cause in seasons through the new model is observed. The author concludes that the new model have a good effect on the preservice students concepts' change on the cause in seasons.
This paper examines the relation between the skill premium and international trade given differences in the relative supply of skills across countries while allowing the South (developing countries) to develop its appropriate technology. Typical assumptions put forward in the literature state that either technology is exogenously given, or technical change is allowed only in the North (developed countries). I present a model of international trade with endogenous growth by allowing the South to direct its technology. The results show that more R&D is directed towards skill-augmenting technology in the North than in the South, in sectors with the same skill-intensity. Technical change induced by lowering trade costs can increase the skill premium in both the North and the South. This result can explain the empirical observation that the skill premium has increased within many developing countries after they experienced trade liberalization. Finally, the model predicts larger gains from trade compared with the model where technical change is either not allowed, or allowed only in the North.
This study utilized South Korean elementary and middle school student data to examine the longitudinal change trajectories of learning motivation types according to the longitudinal change trajectories of mathematics academic achievement. Growth mixture modeling, latent growth model, and multiple indicator latent growth model were used to examine various change trajectories for longitudinal data. As a result of the analysis, it was classified into 4 subgroups with similar longitudinal change trajectories of mathematics academic achievement, and the characteristics of the mathematics subject, which emphasize systematicity, appeared. Furthermore, higher mathematics academic achievement was associated with higher self-determination and higher academic motivation. And as the grade level increases, amotivation increases and self-determination decreases. This study suggests that teaching and learning support using this is necessary because the level of learning motivation according to self-determination is different depending on the level of mathematics academic achievement reflecting the characteristics of the student.
Environmental change due to construction of large offshore wind farm has been a debate for a long time in Korea. There are various data acquired on hydrodynamics around this area before and during construction of offshore wind farm but no data during operation could be made due to delayed schedule. In this study, environmental change such as bathymetry change and scouring was forecasted using MIKE, numerical hydrodynamics model, and its results were validated using the observation data before and during construction.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권1호
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pp.139-147
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2005
It is interesting to locate homogeneous segments within a DNA sequence. Suppose that the DNA sequence has segments within which the observations follow the same residue frequency distribution, and between which observations have different distributions. In this setting, change points correspond to the end points of these segments. This article explores the use of a binary segmentation procedure in detecting the change points in the DNA sequence. The change points are determined using a sequence of nested hypothesis tests of whether a change point exists. At each test, we compare no change-point model with a single change-point model by using the Bayesian information criterion. Thus, the method circumvents the computational complexity one would normally face in problems with an unknown number of change points. We illustrate the procedure by analyzing the genome of the bacteriophage lambda.
This study presents a change-point in the 30 years (1976-2005) time series of the annual and the heavy precipitation characteristics (amount, days and intensity) averaged over South Korea using Bayesian approach. The criterion for the heavy precipitation used in this study is 80 mm/day. Using non-informative priors, the exact Bayes estimators of parameters and unknown change-point are obtained. Also, the posterior probability and 90% highest posterior density credible intervals for the mean differences between before and after the change-point are examined. The results show that a single change-point in the precipitation intensity and the heavy precipitation characteristics has occurred around 1996. As the results, the precipitation intensity and heavy precipitation characteristics have clearly increased after the change-point. However, the annual precipitation amount and days show a statistically insignificant single change-point model. These results are consistent with earlier works based on a simple linear regression model.
This study is to ascertain pre-service teachers' conceptions for the causes of season change, to verify their conceptional mistakes, and to analyze how their conceptions are changed while presenting Disproof-Experiment Model where they cannot explain it with their current conceptions. 32 junior students of Education universities, pre-service elementary teachers, located at the middle of Korea participated in this research including two interviews and one experiment activity. As a result of analyzing of the data, the pre-service teachers held diverse conceptions for the causes of season change such as to mistake the phenomena, the distance between the earth and the sun, the tilting of the rotation axis and the revolving around the sun while changing the tilting direction of the rotation axis as the cause. After applying Disproof-Experiment Model designed by the researchers in order to change the current conception above, the conception changes of the pre-service teachers were investigated. Diverse Disproof-Experiment Models were used differently depending on the pre-service teachers' conceptions. As a result of the application of Disproof-Experiment Model, 26 out of 28 pre-service teachers were changed to scientific conceptions. It was determined that in order to modify pre-service teachers' conceptions, designing and presenting the Disproof-Experiment Model appropriate to their conceptions are effective after analyzing their conceptions. In case of conceptions that pre-service teachers feel difficult, it was established that unraveling experiment models prescribed after investigating the preconceptions and identifying the misconceptions are important.
The objective of this study was to estimate the climate change impact on inflow to Namgang Dam using SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model. The SWAT model was calibrated and validated using observed flow data from 2003 to 2014 for the study watershed. The $R^2$ (Determination Coefficient), RMSE (Root Mean Square Error), NSE (Nash-Sutcliffe efficiency coefficient), and RMAE (Relative Mean Absolute Error) were used to evaluate the model performance. Calibration results showed that the annual mean inflow were within ${\pm}5%$ error compared to the observed. $R^2$ were ranged 0.61~0.87, RMSE were 1.37~7.00 mm/day, NSE were 0.47~0.83, and RMAE were 0.25~0.73 mm/day for daily runoff, respectively. Climate change scenarios were obtained from the HadGEM3-RA. The quantile mapping method was adopted to correct bias that is inherent in the climate change scenarios. Based on the climate change scenarios, calibrated SWAT model simulates the future inflow and evapotranspiration for the study watershed. The expected future inflow to Namgang dam using RCP 4.5 is increasing by 4.8 % and RCP 8.5 is increasing by 19.0 %, respectively. The expected future evapotranspiration for Namgang dam watershed using RCP 4.5 is decreasing by 6.7 % and RCP 8.5 is decreasing by 0.7 %, respectively.
This study analyzed the impact of greenhouse cultivation area and groundwater level changes due to the water curtain cultivation in the greenhouse complexes. The groundwater observation data in the Miryang study area were used and classified into greenhouse and field cultivation areas to compare the groundwater impact of water curtain cultivation in the greenhouse complex. We identified the characteristics of the groundwater time series data by the terrain of the study area and selected the optimal model through time series analysis. We analyzed the time series data for each terrain's two representative groundwater observation wells. The Seasonal ARIMA model was chosen as the optimal model for riverside well, and for plain and mountain well, the ARIMA model and Seasonal ARIMA model were selected as the optimal model. A suitable prediction model is not limited to one model due to a change in a groundwater level fluctuation pattern caused by a surrounding environment change but may change over time. Therefore, it is necessary to periodically check and revise the optimal model rather than continuously applying one selected ARIMA model. Groundwater forecasting results through time series analysis can be used for sustainable groundwater resource management.
Purpose: The purpose of this study was to identify variables that influence smoking cessation based on the transtheoretical model. Methods: Variables that influence the stages of change in smoking cessation were selected based on transtheoretical model. Data were collected from 176 men aged 30-64 who smoked, Data collection was done in community settings in Seoul and vicinity, Korea between December, 1999 and June, 2000. Data were analyzed by descriptive statistics and logistic analysis using the pc-SAS program. Results: According to the logit model, the influence of significant variables on stage of change for smoking cessation suggest that ; When the scores for Pros in decision making for smoking cessation are high, the possibility that the subjects are in the action, precontemplation and contemplation stage of change will be lower than the possibility that the subjects are in the maintenance stage of change. When the scores of habitual craving in smoking temptation is high, the possibility that the subjects are in the precontemplation and contemplation stage of change will be higher than the possibility that the subjects are in the maintenance stage of change. When the scores of smoking temptation in negative affect situations are high, the possibility that the subjects are in the contemplation stage of change will be higher than the possibility that the subjects are in the maintenance stage of change. When the scores of cognitive process in the process of change are high, the possibility that the subjects are in the contemplation stage of change will be higher than the possibility that the subjects are in the maintenance stage of change. Conclusions : The results provide evidence that physical and psychological dependence on smoking are main barriers to smoking cessation. Therefore nursing interventions based on stage that focus on increasing motivation and intention for smoking cessation need to be developed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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