Purpose: This study was done to investigate community attitudes towards people with mental illness and to mental health services. Methods: From August to October of 2006, 474 citizens of Siheung city were asked to give demographic data and their personal attitude toward mental illness and mental health services. Results: The residents of Siheung community showed slightly negative attitudes, with a mean opinion about mental illness score of $93.38{\pm}17.29$. According to the study, health professionals and citizens showed a positive attitude to the establishment of day care centers and residential facilities (62.2% and 55.4% respectively). Civil servants showed negative attitudes (40.4%). There were significant differences in attitudes according to gender, age, education level, occupation, religion, and income. Positive attitudes were found for health professionals and negative attitudes for civil servants. Conclusion: The results of this study indicate a need to provide public information and education for civil servants, and for those who have negative attitudes, in particular, men, people in the younger age group, who have lower education levels, who are Buddhists, monthly renters, who have a monthly income below 1 million won, who have no children and no experience with people who have a mental illness.
동작주파수를 쉽게 조절할 수 있는 신호생성용 안테나 (Antenna-Integrated Oscillator) 설계방법을 소개한다. 제안하는 회로는 광대역에서 부성저항을 갖는 능동회로 (Negative-Resistance Circuit)와 패치안테나로 구분되며, 오실레이터의 동작주파수는 안테나의 공진 주파수로 결정된다. 이러한 디자인 방법은 안테나와 오실레이터의 동작주파수 불일치로 인한 출력파워의 감소 가능성을 줄일 수 있다. 또, 제안하는 설계방법에서 안테나의 Feed 지점과 Feed 라인의 길이를 조절하여 최적의 출력파워를 낼 수 있음을 Load-Pull 시뮬레이션으로 확인하였다. C-band, X-band 회로를 각각 제작, 측정하였고 이를 통하여 설계방법의 타당성을 증명하였다.
본 논문은 K-means과 비음수 행렬 분해(NMF)를 이용하여 주제기반의 다중문서를 요약하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안방법은 비음수 행렬 분해를 이용하여 가중치가 부여된 용어-문장 행렬을 희소(Sparse)한 비음수 의미특징 행렬과 비음수 변수 행렬로 분해함으로써 직관적으로 이해할 수 있는 형태의 의미적 특징을 추출할 수 있고, 주제와 의미특징간의 유사도에 가중치를 부여하여 유사도는 높으나 실제 의미 없는 문장이 추출되는 것을 막는다. 또한 K-means 군집을 이용하여 문장에 포함된 노이즈를 제거함으로써 문서의 의미가 요약에 편향되게 반영하는 것을 피할 수 있고, 추출된 문장에 부여된 순위순서대로 정렬하여 보여 줌으로써 응집성을 높인다. 실험 결과 제안방법이 다른 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
RYANDONO, Muhamad Nafik Hadi;MUAFI, Muafi;GURITNO, Agung
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권2호
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pp.697-710
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2021
The purpose of this study is to explore the reaction of sharia stock in the Indonesian capital market to the global Covid-19 pandemic. The method used in this study is an event study with a Market Adjusted Model (MAM) approach. The population of this study is shares listed on the Indonesian Stock Exchange (IDX), with the sample chosen from the Jakarta Sharia (Islamic) Index. The result of this study found that the global Covid-19 pandemic is bad news, with the indicators as follows: a) the average expected return is negative; b) the average actual return is negative; c) the average abnormal return is negative, and d) the increase selling action of stock as a cut loss strategy. There is a negative abnormal return and significant Trading Volume Activity (TVA) before, during, and after the announcement of the global Covid-19 pandemic. However, this study found no difference in abnormal return and TVA before and after the announcement of the global Covid-19 pandemic. From these results, this study indicates that the sharia stocks in the capital market in Indonesia can respond quickly to the information that existed. Therefore, the capital market of Indonesia is a capital market with a semi-strong efficient form.
The purpose of this study is to analyze the effects of start-up risks on university students's entrepreneurial intention. In particular, the start-up risk considers the recent ongoing Covid_19 Pandemic along with the level of awareness of the start-up risk of business administration university students. For this purpose, a total of 204 questionnaires collected for two months from October to November in 2020 were used to verify this relevance empirically through multiple regression analysis. The empirical analysis results are as follows. First, the level of students' awareness of start-up risks has no statistically significant relevance to their entrepreneurial intention, but the higher the level of negative perception of Covid_19 Pandemic, the lower the entrepreneurial intention. On the other hand, additional analysis showed that the students with low self-efficacy majoring in business administration, it was found that negative perceptions of start-up risk had a negative effect on start-up willingness. This study is timely and different from previous studies in that it empirically verified the effect of start-up risk on business administration university students' entrepreneurial intention at a time when negative perceptions of start-up risk increase and COVID_19 Pandemic make it increasingly difficult to start a business administration universit student.
This study investigates the effects of information type, direction of information, method of suggestion, tie strength, and interactions among these variables on the acceptance and diffusion of fashion product information in the mobile Facebook environment. Two subsequent studies were conducted to test the relationships among mobile SNS WOM factors. Two independent on-line surveys were implemented. Six hundred forty consumers aged between 20 and 39 were recruited for Study 1, and four hundred and eighty for Study 2. We manipulated the WOM delivery situation by information type (factual/evaluative), information directionality (positive/negative), tie-strength (strong/weak), and information presentation method (text/image/rink). Eight scenarios were developed and randomly assigned to the research participants. Frequency analysis, reliability, factor analysis, regression analysis, and ANOVA were implemented using SPSS 18.0. The Analysis of experiment data produced interesting results. Most WOM factors (including the information type, information presentation method, and tie strength) influence WOM acceptance; however, only the tie strength effected WOM activity. It was also proven that people are prone to accept information that is more realistic, objective, and negative, and they tend to accept information with visual factors, such as images and video clips rather than a simple text message. In this study, we offer a practical perspective to fashion industry and marketers who have an interest in SNS marketing. We have defined the distinct characteristics of mobile WOM that have been formed by a combination of former on/off-line WOM characteristics. To examine the moderating roles of two types of consumer innovativeness, fashion innovativeness and technology innovativeness were also measured and found to have significant moderating effects between mobile SNS WOM factors and their consequences. The paper concludes with a discussion on managerial implications and limitations.
Long-term customer retention strategies with switching cost is very important for gaining a competitive advantage in on-line shopping mall environment. The purpose of this study is to investigate the affecting factors of switching cost in terms of on-line shopping mall's quality and the effects of it on customers' behavior moderating commitment. According to the result, information quality and customized information were found to be significantly related to social switching cost, and also royalty program and product differentiation were found to be significantly related to lost benefit cost and procedural cost respectively. When it comes to the relationship between switching cost and commitment, results shows that social switching cost is not significantly related to affective commitment. Lost benefit cost and procedural cost, however, were found to be significantly related to affective commitment and calculative commitment respectively. Finally, affective commitment was found to bolster repurchase intention and control negative WOM, and calculative commitment was found to bolster both repurchase intention and negative WOM.
The government has strengthened the system of restricting participation of large corporations to limit participation in national information system construction projects and to increase participation of SME software companies. This study analyzes the financial performances of small and medium sized IT firms in Korea three years prior and 3 years after the restrictions on participation of large firm. A sample of 121 small and medium-sized IT services firms were classified into 3 groups and statistical techniques (T-test and one-way ANOVA) were used for the purpose of the analysis. In the three years after the restriction of participation of large corporations, the total assets and sales of the medium and small IT service firms were positive, but the operating profit and net profit were negative. There were many worries about the introduction of the restriction on the participation of large corporations, but many were stabilized. However, the negative impact was more pronounced for SMEs. Therefore, the reduction effect of SME IT service companies is different from the first legislative purpose of enforcing the restriction system of large enterprises, so we propose to revise the policy.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권2호
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pp.13-30
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2023
Since the COVID-19 vaccine became available, people have been sharing their opinions on social media about getting vaccinated, causing discussions of the vaccine to trend on Twitter alongside certain events, making the website a rich data source. This paper explores people's perceptions regarding the COVID-19 vaccine during certain events and how these events influenced public opinion about the vaccine. The data consisted of tweets sent during seven important events that were gathered within 14 days of the first announcement of each event. These data represent people's reactions to these events without including irrelevant tweets. The study targeted tweets sent in Arabic from users located in Saudi Arabia. The data were classified as positive, negative, or neutral in tone. Four classifiers were used-support vector machine (SVM), naïve Bayes (NB), logistic regression (LOGR), and random forest (RF)-in addition to a deep learning model using BiLSTM. The results showed that the SVM achieved the highest accuracy, at 91%. Overall perceptions about the COVID-19 vaccine were 54% negative, 36% neutral, and 10% positive.
This paper presents a feature selection technique based on distributional differences for efficient machine learning. Initial training data consists of data including many features and a target value. We classified them into positive and negative data based on the target value. We then divided the range of the feature values into 10 intervals and calculated the distribution of the intervals in each positive and negative data. Then, we selected the features and the intervals of the features for which the distributional differences are over a certain threshold. Using the selected intervals and features, we could obtain the reduced training data. In the experiments, we will show that the reduced training data can reduce the training time of the neural network by about 40%, and we can obtain more profit on simulated stock trading using the trained functions as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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