Scale scores for cognitive domains have been used as an important indicator for both academic achievement and clinical diagnosis. For example, in education, Cognitive Abilities Test (CogAT) has been used to measure student's capability in academic learning. In a clinical setting, Cognitive Impairment Screening Test utilizes items measuring cognitive ability as a dementia screening test. We demonstrated a procedure of generating cognitive ability test items similar as in CogAT but the theory associated with the generation is totally different. When creating cognitive test items, we applied automatic item generation (AIG) that reduces errors in predictions of cognitive ability but attains higher reliability. We selected two cognitive ability test items, categorized as a time estimation item for measuring quantitative reasoning and a paper-folding item for measuring visualization. As CogAT has widely used as a cognitive measurement test, developing an AIG-based cognitive test items will greatly contribute to education field. Since CLASS is the only LMS including AIG technology, we used it for the AIG software to construct item models. The purpose of this study is to demonstrate the item generation process using AIG implemented within CLASS, along with proving quantitative and qualitative strengths of AIG. In result, we confirmed that more than 10,000 items could be made by a single item model in the quantitative aspect and the validity of items could be assured by the procedure based on ECD and AE in the qualitative aspect. This reliable item generation process based on item models would be the key of developing accurate cognitive measurement tests.
The three dimensional quantitative structure activity relationship (3D QSAR) models were developed using Comparative molecular field analysis (CoMFA), comparative molecular similarity indices analysis (CoMSIA) and docking studies. The fit of Quinazolinone antifolates inside the active site of modeled bovine dihydrofolate reductase (DHFR) was assessed. Both ligand based (LB) and receptor based (RB) QSAR models were generated, these models showed good internal and external statistical reliability that is evident from the $q^2_{loo}$, $r^2_{ncv}$ and $r^2_{pred}$. The identified key features enabled us to design new Quinazolinone analogues as DHFR inhibitors. This study is a building bridge between docking studies of homology modeled bovine DHFR protein as well as ligand and target based 3D QSAR techniques of CoMFA and CoMSIA approaches.
A novel framework for quantitative estimates of the benefits of signals on nuclear power plant availability and economics has been developed in this work. The models developed in this work quantify how the perfect signals affect the human operator's success in restoring the power plant to the desired state when it enters undesirable transients. Also, the models quantify the economic benefits of these perfect signals. The models have been applied to the condensate feedwater system of the nuclear power plant for demonstration.
Traditional network management technologies don't have interoperability to use differentprotocols or management information models each other. Many researchers have tried to find solutions of these problems to use distributed paradigms. But the benefits of existing models are mainly supported only by qualitative evidences rather than by quantitative evidences. In this paper, we present a quantitative evidence of the efficiency of network management model using mobile agent paradigm. To compare distributed paradigms and proposed model, we use parameterized traffic models for measuring the amount of whole traffic generated by each model.
This study intends to acquire objective models for basic quantitative analysis of pattern and space through image-recognition technique, and verify the effectiveness of such acquired models. Many experiments showed that the recognized result can be varied depending on the different viewpoints and the analysis based on the single-viewpoint images does not provide objectivity. The experiment using multi-viewpoint image models, which was attempted as an alternative for the disadvantages, showed the recognition similar to that of the actual model. Especially, images generated at laboratory using miniature model may be useful in comparing and understanding plural number of patterns. The models that have been acquired using such images may be hard to use in acquiring images for analyzing actual building patterns or indoor space, although they may be useful in pattern analysis using miniature model. The disadvantage, however, can be supplemented with panorama VR and C. G. simulation technique. Steady researches are required on the application of visual information to the image recognition principle and the model for quantitative analysis of pattern and space in addition to the research on the construction of the model that can be used in comparing and analyzing not only form and space but also miniature models.
There have been many studies to build a model that can help investors construct optimal portfolio. Most of the previous models, however, are based upon the path-breaking Markowitz model (1959) which is a quantitative model. One of the most important problems with that kind of quantitative model is that, in reality, most of the investors use not only quantitative, but also qualitative information when they select their optimal portfolio. Since collecting both types of information from the markets are time consuming and expensive, making a set of target assets smaller, without suffering heavy loss in the rate of return, would attract investors. To extract only desired assets among all available assets, we need knowledge that identifies investors' preference for the risk of the assets. This study suggests two-layer decision-making rules capable of identifying an investor's risk preference and an architecture applying them to a quantitative portfolio model based on risk and expected return. Our knowledge-based portfolio system is to build an investor's preference-oriented portfolio. The empirical tests using the data from Korean capital markets show the results that our model contributes significantly to the construction of a better portfolio in the perspective of an investor's benefit/cost ratio than that produced by the existing portfolio models.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2001.04a
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pp.461-467
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2001
Shaking table tests were performed with full scale models of stone parapet on the ancient rampart. The objectives of these tests are to study the seismic behavior of the parapet and to obtain quantitative estimation of the intensities of historical earthquakes. Two test models were made based on the structure of the parapet remnant of a mountain fortress in Bukhan-San located in Seoul. Two types of infilling material are considered. The responses to models were tested subjected to three kinds of input motion.
Fusarium wilt of cucumber caused by Fusarium oxy-sporum f. sp. cucumerinum is a serious vascular disease worldwide. Biological control of Fusarium wilt in several crops has been accomplished by introducing non-pathogenic Fusarium sup. and other biocontrol agents in soil or in infection courts. In this study, quantitative models were used to determine the biocontrol efficacy of inundatively applied antagonist formulations and the length of their effectiveness in controlling Fusarium wilt of cucumber. Quantitative model of the form [Y=L (1${-exp}^{-kx}$)] best described the relationship between disease incidence (Y, %) and inoculum density (X) of isolates F51 and F55. Isolate F51 was selected as a more virulent isolate based on the extent of its effectiveness in causing the wilt disease. The degree of disease control (Xi/X) obtained with the density of the biocontrol agent (Z), was described by the model [Xi/X=A (1${-exp}^{-cz}$)]. The zeolite-based antagonist formulation amended with chitosan (ZAC) was better at lower rates of application and peaked at around 5 g/ kg of the potting medium, whereas the peat-based antagonist formulation (PA) peaked at around 10 g/kg of the potting medium. ZAC formulation provided significantly better suppression of Fusarium wilt as described by the curvilinear relationship of the type Y= a+bX+c$X^2$, where Y represents percent disease incidence and X represents sustaining effect of the biocontrol agent.
For a sensitive survey in which the population is composed by several strata with quantitative attributes, we present an additive stratified quantitative attribute randomized response model which applied stratified random sampling instead of simple random sampling to the models of Himmelfarb-Edgell's additive quantitative attribute model and Gjestvang-Singh's. We also establish theoretical grounds to estimate the stratum mean of sensitive quantitative attributes as well as the over all mean. We deal with the proportional and optimal allocation problems in each suggested model and compare the relative efficiency of the suggested two models; subsequently, Himmelfarb-Edgell's model is more efficient than Gjestvang-Singh's model under the condition of stratified random sampling.
Purpose: The purpose of this study is to develop a quantitative evaluation model for the defense quality management system and suggest institutionalization plans. To this end, another existing evaluation model was reviewed and analyzed to develop a quantitative evaluation model applicable to military institutions. Methods: In this study, in order to establish a DQMS quantitative evaluation model, a military product quality level survey model and a defense quality model operated in the defense field were analyzed. In addition, evaluation models and indicators were analyzed by investigating evaluation models operated by other institutions and private sectors. Results: As a result of the study, the total score of the DQMS model was 1,000 points, 600 points for maturity level indicators and 400 points for operation performance indicators, and the evaluation items consisted of 7 major categories and 25 middle categories. The maturity level index 600 points are 70 points for organizational situation, 60 points for leadership, 40 points for planning, 100 points for support, 180 points for operation, 90 points for performance evaluation, and 60 points for improvement. Conclusion: It will be easy to quantify and evaluate the operating level of DQMS certified companies through the application of the DQMS quantitative evaluation model and evaluation criteria presented in this study. As a result, it will be possible to grasp the level of quality management system and the areas of improvement, and the overall level of improvement can be expected by inducing voluntary improvement activities through sharing of best practices and identifying improvement cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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