Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.5
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pp.961-970
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2012
To evaluate companies that participated in the defense R&D project, 27 variables are chosen through literature survey, feature analysis of defense R&D and interviews with military experts. 17 variables are selected after factor analysis which is applied to reduce the number of variables and to detect structure in the relationships among variables, that is to classify variables using Likert-type scales. And then 17 variables are prioritized by AHP (analytic hierarchy process) method. It is shown that communication skill & cooperation strategy, level of technology, possession of needs technology have high priorities. However, protection plan of technology leakage, expertise of subcontractors, software development plan have low priorities.
Lee, Key Hyo;Kim, Kong Hyun;Son, SoonJu;Yang, Jin Sun;Kwon, Young Dae
Quality Improvement in Health Care
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v.4
no.2
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pp.210-221
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1997
Background : Willingness to satisfy patients(WSP) among nurses is essential to promoting patient satisfaction which is a critical component in the quality of health care and its outcomes. This study was carried out to empirically find out the affecting factors of WSP among nurses in hospital settings. Methods : The model contains seven job relating determinants and two intervening variables as follows: i) job relating variables of professional status, task requirements, pay, physician-nurse interaction, nurse-nurse interaction, organizational policies, and autonomy, ii) intervening variables of job satisfaction and organizational commitment. Data were collected from 205 nurses in two general hospitals owned by one foundation located in Pusan, Korea, using a structured and self-administered questionnaire. Results : The major results were as follows: First, the results of ANOVA on WPS by personal characteristics showed a statistically significant relationships between WPS and hierarchical orders(p<.01) ana tenure(p<.10). Comparing with the lower orders and shorter tenure, the higher orders and the longer tenure showed better WPS. Second, the results of simple correlation analysis between WPS and determinants and intervening variables showed the following variables, in order of importance, were statistically significant(p<.01): work satisfaction(+), organizational commitment(+), task requirements(+), nurse-interaction(+), professional status(+), physician-nurse interaction(+). Third, the results of path analysis showed that two intervening variables of job satisfaction and organizational commitment, and three determinants of task requirements, professional status, and nurse-nurse interaction had a positively significant direct effect to WPS. Conclusion : The results suggest that nurses who are more satisfied with task requirements, status, nurse-nurse interaction, overall job satisfaction, and organizational commitment, will behave in ways that patients find more satisfied.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.1
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pp.15-22
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2023
An Ant Colony Optimization Algorithm(ACO) is one of the frequently used algorithms to solve the Traveling Salesman Problem(TSP). Since the ACO searches for the optimal value by updating the pheromone, it is difficult to consider the distance between the nodes and other variables other than the amount of the pheromone. In this study, fuzzy logic is added to ACO, which can help in making decision with multiple variables. The improved algorithm improves computation complexity and increases computation time when other variables besides distance and pheromone are added. Therefore, using the algorithm improved by the fuzzy logic, it is possible to solve TSP with many variables accurately and quickly. Existing ACO have been applied only to pheromone as a criterion for decision making, and other variables are excluded. However, when applying the fuzzy logic, it is possible to apply the algorithm to various situations because it is easy to judge which way is safe and fast by not only searching for the road but also adding other variables such as accident risk and road congestion. Adding a variable to an existing algorithm, it takes a long time to calculate each corresponding variable. However, when the improved algorithm is used, the result of calculating the fuzzy logic reduces the computation time to obtain the optimum value.
This study conducted a step-wise discriminant analysis to determine which variables play key roles in distinguishing among 3 mutually exclusive delinquent groups - disclosed delinquency group, closed delinquency group, and no delinquency group - and to 'develop a procedure for predicting group membership for new cases whose group membership is undetermined. Variables included in this study were collected by the review of previous empirical studies, which were identified as related to juvenile delinquency. The variables can be classified as character-related variables, family-related variables, school-related variables, peer-related variables, and socioeconomic variables. A sample of 693 youths were employed to conduct the statistical analysis. Out of 35 possible predictors of juvenile delinquency 14 variables were included in the pool of predicting variables. This study used a hold-out sample (n=300) to test if the linear discriminant function classify cases correctly into one of 3 groups. The percentage of cases classified correctly by the discriminant function was turned out to be acceptable in the area of social sciences. Discussions and suggestions were provided in terms of prevention and intervention for juvenile delinquency with focus on the 14 predictor variables.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.32
no.5
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pp.903-927
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2012
The study aimed to analyze middle school students construction of physics inquiry problems for open inquiry from the viewpoint of variable isolation and clarification, and investigate students' difficulties during the processes of variable isolation and clarification to get implications for teaching and learning strategies for small group open inquiry activities which have been included in the 2007 national curriculum. The participants were 4 students who had attended an outreach program for the science gifted run by a university institution located in Seoul area. They performed an open inquiry on egg drop for 13 lessons for 30 hours. Level descriptions for variable isolation and clarification have been developed and applied to analyze students' inquiry problems and variables included by the problems. Students iterated inquiry processed 5 times and the inquiry problem showed progress gradually. Dependent variables have been isolated ahead and the levels of variable isolation and clarification showed higher than the independent variables. Many kinds of independent variables isolated extensively and the independent variables and control variables have been mingled. One of the reasons why students had some difficulties in isolation of independent variables could be the absence of theoretical models. The realities of school lab could restrict the variable isolation and clarification as well as topic selections. Some sensory or extensive variables such as broken eggs and drop height seem to be salient to be focused on as core variables. Lack of background knowledges could be one of the reasons for students' difficulties in variable clarification, such as theoretical definitions and operational definitions. As a result of lacking background knowledges, students could not construct theoretical models even though they could isolate and clarify variables as scientific lexical definitions. Some perceptions of inquiry as trial and error or reckless establishment of causal relations between variables could be accounted as one reason.
This study deals with the problem of transition from arithmetic to algebra and the relationship between elementary and secondary school mathematics for systems of linear equations. In elementary school, activity for solving word problems related to systems of linear equations in two variables falls broadly into using two strategies: Guess and check and making a table. In secondary school, those problems are solved algebraically, for example, by solving systems of equations using the technique of elimination. The analysis of mathematics textbooks shows that there is no link between strategies of elementary school mathematics and secondary school mathematics. We devised an alternative way to reinforce link between elementary and secondary school mathematics for systems of linear equations. Drawing a diagram can be introduced as a strategy solving word problems related to systems of linear equations in two variables in elementary school. Moreover it is closely related to the idea of the technique of elimination of secondary school mathematics. It may be a critical juncture of elementary-secondary school mathematics in the case of systems of linear equations in two variables.
Input variable selection is one of the various techniques for improving the performance of artificial neural network. In this study, mutual information is applied for input variable selection technique instead of correlation coefficient that is widely used. Among 152 variables of RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) output results, input variables for artificial neural network are chosen by computing mutual information between rainfall records and RDAPS' variables. At first the rainfall forecast variable of RDAPS result, namely APCP, is included as input variable and the other input variables are selected according to the rank of mutual information and correlation coefficient. The input variables using mutual information are usually those variables about wind velocity such as D300, U925, etc. Several statistical error estimates show that the result from mutual information is generally more accurate than those from the previous research and correlation coefficient. In addition, the artificial neural network using input variables computed by mutual information can effectively reduce the relative errors corresponding to the high rainfall events.
In this research, the change of Korean middle-school science education environments is investigated through analyzing eighth graders' survey data collected over the past 20 years of TIMSS. We extracted educational context variables that provide meaningful information on changes of Korean science education, and have been surveyed more than 3 study cycles up to TIMSS 2015. The selected educational context variables include school resources and school climate from the school principal's questionnaires, and teacher characteristics and instructional activities from the teacher's questionnaires. For each context variable, we analyzed its trend over TIMSS cycles, and discussed its implications in light of Korean educational policy and curriculum changes. Based on the results, we recommended several ways that help to improve science teaching and learning in light of lab assistants, computer availability, teacher learning community, and middle school Earth science curriculum.
Variables studied in relation to children's school adjustment were child's sex, grade, and ego-resilience maternal employment, parents' age, parents' academic background, mother's emotional expressiveness, and monthly household income and perception of social support. Subjects were 548 4th, 5th and 6th grade students and their mothers. Results showed that children's school adjustment varied by child's grade in school and ego-resilience, parents' age, father's academic background, mother's emotional expressiveness and monthly household income. Children with higher ego-resilience, whose mothers showed more positive emotional expressiveness and who perceived more social support from peers, family, and teachers showed higher adjustment to school life. Among these, support of peers was the most significant variable.
Data were collected from 392 4th and 6th grade students by questionnaires and analyzed by Pearson's correlation, ANOVA and multiple regression analysis. More problem behavior was reported by 4th than by 6th graders and by boys than by girls; the gender difference was larger in 4th than 6th graders. Low school satisfaction, authoritative parenting, male gender, and higher age predicted problem behavior. Within group variables that predicted problem behavior were low authoritative parenting, low school satisfaction. Male gender, and low self-control in the 4th graders ; low self-control and school satisfaction in the 6th graders; low authoritative parenting and school satisfaction in girls ; and low school satisfaction, higher age, and low self-control in boys.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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