The purpose of the study is to develop a questionnaire that examines unskeptical attitudes in scientific inquiry context. The questionnaire items were developed through literature research, expert review, and statistical analyses for validity and the differences in scores were identified by gender and tracks. A total of 363 high school students participated in the study. To explore the validity evidence of items, the Rasch analysis and the reliability of internal consistency were performed, and the two-way ANOVA was performed to compare the scores of the unskeptical attitudes between gender and academic track. Self-reporting and Likert-scaling 23 items were developed to measure unskeptical attitudes in scientific inquiry context. The items were developed in the sub-domain of scientific inquiry: 'questioning and hypothesis generating,' 'experiment designing,' and 'explaining and interpreting.' Second, the validity and reliability of the unskeptical were identified in a rigorous method. The validity of items were identified by multi-dimensional partial score model analysis through the Rasch model, and all 23 items were found to be fit to model. Various reliability evidences were also found to be appropriate. It was found that there were no significant differences of unskeptical attitude score between the gender and academic track except one comparison. The developed questionnaire could be used to check an unskeptical attitude in the course of scientific inquiry and to compare the effects of scientific inquiry classes.
The Horse race industry has the largest proportion of the domestic legal gambling industry. However, there is limited statistical analysis on horse races versus other sports. We propose prediction models for winning horses in horse races using data mining techniques such as logistic regression, linear regression, and random forest. Horse races data are from the Korea Racing Authority and we use horse racing reports, information of racehorses, jockeys, and horse trainers. We consider two models based on ranks and time records. The analysis results show that prediction of ranks is affected by information on racehorses, number of wins of racehorses and jockeys. We place wagers for the last month of races based on our prediction models that produce serious profits.
This study made frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, correlation analysis, and regression analysis using SPSS 18.0 for 225 culinary employees working for super deluxe hotels in Busan and Ulsan areas in order to analyze the effects of job embeddedness on job satisfaction, career commitment and turnover intention. Results are as follows: first, as a result of testing the effects of hotel culinary employee's job embeddedness on job satisfaction, it was found that fitness, sacrifice, and links have positive (+) effects on job satisfaction. Second, it was found that fitness and sacrifice of a hotel culinary employee's job embeddedness have positive (+) effects on career commitment. Third, this study showed that fitness and sacrifice have negative (-) effects on turnover intention. Fourth, it was found that job satisfaction has a negative (-) effect on turnover intention. Fifth, it was found that career commitment has a negative (-) effect on turnover intention. These findings indicate that the higher hotel culinary employee's job embeddedness is, the less their intention to change jobs becomes by increasing job satisfaction and career commitment.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.1
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pp.119-130
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2014
This paper proposes GAPS, a practical genetic algorithm based pathfinding system for conveniently analyzing various networks. To this end, the GAPS is developed through integration of the intuitive graphic user interface for network modeling, the database management system for managing the data generated in modeling and exploring procedures, and a simple genetic algorithm for analyzing a wide range of networks. Especially, previous genetic algorithms are not appropriate for analyzing the networks with many dead-ends where there are few feasible paths between the given two nodes, however, GAPS is based on the genetic algorithm with the fitness function appropriate for evaluating both feasible and infeasible paths, which enables GAPS to analyze a wide range of networks while maintaining the diversity of the population. The experiment results reveal that GAPS can be used to analyze both networks with many dead-ends and networks with few dead-ends conveniently, and GAPS has several advantages over the previous genetic algorithms for pathfinding problems.
In general, based on traffic data in a ideal traffic condition, BPR cost function is used to a variety of transportation policies. However, Some researchers have reported that BRP cost function is not appropriate for analyzing traffic pattern as well as forecasting future demand.(Spiess, 1989 ; Singh, 1999) Therefore, in this paper to solve this problem, a methodology based on data through Micro traffic Simulator Based(MSB) is developed. As a result following outputs are obtained ; (1) presenting a methodology to develop a travel cost function through VISSIM in order to assess transportation policies and (2) developing BRP cost function and MSB cost function from data analysis through VISSIM and verifying availability of MSB function by comparative analysis.
Although a good understanding of the relationship between highway traffic accidents and highway geometric features is fundamental in highway design and safety, the relationship is not well understood quantitatively. The overall goal of this paper is to formulate a reliable statistical model fitting to historical highway accident data. The model can be used to estimate the effect of road design elements on safety for the practical purposes of highway design applications. En route to achieving this goal, a number of specific research objectives were accomplished: investigate the major design elements affecting highway safety; review the existing modeling approaches in order to assess the relationship between safety and highway design features; and formulate a statistical model fitting to the accident data in order to estimate the interchange ramp junction accident frequency of rural highways.
This paper proposes a virtual relevant document technique in the teaming phase for text categorization. The method uses a simple transformation of relevant documents, i.e. making virtual documents by combining document pairs in the training set. The virtual document produced by this method has the enriched term vector space, with greater weights for the terms that co-occur in two relevant documents. The experimental results showed a significant improvement over the baseline, which proves the usefulness of the proposed method: 71% improvement on TREC-11 filtering test collection and 11% improvement on Routers-21578 test set for the topics with less than 100 relevant documents in the micro average F1. The result analysis indicates that the addition of virtual relevant documents contributes to the steady improvement of the performance.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.24
no.3
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pp.201-218
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2007
This study proposes a topic distillation algorithm that ranks the relevant sites selected from retrieved web pages, and evaluates the performance of the algorithm. The algorithm calculates the topic score of a site using its hierarchical structure. The TREC .GOV test collection and a set of TREC-2004 queries for topic distillation task are used for the experiment. The experimental results showed the algorithm returned at least 2 relevant sites in top ten retrieval results. We peformed an in-depth analysis of the relevant sites list provided by TREC-2004 to find out that the definition of topic distillation was not strictly applied in selecting relevant sites. When we re-evaluated the retrieved sites/sub-sites using the revised list of relevant sites, the performance of the proposed algorithm was improved significantly.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.50
no.3
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pp.361-381
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2016
This study proposed two topical relevance models, simple and complex models, using EEG/ERP techniques. In the simple model regarding simple search tasks, N300 and P3b components are used. The N300 is specific to the semantic processing of pictures and the P3b reflects mechanisms involved in the decision about whether an external stimulus matches or does not match an internal representation of a specific category. In the complex model regarding complex search tasks, on the other hand, N400 and P600 components are used. The N400 reflects activation of an amodel system that integrates both image-based and conceptual representations into a context, whereas the P600 is related to complex cognitive processes. Our research results can be used as a source to design an EEG-based interactive multimedia system.
In this paper, we propose an automatic melody composition system that can generate a sophisticated melody by adding non-harmony tone in the given chord progression. An overall procedure consists of two steps, which are the rhythm generation and melody generation parts. In the rhythm generation part, we designed new fitness functions for rhythm that can be controlled by a user setting parameters. In the melody generation part, we designed new fitness functions for melody based on harmony theory. We also designed evolutionary operators that are conducted by considering a musical context to improve computational efficiency. In the experiments, we compared four metaheuristics to optimize the rhythm fitness functions: Simple Genetic Algorithm (SGA), Elitism Genetic Algorithm (EGA), Differential Evolution (DE), and Particle Swarm Optimization (PSO). Furthermore, we compared proposed genetic algorithm for melody with the four algorithms for verifying performance. In addition, composition results are introduced and analyzed with respect to musical correctness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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