Kim, Sang-Soo;Jin, Hyun-Guk;Park, Jong-Soo;Cho, Jang-Sik
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권2호
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pp.349-357
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2005
Principal component analysis(PCA) was carried out to evaluate the water quality with the monitering data collected from 1997 to 2003 along the coastal area of Ulsan, Korea. To enhance evaluation and to complement descriptive power of traditional PCA, optimal scaling was applied to transform the original data into optimally scaled data. Cluster analysis was also applied to classify the monitering stations according to their characteristics of water quality.
Compared to other variables being considered in therapeutics, patient compliance has long been given minor attention although it affects every aspect of medical care; Limited methodology of compliance measurement, in particular, has hampered major progress in research, and pre-conceptions have been reiterated. However, there is a recent surge in interest derived from new data revealed by reliable methods, i.g. continuous medication (compliance) monitoring. The visualization of dynamics in drug regimen compliance over time offers unique opportunities, both to scientific drug evaluation and therapeutics in medical practice. New perspectives related to the descriptive and explanatory side of the problem are outlined by giving examples from various therapeutic fields.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권1호
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pp.36-46
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2024
This study is a descriptive survey to determine the effects of fundamentals of nursing skills education with peer evaluation on self-leadership, self-directed learning ability, and learning attitude. The factors affecting self-directed learning ability were peer evaluation, self-leadership, and learning attitude (F=118.81, p<.001), with an explanatory power of 50.4%. The factors affecting learning attitude were peer evaluation, self-leadership, and self-directed learning ability (F=48.89, p<.001), with an explanatory power of 29.5%. Based on the results of this study, we believe that it is necessary to apply various teaching methods such as peer evaluation and promote self-leadership to improve self-directed learning and learning attitude.
Objective: The present study developed an estimation method of boundary zone representative humanoids(hereafter, EBZ method) using descriptive statistics on the design target population. Background: The boundary zone method(hereafter, BZ method) generates representative humanoids at a boundary zone that statistically accommodates a designated percent of the design target population; however, the BZ method has a practical limitation because it requires a large scale anthropometric database on the design target population. Method: The EBZ method developed in the present study consisted of 3 steps. In the first step, the boundary zone of accommodating a designated percent(e.g., 90%) is formed under the assumption of normal distributions for anthropometric sizes. In the second step, cases that fall within the boundary zone are estimated using descriptive statistics(mean, standard deviation, and covariance) on the design target population. In the last step, K-mean cluster analysis is conducted for the cases, and representative humanoids are selected from each of clusters. Results: Evaluation results showed that mean accommodation percent of the EBZ method was 90.9%(range: 90.8~91.1%) which is similar to the target percent(90%). In addition, standard deviation of accommodation percent for 100 repetitions was 0.1%. Lastly, the number of representative humanoids generated by the EBZ method(n = 20) was similar to the BZ method(n = 16). Conclusion: The EBZ method can generate representative humanoids which accommodate a designated percent of the design target population using descriptive statistics. Application: The EBZ method can be utilized in the generation of humanoids for ergonomic design and evaluation of products when the large scale anthropometric database on the design target population is not existed.
학교 현장과 대규모 평가에서 서술형 문항 도입을 지원하기 위한 방안 중 하나로 인공지능 기반의 자동 채점 기술이 주목받고 있음에도 불구하고, 수학 교과에서는 타 교과에 비해 이에 대한 기초 연구가 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 중학교 1학년 수학 서술형 문항 두 개를 대상으로 랜덤 포레스트 알고리즘을 활용하여 자동 채점 모델을 개발하고 그 성능을 평가하였다. 연구 결과, 두 문항에 대한 최종 모델의 평가요소별 정확도는 각각 0.95-1.00, 0.73-0.89의 범위로 나타났으며, 이는 타 교과에 비해 상대적으로 높은 수준이다. 데이터의 양을 고려한 평가 범주 설정의 중요성을 확인하였으며, 수학 교육전문가에 의한 텍스트 전처리와 데이터 특성에 맞는 벡터화 방법의 선택이 모델의 성능 및 해석 가능성을 향상시키는 데 기여하였다. 또한, 현실적 한계로 인해 균형적인 데이터 수집이 어려운 상황에서 오버샘플링이 성능을 보완하는 유용한 방법임을 확인하였다. 교육적 활용도를 높이기 위해, 랜덤 포레스트 기반 모델에서 도출된 특성 중요도를 활용하여 피드백과 같이 교수-학습에 유용한 정보를 생성하는 추가 연구가 필요하다. 본 연구는 수학 서술형 자동 채점에 관한 기초 연구로서 의미가 있으며, 인공지능 전문가와 수학교육 전문가 간의 긴밀한 협력을 통해 다양한 후속 연구가 진행될 필요가 있다.
Self-concept is a multi-dimensional characteristic including self-image and self-evaluation. Self-image is the descriptive side of self-concept and is composed of the real self-image and the ideal self-image. Self-evaluation is the appraisable side self-concept and is composed of the internal self-concept, external self-concept and total score of self-concept. The purposes of this study were to determine the correlation of self-image and self-evaluation and to identify the effects of self-image and self-evaluation on consumption value. The data were collected from 237 college women residing in Gwangju using a questionnaire to investigate real/ideal self-image, self-evaluation and consumption value. The results were analyzed with factor analysis, Pearson's correlation and multiple regression analysis using statistical program SPSS 10.0. The results of this research were as follows. 1. The real self-image and ideal self-image had a significant correlation with internal self-concept, external self-concept and total score of self-concept. It was ensured that self-image and self-evaluation are one side of the multidimensional self-concept. 2. The real/ideal self-image and internal/external self-evaluation had a significant influence on consumption value. The real self-image and external self-evaluation were the most important variables explaining the consumption value.
This study was intended to identify fabric impact on decision-making process for clothing purchase, to determine evaluation factors of clothing, and to analyze consumer's preference for fabric on clothing purchase. 396 questionnaires distributed to college students were analyzed by descriptive statistics, oneway ANOVA, correlation, factor analysis and multidimensional scaling. The results are as follows; (1) Fabric impacted on the pre-purchase evaluation and the post-purchase process. (2) 4 factors - physical properties, outer-consciousness, self-satisfaction, and appropriateness- were determined as evaluation factors. Though fabric was included in the physical properties, fabric presented high correlations with other evaluative elements. (3) The most preferred fabric was being composed of natural fiber in fiber contents and having softness in sensation. As a result of multidimensional scaling, 2 dimensions of fabric sensation were developed as 'soft-hard'and 'thin-thick'.
Classivication scheme of usability element for the evaluation of consumer electronic product was developed in this study. Using hierachical structuring and clustering methods, usability element of consumer products interface is developed both for the performance perspective and for the image/appeal perspective of a product. Perfoormance element included variables such as simplicity, directness, learn- ability, flexibility, user support and effectiveness. Image/Appeal element included variables such as sensibility, descriptive impression, evaluation of appeal, and attitude towards the product. The classifi- cation scheme developed in this study is found to be comprehensive and robust relative to other existing paradigms. They can be effectively used and applied for the usability evaluation of consumer electronic products.
The objective of this study was to investigate the effect of sample presenting types on the sensory characteristics of chilled buckwheat noodle soup (Naeng-myeon). Generic descriptive analysis was performed for evaluating only stock (system 1), only noodle (system 2) and stock with noodle (system 3). Eight kinds of commercially available Naeng-myeon were samples of interest. Ten female descriptive panelists participated. ANOVA and regression analysis were used for data analysis. In the training sessions, ten sensory properties were developed for system 1, four were additionally established for noodle. In each system, the 8 products showed significantly different intensities in almost all sensory attributes like darkness of stock, overall flavor, sweetness, saltiness, sourness. When integrating the two systems, sample presenting types showed significant difference for the seven sensory attributes, especially saltiness, sourness, beef flavor tended to be rated more strongly in system 1 than system 3.
The purpose of this research was to find the most appropriate process for making yacon leaf tea. We applied both green tea and black tea brewing and fermenting methods for producing yacon leaf tea. This research included consumer test and descriptive analysis of professional trained panel on yacon tea tastes and flavors. Both consumer test and descriptive evaluation preferred yacon tea produced by black tea brewing and fermenting methods because it tasted less bitter and had a sweet, delicate taste. According to orthogonal transformation resulting from varimax rotation, first principal component was positively affected by black tea brewing and fermenting methods, while it was negatively affected by green tea brewing and fermenting methods. As a result, the study concluded black tea brewing and fermenting methods were appropriate for producing yacon leaf tea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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