The households to be surveyed are usually huge number at the level of a city or metropolitan survey, not to mention a nationwide travel survey. Therefore, household travel surveys to figure out true origin-destination (O/D) trip patterns (population O/D) are conducted through a sampling method rather than by surveying all of the population in the system. Therefore, the population O/D pattern can only be estimated by expanding the sampled O/D patterns to the population. It is very difficult to avoid the errors involved in the process of sampling, surveying and expanding O/D data. In order to minimize such errors while estimating the true O/D patterns of the population, the validation and adjustment process should employed by doing a comparison between the expanded sample O/D data and observed link traffic volumes. This study suggests a method of validation and adjustment of the expanded sample O/D data by comparing observed link volumes at several screenlines. The study also suggests a practical technique to modify O/D pairs which are excluded in the screenline validation process by comparing observed traffic volume with the results of traffic assignment analysis. An empirical study was also conducted as an example applying the suggested methods of validation and adjustment with Korea's nationwide O/D data and highway network.
Yoo, Hye Ra;Kwon, Bo Eun;Jang, Yon Soo;Youn, Heun Keung
Journal of Korean Academy of Nursing
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v.35
no.6
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pp.1063-1071
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2005
Purpose: This study was done to develop and test validity and reliability of on instrument for predicting nursing intention for SARS patient care. Method: The psychometric properties of a SARS patient care attrition prediction tool, based on the Theory of Planned Behavior, were examined in this study. The Three-phase design involved a) salient beliefs generated from clinical nurses (n=43) b) content validation by expert panel evaluations(n=5) c) face validation by plot testing (n=10) d) and instrument validation in a cross sectional survey (n=299). Psychometric analysis of survey data provided empirical evidence of the construct validity and reliability of the instrument. Result: Principal component analysis verified the hypothesized 6-factor solution, explaining $68.2\%$ of variance, and Alpha coefficients of .7538 to .9389 indicated a high internal consistency of the instrument. Conclusion: The instrument can be used by nurse administrators and researcher to assess clinical nurses' salient beliefs about caring for SARS patients, guide tailored intervention strategies to effective caring, and evaluate the effectiveness of interventions.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.6
no.4
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pp.800-812
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2014
The paper provides some results of a new procedure to analyze the hydrodynamic aspects of the interactions between maritime emerged breakwaters and waves by integrating CAD and CFD. The structure is modeled in the numerical domain by overlapping individual three-dimensional elements (Tetrapods), very much like the real world or physical laboratory testing. Flow of the fluid within the interstices among concrete blocks is evaluated by integrating the RANS equations. The aim is to investigate the reliability of this approach as a design tool. Therefore, for the results' validation, the numerical run-up and reflection effects on virtual breakwater were compared with some empirical formulae and some similar laboratory tests. Here are presented the results of a first simple validation procedure. The validation shows that, at present, this innovative approach can be used in the breakwater design phase for comparison between several design solutions with a significant minor cost.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.2
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pp.393-401
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2012
This paper deals with the estimations of the least squares support vector regression when the responses are subject to randomly right censoring. The estimation is performed via two steps - the ordinary least squares support vector regression and the least squares support vector regression with censored data. We use the empirical fact that the estimated regression functions subject to randomly right censoring are close to the true regression functions than the observed failure times subject to randomly right censoring. The hyper-parameters of model which affect the performance of the proposed procedure are selected by a generalized cross validation function. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed procedure.
KUbiquitous city(U-City) is a recent trend in urban planning and management across the globe. Currently, several typologies were developed and presented classifying U-City services, but validation research of these typologies are scarce. In this study, efforts were made to qualitatively validate the usability and practicality of a typology of u-city services. Using 228 U-City services identified in previous studies, classifying exercises were conducted against a typology. Three experts were involved in this expert heuristic exercise, against a most popularly used and comprehensive typology of U-City services. Findings indicates that the selected typology is high on comprehensive exhaustiveness, and empirical applicability while low on mutual exclusivity, simplicity and theoretical contribution. Implications for the typology improvement are suggested followed by limitations and directions for further research.
Soil respiration ($R_S$) is a critical component of the annual carbon balance of forests, but few studies thus far have attempted to evaluate empirical regression models in $R_S$. The principal objectives of this study were to evaluate the relationship between $R_S$ rates and soil temperature (ST) and soil water content (SWC) in soil from a cool-temperate deciduous broad-leaved forest, and to evaluate empirical regression models for the prediction of $R_S$ using ST and SWC. We have been measuring $R_S$, using an open-flow gas-exchange system with an infrared gas analyzer during the snowfree season from 1999 to 2001 at the Takayama Forest, Japan. To evaluate the empirical regression models used for the prediction of $R_S$, we compared a simple exponential regression (flux = $ae^{bt}$Eq. [1]) and two polynomial multiple-regression models (flux = $ae^{bt}{\times}({\theta}{\nu}-c){\times}(d-{\theta}{\nu})^f:$ Eq. [2] and flux = $ae^{bt}{\times}(1-(1-({\theta}{\nu}/c))^2)$: Eq. [3]) that included two variables (ST: t and SWC: ${\theta}{\nu}$) and that utilized hourly data for $R_S$. In general, daily mean $R_S$ rates were positively well-correlated with ST, but no significant correlations were observed with any significant frequency between the ST and $R_S$ rates on periods of a day based on the hourly $R_S$ data. Eq. (2) has many more site-specific parameters than Eq. (3) and resulted in some significant underestimation. The empirical regression, Eq. (3) was best explained by temporal variations, as it provided a more unbiased fit to the data compared to Eq. (2). The Eq. (3) (ST $\times$ SWC function) also increased the predictive ability as compared to Eq. (1) (only ST exponential function), increasing the $R^2$ from 0.71 to 0.78.
The purpose of this paper is to illustrate the importance of identifying and considering 'purchase dependence' when purchase of an item is dependent on availability of other items demanded in the same order. This paper is the first study to develop an inventory model for purchase-dependent inventory systems. Through simulation experiments, we demonstrate that the developed inventory model incurs less inventory operations cost than other inventory models that ignore purchase dependence. For empirical validation of the developed inventory model, the actual inventory data at the Hyundai Engine Europe Service Center is used. We explain the process of identifying purchase dependencies among items through a data mining technique. The empirical study results in similar results to the simulation experiment, demonstrating that the developed inventory model is applicable to real situations.
In this paper, we present empirical testing result to examine the validity of inbound supply and outbound demand risk factors in the sense of early predicting the firm's bankruptcy risk level. The risk factors are drawn from industry uncertainty attributes categorized as uncertainties of input market (inbound supply), and product market (outbound demand). On the basis of input-output table, industry level inbound and outbound sectors are identified to formalize supply chain structures, relevant inbound and outbound uncertainty attributes and corresponding risk factors. Subsequently, publicly available macro-economic indicators are used to appropriately quantify these risk factors. Total 68 industry level bankruptcy risk forecasting results are presented with the average R-square scores of between 53.4% and 37.1% with varying time lag. The findings offers useful insights to incorporate supply chain risk to the body of firm's bankruptcy risk level prediction literature.
In this practice article, we present the results of a scenario planning approach that is a hybrid of the three main schools of thought. Our research objective was to study the future of Interactive Digital Media applications such as online music, on-demand television and massively multi-player online role-playing games. Our approach, while essentially qualitative in nature, nevertheless draws from the rigors of the quantitative school in identifying and then tracking the significant dimensions of analysis that emerge over time as strands of events leading to plausible scenarios. Our empirical analysis revealed mapping strands to three themes - ownership, distribution and innovation - which we used in an expert validation exercise to formulate scenarios. We present and discuss the major findings and implications of this empirical investigation. In a nutshell, we conjecture that an open, competitive IDM marketplace with performance safeguards may serve both and lead to a win-win scenario. While there are differences among IDM sectors, a unified approach to regulation and policy would be effective.
This paper aims to explore the strategic roles of information and strategic planning capabilities for firms' performance, and to examine the direct and indirect relationships between information capability, strategic planning capability, logistics performance and competitive advantage. The present research adopts resource based theory (RBT) to explore the relationships between a firm's specific capability and its performance and employs structural equation modelling (SEM) in order to test the validation of the measurement models and examine the relationships between construct variables. The current empirical test was conducted using the data collected from logistics managers of 101 Korean electronics companies. The empirical research presents positive influential relationships between (1) information/planning formality capability and strategic planning capability; (2) strategic planning capability and logistics performance; (3) logistics performance and competitive advantage; and (4) competitive advantage and competitive position in the market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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