Purpose: The purpose of this study was to examine the problems and relevant variables for effective Organizational Socialization of new nurses, to produce a causal map, to build up a simulation model and to test its validity. Method: The basic data was collected from Sep. 2002 to July 2003. The Organizational Socialization process of new nurses was analyzed through a model simulation. The VENSIM 5.0b DSS program was used to develop the study model. Result: This Model shows interrelation of these result variables: organizational commitment, job satisfaction, job performance, intention of leaving the work setting, decision making ability, and general results of Organizational Socialization. The model's factors are characteristic of organization and individual values, task-related knowledge and skills, and emotion and communication that affects new nurses' socialization process. These elements go through processes of anticipatory socialization, encounter, change and acquisition. The Model was devised to induce effective Organizational Socialization results within 24 months of its implementation. The basic model is the most efficient and will also contribute to the development of knowledge in the body of nursing. Conclusion: This study will provide proper direction for new Nurse's Organizational Socialization. Therefore, developing an Organizational Socialization Process Model is meaningful in a sense that it could provide a framework that could create effective Organizational Socialization for new nurses.
Although Korea coastal area has the increasing potential marine accident due to frequent ship's encounter, increased vessel traffic and large vessel, there is no specific model to evaluate the navigating vessel's risk considering the domestic traffic situation. The maritime transport environmental assessment is necessary due to the amended maritime traffic law. However, marine safety diagnosis is now carried out by foreign model. In this paper, therefore, we suggest a domestic traffic model reflecting the characteristics of korea coastal area and navigator's risk as we named PARK(Potential Assessment of Risk) model. We can evaluate the subjective risk by establishing the model and model output into maritime risk exposure system. To evaluate this model's effectiveness, we used ship handling simulation and applied, analyzed collision accident which occurred in korea coastal area. And also, we applied integrated to an ECDIS program for monitoring traffic risk of vessels with real time based AIS data and apply to evaluate traffic risk in busan harbor waterway. As a result, we could evaluate busan harbor waterway risk effectively.
Response surface methodology (RSM) is a useful set of statistical techniques for modeling and optimizing responses in research studies of food science. In the analysis of response surface data, a second-order polynomial regression model is usually used. However, sometimes we encounter situations where the fit of the second-order model is poor. If the model fitted to the data has a poor fit including a lack of fit, the modeling and optimization results might not be accurate. In such a case, using a fullest balanced model, which has no lack of fit, can fix such problem, enhancing the accuracy of the response surface modeling and optimization. This article presents how to develop and use such a model for the better modeling and optimizing of the response through an illustrative re-analysis of a dataset in Park et al. (2014) published in the Korean Journal for Food Science of Animal Resources.
Over the last few years, the control of bipedal robot has been considered a promising research field in the community of robotics. But the problems we encounter make the control of a bipedal robot a hard task. The complicated link connection of the bipedal robot makes it impossible to achieve its exact model. In addition, the joint velocity is needed to accomplish good control performance. In this paper a control method using ANFIS as an system approximator is purposed. First a model biped robot of a biped robot with switching leg influence is presented. Unlike classical method, ANFIS approximation error estimator is inserted in the system for tuning the ANFIS. In the entire system, only ANFIS is used to approximate the uncertain system. ANFIS tuning rule is given combining the observation error, control error and ANFIS approximation error. But this needs velocity information which is not available. So a practical method is newly presented. Finally, computer simulation results is presented to show this control method has good position tracking performance and robustness without need for leg switching acknowledgement.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.6
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pp.1661-1671
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2016
Risk analysis is a systematic study of uncertainties and risks we encounter in business, engineering, public policy, and many other areas. Value at Risk (VaR) is one of the most widely used risk measurements in risk management. In this paper, the Korean Composite Stock Price Index data has been utilized to model the VaR employing the classical ARMA (1,1)-GARCH (1,1) models with normal, t, generalized hyperbolic, and generalized pareto distributed errors. The aim of this paper is to compare the performance of each model in estimating the VaR. The performance of models were compared in terms of the number of VaR violations and Kupiec exceedance test. The GARCH-GPD likelihood ratio unconditional test statistic has been found to have the smallest value among the models.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.13
no.3
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pp.377-385
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2012
The Automatic Dependent Surveillance Broadcast (ADS-B) system is a key component of CNS/ATM recommended by the International Civil Aviation Organization (ICAO) as the next generation air traffic control system. ADS-B broadcasts identification, positional data, and operation information of an aircraft to other aircraft, ground vehicles and ground stations in the nearby region. This paper explores the ADS-B based trajectory prediction and the conflict detection algorithm. The multiple-model based trajectory prediction algorithm leads accurate predicted conflict probability at a future forecast time. We propose an efficient and accurate algorithm to calculate conflict probability based on approximation of the conflict zone by a set of blocks. The performance of proposed algorithms is demonstrated by a numerical simulation of two aircraft encounter scenarios.
The fluorescence quenching of 2, 5-di-(5-tert-butyl-2-benzoxazolyl)-thiophene (BBOT) by aniline in five different solvents namely heptane, hexane, cyclohexane, dioxane and acetonitrile has been carried out at room temperature with a view to understand the quenching mechanisms. The experimental results show positive deviation in the Stern-Volmer plots in all the solvents. In order to interpret these results we have invoked the Ground state complex and sphere of action static quenching models. Using these models various rate parameters have been determined. The magnitudes of these parameters suggest that sphere of action static quenching model agrees well with the experimental results. Hence this positive deviation is attributed to the static and dynamic quenching. Further, with the use of Finite Sink approximation model, it was possible to check these bimolecular reactions as diffusion-limited and to estimate independently distance parameter R$^1$ and mutual diffusion coefficient D. Finally an attempt has been made to correlate the values of R$^1$ and D with the values of the encounter distance R and the mutual diffusion coefficient D determined using the Edward's empirical relation and Stokes-Einstein relation.
This study was undertaken to understand the interrelationships among customer's perceptions of service encounters, customer value, and behavioral intent in a family restaurant. Based on 331 samples obtained from empirical research, we reviewed the reliability and fitness of a research model and verified three hypotheses using a structural equation model. The results showed that physical environment (${\beta}$ = .418) and a customer interaction with the service provider (${\beta}$ = .265) had a significant effect on the customer's hedonic value. Additionally, physical environment (${\beta}$ = .126) and customer interaction with service providers (${\beta}$ = .264) had a significant effect on customer utilitarian value. Customer's hedonic (${\beta}$ = .538) and utilitarian value (${\beta}$ = .382) triggered by service encounters had a significant effect on their behavioral intent. Limitations and future research directions are discussed.
The damage threshold measurement of gold films is carried out with ultrashort-pulse laser. An enhanced two temperature model is developed to encounter the limitation of linear modeling during ultrashort pulse laser ablation. In which the electron heat capacity is calculated using a quantum mechanical approach based on a Fermi-Dirac distribution, temperature-dependent electron thermal conductivity valid beyond the Fermi temperature is adopted, and reflectivity and absorption coefficient are estimated by applying a temperature-dependent electron relaxation time. The predicted damage threshold using the proposed enhanced modelclosely agreed with experimental results, demonstrating the importance of considering transient thermal and optical properties in the modeling of ultrashort pulse laser ablation.
The generalized linear mixed model(GLMM) is widely used in fitting categorical responses of clustered data. In the numerical approximation of likelihood function the normality is assumed for the random effects distribution; subsequently, the commercial statistical packages also routinely fit GLMM under this normality assumption. We may also encounter departures from the distributional assumption on the response variable. It would be interesting to investigate the impact on the estimates of parameters under misspecification of distributions; however, there has been limited researche on these topics. We study the sensitivity or robustness of the maximum likelihood estimators(MLEs) of GLMM for counts data when the true underlying distribution is normal, gamma, exponential, and a mixture of two normal distributions. We also consider the effects on the MLEs when we fit Poisson-normal GLMM whereas the outcomes are generated from the negative binomial distribution with overdispersion. Through a small scale Monte Carlo study we check the empirical coverage probabilities of parameters and biases of MLEs of GLMM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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