This study aimed to identify the model fit of various versions of Performance Enhancement Attitude Scale (PEAS) developed for measuring quantitatively the attitude toward doping and to provide the information on Korean version of PEAS. One hundred and eighty elite athletic players participated in this study and they filled out 17 items PEAS under the supervision. And 17 items, 11 items, 9 items, 8 items and 6 items PEAS were analyzed by using confirmatory factor analysis. The result of this study showed that an 8 items PEAS was fit for Korean elite athletic players, and a 6 items PEAS was for adolescents, but insignificant. Therefore, further studies of the relationship between psychosocial factors and attitudes toward doping by using 8-items PEAS would provide precise and useful information for developing anti-doping strategy.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.2
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pp.375-386
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2022
As information asset protection is recognized as an important management factor for organizations, organizations are increasing their investments in information security(IS) policies and technologies. However, strict application of IS may cause non-compliance behavior through IS stress on employees of the organization. Accordingly, this study suggests a mechanism by which employee stress affects IS compliance intentions through self-determination, and a method to reinforce IS compliance intentions through person-organization fit. We conducted an online survey of employees working at companies that adopted IS policies and tested hypotheses using 475 samples. First, as a result of analyzing the main effects of applying the structural equation model, role stress affected IS compliance intention through self-determination. Second, as a result of analyzing the moderating effect of applying Process 3.1, personal organization fit strengthened the relationship between self-determination and IS compliance intention. The research suggests a direction for achieving internal IS goals by confirming the influence of IS stress and behavioral causes of employees.
Objectives: The Short Form 36 (SF-36) questionnaire is increasingly being used to measure health-related quality of life (HRQoL) in Indonesia. However, evidence that it is valid for use in Indonesian adults is lacking. This study assessed the validity and reliability of the SF-36 in Indonesian middle-aged and older adults. Methods: Adults aged 46-81 years (n=206) in Yogyakarta, Indonesia completed the SF-36, another measure of HRQoL (the EuroQoL visual analogue scale [EQ-VAS]), and measures assessing their demographic characteristics. Fifty-four percent (n=121) completed the SF-36 measure again 1 week later. Confirmatory factor analysis was conducted to confirm the factor structure of the SF-36. Internal consistency reliability was estimated using Cronbach's alpha, and test-retest reliability was assessed using intraclass correlations. Convergent and discriminant validity were assessed by computing correlations among SF-36 subscales, between subscales and the 2 component scores, and between component scores and EQ-VAS scores. Results: Most scaling assumptions were met. The hypothetical factor structure fit the data poorly (root mean square error of approximation [RMSEA]=0.108) and modification was required for a good fit (RMSEA=0.060). Scores on all subscales demonstrated acceptable internal consistency (α>0.70) and test-retest reliability (r>0.70). Divergent validity was supported by weak to moderate interscale correlations (r=0.19 to 0.64). As expected, the 2 summary scores were moderately to strongly correlated with the EQ-VAS (r>0.60). Conclusions: The findings adequately support the use of SF-36 in Indonesian middle-aged and older adults, although the optimal algorithm for computing component scores in Indonesia warrants further investigation.
Objectives: Recently, subjective career success has been used as a criterion for evaluating career success. The purpose of this study was to develop and evaluate a simplified subjective career success inventory for dental hygienists. Methods: Subfactors of the subjective career success inventory consisted of career satisfaction, employability, and job satisfaction. The validity and reliability of the existing tools were evaluated through the basic items composition, content validity index (CVI), preliminary survey, and main survey process according to dental hygienists. The preliminary survey was composed of 35 questions by verifying the content validity twice from the existing 63 questions, and the main survey was conducted with a total of 12 questions. Samples were conveniently extracted from dental hygienists with a clinical career of ≥3 years and surveyed online from March 12, 2020 to June 30, 2020. Data of 320 people were collected, of which 284 were finally analyzed. The validity and reliability were analyzed using SPSS 18.0 and AMOS 18.0 (p<0.05). Results: The subjective career success was a shortened inventory composed of nine questions, and the overall reliability was Cronbach's α=0.841. Using exploratory factor analysis, three factors were extracted. As a result of the confirmatory factor analysis, each measurement variable significantly explained the latent factor, and the fit of the model was appropriate. The fit of the model was appropriate for the structural equation model. Among the sub-factors of subjective career success, career satisfaction and job satisfaction had a significant effect on intention to stay (p<0.05). Conclusions: The simplified subjective career success inventory developed for dental hygienists was found was found to be a useful tool in terms of reliability and validity.
Objectives: This study aimed to adapt the survey questionnaire designed by Moens et al. (2021) and determine the validity and reliability of the Arabic version of the survey in a sample of the Saudi population experiencing teleworking. Methods: The questionnaire includes 2 sections. The first consists of 13 items measuring the impact of extended telework during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) crisis. The second section includes 6 items measuring the impact of the COVID-19 crisis on selfview of telework and digital meetings. The survey instrument was translated based on the guidelines for the cultural adaptation of self-administrated measures. Results: The reliability of the questionnaire responses was measured by Cronbach's alpha. The construct validity was checked through exploratory factor analysis followed by confirmatory factor analysis (CFA) to further assess the factor structure. CFA revealed that the model had excellent fit (root mean square error of approximation, 0.00; comparative fit index, 1.0; Tucker-Lewis index, 1; standardized root mean squared residual, 0.0). Conclusions: The Arabic version of the teleworking questionnaire had high reliability and good validity in assessing experiences and perceptions toward teleworking. While the validated survey examined perceptions and experiences during COVID-19, its use can be extended to capture experiences and perceptions during different crises.
This study confirmed factors affecting smart factory technology acceptance through empirical analysis. It is a study on what factors have an important influence on the introduction of the smart factory, which is the core field of the 4th industry. I believe that there is academic and practical significance in the context of insufficient research on technology acceptance in the field of smart factories. This research was conducted based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), whose explanatory power has been proven in the study of the acceptance factors of information technology. In addition to the four independent variables of the UTAUT : Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, and Facilitating Conditions, Government Assistance Expectancy, which is expected to be an important factor due to the characteristics of the smart factory, was added to the independent variable. And, in order to confirm the technical factors of smart factory technology acceptance, the Task Technology Fit(TTF) was added to empirically analyze the effect on Behavioral Intention. Trust is added as a parameter because the degree of trust in new technologies is expected to have a very important effect on the acceptance of technologies. Finally, empirical verification was conducted by adding Innovation Resistance to a research variable that plays a role as a moderator, based on previous studies that innovation by new information technology can inevitably cause refusal to users. For empirical analysis, an online questionnaire of random sampling method was conducted for incumbents of domestic small and medium-sized enterprises, and 309 copies of effective responses were used for empirical analysis. Amos 23.0 and Process macro 3.4 were used for statistical analysis. For accurate statistical analysis, the validity of Research Model and Measurement Variable were secured through confirmatory factor analysis. Accurate empirical analysis was conducted through appropriate statistical procedures and correct interpretation for causality verification, mediating effect verification, and moderating effect verification. Performance Expectancy, Social Influence, Government Assistance Expectancy, and Task Technology Fit had a positive (+) effect on smart factory technology acceptance. The magnitude of influence was found in the order of Government Assistance Expectancy(β=.487) > Task Technology Fit(β=.218) > Performance Expectancy(β=.205) > Social Influence(β=.204). Both the Task Characteristics and the Technology Characteristics were confirmed to have a positive (+) effect on Task Technology Fit. It was found that Task Characteristics(β=.559) had a greater effect on Task Technology Fit than Technology Characteristics(β=.328). In the mediating effect verification on Trust, a statistically significant mediating role of Trust was not identified between each of the six independent variables and the intention to introduce a smart factory. Through the verification of the moderating effect of Innovation Resistance, it was found that Innovation Resistance plays a positive (+) moderating role between Government Assistance Expectancy, and technology acceptance intention. In other words, the greater the Innovation Resistance, the greater the influence of the Government Assistance Expectancy on the intention to adopt the smart factory than the case where there is less Innovation Resistance. Based on this, academic and practical implications were presented.
It is necessary to research shape of the breast of girls at adolescence for developing well-fit brassiers. 313 participants reside in Chonju and Kunsan were gathered for body measurement. The conclusion of this study can be summarized as follows. 1) The Analysis of Body Shape by Measurement. Comparing Age GroupⅠ(aged 10 to 12)' measurement with Age GroupⅡ(aged 13 to 15)', Each items has statistical significance. Two groups differed in the length, girth, depth, width items. 2) Factor Analysis of Body Measurement (1) Age GroupⅠ'characteristics were categorized Three Factor : Breast size and breast apex length. Breast volume, Length of the Breast part. (2) Age GroupⅡ' characteristics consist of four factors, which are named as breast size and its jut (first factor), breast volume (second factor), contour of breast profile & its jut (third factor), shoulder length (fourth factor). 3) Characteristics of Breast Shape. (1) Breast shapes of Age GroupⅠ are classified into three types. Types 1 is a protruded and more voluminous shape. Type 2 is the most voluminous and breast fatness is highest. Type 3 is the smallest and flat shape growing now. (2) Breast shapes of Age GroupⅡ are also classified into three types. Type 1 is the longest in length and middle in fatness, voluminous in size. Type 2 is the smallest in stature and the slimmest in fatness in breast shape. Type 3 is middle in length, the fattest and the most voluminous in breast.
This research is to redefine the concept of Good School and to validate an effective Good Secondary School Scale in Kyung-gi Province and Seoul. As statistical methods, SPSS 13.0 and AMOS 5.0 were used. Item Analysis and Exploratory Factor Analysis(EFA) were conducted to test the reliability of items and the factor structure. And Confirmatory Factor Analysis(CFA) was conducted to test the validity and fitness of the Good School Scale. The outcomes are as follows: First, six factors(school environment, curriculum, teacher, school-based management system, director) will increase the good schooling effectiveness. Second, As a result of Confirmatory Factor Analysis(CFA), the goodness of fit indices(GFI AGFI, CFI, RMSEA) demonstrate statistically significance and fitness of the model. The final Good School Scale supports 6 Good School Factors obtained in main test. Therefore, we can say that this scale can be used as a valid instrument to measure a real Good Schooling Effectiveness at the secondary school situation in Korea.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.23
no.6
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pp.886-897
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1999
Fitness of clothes becomes a major concern in apparel industry. But girls had difficulties to buy ready-made clothes of good fit. To solve this problem it is necessary to classify girls' lower body Into several kinds of somatotypes and to develop dress form. The purposes of this study was to classify lower body types of middle-high school an provide the dress forms based on the analysis of their lower body types. The subjects for anthropometric measurement were 402 middle-high school girls of 13 to 15 year-old. The result of factor analysis indicated that 5 factors were extracted from anthropometric measurments through factor analysis and those factors comprise 71% of total variance. 4 clusters were categorized using 5 factor scores by cluster analysis 4 lower body dress forms for middle-high school girls were made of gypsum mould. By the analysis of more photograph three dimensional characteristics of somatotype and overlapped cross-section diagrams were analyzed.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.04a
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pp.377-380
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2000
본 연구에서는 자동차의 차체조립공정설계를 위하여 FACTOR/AIM 및 자체 개발한 생산시스템 성능평가를 위한 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 비교 연구하였다. 이를 위하여 먼저 자체에서 개발한 시스템성능 산정 방법으로 초기 해를 구하고 세부 생산라인의 고장 Data와 조립라인의 구성, 운반장비 등의 다양한 여건을 고려하기 위하여 FACTOR/AIM을 사용하였다. Data의 분석을 위하여 Expert Fit를 사용하였으며 초기 시스템 모델링 및 Data로부터 목표 생산시스템을 만족하는 시스템을 단계별로 찾아가는 과정을 사용하여 최적 해를 구하였다. 본 연구에서 분석한 K회사의 경우 목표 생산량 70대/시간을 만족하기 위하여 4 차의 개선을 통하여 71.57대/시간의 생산라인을 구하였다. 본 연구에서 생산조립라인의 공정설계를 위한 시뮬레이션 과정을 실 예를 들어 제시하였으며 다른 제품의 생산공정분석에도 활용 가능하리라 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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