The purpose of this study was to validate translated Multidimensional Assessment of Fatigue(MAF) scale. The scale is a 16-item scale that measures four dimensions of fatigue : severity, distress, impact, timing. Fourteen items are numerical rating scales and 2 items have multiple choice responses. Data were collected from the 137 patients with rheumatoid arthritis after content validation. Criterion validity was tested by correlation coefficient with Piper Fatigue Scale, which resulted in 0.7573(p<.0000). Construct validity was tested by item analysis and factor analysis. Corrected item-total correlation coefficients were 0.63-0.88. And factor analysis showed 2 factors : fatigue degree factor and fatigue impact factor. These two factors explained 73.5% of total variance. Reliability of internal consistency was 0.96 in Cronbach's alpha. Further validation study is necessary in each factor in other settings with other subjects.
Due to the development of information technologies and new businesses related to moving objects, the need for the storage and analysis of moving object data is increasing rapidly. Moving object data have a spatiotemporal nature which is different from typical business data. Therefore, different methods of data storage and analysis are required. This paper proposes a multidimensional data model and data visualization to analyze moving object data efficiently and effectively. We expect that decision makers can understand the movement pattern of moving objects more intuitively through the proposed implementation.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
/
v.24
no.3
/
pp.436-445
/
2012
The study aims to analyze of factors influencing on the mentoring participation of college student for low-income children using Cooper's multiple lense. The multidimensional policy analysis model is composed of the normative dimension, structural dimension, constructive dimension, technological dimension. The results of the research are as follows. First, the education difference solution shows the meaningful positive relationship in the category of normative dimension. Second, the budget and support setup shows the meaningful positive relationship in the category of technological dimension. But other factors do not show the meaningful influence.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
/
v.29
no.1
/
pp.135-144
/
2024
In this study, we propose an automatic classification model for quantitative multidimensional analysis based on facet theory to understand public opinions and demands on major issues through big data analysis. Civil complaints, as a form of public feedback, are generated by various individuals on multiple topics repeatedly and continuously in real-time, which can be challenging for officials to read and analyze efficiently. Specifically, our research introduces a new classification framework that utilizes facet theory and political analysis models to analyze the characteristics of citizen complaints and apply them to the policy-making process. Furthermore, to reduce administrative tasks related to complaint analysis and processing and to facilitate citizen policy participation, we employ deep learning to automatically extract and classify attributes based on the facet analysis framework. The results of this study are expected to provide important insights into understanding and analyzing the characteristics of big data related to citizen complaints, which can pave the way for future research in various fields beyond the public sector, such as education, industry, and healthcare, for quantifying unstructured data and utilizing multidimensional analysis. In practical terms, improving the processing system for large-scale electronic complaints and automation through deep learning can enhance the efficiency and responsiveness of complaint handling, and this approach can also be applied to text data processing in other fields.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
/
v.11
no.2
/
pp.100-107
/
2011
As construction duration significantly influences the performance and the success of construction projects, it is necessary to appropriately manage the impact factors affecting construction duration. Recently, interest in the construction industry has been rising due to the recent change in the construction legal system, and the competition among the construction companies on construction time. However, the impact factors are extremely diverse. The existing productivity data on impact factors is not sufficient to properly identify the impact factor and measure the productivity from various perspectives, such as subcontractor, time, crew, work and so on. In this respect, a multidimensional analysis by a data warehouse is very helpful in order to view the manner in which productivity is affected by impact factors from various perspectives. Therefore, this research proposes a method that effectively takes the diverse productivity data of impact factors, and generates a multidimensional analysis. Decision tree analysis, a data mining technique, is also applied in this research in order to supply construction managers with appropriate productivity data on impact factors during the construction management process.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
/
v.30
no.5
s.153
/
pp.699-710
/
2006
The objective of this study was to identify the texture-related components of woven fabrics and to develop a multidimensional perceptual structure map to represent the tactile textures. Eighty subjects in clothing and tektite industries were selected for multivariate data on each fabric of 30 using the questionnaire with 9 pointed semantic differential scales of 20 texture-related adjectives. Data were analyzed by factor analysis, hierarchical cluster analysis, and multidimensional scaling(MDS) using SPSS statistical package. The results showed that the five factors were selected and composed of density/warmth-coolness, stiffness, extensibility, drapeability, and surface/slipperiness. As a result of hierarchical cluster analysis, 30 fabrics were grouped by four clusters; each cluster was named with density/warmth-coolness, surface/slipperiness, stiffness, and extensibility, respectively. By MDS, three dimensions of tactile texture were obtained and a 3-dimensional perceptual structure map was suggested. The three dimensions were named as surface/slipperiness, extensibility, and stiffness. We proposed a positioning perceptual map of fabrics related to texture naming system(TNS). To classify the textural features of the woven fabrics, hierarchical cluster analysis containing all the data variations, even though it includes the errors, may be more desirable than texture-related multidimensional data analysis based on factor loading values in respect of the effective variables reduction without losing the critical variations.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
/
v.11
no.2
/
pp.169-174
/
2018
In general, the methods of the analysis of variance(ANOVA) for the continuous data and the chi-square test for the discrete data are used for statistical analysis of the effect and the association. In multidimensional data, analysis of hierarchical structure is required and statistical linear model is adopted. The structure of the linear model requires the normality of the data. A multidimensional categorical data analysis methods are used for causal relations, interactions, and correlation analysis. In this paper, Bayesian network model using probability distribution is proposed to reduce analysis procedure and analyze interactions and causal relationships in categorical data analysis.
The Journal of Korean Society for School & Community Health Education
/
v.7
/
pp.1-17
/
2006
Background: School is a primary health education setting for adolescents and the continuous support should be provided to renew school health education curriculum correspondent to cultural changes in Korean society. Objectives: This study was conducted to identify the principals and teachers' health education needs for their students and to analyze their conceptual map for health education curriculum at school. Methods: The sample size of the preliminary study was 321 of the teachers in elementary, middle, and high school, and that of the main study was 355 middle school principals and teachers over the country. The self-administered mailing survey was conducted to collect the available health education topics in the preliminary study, to identify the factor structure of the health education topics and to analyze the conceptual properties on health education with exploratory factor analysis and multidimensional scaling analysis in SPSS 12.0. Results: A total of 21 health education topics were collected from the preliminary survey and 31 topics were, comprehensively, generated for the main survey. In exploratory factor analysis, seven factors were generated in 1.0 or greater Eigen value standard. The seven factors were 'life health promotion,' 'disease prevention and drug control,' 'bulling and aggression prevention,' 'injury and sexual harassment prevention,' human-efficacy and regulation,' 'health protection for adolescence,' and 'alcohol and tobacco control.' The educational need scores were the highest in 'human-efficacy and regulation' and 'injury and sexual harassment prevention.' The two-dimensional cooperates were generated for the 31 health education topics and the two dimensional properties which divided the conceptual space were 'health-safety' for one and 'public/environmental-individual/personal' for the other. That is, middle school principals and teachers primarily, understand the health education curriculum in the sense of 'health vs. safety' and 'public/environmental vs individual/personal.' Conclusions: Health education curriculum and textbook should be developed based on teachers' needs and conditions for health education in school fields. The field-based health education programs or textbook would make more possible problem-solving health education for youth in real school fields.
Nowadays, IT for CRM has been growing and developed rapidly. Typical techniques are statistical analysis tools, on-line multidimensional analytical processing (OLAP) tools, and data mining algorithms (such neural networks, decision trees, and association rules). Among customer data, web log data is very important and to use these data efficiently, applying OLAP technology to analyze multi-dimensionally. To make OLAP cube, we have to precalculate multidimensional summary results in order to get fast response. But as the number of dimensions and sparse cells increases, data explosion occurs seriously and the performance of OLAP decreases. In this paper, we presented why the web log data sparsity occurs and then what kinds of sparsity patterns generate in the two and t.he three dimensions for OLAP. Based on this research, we set up the multidimensional data models and query models for benchmark with each sparsity patterns. Finally, we evaluated the performance of three OLAP systems (MS SQL 2000 Analysis Service, Oracle Express and C-MOLAP).
This study analyzed the poverty rate by poverty dimension, correlation between multidimensional poverty, variables that affected the number of poverty dimension and the probability of the poor or not. The sample consisted of 6,361 elderly households (1,561 baby boom birth cohort, 1,793 post-liberation birth cohort, 3,007 Japanese colonial period birth cohort) taken from the $12^{th}$ Korean Welfare Panel Study. First, the highest poverty rate among the baby boom birth cohort was 62.8% of employment poverty. The highest rate among the post-liberation birth cohort and Japanese colonial period birth cohort, was 82.5%, 92.3% of health poverty, respectively. Second, the highest coefficient in the baby boom birth cohort was .354 for asset poverty and relation poverty. In the remaining two cohorts, the coefficient for asset poverty and relation poverty was the highest at .268, .284, respectively. Third, the average number of poverty dimensions was 2.318 of the baby boom birth cohort, 2.921 of the post-liberation birth cohort, 3.564 of the poverty in the Japanese colonial period birth cohort. Also, the poverty rate for each cohort was 20.179%, 28.779%, and 50.083%, respectively. Fourth, the significant variables in all cohorts were gender, education, marital status, residence, and equalized ordinary income for the multiple regression analysis on the number of poverty dimensions. Additionally, age of the post-liberation birth cohort was significant, age and family numbers of the Japanese colonial period birth cohort were significant. Significant variables in logistic analysis on the probability of poverty or not were the same as those of regression analysis.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.