The purpose of this study is finding factors affecting the students' use of the Cyber Home Learning Service System and exploring the direction of this system. It is based on the TAM(Technology Acceptance Model) and the result of the previous studies, six external and three internal factors influencing the sue of Cyber Home Learning Service System were extracted. The participants were 201 elementary school students in Pusan. The response of the questionnaire was gathered by online survey system. To analyze the data and the hypothesis, multiple regression and factor analysis were explored. The result indicated that (a) "usefulness" and "future-intention" affected statically to the use, (b) "usefulness" to the future-intention, (c) "subjective judgement", "fun", and "ease of use" to the usefulness, (d) "self-efficiency" and "contents quality" to the ease of use.
In this study, a wavelet packet based method is proposed for identifying damage occurrence and damage location for beam-like structures. This method assumes that the displacement or the acceleration response time histories at various locations along a beam-like structure both before and after damage are available for damage assessment. These responses are processed through a proper level of wavelet packet decomposition. The wavelet packet signature (WPS) that consists of wavelet packet component signal energies is calculated. The change of the WPS curvature between the baseline state and the current state is then used to identify the locations of possible damage in the structure. Two numerical studies, one on a 15-storey shear-beam building frame and another on a simply-supported steel beam, and an experimental study on a simply-supported reinforced concrete beam are performed to validate the proposed method. Results show the WPS curvature change can be used to locate both single and sparsely-distributed multiple damages that exist in the structure. Also the accuracy of assessment does not seem to be affected by the presence of 20-15dB measurement noise. One advantage of the proposed method is that it does not require any mathematical model for the structure being monitored and hence can potentially be used for practical application.
Purpose - This study will focus on motivation of temporary workers working in distributors as well as generic companies, especially MPS (motivating potential score) proposed by job characteristics model. We think that temporary workers required intrinsic motivation in order to commit with their organization because they are difficult switch-regular workers due to glass ceiling. Research design, data, methodology - This study operates a survey targeting temporary workers, specifically, we used 144 copies except uncollected copies and dishonesty response of total 165 copies on analysis. We used multiple regression and 3 step regression to investigate the proposed model. Results - The high level of perceived distributional justice and procedural justice was increased the level of organizational commitment, respectively. And, MPS was increased the level of organizational commitment, too. Finally, this study showed that both justice and Job characteristics were very important to increase organizational commitment. Conclusions - In order to inspire temporary workers, the company provides placing enough considering job characteristics as well as fairness of the procedure and distribution. Also, to more fully understand the underlying processes between HRM (Human Resource Management) concepts, new fundamental methods may be required such as switch full-time opportunities.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.2
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pp.293-301
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2012
Quantile regression proposed by Koenker and Bassett (1978) is a statistical technique that estimates conditional quantiles. The advantage of using quantile regression is the robustness in response to large outliers compared to ordinary least squares(OLS) regression. A regression tree approach has been applied to OLS problems to fit flexible models. Loh (2002) proposed the GUIDE algorithm that has a negligible selection bias and relatively low computational cost. Quantile regression can be regarded as an analogue of OLS, therefore it can also be applied to GUIDE regression tree method. Chaudhuri and Loh (2002) proposed a nonparametric quantile regression method that blends key features of piecewise polynomial quantile regression and tree-structured regression based on adaptive recursive partitioning. Lee and Lee (2006) investigated wage determinants in the Korean labor market using the Korean Labor and Income Panel Study(KLIPS). Following Lee and Lee, we fit three kinds of quantile regression tree models to KLIPS data with respect to the quantiles, 0.05, 0.2, 0.5, 0.8, and 0.95. Among the three models, multiple linear piecewise quantile regression model forms the shortest tree structure, while the piecewise constant quantile regression model has a deeper tree structure with more terminal nodes in general. Age, gender, marriage status, and education seem to be the determinants of the wage level throughout the quantiles; in addition, education experience appears as the important determinant of the wage level in the highly paid group.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.24
no.7
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pp.525-536
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2014
In this paper, GUI program for microspeaker system simulation program was developed and verified through closed box, vent box and 6th order bandpass enclosure system. By using the pseudo loudspeaker model concept, TS parameters and rear volume of microspeaker were identified. Their suitabilities were proved by comparing test results with simulations of electrical impedance and sound pressure response curves for the three box types; closed box, vent box and 6th order bandpass box. Also, MSSP was found to be effective regardless of the microspeaker's shape, either circular or rectangular shape. MSSP can be used for the microspeaker system simulation, and can give a general prediction of such as; sound pressure level curve, electrical impedance, diaphragm velocity and displacement curve according to multiple design parameters; diaphragm mass, compliance, force factor, front and rear volume, front and rear port's diameter and length.
Unlike previous studies on the causal relationship between energy consumption and economic growth, this paper analyses the dynamic causal relationship between these variables using the dynamic vector using Johansen's multiple cointegration procedure, dynamic vector error-correction model and impulse response function. The empirical results show that while the energy consumption to a shock in income responds positively, the income responds positively to the shocks in energy consumption in the first place and then the responses become negative. We also find that the impact of energy consumption shock on the income is short-lived and causes higher inflationary pressure.
This paper presents a novel method based on sensitivity of structural response for identifying both the system parameters and input excitation force of a bridge. This method, referred to as "Adjoint Variable Method", is a sensitivity-based finite element model updating method. The computational cost of sensitivity analyses is the main concern associated with damage detection by these methods. The main advantage of proposed method is inclusion of an analytical method to augment the accuracy and speed of the solution. The reliable performance of the method to precisely indentify the location and intensity of all types of predetermined single, multiple and random damages over the whole domain of moving vehicle speed is shown. A comparison study is also carried out to demonstrate the relative effectiveness and upgraded performance of the proposed method in comparison to the similar ordinary sensitivity analysis methods. Moreover, various sources of error including the effects of noise and primary errors on the numerical stability of the proposed method are discussed.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.25
no.6
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pp.596-605
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2022
In this study, analysis of dynamic characteristics and flight vibration was performed to unmanned aerial vehicles. The analysis model was supplemented by performing a dynamic characteristic test and a random vibration test using manufactured dummy aerial vehicle. For the dynamic characteristic test, a bungee cable was used to implement the free end boundary condition. Prior to the flight vibration test using a multiple electric shaker, a random vibration test was performed to predict the excitation force during the actual flight vibration test. It was judged that the actual test could be predicted more accurately by supplementing the analysis model from the test results. In addition, it was possible to determine the feasibility of the test by predicting the excitation force of the flight vibration test.
Euisok Chung;Hyun Woo Kim;Byunghyun Yoo;Ran Han;Jeongmin Yang;Hwa Jeon Song
ETRI Journal
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v.46
no.2
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pp.277-289
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2024
In this paper, we describe a neural network-based application that recommends multiple items using dialog context input and simultaneously outputs a response sentence. Further, we describe a multi-item recommendation by specifying it as a set of clothing recommendations. For this, a multimodal fusion approach that can process both cloth-related text and images is required. We also examine achieving the requirements of downstream models using a pretrained language model. Moreover, we propose a gate-based multimodal fusion and multiprompt learning based on a pretrained language model. Specifically, we propose an automatic evaluation technique to solve the one-to-many mapping problem of multi-item recommendations. A fashion-domain multimodal dataset based on Koreans is constructed and tested. Various experimental environment settings are verified using an automatic evaluation method. The results show that our proposed method can be used to obtain confidence scores for multi-item recommendation results, which is different from traditional accuracy evaluation.
Mehboob, Muhammad Shafqat;Lee, Jaehyeong;Kim, Yeonjoo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.137-137
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2021
In this study we aimed to enhance streamflow prediction skill of a land-surface hydrological model, WRF-Hydro, over one of the snow dominated catchments lies in Himalayan mountainous range, Astore. To assess the response of the Himalayan river flows to climate change is complex due to multiple contributors: precipitation, snow, and glacier melt. WRF-Hydro model with default glacier module lacks generating streamflow in summer period but recently developed WRF-Hydro-CROCUS model overcomes this issue by melting snow/ice from the glaciers. We showed that by implementing WRF-Hydro-CROCUS model over Astore the results were significantly improved in comparison to WRF-Hydro with default glacier module. To constraint the model with the observed streamflow we chose 17 sensitive parameters of WRF-Hydro, which include groundwater parameters, surface runoff parameters, channel parameters, soil parameters, vegetation parameters and snowmelt parameters. We used Dynamically Dimensioned Search (DDS) method to calibrate the daily streamflow with the Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) being greater than 0.7 both in calibration (2009-2010) and validation (2011-2013) period. Based on the number of iterations per parameter, we found that the parameters related to channel and runoff process are most sensitive to streamflow. The attempts to address the responses of the streamflows to climate change are still very weak and vague especially northwest Himalayan Part of Pakistan and this study is one of a few successful applications of process-based land-surface hydrologic model over this mountainous region of UIB that can be utilized to have an in-depth understanding of hydrological responses of climate change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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