Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.27
no.4
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pp.352-365
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2001
Two-level factorial designs are popular in industry due to their simplicity, efficiency, graphical interpretation, and flexibility in sequential experimentation. However, experimenters are often frustrated when they have factors with more than two levels. There have been some works on design of experiments with two- and four-level factors, which mostly deal with qualitative four-level factors. This paper discusses differences between qualitative and quantitative four-level factors. Optimal designs are provided for some designs with four-level quantitative and two-level factors.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.28
no.3
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pp.283-290
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2002
Two-level fractional factorial designs are widely used when many factors are considered. When two-level fractional factorial designs are used, some effects are confounded with each other. To break the confounding between effects, we can use fractional factorial designs, called fold-over designs, in which certain signs in the design generators are switched. In this paper, optimal fold-over designs with four-level quantitative and two-level factors are presented for (1) the initial designs without curvature effect and (2) those with curvature effect. Optimal fold-over design tables are provided for 8-run, 16-run, and 32-run experiments.
Observation of the effects of a handset subsidy on the mobile telecommunication industry has revealed two different aspects. The activation of various mobile services and the handset market, has led to the rapid acceleration of the related technological development, which is a desirable result, while rising prices and the overspending of related resources are undesirable. A great deal of research has been conducted to assess both desirable and undesirable factors using qualitative methods. However, quantitative studies into the effects of a handset subsidy are rare. In this study, we consider the positive and negative effects on consumer welfare of a change in demand and prices brought about by a handset subsidy. Then, we quantitatively compare the positive and negative effects and analyze their direct effects on consumer welfare.
The economic effects of informatization are differently occurred according to industry types. Thus an evaluation methodology which reflects the industry type characteristics of informatization is needed. In this paper, we develop and analyze the indices for evaluating economic effects through informatization according to industry types, such as manufacturing, construction, financial services and marketing services. The factors related to performance of enterprise informatization can be defined as cost factors, effect factors, risk factors and influence factors. Effect factors are defined as quantitative or qualitative performance of informatization and classified into operational effect factors and strategic effect factors. The influence factor is defined as characteristics of informatization for industry types, that is, value chain of business and business products or services. Economic effect indices are classified according to the activity of business value chain. Economic effects indices of this research can be expected to play a role of general and standardized factors for economic evaluation of industry informatization.
Human reliability attempts to make precise quantitative analyses and predictions of the performance of human-machine(or product) systems. In order to yield more precise human error analysis, precise human error probabilities(HEPs) must be used in the analysis. However, because human behavior is influenced by factors that are called performance shaping factors(PSFs), the effects of PSFs must be considered to obtain precise HEPs, These are called basic HEPs or situation-specific HEPs. This paper presents a theoretical method for obtaining basic HEPs (i.e. , considering PSFs) in quantitative human error analysis. In this method, the weight which characterizes the degree of importance of several PSFs is obtained by the analytic hierarchy process. The quality scores of PSFs in the task situation are obtained by percentile concept. These scores are used in conjunction with the relative Importance weights of PSFs to compute the composite quality percentile score of PSFs in the task situation. Then, a new mapping method of the composite quality percentile score of PSFs into a situation-specific basic HEP is proposed with a numerical example.
Field test was conducted in Chungbuk province to evaluate the soil fertility using landscape and soil attributes by application of geographic information system(GIS) in 48 tobacco fields during 2 years(1996 ; 23 fields, 1997 ; 25 fields). The soil fertility factors and fertilizer effects were estimated by twenty five independent variables including 13 chemical properties and 12 GIS databases. Twenty five independent variables were classified by two groups, 15 quantitative indexes and 10 qualitative indexes and were analyzed by multiple linear regression (MLR) of SAS, REG and GLM models. The estimation model for evaluation of soil fertility and fertilizer effect was made by giving the estimate coefficient for each quantitative index and for each group of qualitative index significantly selected by MLR. Estimation for soil fertility factors and fertilizer effects by independent variables was better by MLR than single regression showing gradually improvement by adding chemical properties, quantitative indexes and qualitative indexes of GIS. Consequently, it is assumed that this approach by MLR with quantitative and qualitative indexes was available as an evaluation model of soil fertility and recommendation of optimum fertilization for tobacco field.
In this paper, we analyze the effects of scaling factors on the performance of a fuzzy controller. The quantitative relation between input and output variables of a fuzzy controller is obtained by using a quasi-linear fuzzy model. And an approximate transfer function of a fuzzy controller is derived from the comparison of fuzzy controller with the conventional PID controller. Then we analyze the effects of scaling factor using this approximate transfer function and root locus method.
Purpose - This study explored factors of online education that affect student dissatisfaction and learning effectiveness in higher education during the COVID-19 pandemic. Research design, data, and methodology - This study combined qualitative and quantitative designs. The qualitative part of this study involved in-depth interviews using a criteria-based purposive sampling technique. The quantitative part of this study consisted of an online survey. Results - The qualitative results revealed that students faced significant problems related to online learning, including a lack of learning environment, interaction, and support from the school. The quantitative results indicated that the effects of transitioned-online courses on student dissatisfaction were higher with student support, the interaction between students and instructors, online learning environment, and course organization and evaluation based on the order, while the effects on learning effectiveness were higher with the online learning environment, interaction between students and instructors, course organization and evaluation, and student support based on the order. Conclusion - The results implied that online learning in the era of the COVID 19 pandemic negatively affects student satisfaction and learning effectiveness. Policymakers and school leaders should improve students' satisfaction and learning effectiveness when confronted with the pandemic. Better policies should be adopted to improve better way of teaching in the era of COVID19.
This study examined the use of Facebook in United Arab Emirates. There were two objectives of this study. The first purpose was to identify the motive for the use of Facebook among people in U.A.E. This study conducted the survey using both qualitative and quantitative methods. One hundred eighty-three working people were used from the survey. Thirty-five questions identified from the interviews were used for the questionnaire design in quantitative method. Factor analysis showed six factors namely usefulness, usage, reliability, making new friends, ethical issue and openness of information. The total variance explained by all the factors was fifty-two percent. This study also examined the demographic variables whether they would play an important role in using the social network site. The study included two more variables, income and married status, which were not frequently examined by previous studies. MANOVA showed statistical significant differences (p < .01) across six factors. ANOVA results showed that gender variable affected only the factor of openness of information. Males were more likely to share their information compared to females. Income variable affected all the factors except the openness of information. The results showed that high-income people had the highest meanscores on three factors (usage, reliability, making new friends) while low-income people had the highest means on usefulness and ethical factors.Marital status had significant effects on usefulness, reliability, and ethical factors. Married people had the low scores on reliability and ethical factors. Lastly, education variable had no effect on all the factors examined.
Song hwang, Myung-Hee;Rick Petosa;Yeagley, Kathleen-Lux
Korean Journal of Health Education and Promotion
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v.3
no.1
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pp.99-111
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2001
Adolescent psychosocial smoking prevention programs have been successful, but limited in the magnitude of program effects on the reduction of smoking behaviors. This is primarily due to the mixed results of independent studies with program variations. This systematic, quantitative research synthesis is designed to identify program key factors that are likely to increase program effects. The present study examined school-based psychosocial smoking prevention programs (1978-1997)among students in grades 6 to 12 in the United States. Theoretical formulations in this analysis of mediating effects posit that program impact on knowledge and/ or skills is associated with less smoking behaviors among program participants. Knowledge factors investigated in this study included health effects, social consequences, social influences, and social norms. Skill factors included affective skill, self-efficacy, assertiveness, self-control, problem solving, and refusal skill. The findings from this study highlight the importance of social consequences knowledge factor and assertive communication skill factor in decreasing adolescent smoking behaviors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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