KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.1951-1966
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2020
Recent advancements in mobile device technology have enabled real-time positioning so that mobile patterns of people and favorable locations can be identified and related researches have become plentiful. One of the fields of research is the relationship between the object properties and the favored location to visit. The object properties of a person include personality, which is a major property jobs, income, gender, and age. In this study, we analyzed the relationship between the human personality and the preference of the location to visit. We used Spearman's Rank correlation coefficient, one of the many methods that can be used to determine the correlation between two variables. Instead of using actual data values, Spearman's Rank correlation coefficient deals with the ranks of the two data sets. In our research, the personality and the location data sets are used. Our personality data is ranked in five ranks and the location data is ranked in 8 ranks. Spearman's Rank correlation coefficient showed better results compared to Pearson linear correlation coefficient and Kendall rank correlation coefficient. Using Spearman's correlation coefficient, the degree of the relationship between the personality and the location preference is found to be 43%.
In this study, we investigated whether there is a significant relationship between the natural radiation dose rate and the cancer incidences in Korea by using a big data analysis. The natural dose rate data for this analysis were the measurement data obtained from the 171 monitoring posts of the 113 administrative districts in Korea over the 10 years from 2007 to 2016. The relative cancer incidences for this analysis were the difference in the cancer patients per hundred thousand people year-on-year in the administrative districts with the five highest and the five lowest natural gamma dose rates each year over the same period. To analyze the correlation between the two variables, Spearman's rank correlation coefficient between the two rates was derived using R, a well-known big data analysis tool. The analysis showed that Spearman's rank correlation coefficient was more than 0.05 and that the correlation between the two variables was not statistically significant.
The purpose of this study is to explore the accuracy and reliability of subjective evaluation instruments in evaluating sensibility of similar fabrics, Kendall's coefficient of concordance W (agreement among subjects) and Spearman rank correlation coefficient (reproducibility after 1 week) were used to evaluate which one is more efficient. Eight kinds of linen-like silk fabrics finished with polyurethane resin were used, Subjective evaluation instruments such as rating scale method, contrasting method against a control, rank ordering method, paired comparison and Quad analysis were used, 'Stiffness and Pliability' and 'Preference of summer fabric' were estimated, From the result of subjective stiffness and pliability, which are effective on objective properties of fabric, the rating scale method in Kendall's coefficient of concordance W and Quad analysis in Spearman rank correlation coefficient were given the highest score, From the result of subjective preference of summer fabric, which are effective on individual sensibility, contrasting method against a control in Kendall's coefficient of concordance W and Quad analysis in Spearman rank correlation coefficient revealed the highest score, Regarding the accuracy, reliability and efficiency, Quad analysis was an efficient method for subjective evaluation of linen-like silk fabrics.
본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터의 프라이버시는 보호하면서도 피어슨(Pearson) 상관계수와 스피어만(Spearman)의 순위상관계수를 안전하게 계산하는 해결책을 각각 제안한다. 분산 컴퓨팅 환경에서 마이닝(또는 데이터 분석)을 수행하기 위해서는 원본 데이터를 상대방에게 제공해야 한다. 그러나, 원본 데이터는 민감한 정보를 포함하는 경우가 많고, 이때 데이터 제공자(소유자)는 프라이버시 보호를 이유로 정확한 값을 직접 노출하기를 원하지 않는다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경의 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터는 상대방에게 공개하지 않으면서 상관관계를 계산하는 문제, 즉 안전한 상관관계 계산(SCC: Secure Correlation Computation) 문제를 정형적으로 정의한다. 그리고, 임의 행렬 기반 안전한 스칼라 곱을 사용하여 피어슨 상관계수와 순위상관계수에 대한 SCC 문제를 해결하는 방법을 각각 제안한다. 제안한 해결책이 바르게 수행함을 보이기 위해, 정확성과 안전성을 정리로 제시하고 증명한다. 또한, 실험을 통해 제안한 기법이 수행 시간 측면에서도 실용적인 방법임을 보인다.
본 연구는 한국어판 피츠버그 수면의 질 지수(PSQI-K) 도구의 신뢰도와 타당도를 검증하고 수면장애군의 최적 절단점을 탐색하기 위한 목적으로 수행되었다. 초기 성인 64명을 대상으로 PSQI-K와 Fitbit charge 3TM을 이용하여 주관적 수면의 질과 수면양상을 측정하였다. 도구의 신뢰도는 Cronbach's alpha coefficient 계수로, 도구의 타당도는 요인분석 및 PSQI-K 점수와 Fitbit tracker 간의 Spearman's rho 상관계수로 분석하였다. 연구결과, PSQI-K 점수의 Cronbach's alpha coefficient는 0.69였고, PSQI-K와 Fitbit tracker의 각 지표값과의 correlation은 0.67 이상으로 유의하였다. 수면장애군 구분을 위한 절단점은 ≥6일 때 민감도 0.93, 특이도 0.84로 가장 적합하였다. PSQI-K는 초기 성인의 수면장애군을 스크리닝함에 있어서 신뢰도와 타당도가 양호한 도구임이 확인되었다.
디지털 융합을 위한 교육은 다양한 학문과 기술들이 컴퓨터를 중심으로 융합하는 것이므로 교육 범위와 방법이 매우 상이하다. 따라서 교육 계획과 강의전략을 정형화하기 어렵기 때문에 개념적인 정보를 제한적으로 추천하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 스피어만 상관 계수를 이용하여 교육 계획과 강의 전략을 제시하기 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 학계와 산업계의 요구를 기반으로 한 정보로부터 강의 전략 연관성을 찾아 서열화하고, 사용자의 상황과 특성에 적합한 강의 전략 정보를 목록으로 제공하여, 제한적인 개념적 정보 추천의 단점을 해결한다. 성능 실험은 기존의 서비스 시스템들과 비교하여 효과성을 측정하여 정확도와 재현율로 표현하였으며, 성능 실험 결과 정확도는 90.4%, 재현율은 77.6%로 나타났다.
단지형 주거지 개발은 공동체 의식 촉진과 편의성 확보 등의 장점이 있지만, 폐쇄성이란 단점이 있다. 특히 1,000세대 이상의 대규모 아파트단지는 출입구에 입주민 전용 출입 시스템을 설치하는 등 물리적으로 단절된 형태들이 도시 공간을 더욱 폐쇄적으로 만들고 있다. 그러나 폐쇄적인 도시 공간은 소득·인종 등의 사회적 계층의 분화와 주거지 분리를 야기한다. 따라서 대규모 아파트단지가 주거지 분리와 관련 있다는 연구 가설을 제시한다. 가설 검정을 위해 먼저, 상이지수와 델타지수로 국내 광역시 주거지 격리의 추이를 살펴본다. 그 후, 주거지 분리와 대규모 아파트 단지와의 상관관계는 스피어만 상관분석으로 진행한다.
This study is the second study which was aimed to validate the Infant/ Toddler Environment Rating Scale(ITERS). The test-retest reliability included 10 infant/toddler classes among 30 national/public and private child care centers in Inchon city which had been observed in the first validation study. The Spearman's correlation coefficient for test-retest reliability was ranged from .52 to .84. In addition, two raters observed 10 family day care centers in Inchon city, where two observers independently rated each centers on the ITERS during a single visit. The Spearman's correlation coefficient for interrater reliability was ranged from.72 to .99 For the second measure of content validity, experts who were working in day care centers and who were graduate students, lecturers, or professors majoring child studies rated the appropriateness of each ITERS items for the provision of high-quality programs for infants and toddlers, using a 1(low) to 5(high) scale. The mean rating was ranged from 2.52 to 4.52. In sum, when the rating scores were analyzed by the type of child care centers, national/public child care centers have better quality than private or family child care centers.
CRUMPET과 같은 모바일 단말기 서비스 시스템은 사용자의 상황과 특성이 사용자마다 서로 달라 정보가 매우 적고 이 또한 연관성을 찾기가 매우 어렵다. 사용자의 상황과 특성에 따른 정보 선호도를 제공하기 힘든 단점과 사용자가 원하는 정확한 정보를 추천하기 어렵기 때문에 개념적인 정보를 제한적으로 추천한다. 따라서 본 논문에서는 스피어만 상관 계수를 이용하여 사용자 상황과 특성에 적합한 정보를 추천하는 시스템을 제안하였다. 사용자 정보로부터 연관성을 찾아 서열화하고 사용자의 상황과 특성에 적합한 정보를 목록으로 제공하여 제한적인 개념적 정보 추천의 단점을 해결하였다. 성능 실험은 기존의 서비스 시스템들과 비교하여 효과성인 정확도와 재현율로 측정하였으며, 성능 실험 결과 정확도는 92.3%, 재현율은 73.8%로 나타났다.
Objectives: This paper aims to serve as a useful guide for sample size determination for various correlation analyses that are based on effect sizes and confidence interval width. Materials and Methods: Sample size determinations are calculated for Pearson's correlation, Spearman's rank correlation, and Kendall's Tau-b correlation. Examples of sample size statements and their justification are also included. Results: Using the same effect sizes, there are differences between the sample size determination of the 3 statistical tests. Based on an empirical calculation, a minimum sample size of 149 is usually adequate for performing both parametric and non-parametric correlation analysis to determine at least a moderate to an excellent degree of correlation with acceptable confidence interval width. Conclusions: Determining data assumption(s) is one of the challenges to offering a valid technique to estimate the required sample size for correlation analyses. Sample size tables are provided and these will help researchers to estimate a minimum sample size requirement based on correlation analyses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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