Kwon, Na Yeon;Kim, Jang Il;Dollein, Richard;Seo, Weon Joon;Jung, Yong Gyu
International journal of advanced smart convergence
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v.2
no.1
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pp.36-41
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2013
Decision-making is to extract information that can be executed in the future, it refers to the process of discovering a new data model that is induced in the data. In other words, it is to find out the information to peel off to find the vein to catch the relationship between the hidden patterns in data. The information found here, is a process of finding the relationship between the useful patterns by applying modeling techniques and sophisticated statistical analysis of the data. It is called data mining which is a key technology for marketing database. Therefore, research for cluster analysis of the current is performed actively, which is capable of extracting information on the basis of the large data set without a clear criterion. The EM and K-means methods are used a lot in particular, how the result values of evaluating are come out in experiments, which are depending on the size of the data by the type of distance-based and probability-based data analysis.
Data envelopment analysis is a relatively new data oriented approach to evaluate the performance of a set of peer entities called decision making units which convert multiple inputs into multiple outputs. It has been extensively applied in performance evaluation and benchmarking entities such as hospitals, universities, cities, courts, and business firms. This study provides the evaluating results of the operational efficiencies of local universities using a DEA approach. In addition, we explore the difference of the efficiency between regional flagship national universities and non-flagships.
The purpose of this study is to develop a growth prediction model that can predict growth and development information influencing the production of citrus fruits: the growth model algorithm that can predict floral leaf ratio, number of fruit sets, fruit width, and overweight depending on the main period of growth and development with consideration of the applied weather factors. Every year, large scale of manpower was mobilized to investigate the production of outdoor-grown citrus fruits, but it was limited to recycling the data without an observation supporting system to systemize the database. This study intends to create a systematical database based on the basic data obtained through the observation supporting system in application of an algorithm according to the accumulated long term data and prepare a base for its continuous improvement and development. The importance of the observed data is increasingly recognized every year, and the citrus fruit observation supporting system is important for utilizing an effective policy and decision making according to various applications and analysis results through an interconnection and an integration of the investigated statistical data. The citrus fruit is a representative crop having a great ripple effect in Jeju agriculture. An early prediction of the growth and development information influencing the production of citrus fruits may be helpful for decision making in supply and demand control of agricultural products.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.32
no.4
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pp.25-37
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2009
This Study constructs a dashboard system to synthetically and systematically monitor national R&D information based on data warehouse. Managing the national R&D statistics and trend is important since it provides data for policies and decision making for national R&D. Many agencies related to national R&D information collect the basic R&D statistic data which provides the basis of logical decision making and R&D policies. The data has not well been used. The data has not been consistently collected nor managed. The raw data has not been organized nor processed to meet various demands. The needs has been arisen for a consistent national R&D monitoring system to increase the relevance, accessibility and efficiency of data for various users. This study selects 25 key indicators based on the user requirements and designs data warehouse for supporting the indicators using star schema. The dashboard system is developed in this study provides the infrastructure of monitoring national R&D information and analytic environment of supporting statistical analysis and time-series data analysis.
The purpose of this study is to investigate effects of source credibility of political youtubers on attitude toward contents and politicians/political party and political decision making. The total number of 326 responses from online survey were analyzed. Results indicate that three factors of source credibility, similarity, charisma, and expertise positively affected attitude toward political contents on youtube in statistical significance. Five attributes of source credibility, familiarity, charisma, similarity, attractiveness, and trustworthiness positively affected attitude toward political youtube contents and politicians/political parties. Furthermore, attitude toward contents and politicians/political parties significantly increased voting intention to politicians/political parties.
Huijin SEOK ;Jiwon LEE ;Eunjeong SONG ;Jeongmin LEE
Educational Technology International
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v.24
no.2
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pp.169-202
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2023
This study aims to develop instructional design strategies included in educational programs that can effectively improve the educational data literacy of pre-service teachers. We used the design and development model proposed by Richey and Klein and investigated its internal and external validity. Internal validity assessment involved the input of five experts who evaluated the initial instructional strategies. We conducted an educational data literacy education program with 29 pre-service teachers from Korean colleges and graduate schools for external validity. The effectiveness of the program was verified by the Wilcoxon Rank Sum Test, which revealed a meaningful statistical difference between Wilcoxon Rank Sum Test post-scores after the four weeks of online classes. Therefore, this study developed instructional strategies followed by the steps of data-based decision-making: the final instructional strategies encompass 21 strategies, categorized for implementation before, during, and after classes, accompanied by 38 detailed guidelines. This approach bears notable significance as it encapsulates actionable and effective instructional strategies thoughtfully tailored to the unique circumstances and educational setting of the field, as well as the specific characteristics and requirements of the learners.
Purpose - The research aimed to reveal real decisional behavioral of management institutes in India for social media marketing usage, and analyses of empirical elements of social media consumption pattern. Research design, data, and methodology - The investigation was based around a research methodology using quantitative analysis with appropriate statistical techniques on random surveys of consumers, detailed exploratory and confirmatory factor analyses are applied to assess the empirical validity of the model and multiple regression employed using R studio edition to validate the reliability of the developed models. Results - A new conceptual framework is proposed - the management institutions decision model, providing a tool for effective and more focused decision-making strategies for developing better utilization techniques for social media. Management institutions have different requirements based upon objectives and resources available. The evidence suggests that the administrators need to be more aware of consumer indicators when targeting and designing social media marketing strategy. Conclusions - The research was based on samples and not the entire population of target consumers, providing limitations. As an inferential statistical method was chosen, the results might be susceptible to inaccuracy. The model developed from different age users, thereby providing rich perspectives into social media usage pattern.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.50
no.6
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pp.27-35
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2008
This study aims to estimate the optimal probability distribution of daily electricity generation by wind power, in order to contribute in rural green-village planning. Wind power generation is now being recognized as one of the most popular sources for renewable resources over the country. Although it is also being adapted to rural area for may reasons, it is important to estimate the magnitudes of power outputs with reliable statistical methodologies while applying historical daily wind data, for correct feasibility analysis. In this study, one of the well-known statistical methodology is employed to define the appropriate statistical distributions for monthly power outputs for specific rural areas. The results imply that the assumption of normal distributions for many cases may lead to incorrect decision-making and therefore lead to the unreliable feasibility analysis. Subjective methodology for testing goodness of fit for normal distributions on all the cases in this study, provides possibilities to consider the other various types of statistical distributions for more precise feasibility analysis.
This study intended to understand the factors influencing the utilization of charged retirement home services for the elderly by stage of discision making. At the same time the purpose of the study is also to present the results of this study as data for the expectation of the demand. The subject of this study was non-utilizer (635 persons) and utilizer (62 persons) of charged retirement home services over the age of sixty. Non-utilizer was selected by random sampling in urban and rural area, and utilizer was investigated by census survey in the three charged retirement home. The research method was interview survey by questionaire. The questionaire was composed of 59 items, 25 variables, 5 components. The research model was to add Andersen's Prediction Model. The components were predisposing component, enabling component, need component, actualizing component, psychologic component. The results of this study were as follows. 1)In the stage of recognizing the residence problem, the recognizer were 76.7% (487 persons) of all the non-utilizer. The factors of influencing were property (B=-4.1E-05), solidarity with children (B=-.1070), house satisfaction (B=-.2517), need of charged retirement home (B=.2614). 2)In the stage of selecting an altenative as utilizing of charged retirement home services, the selecter were 41.1% (261 persons) of all the non-utilizer. The factors of influencing were perception of charged retirement home (B=.2790), need of charged retirement home (B=.2971). 3)In the stage of decion-making, the decider were 29.6% (188 persons) of all the non-utilizer. The factor of influencing was need of charged retirement home (B=.3570). 4)In the stage of the actualization, the factors of influencing were charge ability of utilization (B=.1025), significant others (B=.1868). The upper results were implemented by using the statistical methods of frequency, t-test, $$\chi$^{2}$-test, multiple logistic regression ( and P 〈 .05 ).
The notion of System of Systems (SoS), which is composed by many independent systems (i.e., Constituent Systems, CS), has emerged in various domains including social infrastructure. It is widely expected that complex requirements, which cannot be achieved in each CS-level, will be achieved in an SoS-level. While verification of SoS-level goal achievement is one of the most important problems, concrete case studies on SoS modeling and verification are still rare. In this paper, we focus on the fact that each CS performs an action for its own purpose by its own decision-making mechanism. We propose a novel Action-Benefit-Cost (ABC) SoS model which caters to the independent decision-making mechanisms of CSs. Using an abstract SoS example, this proposal provides a case study for the modeling and quantitative verification of the ABC SoS model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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