Journal of The Korean Association of Information Education
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v.14
no.3
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pp.319-328
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2010
Computer programming education gives students a chance to use computers independently and actively. This plays a very positive role in acquiring higher cognitive skills such as mathematical skills and creative logical thinking. Thus the purpose of this study is to measure the degrees of students' problem-solving abilities using MCU programming kits based on the ICT Education Guide. The experiment confirms that programming classes using MCU kits have a more positive effect on the students problem-solving abilities than do those using the existing computer textbooks. The sub-constituents of problem-solving abilities - problem recognition, information gathering, analysis, diffuse thinking, decision-making, planning, execution, evaluation and feedback - also show significant statistical differences. Therefore, we can conclude that programming classes using MCU kits are very effective in advancing problem-solving abilities.
Purpose: This study was conducted to identify the differences by the stages of change in exercise behaviors of caregivers based on Transtheoretical Model. Methods: The subjects were consisted of randomly chosen 105 caregivers working in a nursing home. The collected data were analyzed with descriptive statistics, chi-square test, ANOVA and Duncan test using IBM SPSS Statistics 19. Results: The results showed that in the stages of exercise behaviors, there were most participants in contemplation stage with 24.7%, followed by 22.8% in preparation, 21.9% maintenance, 19.0% action and 11.4% pre-contemplation. As for the process of change by the stages of change in exercise behaviors, it showed statistically significant differences in behavioral strategies (F=7.64, p<.001). In decisional balance, pros (F=3.75, p=.007) showed statistical significance, with higher pros in all stages except pre-contemplation. Self-efficacy was also statistically significant (F=6.25, p<.001), especially in the maintenance stage. Conclusion: This study suggested that in order to encourage caregivers to exercise, a strategic intervention to reinforce the process of change, recognition of positive decision-making and promotion of self-efficacy in exercise behaviors should be developed.
This paper presents a two-phase quantitative framework to aid the decision making process for effective selection of an efficient freight logistics hub from 8 alternatives in Thailand on the North-South economic corridor. Phase 1 employs both multiple regression and Pearson Feature selection to find the important criteria, as defined by logistics hub score, and to reduce number of criteria by eliminating the less important criteria. The result of Pearson Feature selection indicated that only 5 of 15 criteria affected the logistics hub score. Moreover, Genetic Algorithm (GA) was constructed from original 15 criteria data set to find the relationship between logistics criteria and freight logistics hub score. As a result, the statistical tools are provided the same 5 important criteria, affecting logistics hub score from GA, and data mining tool. Phase 2 performs the fuzzy stochastic AHP analysis with the five important criteria. This approach could help to gain insight into how the imprecision in judgment ratios may affect their alternatives toward the best solution and how the best alternative may be identified with certain confidence. The main objective of the paper is to find the best alternative for selecting freight logistics hub under proper criteria. The experimental results show that by using this approach, Chiang Mai province is the best place with the confidence interval 95%.
Objective : Having a reliable and reproducible measurement technique to measure the sagittal contour in vertebral fractures is paramount to clinical decision making. This study is designed to determine the most reliable measurement technique in osteoporotic vertebral compression fracture. Methods : Fifteen lateral radiographs of thoracic and lumbar fractures were selected and measured on two separate occasions by three spine surgeons using six different measurement techniques [Centroid, Harrison Posterior Tangent Methods and 4 different types of modified Cobb method]. The radiograph quality was assessed and the center beam location was determined. Statistical analysis including ANOVA for repeated measures was carried out using the SAS software [v 8.0]. Results : The inter and intraobserver variance of the Cobb method 4 and Harrison posterior tangent method were significantly lower than the other four methods. The intraobserver correlation coefficients were the most consistent using the Cobb method 4 [0.982]. which was followed by the Harrison posterior tangent [0.953] and Cobb methods 1 [0.874]. The intraobserver agreement [% of repeated measures within 5 degrees of the original measurement] ranged from 42% to 98% for each technique for all three observers, with the Cobb method 4 showing the best agreement [97.8%] followed by the Harrison posterior tangent method [937%]. Conclusion : The Cobb method-4 and Harrison posterior tangent methods, when applied to measuring the kyphosis, are reliable and have a similar small error range. The Cobb method 4 shows the best overall reliability. However, the centroid method and Cobb method using a fractured endplate do not produce an accurate result due to inter and intraobserver differences in determining the baseline.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.7
no.3
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pp.149-157
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2002
Todays, electronic commerce(EC) results to the revolution and new paradigm of business, more and more Web-based EC applications have emerged. But, it's web systems should be satisfied by customers and it should be successful to buying some goods in virtual stores with easy to use. The usability and acceptance of the EC web system is one of the key factors in the successful construction of EC system. In this paper, we considered the characteristics of information search and decision making process in the design of EC web system to be used easily and to be more acceptable to customers. On the basis of these characteristics, we could classified with the activities of the process of buying in the domestic web systems. And, the log files of experimental tasks were analyzed by the statistical method of data mining. As the these results, the important factors of the process of buying could be summarized, 5 user groups could be seen in EC customers, and the usage patterns of these groups were described. These results could be very useful to design user-oriented EC web system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.11
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pp.241-254
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2013
The purpose of this study is to analyse the effects of social network service on the collaborative learning. Four groups were categorized depending on the use of different types of the social network services - Kakao Talk, Facebook, both Kakao Talk and Facebook, and unused group. A preliminary test revealed that there was no difference in mobile efficacy, career decision making self-efficacy, course interest among the four groups. In the post test, the groups that used either Kakao Talk group or the group that used both Kakao Talk and Facebook retained significantly higher average score in team collaboration scale than Facebook group and unused group. The analysis of the messages in Facebook exhibited that the group used both Kakao Talk and Facebook generated larger number of messages, read, replies, clicks of "good" than the groups used only Facebook. These results strongly support the statistical significance.
With the advancement of big data analysis, artificial intelligence, machine learning, etc., data analytics technology has developed to help with optimal decision-making. However, in certain areas, the lack of data restricts the use of these techniques. For example, real estate related data often have a long release cycle because of its recent release or being a non-liquid asset. In order to overcome these limitations, we studied the scalability of the existing time series through the TimeGAN model. A total of 45 time series related to weekly real estate data were collected within the period of 2012 to 2021, and a total of 15 final time series were selected by considering the correlation between the time series. As a result of data expansion through the TimeGAN model for the 15 time series, it was found that the statistical distribution between the real data and the extended data was similar through the PCA and t-SNE visualization algorithms.
Kim, Kuk-Joo;Park, Sang-Woo;Baek, Jang-Woon;Park, Young-Jun
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.19
no.2
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pp.193-200
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2019
In the context of increasing threats of EMP by neighboring countries in the security situation on the Korean peninsula, EMP protection facilities are a very important means of ensuring military operational capability. These EMP protection facilities should be constructed by comprehensively judging various factors about operation units. However, Defense Military Facilities Criteria and National Technical Guideline for EMP protection require at least 80dB shielding effectiveness without considering other options. In this study, we use objective and statistical methods to refine the consideration of the required EMP protection level based on the opinions of the experts. To do this, the Delphi technique is used for this study, and the survey was conducted from 53 experts related to EMP protection standard in the military and civilian sectors. The first questionnaire investigated the appropriate level of EMP protection, and the second questionnaire analyzed the factors considered in establishing EMP protection level. As a result of the factor analysis on the opinions of the experts, it was concluded that the EMP protection requirement level should be determined by variables of METT + TC.
Customers' fixed characteristics have often been used to predict customer behavior. It has recently become possible to track customer web logs as customer activities move from offline to online. It has become possible to collect large amounts of web log data; however, the researchers only focused on organizing the log data or describing the technical characteristics. In this study, we predict the decision-making time until each customer makes the first reservation, using Airbnb customer data provided by the Kaggle website. This data set includes basic customer information such as gender, age, and web logs. We use various methodologies to find the optimal model and compare prediction errors for cases with web log data and without it. We consider six models such as Lasso, SVM, Random Forest, and XGBoost to explore the effectiveness of the web log data. As a result, we choose Random Forest as our optimal model with a misclassification rate of about 20%. In addition, we confirm that using web log data in our study doubles the prediction accuracy in predicting customer behavior compared to not using it.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.19
no.2
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pp.167-174
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2019
Protective facilities are the last means of ensuring the survivability of personnel and assets, and there is a greater amount of matters to consider than those of general buildings. However, the Defense Military Facilities Criteria and the Ministry of the Interior and Safety, Ordinance No. 20, are only considering the expected enemy threats. In this study, we use objective and statistical methods to refine the consideration of the required capacity of protection based on the opinions of the experts. Specifically, the study adopts the Delphi technique associating the experts related to 30 defense military facilities criteria. The first-round questions were open-ended, and it compiled the points to consider related to the bulletproof and explosion - proof design. The second questionnaire was applied as closed questionnaire with 7 points scale methods. As a result of the factor analysis on the opinions of the experts, it was confirmed that the protection requirement level was due to METT + TC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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