Purpose: The study was conducted to identify the relationship between subjective family class and suicidal ideation and to determine the double mediating effect of social support and sense of coherence on their relationship. Methods: Secondary analysis of data from 2015 Korean Psycho-social Anxiety which was a population-based representative was performed. Double mediating effects of social support and sense of coherence on suicidal ideation were analyzed using the PROCESS macro (model 6) with bootstrapping methods. Results: Subjective family class directly influenced social support (β=.20, p<.001) and sense of coherence (β=.10, p<.001). Subjective family class directly influenced suicide ideation (β=-.08, p<.001). Sense of coherence was directly influenced by social support (β=.28, p<.001). Suicide ideation was indirectly influenced by subjective family class through social support (β=-.22, p<.001) and sense of coherence (β=-.36, p=.001). The size of direct effect of subjective family class on suicide ideation was 0.24 and the total size of indirect effect was 0.12. Conclusion: Intervention to improve social support and sense of coherence is needed to prevent the suicide among adolescents.
This paper presents an efficient solution for a class of forbidden state problems by introducing a cyclic timed controlled marked graphs (TCMG's), a special class of timed controlled Petri nets (TCPN's) as a model of a class of discrete event systems (DES's). The state feedback control is synthesized, which is maximally permissive while guaranteeing the forbidden states will be avoided. The practical applications or tire theoretical results for an automated guided vehicle (ACV) coordination problem in a flexible manufacturing facility is illustrated.
The bimodal flocculation of cohesive sediments in water environments describes the aggregation and breakage process developing a bimodal floc size distribution with dense flocculi and floppy flocs. A two class population balance equation (TCPBE) was tested for simulating the bimodal flocculation by a model-data fitting analysis with two sets of experimental data (low and high turbulent flows) from 1-D flocculation-settling column tests. In contrast to the Single-Class PBE (SCPBE), the TCPBE could simulate interactions between flocculi and flocs and the flocculation mechanism by differential settling in a low turbulent flow. Also, the TCPBE could perform the same quality of simulation as the elaborate Multi-Class PBE (MCPBE), with a small number of floc size classes and differential equations. Thus, the TCPBE was proven to be the simplest model that is capable of simulating the bimodal flocculation of cohesive sediments in water environments and water, wastewater treatment systems.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.1
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pp.104-110
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2020
In the 4th Industrial Revolution, the competitiveness of the software industry is important, and as a solution to fundamentally secure the competitiveness of the software industry, education classes should be provided to educate high quality software personnel in educational institutions. Despite this social situation, software-related classes in universities are largely composed of competitive or individual learning structures. Cooperative learning is a learning model that can complement the problems of competitive and individual learning. Cooperative learning is more effective in improving academic achievement than individual or competitive learning. In addition, most learners have the advantage of having a more desirable self-image by having a successful experience. In this paper, we apply a pair check model, which is a type of cooperative learning, in operating system classes. In addition, the class procedure and instruction plan are designed to apply the pair check model. We analyze the test results to analyze the performance of the cooperative learning model.
Kim, Ji-Man;Kim, Hee-Moon;Jung, Bo-Young;Park, Eun-Cheol;Cho, Woo-Hyun;Lee, Sang-Gyu
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.13
no.4
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pp.1371-1376
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2012
Background: Economic status is known to be directly or indirectly related to cancer incidence since it affects accessibility to health-related social resources, preventive medical checkups, and lifestyle. This study investigates the relationship between cancer incidence and family income in Korea. Methods:Using the Korean National Health Insurance cancer registration data in 2009, the relationship between their family income class and cancer risk was analyzed. The age-standardized incidence rates of the major cancers were calculated for men and women separately. After adjusting for age, residential area, and number of family members, cancer risks for major cancers according to family income class were estimated using a logistic regression model. Results: In men, the risk of stomach cancer for Income Class 5 (lowest) was 1.12 times (95% CI 1.02-1.23) higher than that of Income Class 1 (highest), for lung cancer 1.61 times (95% CI 1.43-1.81) higher, for liver cancer 1.22 times (95% CI 1.08-1.37) higher, and for rectal cancer 1.37 times higher (95% CI 1.18-1.59). In women, the risk of stomach cancer for Income Class 5 was 1.22 times higher (95% CI 1.08-1.37) than that for Income Class 1, while for cervical cancer it was 2.47 times higher (95% CI 2.08-2.94). In contrast, in men, Income Class 1 showed a higher risk of thyroid cancer and prostate cancer than that of Income Class 5, while, in women the same was the case for thyroid cancer. Conclusions: The results show the relationship between family income and cancer risk differs according to type of cancer.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.3
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pp.215-221
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2023
If the C++ programming class, an object-oriented language capable of modeling similar to the real world, is developed as a curriculum that introduces the flipped learning model, students' active problem-solving skills can be cultivated. In this subject development case, it is significant that the flipped learning technique was applied to the programming class and was effective in improving students' active problem-solving skills. First, the lectures in the 4th session were divided into Pre-Class, In-Class, and Post-Class, and the class was conducted in a way that suggested class goals suitable for the subject and formed a team to discuss. At the end of the lecture, a follow-up survey was conducted to check whether the learners learned effectively.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.24
no.2
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pp.173-191
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2017
This study develops a new type of latent class analysis (LCA) in order to explain the associations between one latent variable and several other categorical latent variables. Our model postulates that the prevalence of the latent variable of interest is affected by another latent variable composed of other several latent variables. For the parameter estimation, we propose deterministic annealing EM (DAEM) to deal with local maxima problem in the proposed model. We perform simulation study to demonstrate how DAEM can find the set of parameter estimates at the global maximum of the likelihood over the repeated samples. We apply the proposed LCA model in an investigation of the effect of and joint patterns for drug-using behavior to violent behavior among US high school male students using data from the Youth Risk Behavior Surveillance System 2015. Considering the age of male adolescents as a covariate influencing violent behavior, we identified three classes of violent behavior and three classes of drug-using behavior. We also discovered that the prevalence of violent behavior is affected by the type of drug used for drug-using behavior.
In this paper an attempt has been made to classify Asia land cover considering climatic and vegetative characteristics. The sub-class clustering based on the 13 MODIS land cover classes (except water) over Asia was performed with the climate map and the NOVI derived from SPOT 5 VGT D10 data. The unsupervised classification for the sub-class clustering was performed in each land cover class, and total 74 clusters were determined over the study area. Via these clusters, the annual variations (from 1999 to 2007) of precipitation rate and temperature were analyzed as an example by a simple linear regression model. The various annual variations (negative or positive pattern) were represented for each cluster because of the various climate zones and NOVI annual cycles. Therefore, the detailed land cover map as the classification result by the sub-class clustering in this study can be useful information in modelling works for requiring the detailed climatic and vegetative information as a boundary condition.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.5
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pp.297-311
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2021
Around the world, there is an increasing interest in Digital Twin cities. Although geospatial data is critical for building a digital twin city, currently-established spatial data cannot be used directly for its implementation. Integration of geospatial data is vital in order to construct and simulate the virtual space. Existing studies for data integration have focused on data transformation. The conversion method is fundamental and convenient, but the information loss during this process remains a limitation. With this, standardization of the data model is an approach to solve the integration problem while hurdling conversion limitations. However, the standardization within indoor space data models is still insufficient compared to 3D building and city models. Therefore, in this study, we present a comparative analysis of data models commonly used in indoor space modeling as a basis for establishing a generic indoor space feature model. By comparing five models of IFC (Industry Foundation Classes), CityGML (City Geographic Markup Language), AIIM (ArcGIS Indoors Information Model), IMDF (Indoor Mapping Data Format), and OmniClass, we identify essential elements for modeling indoor space and the feature classes commonly included in the models. The proposed generic model can serve as a basis for developing further indoor feature models through specifying minimum required structure and feature classes.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.3
no.2
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pp.132-140
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2010
The purpose of this research is to explore the effects of the POE(Prediction-Observation-Explanation) teaching-learning model on the academic achievement and the capability of scientific inquiry of elementary school students. POE teaching-learning model is a three stage process modeling scientific inquiry : Prediction, Observation, and Explanation. This research is to see the effectiveness of the POE method in earth science class by applying this simple practical strategy out of various methods in science teaching with the purpose of improving the capability of scientific inquiry and the academic achievement of learners. The findings of the study are as follows: First, the POE strategy in science teaching-learning was found effective for the improvement of learners' scientific inquiry capability. Second, the POE strategy in science teaching-learning is effective for the improvement of learners' academic achievement in science. The findings mentioned above suggest that using the POE strategy in science class of elementary science education has significant effects on improvement of scientific academic achievement and scientific inquiry capability of learners compared with the general science teaching-learning strategy. It also shows to be highly recommendable for use in science class.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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