The purpose of this study is to develop and validate a scale of vicarious trauma for sexual violence counselors. To this end, the concept of composition and preliminary questions of the vicarious trauma of sexual violence counselors were selected through the analysis of a content of individual interviews of sexual violence counselors and the precedent theory. Then, preliminary scale was developed after expert's evaluation of the validity of the contents. Next, as a result of a confirmatory factor analysis on the preliminary scale of 349 sexual violence counselors with experience in consulting sexual violence clients, it is confirmed that the conformity of five-factor structure was found to be favorable. As a result of convergent and discriminative validity analysis, it was confirmed that the developed scale is a reasonable tool for measuring vicarious trauma of sexual violence counselors by showing proper correlation with Secondary Traumatic Stress Scale, Counselor Burnout Inventory and Inventory of Countertransference Behavior. Furthermore, as a result of correlation analysis between professional identity and Belief in a Just World, it confirmed that it has predictive validity of the scale by indicating a high negative correlation. Furthermore, the relationship between the scale of vicarious trauma of sexual violence counselors and career background was analyzed. Finally, based on the results of this study, the significance and limitations of this study and the direction of future research were discussed.
This study aims to explore how the effects of the perceived social presence on trust and live chat adoption intention vary with the types of live chats in e-commerce context. As technology develops, live chat with the seller in e-commerce is rapidly replaced by AI-assisted live chat called chat-bot. However, it is not well known how the buyers perceive the difference between the chat with seller and the chat-bot. This study therefore proposes first, the perceived social presence toward the seller will influence trust and the live chat adoption. Second, the effects of social presence will be stronger when using live chat with seller than using chat-bot. To validate, we collect data from 232 e-commerce users and confirm the first proposition. However, the higher level of the social presence effect of live chat with seller is not clearly revealed. This study is expected to provide researchers and managers who are interested in AI-based chatbots with useful theoretical and practical implications.
Recently, United States Geological Survey (USGS) distributed Landsat 8 Collection 2 Level 2 Science Product (L2SP). This paper aims to derive land surface temperature from L2SP and to validate it. Validation is made by comparing the land surface temperature with the one calculated from Landsat 8 Collection 1 Level 1 Terrain Precision (L1TP) and the one from Automated Synoptic Observing System (ASOS). L2SP is calculated from Landsat 8 Collection 2 Level 1 data and it provides land surface temperature to users without processing surface reflectance data. Landsat 8 data from 2018 to 2020 is collected and ground sensor data from eight sites of ASOS are used to evaluate L2SP land surface temperature data. To compare ground sensor data with remotely sensed data, 3×3 grid area data near ASOS station is used. As a result of analysis with ASOS data, L2SP and L1TP land surface temperature shows Pearson correlation coefficient of 0.971 and 0.964, respectively. RMSE (Root Mean Square Error) of two results with ASOS data is 4.029℃, 5.247℃ respectively. This result suggests that L2SP data is more adequate to acquire land surface temperature than L1TP. If seasonal difference and geometric features such as slope are considered, the result would improve.
The purpose of this study was to investigate the effect of worker's innovative organizational culture on organizational commitment in companies. The research data were used from the fourth year (2011) to the seventh year (2017) of the HCCP (Human Capital Corporate Panel), and 207 companies were subject to the final analysis except for missing values. To statistically validate the research model, we utilize the SPSS 26.0 and AMOS 21.0 programs to perform Latent Growth Modeling analysis. The results of the study are as follows. First, both the innovative organizational culture and organizational commitment of companies have been shown to continue to decline over time. Second, the initial value of innovative organizational culture has been shown to have a significant impact on the initial value of organizational commitment. On the other hand, the initial value of innovative organizational culture has no significant effect on the rate of change in organizational commitment. Third, the rate of change in innovative organizational culture has been shown to have a significant impact on the rate of change in organizational commitment. Based on these findings, we present practical measures to enhance the importance of innovative organizational culture along with its implications.
Cho, Kyung Hyun;Kang, Chung-Min;Jung, Hoi-In;Lee, Tae Yang;Song, Je Seon
Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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v.49
no.1
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pp.65-75
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2022
The aim of this study was to evaluate QLF (quantitative light-induced fluorescence) technology for the caries detection in primary teeth and validate the relationships between the cavity volume of carious lesions and QLF analysis results. Total 125 tooth surfaces include 53 occlusal surfaces, and 72 proximal surfaces were investigated with the portable QLF device for detection of dental caries in primary molars. Micro-CT radiograph was also performed to classify carious lesions and calculate the cavity volume. QLF showed good accuracy and reliability (sensitivity 0.75 - 0.94, specificity 0.82 - 0.95, and AUROC 0.88 - 0.98) for the caries detection in primary teeth except 𝚫R average results of proximal caries which showed relatively low values. Statistically significant relationships were found between 𝚫F average, QS-Index and the cavity volume according to Spearman rank-order correlation coefficients (r = 0.805 - 0.832, p < 0.001). QLF detection method would be a harmless and reliable way for children to diagnose dental caries without the concern about radiation exposure.
Computer and Internet information technologies(ICTs) have changed the modern service industry and people's life style. In particular, the global spread of COVID-19 has attracted more attention to contact service types such as self-service technology. With the increase in labor costs and the enhancement of consumer self-awareness, more and more companies transfer part of their work to customers through their own service technology. This study seeks to answer the following questions. (1) Do technology difficulty and safety perception affect customer value recognition in the self-service technologies? (2) Does customer value recognition influence the intention to use such technologies continuously? This study conducted an empirical analysis with 327 samples to validate the influence of self-service characteristics(technology difficulty and safety perception) on customer value recognition and continuous utilization intentions. Also, it analyzes the moderating effects of age and frequency of use on the relationship between self-service characteristics and customer value recognition. The study results show that the technology difficulty does not affect the customer's perceived value recognition; and the higher the customer's value recognition, the higher the intention of continuous use.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.6
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pp.834-841
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2022
Recently, applying artificial intelligence technologies in various fields of production has drawn an upsurge of research interest due to the increase for smart factory and artificial intelligence technologies. A great deal of effort is being made to introduce artificial intelligence algorithms into the defect detection task. Particularly, detection of defects on the surface of metal has a higher level of research interest compared to other materials (wood, plastics, fibers, etc.). In this paper, we compare and analyze the speed and performance of defect classification by combining machine learning techniques (Support Vector Machine, Softmax Regression, Decision Tree) with dimensionality reduction algorithms (Principal Component Analysis, AutoEncoders) and two convolutional neural networks (proposed method, ResNet). To validate and compare the performance and speed of the algorithms, we have adopted two datasets ((i) public dataset, (ii) actual dataset), and on the basis of the results, the most efficient algorithm is determined.
Objectives: This study aimed to develop and assess the content validity and internal consistency of a questionnaire on the feasibility of mobile dietary self-monitoring applications. Methods: We developed a feasibility questionnaire to assess the overall usage, convenience, usefulness, and satisfaction of mobile dietary applications. The initial draft of the questionnaire contained 17 items with yes/no, multiple-choice, and open-ended questions and 52 items on 5-point Likert scales. To validate the content, ten experts evaluated the relevance of the items for each subscale using a 5-point scale. We calculated the item-level content validity index (I-CVI) and scale-level content validity index (S-CVI). A total of 102 adults answered the questionnaires which reflected the experts' reviews. We conducted an exploratory factor analysis to determine the underlying structure of responses and categorized convenience, usefulness, and satisfaction. We also calculated Cronbach's alpha coefficient to examine the internal consistency of items in each subscale. Results: The S-CVI score of the items was 0.86, and we removed items with an I-CVI score of < 0.80. We combined, revised, or separated some remaining items and added one item as per the experts' comments. As a result, we included 16 items about overall usage and 42 sub-questions. Based on the responses of the 102 adults, we performed exploratory factor analysis using the principal axis method. We retained items with a factor loading of > 0.40, resulting in a final set of 35 questions (convenience: 15, usefulness: 12, satisfaction: 8 items). The Cronbach's alpha values of the three scales were 0.93, 0.91, and 0.91 for 1) usefulness, 2) convenience, and 3) satisfaction, respectively. Conclusions: We developed a feasibility questionnaire for mobile dietary self-monitoring applications and examined its content validity and internal consistency. Our questionnaire has the potential to measure the feasibility of mobile dietary self-monitoring applications.
Evapotranspiration, one of the hydrometeorological components, is considered an important variable for water resource planning and management and is primarily used as input data for hydrological models such as water balance models. The FAO56 PM method has been recommended as a standard approach to estimate the reference evapotranspiration with relatively high accuracy. However, the FAO56 PM method is often challenging to apply because it requires considerable hydrometeorological variables. In this perspective, the Hargreaves equation has been widely adopted to estimate the reference evapotranspiration. In this study, a set of parameters of the Hargreaves equation was calibrated with relatively long-term data within a Bayesian framework. Statistical index (CC, RMSE, IoA) is used to validate the model. RMSE for monthly results reduced from 7.94 ~ 24.91 mm/month to 7.94 ~ 24.91 mm/month for the validation period. The results confirmed that the accuracy was significantly improved compared to the existing Hargreaves equation. Further, the evaporative demand drought index (EDDI) based on the evaporative demand (E0) was proposed. To confirm the effectiveness of the EDDI, this study evaluated the estimated EDDI for the recent drought events from 2014 to 2015 and 2018, along with precipitation and SPI. As a result of the evaluation of the Han-river watershed in 2018, the weekly EDDI increased to more than 2 and it was confirmed that EDDI more effectively detects the onset of drought caused by heatwaves. EDDI can be used as a drought index, particularly for heatwave-driven flash drought monitoring and along with SPI.
Kim, Si Hyeong;Lim, Sujeong;Shin, Jiyoung;Lee, Deok Hee;Lee, Dong Hun
Korean Journal of Culture and Social Issue
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v.26
no.3
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pp.195-220
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2020
The purpose of this study was to validate the Korean version of the post-traumatic growth inventory-expanded(K-PTGI-X), which has been widely used to assess posttraumatic growth. The PTGI-X is a measure of the addition of the items to measure the existential growth as the need for modification to the factors of the 'increase of spiritual interest' in the existing PTGI is suggested. We examined the factor structure, reliability, and validity of a Korean version of the PTGI-X among 625 Korean adults who have experienced trauma events. First, EFA confirmed the appropriate PTGI-X factor structure and found that the 4-factor structure was the most appropriate. Next, as a result of CFA, it was found that the model to which correlation between items was added to the 4-factor model was good. Next, testing internal consistency, CR, and AVE of the K-PTGI-X showed that PTGI-X's items are reliable. Also, we tested the concurrent validity and discriminative validity. All of the K-PTGI-X scales significantly correlated with measures of deliberate rumination and core-belief except for the intrusive rumination. Finally, to add an understanding of K-PTGI-X, t-test according to demographic variables was conducted. Recommendations for future research and implications were discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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