The study purpose was to test the validity and reliability of the Korean version of the Revised Stress Appraisal Measure (RSAM) to assess stress appraisal in undergraduate students. Internal consistency reliability, construct and criterion validity were calculated using IBM SPSS Statistics 21 and AMOS 21 program. Survey data were collected from a convenience sample of 296 undergraduate students enrolled in five universities in G city and C area, South Korea. The Korean version of RSAM categorized into 5 factors explaining 68.4% of the total variance. The model of five subscales was validated by confirmatory factor analysis (p<.001, Goodness of Fit Index, Adjusted Goodness of Fit Index, Normed Fit Index, Comparative Fit Index >.08, Root Mean Square Error of Approximation=.056). In criterion validity, the scores for the scale were significantly correlated with the Perceived Stress Scale-Korean. Cronbach's alpha coefficient for the 19 items was .73~.89. The Korean RSAM showed satisfactory construct and criterion validity and reliability. Thus it may be an appropriate instrument for measuring stress appraisal in Korean university students.
Five years have passed since the first set of environmental samples was taken in 2011 to represent various ecosystems which would help future generations lead back to the past environment. Those samples have been preserved cryogenically in the National Environmental Specimen Bank(NESB) at the National Institute of Environmental Research. Even though there is a strict regulation (SOP, standard operating procedure) that rules over the whole sampling procedure to ensure each sample to represent the sampling area, it has not been put to the test for the validation. The question needs to be answered to clear any doubts on the representativeness and the quality of the samples. In order to address the question and ensure the sampling practice set in the SOP, many steps to the measurement of the sample, that is, from sampling in the field and the chemical analysis in the lab are broken down to evaluate the uncertainty at each level. Of the 8 species currently taken for the cryogenic preservation in the NESB, pine tree samples from two different sites were selected for this study. Duplicate samples were taken from each site according to the sampling protocol followed by the duplicate analyses which were carried out for each discrete sample. The uncertainties were evaluated by Robust ANOVA; two levels of uncertainty, one is the uncertainty from the sampling practice, and the other from the analytical process, were then compiled to give the measurement uncertainty on a measured concentration of the measurand. As a result, it was confirmed that it is the sampling practice not the analytical process that accounts for the most of the measurement uncertainty. Based on the top-down approach for the measurement uncertainty, the efficient way to ensure the representativeness of the sample was to increase the quantity of each discrete sample for the making of a composite sample, than to increase the number of the discrete samples across the site. Furthermore, the cost-effective approach to enhance the confidence level on the measurement can be expected from the efforts to lower the sampling uncertainty, not the analytical uncertainty. To test the representativeness of a composite sample of a sampling area, the variance within the site should be less than the difference from duplicate sampling. For that, a criterion, ${i.e.s^2}_{geochem}$(across the site variance) <${s^2}_{samp}$(variance at the sampling location) was proposed. In light of the criterion, the two representative samples for the two study areas passed the requirement. In contrast, whenever the variance of among the sampling locations (i.e. across the site) is larger than the sampling variance, more sampling increments need to be added within the sampling area until the requirement for the representativeness is achieved.
In order to provide a basic information to locate the sensor of remote-indicating magnetic compass onboard, an empirical model for the over-all ship's magnetism was developed based on the periodicity of the observed magnetic field around the vessels. The values of model parameters were determined by least-square method and optimum numbers of them were fixed using Akaike's information criterion theory, and also an approximation method to determine parameter was proposed based on the symmetrical characteristic of observed data versus ship's length. The confidence level of the newly developed models was tested by analysis of variance method. The agreement between the modelled and real values was found to be remarkably accurate.
Purpose: This study was done to develop a cell phone addiction scale for Korean adolescents. Methods: The process included construction of a conceptual framework, generation of initial items, verification of content validity, selection of secondary items, preliminary study, and extraction of final items. The participants were 577 adolescents in two middle schools and three high schools. Item analysis, factor analysis, criterion related validity, and internal consistency were used to analyze the data. Results: Twenty items were selected for the final scale, and categorized into 3 factors explaining 55.45% of total variance. The factors were labeled as withdrawal/tolerance (7 items), life dysfunction (6 items), and compulsion/persistence (7 items). The scores for the scale were significantly correlated with self-control, impulsiveness, and cell phone use. Cronbach's alpha coefficient for the 20 items was .92. Scale scores identified students as cell phone addicted, heavy users, or average users. Conclusion: The above findings indicate that the cell phone addiction scale has good validity and reliability when used with Korean adolescents.
In this paper, a new multirate optimal finite impulse response (FIR) filter is proposed for the signal reconstruction in the nosy filter bank systems. The multirate optimal FIR filter replaces the conventional synthesis filters and the Kalman synthesis filter. First, the generic linear model is derived from the multirate state space model for an autoregressive (AR)input signal. Second, the multirate optimal FIR filter is derived from the multirate generic linear model using the minimum variance criterion. This paper also provides numerical examples and results. The simulation results illustrate that the performance is improved compared with conventional synthesis filters and the proposed filter has advantages over the Kalman synthesis filter.
The purpose of this study was to validate translated Multidimensional Assessment of Fatigue(MAF) scale. The scale is a 16-item scale that measures four dimensions of fatigue : severity, distress, impact, timing. Fourteen items are numerical rating scales and 2 items have multiple choice responses. Data were collected from the 137 patients with rheumatoid arthritis after content validation. Criterion validity was tested by correlation coefficient with Piper Fatigue Scale, which resulted in 0.7573(p<.0000). Construct validity was tested by item analysis and factor analysis. Corrected item-total correlation coefficients were 0.63-0.88. And factor analysis showed 2 factors : fatigue degree factor and fatigue impact factor. These two factors explained 73.5% of total variance. Reliability of internal consistency was 0.96 in Cronbach's alpha. Further validation study is necessary in each factor in other settings with other subjects.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.13
no.2
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pp.87-95
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2002
In this paper we consider optimal designs of partially accelerated life testing which is devised for multi-component mixed systems with the considerably long lifetime. Test items are run at both use condition and accelerated condition until a specified censoring time. The optimal criterion for the sample-proportion allocated to accelerated condition is to minimize asymptotic variance of the maximum likelihood estimators of the acceleration factor and hazard rates.
Spatial estimation of environmental variables has been regarded as an important preliminary procedure for decision-making. A minimum variance criterion, which has often been adopted in traditional kriging algorithms, does not always guarantee the optimal estimates for subsequent decision-making processes. In this paper, a geostatistical framework is illustrated that consists of uncertainty modeling via stochastic simulation and risk modeling based on loss functions for the selection of optimal estimates. Loss functions that quantify the impact of choosing any estimate different from the unknown true value are linked to geostatistical simulation. A hybrid loss function is especially presented to account for the different impact of over- and underestimation of different land-use types. The loss function-specific estimates that minimize the expected loss are chosen as optimal estimates. The applicability of the geostatistical framework is demonstrated and discussed through a case study of copper mapping.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.34
no.1
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pp.23-31
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2008
This paper presents accelerated degradation test plans considering adoption of tightened critical values. Under arandom coefficient degradation rate and log-linear acceleration models, the asymptotic variance of an estimatorfor a lifetime quantile at the use condition as the optimization criterion is derived where the degradation ratefollows a lognormal and Reciprocal Weibull distributions, respectively and then the low stress level andproportions ofunits allocated to each stress level are determined. We also show that the developed test plans canbe applied to the multiplicative model with measurement error.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.9
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pp.892-902
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2009
An efficient sequential optimization approach for metamodel was presented by Choi et al. This paper describes a new approach of the multilevel optimization method studied in Refs. [2] and [20,21]. The basic idea is concerned with multilevel iterative methods which combine a descent scheme with a hierarchy of auxiliary problems in lower dimensional subspaces. After fitting a metamodel based on an initial space filling design, this model is sequentially refined by the expected improvement criterion. The advantages of the method are that it does not require optimum sensitivities, nonlinear equality constraints are not needed, and the method is relatively easy to understand and use. As a check on effectiveness, the proposed method is applied to an engineering example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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