Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.7
no.1
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pp.47-55
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1995
The purpose of this study were to identify the importance of father’s roles on children. A survey was carried out on 458(227 boys and 231 girls) 6th-graders at randomly chosen 4 elementary schools in Kwangju. Frequency, percentage, average, standard deviation and Pearson’s coefficient were checked and one-way ANOVA, Duncan’s multiple range test and multiple regression analysis were also carried out on the collected data. The results were as follows; 1. Evaluation of fathers’role performance depending on background variables ranged from 46.17 to 58.51 points(equivalent to 61.56∼78.01 points in the 100-point scale). Background variables that caused statistically significant difference were children’s sex, fathers’religion (whether they had one or not) fathers’education, monthly family income and decision-makers at home. The degrees of fathers’role performance were higher when the answerers were girls, when fathers had religions, when fathers educational level was higher, when the family income was higher, and when all family members participated in the decision-making. 2. Evaluation of children’s achievement motivation depending on background variables ranged from 77.17 to 84.34 points( equivalent to 68.90∼75.35 points in the 100-point scale). Background variables that caused statistically significant differences were children∼s sex and decision-makers at home. Children∼s achievement motivation were higher in the case of girls and when all family members participated in the decision-making. 3. When it comes to the children’s achievement motivation in relation to father’s role performance, 1)The overall aspect of fathers’ role performance caused significant differences in children’s achievement motivation. 2) The influence of fathers’role performance on children’s achievement motivation was highest in the investigation-faciliator role (${\beta}$=2.5) and then the economic role (${\beta}$=.14) and the valuetransmitter role (${\beta}$=.14). The explanative power of these variables was 22%.
In the architectural design technologies being changed recently, there is the study to develop the way that will enable the designers to get access logically to the processes of deciding the values of design factors which depend on the experience of the designers. This study, which is one part of those studies, has been carried out to develop the model that can decide the values logically for the design factors having the character that the design values are changed by the time variation out of design factors involved in the building energy saving design. As a result, the structure of the decision model which can decide the design values logically from the computer simulation that solve the problem by interpreting the real world as the probability distribution, has been established through this study. For the application and verification of these decision model, the case study has been carried out for the outdoor climate factors that stand for the design factors having the time variation.
The purpose of this study is to provide an innovative way enhancing patient satisfaction in military hospitals by analyzing the impact of shared-decision making on patient satisfaction. The survey questionnaire has been distributed for a month in two hospitals with similar goals, serving for officers and men of the armed forces, and 514 copies has been collected for the study. The study found a positive association between shared-decision making and patient satisfaction. The results of the study suggest the military hospitals should allocate their resources on the fundamental issues such as improving quality of services they provide rather than reimburse the services to compensate the service the armed forces received from private institutions.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.2
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pp.24-31
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2018
As a system complexity increases and technology innovation progresses rapidly, leasing the equipment is considered as an important issue in many engineering areas. In practice, many engineering fields lease the equipment because it is an economical way to lease the equipment rather than to own the equipment. In addition, as the maintenance actions for the equipment are costly and need a specialist, the lessor is responsible for the maintenance actions in most leased contract. Hence, the lessor should establish the optimal maintenance strategy to minimize the maintenance cost. This paper proposes two periodic preventive maintenance policies for the leased equipment. The preventive maintenance action of policy 1 is performed with a periodic interval, in which their intervals are the same until the end of lease period. The other policy is to determine the periodic preventive maintenance interval minimizing total maintenance cost during the lease period. In addition, this paper presents two decision-making models to determine the preventive maintenance strategy for leased equipment based on the lessor's preference between the maintenance cost and the reliability at the end of lease period. The structural properties of the proposed decision-making model are investigated and algorithms to search the optimal maintenance policy that are satisfied by the lessor are provided. A numerical example is provided to illustrate the proposed model. The results show that a maintenance policy minimizing the maintenance cost is selected as a reasonable decision as the lease term becomes shorter. Moreover, the frequent preventive maintenance actions are performed when the minimal repair cost is higher than the preventive maintenance cost, resulting in higher maintenance cost.
The Joint Bayesian[1] method was published in 2012. Since then, it has been used for binary classification in almost all state-of-the-art face recognition methods. However, no improved methods have been published so far except 2D-JB[2]. In this paper we propose an improved version of the JB method that considers the features of both the given face image and its mirror image. In pattern classification, it is very likely to make a mistake when the value of the decision function is close to the decision boundary or the threshold. By making the value of the decision function far from the decision boundary, the proposed method reduces the errors. The experimental results show that the proposed method outperforms the JB and 2D-JB methods by more than 1% in the challenging LFW DB. Many state-of-the-art methods required tons of training data to improve 1% in the LFW DB, but the proposed method can make it in an easy way.
Due to changes in the agricultural market environment and both overseas and domestic farming conditions, uncertainties in agricultural production and management are becoming greater. Hence, there is a stronger need for farmers to choose crops in the optimal condition. This research aims to introduce the result and process of developing a decision support system for selecting crops, aimed to assist farmers in selecting the optimal crops most suitable in the given situation. There are basically three main factors to consider in the decision-making process for farmers when selecting a crop to introduce to their lands. First of all, one must consider how much profit crop A will produce when it is cultivated. Secondly, one must consider which crop to cultivate in order to earn a certain amount of profit. Thirdly, one must consider what is the best way to maximize Farm A's business profit. For instance, a farm may have land as its resource, and one must research which location, type of crop, level of technology, and so forth, to maximize profit.This research creates a database of the profitability of a total of 180 crop types by analyzing Rural Development Administration's survey of agricultural products income of 115 crop types, small land profitability index survey of 53 crop types, and Statistics Korea's survey of production costs of 12 crop types. Furthermore, this research presents the result and developmental process of a web-based crop introduction decision support system that provides overseas cases of new crop introduction support programs, as well as databases of outstanding business success cases of each crop type researched by agricultural institutions.
This study investigated teachers' decision-making and related factors in the elementary textbook adoption process. Our participants include 296 elementary teachers who took part in the mathematics textbook (grades 3 and 4) adoption committees in his/her schools. Our study used the decision-making model of Shavelson and Stern (1981) for analyzing teacher beliefs and attitudes concerning choices and priorities, judgments, evaluation methods, and key factors to reviewing and selecting a mathematics textbook. Our discussion includes teacher beliefs and intentions and the way they come into conflict with determinant factors that influence the decision-making of textbook adoption. Findings also reveal the unique nature of elementary school teaching as generalists in contrast with secondary teachers as specialists, playing a significant role in the adoption process. Lastly, the study discusses the entanglements of textbook reform and explains the discrepancy between textbook authorization/approval policies versus the plight of little change (and innovation) in mathematics textbooks.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.27-30
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2018
We design an expert system for tomato smart farm using decision trees and construct a control system with decision structure similar to that of farmers by using the data generated by factors that vary depending on the surrounding environment of each house. At present, Smart farm's control system does not control itself like the way farmers have done so far. Therefore, the dependency of smart farm control system is still not high. Direct intervention by farmers is indispensable for environmental control based on surrounding environment such as sensor value in smart farm. Therefore, we aimed to design a controller that incorporates decision trees into the expert system to make a system similar to the decision making of farmers. Prior to controlling the equipment in the house, it automatically selects the most direct effect among the various environmental factors, and then builds an expert system for complex control by including criteria for decision making by farmers. This study focused on deriving results using data without using heavy tools. Data is coming out of many smart farms at present. We expect this to be a standard for a methodology that allows farmers to access quickly and easily and reduce direct intervention.
The purpose of this study is to find a way for social welfare organizations to actively cope with environmental changes such as the corona incident according to the work coordination theory that work performance improves when actively coping with environmental changes. In other words, the mediating effect of member agility in the relationship that participatory decision-making affects job performance was identified. The subjects of the survey were workers in welfare centers in the metropolitan area and Chungcheong area, and 310 questionnaires were analyzed, and confirmatory factor analysis, research model analysis, and mediation effect verification were conducted to verify the hypothesis. As a result of the study, participatory decision-making had a significant positive effect on member agility and job performance. In addition, it was confirmed that the partial mediation model including the path that participatory decision-making directly affects job performance and the indirect effect that is linked to job performance after first affecting the agility of members is appropriate. The study has academic significance in that it verifies the effect of participatory decision-making and agility necessary for social welfare organizations, and suggests ways to improve participatory decision-making and agility in hiring, evaluation, and education of employees in social welfare organizations. In this respect, significance can also be found in practical terms.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.39
no.2
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pp.28-36
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2016
Recently, owing to the development of ICT industry and wide spread of smart phone, the number of people who use car sharing service are increased rapidly. Currently two-way car sharing system with same rental and return locations are mainly operated since this system can be easily implemented and maintained. Currently the demand of one-way car sharing service has increase explosively. But this system have several obstacle in operation, especially, vehicle stock imbalance issues which invoke vehicle relocation. Hence in this study, we present an optimization approach to depot location and relocation policy in one-way car sharing systems. At first, we modelled as mixed-integer programming models whose objective is to maximize the profits of a car sharing organization considering all the revenues and costs involved and several constraints of relocation policy. And to solve this problem efficiently, we proposed a new method based on particle swarm optimization, which is one of powerful meta-heuristic method. The practical usefulness of the approach is illustrated with a case study involving satellite cities in Seoul Metrolitan Area including several candidate area where this kind systems have not been installed yet and already operating area. Our proposed approach produced plausible solutions with rapid computational time and a little deviation from optimal solution obtained by CPLEX Optimizer. Also we can find that particle swarm optimization method can be used as efficient method with various constraints. Hence based on this results, we can grasp a clear insight into the impact of depot location and relocation policy schemes on the profitability of such systems.
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