Objective: This study analyzed the compliance situation of class rules for 3-year olds in the Wisdom class at Sarang kindergarten. Methods: Research participants were composed of 17 young children and two teachers in the wisdom class for 3-year-olds and data collection and analysis were conducted by participant observation using the qualitative method. Results: Research results were as follows. The compliance situation of class rules included compliance, violation, and among compliance and violation. First, compliance was divided into compliance with assistance and self compliance. Compliance with assistance is for young children to follow the rules under the guidance, help, and instructions of teachers. Self compliance is for children to understand and follow the rules themselves. Second, Between compliance and violation is conflict of the rules created by different standards of class rules. Third, depending on who found the violation, violation was classified into teacher discovery, peer discovery, and acquiescence. The teacher discovery led to teacher guidance and teacher acquiescence, The peer discovery led to peer notification, peer resistance, peer punishment, and peer acquiescence. Conclusion/Implications: By looking at the compliance situation of class rules for three-year-olds, the educational implications of how to guide class rules were obtained for children.
In this article, the author have studied on main revisions and some recommendations of the Incoterms(R) 2010. Main revisions are as belows. 1. Two new Incoterms rules -DAT and DAP- have replaced the Incoterms 2000 rules DAF, DES, DEQ and DDU. 2. New classification of the Incoterms(R) 2010 are adopted. First class is Rules for any mode or modes of transport(EXW, FCA, CPT, CIP, DAT, DAP and DDP belong to this class.) and second class is rules for sea and inland waterway transport(FAS, FOB, CFR and CIF belong to this class.). 3. Incoterms(R) 2010 rules formally recognizes that they are available for application to both international and domestic sale contracts. 4. The Guidance Notes and Introduction are not part of the actual Incoterms(R) 2010 rules. 5. Under the FOB, CFR and CIF, all mention of the ship's rail as the point of delivery has been omitted in preference for the goods being delivered when they are "on board" the vessel. 6. Incoterms(R) 2010 rules include the obligation to 'procure goods shipped' as an alternative to the obligation to ship goods in the relevant Incoterms rules. 7. Incoterms(R) 2010 rules give electronic means of communication the same effect as paper communication. 8. Incoterms(R) 2010 rules have allocated obligations between the buyer and seller to obtain or to render assistance in obtaining security-related clearances. such as chain-of custody information. Some recommendations are as belows. 1. The parties must incorporate the Incoterms(R) 2010 rules into their contract of sale. 2. The parties must choose the appropriate Incoterms(R) 2010 rules. 3. Specify the place or port as precisely as possible in their contract of sale. 4. Remember that Incoterms(R) 2010 rules do not give the parties a complete contract of sale. 5. Incoterms(R) 2010 rules do not prohibit alteration of Incoterms rule, but there are dangers in so doings. In order to avoid any unwelcome surprises, the parties would need to make the intended effect of such alterations extremely clear in their contract.
A hull form of Baltic ice class IA Aframax tanker has been developed taking into consideration of powering performance in brash ice channels based on IA class rules. Speed performance of the ship hull form in normal seagoing has been validated through model tests in a towing tank. The hull form design developed in this work has demonstrated good speed performance in normal seagoing although the ship design is entitled to ice class IA.
This research implemented grammatical rules for relationship extraction from class diagram candidate. The problem statement is generated by our algorithm to yield class diagram and candidate relationship candidates. The relationships of class diagrams are extracted automatically from the problem statement by using Natural Language Processing (NLP). The extraction used the grammatical rules that obtained from various sources and translated into our algorithm. The performance evaluation of the extraction algorithm used ATM problem statements. The application captures the problem statement and draws automatically the relations of class diagrams using Forced-Directionality Graph algorithm. The performance evaluations show refining methods for class diagram and relationships extraction improve recall score.
본 연구의 목적은 대사증후군이 당뇨병으로 확대되는 것을 방지하는데 이용할 수 있는 구체적인 분류 규칙을 도출하는 것이다. 좀 더 구체적으로 말하면, 대사증후군을 앓고 있는 사람들을 당뇨병이 없는 사람 (class 0)과 당뇨병이 있는 사람(class 1)으로 구별해 내는 분류하는 규칙을 찾는 것이다. 본 연구는 국민건강영양조사 데이터를 수집하여 데이터 전처리 과정들을 거친 후 의사결정나무를 구축하였다. 생성된 의사결정나무로부터 유용한 5개의 분류 규칙을 도출하였는데, 이들의 평균 분류 정확도는 75.8%이었다. 또한, 생성된 의사결정나무로부터 고혈압 여부와 허리둘레가 class 0 그룹과 class 1 그룹으로 분류하는데 있어서 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이번 연구 결과는 의사들이 향후 대사증후군 환자가 당뇨환자가 되지 않도록 치료하는데 좋은 지침이 될 것으로 기대된다.
Consider the problem of estimating a $p{\times}1$ mean vector ${\theta}(p{\geq}4)$ under the quadratic loss, based on a sample $X_1,\;{\cdots}X_n$. We find an optimal decision rule within the class of Lindley type decision rules which shrink the usual one toward the mean of observations when the underlying distribution is that of a variance mixture of normals and when the norm $||{\theta}-{\bar{\theta}}1||$ is known, where ${\bar{\theta}}=(1/p)\sum_{i=1}^p{\theta}_i$ and 1 is the column vector of ones. When the norm is restricted to a known interval, typically no optimal Lindley type rule exists but we characterize a minimal complete class within the class of Lindley type decision rules. We also characterize the subclass of Lindley type decision rules that dominate the sample mean.
For the mean vector of a p-variate normal distribution ($p{\geq}3$), the optimal estimation within the class of James-Stein type decision rules under the quadratic loss are given when the underlying distribution is that of a variance mixture of normals and when the norm ${\parallel}\underline{{\theta}}{\parallel}$ in known. It also demonstrated that the optimal estimation within the class of Lindley type decision rules under the same loss when the underlying distribution is the previous type and the norm ${\parallel}{\theta}-\overline{\theta}\underline{1}{\parallel}$ with $\overline{\theta}=\frac{1}{p}\sum\limits_{i=1}^{n}{\theta}_i$ and $\underline{1}=(1,{\cdots},1)^{\prime}$ is known.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.336-342
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2001
One of the most important problems on rule induction methods is that they cannot extract rules, which plausibly represent experts decision processes. On one hand, rule induction methods induce probabilistic rules, the description length of which is too short, compared with the experts rules. On the other hand, construction of Bayesian networks generates too lengthy rules. In this paper, the characteristics of experts rules are closely examined and a new approach to extract plausible rules is introduced, which consists of the following three procedures. First, the characterization of decision attributes (given classes) is extracted from databases and the classes are classified into several groups with respect to the characterization. Then, two kinds of sub-rules, characterization rules for each group and discrimination rules for each class in the group are induced. Finally, those two parts are integrated into one rule for each decision attribute. The proposed method was evaluated on a medical database, the experimental results of which show that induced rules correctly represent experts decision processes.
The selected questions for this study was their conversation in problem solving way of working together. To achieve its purpose researcher I chose more detail questions for this study as follows. $\circled1$ What is the difference of strategy according to its level \ulcorner $\circled2$ What is the mathematical ability difference in problem solving process concerning its level \ulcorner This is the result of the study $\circled1$ Difference in the strategy of each class of students. High class-high class students found rules with trial and error strategy, simplified them and restated them in uncertain framed problems, and write a formula with recalling their theorem and definition and solved them. High class-middle class students' knowledge and understanding of the problem, yet middle class students tended to rely on high class students' problem solving ability, using trial and error strategy. However, middle class-middle class students had difficulties in finding rules to solve the problem and relied upon guessing the answers through illogical way instead of using the strategy of writing a formula. $\circled2$ Mathematical ability difference in problem solving process of each class. There was not much difference between high class-high class and high class-middle class, but with middle class-middle class was very distinctive. High class-high class students were quick in understanding and they chose the right strategy to solve the problem High class-middle class students tried to solve the problem based upon the high class students' ideas and were better than middle class-middle class students in calculating ability to solve the problem. High class-high class students took the process of resection to make the answer, but high class-middle class students relied on high class students' guessing to reconsider other ways of problem-solving. Middle class-middle class students made variables, without knowing how to use them, and solved the problem illogically. Also the accuracy was relatively low and they had difficulties in understanding the definition.
시간 데이타마이닝은 기존 데이타마이닝에 시간 개념을 추가하여 시간 속성을 가진 데이타로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만 묵시적이고 잠재적으로 유용한 시간 지식을 탐사하는 기술이다. 대표적 데이타마이닝 기법인 연관규칙과 분류기법은 실세계의 여러 응용분야에서 사용된다. 그러나 대부분의 데이타가 시간 속성을 포함함에도 불구하고 기존의 기법들은 시간 속성을 고려하지 않고 주로 정적인 데이타에 대한 지식 탐사만이 진행되었다. 그리고 시간 데이타에 대한 데이타마이닝 연구들은 데이타의 발생시점과 시간 제약조건을 추가한 지식 탐사에 중점을 두고 있어 데이타가 포함한 시간 의미나 시간 관계를 탐사하는데 부족하였다. 이 논문에서는 시간 클래스 연관규칙에 기반한 시간 연관적 분류기법을 제안한다. 이 기법은 분류규칙 생성을 위해서 연관적 분류에 시간 차원을 포함하여 확장한 시간 클래스 연관규칙에 의해 탐사된 규칙들을 적용하는 것이다. 그러므로 이 기법은 기존의 분류 기법들에 비해 더 유용한 지식탐사가 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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