International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.5
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pp.211-216
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2021
This study intended to test the structure of the latent factor of a subjective happiness scale and the stability of invariance across groups of students' classifications (gender and students' status). In the large, non-clinical sample (619), students completed the subjective happiness scale. The (CFA) confirmatory factor analysis was used to investigate the factor-structure of the measure, and multiple-group confirmatory factor analysis (MGCFA) model was used to test the stability of invariance across groups of students classifications. The findings of the CFA indicated support for the original one-factor model. Additional analyses of the MGCFA method support the measurement (configural, metric and strong) invariant and practical invariant components of this model. There was an invariant across gender. There was partially invariant across groups of students' statuses. The scale exists in both groups to assess the same concepts of (single and married), excluding Items 3 and 4. Given that this study is the first investigation for the structure of the subjective happiness scale.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.12
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pp.149-156
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2021
This study intended to test the structure of the latent factor of an effectiveness scale and the stability of invariance across groups of students' classifications (gender and levels of education). In the large, non-clinical sample (850), students completed the effectiveness scale. The (CFA) confirmatory factor analysis was used to investigate the factor-structure of the measure, and multiple-group confirmatory factor analysis (MGCFA) model was used to test the stability of invariance across groups of students' classifications. The findings of the CFA indicated support for the original four-factor model. Additional analyses of the MGCFA method support the measurement (configural, metric and strong) invariant and practical invariant components of this model. There was an invariant across gender. There was partially invariant across groups of levels of education. The scale exists in groups of levels of education assess the same concepts of, excluding Items 15 and 10. Given that this study is the first investigation for the structure of the effectiveness scale.
Background: In general, measurement qualities of cross-culturally adapted quality of life (QOL) measures are altered in many aspects, although versions of them are well-validated measures. The latent trait and measurement qualities of the QOL measures for cancer-related samples should be considered when developing cross-culturally adapted measures. Objects: To investigate the latent trait of the translated into Korean World Health Organization Quality of Life-BREF (WHOQOL-BREF) administered to different cancer survivors who had palliative rehabilitation care service (PRCS). Methods: A cross-sectional study with 139 cancer survivors who had an experience of cancer survivorship with PRCS were conducted with a two-step analytic procedure including exploratory factor analysis (EFA) to confirm the latent trait and Rasch rating scale modeling to investigate the measurement qualities of the cross-culturally adapted WHOQOL-BREF measure. Results: While the original WHOQOL-BREF measure constitutes a 4-latent trait, the EFA reveals that 24 items constitute six substantial factors. The item loadings are predominantly spread over factors 1 through 4 in a mixed manner of the latent traits, while the loadings of 'physical health' and 'environmental health' latent traits show similarity to what the original measure intended to assess. The latent trait of the cross-culturally adapted WHOQOL-BREF measure administered to different cancer survivors is likely to reveal more dimensions than the original WHOQOL-BREF measure. Person reliability (i.e., analogous to Cronbach's alpha) and separation are measured with 0.92 and 3.48, respectively. All items except the one item (medical treatment item) fit the Rasch rating model. Conclusion: Findings suggest that the latent trait and the measurement qualities of the cross-culturally adapted WHOQOL-BREF measure should be taken into consideration when applying versions of it to various populations.
The purpose of this study is to analyze the causal relationship, in the perspective of Total Quality Management, among the education quality factors, which were suggested in the previous researches. Lee et al. [16] had tried to analyze the relationship among education factors, but they did not estimate the education factor using latent variable concept, which is very reasonable and efficient to represent the constructed concepts. So this study attempts to analyze the causal relationship among education quality factors, represented as latent variables used in structural equation modeling (SEM), and compared with each other. In this study, education quality factors were measured by several measures, constructed as several latent variables, and then processed with AMOS, the most efficient statistical package in the SEM area. In order to analyze the causal relationship among the education quality factors constructed as latent variables, this study designed the structural equation model with suggested factors and established several research hypotheses. This study discovered a prominent causality among the education quality factors, such as education leadership, student scholastic performance and satisfaction of education quality, which is similar to that of previous research. This outcome is really a unique Korean syndrome manifest within our educational career orientation.
In this study, to explore the psychological and biosocial characteristics of the temperament and character's latent profile group, first, the latent group was identified with the seven variables of the Temperament and Character Inventory(TCI), and second, the difference between the psychological and biosocial characteristics of three identified latent groups. A total of 287 university students participated, and the latent groups was identified through latent profile analysis, a human-centeted statistical method, using Cloninger's TCI, Cognitive Emotion Regulation Questionnaire(CERQ), Positive Affect and Negative Affect Schedule(PANAS), Composite Scale of Moriningness(CSM), Pittsburgh Sleep Qulity Index(PSQI), and Satisfaction With Life Scale(SWLS). As result, first, three latent groups were identified through latent profile analysis using the seven variables of TCI. second, significant differences were identified in CERQ, PANAS, which are psychological variables, CSM, PSQI, and SWLS, which are biosocial variables among the latent groups. In conclusion, the importance of Self-Directedness(SD), a character factor that can be developed rather than Harm-Avoidance(HA), a temperament factor from nature, was confirmed. And the necessity of follow-up studies on psychological and biosocial variables for adaptive and mature personality was discussed.
Human error is often in part in the cause of accidents and the result of various factors in an organization. Accidents should be investigated to elucidate all causes. Therefore, to reduce accidents, it is necessary to identify which factors affect human error within the organization. In this study, five groups of influencing factors on human error were selected using previousresearch, and operational definitions were made based on them. In addition, a questionnaire for measuring latent variables by operational definition was developed as an observation variable, and responses were received from employees of chemical companies in Ulsan. Based on SEM (structural equation modeling) analysis, 1) confirmatory factor analysis of variables in the human error model, 2) reliability and validity of latent variables, 3) correlations among latent variables, 4) influencing coefficients among influence factors, and 5) the verification results of the paths that these influencing factors have on human error are introduced in this study.
Purpose: This study was conducted to evaluate the construct validity, reliability, measurement invariance, and latent mean differences in the Breastfeeding Adaptation Scale-Short Form (BFAS-SF) for use with mothers at 2 weeks postpartum. Methods: This methodological study was designed to evaluate the validity, reliability, and measurement invariance of the BFAS-SF at 2 weeks postpartum, with data collected from 431 breastfeeding mothers. Confirmatory factor analysis and multi-group confirmatory factor analysis were conducted to assess the factor structure and the measurement invariance across employment status, delivery mode, parity, and previous breastfeeding experience, and the latent mean differences were then examined. Results: The goodness of fit of the six-factor model at 2 weeks postpartum was acceptable. Multi-group confirmatory factor analysis supported strict invariance of the BFAS-SF across employment status and delivery mode. Full configural invariance, full metric invariance, and partial scalar invariance across parity and full configural invariance and full metric invariance across previous breastfeeding experience were supported, respectively. The results for latent mean differences suggested that mothers who were employed showed significantly higher scores for breastfeeding confidence. Mothers who had a vaginal delivery showed significantly higher scores for sufficient breast milk and baby's feeding capability. Multiparous mothers showed significantly higher scores for baby's feeding capability and baby's satisfaction with breastfeeding. Conclusion: The validity and reliability of the BFAS-SF at 2 weeks postpartum are acceptable. It can be used to compare mean scores of breastfeeding adaptation according to employment status, delivery mode, and parity.
In order to retrieve the latent and sensible heat fluxes, high-resolution airborne imageries with visible, near infrared, and thermal infrared bands and ground-base meteorology measurements are utilized in this paper. The retrieval scheme is based on the balance of surface energy budget and momentum equations. There are three basic surface parameters including surface albedo $(\alpha)$, normalized difference vegetation index (NOVI) and surface kinetic temperature (TO). Lowtran 7 code is used to correct the atmosphere effect. The imageries were taken on 28 April and 5 May 2003. From the scattering plot of data set, we observed the extreme dry and wet pixels to derive the fitting of dry and wet controlled lines, respectively. Then the sensible heat and latent heat fluxes are derived from through a partitioning factor A. The retrieved latent and sensible heat fluxes are compared with in situ measurements, including eddy correlation and porometer measurements. It is shown that the retrieved fluxes from our scheme match with the measurements better than those derived from the S-SEBI model.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.19
no.3
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pp.221-232
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2023
In this paper, we propose a recommendation system based on the latent factor model using matrix factorization, which is one of the most commonly used collaborative filtering algorithms for recommendation systems. In particular, by introducing the concept of creating a list of recommended content and a list of non-preferred recommended content, and removing the non-preferred recommended content from the list of recommended content, we propose a method to ultimately increase the satisfaction. The experiment confirmed that using a separate list of non-preferred content to find non-preferred content increased precision by 135%, accuracy by 149%, and F1 score by 72% compared to using the existing recommendation list. In addition, assuming that users do not view non-preferred content through the proposed algorithm, the average evaluation score of a specific user used in the experiment increased by about 35%, from 2.55 to 3.44, thereby increasing user satisfaction. It has been confirmed that this algorithm is more effective than the algorithms used in existing recommendation systems.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.28
no.11
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pp.1482-1494
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2004
This study identified convergent validity and discriminant validity of measurement variables by factor analysis using Spss program and tested covariance measurement model including latent variables such as the website attributes (interactivity, search and visual information of website), shopping values(utilitarian and hedonic value) and attitude toward website by AMOS program. The data were collected from a sample of 271 internet shopper of university students(male: 82, female: 189). They visited the website for apparel shopping and, after searching a casual clothing which they wanted to buy, requested to answer the questionnaire. The results were as follows: Variables that reduce validity were deleted in the several steps of factor analysis and initial measurement model testing. Final measurement model was constructed by valid variables was accepted. This measurement model will be input for testing causal research model that can explain how attributes of the website influences on consumer attitude toward the website.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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