Purpose - The purpose of this study is to show the need to use the past long-term returns for investment decisions in U.S. equity funds and to suggest an investment strategy using long-term returns. Design/methodology/approach - This study solves the problem of high return volatility in long-term returns and proposes new investment portfolios based on the behavior of fund investors according to past returns. For the investment portfolio of this study, 60 months are divided into several periods and the average of the performance ranks for each period is used. Findings - First, funds with high average returns over multiple periods have lower future outflows and higher future returns than funds with high 60-month cumulative returns. Second, funds with low average returns over multiple periods have lower future inflows and lower future returns than funds with low 60-month cumulative returns. The findings mean that when making decisions based on past long-term returns, it is a smarter investment choice to buy funds with high average returns over multiple periods and sell funds with low average returns over multiple periods. Research implications or Originality - This study shows that it is necessary to use long-term returns in fund investment by analyzing the characteristics of the portfolio based on past returns. In addition, the study is meaningful in that it suggests a way to use long-term returns more efficiently based on the behavior of fund investors and shows that such investments lead to higher returns in the future.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.2
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pp.11-24
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2022
For the questions asked for LMS-based online evaluation the professor directly set exam questions, or use the automatic question-taking method according to the level of difficulty using the question bank divided by category. Among them, it is important to manage the difficulty of questions in an objective and efficient way, above all, in the automatic question-taking method according to difficulty. Because the questions presented to the evaluators may be different. In this paper, we propose an difficulty re-adjustment algorithm that considers not only the correct rate of a problem but also the time taken to solve the problem. For this, a logistic regression classification algorithm was used of machine learning, and a reference threshold was set based on the predicted probability value of the learning model and used to readjust the difficulty of each item. As a result, it was confirmed that there were many changes in the difficulty of each item that depended only on the existing correct rate. Also, as a result of performing group evaluation using the adjustment difficulty problem, it was confirmed that the average score improved in most groups compared to the difficulty problem based on the percentage of correct answers.
The purpose of this study is to Baekje Cultural Festival development & reform measure by using tourist behavior characteristic of using a correspondence analysis. This study searches choice attributes factors to compare and analyzes satisfaction with importance of each regional culture festival based on choice attributes factor to grasp main tourists' behavioral character about visitors of Buyeo baekje cultural festival that can be called representative regional cultural festival in Korea. Also, execute confrontation agreement test that is kind of multidimensional scaling, wish to examine preference by age and by companion of Buyeo baekje cultural festivals that is regional unique festival, and contribute attract foreign tourist to korea enlargement. And analyze through multiple regression analysis whether festival choice attributes factor exerts effect that is some in revisiting intention, I wish to consider desirable development and improvement plan that can analyze problem by this strength and weakness, raise more attractive foreign tourist to korea and incomes in Buyeo baekje cultural festival hereafter.
Due to increasing competition of globalization and fast technological improvements the appropriate method for evaluating and selecting IS-personnel is one of the key factors for an organization's success. Personnel selection is a multi-criteria decision-making (MCDM) problem which consists of both qualitative and quantitative metrics. Although many articles have discussed various knowledge and skills IS personnel should possess, no specific model for IS personnel selection and evaluation, to our knowledge, has been published up to now. After reviewing the IS personnel's important characteristics, we propose an approach for categorizing the IS personnel based on their skills, ability, and knowledge during evaluation and selection process. Our proposed approach is derived from a model of neural network algorithm. We have adapted and implemented the fuzzy ART algorithm with Jaccard choice function. The result of an illustrative numerical example is proposed to demonstrate the easiness and effectiveness of our approach.
Lee, Do-Haeng;Lee, Won Hyoung;Kang, Sung-Min;Hwang, Ho Young
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.12
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pp.2372-2380
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2015
In this paper, we propose frequency allocation and path selection scheme in underlay cognitive radio (CR) networks using network coding. In the proposed scheme, we choose the path with consideration of network coding and interference temperature in underlay CR networks and propose an optimization problem to maximize the system throughput of secondary users (SUs). Then, we represent the proposed optimization problem as the multi-dimensional multiple-choice knapsack problem and give the theoretical upper bound for the system throughput of SUs by using linear programming. Finally, we compute the system throughput of SUs by using brute-force search (BFS) and link quality first (LQF) scheme in underlay CR networks. Simulation results show that the system throughput of SUs with BFS is higher than that with LQF in underlay CR networks with and without application of network coding, respectively.
The purpose of this study was conducted to investigate factors influencing college adjustment on nursing freshmen in the distance education during COVID-19. A final sample 165 nursing freshmen was selected from S city, between 31 August and 4 September 2020. Using SPSS program t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation analysis and multiple regression analysis were performed. Factors that influenced college adjustment age, education at the time of admission, motivation of department choice, scholastic achievement. College adjustment showed a positive correlation with academic self-efficacy, critical thinking disposition, problem solving ability. These factors affecting the college adjustment of the subjects were with an explanatory power of 37.7%. Nursing freshmen need to method of class and student guidance that take these factors into account in the distance education during COVID-19.
This study was done to identify the factors affecting the problem-solving ability of nursing students who have received online psychiatric nursing practice. The subjects of the study were 280 fourth-grade nursing students. The data were subjected to descriptive statistics, 𝑥2-test, t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation analysis, and multiple regression analysis using the SPSS 24.0 program. As a result of the analysis, the mean of each variable was learning satisfaction 4.03±.70, self-efficacy in learning 5.69±.82, transfer motivation 5.52±.86, and problem-solving ability was 3.65±.41. Learning satisfaction and problem-solving ability (r=.387, p<.001), self-efficacy in learning and problem-solving ability (r=.576, p<.001), transfer motivation and problem-solving ability (r=.536, p <.001) showed a significant correlation. Factors affecting problem-solving ability were gender (𝛽=.11), grade point average (𝛽=.12), motivation of personal major choice (𝛽=-.12), satisfaction of major (𝛽=.13), self-efficacy in learning (𝛽=.36) and transfer motivation (𝛽=.16), and the explanatory power of variables was 41.4%. Based on the results of this study, a follow-up study is required to identify the causal relationship between variables related to problem-solving ability.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.44
no.4
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pp.131-153
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2010
The fusion of learning, information, and technology presents dynamic challenges for all librarians, educators and students in 21st century libraries and schools. At the heart of this fusion is the growth of a pervasive, integrated information environment characterized by vast quantities of digital content, open choice, collaborative and participatory digital spaces, and the transition of the web environments from consumption of information to creation of information. This environment heralds important opportunities for librarians and teachers to rethink, re-imagine and recreate a dynamic approaches to information literacy instruction. Drawing on an extensive body of research undertaken through the Center for International Scholarship in School Libraries (CISSL), and published research on both information literacy and constructivist learning, this paper provides a critical examination of the current status of information literacy: its multiple conceptualizations, competing models, viewpoints, and its operationalizations in educational and library environments. The paper will challenge information literacy practices which center on simplistic, reductionist approaches to information literacy development, and the separation of information process and knowledge content. In particular it will address apparent contradictions in espoused conceptions of information literacy which revolve around "knowledge": knowledge construction, critical thinking, problem solving and the development of knowledgeable people; and information literacy practices which revolve around "information": a predominant focus on skills of access and evaluation of resources and with less attention given to engaging with found information to develop deep knowledge and understanding. The paper will present a series of challenges for moving forward with information literacy agendas in libraries and schools.
Purpose: The aim of this preliminary study was to evaluate the effect of Problem-Based Learning (PBL) curriculum on development of comprehension of basic medical knowledge and quality of semi-structured problem solving including scientific reasoning skill. This scientific reasoning contained five components including: size of simple, design of research cause-effect, construction of risk factor, analysis statistic of data, interpretation of result. Materials and Methods: Seoul National University Dental students (100) participated in this experience during two weeks, 2004. Forty eight multiple-choice questions (MCQ) concerned "Infection Control and Prevention" were asked before and after two sections of Lecture-Based Learning (LBL) and PBL (pretest-posttest control group design). A semi-structured problem in epidemiological research was asked to these students after two sections (posttest-only control group design). Data (mean and SD) were analysed using the t Test for two independent samples (p<.05), comparing PBL versus LBL. Results: Our analyse of scores show no difference between LBL and PBL in the development of comprehension of "Infection Control and Prevention". The quality problem solving (epidemiological research) was significantly different between the two groups (p=.029); specially, two components' scores of reflection on scientific reasoning cause-effect (p=.000) and interpretation of result (p=.001) were significantly better for PBL than for LBL. Conclusion: Theses results indicate that comparing LBL and PBL, PBL curriculum have not been disadvantaged in comprehension of basic knowledge, and have contributed to develop the scientific reasoning in problem solving.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.37
no.4
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pp.358-366
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2011
Multi-criteria ABC inventory classification, which aims to classify inventory items by considering more than one criterion, is one of the most widely employed techniques for inventory control. The weighted linear optimization (WLO) model proposed by Ramanathan (2006) solves the problem of multi-criteria ABC inventory classification by generating a set of criterion weights for each inventory item and assigning a normalized score to the item for ABC analysis. However, the WLO model has some limitations. First, many inventory items can share the same optimal score, which can hinder a precise classification of inventory items. Second, the model allows too much flexibility in weighting multiple criteria; each item is allowed to choose its own weights so that it can maximize its score. As a result, if an item dominates the others in terms of a certain criterion, it may be classified into a higher class regardless of other criteria by assigning an overwhelming weight to the criterion. Consequently, an item with a high value in an unimportant criterion and low values in others may be inappropriately classified as class A, leading to an inaccurate classification of inventory items. To overcome these shortcomings, we extend the WLO model by using the cross-efficiency method in data envelopment analysis. We claim that the proposed model can provide a more reasonable and accurate classification of inventory items by mitigating the adverse effect of flexibility in the choice of weights and yielding a unique ordering of inventory items.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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