Problem-solving ability is one of the most important learning outcomes for students to compete and accomplish in a knowledge-based society. It has been empirically proven that visualization plays a central role in problem-solving. The best performing problem-solver might have a strong visualization tendency. However, there is little research as to what factors of visualization tendency primarily related to problem-solving ability according to phases of problem-solving. The purpose of this study is to identify the relationship between visualization tendency and problem-solving ability, to determine which factors of visualization tendency influence problem-solving ability in each phase of problem-solving, and to examine different problem-solving ability from the perspective of the levels of visualization tendency. This study has found out that visualization tendency has a significant correlation with problem-solving ability. Especially, Generative Visualization and Spatial-Motor Visualization as sub-visualization tendency were more strongly related to each phase of problem-solving. It indicates that visualization tendency to generate and operate mental processing can be considered a major cognitive skill to improve problem-solving ability. Furthermore, students who have high visualization tendency also have significantly higher problem-solving ability than students with low visualization tendency. It shows that the levels of visualization tendency can predict variables related to students' problem-solving ability.
Purpose: This study aimed to identify regional differences in problem drinking among adult males in single-person households and predict the determinants. Methods: This study used data from the 2019 Community Health Survey. Geographically weighted regression analysis was performed on 8,625 adult males in single-person households who had been consuming alcohol for the past year. The Si-Gun-Gu was selected as the spatial unit. Results: The top 10 regions for problem drinking among adult males in single-person households were located in the Jeju-do and Jeollanam-do areas near the southern coast, whereas the bottom 10 regions were located in the Incheon and northern Gyeonggi-do areas. Smoking, economic activity, and educational level were common factors affecting problem drinking among this population. Among the determinants of regional disparities in problem drinking among adult males in single-person households, personal factors included age, smoking, depression level, economic activity, educational level, and leisure activity, while regional factors included population and karaoke venue ratio. Conclusion: Problem drinking among adult males in single-person households varies by region, and the variables affecting each particular area differ. Therefore, it is necessary to develop interventions tailored to individuals and regions that reflect the characteristics of each region by prioritizing smoking, economic activity, and educational level as the common factors.
The purpose of this study is about theoretical approach to scrutinize contents of spatial information and its communi-cating mechanism for revealing the interrelationship of architectural spaces and design factors in design process. It can be resulted that in architectural problem solving for adequate systemization of architectural spaces in specific conditions, intercommunication between social, psychologi-cal, perceptional aspects is important not so much as creati-ve design.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.201-204
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2006
In this paper, we propose efficient scheduling strategy for Multi-user MIMO systems that find advantageous trade off solution between multiuser diversity and spatial diversity, spatial multiplexing technique. Specifically, we suggest P-SFS(Pseudo-SNR Fair scheduling) algorithm that consider throughput and fairness problem. also we propose channel aware Antenna deployment that decide how to use assigned multiple antennas by the information of each user's channel condition.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1993.10a
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pp.207-215
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1993
With the aid of finite element method, this paper deals with the problem of structural response variability of transmission tower subjected to the spatial variability of material properties, Young's modulus herein. The spatial variability of material property are modeled as two-dimensional stochastic field which has an isotropic auto-correlation function. Response variability has been computed based on two numerical techniques, such as the Neumann expansion method in conjunction with the Monte Carlo simulation method. The results by these numerical methods are compared with those by the deterministic approach.
In this work, we suggest another method to localize DFT in spatial domain. This enables DFT algorithm to be used for local pattern matching. Once calculated, it costs same load to calculate localized DFT regardless of the size or the position of local region In spatial domain. We applied this method to face detection problem and got the results which prove the utility of our method.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.10
no.1
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pp.89-93
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2010
In this paper a new fuzzy clustering approach to the color clustering problem has been proposed. To deal with the limitations of the traditional FCM algorithm, we propose a spatial homogeneity-based FCM algorithm. Moreover, the cluster validity index is employed to automatically determine the number of clusters for a given image. We refer to this method as VS-FCM algorithm. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through various clustering examples.
Much research for spatial join has been extensively studied over the last decade. In this paper, we focus on the filtering step of candidate objects for spatial join operations on the input tables that none of the inputs is indexed. In this case, many algorithms has presented and showed excellent performance over most spatial data. However, if data sets of input table for the spatial join ale skewed, the join performance is dramatically degraded. Also, little research on solving the problem in the presence of skewed data has been attempted. Therefore, we propose a spatial hash strip join (SHSJ) algorithm that combines properties of the existing spatial hash join (SHJ) algorithm based on spatial partition for input data set's distribution and SSSJ algorithm. Finally, in order to show SHSJ the outperform in uniform/skew cases, we experiment SHSJ using the Tiger/line data sets and compare it with the SHJ algorithm.
Using GIS and socio-economical data the relationship between human activities and global environmental change Is Analysed from the view point of food productivity and CO2 emission. Under the assumption that the population problem, the food problem and global warming due to energy consumption can be stabilized through managing land use, impacts of human activities such as consumption of food, energy and timber on global environment changes, and global population capacity are Analysed using developed system dynamics model in the research. In the model the world is divided into two groups: OECD countries and the others. Used global land use data set Is land cover map derived from satellite data, and potential distribution of arable land is estimated by the method of Clamor and Solomon which takes into consideration spatial distribution of climate data such as precipitation and evapotranspiration. In addition, impacts of CO2 emission from human activities on food production through global warming are included in the model as a feedback. The results of the analysis for BaU scenario and Toronto Conference scenario are similar to the results of existing models. From the result of this study, the human habitability in 2020 is 8 billion people, and CO2 emission in 2020 based on BaU Scenario and on Toronto Scenario is 1.7 and 1.2 times more than the 1986's respectively. Improving spatial resolution of the model by using global data to distribute the environmental variables and sauce-economical indices is left for further studies.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.8
no.1
s.16
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pp.17-25
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2006
TPR*-tree is the most widely-used index structure for effectively predicting the future positions of moving objects. The TPR*-tree, however, has the problem that both of the dead space in a bounding region and the overlap among hounding legions become larger as the prediction time in the future gets farther. This makes more nodes within the TPR*-tree accessed in query processing time, which incurs the performance degradation. In this paper, we examine the performance problem quantitatively with a series of experiments. First, we show how the performance deteriorates as a prediction time gets farther, and also show how the updates of positions of moving objects alleviates this problem. Our contribution would help provide Important clues to devise strategies improving the performance of TPR*-trees further.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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