Purpose : The purpose of study was to survey self-efficacy and job satisfaction for 500 dental technicians. Methods : The subjects were composed of 500 dental technicians in Daegu Metropolitan city and Gyeong-buk. This study was done using the Statistical Package for Social Sciences 17.0 for Windows. As for the analysis methods, the study used the frequency analysis, percentage, mean, t-test, analysis of variance, multiple regression analysis. Results : Self-efficacy of dental technician shows self confidence(M= 3.56), self regulatory efficacy(M=3.48), task difficulty preference(M=3.46). Job satisfaction of dental technician shows affairs satisfaction(M=3.58), colleague satisfaction(M=3.57), promotion satisfaction(M=3.48), salary satisfaction(M=3.56). Self-efficacy which affect on job satisfation was self confidence and self regulatory efficacy. Conclusion : A sense of self-efficacy and degree of job satisfaction are high when the sense of the degree of job satisfaction could be high only through a high sense of self-efficacy. In order to promote dental technician and dental hygienist of self-efficacy and job satisfaction, education and career and monthly salary is required high.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.4
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pp.1216-1221
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2010
An industrial growth needs high quality of productivity and accuracy. So, the needs of power electronics became pressing. Recently both interest and demand about the technique of power electronics systems has been increased. Though power electronics has a lot of strong point, there are several problems which are harmonic effect, EMI(Electromagnetic Interference), malfunction of electric machinery, harmful effect on human, audible noise and so on. Because these problem are a potent influence on motor, so there needs the manufacture and redesign of motor. The real motors of industrial application have designed and manufactured on the basis of confidence. The study on motor using utility power source was verified sufficient to identify confidence of electric machinery on utility power source. However, a study on confidence is in progress about pulse source by switching device. An advanced company are studying to solve this problem. In this research, it is studied that each variables effecting motor reliability have correlation through experiment and more over forecasting the reliability of motor under inverter operation.
Since it is well-established that even high quality data tend to contain outliers, one would expect fat? greater reliance on robust regression techniques than is actually observed. But most of all robust regression estimators suffers from the computational difficulties and the lower efficiency than the least squares under the normal error model. The weighted self-tuning estimator (WSTE) recently suggested by Lee (2004) has no more computational difficulty and it has the asymptotic normality and the high break-down point simultaneously. Although it has better properties than the other robust estimators, WSTE does not have full efficiency under the normal error model through the weighted least squares which is widely used. This paper introduces a new approach as called the reweighted WSTE (RWSTE), whose scale estimator is adaptively estimated by the self-tuning constant. A Monte Carlo study shows that new approach has better behavior than the general weighted least squares method under the normal model and the large data.
In order to manage energy efficiency by analyzing the amount of energy, it would determine the nature of the factors involved in the energy utilization. Therefore, accurate measurement of the energy consumption data is an important factor in the energy management. In this study, we are aware of the importance of the data measurement, and proposes the accuracy assessment of electric energy monitoring system. According to conventional statistical methods it is proceeded as follows; i)the measurement error value would be determined by a random variable, ii) setting the confidence interval to consider the distribution of the statistic and determines the confidence level of the measurement accuracy. And using the t-distribution CDF is used to facilitate even small sample data.
Bayesian personalized ranking (BPR) is a state-of-the-art recommendation system techniques for implicit feedback data. Unfortunately, there might be a loss of information because the BPR model considers only the binary transformation of implicit feedback that is non-binary data in most cases. We propose a modified BPR method using a level of confidence based on the size or strength of implicit feedback to overcome this limitation. The proposed method is useful because it still has a structure of interpretable models for underlying personalized ranking i.e., personal pairwise preferences as in the BPR and that it is capable to reflect a numerical size or the strength of implicit feedback. We propose a computation algorithm based on stochastic gradient descent for the numerical implementation of our proposal. Furthermore, we also show the usefulness of our proposed method compared to ordinary BPR via an analysis of steam video games data.
Semi-supervised learning uses both labeled data and unlabeled data. Recently consistency regularization is very popular in semi-supervised learning. Unsupervised data augmentation (UDA) that uses unlabeled data augmentation is also based on the consistency regularization. The Kullback-Leibler divergence is used for the loss of unlabeled data and cross-entropy for the loss of labeled data through UDA learning. UDA uses techniques such as training signal annealing (TSA) and confidence-based masking to promote performance. In this study, we propose to use Jensen-Shannon divergence instead of Kullback-Leibler divergence, reverse-TSA and not to use confidence-based masking for performance improvement. Through experiment, we show that the proposed technique yields better performance than those of UDA.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.38
no.2
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pp.129-152
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2021
Regardless of previous educational attempts in youth career education, there are not specific methods for reading to improve career maturity yet. This study aims to identify the reading method based on cognitive aspect which impacts career maturity and the mediation effect of self-efficacy in this process. This study tries to understand the roles of reading by applying the various reading methods suggested in the 2015 Revised National Curriculum. Data was collected through interviews and statistical analysis from a survey completed by middle school students. Findings showed that critical reading affected the decisiveness as well as the confidence of career maturity. Also, emotional reading and creative reading influenced the preparation of career maturity. Critical reading impacted all subvariables of self-efficacy - confidence, self-regulating efficacy, and task difficulty preference. Findings also showed that emotional reading affected self-regulating efficacy. Ultimately, the confidence of self-efficacy partly mediated critical reading and decisiveness. This study contributes to guiding reading instructions for practitioners and school curriculums to develop career maturity and self-efficacy.
This study makes an empirical comparison of various realized volatilities (RVs) in terms of overnight returns. In financial asset markets, during overnight or holidays, no or few trading data are available causing a difficulty in computing RVs for a whole span of a day. A review will be made on several RVs reflecting overnight return variations. The comparison is made for forecast accuracies of several RVs for some financial assets: the US S&P500 index, the US NASDAQ index, the KOSPI (Korean Stock Price Index), and the foreign exchange rate of the Korea won relative to the US dollar. The RV of a day is compared with the square of the next day log-return, which is a proxy for the integrated volatility of the day. The comparison is made by investigating the Mean Absolute Error (MAE) and the Root Mean Square Error (RMSE). Statistical inference of MAE and RMSE is made by applying the model confidence set (MCS) approach and the Diebold-Mariano test. For the three index data, a specific RV emerges as the best one, which addresses overnight return variations by inflating daytime RV.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.26
no.4
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pp.73-89
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2021
Establishing career goals and making a career choice is the most crucial task for college students. This study aims to identify the motive of college students' career choices and analyze the relationship between career capabilities and career decision-making in order to provide basic materials that can assist college students in the career decision-making process. To do this, a survey was conducted among college students attending a D university in Busan. A total of 326 survey responses were selected for analysis, and path analysis was conducted using SPSS 25 and AMOS 25. The results of the study are as follows. First, intrinsic motivation for career choice and extrinsic motivation for career choice were found to affect career consideration and career management capabilities, respectively, with statistical significance. Second, career consideration and career path management capabilities influenced both concreteness and confidence, which are elements of career decision-making with statistical significance. Intrinsic motivation for career choice and extrinsic motivation for career choice affected concreteness and confidence in career decision-making with career consideration and career management capabilities as parameters. These findings imply that in order to increase the concreteness and confidence in the career decision-making of undergraduate students, it is necessary to strengthen their career consideration and career management capabilities. As the unemployment rate of youths rises and the types and specialization of jobs increase amid uncertainty in the future employment conditions, undergraduate students face increasing difficulties in career decision-making. The results of this research are expected to be used as basic materials for the career decision-making of undergraduate students, which will assists in career path consultation and guidance in universities.
P-value is the probability of observing a current sample and possibly other samples departing equally or more extremely from the null hypothesis toward postulated alternative hypothesis. When p-value is less than a certain level called ${\alpha}$(= 0:05), researchers claim that the alternative hypothesis is supported empirically. Unfortunately, some findings discovered in that way are not reproducible, partly because the p-value itself is a statistic vulnerable to random variation. Boos and Stefanski (2011) suggests calculating the upper limit of p-value in hypothesis testing, using a bootstrap predictive distribution. To determine the sample size of a replication study, this study proposes thought experiments by simulating boosted bootstrap samples of different sizes from given observations. The method is illustrated for the cases of two-group comparison and multiple linear regression. This study also addresses the reproducibility of the points in the given 95% confidence interval. Numerical examples show that the center point is covered by 95% confidence intervals generated from bootstrap resamples. However, end points are covered with a 50% chance. Hence this study draws the graph of the reproducibility rate for each parameter in the confidence interval.
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