This study investigated the isolation hypothesis and the buffer hypothesis of Demand-Control-Support model in relation to activity satisfaction and psychological well-being. The subjects were 300 elderly women participating in productive activity for example paid work, voluntary activity, and grancdhildren care. This research tested four hypotheses concerning the DCS model. Is there support for the isolation hypothesis, such that the lowest level of activity satisfaction is experienced by the elderly women working in an isolation situation(high demand-low control-low support)? Is there support for the isolation hypothesis, such that the lowest level of psychological well-being is experienced by the elderly women working in an isolation situation(high demand-low control-low support)? Is there support for the buffer hypothesis, i. e. interaction between demand, control, and support, indicating a buffering effect of support on the negative impact of high strain on activity satisfaction? Is there support for the buffer hypothesis, i. e. interaction between demand, control, and support, indicating a buffering effect of support on the negative impact of high strain on psychological well-being? Major results of this study were as follows. and were supported. Activity satisfaction and psychological well-being of the elderly women in isolation situation was the lowest among the sample. was supported that family support level buffered the negative impact of high strain on activity satisfaction. But was not supported. Only main effect of demand level was showed on psychological well-being.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.4
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pp.253-259
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2017
Recent development in science and technology has modernized the weapon system of ROKN (Republic Of Korea Navy). Although the cost of purchasing, operating and maintaining the cutting-edge weapon systems has been increased significantly, the national defense expenditure is under a tight budget constraint. In order to maintain the availability of ships with low cost, we need accurate demand forecasts for spare parts. We attempted to find consumption pattern using data mining techniques. First we gathered a large amount of component consumption data through the DELIIS (Defense Logistics Intergrated Information System). Through data collection, we obtained 42 variables such as annual consumption quantity, ASL selection quantity, order-relase ratio. The objective variable is the quantity of spare parts purchased in f-year and MSE (Mean squared error) is used as the predictive power measure. To construct an optimal demand forecasting model, regression tree model, randomforest model, neural network model, and linear regression model were used as data mining techniques. The open software R was used for model construction. The results show that randomforest model is the best value of MSE. The important variables utilized in all models are consumption quantity, ASL selection quantity and order-release rate. The data related to the demand forecast of spare parts in the DELIIS was collected and the demand for the spare parts was estimated by using the data mining technique. Our approach shows improved performance in demand forecasting with higher accuracy then previous work. Also data mining can be used to identify variables that are related to demand forecasting.
Purpose: The purpose of this study was to examine the awareness of dental technicians on demand for this occupation, their occupational satisfaction and factors affecting the supply and demand of dental technicians. Methods: A self-reported questionnaire survey was carried out by having convenience sampling as 200 dental technicians who work in Seoul Metropolis, Gyeonggi-do Province, Chungnam-do Province from September 26, 2016 to October 15. An analysis of the collected data was computationally processed by using SPSS Win 19.0 program. An analytical technique was made by using statistical techniques such as frequency & percentage, T-test, One-way ANOVA or ANCOVA analysis. The following are the analytical results of the collected materials. Results: When the occupational satisfaction of the selected subjects was analyzed, there were significant differences according to academic credential, marital status, duties in charge, position and monthly income. Their preference for this occupation as a lifelong job significantly varied with age, academic credential, duties in charge, position and monthly income. Their turnover plans significantly differed with age, position, career and monthly income(p<.05). As a result of analyzing what factors affected manpower supply and demand, they placed a lot of importance on the areas of required time and satisfaction, and they attached a less importance to the areas of interpersonal relationships and workload. Their total average score in these areas was 3.06. Conclusion: As a result of research, the manpower supply and demand factors that exerted significant influences on occupational satisfaction were pride. required time and the appropriateness of the number of workers, and the manpower supply and demand factors that had significant impacts on job preference as a lifelong occupation were satisfaction, pride and the appropriateness of the number of workers. The manpower supply and demand factors that affected turnover plans in a significant way were pride, satisfaction and the appropriateness of the number of workers.
The purpose of this research was to analyze the market-labor participation of married women and their demand for an additional child, The theories from 'Economics of Fertility' by Willis and Bekerian 'Household Production Model' were applied to develop the theoretical model. For the empirical analysis National Data for Fetility in Korea was used, Even though the model was fully developed based on economic theories only the pasychological or value-related variables were appeared to be statistically significant. That means in Korea the decision-making for market work and fertility are still following the traditional way as it is.
Due to criminal aspects spreading nation wide, their intelligence level increasing and becoming digitalized, the citizens' interest in and desire for crime security have increased. Until now, the preceding researches have been focused on finding the specific variables that have direct effects on the demand for police manpower through regression analysis and attempted to predict number of needs. However, there have never been any researches producing the accurate number of demands for crimes and human resources needed for each work load. Therefore, this research have analyzed each police station functions by interviewing the persons in charge and selected the main duty for each functions. From this, by using the method of system dynamics, this research was able to predict the standard number of manpower needed for each police station functions. Also, by making a model for each 235 police stations, the best efficient employment plan for police stations and district agencies have been further discussed based on the computer simulation results.
Prediction of demand for workforce in new and renewable energy is precondition for sustainable growth of an industry. The purpose of this research is to review prediction methods and case studies of workforce in new and renewable energy industry. This research compares the three methods in the focused on possibility of applying in renewable energy industry; survey, input-output and labor function estimation methods. Also, three cases are reviewed in the focused on applied method; Korea, America and Australia. As a result, the survey method was wildly used in the new and renewable industry. Also the improvement rates of work force are difference depending on the methodology. This result can be applied to set up the policy of human resource development of renewable energy.
The paper presents a method of assessing the adequate tapaclty of photovoltaic generation systems for public buildings based on analysis of load variation patterns of customers. When PV systems are installed for supplying power for the customer load, reverse power relay is required by the guideline to be installed at the point of common coupling with the power network. The suggested method analyzes daily, weekly and monthly load demand of the customer that Irishes PV system installation, and determines the appropriate rating of the PV system for preventing PV generation from exceeding the customer demand. This work is expected to support renewable energy dissemination projects of public organizations.
Kim, Kyoung-Tae;Moon, Dae-Seop;Lee, Jin-Sun;Park, Bum-Hwan;Lee, Suk
Proceedings of the KSR Conference
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2007.05a
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pp.1890-1901
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2007
This paper explored train frequency of intercity rail station. Main factors to decide train frequency are location of station, social-economic index and land use of station area and travel demand. In this paper, we focused on travel demand which is critical factor to decide train frequency. Tests on a KTX case show that train frequency can be efficiently decreased in weekday to transport same demand. The work has shown many subjects that need further research. It is important to include various factors influencing on train frequency decision.
This paper proposes probabilistic models for estimating the seismic demands on reinforced concrete (RC) bridges with base isolation. The models consider the shear and deformation demands on the bridge columns and the deformation demand on the isolation devices. An experimental design is used to generate a population of bridges based on the AASHTO LRFD Bridge Design Specifications (AASHTO 2007) and the Caltrans' Seismic Design Criteria (Caltrans 1999). Ground motion records are used for time history analysis of each bridge to develop probabilistic models that are practical and are able to account for the uncertainties and biases in the current, common deterministic model. As application of the developed probabilistic models, a simple method is provided to determine the fragility of bridges. This work facilitates the reliability-based design for this type of bridges and contributes to the transition from limit state design to performance-based design.
We explore the inverse electron demand Diels-Alder reactions of tetrazines with various functional groups employing quantum calculations. In general, the rate of inverse electron demand Diels-Alder reaction depends on molecular orbital levels of electron donor and electron acceptor. Likewise, ${\pi}$ orbital of the dienophile and ${\pi}^*$ orbital of the diene is a key factor. In this work, we discuss the case where the energy of diene's ${\pi}^*$ molecular orbital is not the sole governing factor to determine the reaction rate, rather the rate shows strong correlation with the charge density of dienes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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