After industrialization has been started, mankind needs and consumes more resources. Now, the resources depletion is a serious problem in the Earth. However, there are infinite resources in the Space. Especially, the Moon is the closest planet and has much resources, including Helium-3 and rare earths, which are needed to human being in the future. Humanity needs to reside on the moon to harvest these resources. For the resident, much resources, such as food, construction, and industrial materials, are needed. However, to transport these resources to the Moon from the Earth, an astronomical cost should be consumed. Thus, research is underway to support human activities by procuring resources locally. This is called In-Situ Resources Utilization (ISRU), which is the essential technology for the space development. In this paper, the reason why ISRU is essential and the its status are introduced and future research projects will be explained.
This study attempted to explore the experience related to the work-family balance of working moms during the COVID-19 period. To this end, in-depth interviews were conducted by recruiting 17 part-time and full-time working moms with at least 1 child under the age of 13. As a result of analyzing the data using the method of grounded theory, 106 concepts, 50 subcategories, and 24 categories were derived. The central phenomenon that working moms experienced in the process of work and family balance were "physical and emotional exhaustion", "anxiety and guilt about not doing well in situations of role conflicts between various roles", "job crisis experienced by working mothers" and "deepening family conflicts". The process of working moms overcoming the central phenomenon and achieving work-family balance was identified as five stages: the 'shock and confusion stage', the 'struggling stage', the 'actively coping and making compromise stages', the 'acceptance stage', and the 'post-traumatic growth stage'. Based on these results, discussions on the work-family balance of working mothers during the COVID-19 period was dealt as well as suggestions for follow-up studies.
The purpose of this study was to identify the influencing factors on the breast self-examination performance among nursing students. The data collection period was from April 12 to April 26, 2021. Data was gathered from 240 nursing students by using a structured questionnaire. The data was analyzed using Pearson's correlation coefficients and a stepwise regression analysis using the SPSS/WIN 25.0 program. As the result of this study, the factors influencing breast self-examination perfomance were found to be breast self-examination and dietary habits with the explanatory power of these variables being 14.2%(F=19.53, 𝜌<.001). Based on this study, further study may be needed to evaluate the dietary habits of nursing students so that they can practice proper eating behavior. In addition, to maximize the educational effect, there may need to be a development of programs aimed to prevent breast cancer among nursing students.
A descriptive study was attempted to identify the factors affecting of nursing organization culture, communication competence, and professionalism on nursing service quality of small and medium-sized hospital nurses. The study were 166 nurses from hospital nurses located in G metropolitan city, and the data collection period was from August 22 to August 30, 2019. Data were analyzed PASW 18.0 program. As a result, the factors affecting on nursing service quality were professionalism(𝛽=.485, p<.001), communication competence(𝛽=.354, p<.001), hierarchy-oriented organization culture(𝛽=.154, p<.01). The adequacy of the multiple regression model was very significant at the F statistic 64.75(p<.001), explanatory power of 54.6%. Based on this study, it can be useful as basic data for exploring ways to improve nursing service quality and developing nursing intervention programs.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.2
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pp.291-298
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2022
This study is a descriptive study to investigate the association between current smoking, high-risk alcohol drinking and depressive symptoms among female college students. The participants were 515 female college students, and data collection was conducted through online and mobile surveys from September 2020 to August 2021. Multivariable ordinal logistic regression analysis was performed to investigate the association between current smoking, high-risk drinking and depressive symptoms, and as a result, current smoking was significantly associated with depressive symptoms (OR= 2.524, 95% CI=1.051-6.061). Therefore, in order to improve the depressive symptoms of female college students, adequate support such as reducing the smoking rate through active smoking cessation education and preparing various on-campus programs should be provided.
The purpose of this study was to identify job stress, resilience, and nursing performance, and to investigate affecting factors of nursing performance on hospital nurses. The subjects consisted of 141 general hospital nurse in the K city. The variables were measured using questionnaires, analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, and multiple regression analysis. The average score of job stress was 44.21±9.15, resilience was 2.86±0.65, and nursing performance was 3.78±0.48. The factors influencing on nursing performance were Total Clinical career, Career in present ward, and resilience. The explanation of nursing performance was 37%. These results suggest that it is necessary to consider these factors at the nursing organizational level to promote nursing performance. Also, it is necessary to construct education program that can enhance resilience and find a strategy to realize it.
With the explosive growth of social media, its abundant text-based data generated by web users has become an important source for data analysis. For example, we often witness online movie reviews from the 'Naver Movie' affecting the general public to decide whether they should watch the movie or not. This study has conducted analysis on the Naver Movie's text-based review data to predict the actual ratings. After examining the distribution of movie ratings, we performed semantics analysis using Korean Natural Language Processing. This research sought to find the best review rating prediction model by comparing machine learning and deep learning models. We also compared various regression and classification models in 2-class and multi-class cases. Lastly we explained the causes of review misclassification related to movie review data characteristics.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.38
no.6
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pp.1596-1605
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2021
This study was conducted to identify the factors affecting the communication competency in nursing students. Method: The subjects of this study were 171 nursing students from two universities located in G and P cities. The collected data were analyzed by t-test, ANOVA, Pearson's Correlation Coefficient, and Multiple Regression Analysis. Results: As a result of multiple regression analysis, the significant predictors of communication competency of nursing students were interpersonal relationships(β=.404, p<.001) and positive thinking(β=.274, p=.014). Communication competency was explained 47.9% of variance in interpersonal relationship and positive thinking. Conclusion: The results of this study showed that interpersonal relationship and positive thinking in nursing students were the influential factor on communication competency. Therefore, the results of this study suggest that it is necessary to find ways to improve interpersonal relationship and positive thinking in order to improve communication competency of nursing students, and it is considered to be useful as basic data for developing intervention programs to improve communication competency.
This paper proposes an algorithm for 3D object detection by processing point cloud data of 3D LiDAR. Unlike 2D LiDAR, 3D LiDAR-based data was too vast and difficult to process in three dimensions. This paper introduces various studies based on 3D LiDAR and describes 3D LiDAR data processing. In this study, we propose a method of processing data of 3D LiDAR using clustering techniques for object detection and design an algorithm that fuses with cameras for clear and accurate 3D object detection. In addition, we study models for clustering 3D LiDAR-based data and study hyperparameter values according to models. When clustering 3D LiDAR-based data, the DBSCAN algorithm showed the most accurate results, and the hyperparameter values of DBSCAN were compared and analyzed. This study will be helpful for object detection research using 3D LiDAR in the future.
This study is a descriptive survey study conducted with the aim of analyzing differences in consumption patterns according to the personality types of the Enneagram and providing basic data that can be used for advertising and branding based on it. 43 people who explained the purpose of the study and agreed to participate were conveniently recruited. The research tools were investigated online with the type of personality of the Enneagram of Joo (2003) and the consumption pattern of Jeon (2013). The data analysis utilizes statistical methods such as descriptive statistics, frequency analysis, and one-way ANOVA in the IBM SPSS Statistics 23 program. For consumption patterns 1, 2, 3, and 6, there were statistically significant differences between personality types 1, 2, 3, 5, 7, and 9 (p<.050). Through this study, it was confirmed that consumption patterns vary depending on the type of personality of the Enneagram. The results of this study are expected to provide basic data in establishing effective strategies for branding and advertising of the design that consumers want.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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