The purpose of this study was investigate nursing needs of heart disease patients depending on whether or not readmitted. Who had diagnosed heart disease and admitted on a general hospital was collected as a self-administered questionnaire method from March to June 2012. Collected data were analyzed through the SPSS 18.0 program. The average of total nursing needs is $4.12{\pm}.49$ point in patient who were not in readmission, and $3.89{\pm}.63$ point in patient joined readmission, there were significant differenced(p=.046). Therapeutic nursing needs are higher than others in nursing needs, in the both groups. Each rank and sub-regions is also different nursing needs according to readmission in two group. Physical, Social-emotional, educational and therapeutic nursing needs was correlated each other in depth. Therefore, focusing on patient's nursing needs according to patient's characteristics are required to perform nursing.
The recent conflict between Russia and Ukraine underscores the significant of military logistics support in modern warfare. Military logistics support is intricate and specialized, and traditionally centered on the mission-level operational analysis and functional models. Nevertheless, there is currently increasing demand for military logistics support even at the engagement level, especially for resupply using unmanned transport assets. In response to the demand, this study proposes a task model of the military logistics support for engagement-level analysis that relies on the logic of ammunition resupply below the battalion level. The model employs a decisions tree to establish the priority of resupply based on variables such as the enemy's level of threat and the remaining ammunition of the supported unit. The model's feasibility is demonstrated through a combat simulation using OneSAF.
Although LRU is not adequate for database that has non-uniform reference pattern, it has been adopted in most database systems due to the absence of the proper alternative. We analyze database block reference pattern with the realistic database trace. Based on this analysis, we propose a new cache replacement policy. Trace analysis shows that extremely non-popular blocks take up about 70 % of the entire blocks. The influence of recency on blocks' re-reference likelihood is at first strong due to temporal locality, however, it rapidly decreases and eventually becomes negligible as stack distance increases. Based on this observation, RCB(Reference Characteristic Based) cache replacement policy, which we propose in this paper, classifies the entire blocks into four block groups by blocks' recency and re-reference likelihood, and operates different priority evaluation methods for each block group. RCB policy evicts non-popular blocks more quickly than the others and evaluates the priority of the block by frequency that has not been referenced for a long time. In a trace-driven simulation, RCB delivers a better performance than the existing polices(LRU, 2Q, LRU-K, LRFU). Especially compared to LRU. It reduces miss count by 5~l2.7%. Time complexity of RCB is O(1), which is the same with LRU and 2Q and superior to LRU-K(O(log$_2$N)) and LRFU(O(l) ~ O(log$_2$N)).
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.3
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pp.338-346
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2016
Wearable Device has various constraint about battery power consumption, size, weight, etc, because the devices is worn and operated by person and provide services. So, if a device includes too many functions, it dose not satisfies the constraint and lose price competitiveness due to become expensive. Therefore we suggest that make reassembly Unit Modular Device witch has common used functions in wearable devices and user can receive various services to reassemble Unit Modules. It is comprised of frames and modules. Each module has various functions. Each frames help module to communicate each modules. To realize this device, we design to guarantee each services to use necessary modules, to give priority to modules depending on the important of the task, to set that does not use to low energy mode.
Purpose: To identify the effectiveness of policy evaluation, consistent monitoring is necessary. This study aimed to carry out mid-term evaluation of objectives and programs related to comprehensive plans for sodium intake reduction by 2020 for Seoul city and then reestablish the objectives of the sodium intake reduction plans. Methods: Literature reviews, data analysis, and reviews of expert focus-groups were performed to evaluate objectives, to develop a new goal, and to identify the priority subjects of the sodium intake reduction programs. In order to examine target populations for the programs, awareness and behaviors related to sodium intakes among Seoul citizens were examined by sex, age, and income level using the 2008~2013 Korea National Health and Nutrition Examination Survey data. Results: Current objectives of the sodium intake reduction plan by 2020 for Seoul city were not appropriate, so objectives were reset to 3,600 mg of sodium intake by 2020 among Seoul citizens with 2% reduction per year. Although sodium intake showed a decreasing trend by year, it was still high, especially in men. The sodium intake reduction programs currently in progress have not been assessed at multiple levels across multiple sectors and have only been assessed fragmentarily. For dietary behavior related to sodium intakes by sex, age, and income level, sodium intake was higher in the group with less than 100 g of fruit intake compared to the group with 100 g or more. Subjects aged 30~59 years and the low household income group showed relatively higher sodium intakes. Based on the data analysis and the expert review, the priority subject of the sodium intake reduction programs was determined to be adult men. In terms of a program strategy for sodium intake reduction, multi-level and setting approaches, including work sites, home, and restaurants, were suggested to reduce sodium intakes of the target subject. Conclusion: The suggested objectives should be consistently monitored by data analysis, and the determined programs need to be phased in over 5 years.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.12
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pp.3052-3062
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1997
An Information Retrieval (IR) is to retrieve relevant information that satisfies user's information needs. However a major role of IR systems is not just the generation of sets of relevant documents, but to help determine which documents are most likely to be relevant to the given requirements. Various attempts have been made in the recent past to use syntactic analysis methods for the generation of complex construction that are essential for content identification in various automatic text analysis systems. Unfortunately, it is known that methods based on syntactic understanding alone are not sufficiently powerful to Produce complete analyses of arbitrary text samples. In this paper, we present a document ranking method based on two-level ranking. The first level is used to retrieve the documents, and the second level to reorder the retrieved documents. The main keywords used in the first level can be defined as nouns and/or compound nouns that possess good document discrimination powers. The sub-keywords used in the second level can be also defined as adjectives, adverbs, and/or verbs that are not main keywords, and function words. An empirical study was conducted from a Korean encyclopedia with 23,113 entries and 161 Korean natural language queries collected by end users. 850% of the natural language queries contained sub-keywords. The two-level document ranking methods provides significant improvement in retrieval effectiveness over traditional ranking methods.
Microarray technology is extensively being used in experimental molecular biology field. Microarray experiments generate quantitative expression measurements for thousands of genes simultaneously, which is useful for the phenotype classification of many diseases. One of the two major problems in microarray data classification is that the number of genes exceeds the number of tissue samples. The other problem is that current methods generate classifiers that are accurate but difficult to interpret. Our paper addresses these two problems. We performed a direct integration of individual microarrays with same biological objectives by transforming an expression value into a rank value within a sample and generated rank-comparison decision rules with variable number of genes for cancer classification. Our classifier is an ensemble method which has k top scoring decision rules. Each rule contains a number of genes, a relationship among involved genes, and a class label. Current classifiers which are also ensemble methods consist of k top scoring decision rules. However these classifiers fix the number of genes in each rule as a pair or a triple. In this paper we generalized the number of genes involved in each rule. The number of genes in each rule is in the range of 2 to N respectively. Generalizing the number of genes increases the robustness and the reliability of the classifier for the class prediction of an independent sample. Also our classifier is readily interpretable, accurate with small number of genes, and shed a possibility of the use in a clinical setting.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.15
no.2
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pp.181-189
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2017
The purpose of this paper is to evaluate several leading options for the management of radioactive metallic waste against a set of general criteria including safety, cost effectiveness, radiological dose to workers and volume reduction. Several options for managing metallic waste generated from decommissioning are evaluated in this paper. These options include free release, controlled reuse, and direct disposal of radioactive metallic waste. Each of these options may involve treatment of the metal waste for volume reduction by physical cutting or melting. A multi-criteria decision analysis was performed using the Analytic Hierarchy Process (AHP) to rank the options. Melting radioactive metallic waste to produce metal ingots with controlled reuse or free release is found to be the most effective option.
A software development using components reuse is an useful method to reduce the software development cost. But a retrieval method by the keyword and category classifications is difficult to search an exact matching component due to components complexity in component reuse. Therefore, after different existing methods are examined and analyzed, an effective classification and retrieval method using XML specifications and the system architecture of components integrated management based on it are presented. Many discording elements of DTD which is component meta-expression exist in components retrieval. To compensate it, this retrieval method using estimations of precision and concision is effective one to catch considerable matching preference components. This method makes possible to retrieve suitable components having better priority due to searching similar matching components that are difficult in an existing keyword matching method.
Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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2009.04a
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pp.318-326
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2009
우리나라의 화재 발생건수를 살펴보면, 1986년까지는 매년 1만건을 조금 상회하는 완만한 증가추세였으나, 1994년에는 2만건을 초과하였고, 1998년에 3만건을 넘었으며, 2007년부터는 4만건 이상으로 이제 5만 여건을 목전에 두고 있다. 특히 최근 9년간(2000-2008)의 화재발생은 연평균 36,635건, 연평균 재산피해액 190,791백만원이었으며, 전기화재의 경우, 총화재 발생건수 대비시, 1985년 34%, 1994년 39%로 계속 30%이상의 점유율을 보이다가 2006년 29.6%로 20%대로 진입하여 2007년 22.1%이며, 2008년은 총화재 발생 49,631건, 재산피해액 383,141백만원이다. 따라서 전기로 인한 화재는 22.8%인 11,308건, 재산피해액은 28%인 107,459백만원이었으며 전기화재의 최근 9년간 연평균 발생건수는 10,853건으로 매년 만 여건씩 발생하면서 59,980백만원의 재산 피해액을 나타내었는데, 전체 화재에 대한 전기화재 점유율은 약 30%를 나타내었고 재산피해액은 31.4%에 달하고 있어 아직까지도 전기화재는 화재발생원인의 1순위를 계속 점하고 있어, 이에 대한 분석과 대책이 절실히 요구되어 본 논문에서는 최근의 전기화재의 발생추이와 전기화재 특성을 고찰하여 이의예방 대책을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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