The purpose of this study was to develop a prevention education program by grasping the knowledge of hepatitis A, Immunization and prevention behavior of university students. The subject of the study was questionnaire for 219 students, excluding the 3rd and 4th graders of the Department of Nursing. Collected data were analyzed by frequency, percentage, t-test, ANOVA, Pearson correlation using SPSS 18.0. As a result of the study, knowledge of hepatitis A was determined by gender, major, allowance for a month, HAV education experience within 3 months, personal antibody retention, HAV hepatitis, and cases of HAV infection among family members, hepatitis A prevention behavior showed a significant difference in the type of residence. In order to increase the hepatitis A vaccination rate of university students through this study, the need for vaccination and promotion of adult vaccination is necessary, and the development of a program that enables habitual preventive behaviors is needed.
Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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2018.10a
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pp.26-27
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2018
With entry into force of the Nagoya Protocol to promote the fair sharing of the benefits of accessing and utilizing genetic resources, much support has been given to research on the development of biomaterials and products using domestic natural resources. Conservation and resource-saving of native species became very important through Nagoya Protocol enactment. The trend of cosmetic industry has been shifing from use synthetic chemicals to natural biomaterials, due to the safety regulations on new materials, ban on animal experiments, and expansion of cosmeceuticals range. In addition, functional cosmetic range has been expanded from whitening, wrinkle improvement, and ultraviolet shielding, to hair loss, hair loss alleviation, acne relaxation, and moisturizing of atopic skin, thus causing the activation of research about field of efficacy evaluation on natural biomaterials and commercialization. Chungbuk province is fostering the bio industry as a key industry for regional economic growth. For this purpose, Osong Biotechnology Complex/Ochang Science Industrial Complex in middle area, Jecheon biovalley in northern region, and Chungju Enterprise city have been established, thus playing a pivotal role in Bio innovative cluster in Korea. In particular, it was established the osong cosmetics clinical research support center to develop the cosmetics industry in chungbuk, thereby supporting clinical trials, efficacy evaluations, overseas certification, and overseas market entry in order to advance into the global market. In addition, oriental plants such as astragalus propinquus, schisandra chinensis, eucommia, alpiniae oxyphyllae fructus and biancaea sappan are being actively studied as global cosmetic ingredients through the promotion of various national research and development projects using natural materials in chungbuk province. The chungbuk natural product industry is expected to grow further throughout cosmetics industry development in the future, as companies and research institutes are actively promoting the secure index of effective material in natural products and effective material commercialization.
As the cost of installing and maintaining software on large organizations such as recent companies and schools has increased, software installation and maintenance costs are low, system management is easy, demand for ease of use software solutions has increased. In the reality that special education for service center engineers is required along with the release of various products, training of the software and solution industry is regarded as important. Building Web-based user and system interactive environment, strengthened usability and educational ability effect suitable for engineer level. In the future, research that is familiar with specific software, not successfully combining multiple frameworks, rather than developers, will be increasingly important for research that can achieve optimal performance.
The purpose of this study is as follows: First, this study investigates the effect of the supervisor's coaching leadership on the employee's protean career attitude. Second, we examine the effect of a protean career attitude on career satisfaction. Finally, we examine the mediating effect of protean career attitude on the relationship between supervisor's coaching leadership and career satisfaction. As a result of analyzing the data of 329 employees from pharmaceutical companies, the positive influence of coaching leadership on the protean career attitude was significant. The positive effect of the protean career attitude on career satisfaction was significant. The mediating effect of the protean career attitude on the relationship between coaching leadership and career satisfaction was significant. The findings of this study provide an understanding regarding the concept of career development, which has recently changed from an organization-centered to an individual-centered perspective. Also, this study has theoretical and practical implications for the field of human resource development in that it suggests the type of leadership as an antecedent of protean career attitudes.
The purpose of this paper is the development of course data models and learning achievement computation algorithms for enabling the course-embedded assessment(CEA), which is essential of competency-based education in higher education. The previous works related CEA have weakness in the development of the systematic solution for CEA computation. In this paper, we propose data models and algorithms to implement competency-based assessment system. Our data models are composed of a layered architecture of learning outcomes, learning modules and activities, and an associative matrix of learning outcomes and activities. The proposed methods can be applied to the development of the course-embedded assessment system as core modules. We evaluated the effectiveness of our proposed models through applying the models to a practical course, Java Programing. From the result of the experiments we found that our models can be used in the assessment system as a core module.
Early diagnosis of mild cognitive impairment (MCI) can reduce the incidence of dementia. This study developed the MCI prediction model for the elderly in Korea. The subjects of this study were 3,240 elderly (1,502 men, 1,738 women) aged 65 and over who participated in the Korean Longitudinal Survey of Aging (KLoSA) in 2012. Outcome variables were defined as MCI prevalence. Explanatory variables were age, marital status, education level, income level, smoking, drinking, regular exercise more than once a week, average participation time of social activities, subjective health, hypertension, diabetes Respectively. The prediction model was developed using Restricted Boltzmann Machine (RBM) neural network. As a result, age, sex, final education, subjective health, marital status, income level, smoking, drinking, regular exercise were significant predictors of MCI prediction model of rural elderly people in Korea using RBM neural network. Based on these results, it is required to develop a customized dementia prevention program considering the characteristics of high risk group of MCI.
Most of the match-3 puzzle games supports automatic play using the MCTS algorithm. However, implementing reinforcement learning agents is not an easy job because it requires both the knowledge of machine learning and the way of complex interactions within the development environment. This study proposes a method in which we can easily design reinforcement learning agents and implement game play agents by applying PPO(Proximal Policy Optimization) algorithms. And we could identify the performance was increased about 44% than the conventional method. The tools we used are the Unity 3D game engine and Unity ML SDK. The experimental result shows that agents became to learn game rules and make better strategic decisions as experiments go on. On average, the puzzle gameplay agents implemented in this study played puzzle games better than normal people. It is expected that the designed agent could be used to speed up the game level design process.
Research and development(R&D) activities consist of analytical survey and state-of-the-art report writing for technical information. As R & D activities become more concrete, it often happens that they refer to related technical documents that were created in previous steps or created in previous similar projects. This paper proposes a research-task based reuse recommendation framework(RTRF), which is a reuse recommendation system that enables researchers to efficiently reuse the existing artifacts. In addition to the existing keyword-based retrieval and reuse, the proposed framework also provides reusable information that researchers may need by recommending reusable artifacts based on task similarity; other developers who have a similar task to the researcher's work can recommend reusable documents. A case study was performed to show the researchers' efficiency in the process of writing the technology trend report by reusing existing documents. When reuse is performed using RTRF, it can be seen that documents of different stages or other research fields are reused more frequently than when RTRF is not used. The RTRF may contribute to the efficient reuse of the desired artifacts among huge amount of R&D documents stored in the repository.
An investigation was undertaken of the optimal discriminant model for predicting the likelihood of insolvency in advance for medium-sized firms based on the technology evaluation. The explanatory variables included in the discriminant model were selected by both factor analysis and discriminant analysis using stepwise selection method. Five explanatory variables were selected in factor analysis in terms of explanatory ratio and communality. Six explanatory variables were selected in stepwise discriminant analysis. The effectiveness of linear discriminant model and logistic discriminant model were assessed by the criteria of the critical probability and correct classification rate. Result showed that both model had similar correct classification rate and the linear discriminant model was preferred to the logistic discriminant model in terms of criteria of the critical probability In case of the linear discriminant model with critical probability of 0.5, the total-group correct classification rate was 70.4% and correct classification rates of insolvent and solvent groups were 73.4% and 69.5% respectively. Correct classification rate is an estimate of the probability that the estimated discriminant function will correctly classify the present sample. However, the actual correct classification rate is an estimate of the probability that the estimated discriminant function will correctly classify a future observation. Unfortunately, the correct classification rate underestimates the actual correct classification rate because the data set used to estimate the discriminant function is also used to evaluate them. The cross-validation method were used to estimate the bias of the correct classification rate. According to the results the estimated bias were 2.9% and the predicted actual correct classification rate was 67.5%. And a threshold value is set to establish an in-doubt category. Results of linear discriminant model can be applied for the technology financing banks to evaluate the possibility of insolvency and give the ranking of the firms applied.
Jeon-buk is well equipped for the growth of the logistics industry as it is the center of inland and marine traffic. However, it was not activated because of the infrastructure insufficiency. This paper surveyed the logistics industry facilities, interviewed people who are engaged in its business, researched into their business difficulties and the problem of the logistics industry of Jeon-buk. As a result of research, this paper makes an alternative plan for the development of the logistics industry of Jeon-buk area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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