본 연구는 신경계 재활전문병원의 이탈환자에 대한 환경적 요인과 의료적 요인에 관해서 조사하는 것이다. 대상자는 107명의 입원환자를 대상으로 조사하였다. 수집된 자료는 SPSS Win 19.0을 이용하여 분석하였다. 그 결과 첫째, 일반적 병원선택에서는 추천이 35.5%, 환경적 불만족 요인에는 병원시설이 37.4%, 병원 선택인에는 지인이 23.4%로 장 높게 나타났다. 둘째, 전문성, 친절성 및 설명성에 대한 만족도 조사에서 만족도가 가장 낮은 그룹은 간병사 그룹이고 만족도가 가장 높은 그룹은 물리치료사와 작업치료사 그룹으로 나타났다. 셋째, 원무(행정)절차, 진료절차, 대기시간 및 의료비용에 관한 만족도는 모두 '보통'의 선택 안이 가장 높은 분포를 보였다. 결론적으로 환경적 불만족 요인에서 높은 비율을 차지한 병원시설은 신경계전문병원의 수가 적어서 환자의 밀집현상으로 인해 발생한 것으로 보여 환자이탈의 요소로 간주될 수 있고, 의료적 불만족 요인에서는 환자와 많은 시간을 할애하는 간병사(care worker)에 대한 만족도(전문성, 친절성, 설명성)가 가장 낮아서 환자 이탈의 중요한 요인이 됨을 알 수 있었다. 따라서 간병사에 대한 서비스 만족도와 불만족도에 미치는 요인을 조사하고 문제점을 해결하여 간병사의 서비스 질을 향상시킬 수 있는 방안을 모색해야 할 것으로 사료된다.
청양지역의 각섬석편마암을 구성하는 흑운모는 심한 변질작용을 받아 녹니석화 및 질석화되어있다. 흑운모와 변질작용의 산물들에 대한 체계적인 전자현미분석은 이들 변질작용의 진행과정에서의 화학적 변화양상에 대한 중요한 정보를 제공해 준다. K와 Ti의 이탈작용은 두 변질작용에서 모두 나타나는 공통된 현상이지만, 흑운모의 사변체화 팔면체에서의 치환양상은 두 작용에서 전혀 다르게 나타난다. 그러나, 두 작용은 모두 층간의 전기적 균형을 이루려는 치환양상을 보이고 있다. 녹니석화 작용에서는 사면체내의 Si수가 일정하게 유지되며, 팔면체내에서의 Fe 및 Mg에 대한 Al의 치환양상이 두드러지게 나타난다. 이와는 달리, 질석화작용의 경우, 초기에는 일반적인 변질작용의 경향과 일치하는 dioctahedral화 되는 치환작용, 즉, Al의 팔면체에 대한 치환도가 증가하는 경향을 보이지만, 후기에서는 Al의 사면체로의 치환과 Fe의 팔면체 치환이 두드러지게 나타나는데, 이는 Fe의 양의 증가와 산화작용에 의한 결과로 생각된다. 두 변질작용은 모두 하나의 흑운모 구조가 곧바로 하나의 녹니석 및 질석으로 변화하는 과정과 두개의 흑운모 구조가 하나의 녹니석 및 질석으로 변화하는 과정이 제시되어 있는데, 현미경관찰 결과 및 화학적인 변화양상 등을 고려하여 볼 때, 녹니석화작용의 경우는 후자의 변화과정이 우세하였을 가능성이 높으며, 이 작용에 의해 변질과정이 요구되는 Al의 자체공급도 가능할 수 있다. 반면에 질석화 작용은 전자의 변화과정이 우세하였을 것으로 보이는데, 후기의 치환작용에서 요구되는 Fe의 증가는 보다 드물게 병행된 두개의 흑운모층이 하나의 질석으로 되는 작용의 결과로 생각할 수 있다. 질석화작용은 Fe의 전하상태가 매우 중요한 역할을 하는 것으로 보이는데, 이에 대한 해석을 위하여 몇가지 가정하에서 구조식을 재계산하여 보았다. 그 결과 질석에 적절한 구조식이 되기 위해서는 상당량의 Fe의 산화를 요구하게 되는 것으로 나타났다. 산화작용의 시기는 확실하지는 않지만, 치환작용변화가 일어난 질석화작용의 후기일 가능성이 높다.
지열에너지는 지구가 생성될 당시부터 지구 내부에 존재하는 무한한 열에너지로 온실가스 배출이 적으며 태양광이나 풍력 등 다른 신재생 에너지와는 달리 일정한 에너지를 공급할 수 있는 항상성 에너지로 기저부하를 담당할 수 있다. 지열을 이용한 전력 생산은 1904년에 이탈리아 라데렐로에서 처음으로 시작되었으며, 현재까지 화산지대를 중심으로 활발히 이루어지고 있다. 2001년에서 2005년 사이에 전세계 지열발전용량은 약 13% 증가하였으며, 2005년을 기준으로 약 8,933MWe의 지열발전설비가 가동 중이다. 최근 들어 지하 심부까지 시추하여 지열저장소(geothermal reservoir)를 형성하고 이를 통해 지열에너지를 생산하는 새로운 시스템인 EGS(Enhanced Geothermal Systems)가 개발됨에 따라 비화산지대에서도 지열발전소를 건설하려는 움직임이 가속화되고 있다. EGS는 지하 심부의 불투수성 결정질 암반에 존재하는 지열에너지의 경제적인 생산뿐만 아니라 물을 주입하여 생산시키는 순환 방식을 이용하여 지열에너지 획득의 매개 역할을 하는 지열수의 고갈 문제를 해결하였다. 결정질 암반에서의 지열저장소의 형성은 암반 내에 분포하는 불연속면에서 주로 발생하며, 이를 위한 압력 조건은 현지 암반의 응력 분포 특성과 암반 및 불연속면의 물성에 좌우된다. 시추공을 통해 지하 심부의 암반에 수압이 가해지면 물의 주입으로 불연속면의 마찰력이 감소하며, 이로 인해 불연속면에 전단변형이 발생하게 된다. 전단변형은 불연속면을 열린 상태로 유지시켜 지열저장소를 형성하게 된다. 불연속면의 전단 변형시 발생하는 미소 탄성파는 시추공 주변에 설치한 모니터링 장비에서 측정되며, 모니터링 장비에 의해 측정된 미소 탄성파 발생 지점의 클러스터는 지열저장소의 공간적 분포 및 규모를 추정할 수 있는 자료가 된다. 현재 EGS를 이용한 지열발전 프로젝트는 프랑스 슐츠, 스위스 바젤, 호주 하바네로에서 대표적으로 진행 중이다. 슐츠는 현재 1.5MWe의 파일럿 플랜트를 가동 중이며, 하바네로는 파일럿 플랜트 건설 단계를 진행중이다. 스위스 바젤은 지열저장소를 형성시킬 목적으로 수행된 주입시험에서 발생된 문제에 대한 기술의 신뢰성을 확보할 목적으로 잠시 중단된 상태다. 제주도는 신생대에 분출하여 형성된 대표적인 한국의 화산지형으로 지열부존 가능성이 높을 것으로 예상되는 지역이다. 따라서 폐사는 지열에너지 부존 특성을 파악하기 위한 심부 물리 탐사 및 탐사정 시추가 실시될 예정이며 궁극적으로 국내 최초의 상용화된 지열발전소 건설을 목표로 하고 있다.
Background : The purpose of this study was to investigate the incidence of unplanned endotracheal extubation and to identify the influencing factor of unplanned extubation in ICUs for providing baseline data in developing prevention strategies and administrative standards. the medical records and hospital information system. In order to analyze factors related to unplanned extubation, the subjects of this study were divided by unplanned extubation group and planned extubation group and were matched by its sex, age, and disease groups in a ratio of one to two. The data were analyzed by descriptive statistics, ${\chi}^2$- test, t-test, Fisher's exact test, and logistic regression analysis with SPSSWIN 10.0 program. Result : 1) Forty-seven(4.99%) of 942 intubated patients experienced unplanned extubation 65 times during the twelve-month period. Thirtyfour( 72.34%) of 47 unplanned extubated patients required reintubation, whereas thirteen patients(27.66%) did not. 2) About half of unplanned extubation(46.8%) occurred during the night shift. 3) As for the nursing activity, respiratory nursing activity score(P=.0.06) and total nursing activity score(P=.011) showed statistically significant differences between unplanned extubation group and planned extubation group. 4) As for the patient status, unplanned extubation group showed more lower consciousness level(P=.000), more irritable or agitated behavior(P=.000), and had more applied physical restraints(P=.000) than planned extubation group. 5) As for the intubation related variables, unplanned extubation group revealed more intubated with respiratory failure(P=.000), more dependent on mechanical ventilation(P=.015) than planned extubation group. 6) Factors affecting unplanned extubations in intensive care unit patients were irritable or agitated behavior(odds ratio=13.757), night shift(odds ratio=7.166), and mechanical ventilation(odds ratio=6.257) from conditional logistic regression analysis. Conclusion : The most affecting factor of unplanned extubation was agitated or irritable behavior. Therefore the results of this study could be helpful to ICU nurses for meticulous care, decision making, timely intervention, and development of intervention strategies for preventing unplanned extubation.
Background : We developed a model for predicting premature discharge and identifying related factors. Methods : Prediction model was developed by data mining techniques. Basic data were collected from the total discharge data base of a university hospital in Chungnam Province during the period from July 1, 1999 to June 30, 2000. Results : 1. Among 22,873 patients, the number of patients discharged with usual discharge orders were 21,695 or 94.8%. The number of the prematurely discharged patients were 1,178 or 5.2%. 2. The primary reason for unusual discharge was transfer to other hospital. Move to a local hospital closer to their home and burdensome medical expenses were main reasons. 3. Predictability of each model was tested using the top 10 percent of patients with the highest probabilities of premature discharge. The neural network model was chosen as the most appropriate model for predicting prematurely discharged patients. 4. Ten percent of the total number of patients had been selected randomly to test the effectiveness of the neural network model. We have chosen the threshold of the neural network model as 0.7. The number of patients who were expected to discharge prematurely was 312. Among them, 241 had been discharged prematurely (77.2%). Conclusion : Of the several data mining techniques used, the neural network model was the most effective, It can be used to identify and manage the patients who are expected to discharge prematurely.
본 연구는 경상북도 구미시 천생산 지역에서 발달하는 타포니를 대상으로 암석의 풍화 과정 및 타포니의 형성 과정을 분석하고 있다. 연구지역의 타포니 발달은 조립질 퇴적암인 역암과 역질사암에서 발생빈도가 높으며 타포니의 발생은 역의 이탈 및 박리가 발생한 지점에서부터 시작되는 것으로 추정된다. 지형적으로 산지의 남사면 암석 노출지에서 타포니의 집중적 발달이 관찰되는데, 이는 겨울철 기계적 풍화와 여름철 화학적 풍화의 진행이 상대적으로 높은 환경적 조건에 따른 것으로 해석된다. 타포니가 발달한 암석 표면에서 측정한 함수율의 분포 특성은 타포니 발생 지점이 주변에 비해 높은 함수율을 명확히 보여주고 있어 암석 내의 수분은 어떤 기제로든 타포니 발생에 상당한 영향을 끼치는 것으로 판단된다. 타포니 내에서 확인되는 풍화 침전물 및 이차광물에 관한 분석은 후속 연구로 현재 진행 중에 있다.
희석액과 동해방지제로 각각 ASP와 DMSO를 사용하여 1년 동안 냉동보존한 후 해동한 강도다리(Platichthys stellatus) 정자의 운동속도는 10% 농도에서 가장 빨랐다. Methanol의 경우 $10{\sim}20%$ 범위에서 유의한 차이를 보이지 않았지만 15%에서 가장 높은 값을 보였다. Glycerol을 동해방지제로 사용하였을 때는 첨가농도가 높아질수록 정자의 운동성과 운동속도가 낮아졌다. 희석액으로 SS를 사용한 경우도 ASP와 비슷한 결과를 보였다. 투과형전자현미경으로 관찰한 냉동하지 않은 신선한 강도다리 정자는 머리, 중편부 및 꼬리로 구성되어 있으며, 치밀한 핵질로 충만한 구형의 머리에는 첨체구조가 관찰되지 않았다. 동해방지제 없이 냉동보존한 경우, 대부분의 정자들이 머리가 찌그러지거나 부분적으로 수축되는 경우가 많았으며 머리의 원형질막이 이탈되고 염색질이 과립상으로 변하거나 균질화되지 않았다. 반면에 냉동보존을 위해 동해방지제를 사용한 경우 부분적으로 정자의 구조적 손상이 관찰되었으나 대부분의 정자는 냉동과 해동과정에서 손상을 입지 않았다.
Purpose: This study was conducted to identify the influence of trauma experiences and social adjustment on health-related quality of life in North Korean defectors. Methods: The subjects were 117 North Korean defectors living in B and Y city. The data were collected from September 1 to September 20, 2014, and analyzed by the SPSS/WIN 18.0 program. Results: Significant differences were found in the health-related quality of life with respect to the subjects' education, marriage status, types of dwelling, family types, duration of residence in South Korea, jobs in South Korea and in North Korea, families left in North Korea or other surrounding countries, and subjective health status. Health-related quality of life is negatively related to trauma experiences during escape from North Korea and during their life in South Korea. Health-related quality of life positively is related to social adjustment. The meaningful variables which influenced the subjects'health-related quality include social adjustment, job in South Korea, job in North Korea, current family structure, and trauma experiences in South Korea. Total explanatory power of these factors for health-related quality in North Korean Defectors is 43.0% and social adjustment is the most influential factor. Conclusion: Therefore, in order to enhance health-related quality of life in North Korean defectors, it is necessary for them to increase social adjustment and decrease trauma experiences. In addition, methods are needed to provide job opportunities, better education and family services for North Korean defectors.
숭어 정액의 냉장 및 냉동보존시 적합한 희석액을 선정하고, 알에 대한 수정률을 평가하였다. 비보존 숭어 정자의 머리는 공모양으로 직경 $1.26{\pm}0.08 \{mu}textrm{m}$, 길이 $1.06{\pm}0.07 \{mu}textrm{m}$ 였으며, 과립상의 염색질을 가지고 있었다. 숭어 정자의 냉장보존시($0^{\circ}C$, 10일간) 희석액으로는 동종의 혈정이 가장 높은 정자활성을 나타냈으며, egg-tris, 0.1M, 0.3M 및 0.5M glucos에서는 활성이 서로 비슷하였다. 또한 동해방지제로 10% DMSO, 희석액으로 MFRS를 사용하여 냉동보존한 후 해동시켰을 때 대조구와 유사한 수정률을 보였다. 냉동보존 후 해동시킨 일부 정자 중에서는 세포막이 이탈되거나 소실되는 구조적 변화를 나타냈다.
교육열이 강한 우리나라에서는 사교육은 언제나 뜨거운 감자이다. 교육대상 연령층의 인구수가 1990 년부터 빠르게 감소하기 시작했으며, 2005 년을 전후로 초등학생 수의 감소가 더욱 빨라지고 있다. 통계청 데이터에 따르면 2016 년 출생아 수는 40 만 6 천여명에서 2017 년은 35 만 7 천여명으로 향후에도 지속적으로 줄어들 추세이다. 이렇듯 매년 학생수가 감소함에도 불구하고 2018 년 사교육비 총액은 19 조 5 천억수준으로 2017 년 18 조 7 천억보다 8 천억원이 늘어 났다. 학생수는 전년보다 2.5% 줄었지만 사교육비는 반대로 4.4% 늘어났다. 이렇듯 사교육 시장이 심화 되게 되면 경쟁은 더욱 치열해 질 수 밖에 없으며 이 경쟁에서 살아 남기 위해서는 다양한 비즈니스 전략이 필요하며 특히 학생들의 이탈을 줄이는 것은 사업의 가장 중요한 포인트라고 볼 수 있을 것이다. 학원에서의 학생이 퇴원을 하는 이유에 대한 영향도를 분석하고 그 영향도 분석을 통해 학원 학생들의 퇴원 방지에 활용하고자 한다. 본 논문의 주요 연구 내용은 사교육을 대표하는 국내 사설 학원에서의 성적, 출결사항 및 학원 상담 내역 등의 다양한 학원 데이터들을 최적의 딥러닝 알고리즘 분석을 통한 퇴원 학생을 사전 예측하기 위한 논문임을 밝힌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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