Purpose: This study was carried out to substantiate the application process of activity-based costing on the current cost of hospital home care (HHC) service. The study materials were documents, 120 client charts, health insurance demand bills, salary of 215 HHC nurses, operating expense, 6 HHC agencies, and 31 HHC nurses. Method: The research was carried out by analyzing the HHC activities and then collecting labor and operating expenses. For resource drivers, HHC activity performance time and workload were studied. For activity drivers, the number of HHC activity performances and the activity number of visits were studied. Result: The HHC activities were classified into 70 activities. In resource, the labor cost was 245₩per minute, operating cost was 9,570₩ per visit and traffic expense was an average of 12,750₩. In resource drivers, education and training had the longest time of 67 minutes. Average length of performance for activities was 13.7 minutes. The workload was applied as a relative value. The average cost of HHC was 62,741₩ and the cost ranged from 55,560₩ to 74,016₩. Conclusion: The fixed base rate for a visit in the current HHC medical fee should be increased. Exclusion from the current fee structure or flexible operation of traveling expenses should be reviewed.
Purpose: With low birth rates and aging population problems in Korea, the number of foreign workers grows rapidly. The purpose of this study was to identify factors influencing physical activity of foreign workers based on a Health Promotion Model by examining relationships between acculturation, perceived benefits, perceived barriers, exercise self-efficacy, activity-related affect, social support, and physical activity. Methods: The participants were foreign workers aged 18 to 60 who were employed at eight shipyards. A questionnaire was distributed to 216 participants. Results: As a result of the multivariate ordinal logistic regression analysis, factors affecting physical activity of foreign workers were perceived benefits (B=.65, 95% CI=0.08~1.22), exercise self-efficacy (B=.16, 95% CI=0.05~0.26), integration (B=.41 95% CI=0.14~0.69), and social support for physical activity (B=.48, 95% CI=0.12~0.83). The total explanatory power was 17.7% (x2=41.95, p<.001). Conclusion: Based on these results, there is a need to develop a customized program to increase physical activities of foreign workers by enhancing integration, perceived benefits, exercise self-efficacy and social support.
PURPOSE: This study examined the factors related to school-based activity performance in school-aged children with spastic cerebral palsy (CP). METHODS: The Gross Motor Function Systems (GMFCS), Manual Ability Classification System (MACS), Communication Function Classification System (CFCS) as functional classifications, and the physical activity performance of the School Function Assessment (SFA) were measured in 79 children with spastic CP to assess the student's performance of specific school-related functional activities. RESULTS: All the function classification systems were correlated significantly with the physical activity performance of the SFA ($r_s=-.47$ to -.80) (p<.05). The MACS (${\beta}=-.59$), GMFCS (${\beta}=-.23$), CFCS (${\beta}=-.21$), and age (${\beta}=-.15$) in order were predictors of the physical activity performance of the SFA (84.8%)(p<.05). CONCLUSION: These functional classification systems can be used to predict the school-based activity performance in school-aged children with CP. In addition, they can contribute to the selection of areas for intensive interventions to improve the school-based activity performance.
The Activity patterns of animal species are difficult to access and the behavior of freely moving individuals can not be assessed by direct observation. As it has become large challenge to understand the activity pattern of animals such as dogs, and cats etc. One approach for monitoring these behaviors is the continuous collection of data by human observers. Therefore, in this study we assess the activity patterns of dog using the wearable sensors data such as accelerometer and gyroscope. A wearable, sensor -based system is suitable for such ends, and it will be able to monitor the dogs in real-time. The basic purpose of this study was to develop a system that can detect the activities based on the accelerometer and gyroscope signals. Therefore, we purpose a method which is based on the data collected from 10 dogs, including different nine breeds of different sizes and ages, and both genders. We applied six different state-of-the-art classifiers such as Random forests (RF), Support vector machine (SVM), Gradient boosting machine (GBM), XGBoost, k-nearest neighbors (KNN), and Decision tree classifier, respectively. The Random Forest showed a good classification result. We achieved an accuracy 86.73% while the detecting the activity.
This study analyzed the relationship between GPS-based physical activity patterns and mental health using Kaggle Student Life data. Data were collected over a 10-week period from 48 students at Dartmouth College through Android smartphones and included GPS, dark, and phone lock data, and measures such as the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), Loneliness Scale, the Positive and Negative Affect Schedule (PANAS), and Perceived Stress Scale. Using latitude and longitude data obtained from GPS measurements, various physical activity indicators were calculated, including the total distance traveled, average distance traveled, average distance traveled in the morning, average distance traveled in the afternoon, average distance traveled in the evening, and average distance traveled in the middle of the night. Pearson's correlation analysis was performed to explore the relationship between GPS-based physical activity patterns and mental health. The study results indicated a significant negative correlation between the average distance traveled in the afternoon and PHQ-9 scores. Results indicated that the higher the afternoon activity, the lower the depressive symptoms. There was a positive correlation be-tween the PANAS-Pos score and the average distance traveled in the evening, indicating that positive emotions tended to increase as evening activities increased. This finding suggests a relationship between physical activity at specific times and mental health.
In this paper, voice activity detection (VAD) for dual-channel noisy speech recognition is proposed in which spatial cues are employed. In the proposed method, a probability model for speech presence/absence is constructed using spatial cues obtained from dual-channel input signal, and a speech activity interval is detected through this probability model. In particular, spatial cues are composed of interaural time differences and interaural level differences of dual-channel speech signals, and the probability model for speech presence/absence is based on a Gaussian kernel density. In order to evaluate the performance of the proposed VAD method, speech recognition is performed for speech segments that only include speech intervals detected by the proposed VAD method. The performance of the proposed method is compared with those of several methods such as an SNR-based method, a direction of arrival (DOA) based method, and a phase vector based method. It is shown from the speech recognition experiments that the proposed method outperforms conventional methods by providing relative word error rates reductions of 11.68%, 41.92%, and 10.15% compared with SNR-based, DOA-based, and phase vector based method, respectively.
A vector space based augmented structural kinematic (VSASK) feature descriptor is proposed for human activity recognition. An action descriptor is built by integrating the structural and kinematic properties of the actor using vector space based augmented matrix representation. Using the local or global information separately may not provide sufficient action characteristics. The proposed action descriptor combines both the local (pose) and global (position and velocity) features using augmented matrix schema and thereby increases the robustness of the descriptor. A multiclass support vector machine (SVM) is used to learn each action descriptor for the corresponding activity classification and understanding. The performance of the proposed descriptor is experimentally analyzed using the Weizmann and KTH datasets. The average recognition rate for the Weizmann and KTH datasets is 100% and 99.89%, respectively. The computational time for the proposed descriptor learning is 0.003 seconds, which is an improvement of approximately 1.4% over the existing methods.
Workflow is a collection of tasks organized to accomplish some business processes. It also defines the order of task invocation or conditions under which task must be invoked, task synchronization, and information flow. And activity based costing(ABC) provides accurate cost information for decision making. In ABC systems, costs must be separable into cost pools each of which corresponding to a single cost driver. These two systems are closely related to each other. But recent research deals with workflows and ABC systems separately. Thus, this research proposes an extended workflow model which is expressed cost information using activity based costing.
The catalytic combustion of benzene, toluene and xylene over Pt-based catalyst was investigated in a fixed bed flow reactor system with atmospheric pressure to recycle the waste industrial catalyst for the processes of removing volatile organic compounds. According to the pretreatment condition, the properties of the waste Pt-based catalyst were characterized by XRD (X-ray diffraction) and BET (Brunauer-Emmett-Toller). In the carte of air pretreatment, 20$0^{\circ}C$ was found to be optimal, and increasing pretreatment temperature resulted in the reduction of the catalytic activity. When Pt-based catalyst pretreated at 20$0^{\circ}C$ by alto was retreated by hydrogen, the catalytic activity increased by increasing treatment temperature. In the case of HNO$_3$aqueous solution pretreatment, the catalytic activity decreased by increasing the concentration of HNO$_3$aqueous solution. The catalytic activity was seen to observe the following sequence : benzene > toluene > xylene.
Proposed in this paper is a standard-compliant business process modeling tool which is based on the UML(Unified Modeling Language) activity diagram and produces an XPDL(XML Process Definition Language) file as an output. The XPDL is a standard process definition exchange format by WfMC (Workflow Management Coalition). To develop an UML/XPDL-based modeling tool, the mapping of modeling elements between activity diagram and XPDL format is conducted after the detailed analysis of each modeling specification. As a result of this mapping, it is revealed that modeling elements of each activity diagram and XPDL must be expanded. So new modeling elements are identified and added to each specification. Based on this mapping, the prototype system is developed, and the usefulness of the developed system is shown through the case study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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