The topic of academic integrity is an important public concern that has emerged in higher education. Recent surveys at U.S. and Canadian dental schools revealed that cheating and plagiarism were significant problems in dental schools. In addition, some schools stated that cheating had increased compared to a decade ago. Various institutional rituals have been implemented to enhance the academic integrity environment of U. S. and Canadian dental schools. Furthermore, the application of honor code which is dealing with ethical issues has been reported to improve the attitudes and behaviors of students. Since there have been no reported studies regarding ethics curricula in Korean dental schools, further studies should be needed to assess academic integrity policies, violations, and the results of the measures in Korean dental schools. Additionally, the challenge to provide professional ethics curricula for dental students must be conducted with respect and humanity for our students and thus, students will be more likely to respond positively to expectations in terms of ethical behaviors. Therefore, the outcome is clearly and undoubtedly link to better care for patients.
As one of the most important parameters in structural health monitoring, structural frequency has many advantages, such as convenient to be measured, high precision, and insensitive to noise. In addition, frequency-change-ratio based method had been validated to have the ability to identify the damage occurrence and location. However, building a precise enough finite elemental model (FEM) for the test structure is still a huge challenge for this frequency-change-ratio based damage detection technique. In order to overcome this disadvantage and extend the application for frequencies in structural health monitoring area, a novel method was developed in this paper by combining the cross-model cross-mode (CMCM) model updating algorithm with the frequency-change-ratio based method. At first, assuming the physical parameters, including the element mass and stiffness, of the test structure had been known with a certain value, then an initial to-be-updated model with these assumed parameters was constructed according to the typical mass and stiffness distribution characteristic of shear buildings. After that, this to-be-updated model was updated using CMCM algorithm by combining with the measured frequencies of the actual structure when no damage was introduced. Thus, this updated model was regarded as a representation of the FEM model of actual structure, because their modal information were almost the same. Finally, based on this updated model, the frequency-change-ratio based method can be further proceed to realize the damage detection and localization. In order to verify the effectiveness of the developed method, a four-level shear building was numerically simulated and two actual shear structures, including a three-level shear model and an eight-story frame, were experimentally test in laboratory, and all the test results demonstrate that the developed method can identify the structural damage occurrence and location effectively, even only very limited modal frequencies of the test structure were provided.
대한민국 육군은 우리 사회 최대 화두 중 하나인 지속적인 출산율 감소와 저출산 문제가 병력 부족으로 인한 안보 공백으로 이어질 것을 예측하고, 2010년 병역법을 개정하여 이전까지 입대에 제한을 두었던 '외관상 명백한 혼혈인'의 입대를 의무화했다. 그 결과 2011년에는 50여 명의 다문화 가족 자녀가 입대하였으며, 당시 병무청은 2020년이후 매년 8천 명 이상이 입대할 것으로 예상하였다. 이는 육군에 또 다른 도전을 야기한다. 서로 다른 언어, 종교, 식습관에 대한 이해와 존중이 결여될 경우 구성원들 간의 갈등이 발생할 수 있으며 이는 전투력 약화로 이어질 것이다. 이에 세계 강군의 다문화 적용 사례 연구를 통해 다문화에 대한 존중의 성공, 실패 역사와 현재 미(美) 육군의 다문화 존중 정책을 연구하여 우리 육군의 지향점을 고찰하고자 한다.
This study was designed to investigate the correlation between perceived TQM performance and organizational culture of dietitians. The objective of the study is to help the management of foodservice by providing a direction which will elevate perceived TQM performance of dietitians and presenting plans which will ensure effective dietitians. Questionnaires handed out to 308 dietitians worked in institutional foodservice operation including elementary, middle and high schools, hospitals, business and industries. In terms of TQM importance and performance, the more important dietitians perceived, the higher their performance level rose. Data form the IPA, external and internal customer satisfaction, executive ability, communication system and technology, information technology and application ability, food process, strategy, and leadership were required further improvement by dietitians. Of present organizational culture model, human relations model and open systems model were more likely to be adopted by dietitians in middle and high schools. According to the type of foodservice management, the open systems model was more preferred by dietitians from self-operated operations rather than respondents from contracted operations. Canonical correlation analysis between TQM performance and organizational culture showed canonical correlation to be higher (canonical correlations coefficient: .66). In conclusion, TQM performance-organizational culture showed higher canonical correlation. In the organizational culture, foodservice operation is capable of improving the aims for the rational goal model and the open systems model. The results showed that TQM performance and organizational culture had significant relationship, especially positive organizational culture emphasizing on internal process and rational goal model would have influence on TQM performance of dietitians. Foodservice operation, however, should recognize importance of open and development culture to improve dietitians' TQM performance. To apply open system foodservice organization should encourage dietitian and foodservice employees to challenge and compete for the works, Moreover, organizational effort such as information exchange program and support system should be established.
ERP는 전사 비즈니스 프로세스의 자동화와 통합을 지원하고, 업무 수행에 관한 방대한 데이터를 기록하고 있다. 최근에 학계와 재계는 ERP 비즈니스 프로세스의 성과 개선과 컴플라이언스 강화를 지원할 수 있는 프로세스 마이닝에 많은 관심을 기울이고 있다. 그러나 이러한 관심은 SAP ERP와 같은 외산 ERP를 채택한 대기업의 비즈니스 프로세스 분석과 개선에 한정되어 있다. 사실, 외산 ERP에 비해 국산 ERP는 이벤트 데이터를 기록하고 관리하는 역량이 부족하다. 그러므로 국산 ERP에 프로세스 마이닝을 적용하는 것은 큰 도전과제이다. 이러한 도전과제를 극복하기 위해 본 연구는 프로세스 마이닝을 활용하여 국산 ERP의 프로세스를 분석하고자 한다. 이와 함께, 본 연구는 국내 화장품 제조기업의 사례에서 배운 교훈을 토론할 것이다. 본 연구의 결과는 국산 ERP를 채택한 국내 중소기업의 경쟁력 강화에 도움을 줄 것으로 기대되며 중소기업 ERP 구축에 투입된 한국 정부의 막대한 투자가 성과를 내는 것에 기여할 수 있을 것이다.
Forages are the most important feed resource for ruminants worldwide, whether fed as pastures, forage crops or conserved hay, silage or haylage. There is large variability in the quality of forages so measurement and prediction of feeding value and nutritive value are essential for high levels of production. Within a commercial animal production system, methods of prediction must be inexpensive and rapid. At least 50% of the variation in feeding value of forages is due to variation in voluntary feed intake. Identification of the factors that constrain voluntary feed intake allows these differences to be managed and exploited in forage selection. Constraints to intake have been predicted using combinations of metabolic and physical factors within the animal while simple measurements such as the energy required to shear the plant material are related to constraints to intake with some plant material. Animals respond to both pre- and post-ingestive feedback signals from forages. Pre-ingestive signals may play a role in intake with signals including taste, odour and texture together with learned aversions to nutrients or toxins (post-ingestive feedback signals). The challenge to forage evaluation is identification of the factors which are most important contributors to these feedback signals. Empirical models incorporating chemical composition are also widely used. The models tend to be useful within the ranges of the datasets used in their development but none can claim to have universal application. Mechanistic models are becoming increasingly complex and sophisticated and incorporate both feed characteristics and use of biochemical pathways within the animal. Improvement in utilisation through the deliberate selection of pasture plants for high feeding value appears to have potential and has been poorly exploited. Use of Near Infrared Reflectance Spectroscopy is a simple method that offers significant potential for the preliminary screening of plants with genetic differences in feeding value. Near Infrared Reflectance Spectroscopy will only be as reliable as the calibration sets from which the equations are generated.
As the application of deep-learning methods has been succeeded in various fields, they have a high potential to be applied to space weather forecasting. Convolutional neural network, one of deep learning methods, is specialized in image recognition. In this study, we apply the AlexNet architecture, which is a winner of Imagenet Large Scale Virtual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012, to the forecast of daily solar flare occurrence using the MatConvNet software of MATLAB. Our input images are SOHO/MDI, EIT $195{\AA}$, and $304{\AA}$ from January 1996 to December 2010, and output ones are yes or no of flare occurrence. We consider other input images which consist of last two images and their difference image. We select training dataset from Jan 1996 to Dec 2000 and from Jan 2003 to Dec 2008. Testing dataset is chosen from Jan 2001 to Dec 2002 and from Jan 2009 to Dec 2010 in order to consider the solar cycle effect. In training dataset, we randomly select one fifth of training data for validation dataset to avoid the over-fitting problem. Our model successfully forecasts the flare occurrence with about 0.90 probability of detection (POD) for common flares (C-, M-, and X-class). While POD of major flares (M- and X-class) forecasting is 0.96, false alarm rate (FAR) also scores relatively high(0.60). We also present several statistical parameters such as critical success index (CSI) and true skill statistics (TSS). All statistical parameters do not strongly depend on the number of input data sets. Our model can immediately be applied to automatic forecasting service when image data are available.
Objective: This paper discusses the recent challenges to human factors engineering due to the safety culture. Background: As incidents occurring in specific fields such as logistics, plant, energy and medical sectors in Korea, as well as in the public sectors including railway, road, aviation and shipping, are recently raised as social issues from the disaster dimension, those incidents are dealt with as man-made disasters in many cases. The trend regarding all accidents as man-made disasters has been expanded in the active perspective that the controllability of all incidents should be ensured in technology development, due to change from a fatal point of view regarding disasters as random occurrence of uncertainties in the past. Method: Man-made disasters are concluded as human errors, and safety culture stands out as a cause of human errors or a new cause item recently. Because safety culture, however, is a very comprehensive term, of which true nature is obscure, although many definitions of safety culture have been presented, the safety culture may make avoid the true nature and responsibility of an incident, or make the main player and subject obscure. Raising safety culture as a cause without presenting a specific countermeasure will be just a wisdom of hindsight. Results and Conclusion: This study reviews the fundamental discussions on "Is safety culture a task of human factors engineering?" and the existing approach carried out from various perspectives in order to seek an effective approach on the new task of safety culture in the human factors engineering field. This study discusses an engineering approach to meet a precondition that safety culture is not just an added factor through a review of the approaches in the proactive fields such as nuclear power and aviation, and the traditional approaches of human factors engineering. Application: This study especially defines the perspective of socio-technological system that has expanded the existing man-machine system, and discusses a systemic approach embracing various interactions, and several overriding tasks.
Understanding the mechanisms of cancer drug resistance is a critical challenge in cancer therapy. For many cancer drugs, various resistance mechanisms have been identified such as target alteration, alternative signaling pathways, epithelial-mesenchymal transition, and epigenetic modulation. Resistance may arise via multiple mechanisms even for a single drug, making it necessary to investigate multiple independent models for comprehensive understanding and therapeutic application. In particular, we hypothesize that different resistance processes result in distinct gene expression changes. Here, we present a web-based database, CDRgator (Cancer Drug Resistance navigator) for comparative analysis of gene expression signatures of cancer drug resistance. Resistance signatures were extracted from two different types of datasets. First, resistance signatures were extracted from transcriptomic profiles of cancer cells or patient samples and their resistance-induced counterparts for >30 cancer drugs. Second, drug resistance group signatures were also extracted from two large-scale drug sensitivity datasets representing ~1,000 cancer cell lines. All the datasets are available for download, and are conveniently accessible based on drug class and cancer type, along with analytic features such as clustering analysis, multidimensional scaling, and pathway analysis. CDRgator allows meta-analysis of independent resistance models for more comprehensive understanding of drug-resistance mechanisms that is difficult to accomplish with individual datasets alone (database URL: http://cdrgator.ewha.ac.kr).
Lamb waves have been a promising candidate for quantitative damage identification for various engineering structures, taking advantage of their superb capabilities of traveling for long distances with fast propagation and low attenuation. However, the application of Lamb waves in damage identification so far has been hampered by the fact that the characteristic signals associated with defects are generally weaker compared with those arising from boundary reflections, mode conversions and environmental noises, making it a tough task to achieve satisfactory damage identification from the time series. With awareness of this challenge, this paper proposes a time reversal-based technique to enhance the strength of damage-scattered signals, which has been previously applied to bulk wave-based damage detection successfully. The investigation includes (i) an analysis of Lamb wave propagation in a plate, generated by PZT patches mounted on the structure; (ii) an introduction of the time reversal theory dedicated for waveform reconstruction with a narrow-band input; (iii) a process of enhancing damage-scattered signals based on time reversal focalization; and (iv) the experimental investigation of the proposed approach to enhance the damage identification on a composite plate. The results have demonstrated that signals scattered by delamination in the composite plate can be enhanced remarkably with the assistance of the proposed process, benefiting from which the damage in the plate is identified with ease and high precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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