Many studies have reported that regular aquatic exercise can lead to improvement of health for patients suffering from arthritis. In spite of these benefits, the adherence rate has shown as few as 26% of patients with arthritis who had completed the aquatic exercise education program. Moreover, when patients with arthritis begin an aquatic exercise, 47% withdraw within the first 6 month. No study has been found that constructs model to explain aquatic exercise adherence of patients with arthritis. The purpose of this study were to identify the factors influencing exercise adherence and to construct and test a structural model to explain aquatic exercise adherence of patients with arthritis. Hypothesized model was constructed on the basis of Bandura's social cognitive theory and literature review. Exogenous latent variables included in this model are group cohesion and barrier, endogenous latent variables are self-efficacy, outcome expectancy and self-evaluation. Empirical data used was collected through individual interviews with the structural questionnaire on 249 patients with arthritis who had completed the 6-week aquatic exercise education program of Korean Rheumatology Health Professionals Academy. The interviews were performed from September 6, 1999 through October 8, 1999. A model tested by the covariance structural analysis with LISREL 8.12a program and by descriptive statistics and correlation with SAS 6.12 program. The results are summarized as follows: First, hypothesized model showed a good fit to the empirical data. In the modified model added one new path showed a much better fit. Second, group cohesion had a direct, indirect positive effects, self-efficacy and self evaluation had a direct positive effects on exercise adherence. Barrier had a direct, indirect negative effects on exercise adherence. Outcome expectancy had a direct negative effect, indirect positive effects through self-evaluation on exercise adherence, but total effects was not significant. Total effect size of the variables were group cohesion, self-efficacy, barrier and self evaluation in order. All variables accounted for 54% of the total variance of exercise adherence in the model. In conclusion, this model confirmed to be proper in explaining of aquatic exercise adherence. Group cohesion, self-efficacy, outcome expectancy, self-evaluation, barrier contributed to the aquatic exercise adherence of patients with arthritis. The results of this study suggested that improvement of group cohesion, self-efficacy and self-evaluation, motivation of outcome expectancy through self-evaluation, and reduction of the barrier should be included in the strategy of nursing intervention for the aquatic exercise adherence of patients with arthritis.
This paper presents the development of language tutoring systems for nonnative speakers by leveraging advanced end-to-end automatic speech recognition (ASR) and proficiency evaluation. Given the frequent errors in non-native speech, high-performance spontaneous speech recognition must be applied. Our systems accurately evaluate pronunciation and speaking fluency and provide feedback on errors by relying on precise transcriptions. End-to-end ASR is implemented and enhanced by using diverse non-native speaker speech data for model training. For performance enhancement, we combine semisupervised and transfer learning techniques using labeled and unlabeled speech data. Automatic proficiency evaluation is performed by a model trained to maximize the statistical correlation between the fluency score manually determined by a human expert and a calculated fluency score. We developed an English tutoring system for Korean elementary students called EBS AI Peng-Talk and a Korean tutoring system for foreigners called KSI Korean AI Tutor. Both systems were deployed by South Korean government agencies.
The purpose of this study was to develop the evaluation indicator for the health promotion programs of the Community Health Centers and to test its validity. The modified logic model was used as the evaluation model based on the literature reviews. Using this model, four dimensions, eleven subdimensions, and fortyone individual indicators were developed. These evaluation indicators are superior in reflecting the distinctiveness of the community health promotion programs, and also flexible enough to accommodate diverse programs. These indicators also emphasize the role of process evaluation, and the diversity of outcomes. To test content validity, survey method of experts in the community health promotion field was conducted. Eleven in three expert groups(professionals, practitioners in Community Health Centers, and policy makers) generally agreed with the validity of evaluation indicators. To examine criteria and construct validity, these indicators were used to evaluate the health promotion programs conducted by the 18 Key Community Health Centers. The data came from the interview surveys of the main health promotion practitioner and 30 visitors from each center. The ranks of these eighteen Community Health Centers were computed from these data. There was no significant difference in ranking either by these indicators or by the existing indicators, which was developed by Technical Support and Evaluation Team for criteria validity. There was no statistically significant difference in ranking between input, process and outcome dimensions. Based on these study results, evaluation indicators developed in this study are valid to evaluate Community Health Center's health promotion program. It can be used both by the Community Health Center for internal evaluation, and by the stakeholders for external evaluation.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제15권1호
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pp.203-224
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2008
The purpose of this study is to investigate the evaluation perspectives of IT business value and empirically analyze the differences of evaluation perspectives between ex ante evaluation and post implementation evaluation, and among various information system types. 4 evaluation perspectives which have been used in the previous studies and in the field of industry practices are financial, customer, internal process, and growth, which are based on the BSC model. Data of 98 information systems have been collected from 89 companies including manufacturers, banks, insurances, and stock trading companies. As results of multi-way MANOVA test, 3 out of 8 hypothesis have been accepted statistically. While the order of importance of 4 perspectives in ex ante evaluation is customer, financial, internal process, and growth, the order of post implementation evaluation appears to be much different : that is, internal process, customer, financial, and growth. These findings provide insights for both IT practitioners and researchers.
The aim of this study was to systematically collect data for evaluating short- and long-term outcomes using Kirkpatrick's four-level evaluation model, Chonnam National Medical School has established plans for developing and managing a database of student and graduate cohorts. The Education Evaluation Committee, with assistance from the Medical Education Office, manages the development and maintenance of cohort data. Data collection began in the 2022 academic year with first- through fourth-year medical students and graduates of the year 2022. The collected data include sociodemographic characteristics, admission information, psychological test results, academic performance data, extracurricular activity data, scholarship records, national medical licensing exam results, and post-graduation career paths. The Education Evaluation Committee and the Medical Education Office analyze the annually updated student and graduate cohort data and report the results to the dean and relevant committees. These results are used for admissions processes, curriculum improvement, and the development of educational programs. Applicants interested in using the student and graduate cohort data to evaluate the curriculum or conduct academic research must undergo review by the Educational Evaluation Committee before being granted access to the data. It is expected that the collected data from student and graduate cohorts will provide a sound and scientific basis for evaluating short- and long-term achievements based on student, school, and other characteristics, thereby supporting medical education policies, innovation, and implementation.
본 연구는 데이터 품질관리 평가 모델에 관한 연구이다. 정보통신기술이 고도화되고 저장 및 관리에 대한 중요성이 증가를 하기 시작하며서 데이터에 대한 괌심이 증가를 하고 있다. 특히 최근에는 4차산업혁명과 인공지능에 대해 관심이 증가를 하고 있다. 4차산업혁몽과 인공지능 시대에 중요한 것이 바로 데이터이다. 21세기는 데이터가 새로운 원유로서의 역할을 수행할 것으로 보인다. 이러한 데이터의 품질에 대한 관리가 매우 중요하다고 할 수 있다. 그러나 실무적인 차원에서의 연구는 진행이 되고 있으나 학문적 차원의 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 전문가를 대상으로 데이터 품질관리에 영향을 미치는 요인에 대해 살펴보고 시사점을 제시하였다. 분석결과 데이터 품질관리의 중요도에는 차이가 있는 것으로 나타났다.
Velocity-dependent increase in tonic stretch reflexes is one of the prominent characteristics of spasticity. It is very important to evaluate spasticity objectively and quantitatively before and after treatment for physicians. An accurate quantitative biomechanical evaluation for the spasticity which is caused by the disorder of central nervous system is made in this study. A sudden leg dropper which is designed to generate objective testing environment at every trial gives very effective environment for the test. Kinematic data are archived by the 3-dimensional motion analysis system($Elite^{(R)}$, B.T.S., Italy). Kinematic data are angle and angular velocity of lower limb joints, and length and lengthening velocity of lower limb muscle. A program is also developed to analyze the kinematic data of lower limb, contraction and relaxation length of muscles, and dynamic EMG data at the same tim. To evaluate spasticity quantitatively, total 31 parameters extracted from goniogram, EMG and muscle model are analyzed. Statistical analysis are made for bilateral correlations for all parameters. The described instrumentation and parameters to make quantitative and objective evaluation of spasticity shows good results.
The neutron induced nuclear cross-section data for Pd-105, Ag-109, Xe-131, and Cs-133 were calculated and evaluated from an unresolved energy to 20 MeV. The energy dependent optical model potential parameters were extracted based on recent experimental data and applied up to 20 MeV. A spherical optical model and a statistical model for the equilibrium energy, and a multistep direct and a multistep compound model for the pre-equilibrium energy were used in the calculation. The direct capture model was recently introduced for fast neutron capture. The theoretically calculated cross-sections were compared with the experimental data and the evaluated files. The total and capture cross-sections calculated using the model were in good agreement with the reference experimental data. The evaluated cross-section results were compiled in ENDF-6 format and merged with the resonance component, already adopted in the ENDF/B-VI release 8. New data library files covering from thermal to 20 MeV were created. They are at the preliminary stage of an ENDF/B- VII release.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.819-827
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2009
국립축산과학원에서 수집한 한우 관능 평가 데이터에 대해 사회 인구학적 요인과 한국 소비자들의 맛 평가에 대한 연관성을 연구하고자 한다. 소비자 거주지역, 연령, 성별, 직업, 월수입과 쇠고기 부위를 설명변수로 맛등급 평가를 반응변수로 이항 다중 로지스틱 모형과 다항 다중 로지스틱 모형을 적합하고 회귀계수별 유의성 검정과 적합도 검정을 실시하였다. 단계별 변수 선택으로 최종 모형을 선택하고 반응변수 범주에 대한 오즈비를 계산하여 관련성을 파악한다. 그 결과 거주 지역, 연령, 월수입과 쇠고기 부위 변수들이 선택되었다. 영남에서 맛을 비교적 높게 평가하는 경향이 있으며 수입이 많고 연령이 높을수록 맛을 까다롭게 평가하는 경향을 보인다. 쇠고기 부위별로는 우둔에 비해서 등심이 다른 부위들 중 맛에 대한 차이가 크다고 볼 수 있다.
Objective: This study aimed to validate and evaluate the dry matter (DM) intake prediction model of the Korean feeding standards for dairy cattle (KFSD). Methods: The KFSD DM intake (DMI) model was developed using a database containing the data from the Journal of Dairy Science from 2006 to 2011 (1,065 observations 287 studies). The development (458 observations from 103 studies) and evaluation databases (168 observations from 74 studies) were constructed from the database. The body weight (kg; BW), metabolic BW (BW0.75, MBW), 4% fat-corrected milk (FCM), forage as a percentage of dietary DM, and the dietary content of nutrients (% DM) were chosen as possible explanatory variables. A random coefficient model with the study as a random variable and a linear model without the random effect was used to select model variables and estimate parameters, respectively, during the model development. The best-fit equation was compared to published equations, and sensitivity analysis of the prediction equation was conducted. The KFSD model was also evaluated using in vivo feeding trial data. Results: The KFSD DMI equation is 4.103 (±2.994)+0.112 (±0.022)×MBW+0.284 (±0.020)×FCM-0.119 (±0.028)×neutral detergent fiber (NDF), explaining 47% of the variation in the evaluation dataset with no mean nor slope bias (p>0.05). The root mean square prediction error was 2.70 kg/d, best among the tested equations. The sensitivity analysis showed that the model is the most sensitive to FCM, followed by MBW and NDF. With the in vivo data, the KFSD equation showed slightly higher precision (R2 = 0.39) than the NRC equation (R2 = 0.37), with a mean bias of 1.19 kg and no slope bias (p>0.05). Conclusion: The KFSD DMI model is suitable for predicting the DMI of lactating dairy cows in practical situations in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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