Purpose: This study was to explore and describe the reported experiences of elderly spouses who care their bedridden spouse in the home. Methods: The participants of this study were 14 male and female elderly spouses who live in B metropolitan city and have provided care for more than six months. Data were collected from July 3 to November 6, 2014. Data analysis was done simultaneously with data collection, using the analytical methods of Strauss and Corbin for Grounded theory. Results: The core category was identified as 'going together bearing a heavy burden of care in old age.' In this study, the caring process of elderly spouses can be explained in terms of three stages such as 'a period of trial and error,' 'a period of mastering a role,' and 'a period of role transcendence'. Conclusion: The results of this study can provide an intervention framework to reduce the heavy burden of caring for an elderly spouse.
Purpose - The pool of entrepreneurs with progressive qualities such as creativity and innovation was considered concurrently with such factors as work and capital that stimulate economic development and growth. This study aims to present a model to support the development of a strategic approach for achieving an overall academic entrepreneurship system in Iran. Research design, data, and methodology - The research design of this study is based on applied research because of its objectives, using principles and techniques formulated for basic research to solve operational and real organizational issues. This design also drives the method used, describing and interpreting the findings. Secondary data (library research) was used for this study's data collection. Because of this research's essential characteristics, no hypothesis is launched, and no research setting, questionnaire design, population or population sampling, validity or reliability tests, or statistical analysis are needed. Results and Conclusions - The model is created using a strategic approach acting in an octal setting comprising social, cultural, legal, economic, political, technological, competitive, and natural environments to present a conceptual framework for future studies.
In the framework of an International cooperation program in Australia-Asia, the atmospheric corrosion of metals in five nations located in this tropical zone: Australia, Vietnam, Thailand, Philippines and Indonesia was investigated. In this program, mild steel, zinc and copper were tested on a set of sites, representative for different climatic conditions: severe marine, marine, industrial, urban and rural, simultaneously with the collection of climatic parameters and pollutants. Based on the data obtained in the Program and referring to the bank of data collected in the Vietnam National Projects, modeling was used to construct a corrosion map of steel for Vietnam. The correlation of the data derived from the map compared with those from National Projects is very high, in most cases, differing by less than 2-3%.
The Coronary Artery Calcium Data and Reporting System (CAC-DRS) is a standardized reporting method for calcium scoring on computed tomography. CAC-DRS is applied on a per-patient basis and represents the total calcium score with the number of vessels involved. There are 4 risk categories ranging from CAC-DRS 0 to CAC-DRS 3. CAC-DRS also provides risk prediction and treatment recommendations for each category. The main strengths of CAC-DRS include a detailed and meaningful representation of CAC, improved communication between physicians, risk stratification, appropriate treatment recommendations, and uniform data collection, which provides a framework for education and research. The major limitations of CAC-DRS include a few missing components, an overly simple visual approach without any standard reference, and treatment recommendations lacking a basis in clinical trials. This consistent yet straightforward method has the potential to systemize CAC scoring in both gated and non-gated scans.
미래 전쟁의 양상은 네트워크 중심전(network-centric warfare) 및 효과중심 작전(effects-based operations)으로 변화하고 있다. 전장에서 적을 먼저 발견하고 타격하기 위해서는 실시간 표적획득 및 첩보수집, 정확한 상황판단과 적시적인 지휘결심이 필요하다. 첨단 센서기술과 무선네트워크의 급속한 발전으로 인하여 전장감시의 운영개념에도 큰 변화가 요구된다. 특히, 자동화된 정보수집 자산이 부족한 지상군에게 있어서 전장감시 센서네트워크시스템의 도입은 필수 과제이다. 따라서 이 논문에서는 지상군 작전에서 적의 조기 발견과 전장가시화에 필요한 전장감시 센서네트워크시스템 구축을 위한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크를 제안한다. 제안한 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크의 성능을 상황정보시스템의 평가방법을 적용하여 기존 시스템과 비교 분석한 결과 양호하게 평가되었으며, 장비협업도를 활용한 구조적 평가방법으로도 만족한 결과를 입증하였다. 온톨로지 기반 상황인식 프레임워크는 확장성과 재사용성의 측면에서 매우 장점이 많은 방식으로서, 향후 지상군 감시정찰체계에 폭 넓게 확대 적용할 수 있다. 또한, 온톨로지로 인한 데이터 량의 증가, 집중화로 인한 네트워크 대역폭 제한 및 처리시간 증가 문제들은 제대별 임무와 특성에 맞게 커스터마이징하거나, 차세대 통신 인프라의 구축으로 인하여 지능형 감시정찰 서비스를 촉진시키게 되므로 지상군의 정보능력 확충에 크게 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 Computational Thinking기반의 인공지능교육을 위한 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절차를 구현하고자 하였으며, 추후 인공지능교육을 위한 교육과정 설계의 이론적 근거를 제시하고자 하였다. 연구의 결과를 토대로 데이터수집 및 발견의 단계에서 추상화 과정을 통해 알고리즘과 문제해결의 모형을 선택하는 학습모형을 제시하였고 이를 자동화하여 평가하는 단계를 기반으로 문제해결 및 예측하는 과정을 수행함으로써 인공지능을 활용한 문제해결력을 기를 수 있는 Computational Thinking 기반 AI의 교수학습모형을 제시하였다. 인공지능교육에 대한 인지적 학습환경과 관련된 연구를 분석하여 Computational Thinking의 핵심 사고과정 중 하나인 추상화의 단계를 중심으로 절차를 구성하였으며, Agency(학습보조)에서 Modeling(인지적 구조화)으로의 전이를 토대로 학습구성의 단계를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능교육의 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절차는 Computational Thinking을 기반으로 제시되었다는 점에서 특징을 갖고 있으며 추후 인공지능기반 교수학습연구의 근간이 될 것으로 기대한다.
생산성은 모든 생산조직의 견실성 및 생산 활동의 효율성 평가를 위한 매우 중요한 경영 지표 중 하나로써 생산성의 기능은 건설 산업에 있어서도 예외일 수 없다. 그러나 국내의 경우 생산성의 중요성과 그 기능에도 불구하고 건설 생산성 관리와 관련된 사항은 대부분 현장관리자의 경험과 직관에 의존하고 있으며 생산성 데이터를 데이터베이스화하여 공사계획 및 관리에 적극활용하지 못하고 있다. 이러한 문제는 생산성 데이터와 관련된 정보의 수집 및 분석 방법이 체계적이지 못한 결과로, 생산성 데이터의 효과적인 활용을 위해 우선적으로 WBS개선이 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 연구문헌 분석, 해외사례 분석으로 연구에 적용함에 따른 적합여부 및 개선사항을 도출하고, 현장 인터뷰를 통해 현장여건을 반영한 후, 설정된 기본방향을 바탕으로 생산성 데이터 수집 및 분석을 위한 WBS를 구축하였다. 마지막으로 생산성 데이터 수집 및 분석을 위한 체계로의 검증을 실시하였다. 향후 구축된 WBS를 통해 수집된 생산성 데이터는 OLAP을 이용한 생산성 분석 및 Data Mining을 이용한 생산성 예측에도 활용될 것으로 기대된다.
This study examines changes in consumer perceptions of fashion shows, which are critical elements in the apparel industry and a means to represent a brand's image and originality. For this purpose, big data in clothing marketing, text mining, semantic network analysis techniques were applied. This study aims to verify the effectiveness and significance of fashion shows in an effort to give directions for their future utilization. The study was conducted in two major stages. First, data collection with the key word, "fashion shows," was conducted across websites, including Naver and Daum between 2015 and 2018. The data collection period was divided into the first- and second-half periods. Next, Textom 3.0 was utilized for data refinement, text mining, and word clouding. The Ucinet 6.0 and NetDraw, were used for semantic network analysis, degree centrality, CONCOR analysis and also visualization. The level of interest in "models" was found to be the highest among the perception factors related to fashion shows in both periods. In the first-half period, the consumer interests focused on detailed visual stimulants such as model and clothing while in the second-half period, perceptions changed as the value of designers and brands were increasingly recognized over time. The findings of this study can be utilized as a tool to evaluate fashion shows, the apparel industry sectors, and the marketing methods. Additionally, it can also be used as a theoretical framework for big data analysis and as a basis of strategies and research in industrial developments.
실시간 임베디드 센서 네트워크 시스템에서의 이벤트 감지는 대부분 현실세계에서 수집된 센서 데이터들의 조합에 기반한다. 이에 최근에 이루어진 연구들에선 센서 데이터들을 수집, 집계하는 낮은 수준의 다양한 메커니즘들을 제안하였다. 그러나 실시간에서 연속적으로 발생하는 복잡한 이벤트들의 감지와 다양한 종류의 센서들로부터 입력되는 실시간 데이터의 처리를 위한 시스템에 대한 솔루션은 보다 많은 연구를 필요로 한다. 즉, 경량의 데이터 혼합이 가능하고 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하지 않는 실시간 이벤트 감지 기법이 필요하다. 이벤트 감지 프레임워크는 실시간 모니터링과 센서 데이터의 도착으로 일어나는 데이터 융합 메커니즘을 통하여 적시성과 임베디드 센서 네트워크의 자원 요구량을 감소시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 또한 임베디드 센서 네트워크 시스템이 신뢰성을 지닐 수 있도록 하기 위한 기반 기술인 프라이버시를 보장할 수 있는 익명화 기술을 설명한다.
The government has tried to develop a platform for systematically collecting and managing engineering education data for policy proposals. However, there have been few cases of big data analysis platform for policy proposals in engineering education, and it is difficult to determine the major function of the platform, the purpose of using big data, and the method of data collection. This study aims to collect the cases of big data analysis systems for the development of a big data system for educational policy proposals, and to conduct a study to analyze cases using the analysis frame of key elements to consider in developing a big data analysis platform. In order to analyze the case of big data system for engineering education policy proposals, 24 systems collecting and managing big data were selected. The analysis framework was developed based on literature reviews and the results of the case analysis were presented. The results of this study are expected to provide from macro-level such as what functions the platform should perform in developing a big data system and how to collect data, what analysis techniques should be adopted, and how to visualize the data analysis results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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