Purpose : This study aimed to provide primary data for developing a program to enhance communication competence by identifying the patient-centered communication competency level of Intensive Care Unit (ICU) nurses and the related factors. Method : Data were collected from August 28th to October 8th, 2015, from 199 ICU nurses working in 30 tertiary hospitals. The study questionnaire included items assessing the patient-centered communication competency of ICU nurses, nursing organizational culture, types of communication, the Teamwork Measurement Tool, the Perceived Nursing Work Environment tool, and the Wong & Law Emotional Intelligence Scale. The collected data were analyzed using descriptive statistics, a correlation test, and a multiple regression. Results : The ICU nurses' mean score on patient-centered communication competency was 3.97 points. The factors influencing the patient-centered communication competency level of ICU nurses were professionalism (p =.002), innovation-oriented organizational culture (p =.015), and emotional intelligence (p<.001). These variables explained 42.2% of the total variance in the patient-centered communication competency of ICU nurses. Conclusion : These findings suggest the need for developing a patient-centered communication competency improvement program that focuses on improving ICU nurses' professionalism and emotional intelligence, and facilitates the creation of an innovation-oriented organizational culture.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.40
no.2
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pp.273-286
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2016
Protective coveralls are very uncomfortable to work in comparison to ordinary top and bottom separated clothing. A pattern maker has to consider the size of the human body and human motion range when designing protective coverall patterns. It is difficult to produce well-fitted coveralls because of the lack of readymade patterns despite the increased need for protective coveralls at various jobs. Patterns are decomposed by unsewing 18 products in the domestic market to provide the fundamental information on developing patterns for protective coveralls. The characteristics and differences of pattern types are compared after grouping patterns with information taken from the analysis of the shapes and measurements of patterns from the acquired patterns. The results of the analysis showed that on-market protective coveralls were less curved but much linear when compared to ordinary clothing patterns; however, the breasts and crotch circumferences were very loose and bulky, which is quite different from the other all-in one style working clothes. For the pattern shapes, patterns are classified into waistline-seamed and bustline-seamed types. The result of the hierarchical cluster analysis with 27 measurement variables were classified into four groups. Types by shape and measurements were related to each other; therefore, we expect the information of each type to be used in developing protective clothing patterns.
The 3D measurement data expected be useful to give appropriate garment fit and development of MTM(Made-to-Measure) CAD software. The researcher surveyed the need and use of national anthropometric data of the apparel industry. 17 Korean apparel manufacturers participated in the study. The need of anthropometric data at 5 different apparel business sectors was measured: men's suit, women's dress, casual-wear, underwear, and active sportswear. The result of the survey shows that height and bust, waist, hip circumferences are needed by all of the business sectors. The body measurements at the scye and upper arm area were need most by the men's suit manufacturers. The women's foundation garment manufacturers were well prepared for the use of the 3D body scan data and they expected the potential benefits of 3D body scan data would be great. The researcher also conducted a case study and found a pro and con of the using 3D body scan data for apparel product developing process. In the current stage of technical advance, a reasonable method was required to get nude like scan data for the women's foundation garment manufacturer. The researcher concluded that the apparel designer could use the 3D scan data for developing tremendous style garment design and pattern making.
Kim, Jaejin;Kim, Byung-Suk;Lim, Young-Il;Woo, Young-Ah
YAKHAK HOEJI
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v.60
no.2
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pp.85-91
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2016
Drying of granules for tablet formulation is one of the important unit operations. The loss on drying method is traditionally used for this purpose. However, it is a time-consuming method, requiring at least 1 h. Moreover, it is ineffective in monitoring the moisture content of granules during the drying process. In this study, online real-time monitoring of moisture content during the drying process was successfully performed using near-infrared (NIR) spectroscopy. NIR spectra were collected during 15 different drying batches for developing a reliable NIR spectroscopic method. Such a large number of batches were used to develop a more robust partial least squares (PLS) model. NIR spectra collected from 12 batches were used for developing the model that was validated by predicting the moisture content of the samples in the remaining 3 batches. The standard errors of predictions (SEPs) in the measurement of batch 1, batch 2, and batch 3 were 0.52%, 0.57%, and 0.56%, respectively. The online NIR spectroscopic method developed in this study was reliable and accurate in monitoring the moisture content during the drying process.
The purpose of the study was to apply and to expand the six sigma to reduce waiting times for computed tomography (CT) examination which manipulated by the department of radiology. It was preceded by DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, and Control). In the stage of definition, it wereselected for total 5 critical to quality (CTQ), which were the kindness, the waiting time, the examination explanation, the waiting day and the waiting stand environment, that increased the reserved time of CT examination. In the stage of measurement, the number of examinations and of reservation waiting days performed and resulted in final CTQ(Y) which measured each 1.68 and 1.85 sigma. In the stage of analysis, the examination concentrated on morning time, non-scheduled examination of the day, the delayed time of booking, frequent telephone contacting and equipment malfunction were determined as variable key causes. In the stage of improvement, it were performed with expansion of the examination in the morning time, integration of laboratories that used to in each steps, developing the ability of simultaneous booking schedule for the multiple examinations, developing program of examination request, and the customer management team operations. For the control, the number of examinations and reserved waiting days were measured each 3.14 and 1.13 sigma.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.17
no.1
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pp.15-24
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2014
It is essential to understand the infrared signature of a naval ship to survive against various missile attacks under variable environmental conditions. As guided missiles are developing to equip more accurate IR seekers, research works for countermeasure and IR stealth technology are strongly required. But challenging works are continuously suggested for predicting and analyzing IR signal status of naval ships to achieve low observable performance under various weather conditions, variable missions and developing threats. In this study, overall guidelines of setting design criteria for low observable ships are proposed by considering varying environmental conditions including daily and seasonal variations. Test and evaluation criteria for newly constructed ships for target and background temperature difference is proposed as a design criteria which can be predicted by change of condition and ship's speed. Through the proposed techniques and procedures, it is expected to establish the measurement and evaluation criteria by using temperature, IR Signal differences between the ship and the background.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.18
no.1
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pp.25-30
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2017
Currently, most of the grain sorter uses CCD optic camera to find defective products. The aim of this paper is to use the CCD camera, and aim for improving the sorting power of the grain separator by using NIR(Near Infrared Radiation) sensor based on moisture content measurement algorithm. We intend to develop a system to develop an NFC imaging system in real time by developing an NIR imaging system and developing the grain sorter system that is considered to be defective in real time by checking the internal moisture content of the raw material in the real time.
The Dr. LEE Jong-wook-Seoul Project (DLSP) in the Lao People's Democratic Republic (PDR) is a long-term development cooperation initiative aimed at upgrading the medical education capacity at the University of Health Sciences (UHS) in the Lao PDR. Under the project, eight faculty members from UHS were trained at the Seoul National University College of Medicine for a 12-month period during 2010-2011. Using a training-of-trainers model, we estimated the effect of DLSP on the learning outcomes of students, which was measured using the standard test scores of the students. The questionnaire developed by the Medical Education Assessment Consortium in Korea was given to the students and both the percent-correct and standardized scores were examined. The evaluation strategy was to compare the learning outcomes of the students taught by the trainees with those that were not and to compare the medical topics taught by the trainees with other topics. It was found that the first group of trainees in the DLSP was associated with an increase of 1.5 in the percent-correct test scores for basic medicine. While the interpretation requires caution, it is consistent with the view that a training program for faculty members could be effective in improving the teaching capacity of medical schools in developing countries.
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.352-358
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2013
As amount of information in construction industry is growing, the role of information system in project management is becoming increasingly important. With the emerging IT application to the advancing construction industry, construction project management system with advanced technology has been progressed vigorously to improve construction productivity and management efficiency. Recently, a web-based Project Management Information System (PMIS) is developed to support decision-making process by efficiently managing project related information generated from various discipline. Many firms are in the process of developing the PMIS system or already have been applied the system to various projects. However, PMIS is still in its early stage of development to be applied at industrial plant construction projects that process management is significantly emphasized for the successful execution of the project. With the complexity of the industrial plant projects, the industry practitioners need to be able to visualize the construction schedule information to manage the project efficiently. This study suggests methodologies for improving PMIS specialized for industrial plant piping construction projects to estimate the baseline schedule and performance measurement more accurately by developing a framework for the piping construction projects. By using this developed system, the researchers expect that piping construction projects will be more efficiently managed on a real-time basis through measuring progress of piping at each and every state of progress milestone and provide management with opportunities to forecast the level of efforts required to execute the remaining work scope in a timely manner
This study explores the rate of injection (ROI) and injection quantities of a solenoid-type high-pressure injector under varying conditions by integrating experimental methods with machine learning (ML) techniques. Experimental data for fuel injection were obtained using a Zeuch-based HDA Moehwald injection rate measurement system, which served as the foundation for developing a machine learning model. An artificial neural network (ANN) was employed to predict the ROI, ensuring accurate representation of injection behaviors and patterns. The present study examines the impact of ambient conditions, including chamber temperature, chamber pressure, and injection pressure, on the transient profiles of the ROI, quasi-steady ROI, and injection duration. Results indicate that increasing the injection pressure significantly increases ROI, with chamber pressure affecting its initial rising peak. However, the chamber temperature effect on ROI is minimal. The trained ANN model, incorporating three input conditions, accurately reflected experimental measurements and demonstrated expected trends and patterns. This model facilitates the prediction of various ROI profiles without the need for additional experiments, significantly reducing the cost and time required for developing injection control systems in next-generation aero-engine combustors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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