Although many people initially enroll in health education programs, there are many instances of erratic participation and dropouts. Inconsistent participation in intervention programs minimizes their impact on health promotion. Therefore, a theoretical understanding of factors influencing participation in these programs can potentially enhance the effectiveness of its educational strategy. This study used the Pender's Health Promotion Model to examine specific factors influencing incentives to participate in an elderly nutrition education program. The Elderly Nutrition Counseling and Education Program was conducted with 147 volunteers (76 males, 71 females), aged 60 to 87, at 5 separate community elderly centers, by public health dietitians from February to April 1997. Some participants dropped out during the program. Overall, 61 people(18 males, 43 females) finished all 7 steps over 2 months. Pre-intervention data were collected by trained dietitians. This data included individual cognitive-perceptual factors(perceived benefits of nutrition improvement, importance of health, perceived control over health by multidimensional health locus of control, self esteem, perceived health status, concern about health, depression scale and social health scale), which were known to influence the likelihood of health behavior, and modifying factors(socioeconomic variables, biological characteristics, behavioral factors, such as smoking, alcohol drinking and exercise). Male finalists had a significantly lower chance for health locus of control, and better social health status with their children and grandchildren, compared to males who dropped out. Female finalists had a significantly higher locus of control regarding food behavior, higher self-esteem, better recognized nutritional status, worse self-recognized health status and lower concern about health than those who dropped out. There was no significant difference between the attendees and dropouts in age, BMI$(kg/m^2)$, Nutritional Risk Index, depression scale and daily nutrient intake. These results suggest that elderly nutrition intervention plans should focus on the individual cognitive and perceptual factors, with interpersonal influences, to increase participation in nutrition in nutrition improvement programs.
본 연구는 대학생의 중도탈락 패턴을 식별하는 효과적인 자동 분류 기법을 제안하고, 이를 바탕으로 중도탈락을 예방하기 위한 지능형 추천 시스템의 구현 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 1) 실제 대학생의 재학/제적 데이터를 기반으로 기계 학습의 성능을 향상시킬 수 있는 데이터 처리 방안을 제안하고, 2) 5종의 기계학습 알고리즘을 이용하여 성능 비교 실험을 실시하였다. 3) 실험 결과, 제안 기법이 베이스라인에 비해 모든 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주었다. 제적생의 식별 정확률(precision)은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 사용할 때 최대 95.6%, 제적생의 재현율(recall)은 나이브 베이즈(Naive Bayes)를 사용할 때 최대 80.0%로 측정되었다. 4) 마지막으로, 실험 결과를 바탕으로 중도탈락 가능성이 높은 학생을 우선 상담하는 추천 시스템의 활용 방안을 제시하였다. 교육 현안 문제를 해결하기 위해 IT 분야의 기술을 활용하는 융합 연구를 통해 합리적인 의사결정을 수행할 수 있음을 확인하였으며 향후 지속적인 연구를 통해 다양한 인공지능 기술을 적용하고자 한다.
본 연구는 학교 밖 청소년의 부정적 사건 경험이 우울과 충동성을 이중매개로 비행에 미치는 영향의 규명을 목적으로 하였다. 이를 위해 본 연구는 학업중단 청소년 패널에서 1차 조사 당시 학업중단 상태였던 청소년 표본을 대상으로 PROCESS macro for SPSS의 모델 6을 활용하여 부정적 사건 경험이 비행에 미치는 직접적 영향뿐만 아니라 우울과 충동성을 통한 매개 및 이중매개효과를 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 학교 밖 청소년의 부정적 사건 경험은 비행에 유의미한 정적 영향을 미쳤다. 둘째, 학교 밖 청소년의 우울은 부정적 사건 경험이 비행에 미치는 영향을 매개하지 않았다. 셋째, 학교 밖 청소년의 충동성은 부정적 사건 경험이 비행에 미치는 영향을 매개했다. 넷째, 학교 밖 청소녀의 우울과 충동성은 부정적 사건 경험이 비행에 미치는 영향을 이중매개했다. 이상의 연구 결과를 기반으로 부정적 사건을 경험한 학교 밖 청소년의 비행을 예방하기 위한 다양한 개입 전략에 대하여 논의하였다.
본 연구는 학교 밖 청소년의 자살 시도 예측 변수를 조사하기 위해 학업중단청소년 패널조사 1차년도 조사자료를 사용한 2차 데이터 분석 연구이다. 자료 분석은 SPSS 26.0 통계 프로그램을 사용하여 수행되었다. 연구에 포함된 776명의 참가자 중 62명(8%)에서 학업중단 이후 자살 시도가 보고되었다. 로지스틱 회귀분석결과, 학업중단 이전의 자살시도 경험(OR=10.66), 폭력피해 경험(OR=6.97), 음주(OR=3.73), 우울(OR=2.62), 부모애착(OR=0.47), 또래와의 관계(OR=0.63)가 학업 중단 이후 자살 시도의 유의한 예측인자였다. 따라서 학교 밖 청소년의 자살 시도를 예방하기 위해서는 학업 중단 전의 자살 시도 경험을 확인해야 한다. 또한 심리적 상황, 대인관계, 폭력경험 등을 고려한 융합적 자살예방 프로그램의 수립이 필요하다.
A new algorithm using entropy operater with variable threshold for edge detection from 2D short axis echocardiogram is proposed. This algorithm is based on brightness, mean value of entropy, and variance value of entropy in local window. This algorithm is effective to process complex echocardiographic images due to the speckle noises, echo dropouts and characteristics of 2D echocardiographic constituents. Results of computer simulation of the proposed algorithm show excellent edge detection performance comparing wi th other edge operators which have been applied to 2D echocardiograms.
An image data compression method for a digital VCR must satisfy special requirements such as high speed playback. various edting capabilities and error concealment to provide immunity to tape dropouts. Taking these requirements requirements into consideration, this paper proposes a new interframe subband coding algorithm for a digital VCR. In the proposed method, continuous input images are fist partitioned into four frequency bands. The lowest frequency subband is coded with 3-D block adaptive quantization that removes the level redundancy within each level. The other higher frequency subbands are coded by an intraframe coding method using the property of the human visual system. To keep reasonable image quality in high speed palyback, a segment forming method in the frequency domaing is also proposed Computer simulation results demonstrate that the proposed algorithm has the potential of achieving virtually lossless compression in normal play and produces an image with less mosaic errors in high speed play.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제20권4호
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pp.283-290
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2013
Subjects can experience two types of recurrent events in a longitudinal study. In addition, there may exist intermittent dropouts that results in repeated observation gaps during which no recurrent events are observed. Therefore, theses periods are regarded as non-risk status. In this paper, we consider a special case where information on the observation gap is incomplete, that is, the termination time of observation gap is not available while the starting time is known. For a statistical inference, incomplete termination time is incorporated in terms of interval-censored data and estimated with two approaches. A shared frailty effect is also employed for the association between two recurrent events. An EM algorithm is applied to recover unknown termination times as well as frailty effect. We apply the suggested method to young drivers' convictions data with several suspensions.
This study was to examined the relationship between goal setting, self improvement, social support of parents, friendship, school adaptation, drop out. In our research model, goal setting, self improvement, social support of parents, and friendship is exogenous variable and school adaption and drop out is endogenous variable. A total of 323 undergraduate student(254 female, 69 male) complete the questionnaires. Structural equation modelling showed that, as hypothesized, establishment of goals, social support of parent and friendship have effect on school adaptation, and friendship also have direct effect on drop out. School adaptation mediate path from goal setting, social support of parents, and friendship. This study provides empirical evidence for a model that show how to control the drop out of students.
This study analyzes college dropout cases to reduce its rate. The analysis is preferentially carried out by figuring out our current situation of college dropout rate in pertinent cases and all around country's. Based on the current states, statistical analysis is accomplished as follows; analyzing the characteristic differences between the being in school's and the dropouts' by T-Test, determining the influence factor by logistic regression analysis and drawing the target group for special treatments through these statistical analysis. To reduce dropout rate, several measures could be adopted; focused counseling for each target group, special monitoring for students on leave of absence and opening major subjects for improving relationship between students and professors. The measures suggested by the analysis through this study are expected to lower the dropout rates effectively in college or specific fields including engineering science.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1117-1125
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2014
In a longitudinal study, subjects can experience same type of events repeatedly. Also, there may exist intermittent dropouts resulting in repeated observation gaps during which no recurrent events are observed. Furthermore, when such observation gaps have incomplete forms caused by the unknown termination times of observation gaps, ordinary approaches result in biased estimates. In this study, we investigate the effect of ignoring observation gaps and propose methods to overcome this problem. For estimating the distribution of unknown termination times, an interval-censored mechanism is applied and two cases are considered. Simulation studies are carried out to evaluate the performance of the proposed method. Conviction data of young drivers with several suspensions are analyzed to illustrate the suggested approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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