The objectives of this study are first to develop the index of school health promoting behaviors, two, to measure those, third, to analysis the relative importance of factors that effect on school health promoting behaviors. School health promotion indexes were composed of 60 components of six areas which modify the element of health promoting schools are developed by world health organization. The survey data were collected by questionnaires from June to September in 1998. The number of subjects was 294 school nurses. The SAS-PC program was used for the statistical analysis. The major results were as follows: 1. The six areas of school health promoting behaviors are: school health politics (20 components), the school physical environment (17 component), the school social environment (7 component), community relationships (6 component), personal health skills (7 component) and health services (3 component). 2. The mean of total school health promotion indexes was highest at elementary school as 3.46. The order of area was health services, the school physical environment, school health politics, the school social environment, personal health skills, community relationships. 3. The regression model used in this analysis presented significant relationships between school health promoting behaviors and independent variables. The important variable affecting the area of school physical environment was education level of school nurses. The important variable affecting the area of the school social environment and personal health services were the location of school, credential education program. Age or career also were significant variables affect the community relationships and health services. In summary, The health promoting behavior of elementary school was higher than other school. It is mean that have to perform active promoting behavior at middle school and high school. Health service level was highest among areas of school health promoting behaviors. It is mean also that school nurse teachers is interested in activity for other areas to improve of school health. Furthermore, it is necessary to develop the specific program for school health promoting behavior.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.5
no.2
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pp.219-231
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1999
Health is an important concept within the health component of nursing paradigm. And health concept is a core component to determine health behavior according to individual's health perception. Health habits during the period of university student will be affecting health behavior of the adult period. The purpose of this study was to analyze health concept of the university students in Korea and to provide the strategy of health care for the university students. The method of this research was a descriptive study using a self-report questionaire. The subjects were 301 students of university and their age was from 19 to 30. The results of this study were as follows: 1. Health concepts perceived by the university students were 'wholeness without difficulty', 'vitality', 'harmony', 'comfort', 'Good condition and fitness of physical and psychological condition', 'soundness', 'happiness', 'enabling' 'smoothness'. 2. Health was perceived by the subjects as an essential and an important component of life.
Health promotion programs are becoming a vital component of comprehensive health care services worldwide for individuals and population, and health promotion activities have been a major component in advancing overall health of population. Promoting the health of individuals is akin to promoting the health of the community as these are closely linked to each other. Likewise, the health of every community in every state determines the overall health status of the Nation.(omitted)
Environmental monitoring system has been adopted and supplemented as inspection measures for the quantitative and qualitative changes of environmental impact assessment (EIA). This study compares the results of environmental impact assessment with the results of post-environmental investigation using a correction and principal component analysis (PCA) in the housing development project. Correlation analysis showed that most of air quality variables including TSP, $PM_{10},\;NO_2$, CO were linearly correlated with each other in the environmental impact assessment and the post-environmental investigation. In the water quality, pH and BOD were well correlated with the DO and SS, respectively. As a result of correlation analysis in the noise and vibration, noise in day and night and vibration in day and night were related to each other between EIA and the post-environmental investigation. From the results of analysis of soil, Cu with Cd, Cu with Pb, and Cd with Pb were related to each other in EIA. Principal component analysis (PCA) showed a powerful pattern recognition that had attempted to explain the variance of a large dataset of inter-correlated variable with a smaller set of independent variables (principal components). Principal component (PC1) and principal component (PC2) were obtained with eigenvalues> 1 summing almost $90\%$ of the total variance in the all of the items(air, water, noise, vibration and soil) in EIA and post-environmental investigation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.11
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pp.1074-1081
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2011
As robotics systems are becoming more complex there is the need to promote component based robot development, where systems can be constructed as the composition and integration of reusable building block. One of the most important challenges facing component based robot development is safeguarding against software component failures and malfunctions. The health monitoring of the robot software is most fundamental factors not only to manage system at runtime but also to analysis information of software component in design phase of the robot application. And also as a lot of monitoring events are occurred during the execution of the robot software components, a simple data treatment and efficient memory management method is required. In this paper, we propose an efficient events monitoring and data management method by modeling robot software component and monitoring factors based on robot software framework. The monitoring factors, such as component execution runtime exception, Input/Output data, execution time, checkpoint-rollback are deduced and the detail monitoring events are defined. Furthermore, we define event record and monitor record pool suitable for robot software components and propose a efficient data management method. To verify the effectiveness and usefulness of the proposed approach, a monitoring module and user interface has been implemented using OPRoS robot software framework. The proposed monitoring module can be used as monitoring tool to analysis the software components in robot design phase and plugged into self-healing system to monitor the system health status at runtime in robot systems.
Objectives : The aim of this study was to suggest the optimal cut off for best, very good, good, slightly bad, and bad grades. Methods : The subjects were recruited from 4 areas of South Korea and 487 questionnaires were analyzed. The nominal and continuous self-rated health questions were used to reveal the optimal cut off and the Short Form-12 Health Survey questionnaire (SF-12) was additionally used. Frequency, Pearson's correlation coefficient, and ROC-curve analysis were used; the significance level was <.05. Results : Subjects assigned 15(3.1%), 90(18.5%), 237(48.7%), 130(26.7%), and 15(3.1%) to best, very good, good, slightly bad and bad groups respectively. The self-rated health score was associated with total Component (r=.563, p<.001), Physical Component (r=.520, p<.001) and Mental Component of SF-12 (r=.303, p<.001). The optimal cut off was 80.5, 70.5, 53.5, and 40.5 for best, very good or more, good or more, and under slightly bad respectively and area under curve was 0.898, 0.908, 0.945, and 0.908 accordingly. Conclusions : This study suggests that the self-rated health score and grade could be integrated with the optimal cut off.
Objectives: This study was conducted to assess environmental health status on a local scale using environmental health-related indicators. It demonstrated the possibility of using a structural equation model, a methodological approach to provide synthesized information. Methods: Eighteen indicators were selected from official statistical data published by local governments. Each environmental health-related indicator was classified according to the PSR (pressure-state-response) model. Aggregation methods were performed using principal component analysis and fuzzy sets. Results: The five principal components were classified through principal component analysis (PCA) and obtained eigenvalues >1.0 from the initial 18 indicators. The aggregated index was obtained by condensing the original information into two broad and simple categories through fuzzy sets. Conclusion: This could be useful in that the aggregation procedure may provide a basis for establishing environmental health policies and a decision-making process. However, the availability and quality of indicators, assessment of aggregation method bias, choice of weighted scores for indicators, and other factors should be examined in future studies.
Seo, Kyeong-Jin;Kim, Ju-Mi;Kim, Min-Jung;Kim, Seong-Keun;Lee, Ji-Eun;Kim, In-Young;Zoh, Kyung-Duk;Ko, Gwang-Pyo
Journal of Environmental Health Sciences
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v.35
no.6
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pp.517-525
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2009
The water quality of Lake Shihwa had been rapidly deteriorating since 1994 due to wastewater input from the watersheds, limited water circulation and the lack of a wastewater treatment policy. In 2000, the government decided to open the tidal embankment and make a comprehensive management plan to improve the water quality, especially inflowing stream water around Shihwa and Banwol industrial complex. However, the water quality and microbial community have not as yet been fully evaluated. The purpose of this study is to investigate the influent water quality around the industrial area based on chemical and biological analysis, and collected surface water sample from the Siheung Stream, up-stream to down-stream through the industrial complex, Samples were collected in July 2009. The results show that the downstream site near the industrial complex had higher concentrations of heavy metals (Cu, Mn, Fe, Mg, and Zn) and organic matter than upstream sites. A combination of DGGE (Denaturing Gradient Gel Electrophoresis) gels, lists of K-WQI (Korean Water Quality Index), cluster analysis, MDS (Multi-Dimensional Scaling) and PCA (Principal Component Analysis) has demonstrated clear clustering between Siheung stream 3 and 4 and with a high similarity and detected metal reducing bacteria (Shewanella spp.) and biodegrading bacteria (Acinetobacter spp.). These results suggest that use of both chemical and microbiological marker would be useful to fully evaluate the water quality.
This paper presents a structural health monitoring method of aircraft reciprocating engine using Principal Component Analysis (PCA) which analyzes vibration expressed by Averaged Normalized Power Spectral Density (ANPSD). Because ANPSD of the rotating shaft is sensitive to the rotating speed, this paper proposes to use a post-processing method of ANPSD is used to reduce the sensitivity. The PCA extracts compressed information from the post-processed ANPSDs and the information means the difference between current and normal cases of the engine. The experimental results demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed method to detect abnormal cases of the engine.
Purpose: This study examined the correlations between the health promotion behavior, perceived health status, and health-related quality of life(HRQOL) to identify the factors influencing HRQOL of industrial employees, Methods: The target of this study was 126 industrial the employees in a vehicle company who understood the purpose of the study and agreed to participate. The collected data were analyzed by frequency, percentage, mean, standard deviation, independent t-test, one way ANOVA, Scheffé test and hierarchical regression analysis using SPSS 25.0 program. Results: Hierarchical regression analysis showed that the Perceived Health Status was the influencing factor of Physical Component Summary of HRQOL(=.56, p<.001), which had an additional explanatory power of 21.2%. The influencing factor of Mental Component Summary of HRQOL was Health Promotion Behavior(=.32, p<.001), which had an additional explanatory power of 17.2% and Perceived Health Status(=.29, p=.002), which had an additional explanatory power of 5.1%. Conclusion: To improve the HRQOL of life of industrial employees, counseling and education that recognizes the current state of health and induces positive health awareness are necessary, and appropriate promotion programs without limiting the time and place are needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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