Purpose: The purpose of this study was to explain fall prevention behaviors of community-dwelling elderly with osteoarthritis based on the Health Belief Model. Methods: A total of 200 older adults with osteoarthritis residing in community was recruited from July 10 to August 30, 2013. The direct and indirect effects of perceived fall risk, perceived benefits and barriers, and self efficacy of fall prevention were examined on fall prevention behaviors. Data were collected with structured questionnaires and analyzed using SPSS/WIN 20.0 and AMOS 20.0 program. Results: The hypothetical model was a good fit for the data based on the model fit indices. Among socio-demographic variables, age and fall knowledge showed significant direct effects on fall prevention behaviors. The constructed model explained 34.2% of the variance of fall prevention behaviors, including perceived fall risk and efficacy of fall prevention behaviors as significant predictors. Conclusion: The findings revealed the need to develop an effective nursing intervention to promote fall prevention behaviors of community-dwelling elderly with osteoarthritis by focusing on perceived fall risk and efficacy of fall prevention behaviors. Knowledge about fall can also be increased by an age-based education program.
BACKGROUND/OBJECTIVES: Nutrition is a determinant factor of health in elderly people. Independent living in elderly people can be maintained or enhanced by improvement of nutritional behavior. Hence, the present study was conducted to determine the impact of Health Belief Model (HBM)-based intervention on the nutritional behavior of elderly women. SUBJECTS/METHODS: Cluster-random sampling was used to assess the sample of this clinical trial study. The participants of this study attended a 12-week nutrition education program consisting of two (2) sessions per week. There was also a follow-up for another three (3) months. Smart PLS 3.5 and SPSS 19 were used for structural equation modeling, determination of model fitness, and hypotheses testing. RESULTS: The findings indicate that intervention had a significant effect on knowledge improvement as well as the behavior of elderly women. The model explained 5 to 70% of the variance in nutritional behavior. In addition, nutritional behavior was positively affected by the HBM constructs comprised of perceived susceptibility, self-efficacy, perceived benefits, and barriers after the intervention program. CONCLUSION: The results of this study show that HBM-based educational intervention has a significant effect in improving nutritional knowledge and behavior among elderly women.
본 논문은 지식경제시대의 생산소비자개념으로 프로슈머관점에서 본 단독주택의 건축비즈니스모델 캔버스 적용에 관한 연구이다. 이를 위해서 첫째, 최신 주택시장의 실태를 조사하여 단독주택건축의 특성을 공동주택과 비교하였고, 둘째, 고객에서 생산소비자인 프로슈머의 관점으로 전환하여 단독주택 건축비즈니스 문제점을 도출한 후 셋째, 기존 단독주택건축 비즈니스프로세스의 문제점을 개선하는 방안으로 경영디자인기반의 건축 비즈니스모델 캔버스를 통한 건축비즈니스모델의 새로운 방안을 도출하였다.
Despite the growing emphasis on the importance of knowledge exchange among supply chain participants, few companies have fully exploited the knowledge resources held by their supply chain partners. Among many reasons for this phenomenon, recent literature on inter-firm knowledge exchange identifies knowledge complementarities between the supply channel partners as an important determinant of knowledge exchange. Firms participating in a supply chain are likely to exchange partners' complementary knowledge. In order to extract value from them, it is important to recognize the difference between the potential value and the implementation of this potential value. However, the literature fails to distinguish between potential knowledge complementarities and implemented knowledge complementarities. In order to realize the value of potential knowledge complementarities, knowledge should be exchanged and effectively integrated in the supply channel. Further, investigating inter-firm knowledge exchange from both partners' perspectives is important especially when there are interdependencies between the channel partners. The purpose of this research is to investigate the impact of potential knowledge complementarities on knowledge exchange in buyer-supplier relationships by looking at both partners' perspectives. This research also includes trust in partner's competence and inter-organizational information systems (IOIS) as they are relevant when the complementary knowledge flows between organizations. The data required for this field study was collected from 70 buyers and their suppliers in three multinational enterprises in two different industries (Automobile manufacturing and Telecommunication services) headquartered in Korea. The results indicate that potential knowledge complementarities between buyer and supplier do not directly influence knowledge exchange, but indirectly through trust in partner's competence. And the results indicate that competence-based trust and IOIS have direct effects on knowledge exchange. Empirical results also show that IOIS moderates the relationship between potential knowledge complementarities and knowledge exchange. This study is a first attempt to empirically verify the theoretical model about potential knowledge complementarities and to investigate the impact of potential knowledge complementarities on interfirm knowledge exchange. From a theoretical perspective, this study not only clarifies the distinction between potential knowledge complementarities and implemented knowledge complementarities, but also develops an instrument to measure the concept of potential knowledge complementarities in the context of operational and planning knowledge in a supply chain. Further, we develop a theoretical framework suggesting that potential knowledge complementarities of partners in a supply chain affect knowledge exchange directly and indirectly through competence-based trust. The findings from this study have some managerial implications for practicing managers as well. First, buyers should search for suppliers that have potential complementary knowledge, which can be integrated to create synergy through interfirm knowledge exchange. Furthermore, firms must develop mechanisms to identify potential complementary knowledge of partners. Second, firms should continue their endeavor to develop their own unique knowledge so that their knowledge can benefit the entire supply channel. Finally, trust among supply chain partners turns out to be an important factor for interfirm knowledge exchange. Therefore, effective management for engendering trustworthy buyer-supplier relationships should receive appropriate attention from managers.
Selecting suppliers in the global supply chain is the very difficult and complicated decision making problem particularly due to the various types of supply risk in addition to the uncertain performance of the potential suppliers. This paper proposes a multi-phase decision making model for supplier selection under supply risks in global supply chains. In the first phase, the model suggests supplier selection solutions suitable to a given condition of decision making using a rule-based expert system. The expert system consists of a knowledge base of supplier selection solutions and an "if-then" rule-based inference engine. The knowledge base contains information about options and their consistency for seven characteristics of 20 supplier selection solutions chosen from articles published in SCIE journals since 2010. In the second phase, the model computes the potential suppliers' general performance indices using a technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) based on their scores obtained by applying the suggested solutions. In the third phase, the model computes their risk indices using a TOPSIS based on their historical and predicted scores obtained by applying a risk evaluation algorithm. The evaluation algorithm deals with seven types of supply risk that significantly affect supplier's performance and eventually influence buyer's production plan. In the fourth phase, the model selects Pareto optimal suppliers based on their general performance and risk indices. An example demonstrates the implementation of the proposed model. The proposed model provides supply chain managers with a practical tool to effectively select best suppliers while considering supply risks as well as the general performance.
Purpose: This study aimed to comprehend the real context of metabolic syndrome-related factors of Korean male blue-collar workers from small-sized companies based on the health belief model. Methods: A total of 37 workers from three companies were interviewed, and three series of focus group interviews were conducted. Data were analyzed using deductive content analysis. Results: Data were classified into four categories: knowledge, perceived susceptibility and severity, perceived barriers, and beliefs. Knowledge referred to low knowledge level; perceived susceptibility and severity referred to unawareness of susceptibility and severity; perceived barriers referred to shift work, overtime work, and a social context including having no choice but to drink; and beliefs referred to believing that health promotion behaviors do not relate to preventing metabolic syndrome, believing that one cannot prevent metabolic syndrome oneself, and believing that professional help is required. Conclusion: To prevent and reduce the risk of metabolic syndrome among Korean male blue-collar workers, interventions should focus on strategies to increase metabolic syndrome-related knowledge and perceptions, social support, and self-efficacy for practicing health behaviors. In addition, it is necessary to develop policies for establishing a healthy drinking culture in companies.
Streamflow prediction is a critical task in water resources management and essential for planning and decision-making purposes. However, the streamflow prediction is challenging due to the complexity and non-linear nature of hydrological processes. The transfer learning is a powerful technique that enables a model to transfer knowledge from a source domain to a target domain, improving model performance with limited data in the target domain. In this study, we apply the transfer learning using the Informer model, which is a state-of-the-art deep learning model for streamflow prediction. The model was trained on a large-scale hydrological dataset in the source basin and then fine-tuned using a smaller dataset available in the target basin to predict the streamflow in the target basin. The results demonstrate that transfer learning using the Informer model significantly outperforms the traditional machine learning models and even other deep learning models for streamflow prediction, especially when the target domain has limited data. Moreover, the results indicate the effectiveness of streamflow prediction when knowledge transfer is used to improve the generalizability of hydrologic models in data-sparse regions.
독서는 가장 전형적인 지식활동, 정보활동이다. 독서는 현대인들에게 있어서 생활의 일부이며 그 자체이다. 이러한 생활의 일부로서 독서활동은 새로운 정신세계를 창출하는 인지적이며 사회적인 활동이다. 그러나 우리나라 교육현장에서 많은 독서교육의 문제점이 나타나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 독서능력 신장을 위한 독서활동방안과 학습능력 신장을 위한 독서활동방안이 체계적으로 이루어져야 한다. 이를 위해 이 연구에서는 독서활동 활성화를 위한 방안으로서 기존의 독서학습활동의 문제점을 분석하고 이를 기반으로 새로운 독서학습활동을 탐색하여 활성화에 대한 모형을 제안하고자 한다. 이것은 독서학습 모형을 기반으로 한 지식창조형 독서활동 모형으로서 독서콘텐츠 관리이다.
e-Learning이 발전하기 위해서는 e-Learning을 통한 학습 효과와 효율이 지금보다 더 높아져야만 한다. 이는 콘텐츠 기획, 교수설계 등을 반영한 콘텐츠의 품질을 고려하는 미시적 관점과 실제 현장에서 의도한 학습이 촉진될 수 있도록 하는 거시적 관점 모두가 반영될 때 비로서 가능해질 것이다. 미시적 관점에서의 학습효과는 e-Learning 콘텐츠의 품질에 달려있고 콘텐츠의 품질은 그 개발 방법에 따라 달라질 수 있다. 따라서 본 연구는 기존의 콘텐츠 개발모델을 정리하고 이를 토대로 콘텐츠의 품질을 더 높일 수 있는 방법으로서 콘텐츠 개발 및 운영시 관련되는 지식을 활용하는 지식기반 e-learning 모델과 관련 지식에 관해 논의한다.
Roocks, Patrick;Endres, Markus;Huhn, Alfons;KieBling, Werner;Mandl, Stefan
Journal of Computing Science and Engineering
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제6권4호
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pp.243-256
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2012
In this paper we present a framework for a novel kind of context-aware preference query composition whereby queries for the Preference SQL system are created. We choose a commercial e-business platform for outdoor activities as a use case and develop a context model for this domain within our framework. The suggested model considers explicit user input, domain-specific knowledge, contextual knowledge and location-based sensor data in a comprehensive approach. Aside from the theoretical background of preferences, the optimization of preference queries and our novel generator based model we give special attention to the aspects of the implementation and the practical experiences. We provide a sketch of the implementation and summarize our user studies which have been done in a joint project with an industrial partner.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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