Purpose: The aim of this study was to examine the validity and reliability of the Korean version of the self-efficacy for managing chronic disease 6-item scale (SECD-6-K). Methods: The English version of the Self-Efficacy for Managing Chronic Disease 6-item Scale first underwent forward and backward translation procedures. The SECD-6-K was then used to collect data from 350 adults diagnosed with chronic diseases. Content, construct, convergent, discriminant, and criterion validity were all evaluated. Reliability was assessed using Cronbach's α. SPSS 25.0 and the data were analyzed using AMOS 26.0 software. Results: The SECD-6-K consists of six items in two domains: disease management and health behavior. The results for construct, convergent, and discriminant validity were good. Exploratory factor analysis produced eigen values between 2.27 and 3.28, with factors total explained cumulative variance of 91.1%. Confirmatory factor analysis supported goodness of fit and reliability for the modified SECD-6-K model. The criterion validity also showed significant correlation with both the Patient Health Questionnaire and 12-item Short-Form Health Survey version 2. Finally, reliability was found to be excellent. Conclusion: This study identified the high reliability and validity of SECD-6-K. The SECD-6-K is an appropriate tool for determining Korean patients' self-efficacy in managing their chronic conditions. Therefore, this scale may be used in clinical settings as well as in educational and research settings.
본 논문의 목적은 자율주행을 위하여 카메라와 라이다를 이용하여 객체를 검출하고 각 센서에서 검출된 객체를 late fusion 방식으로 융합을 하여 성능을 향상하는 것을 목적으로 한다. 카메라를 이용한 객체 검출은 one-stage 검출인 YOLOv3을, 검출된 객체의 거리 추정은 perspective matrix를, 라이다의 객체 검출은 K-means 군집화 기반 객체 검출을 각각 이용하였다. 카메라와 라이다 calibration은 PnP-RANSAC을 이용하여 회전, 변환 행렬을 구하였다. 센서 융합은 라이다에서 검출된 객체를 이미지 평면에 옮겨 Intersection over union(IoU)을 계산하고, 카메라에서 검출된 객체를 월드 좌표에 옮겨 거리, 각도를 계산하여 IoU, 거리 그리고 각도 세 가지 속성을 로지스틱 회귀를 이용하여 융합을 하였다. 융합을 통하여 각 센서에서 검출되지 않은 객체를 보완해주어 성능이 약 5% 증가하였다.
In this paper, I suggest methodological ways of studying comparative literature regarding ongoing discussions of world and national literature. The role of comparative literature studies has widened in the contemporary era, in which nations have become rapidly entangled and the concept of the world as a unified entity is under question. In this regard, I critically review the traditional principles of the hospitality of cosmopolitanism and the exclusivity of the borders of national literatures. Further, I suggest that scholars adopt the concept by Sigmund Freud of "unfamiliar familiarity" as a methodological motive for studies of comparative literature. Based on this concept, scholars can further develop the unique methods of the discipline of comparative literary studies for teaching and research amidst the ongoing phenomenon of globalization. They can also use these methods to simultaneously contribute to solving the problem of "comparison without a unifying category of the world," as revealed by the results of deconstructional and postcolonial studies. Regarding community-based discussions of literature, I introduce the "bridge and door" metaphor, put forth by Georg Simmel, as a key concept in methodological consideration of translation and in comparative literary studies. In this paper, adopting the metaphor of the bridge and door as an intertextual and social model for comparative studies, I define the new role of comparative literary studies in literary transnationalism, which is particularly necessary when different languages and cultures overlap and become entangled. Regarding the rapidly changing contemporary world community, comparative literary studies, as an experimental discipline, is uniquely capable of examining this kind of community, which forms itself beyond and beneath individual nations.
Recently, image-based object detection has made great progress with the introduction of Convolutional Neural Network (CNN). Many trials such as Region-based CNN, Fast R-CNN, and Faster R-CNN, have been proposed for achieving better performance in object detection. YOLO has showed the best performance under consideration of both accuracy and computational complexity. However, these data-driven detection methods including YOLO have the fundamental problem is that they can not guarantee the good performance without a large number of training database. In this paper, we propose a data sampling method using CycleGAN to solve this problem, which can convert styles while retaining the characteristics of a given input image. We will generate the insufficient data samples for training more robust object detection without efforts of collecting more database. We make extensive experimental results using the day-time and night-time road images and we validate the proposed method can improve the object detection accuracy of the night-time without training night-time object databases, because we converts the day-time training images into the synthesized night-time images and we train the detection model with the real day-time images and the synthesized night-time images.
한국어는 "을/를/이/가/와/과"와 같은 조사가 체언에 붙어 문장의 의미를 더해준다. 문장 중에 외국어 표기를 그대로 사용하는 경우나 외국어의 약자가 포함되어 있는 경우, 외국어의 발음에 따른 적절한 조사가 연결되지 않는 경우가 있다. 때로는 문장의 자연스러운 표현을 위하여 "을(를)"과 같이 괄호 형식으로 표현하여 조사를 두 개 다 수용 가능한 형태로 사용되어지기도 한다. 본 연구에서는 문장 내에 외국어가 포함되어 있는 경우, 조사가 부자연스럽게 연결되는 예를 찾고 체언의 종성 발음을 학습하여 자연스러운 조사 연결을 위한 방법을 알아보고자 한다. 제안하는 방법은 순환신경망 모델을 이용하여 외국어에 연결된 조사를 자연스럽게 표현하는 것이다. 제안된 모델로 학습 및 테스트하여 방법의 필요성을 입증함으로써, 향후 기계 번역에서 영문 약자나 새로운 외국어 삽입 시 자연스러운 조사 연결로 완전한 문장을 연결하는데 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
Deep learning (DL) is a subset of machine learning and artificial intelligence that has a deep neural network with a structure similar to the human neural system and has been trained using big data. DL narrows the gap between data acquisition and meaningful interpretation without explicit programming. It has so far outperformed most classification and regression methods and can automatically learn data representations for specific tasks. The application areas of DL in radiation oncology include classification, semantic segmentation, object detection, image translation and generation, and image captioning. This article tries to understand what is the potential role of DL and what can be more achieved by utilizing it in radiation oncology. With the advances in DL, various studies contributing to the development of radiation oncology were investigated comprehensively. In this article, the radiation treatment process was divided into six consecutive stages as follows: patient assessment, simulation, target and organs-at-risk segmentation, treatment planning, quality assurance, and beam delivery in terms of workflow. Studies using DL were classified and organized according to each radiation treatment process. State-of-the-art studies were identified, and the clinical utilities of those researches were examined. The DL model could provide faster and more accurate solutions to problems faced by oncologists. While the effect of a data-driven approach on improving the quality of care for cancer patients is evidently clear, implementing these methods will require cultural changes at both the professional and institutional levels. We believe this paper will serve as a guide for both clinicians and medical physicists on issues that need to be addressed in time.
Purpose: The aim of this study was to evaluate the validity and reliability of the Korean version of Short-form Health Literacy Scale (HLS-SF-K12) for Adults. Methods: The English HLS-SF12 was translated into Korean with forward and backward translation. Survey data were collected from 204 adults who visited two hospitals in Korea. Content validity, construct validity, and known-groups validity were evaluated. Cronbach's α for internal consistency and test-retest were used to assess reliability. SPSS 21.0 and AMOS 21.0 software were used for data analysis. Results: The HLS-SF-K12 was composed of 12 items, and three subscales (health care, disease prevention, and health promotion). The instrument explained reliable internal consistency with Cronbach's α for the total scale of .89, and .74~.81 for subscales. The model of three subscales for the HLS-SF-K12 was validated by confirmatory factor analysis (Normed χ2=2.14 (p<.001), GFI=.92, RMR=.04, RMSEA=.08, CFI=.94, TLI=.92, IFI=.94). The hypothesis testing which analyzed the differences in health literacy by age and education level was satisfied. Conclusion: The HLS-SF-K12 is a valid and reliable instrument for measuring health information comprehension for adults in Korea.
In light of the need for a tool to evaluate the clinical practice education environment as perceived by medical and nursing students, this study is was conducted to develop and validate the Korean version of the Undergraduate Clinical Education Environment Measure (K-UCEEM) as a measurement tool for managing the clinical practice education climate and quality of education. For validation, the UCEEM consisting of 25 items developed by Pia Strand in 2013 was adapted according to standard translation procedures. The K-UCEEM questionnaire was administered to 73 medical students and 135 nursing students who participated in clinical practice at one medical institution. Exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis were conducted to confirm the validity of the instrument's structure. In order to determine referential validity, the relationships among stresses in clinical practice were examined, and differences in factor scores were compared by gender and college. It was confirmed that the scale of 24 items and five factors showed a moderate model fitness index. The reliability of the factors ranged from 0.786 to 0.867. In addition, all five factors were found to have negative correlations with the clinical practice stress sub-factor, and there were statistically significant differences by gender and college. Through this study, the validity and reliability of the K-UCEEM were verified. In the future, it is expected that further verification of the scale, as well as evaluation and improvement of the clinical practice education environment based on this scale, will occur.
Purpose: This study examined the validity and reliability of the Korean version of the Self-Care in Chronic Obstructive Pulmonary Disease Inventory (SC-COPDI) and the Chronic Obstructive Pulmonary Disease Self-Care Self-Efficacy Scale (SCES-COPD). The SC-COPDI consists of the Self-Care Maintenance Scale (SCMES), Self-Care Monitoring Scale (SCMOS), and Self-Care Management Scale (SCMAS). Methods: The original tool was translated using a back-translation process. Participants were 241 patients with COPD at the Chonnam National University Hospital in Korea. The construct validity was verified through confirmatory factor analysis, and reliability was verified using Cronbach's α. Results: The SCMES consisted of 10 items of three factors-one of four factors was deleted from the original tool. In the SCMOS, there were six items of two factors after two items were deleted from the original tool. The SCMAS consisted of the original 10 items of three factors. The SCES-COPD consisted of six items of two factors, with one item removed from the original tool. The model fit indices of all tools were good, and the construct validity was confirmed. Cronbach's α of SCMES was .72, SCMOS was .90, SCMAS was .81, and SCES-COPD was .85. Conclusion: The Korean version of SC-COPDI and SCES-COPD are valid and reliable instruments for measuring self-care in people with COPD. These instruments can be used in self-care studies of COPD patients in Korea.
Purpose: Climate change has various negative effects on human health, which has resulted in increased burden on the health care system. Nurses contribute significantly to assessing climate-related health risks and creating a healthy environment. This study aimed to evaluate the reliability and validity of the Korean version of the Climate, Health, and Nursing Tool (K-CHANT) to measure nurses' awareness, motivation, concern, and behaviors at work and at home regarding climate change and health. Methods: The 22 items of English CHANT were translated into Korean with forward-backward translation techniques. Internal consistency reliability, test-retest reliability, and construct validity using confirmatory factor analysis were performed using SPSS WIN (25.0) and AMOS (26.0). Survey data were collected from 220 master's, doctoral, and post-doctoral nursing students. Results: The K-CHANT consists of 20 items across 5 domains. Two items of the original CHANT were excluded because of low content validity index and standardized regression weights. The internal consistency reliability of the K-CHANT, assessed by Cronbach's α was .81, with an intraclass correlation coefficient of .66~.90. The five subscales model was validated by confirmatory factor analysis (SRMR < .08, RMSEA < .08, AGFI > .70, CFI > .70). Conclusion: The K-CHANT has satisfactory construct validity and reliability to measure nurses' awareness, motivation, concern, and behaviors at work and at home regarding climate change and health. Future research should examine nurses' perceptions and behaviors related to the health effects of climate change and develop an action plan to improve it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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