Background: Breast cancer is the most prevalent malignancy in women worldwide; lack of awareness of symptoms and delay on diagnosis of breast cancer are the main causes of mortality among women. This study was conducted with the purpose of assessing the effect of educational consulting for breast self-examination (BSE) based on the health belief model (HBM) on the knowledge and performance of women over 40 years attending health care centers in Hamadan, Iran. Materials and Methods: In this quasi-experimental study, eligible women admitted to health centers in Hamadan city in 2015 were randomly assigned to intervention and control groups (n=75 in each group). The intervention group received 4 weekly sessions of breast cancer screening consulting based on the HBM. Control group received only routine care. Knowledge, HBM constructs, and BSE practice were compared between the groups before, immediately after and three months after the consultation. Results: Before the intervention, no significant differences were observed in knowledge, health belief and practice between two groups. However, after the intervention a significant difference was observed between two groups in mean scores of perceived benefits, perceived barriers, self-efficacy and the health motivations (p <0.05). Significant differences were also observed in terms of knowledge and BSE practice (p <0.01). Conclusions: The results indicate the importance of consultation on knowledge and beliefs to improve BSE performance and prevention of breast cancer in Iranian women.
Purpose: The purpose of this study was to examine correlations between nurses' self-leadership and individual work role performance and correlations between self-leadership in nursing units and team members' work role performance. Methods: Participants were 202 conveniently selected general nurses from 5 general hospitals in Korea. The study was carried out on 35 nursing units. Data were collected during February 2015 with self-report questionnaires. Results: For factors affecting individual work role performance, self-expectation, self-goal setting, constructive thought, clinical career in the present nursing unit and marital status accounted for 44.0% of proficiency, while self-expectation, self-goal setting, constructive thought, and marital status accounted for 42.3% of adaptivity. Self-expectation, self-goal setting, constructive thought, self-reward, clinical career in the present nursing unit and position accounted for 26.4% of proactivity. In terms of team members' work role performance, self-reward and self-expectation in nursing units explained 29.0% of team members' proficiency. Self-reward and self-expectation in nursing units explained 31.6% of team members' adaptivity, and self-reward in nursing units explained 16.8% of team members' proactivity. Conclusion: The results confirm that nurses' self-leadership affects not only individual self-leadership but also team members' work role performance. Accordingly, to improve nurses' work role performance in nursing units of nursing organizations, improvement in nursing environment based on self-leadership education is necessary and nurses' tasks rearranged so they can appreciate work-autonomy and challenges of work.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권2호
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pp.236-248
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2024
This study aims to empirically analyze the effects of leadership level and toxic leadership on leadership performance results among male and female military leaders in the Army, and to verify whether the leader's gender has a moderating effect in this process. Additionally, by comparing and analyzing the leadership level, toxic leadership, and leadership performance results of female military leaders by position, this study seeks to examine the characteristics of female military leadership according to position. The research model was established with leadership level and toxic leadership as independent variables, leadership performance results as the dependent variable, and the leader's gender as a moderating variable. Data were collected through a survey of 216 male and female officers serving in the positions of platoon leader, company commander, and battalion commander in the Army. The collected data were analyzed using descriptive statistics, reliability analysis, correlation analysis, and hierarchical regression analysis. The results showed that leadership level had a significant positive effect on leadership performance results, while toxic leadership had a significant negative effect. The leader's gender moderated the relationship between leadership level and leadership performance results, with female leaders receiving lower evaluations than male leaders at the same level of leadership competency. Gender also moderated the relationship between toxic leadership and leadership performance results, with female leaders exhibiting the same level of toxic leadership receiving lower performance evaluations than male leaders. In the comparative analysis of female military leadership characteristics by position, the leadership level of the platoon leader and company commander groups was not significantly different from that of male soldiers, but the battalion commander group showed slightly lower leadership competency compared to male soldiers. Based on these results, this study suggests ways to improve the leadership level of female military leaders, reduce toxic leadership, and prepare support measures to strengthen the leadership competency of female military officers at the battalion commander level and above from policy, institutional, and educational perspectives.
본 논문에서는 화자인식 시스템의 인식율 향상을 도모하기 위하여 요소의 선택 및 판단 논리의 문제를 고찰하였다. 또한 화자인식 실험을 수행하는 과정에서 기준패턴의 작성이 인식율에 어떠한 영향을 미치는 가를 아울러 검토해 보았다. LPC, PARCOR 계수, LPC-cepstrum 계수등을 인식 요소로 사용하여 화자확인 오차율을 측정한 결과, 기준 패턴의 작성방법에 관계 없이 LPC-cepstrum계수의 성능이 LPC나 PARCOR 계수의 성능에 비해 우수한 것으로 나타났다. 또 화자인식율을 향상시키기 위하여 일반화된 거리 개념을 도입한 새로운 판단 논리를 제안하였다. 제안된 판단 논리는 기준화자 및 외부화자의 통계적 성질을 동시에 고려하여 각 요소들에 서로 다른 가중치를 둔다는 점이 기존의 방법들에 비해 다르다. 화자적인 실험결과 제안된 판단 논리를 적용한 경우가 기존의 방법들에 비해서 인식율이 향상된 것을 관찰할 수 있었다.
정보 기술이 적용된 장비 및 운영 시스템의 발달로 실시간 운영 데이터를 수집할 수 있게 되었으며, 현재 많은 터미널이 생산성 분석을 위해 상세한 작업이력을 추적하고 있다. 터미널 운영자는 수집된 작업이력 데이터를 통해 운영 중 발생하는 문제점들을 해결할 수 있는 방안을 도출하기 원하지만, 방대한 양의 자료를 수작업으로 분석하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 터미널 운영 중 획득된 작업이력을 바탕으로 터미널 운영자가 원하는 컨테이너 터미널의 성능지표를 손쉽게 도출하기 위한 방안을 제시한다. 이를 위해 다양한 컨테이너 터미널의 환경과 운영 방식, 운영 장비 등을 지원하기 위해 범용적으로 사용될 수 있는 형식 프레임워크(formal framework)를 고안하였다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크는 컨테이너 처리 객체라는 개념을 기반으로 터미널 형태, 로그 데이터, 장비의 워크플로우, 통계 처리 및 보고서를 각각 정의하는 사용자 명세 부분으로 구성된다. 그리고 제안된 프레임워크를 기반으로 터미널 성능 분석 시스템을 개발하여 그 유효성을 검증하였다.
Bibliometric analysis for research performance evaluation can generate erroneous assessments for various reasons. Application of the same evaluation metric to different domains, for instance, can produce unfair evaluation results, while analysis based on incomplete data can lead to incorrect conclusions. This study examines bibliometric data of library and information science (LIS) research in Korea to investigate whether research performance should be evaluated in a uniform manner in multi-disciplinary fields such as LIS and how data incompleteness can affect the bibliometric assessment outcomes. The initial analysis of our study data, which consisted of 4,350 citations to 1,986 domestic papers published between 2001 and 2010 by 163 LIS faculty members in Korea, showed an anomalous citation pattern caused by data incompleteness, which was addressed via data projection based on past citation trends. The subsequent analysis of augmented study data revealed ample evidence of bibliometric pattern differences across subject areas. In addition to highlighting the need for a subject-specific assessment of research performance, the study demonstrated the importance of rigorous analysis and careful interpretation of bibliometric data by identifying and compensating for deficiencies in the data source, examining per capita as well as overall statistics, and considering various facets of research in order to interpret what the numbers reflect rather than merely taking them at face value as quantitative measures of research performance.
According to the Korea Coast Guard's maritime disaster statistics (Korea Coast Guard 2017, Korean Statistical information Service 2018), an average of 2,140 marine accidents occurred every year for the past 6 years and the number of accidents is increasing every year. Among them, maritime accidents of fishing vessels are the most frequent, and recently accidents involving fishing boat and leisure vessels are rapidly increasing as well. In particular, the number of accidents involving leisure vessels increased to about one-third of the accidents of fishing vessels, and emergency rescue requests are increasing every year accordingly. However, the number of crash accidents involving users of small vessels and marine leisure activities are increasing because of the difficulties of installing navigation equipment and electronic navigation charts. Recently, the demand for precise positioning using mobile devices is increasing in the fields of maritime safety, piloting support, and coastal survey. Although various applications of smart devices provide location-based services for users, the measurement results are discontinuous when using the position coordinates of the National Marine Electronics Association (NMEA) calculated by smartphone. Recently, Google announced that they will provide GPS raw data to developers from Android 7.0 Nougat. As a result, developers have an opportunity to receive precise carrier phase and code measurements to make more accurate positioning according to the performance of Android devices. This study analyzed GPS positioning performance using Android devices, and compared and analyzed the positioning performance at sea with high-performance GPS receivers.
본 논문은 시분산 채널에서 발생되는 비선형 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 줄일 수 있는 QE-MMA 적응 등화알고리즘에서 양자화 비트수와 stepsize에 의한 성능 평가에 관한 것이다. QE-MMA는 송신 신호 고차 통계치와 오차신호 부호만을 이용하는 SE-MMA에서 오차 신호의 크기를 power-of-two 연산을 적용하여 탭 계수 갱신 시 필요한 승산과 가산을 천이와 가산만으로 대체하여 H/W 응용을 용이하도록 제안되었다. 그러나 QE-MMA에서 오차의 부호를 얻기 위한 오차 신호의 발생 시 stepsize와 양자화기 비트수에 의해 적응 등화 성능이 상이하게 되며, 이를 시뮬레이션으로 확인하였다. 시뮬레이션 결과 QE-MMA 적응 알고리즘의 성능에서 정상 상태에 도달하기 위한 수렴 속도는 stepsize에 의해 결정되며 정상 상태 이후의 잔여량은 양자화 비트수에 의해 결정됨을 확인하였다.
설문조사를 실시할 때 응답자가 설문조사의 일부 문항에 대하여 응답하지 않는 경우 항목무응답이 발생한다. 무응답이 발생한 자료를 제외하고 완전하게 응답된 자료 만에 근거한 분석은 분석 결과에 편의가 발생할 수 있으므로, 이를 채워 넣어 완전한 형태의 자료로 분석하기 위해서 무응답 대체가 흔히 사용되고 있으며 여러 가지 무응답 대체 기법들을 비교하는 연구들도 많이 존재한다. 패널조사 연구는 연구 대상 패널에 대하여 정해진 시간에 따라 반복적으로 동일한 설문 문항에 대하여 응답을 조사하여 시간에 따른 변화를 살펴보는 조사 방법을 나타낸다. 패널조사 자료의 항목 무응답을 대체할 때 이전 시점의 응답 자료가 존재한다면 이를 포함하여 대체를 실시하는 것이 바람직한 것으로 여겨져 왔으나 이에 관한 직접적인 연구는 찾기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 패널자료에서 이전 시점의 정보를 고려하지 않고 대체를 실시하는 방법과 이전 시점의 정보를 활용하여 대체하는 방법들 중에서 어느 대체 방법이 보다 적절한 대체를 제공하는지 살펴보았다. 특히 이전 시점의 응답 정보를 이용하는 방법인 비대체, 선형혼합모형을 이용한 대체와 선형혼합모형에 근거한 베이지안 대체 방법을 고려하였고, 이를 이전 시점의 정보를 고려하지 않는 대체 방법들 중 흔히 사용되는 평균대체, 핫덱대체 방법과 비교하였다. 모의실험 결과 선형혼합모형에 근거한 베이지 안 대체 방법이 다른 대체 방법에 비해 무응답 비율이 높아지더라도 편의도 작으며 평균에 관한 95% 신뢰구간의 포함률도 높게 나타나서 가장 좋은 대체 방법으로 확인되었다.
빠르게 발전하고 있는 재생에너지 중 하나인 풍력에너지는 기후변화 대응에 맞추어 개발 및 투자가 이루어지고있다. 신재생에너지 정책과 발전소 설치가 추진됨에 따라 국내 풍력 보급이 점차 확대되어 수요를 정확히 예측하기 위한 시도들이 확대되고 있다. 본 논문에서는 전남지역과 경북지역의 풍력 발전량 예측을 위하여 시계열 기법인 ARIMA, ARIMAX 모형과 기계학습 모형인 SVR, Random Forest, XGBoost 모형들을 비교 분석하였다. 모형의 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 mean absolute error (MAE)와 mean absolute percentage error (MAPE)를 사용하였다. 2018년 1월 1일부터 2020년 10월 24일까지의 시간별 원 데이터를 차분한 후 모형을 훈련시켜 2020년 10월 25일부터 2020년 10월 31일까지의 168시간에 대한 풍력 발전량을 예측하였다. 모형의 예측력 비교 결과, Random Forest와 XGBoost 모형이 전남지역, 경북지역 순으로 가장 우수한 성능을 보였다. 향후 연구에서는 기계학습뿐 아니라 최근 활발한 연구가 이루어지는 데이터 마이닝 기법 기반의 풍력 발전량 예측을 시도할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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