Research suggests that medical students frequently experience mental health problems such as stress, burnout, and depression, which may, in turn, affect suicidal ideation and behaviors. Since mental health problems profoundly impact academic achievement and professionalism, it is vital to understand factors influencing students' mental health and identify strategies to provide the necessary support. Some relevant influencing factors range from the personal level, including gender, personality traits, perfectionism, and social support, to the environmental level, including the grading system, educational phases, exposure to patients' death, mistreatment, and culture of medicine. In this regard, a comprehensive mental health support system that encompasses environmental interventions, as well as personal-level support, is needed. Simultaneously, proactive approaches that address the improvement of self-care and alleviation of systemic burdens are essential, together with the predominant reactive approaches focusing on problems and deficits. Altogether, we proposed a framework for enhancing mental health constructed by four categories (personal-reactive, environmental-reactive, personal-proactive, environmental-proactive) based on the intervention level and goal of support. All four categories have important implications, and one cannot replace the other, but expanding environmental-proactive support will allow more students to learn how to pursue health independently. We expect that this comprehensive framework for enhancing mental health could expand support systems for medical students' personal and professional development.
The emergence of ubiquitous computing environment will change the service architecture of business information systems such as Decision Support System(DSS), which will be a new application. Recent mobile DSSs allow the decision makers to be benefited from web and mobile technology. However, they seldom refer to context data, which are useful for proactive decision support. Meanwhile, ubiquitous applications so far provide restricted personalization service using context and preference of the user, that is, they do not fully make use of decision making capabilities. Hence, this paper aims to describe how the decision making capability and context-aware computing are jointly used to establish ubiquitous applications. To do so, an amended DSS paradigm: CKDDM(Context-Knowledge-Dialogue-Data-Model) is proposed in this paper. What will be considered for the future decision support systems when we regard ubiquitous computing technology as an inevitable impact that enforces the change of the way of making decisions are described. Under the CKDDM paradigm, a framework of ubiquitous decision support systems(ubiDSS) is addressed with the description of the subsystems within. To show the feasibility of ubiDSS, a prototype system, CAMA-myOpt(Context-Aware Multi Agent System-My Optimization) has been implemented as an illustrative example system.
휴대용 컴퓨터가 널리 보급됨에 따라 장소에 상관없이 네트워크 망에 연결시킬 수 있는 수단으로 무선 랜의 필요성이 증대되고 있다. 이에 따른 정보보호 문제 또한 중요한 현안으로 대두되고 있다. 현재 IEEE 802.1X를 중심으로 무선랜에서의 향상된 정보보호 솔루션을 제공하기 위한 노력이 진행 중에 있다. 하지만, 무선 랜 환경에서 안전하고 빠른 handoff를 지원해 주기 위한 방안은 부족한 상황이다. 이러한 필요성에 따라 본 논문에서는 무선 LAN환경에서 빠른 handoff를 제공하는 Proactive handoff를 지원하기 위한 안전만 보안 방법론을 제안한다. 이 때 키 교환 메커니즘으로 EAP-TLS를 이용한 방법을 토대로 한다.
The emergence of ubiquitous autonomic computing and network environment will change the service architecture information system which will be a new application area in SCM/logistics systems. In this study we surveyed the technical trend map of ubiquitous and its application in SCM/logistics support system design. We described the evolutional model of ubiquitous computing community for SCM/logistics system. It is consisted of three view points; self-growing, autonomic, and context-aware, which will allow the decision makers to be benefited from web and mobile technology and are useful for proactive SCM/logistics support system. Finally, we suggested a cooperative research planning for the development ubiquitous system between the government research center, university, and industry research activities.
본 연구는 능동적 IPA(지능형 가상 비서)가 탑재된 Google의 Nest Hub Max의 사용 행태별 사용자 경험 분석을 위한 질적 연구이다. 근거이론 방법론에 착안하여, 한 달 동안 해당 기기를 사용한 6명의 연구 참여자를 대상으로 인터뷰를 진행하였다. 총 186개의 개념이 추출되었으며, 24개의 하위 범주와 11개의 상위 범주로 정리되었다. 개방 코딩을 통해 축 코딩을 이용한 패러다임 모형을 제시하였고 선택 코딩을 거쳐 사용 행태 유형을 구분하였다. 그 결과, 능동적 IPA의 소극적 사용자와 적극적 사용자 유형을 도출하였으며, 유형별 해당 기기의 사용자 경험을 분석하였다. 유형별 다른 사용 행태의 패러다임을 보였으나 결론적으로 소극적 사용자와 적극적 사용자는 모두 해당 기기의 능동적 IPA로부터 긍정적인 사용 경험을 유발하지 못하였다. 본 연구는 앞으로 출시될 능동적 IPA가 탑재된 기기 및 서비스의 사용자 경험 설계를 위한 기초 자료를 제시하였다.
CCN(Content-Centric Network) enables users to retrieve content using the content's name. Researchers face critical challenges in terms of mobility. Since the routing information is part of the content name, when the provider moves, it is necessary to update all the routers routing information. However, this requires significant costs. In this paper, we propose PNPCCN(Proactive Neighbor Pushing CCN), considering the popularity and rarity of mobility support, for providers in CCN environments. Via simulation studies, we demonstrate that our solutions are effective in terms of shorter numbers of retransmitted Interest packets, and average download times and higher delivery ratios during mobility.
The Internet has become an increasingly important source for finding the right employees, so more and more companies post their job openings on the Web. The large amount and dynamic nature of career recruiting information causes information overload problems for job seekers. To assist Internet users in searching for the right job, a range of research and commercial systems were developed over the past 10 years. Surprisingly, the majority of existing job search systems support just one, rarely two ways of information access. In contrast, our work focused on exploring a value of comprehensive access to job information in a single system (i.e., a system which supports multiple ways). We designed Proactive, a recommendation system providing comprehensive and personalized information access. To assist the varied needs of users, Proactive has four information retrieval methods - a navigable list of jobs, keyword-based search, implicit preference-based recommendations, and explicit preference-based recommendations. This paper introduces the Proactive and reports the results of a study focusing on the experimental evaluation of these methods. The goal of the study was to assess whether all of the methods are necessary for users to find relevant jobs and to what extent different methods can meet different users' information requirements.
This paper aims to describe how the decision making capability and context-aware computing are jointly used to establish ubiquitous applications. An amended DSS paradigm: CKDDM is proposed in this paper. Under the CKDDM paradigm, a framework of ubiquitous decision support systems (ubiDSS) is addressed with the description of the subsystems within.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4205-4227
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2018
Network Coding (NC) is an approach recently investigated for increasing the network throughput and thus enhancing the performance of wireless mesh networks. The benefits of NC can further be improved when routing decisions are made with the awareness of coding capabilities and opportunities. Typically, the goal of such routing is to find and exploit routes with new coding opportunities and thus further increase the network throughput. As shown in this paper, in case of proactive routing the coding awareness along with the information of the measured traffic coding success can also be efficiently used to support the congestion avoidance and enable more encoded packets, thus indirectly further increasing the network throughput. To this end, a new proactive routing procedure called Congestion-Avoidance Network Coding-Aware Routing (CANCAR) is proposed. It detects the currently most highly-loaded node and prevents it from saturation by diverting some of the least coded traffic flows to alternative routes, thus achieving even higher coding gain by the remaining well-coded traffic flows on the node. The simulation results confirm that the proposed proactive routing procedure combined with the well-known COPE NC avoids network congestion and provides higher coding gains, thus achieving significantly higher throughput and enabling higher traffic loads both in a representative regular network topology as well as in two synthetically generated random network topologies.
본 연구는 신규간호사의 이직 의도에 미치는 영향요인을 확인하여 신규간호사의 인적자원의 유지관리 프로그램 개발의 기초자료를 활용하기 위해 시도되었다. 연구대상은 D시 종합병원에서 근무하는 신규간호사로 2016년 5월부터 2018년 4월까지 설문 조사를 통해 자료수집을 하였다. 연구목적에 자발적으로 동의한 232명의 설문지를 최종분석하였다. 수집된 자료는 IBM SPSS 21.0 프로그램을 이용하여 분석하였으며 기술통계, t-test, ANOVA, Scehffe test, Pearson's correlation coefficient, 다중 회귀분석을 실시하였다. 신규간호사의 일반적 특성 중 업무량이 선도적 행위, 조직몰입, 사회적 지지, 이직 의도에서 유의한 차이가 있었다. 신규간호사의 조직몰입, 상사의 지지, 동료의 지지와 이직 의도가 음의 상관관계가 있었다. 신규간호사의 이직 의도에 영향을 미치는 요인은 조직몰입과 업무량으로 나타났고 이직 의도에 대한 설명력은 36.1%였다. 조직몰입이 높을수록 업무량이 적절할수록 이직 의도가 낮다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 신규간호사의 이직률을 감소시키기 위해서 업무분석을 통해 적절한 업무 배정이 필요하며 병원의 정책 수립 및 추진 시 신규간호사의 참여도를 높일 수 있는 다양한 중재 전략과 선도적 행위를 높일 수 있는 프로그램이 개발하는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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