Recently, Cesarean Section has been revealed as major events in maternity nursing, because it has influence on tile formatter of the self concept of cesarean section mothers as well as later coping mechanism and mother-child relationship including the mothering role. The study is conducted to clarify the relationships between the perceired family support and the self concept of cesarean section mothers, and to find out other Influencing factors on the formation of the self concept. Measuring instrument used in this study was Lee's scale to measure the self concept and the degree of perceived family support of the cesarean section mothers, The subject were 155 cesarean section mothers who were selected conveniently. Volunteers answered self reporting questionnaires which asked about their self concept. Data was analyzed as follows using SAS. The relationship between scores of the self concept and degree of the perceived family support was analyzed by Pearson's product moment correlation. In order to identify the influencing effects of demographic variables on the formation of self concept & F test were used. Result were summarized as follows : 1. Scores of self concept of cesarean section mothers were significantly correlated with scores of the perceived family support (r=0.3438, p<0.01) These results show that the family support is closely related to the self concept of cesarean mothers and has positive effects on their coping capacity. 2. Scores of self-concept of those who have lower ducation background and are multipara were significantly higher than those who have higher education background and are primipara(M=29.90$\pm$9.37, 27.69$\pm$3.89, t=2.006, df=105.8, p=0.0480: M=27.75$\pm$3.49. 29.46$\pm$8.68, t=-1.7183, 2. p=0.08).
The group formation problem of the machine and part is a critical issue in the planning stage of cellular manufacturing systems. The machine-part grouping with alternative process plans means to form machine-part groupings in which a part may be processed not only by a specific process but by many alternative processes. For this problem, this study presents an algorithm based on self organizing neural networks, so called SOM (Self Organizing feature Map). The SOM, a special type of neural networks is an intelligent tool for grouping machines and parts in group formation problem of the machine and part. SOM can learn from complex, multi-dimensional data and transform them into visually decipherable clusters. In the proposed algorithm, output layer in SOM network had been set as one-dimensional structure and the number of output node has been set sufficiently large in order to spread out the input vectors in the order of similarity. In the first stage of the proposed algorithm, SOM has been applied twice to form an initial machine-process group. In the second stage, grouping efficacy is considered to transform the initial machine-process group into a final machine-process group and a final machine-part group. The proposed algorithm was tested on well-known machine-part grouping problems with alternative process plans. The results of this computational study demonstrate the superiority of the proposed algorithm. The proposed algorithm can be easily applied to the group formation problem compared to other meta-heuristic based algorithms. In addition, it can be used to solve large-scale group formation problems.
Neurofilaments (NFs) are neuronal intermediate filaments composed of light (NF-L), middle (NF-M), and heavy (NF-H) subunits. NF-L self-assembles into a "core" filament with which NF-M or NF-H co-assembles to form the neuronal intermediate filament. Recent reports show that point mutations of the NF-L gene result in Charcot-Marie-Tooth disease (CMT). However, the most recently described rod domain mutant of human NF-L (A148V) has not been characterized in cellular level. We cloned human NF-L and used it to engineer the A148V. In phenotypic analysis using SW13 cells, A148V mutation completely abolished filament formation despite of presence of NF-M. Moreover, A148V mutation reduced the levels of in vitro self-assembly using GST-NF-L (H/R) fusion protein whereas control (A296T) mutant did not affect the filament formation. These results suggest that alanine at position 148 is essentially required for NF-L self-assembly leading to subsequent filament formation in neuronal cells.
본 연구에서는 제 3의 화학 원소 첨가에 의한 코발트 실리사이드와 니켈 실리사이드의 열적 안정성 향상 메카니즘을 조사하였다. 즉, Co-Si 시스템에 텅스텐을 첨가하는 경우 CoSi의 heat of formation이 증가하는 것으로 관찰되었다. 이러한 증가는 시스템 에너지 감속 속도의 최대화로 대변되는 실리사이드 형성 kinetics가 선호하는 glass의 형성을 억제하는 것으로 밝혀졌다. 이 경우 CoSi와 실리콘 기판 사이의 계면에 형성되는 다결정 구조는 glass의 self-diffusion보다 확산계수가 훨씬 작아 상 변이를 위해서는 보다 높은 열에너지를 요구하게 되어 궁극적으로 CoSi의 열적 안정성이 향상되는 것을 알 수 있었다.
This study analyzes global fashion clusters to provide insight for the domestic fashion market to form a competitive fashion cluster. We examine formation factors and operation types of the global fashion clusters to understand their characteristics. We also explore the effectiveness of each global fashion cluster by investigating the stage of development in fashion clusters. Fourteen cases of global fashion clusters are collected and analyzed. First, global fashion clusters show three types of formation and operation: self-formation, self-formation & government based development, and government, institute, and enterprise based formation & development. Second, the characteristics of global fashion clusters are based on functions related to space, learning, innovation, network, and knowledge. Third, there are four steps in the development stage of global fashion clusters: professional clusters, industrial clusters, learning clusters and innovative industrial clusters. In particular, innovative industrial clusters, the final stage of development, have high levels of effectiveness in terms of co-growth and collaboration among fashion-related businesses in fashion clusters. The results of this study can help guide the development of local fashion cluster in Korea.
The surface structure, electrochemical behavior, and wetting property of self-assembled monolayers (SAMs) formed by dioctyl diselenide (DODSe) on Au(111) were investigated by scanning tunneling microscopy (STM), cyclic voltammetry (CV), and contact angle measurements. In contrast to the formation of well-ordered SAMs by octanethiol on Au(111), the SAMs formed by DODSe have a disordered phase and many unusual vacancy islands (VIs). In addition, the formation of DODSe SAMs is largely influenced by the solution concentration used. DODSe SAMs formed in 5 $\mu$ M and 50 $\mu$ M solutions have two mixed domains consisting of missing-row ordered phases and disordered phases, while DODSe SAMs formed in 1 mM and 5 mM solutions have only disordered phases with an abnormally high VI fraction of 22-24%. We also found that the wetting property and electrochemical behavior of DODSe SAMs on Au(111) are markedly influenced by the formation of ordered SAMs and the density of VIs.
Self-assembled monolayers (SAMs) were formed by adsorption of thioacetyl-terminated tolanethioacetate (TTA) on Au(111) in a 0.5-mM ethanol solution after one day immersion at room temperature. Molecular-scale STM imaging revealed that the TTA SAMs were composed of two mixed phases; an ordered phase with small domains describing a ( × 2 )R30° structure and a disordered phase. Interestingly, after annealing the precovered TTA SAMs on Au(111) at 90 °C for 1 h, the small ordered domains grew unidirectionally, resulting in the formation of unique rod-like domains, which were assigned a ( × 2 )R7° structure. These results will be very useful in understanding the formation and thermal behavior of TTA SAMs on gold surfaces.
Three different welding wires were used to study the effects of Al content on weld metal toughness and porosity formation in self-shielded arc welding. Weld metal microstructure showed that while wire with 1.3% Al content contains coarse $\delta$-ferrite, wires with less than 0.5% Al content showed no such phase. In addition to the microstructural differences, cleanliness in weld metal was also different among wires. It showed that weld metal toughness was influenced by the $\delta$-ferrite formation, cleanliness and Ni addition. Even though wires with less than 0.5% Al content showed higher weld metal toughness, they showed relatively poor workability, forming porosities in weld bead in lower arc voltages.
본 논문에서는 RNG 기반의 스캐터넷 토폴로지 구성, 자기 치유 및 라우팅 경로의 최적화를 위한 알고리즘(RNG-FHR)을 제시하고, ns-2와 블루투스 확장인 blueware 시뮬레이터를 이용하여 알고리즘의 성능을 분석하였다. 소규모 분산망 환경에서 스캐터넷 구성, 노드의 링크 설정 및 자기 치유 관점에서 분석한 결과, 초기에는 이웃노드 발견을 위한 메시지 교환량이 증가하여 지연이 점차 증가하지만 시간이 지남에 따라 이웃노드 발견과 충분한 로컬 정보 교환에 따라 지연이 다소 줄어듦을 알 수 있다. 결국 블루투스 망을 RNG 기반으로 확장하여 소규모의 분산망에 적용하는 경우 소량의 메시지 교환과로컬 정보 교환으로 인해망 구성, 자기 치유 및 라우팅 경로의 최적화가 가능하여 성능과 구현측면에서 충분히 실현 가능함을 알 수 있다.
The purpose of this study guides them to the needs of leave preparation and material methods for self- examination and social adaptation so that they may live their remaining time in residental care better, and that execute preliminary training to improve their qualities for healthy family lives in the future. The program of this study was tested on 8 adolescents at their high school ages selected from an orphanage in Seoul. The effect of the program was determined by the quantity evaluation with a statistical analysis(ANCOVA) and also by the quality evaluation that requires interviews. Here is the summary of the result of leave preparation program; Firstly, the leave preparation program was effective on finding self-identity, psychological welfare and personal relationship. Secondly, The program helped them recognize that their own personalities, growing-up circumstances and family in root influenced on their self-understanding and growth. Most of the subjects said they accepted these factors in an affirmative way. Thirdly, the program gave a positive effect on their views of social adaptation and family formation after leave.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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