Purpose: This study aimed to develop and validate a structural model for the quality of life (QoL) among high-risk pregnant women, based on Roy's adaptation model. Methods: This cross-sectional study collected data from 333 first-time mothers diagnosed with a high-risk pregnancy in two obstetrics and gynecology clinics in Cheonan, Korea, or participating in an online community, between October 20, 2021 and February 20, 2022. Structured questionnaires measured QoL, contextual stimuli (uncertainty), coping (adaptive or maladaptive), and adaptation mode (fatigue, state anxiety, antenatal depression, maternal identity, and marital adjustment). Results: The mean age of the respondents was 35.29±3.72 years, ranging from 26 to 45 years. The most common high-risk pregnancy diagnosis was gestational diabetes (26.1%). followed by preterm labor (21.6%). QoL was higher than average (18.63±3.80). Above-moderate mean scores were obtained for all domains (psychological/baby, 19.03; socioeconomic, 19.00; relational/spouse-partner, 20.99; relational/family-friends, 19.18; and health and functioning, 16.18). The final model explained 51% of variance in QoL in high-risk pregnant women, with acceptable overall model fit. Adaptation mode (β=-.81, p=.034) and maladaptive coping (β=.46 p=.043) directly affected QoL, and uncertainty (β=-. 21, p=.004), adaptive coping (β=.36 p=.026), and maladaptive coping (β=-.56 p=.023) indirectly affected QoL. Conclusion: It is essential to develop nursing interventions aimed at enhancing appropriate coping strategies to improve QoL in high-risk pregnant women. By reinforcing adaptive coping strategies and mitigating maladaptive coping, these interventions can contribute to better maternal and fetal outcomes and improve the overall well-being of high-risk pregnant women.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.21
no.3
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pp.241-247
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2011
Although intensive development continues on innovative sensor systems, there is still considerable uncertainty in deciding on the number of sensors required and their locations in order to obtain adequate information on structural behavior. This paper is concerned with the sensor locations on a beam-structure for prognostic structural health monitoring. The purpose of this study is to investigate how to determine optimal sensor placement(OSP) from the sensitivity information of a known failure mode. The sensitivity of the forced vibration response of a beam to the variation of stiffness due to a crack is calculated analytically and used to determine the optimal sensor locations for the specified failure mode. The results of this method compared with the results of different OSP methods. The results have shown that the proposed method on optimal sensor placement is very effective in structural health monitoring.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2003.04a
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pp.335-347
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2003
본 논문에서는 설계 하중에 지배되는 구조물에 있어서, 입력 파라미터들의 불확실성을 표준편차와 패턴의 변동, 두 차원에서 접근, 처리할 수 있는 방안을 제시하기 위해서 구조물에 입력으로 작용하는 하중 패턴의 결정과 구조물의 형상의 진화를 동시에 고려할 수 있는 Co-Evolutionary Structural Design framework라 명명한 새로운 구조 설계 방식을 개발하였다. 공학자의 직관과 경험 의존적인 하중을 대상으로 최적화된 구조물은, 성능에 완벽한 안전을 보장해 줄 수 없으며, 이에 관한 문제를 해결하기 위해서 주어진 상황 속에서 다양한 하중이 작용하더라도 안전할 수 있는 구조물의 설계 방식에 관해서 설명한다. 본 프레임워크는 연성을 가지는 두 Disciplinary Modules, 즉 구조 형상설계와 하중설계로 이루어지며 하중에 관한 DB로 연결되어 순차적인 MDO 설계과정을 거치게 된다. 두 Discipline은 설계과정을 거치면서 상호 견제의 틀 속에서 진화하며 기존 방식과 달리 극한 하중 패턴을 스스로 찾아서 설계 반영하는 특징을 가진다. 본 접근 방식의 유용성을 평가하기 위해서 10-bar truss 구조물과 Jacket-Type 구조물로 테스트해 보았다.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.4
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pp.351-361
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2001
In this paper, a generalized framework called as robust internal-loop compensator(RIC) is presented, and by using this, a structural design method of sliding of sliding mode controller is proposed. First, a general sliding mode controller is derived and a stabilizing control input is designed based on Lyapunov redesign for the system in the presence of uncertainty and disturbance. And adopting the internal model following control, RIC is proposed. Next, using the structural characteristics of the proposed RIC, disturbance attenuation characteristics are analyzed and the performance of the closed-loop system is predicted. Through this analysis, it is shown that if the control gain of RIC is increased by N times, the magnitude of error is reduced to its 1/N. the proposed method is verified through experiments using a high-precision positioning system and the performance is evaluated.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2003.10a
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pp.219-226
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2003
The structures have intrinsic uncertainties in analysis/design parameters contrary to the assumptions of perfect constant over the structural domain. The material and geometrical parameters are the exemplary ones. The influences of uncertainties in Young's modulus, which are the representative random design variables, on the structural response have been the center of focus in the realm of stochastic analysis. In this study, a formulation to obtain the response variability due to the randomness in the Poisson's ratio is given. In that the previous researches in the literature deal with the response variability due mainly to the uncertainty in the elastic modulus, with the results of this research, it can be asserted to obtain the response variability taking into consideration of uncertainties in all the material constants becomes possible.
Civil engineering infrastructure is aging and requires cost-effective maintenance strategies to enable infrastructure systems operate reliably and sustainably. This paper presents an approach for determining risk-cost balanced repair strategy of corrosion damaged reinforced concrete structures with consideration of uncertainty in structural resistance deterioration. On the basis of analytical models of cover concrete cracking evolution and bond strength degradation due to reinforcement corrosion, the effect of reinforcement corrosion on residual load carrying capacity of corroded reinforced concrete structures is investigated. A stochastic deterioration model based on gamma process is adopted to evaluate the probability of failure of structural bearing capacity over the lifetime. Optimal repair planning and maintenance strategies during the service life are determined by balancing the cost for maintenance and the risk of structural failure. The method proposed in this study is then demonstrated by numerical investigations for a concrete structure subjected to reinforcement corrosion. The obtained results show that the proposed method can provide a risk cost optimised repair schedule during the service life of corroded concrete structures.
This study aims to examine the level of precariousness among young adults in South Korea and analyze the factors affecting their subjective well-being by adopting the three forms of precariousness suggested by Rodgers(1989) such as lack of resource, uncertainty and disempowerment as its analytical framework. Structural Equation Model was used for analyzing the path model of self-rated health, income level and social support(three forms of resource) affecting subjective wellbeing through uncertainty and disempowerment. Study population include young adults aged between 19 to 34 with a sample size of 415 using data of the 8th wave of the Korean General Social Survey(KGSS), 2010. Study population is divided into lower-age group (aged between 19-26) and upper-age group (aged between 27-34) in order to examine the differences between age groups by using Multiple Group Analysis. Study results show that three forms of resources, uncertainty and disempowerment had direct effect on the subjective well-being of South Korean young adults and disempowerment had the most significant effect among the factors. In addition, self-rated health and income level had indirect effect on subjective well-being through both uncertainty and disempowerment while social support had indirect effect on subjective well-being only through disempowerment. Results from the Multiple Group Analysis indicate that among the two age groups, income level only has a significant effect on subjective well-being in the upper-age group. In addition, disempowerment had greater effect on subjective wellbeing among upper-age group than the lower-age group. Based on the study results, this paper suggested policy implications and discussion for further research.
This paper presents a feasibility study on structural damage alarming and localization of long-span cable-supported bridges using multi-novelty indices formulated by monitoring-derived modal parameters. The proposed method which requires neither structural model nor damage model is applicable to structures of arbitrary complexity. With the intention to enhance the tolerance to measurement noise/uncertainty and the sensitivity to structural damage, an improved novelty index is formulated in terms of auto-associative neural networks (ANNs) where the output vector is designated to differ from the input vector while the training of the ANNs needs only the measured modal properties of the intact structure under in-service conditions. After validating the enhanced capability of the improved novelty index for structural damage alarming over the commonly configured novelty index, the performance of the improved novelty index for damage occurrence detection of large-scale bridges is examined through numerical simulation studies of the suspension Tsing Ma Bridge (TMB) and the cable-stayed Ting Kau Bridge (TKB) incurred with different types of structural damage. Then the improved novelty index is extended to formulate multi-novelty indices in terms of the measured modal frequencies and incomplete modeshape components for damage region identification. The capability of the formulated multi-novelty indices for damage region identification is also examined through numerical simulations of the TMB and TKB.
Data modelling and interpretation for structural health monitoring (SHM) field data are critical for evaluating structural performance and quantifying the vulnerability of infrastructure systems. In order to improve the data modelling accuracy, and extend the application range from data regression analysis to out-of-sample forecasting analysis, an improved most likely heteroscedastic Gaussian process (iMLHGP) methodology is proposed in this study by the incorporation of the outof-sample forecasting algorithm. The proposed iMLHGP method overcomes this limitation of constant variance of Gaussian process (GP), and can be used for estimating non-stationary typhoon-induced response statistics with high volatility. The first attempt at performing data regression and forecasting analysis on structural responses using the proposed iMLHGP method has been presented by applying it to real-world filed SHM data from an instrumented cable-stay bridge during typhoon events. Uncertainty quantification and correlation analysis were also carried out to investigate the influence of typhoons on bridge strain data. Results show that the iMLHGP method has high accuracy in both regression and out-of-sample forecasting. The iMLHGP framework takes both data heteroscedasticity and accurate analytical processing of noise variance (replace with a point estimation on the most likely value) into account to avoid the intensive computational effort. According to uncertainty quantification and correlation analysis results, the uncertainties of strain measurements are affected by both traffic and wind speed. The overall change of bridge strain is affected by temperature, and the local fluctuation is greatly affected by wind speed in typhoon conditions.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.18
no.11
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pp.107-115
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2001
Most of rotating machineries supported by contact bearing accompany lowering efficiency, vibration and wear. Moreover, because of vibration, which is occurred in rotating shaft, they have the limits of driving speed and precision. The rotor system has parametric variations or external disturbances such as mass unbalance variations in long operation. Therefore, it is necessary to research about magnetic bearing, which is able to support the shaft without mechanical contact and to control rotor vibration without being affected by external disturbances or parametric changes. Magnetic bearing system in the paper is composed of position sensor, digital controller, actuating amplifier and electromagnet. This paper applied the robust control method using quantitative feedback theory (QFT) to control the magnetic bearing. It also proposed design skill of optimal controller, in case the system has structured uncertainty, unstructured uncertainty and disturbance. Reduction of vibration is verified at critical rotating speed even external disturbance exists. Unbalance response, a serious problem in rotating machinery, is improved by magnetic bearing using QFT algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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