This study aimed to use field data collected by the Hokkaido Dairy Cattle Milk Recording and Testing programs to estimate genetic parameters for concentration of milk urea nitrogen (MUN) and predicted Digestive Crude Protein Percentage of requirement (DCPun). Edited data consisted of 5,797,500 test-day records of MUN and yields of milk, fat, and protein obtained from 783,271cows in Holstein herds in Hokkaido, Japan. Data were divided into four datasets; for the first, second, third and fourth lactations. Two analyses were performed on data from each lactation. First, ANOVA was used to estimate the significance of the effects of several environmental factors on MUN and DCPun, after absorbing the Herd-Test-Day (HTD) effects. The effects of DIM and age.season effects had significant impact on MUN and DCPun. The second used a multi-traits repeatability model (MTRM) to estimate heritabilities and genetic correlations of milk with MUN and DCPun. Heritability estimates for MUN and DCPun in the first, second, and third lactations were 0.21:0.16, 0.20:0.16, and 0.20:0.18, respectively. Genetic correlations for milk with MUN and DCPun in the first, second, and third lactations were 0.02 - 0.17, and -0.25 - -0.39, respectively. The results indicate that MUN and DCPun are possibly effective tools for improving the energy balance, but that the relationships between MUN and other economically important traits such as feed efficiency, metabolic disease and fertility are still necessary.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권3호
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pp.123-132
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2020
In contemporary times, there is an increasing demand for a dedicated healthcare environment, all over the world. The main motivation for this demand is the level of awareness manifested by the users and reflected on their expectations. Therefore new research strategies and design actions are investigated in order to answer to the users' needs and to provide objective design tools for the specialist. This study continues a series of previous developments of the Healthcare Environment Color Index that should be used for public facilities in Korea and abroad. The cross-cultural approach is a new opportunity for exchanging know-how and for testing and calibrating the perception of the users on the color index. The gathering of results was made based on the online survey provided in this phase in English version for the Romanian users. The survey was intended as an objective mean of research and an efficient way of disseminating information on the subject thus contributing to increasing the level of awareness of the users. A total of 86 Romanian and 89 Koreans with valid answers took part in the survey. Comparative visualizations of the results showed significant similarities concerning the patterns of color preferences but also cultural and emotional differences. As a result both categories of users proved to be aware of the relation between healthcare environment color and its effects on health. They also showed a common understanding on the potential of the color index. As a result the most appealing colors to be applied to the healthcare environment were the series G and B, and the most effective ones were proved to be the ranges of high lightness and low saturation but also the medium high lightness and medium saturation. Both the similarities and the differences of choice between Romanians and Koreans show that cultural and emotional differences of color recognition are important and that should be taken into consideration in design, in order to generate an inclusive and efficient healthcare environment.
The purpose of this study is to examine the structural causal relationships between service image, service satisfaction, affective commitment, and customer loyalty to customers who have experienced hospital medical services, and to identifies the mediating effect of relationship proneness in explaining the effects of service image, service satisfaction, and affectivel commitment on customer loyalty. For this study, 250 respondents were surveyed and data were analyzed using SPSS 21.0 and AMOS 20.0 statistical package. Statistical analysis tools, such as SPSS 21.0 and AMOS 20.0 were utilized for ensuring the validity and the reliability, whereas the SEM method was used for testing the research hypothesis. The results of study are as follows. Service image had significant influence on service satisfaction and emotional commitment. First, Service satisfaction was significant for emotional commitment and customer loyalty, and emotional commitment had a significant effect on customer loyalty. Therefore, the path relations between variables were all statistically significant. Second, there was differences the moderating effect of the relationship proneness in the effects of service satisfaction, service image and affective commitment on customer loyalty. In other words, the moderating effect of the relationship tendency was consistent with the research hypothesis and the adjustment effect was significant in the relationship between service satisfaction and customer loyalty. However, there was no control effect in relation to service image and customer loyalty and affective commitment and customer loyalty. Therefore, In order to secure long-term and stable profits by establishing a relationship with their customers, the medical service marketing strategies of hospitals should be promoted to enhance customer loyalty by raising the level of service satisfaction to high relationship proneness group and by raising the the level of affective commitment to low relationship proneness group.
인간의 인지-화용언어 능력은 일반적으로 연령이 증가함에 따라 저하된다. 노년층의 인지-화용언어 능력을 평가하는 것은 인지 기능이나 치매 등 관련 질병들에 대한 예측에 도움이 된다. 본 연구에서는 노년층의 인지-화용언어 능력을 평가하기 위한 기존의 도구들을 분석하고, 현재 저자들이 연구 개발 중인 평가영역 및 문항들에 대한 내용타당도(content validity)를 검증하고자 하였다. 이를 위해 17명의 언어치료사 및 임상심리사들이 판단한 척도점수에 근거하여 내용타당도 지수(Content Validity Index, CVI)를 산정하였다. 연구 결과, 주의력, 기억력, 조직화 능력, 추론력, 문제해결력, 집행기능, 화용언어 등 7개 영역 모두 CVI가 .75를 초과하였다. 이에 따라, 현 문항들이 노년층의 인지-화용언어 능력을 평가하기 위한 목적과 적절히 부합하는 내용적 타당성을 지니는 것으로 입증되었다.
포장유지관리시스템에 있어서 포장표면 정보는 가장 중요한 인자 중의 하나이다. 따라서 일찍부터 선진국들은 자국의 현실에 알맞은 포장표면 조사장비와 프로그램을 개발하여 사용하고 있다. 국내의 경우 고가의 외국장비와 프로그램을 수입하여 사용하고 있으나 많은 문제점으로 인해 국산 장비와 포장표면 분석 프로그램 개발의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 아스팔트 포장표면 분석 프로그램 개발을 위한 선행연구이다. 본 연구의 초점은 이미지프로세싱 기술을 이용한 포장표면 분석 원리를 규명하고 포장이미지의 특성 및 포장이미지의 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘을 실험하는 것이다. ARAN(Automatic Road Analyser)의 균열맵을 분석 샘플로 이용하였으며, 포장이미지의 통계적인 특성, 히스토그램, FFT(Fast Fourier Transform)영상을 분석하여 일반적인 이미지에 비해 노이즈와 고주파 성분이 많고, 배경과 균열 분리가 어려운 특성을 규명하였다. 또한 노이즈 제거를 위해 다양한 필터를 적용하여 실험한 결과 마스크 크기가 3X3인 중간값 필터가 가장 효과가 좋은 것으로 나타났다.
The purpose of this study was to examine the effect of self-care of abdominal surgery patients in surgical intensive care unit after offering preoperative nursing information. This study worked out nonequivalant control group post test only design as suspected experimental study. This subjects of the study were 45 patients, 23 in experimental group and 22 in control group. This study was carried at a university hospital in Taegu between January 12, 1999 and March 13, 1999. The experimental group was supplied with preoperative nursing information and the control group received routine care in ICU. The measuring tools of this study were assessment of the self-care role behavior. The data were analyzed by SPSS computer program, $x^2-test$ and t-test and ANOVA were utilized for testing the difference between the experimental and the control group. The hypothesis was examined by t-test. The result of this study are summarized as follows ; 1) The hypothesis, 'The experimental group will show a higher level of self-care than the control group' was accepted(t=-8.958, p=.000). 2) We could not find any meaningful relation about general characteristics and disease associated characteristics between the experimental and the control group. 3) The self-care behavior scores according to the general characteristics and disease associated characteristics show significant statistical difference by economics status (p=.033). 4) The rate of self-care behavior scores of each questionnaire are below average in the questions that request active activity to prevent postoperative complications From the result of this study, the self-care of the experimental group was higher than those of the control group, and the nursing information can be regarded as an effective nursing intervention for preoperative patients.
This paper presents a unique study of Structural Health Monitoring (SHM) for the maintenance decision making about a real life movable bridge. The mechanical components of movable bridges are maintained on a scheduled basis. However, it is desired to have a condition-based maintenance by taking advantage of SHM. The main objective is to track the operation of a gearbox and a rack-pinion/open gear assembly, which are critical parts of bascule type movable bridges. Maintenance needs that may lead to major damage to these components needs to be identified and diagnosed timely since an early detection of faults may help avoid unexpected bridge closures or costly repairs. The fault prediction of the gearbox and rack-pinion/open gear is carried out using two types of Artificial Neural Networks (ANNs): 1) Multi-Layer Perceptron Neural Networks (MLP-NNs) and 2) Fuzzy Neural Networks (FNNs). Monitoring data is collected during regular opening and closing of the bridge as well as during artificially induced reversible damage conditions. Several statistical parameters are extracted from the time-domain vibration signals as characteristic features to be fed to the ANNs for constructing the MLP-NNs and FNNs independently. The required training and testing sets are obtained by processing the acceleration data for both damaged and undamaged condition of the aforementioned mechanical components. The performances of the developed ANNs are first evaluated using unseen test sets. Second, the selected networks are used for long-term condition evaluation of the rack-pinion/open gear of the movable bridge. It is shown that the vibration monitoring data with selected statistical parameters and particular network architectures give successful results to predict the undamaged and damaged condition of the bridge. It is also observed that the MLP-NNs performed better than the FNNs in the presented case. The successful results indicate that ANNs are promising tools for maintenance monitoring of movable bridge components and it is also shown that the ANN results can be employed in simple approach for day-to-day operation and maintenance of movable bridges.
Erdal, Hamit;Erdal, Mursel;Simsek, Osman;Erdal, Halil Ibrahim
Computers and Concrete
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제21권4호
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pp.407-417
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2018
Concrete which is a composite material is one of the most important construction materials. Compressive strength is a commonly used parameter for the assessment of concrete quality. Accurate prediction of concrete compressive strength is an important issue. In this study, we utilized an experimental procedure for the assessment of concrete quality. Firstly, the concrete mix was prepared according to C 20 type concrete, and slump of fresh concrete was about 20 cm. After the placement of fresh concrete to formworks, compaction was achieved using a vibrating screed. After 28 day period, a total of 100 core samples having 75 mm diameter were extracted. On the core samples pulse velocity determination tests and compressive strength tests were performed. Besides, Windsor probe penetration tests and Schmidt hammer tests were also performed. After setting up the data set, twelve artificial intelligence (AI) models compared for predicting the concrete compressive strength. These models can be divided into three categories (i) Functions (i.e., Linear Regression, Simple Linear Regression, Multilayer Perceptron, Support Vector Regression), (ii) Lazy-Learning Algorithms (i.e., IBk Linear NN Search, KStar, Locally Weighted Learning) (iii) Tree-Based Learning Algorithms (i.e., Decision Stump, Model Trees Regression, Random Forest, Random Tree, Reduced Error Pruning Tree). Four evaluation processes, four validation implements (i.e., 10-fold cross validation, 5-fold cross validation, 10% split sample validation & 20% split sample validation) are used to examine the performance of predictive models. This study shows that machine learning regression techniques are promising tools for predicting compressive strength of concrete.
Background and Objectives: Artificial neural networks (ANNs) are flexible and nonlinear models which can be used by clinical oncologists in medical research as decision making tools. This study aimed to predict distant metastasis (DM) of colorectal cancer (CRC) patients using an ANN model. Methods: The data of this study were gathered from 1219 registered CRC patients at the Research Center for Gastroenterology and Liver Disease of Shahid Beheshti University of Medical Sciences, Tehran, Iran (January 2002 and October 2007). For prediction of DM in CRC patients, neural network (NN) and logistic regression (LR) models were used. Then, the concordance index (C index) and the area under receiver operating characteristic curve (AUROC) were used for comparison of neural network and logistic regression models. Data analysis was performed with R 2.14.1 software. Results: The C indices of ANN and LR models for colon cancer data were calculated to be 0.812 and 0.779, respectively. Based on testing dataset, the AUROC for ANN and LR models were 0.82 and 0.77, respectively. This means that the accuracy of ANN prediction was better than for LR prediction. Conclusion: The ANN model is a suitable method for predicting DM and in that case is suggested as a good classifier that usefulness to treatment goals.
The purposes of this study were 1) to identify patterns and trends of studies of anxiety and stress and 2) to provide direction on which to base further research. Research studies of anxiety and stress were selected from journals of medical and nursing schools, the Korean Nurse, the Korean Nurses' Academic Society Journal, the Central Journal of Medicine, the New Medical Journal, Monthly Nurse, and from theses and dissertations, which had been conducted for the 20 years from 1970 to 1990. The total population of the studies numbered 463. Seven studies were excluded from the analysis because of duplication, so that 252 studies of anxiety and 204 of stress were analyzed. These studies were analyzed for 1) time of publication or presentation, 2) research design, 3) characteristics of subjects used in each study, 4) types of correlated variables, and 5) types of nursing interventions. Findings obtained in the study were as follows : 1. The number of studies related to anxiety and stress has increased rapidly since the early 1980's. 2. The studies were primarily descriptive throughout the 20 years. However, correlational studies, comparative studies and experimental studies slowly increased. 3. Anxiety studies tend to be conducted more on patients and stress studies with normal subjects in non - experimental research. However, experimental studies were conducted more with patients than with normal subjects. 4. In correlational studies, the trend was to study physical conditions in relation to anxiety, and coping and adaptation in relation to stress. 5. In experimental studies, teaching and information therapy and relaxation were the most popular interventions for anxiety, and supportive care for stress. On the bases of these findings, the following recommendations were made : 1. These patterns of studies related to anxiety and stress in Korea need to be compared with studies conducted in other countries. 2. More attention is needed in terms of research design, reliability and validity of tools, and results of statistical analysis. 3. Meta -analysis should be done to analyze and integrate the results of various studies. 4. For theory testing and identification of useful intervention methods, experimintal studies with the same protocols must be conducted rather than more descriptive studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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