Purpose: This study aimed to evaluate the validity and reliability of the Korean version of the Readiness for Practice Survey (K-RPS). Method: The English Readiness for Practice Survey was translated into Korean using the Translation, Review, Adjudication, Pretesting, and Documentation (TRAPD) method. Secondary data analysis was performed using the dataset from the New Nurse e-Cohort study (Panel 2020) in South Korea. This study used a nationally representative sample of 812 senior nursing students. Exploratory and confirmatory factor analyses were also conducted. Convergent validity within the items and discriminant validity between factors were assessed to evaluate construct validity. Construct validity for hypothesis testing was evaluated using convergent and discriminant validity. Ordinary α was used to assess reliability. Results: The K-RPS comprises 20 items examining four factors: clinical problem solving, learning experience, professional responsibilities, and professional preparation. Although the convergent validity of the items was successfully verified, discriminant validity between the factors was not. The K-RPS construct validity was verified using a bi-factor model (CMIN/DF 2.20, RMSEA .06, TLI .97, CFI .97, and PGFI .59). The K-RPS was significantly correlated with self-esteem (r = .43, p < .001) and anxiety about clinical practicum (r = - .50, p < .001). Internal consistency was reliable based on an ordinary α of .88. Conclusion: The K-RPS is both valid and reliable and can be used as a standardized Korean version of the Readiness for Practice measurement tool.
The possibility of utilizing radiant solar energy as a renewable energy resource in Tajikistan was investigated by assessing solar irradiance using XGBoost algorithm. Through training, validation, and testing, the seasonality of solar irradiance was clear in both actual and predicted values. Calculation of hourly values of solar irradiance on 1 July 2016, 2017, 2018, and 2019 indicated maximum actual and predicted values of 1,005 and 1,009 W/m2, 939 and 997 W/m2, 1,022 and 1,012 W/m2, 1,055 and 1,019 W/m2, respectively, with actual and predicted values being within 0.4~5.8%. XGBoost is thus a useful tool in predicting solar irradiance in Tajikistan and evaluating the possibility of utilizing radiant solar energy.
This study examines the effect of cosmetic certification marks on consumer behavior. The underlying objectives of this study are threefold. First, it explores whether the certification mark inserted into the cosmetic package-such as marks denoting quality assurances, ethical practices (specifically, pertaining to animal testing), and recycling packaging-affects consumer responses. Second, it investigates whether a higher number of certification marks leads to heightened positive consumer responses. Third, it analyzes the potential moderating effect of consumers' certification mark knowledge on the relationship between certification marks and consumer responses. In the pretest, certification marks with higher recognition were selected as stimuli, and a survey involving a total of 550 male and female consumers was conducted. The collected data were analyzed through ANOVA and post-hoc tests. The findings of this study confirm a significant difference in consumer responses to products based on the certification marks inserted in the cosmetic packaging. Compared to clusters without a certification mark, groups with two or more certifications (recycling certification + ethics certification, recycling certification + quality certification, recycling certification + ethics certification + quality certification) exhibit significant consumer responses. Second, more certification marks did not result in an increase in positive consumer responses. Third, a moderating effect of consumers' cosmetic certification knowledge on the certification mark-consumer response relationship was not found. The findings of this study have implications for developing product promotion strategies that leverage cosmetic certification marks as a marketing tool.
Sports activities, including playing tennis, are popular with many people. As this industry has become more professionalized, investors and those involved in sports are sure to pay attention to any tool that improves athletes' performance Tennis requires perfect coordination between hands, eyes, and the whole body. Consequently, to perform long-term sports, athletes must have enough muscle strength, flexibility, and endurance. Tennis rackets with new frames were manufactured because tennis players' performance depends on their rackets. These rackets are distinguished by their lighter weight. Composite rackets are available in many types, most of which are made from the latest composite materials. During physical exercise with a tennis racket, nanocomposite materials have a significant effect on reducing injuries. Materials as strong as graphite and thermoplastic can be used to produce these composites that include both fiber and filament. Polyamide is a thermoplastic typically used in composites as a matrix. In today's manufacturing process, materials are made more flexible, structurally more vital, and lighter. This paper discusses the production, testing, and structural analysis of a new polyamide/Multi-walled carbon nanotube nanocomposite. This polyamide can be a suitable substitute for other composite materials in the tennis racket frame. By compression polymerization, polyamide was synthesized. The functionalization of Multi-walled carbon nanotube (MWCNT) was achieved using sulfuric acid and nitric acid, followed by ultrasonic preparation of nanocomposite materials with weight percentages of 5, 10, and 15. Fourier transform infrared (FTIR) and Nuclear magnetic resonance (NMR) confirmed a synthesized nanocomposite structure. Nanocomposites were tested for thermal resistance using the simultaneous thermal analysis (DTA-TG) method. scanning electron microscopy (SEM) analysis was used to determine pores' size, structure, and surface area. An X-ray diffraction analysis (XRD) analysis was used to determine their amorphous nature.
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.6
no.4
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pp.1-16
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2018
Purpose - This study will investigate and identify the relationship between brand image, brand attitude and intent to purchase based on subjects that have remembered or watched more than one storytelling marketing ad related to airlines. The purpose of the project is to secure market competitiveness by presenting the basis for and use of the marketing strategy using storytelling, which can capture the goodwill of the aerospace competition market in the future. Research, design, data, and methodology - Prior to the research model and hypothesis testing phase, a verification factor analysis was conducted to assess internal consistency among each measurement item and to ensure reliability and validity of the measurement tool. Further, the organization was assessed for validity by calculating the mean variance estimation (AVE) and the construction concept reliability (CCR) through a positive factor analysis. Hypothesis verification was analyzed through a structural equation model, and each concept set in the hypothesis was entered as a potential variable, and each measurement item was entered as an observation variable. Results - Airline's storytelling marketing has a significant impact on the brand image and two emotional and cognitive responses have been shown to influence the brand image. In addition, airline storytelling marketing has a significant impact on brand attitudes and airline storytelling marketing derived from factor analysis has shown two emotional and cognitive responses to brand attitudes. Conclusions - The parts derived based on the research results show that storytelling marketing has a strong influence on the airline's brand image and attitude, and that it is necessary for airlines to have a brand image and attitude. Also, forming a favorable brand image has a significant impact on brand attitudes. We believe that by presenting basic data to the aviation industry in future research on airline storytelling, we will be able to increase understanding and contribution to development of storytelling marketing in aviation.
Objectives To evaluate the evidence supporting the efficacy and safety of electroacupuncture for lumbar spinal stenosis. Methods We searched eight electronic databases (PubMed, EMBASE, Cochrane Library, Chinese Academic Journals, Research Information Sharing Service, ScienceOn, KMBASE, DBpia) and related two journals up to March 2023. We included randomized controlled trials of testing electroacupuncture for lumbar spinal stenosis patients. The methodological quality of relevant randomized controlled trials assessed by the Cochrane risk of bias tool. Results Among 90 articles that were searched, seven randomized controlled trials involving 474 participants were finally selected in this systematic review. Electroacupuncture was more effective on lumbar spinal stenosis compared with other treatments including analgesics, acupuncture, bed rest and exercise therapy, but showed ambiguous effect compared with physical therapy. Most of the side effects and adverse reactions were reported as minor and temporary. Conclusions Electroacupuncture for lumbar spinal stenosis was more effective than analgesics, acupuncture, bed rest and exercise therapy. In terms of safety, it was limited because there are many papers that do not mention side effects and adverse reactions related to electroacupuncture. Additional studies are needed to determine the effect of electroacupuncture on lumbar spinal stenosis.
The artificial intelligence software market is expected to grow sixfold from 2020 to 2025. However, the software development process is not standardized and there is no standard for calculating the cost. Accordingly, each AI software development company calculates the input man-hours according to their respective development procedures and presents this as the basis for the development cost. In this study, the development stage of "artificial intelligence-based software" that learns with a large amount of data and derives and applies an algorithm was defined, and the required labor was collected by conducting a survey on the number of man-hours required for each development stage targeting developers. Correlation analysis and regression analysis were performed between the collected man-hours for each development stage, and a model for predicting the man-hours for each development stage was derived. As a result of testing the model, it showed an accuracy of 92% compared to the collected airborne effort. The man-hour prediction model proposed in this study is expected to be a tool that can be used simply for estimating man-hours and costs.
This study aimed to analyze trends in research on depression among medical students in Korea and to conduct a meta-analysis to determine the average correlation coefficients between depression and related variables. In total, 38 quantitative studies (four theses and 34 journal articles) published between January 1995 and February 2023 were analyzed according to publication year, subjects, analysis methods, and measurement tools. Among them, 15 studies that provided numerical information on the relationships between depression and variables such as self-esteem, social support, grade point average (GPA), stress, and academic stress were selected for meta-analysis. The main findings of this study were as follows. First, quantitative research on depression among medical students began in earnest in 2009, and cross-sectional studies targeting first-year and second-year medical students were the most prevalent. Furthermore, the most commonly used analysis method was difference testing, and the Beck Depression Inventory was the most frequently used measurement tool. Second, the mean correlation coefficients between depression and stress, self-esteem, social support, academic stress, and GPA were 0.534, 0.532, 0.465, 0.390, and 0.102, respectively. The results for self-esteem, stress, and academic stress showed substantial heterogeneity, while those for social support and GPA showed little heterogeneity. These findings suggest that educational interventions, such as social support improvement programs, are necessary to prevent depression among medical students.
Kim, Seongpyo;Ryu, Jungrim;Kim, Hojin;Choi, Heeyong;Lee, Taegyu;Choi, Hyeonggil
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.24
no.2
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pp.227-238
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2024
This study addresses the escalating flood damages prompted by recent climate shifts characterized by extreme weather events and proposes rainwater infiltration blocks as a potential solution. Recognizing the limitations inherent in existing inundation simulation methods, we advocate for the integration of novel functionalities, particularly leveraging drone technology. Our research endeavors encompass experimental assessments of inundation and flooding simulation technologies. These evaluations are conducted within areas where rainwater infiltration storage blocks have been implemented, juxtaposed against existing programs utilizing Digital Elevation Models(DEM) and Digital Surface Models(DSM). Through this comparative analysis and a meticulous scrutiny of the adaptability of inundation and flooding simulation to real-world deployment scenarios, we ascertain the efficacy of the simulation program as a decision-making tool for identifying optimal sites for rainwater infiltration storage block installation.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.3
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pp.125-134
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2024
The novel coronavirus 2019 is called COVID-19 has outspread swiftly worldwide. An early diagnosis is more important to control its quick spread. Medical imaging mechanics, chest calculated tomography or chest X-ray, are playing a vital character in the identification and testing of COVID-19 in this present epidemic. Chest X-ray is cost effective method for Covid-19 detection however the manual process of x-ray analysis is time consuming given that the number of infected individuals keep growing rapidly. For this reason, it is very important to develop an automated COVID-19 detection process to control this pandemic. In this study, we address the task of automatic detection of Covid-19 by using a popular deep learning model namely the VGG19 model. We used 1300 healthy and 1300 confirmed COVID-19 chest X-ray images in this experiment. We performed three experiments by freezing different blocks and layers of VGG19 and finally, we used a machine learning classifier SVM for detecting COVID-19. In every experiment, we used a five-fold cross-validation method to train and validated the model and finally achieved 98.1% overall classification accuracy. Experimental results show that our proposed method using the deep learning-based VGG19 model can be used as a tool to aid radiologists and play a crucial role in the timely diagnosis of Covid-19.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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