Purpose: This descriptive study was done to develop a predictive model of depression in rural elders that will guide prevention and reduction of depression in elders. Methods: A cross-sectional descriptive survey was done using face-to-face private interviews. Participants included in the final analysis were 461 elders (aged${\geq}$ 65 years). The questions were on depression, personal and environmental factors, body functions and structures, activity and participation. Decision tree analysis using the SPSS Modeler 14.1 program was applied to build an optimum and significant predictive model to predict depression in rural elders. Results: From the data analysis, the predictive model for factors related to depression in rural elders presented with 4 pathways. Predictive factors included exercise capacity, self-esteem, farming, social activity, cognitive function, and gender. The accuracy of the model was 83.7%, error rate 16.3%, sensitivity 63.3%, and specificity 93.6%. Conclusion: The results of this study can be used as a theoretical basis for developing a systematic knowledge system for nursing and for developing a protocol that prevents depression in elders living in rural areas, thereby contributing to advanced depression prevention for elders.
In this study it placed the object of the present invention is to provide a more efficient user interface experience to analyze the structure information and the user experience when using the pattern of the search with the number of intended use of the smart phone. Naver and Daum were the results of the study will consist of 28 dogs and 15 each category Naver and Daum had both a top-down sequential structure. In the case of Naver it has raised the possibility of cognitive load through the use of duplicate content and excessive scrolling news Daum has been in the case of shopping categories at the bottom of this error was raised the possibility of using touch gestures.
Objectives: The purpose of this study was to examine the compositional fitness and independence of the original six dimensions and the newly-designed six dimensions of Integrated Questionnaire for the Measurement of Social Capital[SC-IQ], and to explore the more simplified version for convenient use in public health-related social capital studies. Methods: This study reanalyzed social capital items included in a 2004 community health survey of K-city conducted by Hallym Health Services Research Center. Data was collected from 1,000 adults using core questions of SC-IQ. Explanatory factor analyses to all questions were done, and the new six dimensions were established. Confirmatory factor analyses[CFA] were done on the original and new six dimensions. And then reliability and validity test were done. SPSS 15.0 and AMOS 7.0 were used. Results: The final CFA module to the new SC-IQ exhibited Root Mean Square Error of Approximation[RMSEA] 0.028 and only compositional fitness and independence, and was composed of four dimensions and eight questions, and covers all elements of social capital including structural, cognitive, operational, outcome, bonding and bridging elements. Conclusion: This study demonstrates the utility of a new, simplified version of SC-IQ as well as its convenience.
This study was performed to determine the effect of soy isoflavones on brain development and function in rats. Forty Sprague-Dawley male rats were provided diets containing different levels of soy isoflavones for 6 weeks; 0 ppm (control), 50 ppm (low isoflavone intake; LI), 250 ppm (medium isoflavone intake; MI) and 500 ppm (high isoflavone intake; HI). Learning ability was evaluated by a Y-shaped water maze and the activity of acetylcholinesterase in brain was assayed after decapitation. Food intake and body weights as well as weights of brain, liver, spleen, heart and kidney showed no significant difference among the four groups, which means 500 ppm of isoflavones is safe. In the water maze test, the frequency of error counted when rats entered one end of the alley without platform was significantly lower in the HI group than in the control group, and the escape latency as swim time taken to escape on the hidden platform was significantly shorter in the HI group than in the LI and control groups. The activity of acetylcholinesterase of the brain was significantly higher in the HI and MI groups than in the control group. Therefore, the results indicate that isoflavones may improve the cognitive function without adverse effects.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.21
no.3
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pp.109-125
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1996
Biases and errors in the human being's reasoning process have been studied continuously by the researchers, especially psychlogists and social scientists. These bias phenomenon is classified on the basis of the origin, i. e. motivation and cognition. Furthermore the necessity of research on the bias in the management and management information system areas in increased more and more recently, which have their academic backgrounds in the psychology and social science. The biased information stream is transformed into the systematic error due to the motivation and cognitive bias of human-being, then its resulting phenomena are as follows; 1. the availability of salient information 2. preconceived ideas or theories about peoples and event 3. anchoring and perseverence phenomena. In order to reduce the information errors, Satty suggested the Analytic Hierarchy Process (AHP) that is the subject of this paper and that is widely used for evaluation of complex decision making alternatives. THerefore this paper studies AHP's effects and its limitations in applying to the management area. Thus this paper compared the performances of the 3 models : 1 the traditional additive regression model. 2 regression model using the factor score, and 3 the regression model with AHP. As a result, 3 models produce the different outcomes.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.3
no.2
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pp.211-221
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1998
It is becoming apparent that stereo matching algorithms need much information from high level cognitive processes. Otherwise, conventional algorithms based on bottom-up control alone are susceptible to local minima. We introduce a system that consists of two levels. A lower level, using a usual matching method, is based upon the local neighborhood and a second level, that can integrate the partial information, is aimed at contextual matching. Conceptually, the introduction of bottom-up and top-down feedback loop to the usual matching algorithm improves the overall performance. For this purpose, we model the image attributes using a Markov random field (MRF) and thereupon derive a maximum a posteriori (MAP) estimate. The energy equation, corresponding to the estimate, efficiently represents the natural constraints such as occlusion and the partial informations from the other levels. In addition to recognition, we derive a training method that can determine the system informations from the other levels. In addition to recognition, we derive a training method that can determine the system parameters automatically. As an experiment, we test the algorithms using random dot stereograms (RDS) as well as natural scenes. It is proven that the overall recognition error is drastically reduced by the introduction of contextual matching.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.16
no.3
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pp.295-302
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1996
The purpose of this study was to investigate the effects of training and use of worked-example on chemical problem-solving learning. Schema acquisition and rule automation are the basic components of skilled problem-solving, which are dependent on appropriately focused attention and sufficient cognitive resources. Training and use of worked-example facilitate schema acquisition and rule automation, so improve problem-solving learning. The subjects of this study were 60 high school students. The average age was 17 years old. Then, they were randomly assigned to each groups and the chemical reaction problems used as experimental materials. The independent variables of this study were training and use of worked-examples and dependent variables were time for solution and the number of error. The results of this study were as follows; 1. The worked-example groups spent significantly less time on solution for acquisition problems than the conventional problem groups. 2. The long-acquisition groups spent significantly less time on solution for acquisition problems than the short-acquisition groups. 3. The modified worked-example groups did not spend significantly less time on solution for acquisition problems than the worked-example groups.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.13
no.3
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pp.19-25
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2017
Nowadays, networked computer systems play an increasingly important role in our society and its economy. They have become the targets of a wide array of malicious attacks that invariably turn into actual intrusions. This is the reason computer security has become an essential concern for network administrators. Recently, a number of Detection/Prevention System schemes have been proposed based on various technologies. However, the techniques, which have been applied in many systems, are useful only for the existing patterns of intrusion. Therefore, probe detection has become a major security protection technology to detection potential attacks. Probe detection needs to take into account a variety of factors ant the relationship between the various factors to reduce false negative & positive error. It is necessary to develop new technology of probe detection that can find new pattern of probe. In this paper, we propose an hybrid probe detection using Fuzzy Cognitive Map(FCM) and Self Adaptive Module(SAM) in dynamic environment such as Cloud and IoT. Also, in order to verify the proposed method, experiments about measuring detection rate in dynamic environments and possibility of countermeasure against intrusion were performed. From experimental results, decrease of false detection and the possibilities of countermeasures against intrusions were confirmed.
As the focus of game market moves to mobile era, payment on cyber money, specifically for Gacha system, possesses a large portion for creating profit in game industry. For this reason, this study mainly focuses on Puzzle and Dragon, the mobile game of Gungho online entertainment in Japan, which has made enormous profit for several years. The analysis on consumer sentiment for Gacha are categorized as below: (1) gambling mentality and cognitive error in stochastic game in God festival (2) reactional psychology for scarcity message in limited time God festival and collaboration (3) personal satisfaction through friend system and character collection.
In this research, we study the problem of opportunistic spectrum access (OSA) in a time-varying environment with fading channels, where the channel state is characterized by both channel quality and the occupancy of primary users (PUs). First, a finite-state Markov channel model is introduced to represent a fading channel. Second, by probing channel quality and exploring the activities of PUs jointly, a two-dimensional partially observable Markov decision process framework is proposed for OSA. In addition, a greedy strategy is designed, where a secondary user selects a channel that has the best-expected data transmission rate to maximize the instantaneous reward in the current slot. Compared with the optimal strategy that considers future reward, the greedy strategy brings low complexity and relatively ideal performance. Meanwhile, the spectrum sensing error that causes the collision between a PU and a secondary user (SU) is also discussed. Furthermore, we analyze the multiuser situation in which the proposed single-user strategy is adopted by every SU compared with the previous one. By observing the simulation results, the proposed strategy attains a larger throughput than the previous works under various parameter configurations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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