Purpose: The purpose of this study was to develop a Clinical Ladder System (CLS) model for staff nurses working in inpatient units of tertiary care hospitals in Korea. Methods: The study was carried out in 2 steps. First, a nursing competence evaluation scale was developed. Second, evaluation of the nursing competences, qualifications, and professional activities of 230 nurses from five tertiary care hospitals was done by 49 head nurses between Feb. and Dec., 2014. Nurses were selected by head nurses according to their clinical experience and expected behavioral characteristics at each level of the ladder. Results: A nursing competence scale was developed consisting of 5 subcategories (clinical practice, ethical practice, education, leadership, and professional development) and 11 elements, and 5 levels of behavioral indicators for each element. Cronbach's alphas for the entire tool and subcategories were over .853 and stability of the scale was confirmed. There were significant differences in nursing competence according to the 5 levels of the ladder. Conclusion: The findings indicate that the proposed CLS model with a standard score for nursing competence, recommended or obligatory criteria for qualifications and professional activities provides a good tool for developing nurses' competences and retaining excellent nurses in clinical practice.
Genome selection is a promising tool for plant and animal breeding, which uses genome-wide molecular marker data to capture large and small effect quantitative trait loci and predict the genetic value of selection candidates. Genomic selection has been shown previously to have higher prediction accuracies than conventional marker-assisted selection (MAS) for quantitative traits. In this study, the prediction accuracy of 10 agricultural traits in the wheat core group with 567 points was compared. We used a cross-validation approach to train and validate prediction accuracy to evaluate the effects of training population size and training model.As for the prediction accuracy according to the model, the prediction accuracy of 0.4 or more was evaluated except for the SVN model among the 6 models (GBLUP, LASSO, BayseA, RKHS, SVN, RF) used in most all traits. For traits such as days to heading and days to maturity, the prediction accuracy was very high, over 0.8. As for the prediction accuracy according to the training group, the prediction accuracy increased as the number of training groups increased in all traits. It was confirmed that the prediction accuracy was different in the training population according to the genetic composition regardless of the number. All training models were verified through 5-fold cross-validation. To verify the prediction ability of the training population of the wheat core collection, we compared the actual phenotype and genomic estimated breeding value using 35 breeding population. In fact, out of 10 individuals with the fastest days to heading, 5 individuals were selected through genomic selection, and 6 individuals were selected through genomic selection out of the 10 individuals with the slowest days to heading. Therefore, we confirmed the possibility of selecting individuals according to traits with only the genotype for a shorter period of time through genomic selection.
The objective of this paper is to present abacuses obtained from a parametric study of deep-lined tunnels using a numerical finite element model. This numerical model was implemented in software GEOMEC91, which is a two-dimensional axisymmetric model that considers the progress of excavation and the placing of the lining through the activation and deactivation of elements. It is adopted a step of excavation constant (1/3 of radius), constant velocity and circular cross section along the tunnel axis. It is used for rock mass a viscoplastic constitutive law with von-Mises criterion of viscoplasticity without hardening whose deformation rate over time is given by the Bingham model. The lining uses a linear elastic constitutive law. In total are 1716 analysis presented in 60 abacuses that show the value of ultimate convergence ($U_{eq}$) due to tunneling speed. In addition, it is shown an example of the use of the abacuses to determine the ultimate convergence ($U_{eq}$) of the tunnel and pressure ($P_{eq}$) on the lining.
LNG Carriers are currently known as sole commercial means of shipping natural gas on the sea. They are designed to proven dangerous explosion for shipping a lot of gas over long distance. In this study. In this study, a scaled model chamber was made to investigate ventilation characteristics of the hood room in LNG carrier. Experimental study was performed in model using visualization equipments with laser apparatus and image intensifier CCD camera gated by an AOM controller Twelve different kinds of measuring area were selected as experimental condition. Instant simultaneous velocity vectors at whole field were measured by using 2-D PIV system which software adopts two-frame grey-level cross correlation algorithm. To look into stagnation area of hood room for LNG carrier, a three-dimensional numerical simulation with standard ${\kappa}-{\varepsilon}$ model was carried out by using PHOENICS for three kinds of Reynolds number, $6.5{\times}10^3$, $9.7{\times}10^3\;and\;1.29{\times}10^4$, based on the cavity inlet velocity and cavity height. The flow pattern showed the large scale counter-clockwise forced-vortex rotated at center area, small eddies at each corner and stagnation area located at left-back upper side of model.
Park, Ji Hun;An, Ye Ji;Yoo, Kwae Hwan;Na, Man Gyun
Nuclear Engineering and Technology
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제53권8호
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pp.2547-2555
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2021
The frequency of reactor coolant leakage is expected to increase over the lifetime of a nuclear power plant owing to degradation mechanisms, such as flow-acceleration corrosion and stress corrosion cracking. When loss of coolant accidents (LOCAs) occur, several parameters change rapidly depending on the size and location of the cracks. In this study, leak flow during LOCAs is predicted using a deep fuzzy neural network (DFNN) model. The DFNN model is based on fuzzy neural network (FNN) modules and has a structure where the FNN modules are sequentially connected. Because the DFNN model is based on the FNN modules, the performance factors are the number of FNN modules and the parameters of the FNN module. These parameters are determined by a least-squares method combined with a genetic algorithm; the number of FNN modules is determined automatically by cross checking a fitness function using the verification dataset output to prevent an overfitting problem. To acquire the data of LOCAs, an optimized power reactor-1000 was simulated using a modular accident analysis program code. The predicted results of the DFNN model are found to be superior to those predicted in previous works. The leak flow prediction results obtained in this study will be useful to check the core integrity in nuclear power plant during LOCAs. This information is also expected to reduce the workload of the operators.
Objective In this study, we aimed to develop a model predicting individuals with suicide ideation within a general population using a machine learning algorithm. Methods Among 35,116 individuals aged over 19 years from the Korea National Health & Nutrition Examination Survey, we selected 11,628 individuals via random down-sampling. This included 5,814 suicide ideators and the same number of non-suicide ideators. We randomly assigned the subjects to a training set (n=10,466) and a test set (n=1,162). In the training set, a random forest model was trained with 15 features selected with recursive feature elimination via 10-fold cross validation. Subsequently, the fitted model was used to predict suicide ideators in the test set and among the total of 35,116 subjects. All analyses were conducted in R. Results The prediction model achieved a good performance [area under receiver operating characteristic curve (AUC)=0.85] in the test set and predicted suicide ideators among the total samples with an accuracy of 0.821, sensitivity of 0.836, and specificity of 0.807. Conclusion This study shows the possibility that a machine learning approach can enable screening for suicide risk in the general population. Further work is warranted to increase the accuracy of prediction.
Purpose: Collagen membranes are used extensively as bioabsorbable barriers in guided bone regeneration. However, collagen has different effects on tissue restoration depending on the type, structure, degree of cross-linking and chemical treatment. The purpose of this study was to evaluate the inflammatory reaction, bone formation, and degradation of dehydrothermal treated porcine type I atelocollagen (CollaGuide$^{(R)}$) compared to of the non-crosslinked porcine type I, III collagen (BioGide$^{(R)}$) and the glutaldehyde cross-linked bovine type I collagen (BioMend$^{(R)}$) in surgically created bone defects in rat mandible. Methods: Bone defect model was based upon 3 mm sized full-thickness transcortical bone defects in the mandibular ramus of Sprague-Dawley rats. The defects were covered bucolingually with CollaGuide$^{(R)}$, BioMend$^{(R)}$, or BioGide$^{(R)}$ (n=12). For control, the defects were not covered by any membrane. Lymphocyte, multinucleated giant cell infiltration, bone formation over the defect area and membrane absorption were evaluated at 4 weeks postimplantation. For comparison of the membrane effect over the bone augmentation, rats received a bone graft plus different covering of membrane. A $3{\times}4$ mm sized block graft was harvested from the mandibular angle and was laid and stabilized with a microscrew on the naturally existing curvature of mandibular inferior border. After 10 weeks postimplantation, same histologic analysis were done. Results: In the defect model at 4 weeks post-implantation, the amount of new bone formed in defects was similar for all types of membrane. Bio-Gide$^{(R)}$ membranes induced significantly greater inflammatory response and membrane resorption than other two membranes; characterized by lymphocytes and multinucleated giant cells. At 10 weeks postoperatively, all membranes were completely resorbed. Conclusion: Dehydrotheramal treated cross-linked collagen was safe and effective in guiding bone regeneration in alveolar ridge defects and bone augmentation in rats, similar to BioGide$^{(R)}$ and BioMend$^{(R)}$, thus, could be clinically useful.
자연 해빈은 해양환경에 따라 침·퇴적을 반복하며 고 파랑에 의해 해빈이 대규모로 침식되더라도 폭풍이 잦아들고 다시 너울이 우세한 해양환경이 회복되는 경우 점진적으로 복원되며, 이러한 해빈 복원은 경계층 streaming을 통해 이루어진다. 이처럼 경계층 streaming은 그 공학적 가치에도 불구하고 해안에서 가용한 표사의 대부분이 공급되는 쇄파 역에서의 경계층 streaming에 대한 우리의 이해는 아직 상당히 부족하다. 이러한 인식에 기초하여 본 연구에서는 쇄파역 경계층 streaming 수리특성을 살펴보기 위해 단조 해안과 사주를 포함한 해안에서의 천수 과정을 수치모의하였다. 수치 모의는 Spatially filtered Navier-Stokes Eq., LES(Large Eddy Simulation), Dynamic Smagorinsky 난류모형으로 구성된 정교한 수치모형에 기초하여 수행되었으며, 이 과정에서 k-ε 난류모형과 LES Turbulence Closure가 모의결과에 미치는 영향도 함께 살펴보았다. 모의결과 해안공학계에 잘 알려진 k-ε 난류모형의 한계로 인해 wall function에 기반한 k-ε 난류모형의 경우 LES와 비교하면 저면 인근 유속이 다소 과다하게 모의 되었다. 또한, 바닥과 가까운 해역에서의 유속이 바닥의 영향으로부터 비교적 자유로운 상층부에서의 유속보다 우월한 Longuet-Higgins(1957)가 이야기하는 전형적인 경계층 streaming이 천수 초입부에서부터 쇄파 역 깊숙이까지 존재하는 것을 확인하였다. 또한, 주기가 상대적으로 긴 경우 경계층 streaming의 세기와 생성범위는 해안 방향으로 확대되며 이러한 경향은 경계층 streaming이 바닥 인근에서 진행되는 마찰로 인한 파랑에너지손실로 결과되며 주기가 긴 경우 천수 과정이 일찍 시작된다는 사실을 상기하면 충분히 수용 가능해 보이며, Longuet-Higgins(1957)의 해석 해에서도 같은 경향을 확인할 수 있다.
During roll forming a sheet metal is continuously and progressively formed into a product of the required cross-section and longitudinal shape. An example product is a circular tube with a required diameter, wall-thickness and straightness. Roll forming occurs by passing the sheet through a series of forming rolls that are arranged in tandem. Each pair of forming rolls in the roll forming line plays a particular role in obtaining the required cross-section and longitudinal shape in the product. In recent years, that process is often applied to car body parts by automotive industries. In the current study, an optimal model design and proper roll-pass sequences as well as the number of forming rolls and bending angles were used to produce a sill side. The effects of the process parameters on the final shape formed by roll forming defects were evaluated.
Cross-domain event information sharing is a topic of great interest in the area of event based network management. In this work we use data sets which represent actual attacks in the operational Internet. We analyze the data sets to understand the dynamics of the attacks and then go onto show the effectiveness of sharing incident related information to contain these attacks. We describe universal data acquisition system for event based management (UniDAS), a novel system for secure and automated cross-domain event information sharing. The system uses a generic, structured data format based on a standardized incident object description and exchange format (IODEF). IODEF is an XML-based extensible data format for security incident information exchange. We propose a simple and effective security model for IODEF and apply it to the secure and automated generic event information sharing system UniDAS. We present the system we have developed and evaluate its effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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