Purpose: The purpose of this study was to develop and validate a Hospital Violence Attitude Scale-18 (HVAS-18) for clinical nurses. Methods: The HVAS-18 was developed and validated in 3 steps: Item generation through literature reviews and in-depth interviews, pilot study, and the validity and reliability tests using a test-retest technique. Forty-one items were initially extracted by 8 experts, and 18 items were finally developed by item and factor analysis. The final HVAS-18 was evaluated by 326 clinical nurses from seven general hospitals in three cities. The collected data were analyzed using factor analysis, Pearson correlation coefficient, and Cronbach's ${\alpha}$. Results: Five discrete factors emerged, which explained 64.0% of the total variance. Each five factor was labeled: Factor 1 (6 items) 'awareness'explained 18.2%; Factor 2 (4 items) 'response' explained 12.9%; Factor 3 (4 items) 'reaction' explained 12.9%; Factor 4 (2 items) 'result-nursing' explained 10.2%; and Factor 5 (2 items) 'result-violence offender' explained 9.6%. The internal consistency, Cronbach's ${\alpha}$, was .87, and reliability of the sub-scales ranged from .72 to .83. Conclusion: The results of this study indicate that HVAS-18 can be an useful, reliable, and valid instrument for measuring hospital violence attitude of clinical nurses.
Purpose: This purpose of this study was to develop and validate a Self-Efficacy Scale for Self-Management of Breast Cancer (SESSM-B). Methods: The SESSM-B was developed and validated as follows: Item generation, pilot study, and tests of validity and reliability. Twenty-one items were developed through evaluation by 10 experts and 13 items were finally confirmed through item analysis and factor analysis. Psychometric testing was performed with a convenience sample of 303 women with breast cancer. Data were analyzed using factor analysis, Pearson correlation coefficients, and Cronbach's alpha. Results: Five factors evolved from the factor analysis, which explained 69.8% of the total variance. The first factor 'coping with psycho-informational demand' explained 17.2%, 2nd factor 'maintenance of healthy lifestyle' 14.5%. 3rd factor 'management of side-effects' 13.3%, 4th factor 'therapeutic compliance' 12.8%, and 5th factor 'sexual life' 11.9%. SESSM-B also demonstrated a concurrent validity with health-related quality of life scale, EORTC QLQ-C30 & BR23. The internal consistency, Cronbach's alpha, was .78, and reliability of the subscales ranged from .61 to .79. Conclusion: The results of this study suggest that the SESSM-B is an easy, reliable, and valid instrument to measure self-efficacy for self-management of breast cancer.
This study was carried out to develop for the emission factor of greenhouse gas (GHG) from medium and smallscaled incineration facility using RPF which is considering as a part of renewable energy in UNFCC. The actual concentration of the exhaust gas and the fuel composition of RPF were measured for the calculation of GHG emission factor in RPF incinerators, and were compared with the IPCC guideline. The $CO_2$ and $N_2O$ emission factors by the actual concentration of exhaust gas were $2.3575{\pm}1.0070tCO_2/tRPF$ and $0.0014{\pm}0.0014tN_2O/tRPF$ respectively. Also, $CO_2$ emission factor by the RPF composition was $2.7057{\pm}0.0540tCO_2/tRPF$. The GHG emission factor per energy by the actual concentration was $83.0867{\pm}26.0346tCO_2e/TJ$ which showed higher consistency with the GHG emission factor ($80.3967tCO_2e/TJ$) of waste plastic in the IPCC guideline (2006b). The $CO_2$ and $N_2O$ emission factor calculated in this study is considered as a meaningful data for GHG emission factor of RPF incineration facility because of not being developed in ROK.
The objective of this study was to delineate forest patches in the cities around the Geum-buk mountains at the north of the Geum River using multiplesatellite remote sensing data. Landsat visible and near-infrared satellite images obtained at multiple dates in the growing season were used to create a forest distribution map. Fragstats 3.3 was used to get the landscape indices delineating the distribution of forest patches. Additional ground truth data was used to assess the accuracy of the classification. Factor analysis was used to get the 26 landscape indices clustered into 4 factors. Factor I was labeled as' size of forest patches', factor II as 'fragmentation of forest patches', factor III as 'shape of forest patches', and factor IV as 'complexity of forest patches'. Factor I described large patches and their core area, while others did small patches and their shape and complexity. Cities including Cheonan, Gongju, Cheongyang, and Boryeong near the main ridge of the Geumbuk Mtns. had a small number of large-sized forest patches. However, cities including Taean, Seosan, Dangjin, Hongseong near the ridge of the western Geumbuk Mtns. had a large number of small-sized forest patches. Finally, this study showed that the region near the coast line in Chung-nam province has various types of forest patches having an irregular forest edge due to the elevation and slope lower than the one of the region far from the coast line which is near the ridge of the Geum-buk Mountains. Remote sensing data were useful to understand the distribution of forest patches, and landscape indices could be keys to delineate the relationship between forest patches. And the factor analysis, which simplified 26 landscape indices into 4 landscape patterns allowed us to understand the distribution and relationship of forest patches in an easy way.
Our study measures the Digital Life Index (DLI) of baby boomers by considering the utilization of digital devices in their everyday life. The study was conducted by implementing the following three-step approach: (1) development of survey questions and data collection; (2) build Digital Life Index (DLI) model and lastly; (3) empirical analysis using the Digital Life Index (DLI). In the first stage in order to develop the survey questions to measure the digital index, two surveys were conducted. For the first preliminary survey, it was done based on the existing literatures which enabled this investigation through FGI analysis involving real professionals. The second survey was conducted by commissioning a specialized external firm. In this survey, a total of 400 data was collected to verify the validity and objectivity of the data sample. The data gathered through the survey questions was used to develop the digital index. Firstly, the appropriate factors were extracted by conducting factor analysis. This factor analysis validates and verifies the factors which are appropriate in measuring Digital Life Index (DLI). The derived factors are broadly divided into five main factors. The first factor describes the possession, purchase and use of digital device (x1). Meanwhile, the second factor describes the digital device's software (x2) and the third factor describes the participation in utilizing digital device (x3). The fourth factor describes the utilization of digital device in human personal relationship (x4) and lastly, the fifth factor describes the effect of digital device in everyday life and work environment (x5). Secondly, the digital index model was developed. The variables to represent the Digital Life Index (DLI) are ${\chi}1t,{\chi}2t,{\chi}3t,{\chi}4t$ and ${\chi}5t$. Furthermore, as experience in using the digital index grows overtime, the growth can be represented by the "S" shape. Based on the results, Digital Life Index(DLI) is distributed with the highest point at 90.3 and the lowest point at 25.9.
This study was done to provide basic data for clothing design and thus to contribute to the academic development of the clothing and textile area. The focus of this study was to characterize the somatotype based on each individual's lateral view. For this purpose, firstly, categorization of the subjects based on their lateral view and definition of each category, secondly, characterization of each somatotype, and thirdly, suggestion of the deterministic criteria of each category were complished. The subjects in this study were female college students of 18 to 26 year-old whose somatotypes were comparatively invariable after cessation of physical growth. The metrical items characterizing upper body lateral view were chosen. Data were collected through Anthropometry and Photometry and analyzed by Factor analysis. The results were as follows; 1. Each subject's side view contour was classified as straight type, lean-back type, bendforward type, and swayback according to its position to the relative plumb line. Straight type was defined as the type in which the plumb line passes through the lobe of the ear, the shoulder joint, and the mid abdominal region laterally. Lean-back type positioned the plumb line more posteriorly than straight type. Bend-forward type positioned the plumb line more anteriorly than straight type. Swayback positioned the plumb line at about the same line as straight type. And curvature of side view contur was more prominent in this type than in straight type. 2. Seven factors were figured out. The first factor was representing upperbody volume, and the second factor was representing size, the third factor was horizontal distance from lateral view representing size view contour. The fourth factor was front body length, the fifth factor was back body length. The sixth factor was shoulder length and shoulder width representing shoulder shape. The seventh factor was the bust shape.
본 연구는 일부 대학생의 스트레스, 자아요인 및 정서요인과 스마트폰중독정도 간의 관련성을 파악하고 스마트폰중독정도에 미치는 영향을 분석하였다. 조사대상은 J시 2개 대학에서 선정된 261명으로 하였으며, 자료수집은 2016년 12월 16일부터 12월 23일까지 자기기입식 설문지를 통해 이루어졌다. 다중회귀분석 결과, 스마트폰중독정도에 52%의 설명력으로 영향을 미치는 요인은 신체활동변화, 수면장애, 자아요인의 자기통제력, 정서요인의 충동으로 나타났다. 공분산 구조분석 결과, 스트레스, 자아요인 및 정서요인과 스마트폰중독정도의 인과관계가 확인되었다. 연구결과를 볼 때, 대학생의 스마트폰중독정도를 줄이기 위해서는 스트레스, 자아요인 및 정서요인을 관리하는 노력이 필요하다. 이러한 결과는 스마트폰중독정도를 낮추는 프로그램 및 정책 개발에 활용이 기대된다. 향후 연구에서는 스마트폰중독에 영향을 미치는 추가요인에 대한 구조모형 조사가 필요하다.
본 연구의 목적은 수학불안을 줄이기 위한 프로그램의 계획·실행을 위한 중학생용 수학불안 검사 도구의 개발과 타당화에 있다. 본 연구에서는 중학생용 수학불안 검사 도구 개발 및 타당화 과정을 설명하고, 구인타당도를 검증하기 위한 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석 과정을 자세하게 기술하였다. 연구 결과로 수학교과, 수학태도, 수학시험, 환경 등 4개 요인 30문항으로 이루어진 중학생용 수학불안 검사 도구 MASS-M이 개발되었다. MASS-M은 중학생의 수학불안 요인으로서 '수학시험' 요인, '환경' 요인, 특히 수학적 처치를 설명하는 '수학교과' 요인과 심리적 처치를 설명하는 '수학태도' 요인을 포함한다. 본 연구에서 도출한 MASS-M은 중학생의 수학불안을 측정하기 위해 타당화한 검사 도구로써, 중학생의 수학불안 관련 연구에 일관성을 유지하고 더 나아가 중학생의 수학불안을 처치하기 위한 프로그램 개발의 토대가 되기를 기대한다.
프로젝트 파이낸싱(PF) 개발사업은 다수의 차명자와 대규모의 금융조달을 통하여 공사를 수행함으로 국가경제개발과 건축 산업의 발전에 큰 영향을 끼치는 프로젝트의 형태이다. 그러나 국내 PF 개발사업의 경우 프로젝트에 대한 충분한 검토보다는 개발이익의 극대화의 측면에서 프로젝트를 진행함으로 인하여 현재 글로벌 금융위기와 부동산 침체에 의하여 사업의 중단이 속출하고 있다. 이에 본 연구에서는 PF사업의 리스크 요인을 도출하고 이를 요인분석을 통하여 PF사업의 성공영향요인을 도출하였고, 이를 Fuzzy-AHP기법을 활용하여 영향요인에 대한 정량화를 수행하였다. 그리고 도출된 PF 성공영향요인의 실제 사례 평가를 통하여 PF성공평가 점수와 프로젝트의 수익률에 대한 상관관계를 도출할 수 있었으며, 이를 통해 PF사업의 평가를 통하여 프로젝트 의사결정자의 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
이 연구는 정신장애인의 회복을 측정하는 도구를 개발하고 타당도와 신뢰도를 검정하는 방법론적 연구이다. 3회에 걸친 요인 분석 후 고유값이 1.0이상인 요인이 총 3개 추출되었고 설명력은 58.1%였으며 모든 항목이 공통성과 요인적재량의 기준에 적합하여 삭제되는 문항이 없어 최종 25개 문항이 선정되었다. 준거타당도 검정에서는 Pearson 상관계수는 .71로 유의하였으며(p<.01) 각 요인과도 유의하게 상관관계를 보였다(p<.01). 신뢰도 검정 결과 Cronbach's ${\alpha}$ 계수는 .95였으며 각 요인별 Cronbach's ${\alpha}$ 계수는 .87에서 .93까지 분포하였다. 본 연구를 통해 개발된 3개 요인 25개 문항의 정신장애인의 회복 측정도구는 타당도와 신뢰도가 모두 검정된 도구이므로 정신장애인을 대상으로 하는 실무 및 연구영역에서 활용하여 회복을 촉진하도록 하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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