Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.6
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pp.105-113
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2021
The purpose of this study was to examine the correlation among Cultural empathy, Multicultural sensitivity, and Cultural competence of Nursing Students. Data were collected using questionnaires from 191 nursing students who were in 2rd and 4th year of the college in D city. The collected data was analyzed using SPSS version 22.0. The mean score of Cultural empathy, Multicultural sensitivity and Cultural competence in nursing students were 3.72±0.23, 3.14±0.27, and 3.10±0.32 respectively. Cultural empathy showed significant positive correlations with Multicultural sensitivity(r=.63, p<.001), and Cultural competence(r=.57, p<.001). Multicultural sensitivity was also positively correlated with Cultural competence(r=.41, p<.001). The result of this study suggest that multicultural nursing education is necessary for students to develop and support programs that can provide diverse cultural experiences.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.15
no.6
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pp.2109-2124
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1991
A simulation program is developed to analyse the performance of an axial flow turbine stage based on the meanline prediction method. The gradient projection method is utilized to minimize the aerodynamic losses under the specified constraints on such as flow coefficient, total pressure ratio, stage power and blade loading coefficient. After obtaining the optimum point for minimizing the stage loss, a sensitivity analysis is carried out ground the optimum point to find the effects of the design variables and the design constraints on the stage performance. The result of the senitivity analysis under a constant blade loading coefficient shows that the total loss is more sensitive to the mean diameter, the absolute flow angle at nozzle outlet, the relative flow angle at rotor outlet and the axial mean velocity compared to the chords and the pitches. Moreover, the design constraints on the degree of reaction at root and the blade length-to-diameter ratio are found to be most influencial on the maximization of the overall aerodynamic efficiency.
The determination of the mixture parameters of stabilization has become a great concern in geotechnical applications. This paper presents an effort about the application of artificial intelligence (AI) techniques including radial basis neural network (RBNN), multi-layer perceptrons (MLP), generalized regression neural network (GRNN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in order to predict the unconfined compressive strength (UCS) of silty soil stabilized with bottom ash (BA), jute fiber (JF) and steel fiber (SF) under different freeze-thaw cycles (FTC). The dosages of the stabilizers and number of freeze-thaw cycles were employed as input (predictor) variables and the UCS values as output variable. For understanding the dominant parameter of the predictor variables on the UCS of stabilized soil, a sensitivity analysis has also been performed. The performance measures of root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE) and determination coefficient ($R^2$) were used for the evaluations of the prediction accuracy and applicability of the employed models. The results indicate that the predictions due to all AI techniques employed are significantly correlated with the measured UCS ($p{\leq}0.05$). They also perform better predictions than nonlinear regression (NLR) in terms of the performance measures. It is found from the model performances that RBNN approach within AI techniques yields the highest satisfactory results (RMSE = 55.4 kPa, MAE = 45.1 kPa, and $R^2=0.988$). The sensitivity analysis demonstrates that the JF inclusion within the input predictors is the most effective parameter on the UCS responses, followed by FTC.
Background: Tuberculous pleurisy is the leading cause of pleural effusion in Korea. And differential diagnosis of tuberculous pleurisy with other cause is clinically very important. Traditional diagnostic methods such as routine analysis of pleural fluid, staining for acid-fast bacilli or pleural biopsy have major inherent limitaion. This study was designed to evaluate the significance of pleural fluid polymerase chain reaction(PCR) and adenosine deaminase (ADA) activity in early diagnosis of tuberculous pleurisy. Material and Method: Between March 1996 and July 1997, 198 patients with pleural effusion reviewed retrospectively. The study group included 112 cases with tuberculous effusion and 86 cases with non-tuberculous effusions, whose diagnoses were confirmed by pleural biopsy, microbiological methods, or cytology. We compared the results of PCR and pleural fluid levels of ADA between tuberculous and non-tuberculous effusions. Result: Mean age was 47.54$\pm$19.52 years(range 2 to 85 years). The positive rate of PCR was significantly higher in tuberculous group than non-tuberculous group(p<0.05). The sensitivty, specificity, positive predictive value(PPV), and negative predictive value(NPV) for PCR were 31.7, 90.9, 83.0, and 48.8%, respectively. Mean ADA activity was significantly higher in tuberculous group than non-tuberculous group(83.2 U/L vs 49.8 U/L)(p<0.05). With diagnostic thresholds of 40 U/L, the sensitivity, specificity, PPV, and NPV of ADA for tuberculosis were 75.9, 70.9, 77.3, and 69.3% respectively. At a level of 70 U/L, the sensitivity, specificity, PPV, and NPV of ADA for tuberculosis were 70.1, 75.9, 82.9, and 60.3% respectively. Conclusion: PCR is very highly specific, but less sensitive methods in diagnosis of tuberculous pleurisy. But ADA level of pleural fluid has acceptable sensitivity and specificity in diagnosis of tuberculous pleurisy. ADA activity is more useful test in the evaluation of pleural effusions.
Park, Cheol-Yong;Kim, Tae-Yoon;Kwon, O-Jin;Park, Hyoung-Seob
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.2
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pp.279-289
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2010
In this study, we propose a simple statistical model for determining the admission or discharge of 668 patients with a chief complaint of dyspnea. For this, we use 11 explanatory variables which are chosen to be important by clinical experts among 55 variables. As a modification process, we determine the discharge interval of each variable by the kernel density functions of the admitted and discharged patients. We then choose the optimal model for determining the discharge of patients based on the number of explanatory variables belonging to the corresponding discharge intervals. Since the numbers of the admitted and discharged patients are not balanced, we use, as the criteria for selecting the optimal model, the arithmetic mean of sensitivity and specificity and the harmonic mean of sensitivity and precision. The selected optimal model predicts the discharge if 7 or more explanatory variables belong to the corresponding discharge intervals.
Objectives: Measurement of the incidence of the human immunodeficiency virus (HIV) is very important for epidemiological studies. Here, we determined the recency period with the AxSYM avidity assay and the BED-capture enzyme immunoassay (BED-CEIA) in Korean seroconverters. Methods: Two hundred longitudinal specimens from 81 seroconverters with incident HIV infections that had been collected at the Korea National Institute of Health were subjected to the AxSYM avidity assay (cutoff = 0.8) and BED-CEIA (cutoff = 0.8). The statistical method used to estimate the recency period in recent HIV infections was nonparametric survival analyses. Sensitivity and specificity were calculated for 10-day increments from 120 days to 230 days to determine the recency period. Results: The mean recency period of the avidity assay and BED-CEIA using a survival method was 158 days [95% confidence interval (CI), 135-181 days] and 189 days (95% CI, 170-208 days), respectively. Based on the use of sensitivity and specificity, the mean recency period for the avidity assay and BED-CEIA was 150 days and 200 days, respectively. Conclusion: We determined the recency period to estimate HIV incidence in Korea. These data showed that the nonparametric survival analysis often led to shorter recency periods than analysis of sensitivity and specificity as a new method. These findings suggest that more data from seroconverters and other methodologies are needed to determine the recency period for estimating HIV incidence.
Kim, Chae Young;Jung, Euiseok;Lee, Byong Sop;Kim, Ki-Soo;Kim, Ellen Ai-Rhan
Clinical and Experimental Pediatrics
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v.62
no.5
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pp.187-192
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2019
Purpose: The importance of the neurodevelopmental outcomes of very-low-birth-weight (VLBW) infants has been emphasized as their mortality rate has markedly improved. This study aimed to assess the validity of the Korean Developmental Screening Test (K-DST), a developmental screening tool approved by the Korean Society of Pediatrics, for the timely diagnosis of neurodevelopmental delay in VLBW infants. Methods: Subjects included VLBW infants enrolled in the Korean Neonatal Network database between January 2012 and December 2014. The collected data were analyzed for sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value (NPV) in the K-DST compared to those in the Bayley Scales of Infant Development-II for VLBW infants. Results: A total of 173 patients were enrolled. Their mean gestational age and mean birth weight were $27.5{\pm}2.8weeks$ and $980.5{\pm}272.1g$, respectively. The frequency of failed psychomotor developmental index (PDI) <85 was similar to that in at least one domain of K-DST <1 standard deviation. Failure in more than one K-DST domain compared with a mental developmental index (MDI) <85 showed a sensitivity and NPV of 73.2% and 75.0%, respectively. Failure in more than one K-DST domain compared with PDI <85 showed a sensitivity and NPV of 60.3% and 71.6%, respectively. Each K-DST domain had a stronger correlation with predicting a failing MDI <85 than a failing PDI <85 (P<0.05). Conclusion: K-DST could be a useful screening tool for predicting mental developmental delay in VLBW infants and referring them for neurodevelopmental assessments.
In this paper, we propose the method of adjusting thresholds using impurity indices in classification analysis on imbalanced data. Suppose the minority category is Positive and the majority category is Negative for the imbalanced binomial data. When categories are determined based on the commonly used 0.5 basis, the specificity tends to be high in unbalanced data while the sensitivity is relatively low. Increasing sensitivity is important when proper classification of objects in minority categories is relatively important. We explore how to increase sensitivity through adjusting thresholds. Existing studies have adjusted thresholds based on measures such as G-Mean and F1-score, but in this paper, we propose a method to select optimal thresholds using the chi-square statistic of CHAID, the Gini index of CART, and the entropy of C4.5. We also introduce how to get a possible unique value when multiple optimal thresholds are obtained. Empirical analysis shows what improvements have been made compared to the results based on 0.5 through classification performance metrics.
In this research, the gene expression programming (GEP) technique was employed to provide a new model for predicting the maximum loading capacity of concrete-encased steel (CES) columns. This model was developed based on 96 CES column specimens available in the literature. The six main parameters used in the model were the compressive strength of concrete (fc), yield stress of structural steel (fys), yield stress of steel rebar (fyr), and cross-sectional areas of concrete, structural steel, and steel rebar (Ac, As and Ar respectively). The performance of the prediction model for the ultimate load-carrying capacity was investigated using different statistical indicators such as root mean square error (RMSE), correlation coefficient (R), mean absolute error (MAE), and relative square error (RSE), the corresponding values of which for the proposed model were 620.28, 0.99, 411.8, and 0.01, respectively. Here, the predictions of the model and those of available codes including ACI ITG, AS 3600, CSA-A23, EN 1994, JGJ 138, and NZS 3101 were compared for further model assessment. The obtained results showed that the proposed model had the highest correlation with the experimental data and the lowest error. In addition, to see if the developed model matched engineering realities and corresponded to the previously developed models, a parametric study and sensitivity analysis were carried out. The sensitivity analysis results indicated that the concrete cross-sectional area (Ac) has the greatest effect on the model, while parameter (fyr) has a negligible effect.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.22
no.2
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pp.99-123
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1997
Performance analysis of NTT/BT protocol is investigated, which is a GFC (Generic Flow Control) ptotocol in ATM (Asynchronous Transfer Mode ) network and is based on cyclic reset mechanism. THe mean cell delay time is proposed as a performance measure of NTT/BT protocol. The mean cell delay time is defined as the duration from the instant the cell arrives at the transmission buffer until the cell is fully transmitted. The process of cell transmission can be described as a single server queueing modle with two dependent services. By utilizing this model, mean cell delay time is obtained and sensitivity of the factors such as window size and reset period is also analysed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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