The purposes of this study were to understand health-promoting behavior of client visiting health-promoting center, to identify the major subscales affecting performance in health promoting behavior to facilitate nursing intervention for health promoting of this population and to test Pender's Health Promotion Model. The subjects for this study were 177 sampled among clients from health-promoting center in General Hospital at Teajon. Data was collected by self-reported questionnaires from February 11 to May 22, 1998. Analysis of the data was done by frequency, t-test, ANOVA, Pearson Correlation Coefficient, Stepwise multiple regrssion using SPSS-PC. The results of the study were summarized as follows : 1. The mean score of performance in the health-promoting behavior was 109.22 and range was 71 to 170. The subscale of the highest mean score was self-actualization(30.77) and the subscale of the lowest mean score was exercise(10.50). 2. The most important variable in the health promoting behavior was the perceived self-efficacy. The perceived self-efficacy explained 15.8% of the variance in health promoting behavior. The combination of perceived self-efficacy, perceived barriers, religion, perceived benefits, perceived symptom, and age explained 43.5% of the variance in health promoting behavior. 3. In the relationships between individual characteristics and experience and health promoting behavior, age, religion, the significant differences in the subscale of the health promoting behavior ; sex, educational state, previous occupation, monthly income, marrital state, perceived symptom, and visiting plan of health-promoting center. 4. The health promoting behavior was statistically significant correlated with perceived benefits, perceived barriers, affect related to action, and perceived self-efficacy.
산림입지도의 지위지수 정보는 조사지점에만 존재하므로 미조사 지역에 대한 지위지수는 별도의 추정이 필요하다. 미조사 지역의 지위지수 추정을 위해 본 연구에서는 점자료로부터 연속표면을 생성하는 공간 내삽법인 크리깅 기법을 적용하였다. Chapman-Richards 생장모델을 이용하여 표준지별 지위지수 추정치를 구한 뒤 가우시안, 구형 및 지수형 베리오그램 모델별로 정규크리깅을 이용하여 단양 전역의 소나무림 지위지수를 격자단위($30m{\times}30m$)로 추정하였다. 교차검증을 위해 평균오차(ME), 평균표준오차(ASE) 및 평균제곱근오차(RMSE)를 계산하였다. 베리오그램 모델 적합 결과, 상대 너깃이 가장 큰 가우시안 모델(37.40%)이 제외되었으며 구형 모델(16.80%)과 지수형 베리오그램 모델(8.77%)이 선택되었다. 크리깅에 의한 지위지수 추정치는 지수형 모델을 적용한 경우 4.39~19.53, 구형모델을 적용한 경우 4.54~19.23의 분포를 보였다. 교차 검증 결과, RMSE는 두 모델에서 큰 차이가 없는 것으로 나타났으나 구형모델의 ME와 ASE가 지수형 모델보다 작기 때문에 구형 베리오그램 모델 기반 지위지수 지도를 최종적으로 선정하였다. 지위지수 지도로부터 산출된 단양지역 소나무림 평균 지위지수는 10.78로 추정되었다. 공간이질성이 큰 우리나라 산림의 바이오매스 추정 시 지위지수 지도를 통해 지역적 변이를 고려할 수 있으며 궁극적으로는 탄소저장량 분포 추정의 정확도 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Patents often serve as leading indicators of technological change. This patenting activity reflected R&D (Research & Development) of new technology. The purpose of this study is to set up a forecasting model that anticipate the number of domestic patent applications and the number of patents granted relating to R&D inputs (R&D expenditure, R&D manpower) at the level of three industrial sectors in Korea : electrical-electronic, machinery, chemical etc. In this study, forecasting models were used trend extrapolation and a set of regressions. Both Theil's inequality coefficient and MAE(Mean Absolute Error) were utilized to test the precision of predicted value. The patent data and the R&D data were based on Indicators of Industrial Technology data throught 1980 to 1996. The major results obtained in this study are as follows (1) The regression model is more useful for forecasting the trends of the number of patent applications and patents granted than the trend extrapolation method. (2) The variance of Theil's inequality is smaller in patent applications than in patent granted.
Design of experiments is utilized for exploring the design space and for building response surface models in order to facilitate the effective solution of multi-objective optimization problems. Response surface models provide an efficient means to rapidly model the trade-off among many conflicting goals. In robust design, it is important not only to achieve robust design objectives but also to maintain the robustness of design feasibility under the effects of variations, called uncertainties. However, the evaluation of feasibility robustness often needs a computationally intensive process. To reduce the computational burden associated with the probabilistic feasibility evaluation, the first-order Taylor series expansions are used to derive individual mean and variance of constraints. For robust design applications, these constraint response surface models are used efficiently and effectively to calculate variances of constraints due to uncertainties. Robust optimization of automotive seat is used to illustrate the approach.
An automobile outside rear view mirror system has been analyzed and designed to reduce vibration with a finite element model. model analysis is conducted for the calculation of natural frequencies. harmonic analysis is utilized to estimate the displacements of the glass surface under dynamic loads. The model is verified with the vibration experiment of the parts and the assembled body. The structure of the mirror system is optimized for the robustness defined by the Taguchi concept. At first, many potential design variables are defined. Final design variables are selected based on the amount of contribution on the objective function. That is, sensitive variables are chose. The SN ratio in the Taguchi method is replaced by an objective function with the mean and the standard deviation of the quality characteristic. The defined objective function is appropriate in the structural design in that the vibration displacements are minimized while the robustness is improved.
In this paper, we deal with a sector investment strategy by implementing the black-litterman model that incorporates expert evaluation and sector rotation momentum. Expert evaluation analyzes the relative performance of the industry sector compared with the market, while sector rotation momentum reflects the price impact of significant sector anomaly. In addition, we consider the portfolio impact of sector cardinality and weight constraints within the context of mean-variance portfolio optimization. Finally, we demonstrate the empirical viability of the proposed sector investment strategy with KOSPI 200 data.
The research proposes the three-factor random measurement models for estimating the precision about operator, part, tool, and various measurement environments. The combined model with crossed and nested factors is developed to analyze the approximate F test by degrees of freedom given by Satterthwaite and point estimation of precisions from expected mean square. The model developed in this paper can be extended to the three useful models according to the type of nested designs. The study also provides the three-step procedures to evaluate the measurement precisions using three indexes such as SNR(Signal-To-Noise Ratio), R&R TR(Reproducibility&Repeatability-To-Total Precision Ratio), and PTR(Precision-To-Tolerance Ratio), The procedures include the identification of resolution, the improvement of R&R reduction, and the evaluation of precision effect.
Today, as power trades between generators and loads are liberalized, the uncertainty level of power systems is rapidly increasing. Therefore, transmission operators are required to incorporate these uncertainties when establishing an investment plan for effective operation of transmission facilities. This paper proposes the methodology for an optimal solution of transmission expansion plans for the long-term in a deregulated power system. The proposed model uses the probabilistic cost of transmission congestion for various scenarios and the annual increasing rates of loads. The locations and the installation times of expanded transmissions lines with minimum cost are acquired by the model. To minimize the investment risk, the Mean-Variance Markowitz portfolio theory is applied to the model. In a case study, the optimal solution of a transmission expansion plan is obtained considering the uncertain power market.
We propose a bandwidth prediction approach based on deep learning. The approach is intended to accurately predict the bandwidth of various types of mobile networks. We first use a machine learning technique, namely, the gradient boosting algorithm, to recognize the connected mobile network. Second, we apply a handover detection algorithm based on network recognition to account for vertical handover that causes the bandwidth variance. Third, as the communication performance offered by 3G, 4G, and 5G networks varies, we suggest a bidirectional long short-term memory model with time distribution for bandwidth prediction per network. To increase the prediction accuracy, pretraining and fine-tuning are applied for each type of network. We use a dataset collected at University College Cork for network recognition, handover detection, and bandwidth prediction. The performance evaluation indicates that the handover detection algorithm achieves 88.5% accuracy, and the bandwidth prediction model achieves a high accuracy, with a root-mean-square error of only 2.12%.
This paper presents optimum simple step-stress accelerated life test plans for the case where the test process is observed periodically at intervals of the same length. Two types of failure data, periodically observed complete data and periodically observed censored data, are considered. An exponential life distribution with a mean that is a log-linear function of stress, and a cumulative exposure model for the effect of changing stress are assumed. For each type of data, the optimum test plan which minimizes the asymptotic variance of the maximum likelihood estimator of the mean life at a design stress is obtained and its behaviors are studied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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