This study was conducted to investigate and compare the degree of professional self -concept (PSC) of the psychiatric mental health nurse practitioners (PMHNP) in hospitals and public health centers and to identify the factors predicting PSC of them, in order to provide basic data for developing PSC increasing program PSC. The 355 PMHNP were sampled from the university or general hospitals. mental hospitals, community mental health centers and public health centers across the country. The scales used in this study were PSCNI by Arthur (1990), PSI by Heppner & Petersen (1982) and the Index of work satisfaction by Slavitt et al. (1978). The results of the study were as follows : 1. The average item score of PSCNI of PMHNP in hospitals was $2.83\pm0.27$, and that of PMHNP in public health centers was $2.76\pm0.28$. There was significantly different between two groups (p=0.0202) 2. A comparison of the scores for the dimensions of the PSCNI were as follows ; the mean item score of professional practice of nurses in hospital was $2.90\pm0.30$, and that in public health centers was $2.83\pm0.35$. There were significant differences between two groups in the scores of professional practices (p=0.0315), leadership (p=0.0071) and skills (p=0.0231). 3. There were significant differences between two groups according to education (p=0.0057) with no significant interaction effect of group and education. 4. Job satisfaction (JS) was the highest factor predicting PSC of PMHNP in hospitals $(34.5\%)$, and problem solving inventory score (PS) was the highest factor predicting PSC of PMHNP in public health centers $(33.6\%)$. JS and PS accounted for $42.6\%$ in PSC of PMHNP in hospitals. and PS, JS, age, marital status, religion, and career accounted for $57.6\%$ in PSC of PMHNP in public health centers. In the light of these results. to gam the professional self-concept. nurses should be educated continuously through role modeling in clinical nursing and research. Also, nurse educators and administrators need to develop programs and policies to increase professional self-concept of nurses, particularly of community PMHNP.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.34
no.3
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pp.247-260
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2014
Purpose of this study is to analyze the roles and strategies of imagistic simulation observed in mental simulation about problematic situation of prediction, and thereby identify the process of generating prediction, explanation and sophistication. For this study, a framework for mental simulation process and strategy based on literary research was developed and content was validated from four experts of science education. This study was participated by 10 preliminary elementary school teachers, and a total of 20 cases were gathered for two thought experiment tasks based on the think-aloud method. The results were as follows: First, mental simulation process described based on the seven elements of 'perception,' 'interpretation,' 'statement of initial representation,' 'running imagistic simulation,' 'identifying result of simulation,' 'identifying alignment' and 'restatement structured representation.' The study confirmed that initial representation by interpreting related concepts and running imagistic simulation a number of times to develop explanation and prediction. Second, the study identified the use of strategies to enhance simulation such as 'zoom in,' 'partition,' 'dimensional enhancement,' 'dimensional reduction,' 'remove,' 'replace' and 'extreme case.' Running spatial transformation that uses strategy to enhance simulation contributed to discovering mechanism elements in problematic situations.
Background and objective: The ongoing COVID-19 pandemic restricted daily life, forcing people to spend time indoors. With the growing interest in mental health issues and residential environments, 'pet plants' have been receiving attention during the unprecedented social distancing measures. This study aims to analyze the change in trends of pet plants before and during the COVID-19 pandemic and provide basic data for studies related to pet plants and directions of future development. Methods: A total of 2,016 news articles using the keyword 'pet plants' were collected on Naver News from January 1, 2018 to August 15, 2019 (609 articles) and January 1, 2020 to August 15, 2021 (1,407 articles). The texts were tokenized into words using KoNLPy package, ultimately coming up with 63,597 words. The analyses included frequency of keywords and topic modeling based on Latent Dirichlet Allocation (LDA) to identify the inherent meanings of related words and each topic. Results: Topic modeling generated three topics in each period (before and during the COVID-19), and the results showed that pet plants in daily life have become the object of 'emotional support' and 'healing' during social distancing. In particular, pet plants, which had been distributed as a solution to prevent solitary deaths and depression among seniors living alone, are now expanded to help resolve the social isolation of the general public suffering from COVID-19. The new term 'plant butler' became a new trend, and there was a change in the trend in which people shared their hobbies and information about pet plants and communicated with others in online. Conclusion: Based on these findings, the trend data of pet plants before and after the outbreak of COVID-19 can provide the basis for activating research on pet plants and setting the direction for development of related industries considering the continuous popularity and trend of indoor gardening and green hobby.
It recognizes the importance of mental health and well-being worldwide and consistently records public happiness figures through the World Happiness Report. COVID-19, which occurred in China in 2019, has changed people's daily lives a lot. The accumulation of stress caused by the prolonged epidemic is affecting people's happiness. The present research has revealed negative mental health effects such as "depression" and "anxiety" after the pandemic. In this regard, it was revealed that the happiness index was also lowered numerically. It is insufficient to analyze specific issues about changes in the issue of happiness felt by the public in Korean society after the epidemic. Therefore, this study aims to identify changes in the happiness issue of Koreans after COVID-19 and find ways to improve happiness. Data were collected from various aspects by searching 32 sub keywords based on ERG theory by dividing the period before and after COVID-19. The results of topic modeling before and after COVID-19 were classified into seven areas of happiness index 2.0 published by the National Assembly Future Research Institute and compared and analyzed. Based on the results of comparing the results of the before and after topic from the perspective of each area, a plan to improve happiness was presented. The academic implications of this paper are that the research on psychological changes caused by COVID-19 was expanded by mining the opinions of the actual public on 'happiness'. In addition, it has practical implications in that it specifically presented measures to promote happiness by utilizing the area of objective happiness indicators based on the existing research on ways to reduce happiness promotion unhappiness.
BCI system integrates control or telecommunication system with generating electric signals in scalp itself after signal acquisition. This system detect a movement of EEG at real time, can control an electron equipment using a generated signal through EEG movement or software-based processor. In this paper, we deal with removing and separating artifacts induceced from measurement when brain-computer interface system that analyzes recognizes EEG signals occurred from various mental states. In this paper, we proposed a method of EEG classification and an artifact interval detection using bisection mathematical modeling in the EEG classification process for BCI system implementation.
Ngo, Manh Dung;Phuong, Nguyen Thanh;Duy, Vo Hoang;Kim, Hak-Kyeong;Kim, Sang-Bong
Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2006.11a
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pp.60-66
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2006
This paper presents a new way achieving better welding results of gas mental arc welding (GMAW) system by using a decentralized control method. In this paper, the GMAW system is considered as two separated subsystems such as a power source of GMAW (PS-GMAW) and a wire feed unit (WFU). The mathematical modeling of PS-GMAW and WFU are presented. Based on the modeling of two subsystems, a sliding mode controller and a proportional controller is designed for controlling the PS-GMAW and the WFU, respectively. Two decentralized controllers have to be designed to control the out welding arc of the GMAW to be stable and tracking the setting value accurately during the welding process. Furthermore, the simulation and experimental results are shown to prove the effectiveness of the proposed controllers.
Affordance is a kind of mental physiology, used by psychologist Donald A. Norman as a design idea, defined as "the property that something can directly and essentially provide something to a person or animal". This idea of returning to the essence and providing properties intuitively has a new guiding effect on product design. The purpose of this thesis is to take the theory of affordance as the basis of design concept, and redesign the shape of desktop lamps in small home appliances, so as to optimize the product shape. A product styling design method based on the concept of affordance is established through four major classifications of affordance, and a styling design scheme is completed using a tabletop luminaire in small home appliances as an example, and then a product styling design evaluation system is used to evaluate the new tabletop luminaire styling design scheme and the existing styling, and the evaluation results are analyzed. Finally, it is concluded that a new product styling design method based on affordance is constructed, and the feasibility and effectiveness of this method are verified, which provides ideas and theoretical basis for product styling design.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.12
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pp.2349-2356
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2008
In this paper, we present the method to effectively extract and classify the EEG caused by only brain activity when a normal subject is in a state of mental activity. We measure the synchronous EEG on the auditory event when a subject who is in a normal state thinks of a specific task, and then shift the baseline and reduce the effect of biological artifacts on the measured EEG. Finally we extract only the mental task signal by averaging method, and then perform the recognition of the extracted mental task signal by computing the AR coefficients. In the experiment, the auditory stimulus is used as an event and the EEG was recorded from the three channel $C_3-A_1$, $C_4-A_2$ and $P_Z-A_1$. After averaging 16 times for each channel output, we extracted the features of specific mental tasks by modeling the output as 12th order AR coefficients. We used total 36th order coefficient as an input parameter of the neural network and measured the training data 50 times per each task. With data not used for training, the rate of task recognition is 34-92 percent on the two tasks, and 38-54 percent on the four tasks.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.29
no.2
s.233
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pp.350-359
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2005
Finite element method is a very effective method to simulate the forming processes with good prediction of the deformation behaviour. For the finite element modeling of sheet mental forming the accurate die model is required. Among finite element method, the static-implicit finite element method is applied effectively to analyze real-size auto-body panel stamping processes, which include the forming stage. This study is about analyzing the stamping process problems by using AutoForm commercial software which used static-implicit method. According to this study, the results of simulation will give engineers good information to access the die design of optimization.
As knowledge has been recognized as a new resource in gaining organizational competitiveness, Knowledge Management (KM) is suggested as a method to manage and apply knowledge for business management. KM research, however, has focused on identifying, storing, and distributing the transaction-related knowledge in an organization. There has been little research on applying the knowledge to decision-making or strategy development that is the main task of business management. The application of knowledge to decision making has higher impact on organizational performance rather than just the knowledge management for process transaction. In this research, we suggest System Dynamics (SD) for the knowledge-based decision-making. Based on the modeling method of SD, we can translate partial and implicit knowledge resident in individual's mental model into organized explicit knowledge. The simulation test of the organized knowledge model enables decision-makers to understand the structure of the target problem and its behavior mechanism, which facilitates effective decision-making. We will compare the proposed method and other KM methods and discuss this research based on the application case to a real telecommunication company.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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