Purpose: This study aims to assess the influencing factors on the level of satisfaction with clinical training and to provide basic data for more efficient clinical training. Method: The study was conducted on 402 paramedic students who have experienced clinical training from September 6 until October 12 in 2011. The questionnaires consisted of 40 questions. We used SPSS 18.0 frequency analysis, technical statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients and multiple regression analysis. Result: 1. The level of satisfaction with clinical training showed significant difference between the frequency (F=8.837, p=.000) and clinical training managers (F=5.418, p=.001). 2. The level of satisfaction with clinical training showed the strongest positive correlation with the satisfaction of clinical training hospitals (r=.694, p=.000). 3. Multiple regression analysis revealed the most powerful predictor for satisfaction with clinical training was the satisfaction level of clinical training hospitals(48.2%) and the frequency of clinical training experiences(.8%), the preparation before the clinical training(5.4%), the total duration of clinical training(.7%), and the satisfaction of emergency department education(1.0%). These five variables accounted for 56.1% of the satisfaction of clinical training among paramedic students. Conclusion: As student's satisfaction of the clinical training increases, the quality of paramedics is expected to improve in the future. As a result, the future paramedics can be nurtured to be highly skilled in on-the-scene emergency situations after graduation.
Kudo, Riichi;Armour, Simon M.D.;McGeehan, Joe P.;Mizoguchi, Masato
Journal of Communications and Networks
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제15권4호
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pp.352-361
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2013
Combining multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) with a massive number of transmit antennas (massive MIMO-OFDM) is an attractive way of increasing the spectrum efficiency or reducing the transmission energy per bit. The effectiveness of Massive MIMO-OFDM is strongly affected by the channel state information (CSI) estimation method used. The overheads of training frame transmission and CSI feedback decrease multiple access channel (MAC) efficiency and increase the CSI estimation cost at a user station (STA). This paper proposes a CSI estimation scheme that reduces the training frame length by using a novel pilot design and a novel unitary matrix feedback method. The proposed pilot design and unitary matrix feedback enable the access point (AP) to estimate the CSI of the signal space of all transmit antennas using a small number of training frames. Simulations in an IEEE 802.11n channel verify the attractive transmission performance of the proposed methods.
Ji Hyeon Shin;Seung Gyu Cho;Seo Ryong Koo;Seung Jun Lee
Nuclear Engineering and Technology
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제56권2호
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pp.558-567
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2024
Diagnostic support systems are being researched to assist operators in identifying and responding to abnormal events in a nuclear power plant. Most studies to date have considered single abnormal events only, for which it is relatively straightforward to obtain data to train the deep learning model of the diagnostic support system. However, cases in which multiple abnormal events occur must also be considered, for which obtaining training data becomes difficult due to the large number of combinations of possible abnormal events. This study proposes an approach to maintain diagnostic performance for multiple abnormal events by training a deep learning model with data on single abnormal events only. The proposed approach is applied to an existing algorithm that can perform feature selection and multi-label classification. We choose an extremely randomized trees classifier to select dedicated monitoring parameters for target abnormal events. In diagnosing each event occurrence independently, two-channel convolutional neural networks are employed as sub-models. The algorithm was tested in a case study with various scenarios, including single and multiple abnormal events. Results demonstrated that the proposed approach maintained diagnostic performance for 15 single abnormal events and significantly improved performance for 105 multiple abnormal events compared to the base model.
다중나무예측치들이 한 개의 나무 예측치 보다 검증용 자료 오분류률을 줄이는데 있어서 더 정확하다 라는 것은 잘 알려져 있는 사실이다. 다중나무를 생성하는 두 가지 방법이 있다. 하나는 원래의 훈련용 자료를 재 추출하여 수정된 훈련용자료들을 만든 다음에 각각의 수정된 훈련용 자료에 근거하여 나무를 만드는 것이다. arcing 알고리즘이 효율적이라고 알려져있다. 다른 방법은 각각의 마디에서 최적 분리의 후보들 중에서 랜덤하게 하나를 선택하여 나무를 생성하는데에, 이 과정을 반복하면 원래의 훈련용 자료에 대해서 비교적 좋은 나무들을 생성하리라 기대되다. 우리는 arcing의 각 단계에서 후자의 다중회귀나무예측치들을 사용하는 결합다중회귀나무예측치를 제안하고, 효능 있는 화합물들을 찾기 위한 고속의 대량 선별 자료 분석의 예를 통해서 예측방법들의 효율성을 비교한다.
최근의 무선 패킷데이터 시스템에서 짧은 버스트 데이터의 전송이 많이 사용되고 있고 훈련 심볼에 의한 오버헤드가 심각한 문제를 야기할 수 있다. 따라서 적응등화기의 설계에 있어서 짧은 훈련심볼과 빠른 수렴 알고리즘이 필수적인 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 짧은 훈련심볼을 사용하는 MTLMS (multiple-training least mean square) 기반의 DFE (decision feedback equalizer) 의 성능을 향상시킬 수 있는 등화알고리즘을 제 안한다 . 제안된 알고리즘에서 DEF의 출력 은 LMS(least mean square) 기반의 적응DEF 루프로 입 력되고 확장된 훈련심볼로서 사용된다. 또한 전체적인 처리를 위하여 ML (maximum likelihood) 추정기를 사용하는 블록연산 대신에 낮은 복잡도의 적응 LMS연산이 사용된다. 시뮬레이션 결과에서 제안된 등화기는 반복귀환이 증가함에 따라 성능이 향상되고 시변 페이딩에 보다 강한 성능을보여준다.
2015 개정 중등 정보교육 과정이 소프트웨어 중심 교육과정으로 개편됨에 따라 다수의 정보 전공 교원이 필요하게 되었다. 그리고 중등 정보교사 복수전공 특별양성 연수 과정을 개설하여 올해까지 약 100여 명의 복수전공 정보교사를 배출하였다. 복수전공 특별양성 과정은 단기간 내 관련 교원을 확충할 수 있다는 장점도 있지만, 문제점도 존재할 것이다. 이에 본 연구는 특별양성과정 연수생들을 대상으로 교육편재 및 평가, 교육 운영, 수업 운영, 행사, 교육실습환경, 교육 효과 등에 관한 설문을 하였다. 설문결과, 기초가 부족한 상태에서 교육과정이 진행되어 교과 내용을 충분히 이해하지 못하였고 짧은 연수 기간과 과도한 주당 시수 편재 등으로 인해 많은 학습 스트레스를 받았으며, 복수전공에 대한 이해와 전문성 향상은 효과가 높지 않다고 생각하고 있었다. 따라서 최소한 1년 이상의 긴 연수 기간이 요구되며 사전연수를 포함한 본 연수를 통해 전문성 강화를 해야 할 것이다.
이동 멀티미디어 통신에서의 주요한 요소기술 중의 하나는 높은 품질의 서비스를 제공할 수 있는 광대역 신호전송기술이다. 이와 같은 광대역 이동통신 시스템을 위해서는 높은 주파수효율과 낮은 전력소모를 가지면서 시변 다중경로 페이딩 채널에 의한 신호왜곡을 극복해야 한다 따라서 단일반송파의 짧은 버스트 데이터전송을 위한 적응적 결정귀환 등화방식이 하나의 해결책으로 고려되고 있다. 본 논문에서는 짧은 훈련심볼을 포함한 버스트신호를 갖는 시스템의 성능향상을 위하여 연판정 귀환을 갖는 MTLMS (multiple-training least mean square) 기반의 DFE(decision feedback equalizer)를 제안하고 시뮬레이션을 통하여 이동무선채널에서 그 성능을 분석한다.
다음은 요약문 입이동 멀티미디어 통신에서의 주요한 요소기술 중의 하나는 높은 품질의 서비스를 제공할 수 있는 광대역 전송기술이다. 이와 같은 광대역 이동통신시스템을 위해서는 높은 주파수 효율과 낮은 전력소모를 가지면서 시변 다중경로 페이딩 채널에 의한 신호왜곡을 극복해야 한다. 따라서 단일 반송파의 짧은 버스트 데이터전송을 위한 적응적 결정귀환 등화방식이 하나의 해결책으로 고려되고 있다. 본 논문에서는 짧은 훈련심볼을 포함한 버스트 신호 갖는 시스템의 성능향상을 위하여 연판정 귀환을 갖는 MTLMS (multiple-training least mean square) 기반의 DFE(decision feedback equalizer)를 제안하고 시뮬레이션을 통하여 다른 등화방식과의 성능을 비교 분석하였다.
In this paper, a beam ID preamble (BIDP) technique, where a beam ID is transmitted in the physical layer, is proposed for efficient beam training in millimeter-wave cellular communication systems. To facilitate beam ID detection in a multicell environment with multiple beams, a BIDP is designed such that a beam ID is mapped onto a Zadoff-Chu sequence in association with its cell ID. By analyzing the correlation property of the BIDP, it is shown that multiple beams can be transmitted simultaneously with the proposed technique with minimal interbeam interference in a multicell environment, where beams have different time delays due to propagation delay or multipath channel delay. Through simulation with a spatial channel model, it is shown that the best beam pairs can be found with a significantly reduced processing time of beam training in the proposed technique.
본 논문에서는 4 × 4 multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) 시스템에서 사용 가능한 Walsh 부호화된 시간영역 훈련신호를 설계하고 채널 추정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 다중 경로 지연신호에 의하여 발생되는 훈련 신호간 상호간섭를 고려하면서 채널 응답 추정 공식을 closed-form으로 유도하였다. 컴퓨터 모의 실험결과 제안된 방법은 기존의 방법[9,14]에 비하여 성능이 우수하고 직교 훈련신호 설계시 대역폭을 증가시키지 않으며 4 × 4 MIMO-OFDM 시스템에서 널(null) 부반송파 존재하여도 채널 추정이 수행될 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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