Purpose: The aim of this study was examine effects of fatigue, anxiety, depression, social support, and spiritual well-being of supportive education program for hospice patients's family. Method: Using a non-equivalent control group pre-post quasi-experimental design, 70 study subjects were assigned into two groups, experimental group (n=35) and the control group (n=35). Measures were fatigue, state-anxiety, depression, social support, and spiritual well-being to test for the effects of supportive education program for hospice patients's family. Data analyzed using $x^2$ test, t-test with SPSS/WIN 19.0 version. Results: The experimental group receiving supportive education program for hospice patients's family had a significant changes of fatigue, state-anxiety, depression, social support, and spiritual well-being. Conclusion: The supportive education program for hospice patients's family is an effective intervention to enhance social support and spiritual well-being and to decrease fatigue, anxiety and depression.
In this study, we introduce design methodology to develop a guidance for issuing heavy rainfall warning by using both RBFNNs(Radial basis function neural networks) and SVR(Support vector regression) model, and then carry out the comparative studies between two pattern classifiers. Individual classifiers are designed as architecture realized with the aid of optimization and pre-processing algorithm. Because the predictive performance of the existing heavy rainfall forecast system is commonly affected from diverse processing techniques of meteorological data, under-sampling method as the pre-processing method of input data is used, and also data discretization and feature extraction method for SVR and FCM clustering and PSO method for RBFNNs are exploited respectively. The observed data, AWS(Automatic weather wtation), supplied from KMA(korea meteorological administration), is used for training and testing of the proposed classifiers. The proposed classifiers offer the related information to issue a heavy rain warning in advance before 1 to 3 hours by using the selected meteorological data and the cumulated precipitation amount accumulated for 1 to 12 hours from AWS data. For performance evaluation of each classifier, ETS(Equitable Threat Score) method is used as standard verification method for predictive ability. Through the comparative studies of two classifiers, neuro-fuzzy method is effectively used for improved performance and to show stable predictive result of guidance to issue heavy rainfall warning.
PURPOSE. Patient-reported outcomes are increasingly commonly used as a method of evaluating treatments. This cross-sectional study aimed to evaluate implant treatment from the perspective of patient-reported outcomes. MATERIALS AND METHODS. Subjects were 804 patients who visited the Department of Oral Implantology at Osaka Dental University. The participants were categorized into a pre-implant group and a post-implant group. They were further categorized into five subgroups based on the number of occlusal supports provided by the remaining teeth according to the Eichner classification. The participants answered a basic questionnaire and the General Oral Health Assessment Index (GOHAI) questionnaire, an oral health-related quality of life (QOL) scale. GOHAI scores were compared according to the number of occlusal supports within each group and between the two groups. RESULTS. The results revealed a significant difference in terms of the number of occlusal supports within the pre-implant group; GOHAI scores decreased as the number of occlusal supports decreased (P<.001). However, no significant difference was observed in GOHAI scores in terms of the number of occlusal supports in the post-implant group (P>.05). GOHAI scores significantly improved in both pre- and post-implant groups in all occlusal support subgroups (P<.001). CONCLUSION. GOHAI scores decrease as occlusal support is lost. However, implant treatment performed in areas of loss improves the GOHAI score when occlusal support is restored.
본 논문은 그래픽 처리 뿐 만 아니라 범용 연산의 가속화를 지원하기 위한 SIMT 구조 GP-GPU의 Dispatch Unit과 Operand Selection Unit을 제안한다. Warp Scheduler로부터 발행된 명령어에서 사용되는 Operand의 모든 정보를 Decoding 하면 불필요한 Operand Load가 발생하여 레지스터 부하가 발생 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Pre-decoding방법을 사용하여 Operand의 정보만을 먼저 Decoding 하여 Operand Load를 줄이고, 레지스터의 부하를 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 Dispatch Unit에서 나온 Operand 정보들을 레지스터 뱅크 충돌을 방지하는 방법을 적용한 Operand Selection Unit에 전달해 전체적인 처리 성능을 향상 시켰다. Modelsim 10.0b를 이용하여 Warp Scheduler로부터 발행된 10,000개의 임의의 명령어를 처리하여 소요되는 총 Clock Cycle을 측정하였다. 본 논문에서 제안한 Pre-Decoding 기능을 탑재한 Dispatch Unit과 Operand Selection Unit을 적용하여 기존의 방법들 보다 각각 약 11%, 24%의 처리 효율이 증가한 것을 확인 할 수 있었다.
복잡한 응용 프로그램의 빠른 개발과 이의 용이한 유지 보수를 지원하기 위하여 재사용 가능 한 컴포넌트 기반 개발(CBD: Component-Based Development) 개념이 확산되고 있다. 이와 관련되어 EJB, COM, CCM 등과 같은 컴포넌트 모델에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있으나, 컴포넌트의 궁극적 목표인 재사용 극대화의 입장에서, 아직까지 이미 개발된 컴포넌트들의 유연한 조립은 지원하지 못한다. 이를 해결하기 위해서는 제삼자에 의해 제공된 이질적인 컴포넌트들을 유연하게 재구성 및 조림할 수 있는 상위 레벨의 아키텍처가 필요하며 그러한 아키텍처를 기반으로 구현된 컴포넌트들이 조립되어야 한다. 본 논문은 제삼자에 의해 제공된 이질적인 컴포넌트들을 플러그 앤 플레이 방식으로 유연하게 재구성 및 조립할 수 있도록 아키텍처 기반의 컴포넌트 조립 시스템 설계 및 구현 방법을 제안하고 이를 지원하는 CASE 도구인 Cobalt Assembler를 소개한다.
Purpose: The purpose of this study was to examine the effect of follow-up care on the social support, self-esteem and maternal confidence in mothers of low birth weight infants. Method: This study applied a quasi-experiment study method to examine the pre-post intervention effects. Eighty-eight mothers whose infants were below 2.5kg of Low birth weight were studied. The period for the data collection was from July to December in 2003. Self Reported Survey and Face to Face Interview by the highly trained home Visiting Nurses were used for this study. Result: Most of the participants reported statistically significant improvements in the score of social support, self-esteem and maternal confidence after they received the intervention. Conclusion: Longitudinal study for the mothers of low birth weight infants might reveal more comprehensive findings. Moreover, follow-up care, which is linked with community health care services, is needed to continue the post hospital care services. Additionally, qualified and professional intervention programs should be provided to consider the characteristics of mothers of low birth weight infants.
공간 데이터 웨어하우스는 SOLAP(Spatial On-Line Analytical Processing)을 이용하여 의사 결정에 필요한 분석 정보를 제공한다. SOLAP은 대용량 데이터를 분석하기 때문에 사전집계를 이용하여 분석비용을 줄이기 위한 많은 연구가 진행되었다. 기존 기법들은 고정크기노드를 갖는 색인을 이용하여 개념계층을 지원하였다. 따라서 산개분포 영역에는 빈 공간이 많이 발생하며, 밀집분포 영역에는 개념계층을 지원할 수 없다. 본 논문은 공간 데이터의 개념계층기반으로 사전집계 색인의 동적 구성 기법을 제안한다. 제안 기법은 트리구조를 이용하여 개념계층의 레벨을 트리의 레벨과 같도록 지원한다. 하나의 노드는 데이터가 적을 경우 엔트리를 분할하여 서로 다른 부모 엔트리를 가질 수 있으며, 데이터가 많을 경우 노드의 연결리스트를 이용하여 같은 레벨에 순차적으로 저장한다. 따라서 데이터가 산개된 분포의 노드에 대해서 저장 공간의 낭비를 최소화하며, 데이터가 밀집한 영역의 노드에 대해서도 노드의 연결리스트로 노드가 분할되지 않으므로 개념계층을 지원할 수 있다. 성능평가를 통하여 색인 구축 시간이 다른 기법과 비슷하고, 색인의 저장 공간이 감소하며, 집계정보의 검색 성능이 다른 기법에 비해 우수한 것을 보인다.
Purpose: This study aimed to analyze the impact of rapid cycle deliberate practice (RCDP) simulation education on advanced cardiac life support knowledge, confidence, satisfaction, and performance ability among paramedic students, and provide basic data on the appropriate methods of educational instruction. Methods: The 48 subjects to be instructed were divided into the traditional simulation education group and the RCDP simulation education group. Six participants were randomly assigned to each group and pre-surveyed. They were then exposed to a lecture about advanced cardiac life support related theories for 60 min and post-surveyed through questionnaires with the same learning goals and scenarios. Results: The advanced cardiac life support knowledge (t=-4.813, p=.000) and performance ability (t=-2.903, p=.006) were significantly different between the traditional simulation education and RCDP simulation education groups The results also showed a significant difference in attach monitor (z=6.857, p=.009), analyze EKG rhythm (z=11.111, p=.001), and defibrillation (z=12.632, p=.000), indicating differences in performance capabilities between the two groups. Conclusion: To improve advanced cardiac life support knowledge, performance ability, and confidence in the paramedic students who receive RCDP simulation education, simulation education methods that are appropriate for the subjects being taught, and detailed learning goals and feedback are necessary.
This study proposes a web presence readiness model based on pre-payment service functions and a post-payment service function both of which embrace the major concerns of customers in the online purchasing context. Based on the concept of customer utility from the product itself and instrumental utility, the research model suggests four antecedents including, Perceived Economic Benefits, Product Search Support Quality, e-Shopping Method Diversity, and Post-Payment Support Quality. We empirically examined a proposed research model using data collected from online rating company websites. Among the four antecedents, post payment support quality is found to be the most influential determinant of customer evaluation on e-commerce websites. Based on the empirical results, the current study proposes an alternate model of web presence readiness. The findings of this study may provide an insight to field practitioners designing commercial websites. The implications and future research directions are further discussed.
A fast method of Hangul address word verification is presented in this Paper. Pre-segmentation and recognition by DP matching is adopted in this paper. An address line image is over-segmented by analyzing the topology of connected components and the projection profile. A fast individual Hangul character verifier was developed by applying SVM (Support Vector Machine). The segmentation hypothesis was represented by lattice structure, and a best path search by dynamic programming generates the most probable segmentation path and the final verification score. The word verifier was tested on 310 address image DB, and it show the possibility of improvements of this method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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