Objective: This study's purpose was to develop a teaching competency scale for character education for early childhood teachers and to examine its reliability. Methods: The study procedure was as follows: First, scale items were generated by reviewing the literature as a deductive approach and focused interviews with 8 field experts in an inductive approach. Second, face validation was assessed by 7 academic experts, and statistical validation processes were done twice. The data used in the final statistical analyses included 206 questionnaires for early childhood teachers. Statistical validation included item response analysis, item discrimination analysis, exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, and reliability analysis. Results: The 3 factors identified were as follows: Communicate teaching competence, practical teaching competence, and instrumental teaching competence. The validity and reliability of the Teaching Competency Scale for Character Education in Early Childhood Teachers were acceptable. Conclusion: This new scale will be a useful tool to better support character education for early childhood teachers and contribute to providing a basis for developing more sophisticated tools.
A comparative study was performed on strain-compensated Arrhenius-type constitutive models established with two regression methods: polynomial regression and regression Kriging. For measurements at high temperatures, experimental data of 70Cr3Mo steel were adopted from previous research. An Arrhenius-type constitutive model necessitates strain compensation for material constants to account for strain effect. To associate the material constants with strain, we first evaluated them at a set of discrete strains, then capitalized on surrogate modeling to represent the material constants as a function of strain. As a result, disparate flow stress models were formed via the two different regression methods. The constructed constitutive models were examined systematically against measured flow stresses by validation methods. The predicted material constants were found to be quite accurate compared to the actual material constants. However, notable mismatches between measured and predicted flow stresses were revealed by the proposed validation techniques, which carry out validation with not the entire, but a single tensile test case.
The sensor signal validation and failure detection system must be able to detect, isolate, and identify sensor degradation as well as provide a reconstruction of the measurements. In this study, this is accomplished by combining the neural network, the Generalized Consistency Checking(GCC), and the Sequential Probability Ratio Test(SPRT) method in a decision estimator module. The GCC method is a computationally efficient system for redundant sensors, while the SPRT provides the ability to make decisions based on the degradation history of a sensor. The methodology is also extended to the detection of noise degradation. The acceptability of the proposed method is demonstration by using the simulation data in safety injection accident of nuclear power plants. The results show that the signal validation and sensor failure detection system is able to detect and isolate a bias failure and noise type failures under transient conditions. And also, the system is able to provide the validated signal by reconstructing the measurement signals in the failure conditions considered.
This study was conducted to assess the feasibility of near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) as a rapid and reliable method for the estimation of crude protein (CP) fractions in forage legume mixtures (sudangrass and pea mixture, and kidney bean and potato mixture). A total of 178 samples were collected and their spectral reflectance obtained in the range of 400~2,500 nm. Of these, 50 samples were selected for calibration and validation, and 35 samples were used for calibration of the data set, and the modified partial least square regression (MPLSR) analysis was performed. The correlation coefficient ($r^2$) and the standard error of cross-validation (SECV) of the calibration models in the CP fractions, A, B1, B2, B3, and C, were 0.94 (1.05), 0.92 (0.74), 0.96 (0.95), 0.91 (0.42), and 0.83 (0.38), respectively. Fifteen samples were used for equation validation, and the $r^2$ and the standard error of prediction (SEP) were 0.87 (1.45), 0.91 (0.49), 0.94 (1.13), 0.36 (0.96), and 0.74 (0.67), respectively. This study showed that NIRS could be an effective tool for the rapid and precise estimation of CP fractions in forage legume mixtures.
최근 MEMS 센서는 기계상태감시에 있어서 전력소모, 크기, 비용, 이동성, 응용 등에 있어서 각광을 받고 있다. 특히, MEMS 센서는 스마트센서와 통합가능하고, 대량생산이 가능하여 가격이 저렴하다는 장점이 있다. 이와 관련한 기계상태감시를 위한 많은 실험적 연구가 수행되고 있다. 이 논문은 MEMS 센서들을 3 가지 인공지능 분류기 성능평가를 위한 비교연구에 대해 설명하고 있다. 회전기계에 MEMS 가속도와 전류센서들을 부착하여 데이터를 취득했고, 특징추출과 파라미터 최적화를 위해 Cross validation 기법을 사용하였다. MEMS 센서를 이용한 결함분류기 적용은 적합하다고 판단된다.
In this study, some of the model verification results of STREAM (Spatio-Temporal River-basin Ecohydrology Analysis Model), a newly-developed hybrid watershed model, are presented for the runoff processes of nonpoint source pollution. For verification study of STREAM, the model was applied to a test watershed and a sensitivity analysis was also carried out for selected parameters. STREAM was applied to the Mankyung River Watershed to review the applicability of the model in the course of model calibration and validation against the stream flow discharge, suspended sediment discharge and some water quality items (TOC, TN, TP) measured at the watershed outlet. The model setup, simulation and data I/O modules worked as designed and both of the calibration and validation results showed good agreement between the simulated and the measured data sets: NSE over 0.7 and $R^2$ greater than 0.8. The simulation results also include the spatial distribution of runoff processes and watershed mass balance at the watershed scale. Additionally, the irrigation process of the model was examined in detail at reservoirs and paddy fields.
CFD is applied to evaluate pedestrian wind comfort at outdoor platforms in a high-rise apartment building. Model validation is focused on generic building sub-configurations that are obtained by decomposition of the actual complex building geometry. The comfort study is performed during the design stage, which allows structural design changes to be made for wind comfort improvement. Preliminary simulations are performed to determine the effect of different design modifications. A full wind comfort assessment study is conducted for the final design. Structural remedial measures for this building, aimed at reducing pressure short-circuiting, appear to be successful in bringing the discomfort probability estimates down to acceptable levels. Finally, the importance of one of the main sources of uncertainty in this type of wind comfort studies is illustrated. It is shown that the uncertainty about the terrain roughness classification can strongly influence the outcome of wind comfort studies and can lead to wrong decisions. This problem is present to the same extent in both wind tunnel and CFD wind comfort studies when applying the same particular procedure for terrain relation contributions as used in this paper.
Lopez, Leonardo Juan Ramirez;Pinto, Edward Paul Guillen;Linares, Carlos Omar Ramos
Healthcare Informatics Research
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제24권4호
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pp.276-282
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2018
Objectives: Due to the uncontrolled increase of the mobile health applications and their scarce use by elderly for reason of absence credibility of measurements by lack scientific support, the aim of this study was to evaluate the differences between the biophysical measurements based on standard instrument against a mobile application using controlled experiments with elderly to propose an effective validation model of the developed apps. Methods: The subjects of the study (50 people) were elderly people who wanted to check their weight and cardiac status. For this purpose, two mobile applications were used to measure energy expenditure based on physical activity (Activ) and heart rate (SMCa) during controlled walking at specific speeds. Minute-by-minute measurements were recorded to evaluate the average error and the accuracy of the data acquired through confidence intervals by means of statistical analysis of the data. Results: The experimental results obtained by the Activ/SMCa apps showed a consistent statistical similarity with those obtained by specialized equipment with confidence intervals of 95%. All the subjects were advised and trained on the use of the applications, and the initial registration of data to characterize them served to significantly affect the perceived ease of use. Conclusions: This is the first model to validate a health-app with elderly people allowed to demonstrate the anthropometric and body movement differences of subjects with equal body mass index (BMI) but younger. Future studies should consider not only BMI data but also other variables, such as age and usability perception factors.
Purpose: The goal of this study was to assess the accuracy and reliability of a low-cost portable scanner (Scanify) for imaging facial casts compared to a previously validated portable digital stereophotogrammetry device (Vectra H1). This in vitro study was performed using 2 facial casts obtained by recording impressions of the authors, at King's College London Academic Centre of Reconstructive Science. Materials and Methods: The casts were marked with anthropometric landmarks, then digitised using Scanify and Vectra H1. Computed tomography (CT) scans of the same casts were performed to verify the validation of Vectra H1. The 3-dimensional (3D) images acquired with each device were compared using linear measurements and 3D surface analysis software. Results: Overall, 91% of the linear Scanify measurements were within 1 mm of the corresponding reference values. The mean overall surface difference between the Scanify and Vectra images was <0.3mm. Significant differences were detected in depth measurements. Merging multiple Scanify images produced significantly greater registration error. Conclusion: Scanify is a very low-cost device that could have clinical applications for facial imaging if imaging errors could be corrected by a future software update or hardware revision.
Purpose: This study aimed to develop and examine the validity and reliability of a self-efficacy scale for preventive health management related to premature labor (PHMSE-PL) for women of childbearing age. Methods: Instrument development and validation were undertaken in three steps: conceptualization through a literature review and in-depth interviews, item generation and evaluation of content validity, and evaluation of construct validity and reliability. The content validity, factorial structure validity, and internal consistency reliability of the PHMSE-PL were evaluated, and cognitive interviewing was undertaken. Data were analyzed using confirmatory factor analyses, Cronbach's α, and 95% confidence intervals (CIs). Results: The content validity was assessed by experts and was strengthened through cognitive interviews with women of childbearing age. The PHMSE-PL comprised 34 items across five factors. The construct validity of the PHMSE-PL was supported. Cronbach's α for the total scale was .97 (95% CI=.96-.97). Conclusion: An evaluation of the psychometric properties of the PHMSE-PL scale found it to be a valid and reliable tool for women of childbearing age. The scale appears to be useful for women of childbearing age to self-assess their preventive health management self-efficacy related to premature labor and for health professionals to evaluate and promote women's preventive health management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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