Purpose: The purpose of this study was to validate the Moral Intelligence Checklist(MIC) of Borba (2001) modified by Kim et al. (2010) for college students majoring in health. Methods: The MIC survey was performed with 348 college students in Gongju, Chungnam. Initial MIC modified by Kim et al. (2010) consists of 7 factors (empathy, self-control, conscience, kindness, fairness, respect and tolerance) and 42 items. Data were analyzed using confirmatory factor analysis. Results: We finally analyzed with 37 items, because 5 items with estimates level below 0.5 were deleted. The Cronbach's ${\alpha}$ of 7 factors were ranged from .780 to .851. Finally, the model fit of GFI(.805), CFI(.864), RMSEA(.033) was satisfied with confirmatory factor analysis using structural equation model. Conclusion: This MIC model is suggested to be used in development of moral intelligence educational programs.
Daniali, Zahra Mohammadi;Sepehri, Mohammad Mehdi;Sobhani, Farzad Movahedi;Heidarzadeh, Mohammad
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제55권1호
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pp.49-59
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2022
Objectives: Access to maternal and neonatal care services (MNCS) is an important goal of health policy in developing countries. In this study, we proposed a 3-level hierarchical location-allocation model to maximize the coverage of MNCS providers in Iran. Methods: First, the necessary criteria for designing an MNCS network were explored. Birth data, including gestational age and birth weight, were collected from the data bank of the Iranian Maternal and Neonatal Network national registry based on 3 service levels (I, II, and III). Vehicular travel times between the points of demand and MNCS providers were considered. Alternative MNCS were mapped in some cities to reduce access difficulties. Results: It was found that 130, 121, and 86 MNCS providers were needed to respond to level I, II, and III demands, respectively, in 373 cities. Service level III was not available in 39 cities within the determined travel time, which led to an increased average travel time of 173 minutes to the nearest MNCS provider. Conclusions: This study revealed inequalities in the distribution of MNCS providers. Management of the distribution of MNCS providers can be used to enhance spatial access to health services and reduce the risk of neonatal mortality and morbidity. This method may provide a sustainable healthcare solution at the policy and decision-making level for regional, or even universal, healthcare networks.
This research has attempted to asses the relationship between trust management, the element of service discretion act, and the quality of the service. The research model and assumption have been set up based on such a theoretical research and the demonstrative analysis of the customer-encountering employees of five-star hotels in Seoul. The results of the study are as follows; First, the rationalization of management can be achieved by improving the service through having a command of trust management as a management strategy. Second, there has been significant differences between variables such as the degree of importance and accomplishment of trust management. And it tells us that it is necessary to improve the range of service discretion acts up to the level where the difference between importance and accomplishment is not in existence. Third, the variable changes according to demographic characteristics show us the necessity of providing individualized education by recognizing the differences among groups. Fourth, the trust management has a considerable effect on the quality of the service, and this indicates that the quality of the service can be improved through expanding the range of service discretion acts of customer-encountering employees.
Due to the development and dissemination of modern technology, anyone can easily communicate using services such as social network service (SNS) through a personal computer (PC) or smartphone. The development of these technologies has caused many beneficial effects. At the same time, bad effects also occurred, one of which was the spam problem. Spam refers to unwanted or rejected information received by unspecified users. The continuous exposure of such information to service users creates inconvenience in the user's use of the service, and if filtering is not performed correctly, the quality of service deteriorates. Recently, spammers are creating more malicious spam by distorting the image of spam text so that optical character recognition (OCR)-based spam filters cannot easily detect it. Fortunately, the level of transformation of image spam circulated on social media is not serious yet. However, in the mail system, spammers (the person who sends spam) showed various modifications to the spam image for neutralizing OCR, and therefore, the same situation can happen with spam images on social media. Spammers have been shown to interfere with OCR reading through geometric transformations such as image distortion, noise addition, and blurring. Various techniques have been studied to filter image spam, but at the same time, methods of interfering with image spam identification using obfuscated images are also continuously developing. In this paper, we propose a deep learning-based spam image detection model to improve the existing OCR-based spam image detection performance and compensate for vulnerabilities. The proposed model extracts text features and image features from the image using four sub-models. First, the OCR-based text model extracts the text-related features, whether the image contains spam words, and the word embedding vector from the input image. Then, the convolution neural network-based image model extracts image obfuscation and image feature vectors from the input image. The extracted feature is determined whether it is a spam image by the final spam image classifier. As a result of evaluating the F1-score of the proposed model, the performance was about 14 points higher than the OCR-based spam image detection performance.
The application of 4PL could allow for the efficiency of many logistics operations to be greatly increased, for costs to be reduced, and for operations to become more responsive to consumer demand. It is also possible that higher services level and lower cost products could become available as a consequence. However, in order to implementing 4PL actually it is very important to be met to fundamental determinants of 4PL such as formation of logistics experts group, providing of total logistics service, capacity of IT, implementation of e-Business model, capacity of logistics consulting, higher logistics service level, logistics cost reduction, re-engineering of logistics process, focus of core competence etc.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권3호
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pp.412-417
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2009
With ubiquitous computing aid, it can improve human being's life quality if all people have more convenient medical service under pervasive computing environment. In this paper, for a pervasive health care application for diabetes patient, we've implemented a health care system, which is composed of three parts. Various sensors monitor both outer and inner environment of human such as temperature, blood pressure, pulse, and glycemic index, etc. These sensors form zigbee-based sensor network. And as a backend, medical information server accumulates sensing data and performs back-end processing. To simply transfer these sensing values to a medical team may be a low level's medical service. So, we've designed a model with context awareness for more improved medical service which is based on ART(adaptive resonance theory) neural network. Our experiments show that a proposed healthcare system can provide improved medical service because it can recognize current context of patient more concretely.
B. cereus-produced cereulide as an emetic toxin is commonly isolated in starch-based cooked foods. This study examined the prevalence of B. cereus from ready-to-eat foods in markets by polymerase chain reaction analysis and determined the relationship between the level of B. cereus and the quantity of cereulide in the sample after different storage times and temperatures. The prevalence of general B. cereus in 43 starch foods was 32.6%, and the level of B. cereus ranged from 0.5 to 1.95 log cfu/g, meeting the Korea Food Code Specifications of 3 log CFU/g of B. cereus. No samples revealed emetic B. cereus. Fried rice samples were inoculated with a cereulide-producing reference strain, B. cereus NCCP 14796, to determine the level of B. cereus and the quantity of cereulide in the samples after storage for 0, 4, 6, 8, 20, 24, 30, 48, 72, and 96 h at 7, 25, 35, and 57℃. The average levels of B. cereus at 7, 25, 35, and 57℃ were 4.38, 7.31, 7.88, and 3.82 log cfu/g, and the levels of cereulide were 150.41, 1680.70, 2652.65, and 77.83 ㎍/mL, respectively, showing a significant difference according to the incubation time (P<0.05) and temperature (P<0.001).
본 논문에서는 송신자와 수신자가 각자의 이익을 위해 메시지의 전송 사실을 부인하는 것을 방지하는 발신처 부인방지와 수신처 부인방지 서비스를 제공하고 통신망에서 오류에 의한 전송 실패와 수신자의 파일 수신 사실의 부인을 방지해 는 전송 부인방지 서비스를 제공하는 FTP 모델을 설계한다. 설계된 FTP 모델은 GSS-API를 사용하여 소스 수준에서 호환성을 갖도록 안전성 서비스에 대해 일관된 인터페이스를 제공하고, 응용 클라이언트와 응용 서버간의 안전한 문맥을 확립하기 위해 세션 키를 사용하여 효율적인 키 사용으로 공개키 시스템에서의 오버헤드를 최소화하였다.
유헬스케어 서비스의 급속한 발전과 보급에 힘입어 유헬스케어 서비스 기술은 많은 변화가 이루어지고 있다. 그러나 유헬스케어 서비스는 보안상의 문제로 인하여 사용자의 민감한 의료정보가 제3자에게 유출되고 사용자의 프라이버시가 사용자의 동의없이 침해되는 문제가 발생되고 있다. 본 논문에서는 유헬스케어 환경에서 사용되고 있는 환자의 프라이버시 정보에 안전하게 접근하기 위해서 병원관계자의 권한 및 접근 레벨에 따라 환자의 생체정보를 분산 접근하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 환자의 생체정보의 접근을 제어하는 동시에 타임스탬프를 통해 DoS 공격 예방과 최신성을 유지한다. 또한, 제안 모델은 병원관계자를 중앙에서 서버가 통합 관리하는 동시에 병원마다 병원관계자의 권한 및 레벨에 따라 접근을 제어하기 때문에 환자의 프라이버시 침해 및 의료정보 유출을 예방한다.
The objective of this study was to analyze data from the planned national serological monitoring program for Aujeszky's disease (AD) using a simulation model to evaluate probable outcomes expected in the sample derived from the simulated herds at predefined within-herd prevalence and herd prevalence. Additionally, prevalence at animal- and herd-level estimated by the stochastic simulation model based on the distributions of the proportion of infected herds and test-positive animals was compared with those of data from a national serological survey in 2006, in which 106,762 fattening pigs from 5,325 herds were tested for AD using a commercial ELISA kit. A fixed value of 95% was used for test sensitivity, and the specificity was modeled with a minimum, most likely and maximum of 95, 97 and 99%, respectively. The within-herd prevalence and herd prevalence was modeled using Pert and Triang distributions, respectively with a minimum, most likely and maximum point values. In all calculations, population size of 1,000 was used due to lack of representative information. The mean number of infected herds and true test-positives was estimated to be 27 herds (median = 25; 95% percentile 44) and 214 pigs (median = 196; 95% percentile 423), respectively. When testing 20 pigs (mean of 2006 survey) in each herd, there was a 3.3% probability that the potential for false-positive reactions due to less than 100% specificity of the ELISA test would be detected. It was found that the model showed prevalence of 0.21% (99% percentile 0.50%) and 0.5% (99% percentile 0.99%) at animal- and herd-level, respectively. These rates were much similar to data from the 2006 survey (0.62% versus 0.83%). The overall mean herd-level sensitivity of the 2006 survey for fattening pigs was 99.9%, with only a 0.2% probability of failing to detect at least one infected herd.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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