Purpose : The purpose of this study was to identify the association between safety care activity and documentation of nursing records among nurses working in hospitals and to provide basic data for developing hospital policy for the documentation of nursing records. Methods : By using a self-reported questionnaire, data were collected from 212 nurses working in six general hospitals in Jeju province from November 2015. Data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficients, and stepwise multiple regression with the SAS WIN 9.2 program. Results : Safety care activity was positively correlated with the documentation of nursing records (r=.83, p<.001). The documentation of nursing records was significantly predicted by safety care activity, working department, and nursing delivery system, and 70.9% of the variance in the documentation of nursing records was explained (F=172.31, p<.001). Conclusions : In this study, safety care activity was the most influencing factor for the documentation of nursing records. Improving work circumstances and building a system are required for nurses' safety care activity to lead to good documentation of nursing records.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.141-143
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2021
The Activity patterns of animal species are difficult to access and the behavior of freely moving individuals can not be assessed by direct observation. As it has become large challenge to understand the activity pattern of animals such as dogs, and cats etc. One approach for monitoring these behaviors is the continuous collection of data by human observers. Therefore, in this study we assess the activity patterns of dog using the wearable sensors data such as accelerometer and gyroscope. A wearable, sensor -based system is suitable for such ends, and it will be able to monitor the dogs in real-time. The basic purpose of this study was to develop a system that can detect the activities based on the accelerometer and gyroscope signals. Therefore, we purpose a method which is based on the data collected from 10 dogs, including different nine breeds of different sizes and ages, and both genders. We applied six different state-of-the-art classifiers such as Random forests (RF), Support vector machine (SVM), Gradient boosting machine (GBM), XGBoost, k-nearest neighbors (KNN), and Decision tree classifier, respectively. The Random Forest showed a good classification result. We achieved an accuracy 86.73% while the detecting the activity.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.9
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pp.629-642
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2013
Recently, with the advent of smart phones, it brought many changes in lives of modern people. Especially, application utilizing the sensor information of smart phone, which provides the service adapted by user situations, has been emerged. Sensor data of smart phone can be used for recognizing the user situation, Because it is closely related to the behavior and habits of the user. currently, GPS sensor one of mobile sensor has been utilized a lot to recognize basic user activity. But, depending on the user situation, activity recognition system cannot receive GPS signal, and also not collect received data. So utilization is reduced. In this paper, for solving this problem, we suggest a method of user activity recognition that focused on the accelerometer sensor data using smart phone. Accelerometer sensor is stable to collect the data and it's sensitive to user behavior. Finally this paper suggests a noble approach to use state transition diagrams which represent the natural flow of user activity changes for enhancing the accuracy of user activity recognition.
Recent technological advances provide the opportunity to use large amounts of multimedia data from a multitude of sensors with different modalities (e.g., video, text) for the detection and characterization of criminal activity. Their integration can compensate for sensor and modality deficiencies by using data from other available sensors and modalities. However, building such an integrated system at the scale of neighborhood and cities is challenging due to the large amount of data to be considered and the need to ensure a short response time to potential criminal activity. In this paper, we present a system that enables multi-modal data collection at scale and automates the detection of events of interest for the surveillance and reconnaissance of criminal activity. The proposed system showcases novel analytical tools that fuse multimedia data streams to automatically detect and identify specific criminal events and activities. More specifically, the system detects and analyzes series of incidents (an incident is an occurrence or artifact relevant to a criminal activity extracted from a single media stream) in the spatiotemporal domain to extract events (actual instances of criminal events) while cross-referencing multimodal media streams and incidents in time and space to provide a comprehensive view to a human operator while avoiding information overload. We present several case studies that demonstrate how the proposed system can provide law enforcement personnel with forensic and real time tools to identify and track potential criminal activity.
Purpose: This study was conducted in order to examine premenstrual symptoms (PMS) according to physical activity of high school girls. Method: Data were collected from 323 high school girls using structured questionnaires, Menstrual Distress Questionnaire (MDQ) and International Physical Activity Questionnaire (IPAQ). The data were analyzed using descriptive statistics, t-test, and AVOVA. Results: The mean score of PMS was low (2.200.81). Among the subcategories, negative feeling (2.491.26) was the highest. Physical activity levels were coded as inactive, minimal activity and health enhancing physical activity, among which minimal activity (53.0%) was the highest. Significant differences in PMS were observed according to subjective health condition (F=10.83, p<.001), alcohol intake (t=-1.99, p=.048), caffeine intake (F=3.04, p=.029), dietary habit (F=4.78, p=.009), amount of menstruation (F=4.57, p=.011), discomfort in daily life (F=28.94, p<.001), degree of menstrual pain (F=41.23, p<.001), method of menstrual pain relief (F=4.29, p=.015), and family history (F=11.45, p<.001). Significant difference in PMS was observed according to the physical activity level (F=3.12, p=.046), and health enhancing physical activity (2.540.87) was the highest. Conclusion: These findings suggest that PMS intervention programs would be considered factors related to PMS. Conduct of further studies is recommended for evaluation of the relationship between physical activity and PMS.
Objectives: Physical activity provides economic benefits and contributes in improving health and quality of life. Opportunities for physical activity continue to decrease with the increasing prevalence of sedentary lifestyles. In various settings, there have been many efforts to enhance physical activity to prevent chronic disease for people of all ages. This study was performed to define competencies of physical activity specialists in health promotion and compare with those of health education specialists. Methods: The study employed official data and manuals of health promotion programs that have been published and uploaded on public websites. Results: Competencies for physical activity in health promotion included needs assessment, analysis of data and scientific information, planning and evaluation, developing strategies and materials, management, building healthy environment, research. To compare with the competency of health education specialists, competencies of physical activity were almost similar to that except the developing individual-based physical activity program in exercise science. Conclusions: Physical activity programs for health promotion should be planned and implemented throughout various health topics and in coordination with multiple sectors. To increase efficiency of the utilization of human resources in health promotion, health education specialists needs to participate in physical activity programs and would require empowerment in exercise science.
As smart phones with built-in sensors are developed, research on recognition using wearable devices is increasing. Existing papers are mostly limited on research to personal activity recognition. In this paper, we propose a method to recognize conceptual group activity. Before doing recognition, we generate new data based on the analysis of the conceptual group activity in a classroom. The study focuses on three activities in the classroom environment: Taking Lesson, Doing Presentation and Discussing. With the proposed algorithm, the recognition rate is over 96%. Using this method in real time will make it easy to automatically analyze the activity and the purpose of the classrooms. Moreover, it can increase the utilization of the classroom through the data analysis. Further research will focus on group activity recognition in other environments and the design of an group activity recognition system.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.30
no.1
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pp.26-36
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2014
The uncertainty assessment is important to improve the reliability of emission inventory data. The DARS (Data Attribute Rating System) have recommended as the uncertainty assessment technic of emission inventory by U.S. EPA (Environmental Protection Agency) EIIP (Emission Inventory Improvement Program). The DARS score is based on the perceived quality of the emission factor and activity data. Scores are assigned to four attributes; measurement/method, source specificity, spatial congruity and temporal congruity. The resulting emission factor and activity rate scores are combined to arrive at an overall confidence rating for the inventory. So DARS is believed to be a useful tool and may provide more information about inventories than the usual qualitative grading procedures (e.g. A through E). In this study, the uncertainty assessment for 2009 CAPSS (Clean Air Policy Support System) emission inventory is conducted by DARS. According to the result of this uncertainty assessment, the uncertainty for fugitive dust emission data is higher than other sources, the uncertainty of emission factor for surface coating is the highest value, and the uncertainty of activity data for motor cycle is the highest value. Also it is analysed that the improvement of uncertainty for activity data is as much important as the improvement for emission factor to upgrade the reliability of CAPSS emission inventory.
Purpose: In this paper, we provide an illustration of Indonesian youth Social Networking Service (SNS) behavior and its relation to their culinary activity. Specifically, their behavior of culinary activity preferences and also the factors affecting their action of spending their money. Data and methodology: We gathered primary data from stratified random questionnaire survey (406 youth). The gathered data was analyzed using text data mining and statistics using R statistical computing language. Results: 1) We found out why our respondents are interested in following the accounts of SNS food influencers: i.e. visually attracted to the posts, as their reference to find places to dine out, as their reference to try new food menu and to get nostalgic feeling about the food. 2) The respondents decide to actually go to the recommended culinary places because of several factors, specifically, its description (visual and text), location, word of mouth (WoM), the experience of being to that place and price. 3) Important factors affecting culinary spent are income, number of following food influencer account, SNS usage time and their interest when looking at WoM. Conclusions: SNS behavior influences Indonesian youth culinary activity preferences and spent.
The purpose of this study was to compare the muscle activities of Double Legged Jump (DLJ) and Single Legged Jump (SLJ) by the normalization of muscle activity. Eight college students without the lower extremity injuries were selected as subjects for collecting EMG data of vastus medialis and gastrocnemius. The entire section of motion was established as eccentric and concentric contractions, and each of the contractions was divided into three sections with equal timing intervals, which becomes a total of 6 phases. The EMG data of each phase was integrated and normalized. The muscle activities of the vastus medialis for both eccentric and concentric contractions were significantly different between DLJ and SLJ(p<.05). The increase in overall muscle activity of SLJ was 33.6%. Approximately, there was an increase of 25.9% in eccentric contraction and 40% in concentric contraction. Moreover, the data of the muscle activity of gastrocnemius was similar to the data of the muscle activity of vastus medialis. In conclusion, this research suggests muscle activity of a certain motion can be normalized for an analysis of another motion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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