Purpose: The purpose of this study was to determine learning styles and preferred learning methods of clinical nurses. Method: Data were collected from 735 nurses at one university hospital in Seoul. Learning style inventory, a self-report questionnaire was completed by the subjects. Result: Learning styles of nurses were accommodator 35.9%, diverger 30.4%, converger 18.2%, assimilator 15.5%. Learning styles varied significantly with clinical practice area and academic background. Furthermore, RO(reflective observation) learning mode varied significantly according to the clinical practice area. AC(abstractive conceptualization) learning mode varied significantly with job position. AC and AE(active experimentation) learning modes varied significantly according to the academic background and preferred learning method. Preferred learning methods were lecture 24.8%, clinical practice 23.1%, self-directed learning 21.5%, audiovisual education 16.7%, and group discussion 13.9%. Preferred learning methods varied significantly with learning styles and career. Lecture was preferred in diverger and self-directed learning was preferred in assimilator. Clinical practice was preferred in accommodator and converger. Conclusions: This study suggested that clinical education should be applied to nurses after examining learning styles and preferred learning methods. In conclusion, to identify the nurses' learning styles could be helpful for developing the effective educational skill.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제14권4호
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pp.187-192
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2013
Because of the importance of small target detection in infrared images, many studies have been carried out in this area. Using a Kalman filter and mean shift algorithm, this study proposes an algorithm to track multiple small moving targets even in cases of target disappearance and appearance in serial infrared images in an environment with many noises. Difference images, which highlight the background images estimated with a background estimation filter from the original images, have a relatively very bright value, which becomes a candidate target area. Multiple target tracking consists of a Kalman filter section (target position prediction) and candidate target classification section (target selection). The system removes error detection from the detection results of candidate targets in still images and associates targets in serial images. The final target detection locations were revised with the mean shift algorithm to have comparatively low tracking location errors and allow for continuous tracking with standard model updating. In the experiment with actual marine infrared serial images, the proposed system was compared with the Kalman filter method and mean shift algorithm. As a result, the proposed system recorded the lowest tracking location errors and ensured stable tracking with no tracking location diffusion.
본 논문에서는 고화질 IP 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 실시간으로 화염을 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 먼저 FFmpeg 라이브러리를 이용하여 비디오 파일을 오픈하는 것처럼 IP 카메라로부터 전송되는 RTSP 스트림을 직접 오픈한다. 두 번째는 입력영상으로부터 혼합 가우시안 모델을 이용하여 배경영상을 추출한다. 그 다음에는 입력 영상과 배경영상간의 차신호로부터 전경영상을 구한다. 분리된 전경영상은 수학적 모폴로지 연산을 거쳐 후보영역으로 간주한다. 후보영역의 색정보와 화염의 동적 특성을 분석하여 최종적으로 화염을 검출한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 화염을 검출하는 데 효과적인 것을 보인다.
웨이브렛 변환에 근거하여 디지털영상으로부터 문자를 처리하는 새로운 접근법을 제시한다. 대상은 각필(刻筆)문자 영상이다. 각필문자에는 형성된 결상에 유사성이 존속하며 배경부분과 함께 서로 다른 준위의 다해상도 특성들로 분해된다는 점을 착안하였다. 우선 Daubechies 웨이브렛을 적용하여 영상을 부대역들로 분해한다. 저주파 부대역은 분할처리와 FCM근거 퍼지 군집분리 및 면적기반 영역처리기법을 적용하여 문자특성을 추출한다. 고주파 부대역들에는 이동창을 설정하고, 이동창의 국부 에너지를 추정하여 고주파 특성들을 활성화한다. 이들 특성들은 조합되어 역웨이브렛 과정을 통해 본래 영상 상태로 복원되고 배경부분이 배제된 문자를 추출한다. 실험 결과는 제안된 기법의 효과를 보이고 있다.
Background: The appropriate use of drugs is very important for a healthy life, as appropriate medication must be taken correctly for successful treatment of a disease. The purpose of this study was to investigate the self-efficacy between health status and drug abuse behavior. Methods: The subjects of this study were selected from 15 workshops located in Seoul, Incheon, Daejeon, and Chungnam, and, convenience sampling was conducted for each employee between September, 2017 and October 2017. A total of 204 questionnaires were analyzed. The questions evaluated health status, self-efficacy, drug abuse behavior, and general characteristics. Results: First, there was no difference in health status according to the general characteristics of the subjects. The self-efficacy varied according to gender, educational background, and monthly income, but not by marital status and residence area. In addition, drug abuse behaviors differed according to gender, residence area, and monthly income, but not by marital status and education level. Second, drug abuse behavior negatively correlated with health status and self-efficacy. Third, regression analysis showed that the self-efficacy between the health status and drug abuse behavior had a partially mediating effect. Conclusion: In patients with poor health status, it is necessary to increase their self-efficacy to reduce reduce drug abuse. Therefore, regular education programs targeting efficacy and drug knowledge are required in the community.
This paper presents an examination of the spatial integration method for extracting the RCS of a trihedral corner reflector from SAR images for SAR external calibration. An exact external radiometric calibration technique is required for extracting an exact calibration constant. Therefore, we examine the accuracy of the spatial integration method, which is commonly used for the SAR external radiometric calibration. At first, an SAR image for a trihedral corner reflector is simulated with a high-resolution SAR impulse response with a known theoretical RCS of the reflector, and a background clutter image for the high resolution SAR system is also generated. Then, a SAR image in a high resolution is generated for a trihedral comer reflector located on a background clutter by superposition of the two SAR images. The radar cross section of a trihedral corner reflector in the SAR image is retrieved by integrating the radar signals of the pixels adjacent to the reflector for various size of the integration area. By comparison of the measured RCS by the integration method and the theoretical RCS of the reflector, the effect of the size of the integration area on the extraction of the calibration constant is examined.
공공장소에서의 유기물은 의도적 공공테러를 목적으로 폭발물이나 화학물질 등을 포함할 수 있기 때문에 일단 가능한 위험물로 반드시 다루어져야 한다. 공항이나 기차역과 같은 대형 공공장소에서는 전체 영역을 감시하는 모든 모니터를 점검할 보안 인력을 유지하는데 있어서 비용적 측면의 한계가 있게 마련이다. 이것이 비전 기술에 기반한 위험 유기물의 자동 검사 시스템을 개발하여야 하는 기본적 동기이다. 이 연구에서는 잘 알려진 DBE 기법을 적용하여 배경 이미지를 안정적으로 추출하는 것을 보이며, HOG 알고리즘을 적용하여 물체 분류에 있어서 사람과 물건을 구분하는 기능을 구현하였다. 제안된 시스템의 유효성을 보이기 위하여 감시 지역의 한 실내 환경에 대해 금지구역 침범을 탐지하고 유기물에 대한 경보를 발생하는 실험을 수행하였다.
In this paper, we studied about the extraction of the parameter and implementation of speechreading system to recognize the Korean 8 vowel. Face features are detected by amplifying, reducing the image value and making a comparison between the image value which is represented for various value in various color space. The eyes position, the nose position, the inner boundary of lip, the outer boundary of upper lip and the outer line of the tooth is found to the feature and using the analysis the area of inner lip, the hight and width of inner lip, the outer line length of the tooth rate about a inner mouth area and the distance between the nose and outer boundary of upper lip are used for the parameter. 2400 data are gathered and analyzed. Based on this analysis, the neural net is constructed and the recognition experiments are performed. In the experiment, 5 normal persons were sampled. The observational error between samples was corrected using normalization method. The experiment show very encouraging result about the usefulness of the parameter.
굴뚝연기의 혼탁도 측정하는 DOM(: Digital Optical Method)은 쉽게 구할 수 있는 저렴한 비용의 디지털 카메라를 이용해 측정하고자하는 구역과 그 대조 구역을 설정하여 혼탁도를 계산하는 방법이다. 그러나 흐린 하늘에서는 구름과 백색 굴뚝연기가 구분되지 않아 측정이 어려운 문제점 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 배경하늘을 주기적으로 디지털 카메라로 촬영하고 유형을 분류하여 대표할 수 있는 배경하늘 유형 모델을 개발한다. 또한 개발된 배경하늘 유형 모델을 기반으로 백연 이미지 보정을 최적화하기 위한 필터를 개발하고 실험을 통하여 우수성을 입증한다.
Monitoring of climate change and atmospheric environment by satellite measurements has been increased in recent years. In this study, nitrogen dioxide ($NO_2$) measurements from Ozone Monitoring Instrument (OMI) were compared with surface measurements over the Korean peninsula. $NO_2$ from OMI measurements showed high values and also showed seasonal variations such as high concentration in winter and low in summer over metropolitan areas while $NO_2$ concentration at national background station was low and did not clearly show seasonal variations. Surface measurements showed similar temporal and spatial variations to those of satellite measurement. The comparison between satellite measurements and surface measurements showed that the correlation between them was higher in urban area (r=0.64 at Seoul and r=0.63 at Daegu) than in national background stations (r=0.37 at Jeju) because the concentration in urban area was relatively high so that the variation of $NO_2$ concentration could be detected better than at national background stations by satellite. Satellite can effectively measure the emission and transport of pollutants with no limitations in spatial coverage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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