Investigating the existence of volume-outcome relationships for specific disease groups relates directly to the policy issue of whether, and how, specific inpatient services should be regionalized. This study examined whether medical costs and lengths of stay as outcomes were affected by changes in volume within hospitals. Based on the claims data obtained from National Federation of Medical Associations, each six disease categories from medical and surgical conditions were selected and 29,720 cases from 1,266 hospitals were analyzed. Main findings of the research can be summarized as follows: 1. Analyzing volume and cost per case relationship, tonsillectomy class 1, hernia procedure class 0, appendectomy and cesarean section class 0,1 in surgical conditions showed negative relationship significantly. In cases of medical conditions, costs per case in respiratory neoplasm class 2, COPD class 1, 2, digestive malignancy were also related to volume negtively. 2. Comparing volume with length of stay per case, lens procedure class 0, hernia procedure class 0, appendectomy class 0,1, cesarean section class 1 in surgical conditions showed negative relationships significantly. In medical conditions, volume of respiratory neoplasm class 2, COPD class 1,2, digestive malignancy class 0 were associated with negatively. 3. Within same disease categories, changes in cost and length of stay per case to volume were more remarkable in severe cases. These results suggested a significant inverse relationship between disease cases and cost, length of stay per case as outcome variables.
유즈케이스 다이어그램은 사용자와 시스템간의 상호작용을 정의하는데 사용되어 진다. 소프트웨어 개발에 있어서 사용자의 요구사항을 도출하고 정의하는 것은 가장 중요한 일중에 하나이다. 본 논문에서는 클래스 추출 및 정의를 위하여 계층화 된 유즈케이스 모델링 과정을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 모델링 과정에서는 먼저, 여러 계층에 걸쳐서 유즈케이스 다이어그램을 정의하고 다음단계로서 각 계층별 클래스를 추출하고자 하였다. 즉, 소프트웨어 개발에 있어서의 사용자 요구사항 정의단계에서 도출된 유즈케이스 다이어그램과 클래스 다이어그램들의 상호작용을 비교 검증함으로써 보다 효율적인 객체지향모델링 과정을 수행할 수 있게 된다.
In this study, the application of flipped learning methodology to thermodynamics in mechanical engineering was examined, and how university students view flipped learning and the effects of flipped learning were analyzed. To analyze the effects of flipped learning, pre-class survey, assessment on learning in pre-class, team activities during class, and post-class survey were conducted. The analysis was also conducted on 33 students who took the thermodynamics course in mechanical engineering, and the PARTNER flipped learning model was applied to the class. The results of this study are as follows; In the preliminary survey, the students expected that the flip-learning class with team activities and teaching between team members would be helpful in improving their learning. In addition, students recognized that cooperative learning through a team was helpful for learning. The case reflecting the result of pre-learning evaluation to the subject grades showed higher pre-learning evaluation results than the case not reflecting the result of the pre-learning evaluation to the subject grades, and it was found that the pre-learning evaluation was acting as a factor to promote learning in pre-class. In post-class survey, the satisfaction with the flipped learning class was high, indicating that the effectiveness of the flipped learning class applied to the thermodynamics class was excellent.
Digital transformation is accelerating in all industries due to COVID-19 and rapidly developing ICT technology. In the field of education, teaching methods that combine various IT devices and software technologies are being applied. The education requires a future learning environment using EduTech such as digital learning tools. We perform a case study on the use of digital learning tools for effective class. In this study, digital learning tools were applied to an university class. The class was held in the second semester of 2022 at A university, with 67 students participating. In our case, QuizN, Mentimeter, and Google Forms were applied as digital learning tools. In order to evaluate our case, a survey was conducted using the Google Questionnaire. From the results of the survey evaluation, more than 85% of all survey questions answered that they were satisfied. From it, digital learning tools were shown to be effective in class operation.
현실 세계와 유사한 모델링이 가능한 객체지향 언어인 C++ 프로그래밍 수업을 플립드러닝 학습모형을 도입한 교육과정으로 개발한다면 학생들의 능동적인 문제해결 능력을 배양할 수 있다. 본 교과목 개발사례에서는 플립드러닝 기법을 프로그래밍 수업에 적용하여 학생들의 능동적인 문제해결 능력 향상에 효과가 있었다는 데 그 의의가 있다. 먼저 4차시의 강의를 Pre-Class, In-Class, Post-Class로 나누어 주제에 맞는 수업 목표를 제시하고 팀을 구성하여 토의하는 방식으로 수업을 진행하였다. 강의 마지막에는 사후 설문 조사를 시행하여 학습자들이 효과적으로 학습하였는지 확인하였다.
In this paper, we proposed and analysed two kinds of priority control mechanism to archive the cell loss rate requirement and the delay requirement of each class. The service classes of our concern are the high time priority class(class 1) and the high loss priority class(class 2). Two kinds of priority control mechanism is divided by the method of storing the arriving class 2 cell in buffer on case of buffer full. The first one is the method which discarding the arriving class 2 cell, the second one is the mothod which storing the arriving class 2 cell on behalf of pushing out the class 1 cell in buffer. In the proposed priority schemes, one cell of the class 1 is transmitted whenever the maximum K cells of the class 2 is transmitted on case of transmitting the class 1 cell and the class 2 cell sequentially. In this paper, we analysed the cell loss rate and the mean cell delay for each class of the proposed priority scheme by using the Markov chain. The analytical results show that the characteristic of the mean cell delay becomes better for the class 1 cell and that of the cell loss rate becomes better for the class 2 cell by selecting properly the cell transfer ratio according to the condition of input traffic.
The recent successes of systems like Google, Wikipedia and InnoCentive suggest that the time is now ripe for more such systems. Thus, we want to explore these systems and exploit them from a viewpoint of social psychology prior to technological progress. First of all, we examine the difference between 'wisdom of crowds' and 'crowd psychology'. There are two classes, which are for senior management major students. Conditions of two are same, except a class time. Forty five students in one class are tested for this experiment. They form a group with five people and are divided into 9 groups. In a case of a morning class, peer-to-peer evaluations are given to individuals in a class when a group presentation for a final project is given. On the other hand, in a case of afternoon class, peer-to-peer evaluations are given to each group in a class. The result is quite fruitful. The first is that an expert's evaluation for a project agrees with students, who are beginners in this field in the degree of more than 95%. However, in the case of afternoon class, students' group evaluation turns out to agree with an expert's one less than 53%. Morning class experiment result proves the truth of collective intelligence again. It tunrs out independent and confidential opinions are more cost effective and give right answers to questions than group opinions.
This paper proposes an emotion classifier from EEG signals based on Bayes' theorem and a machine learning using a perceptron convergence algorithm. The emotions are represented on the valence and arousal dimensions. The fast Fourier transform spectrum analysis is used to extract features from the EEG signals. To verify the proposed method, we use an open database for emotion analysis using physiological signal (DEAP) and compare it with C-SVC which is one of the support vector machines. An emotion is defined as two-level class and three-level class in both valence and arousal dimensions. For the two-level class case, the accuracy of the valence and arousal estimation is 67% and 66%, respectively. For the three-level class case, the accuracy is 53% and 51%, respectively. Compared with the best case of the C-SVC, the proposed classifier gave 4% and 8% more accurate estimations of valence and arousal for the two-level class. In estimation of three-level class, the proposed method showed a similar performance to the best case of the C-SVC.
This study dealt with a case study on the application of flipped learning to solid mechanics in college of engineering and analyzed the results of Pre-class survey, In-class activities, and Post-class survey to examine the effects of flipped learning. Total sample size of the analysis was 32 students who applied for solid mechanics in mechanical engineering department, consisting of 23 students in sophomore, five in junior and four in senior. The class was operated in three stages: Pre-class, In-class, and Post-class. The response of the students was observed at each stage of the class. According to the results, flipped learning was effective in learning knowledge of major subjects in engineering, and students actively participated in class activities and conducted smooth discussions with team members. Flipped learning has also improved students' class concentration and academic ability. Most of the students have expressed their intention to take classes or actively recommend other students when the classes are held. Effective classes will require systematic discussion guidance because flipped learning is closely related to discussion activities.
1. The author have had a case of class V and class Ⅲ combined carious lesion extended on to root surface of upper right lateral incisor. 2. The patient was 40 years old female. 3. After routine root canal treatment of the tooth, the gingival flap was made by vertical incision on gingival tissue between distal surface of upper right lateral incisor and mesial surface of upper right canine. 4. Cavity preparation and amalgam filling on the carious lesion were performed and the flap was sutured.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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