본 조사의 목적은 중소도시의 빌딩 자동제어 분야의 인력 수요와 채용과정 및 훈련기관의 교육 과정을 조사하였다. 본 논문은 전기업체의 인력수요, 채용과정, 훈련소의 교육내용을 조사하였다. 기술인력의 수요와 직업교육의 요구 수준을 파악하였다. 따라서 학생의 취업 향상과 교육 훈련과정개발을 위한 정보를 제공함에 목적이 있다. 인력수요 및 교육수요와 현장 실습생 수요에 대해 분석하였다. 표본추출은 업종별, 규모별 할당표본 추출방법(quota Sampling)을 사용하였다. 조사방법은 전화 및 방문하여 조사하였으며, 자료분석은 엑셀을 이용한 통계 분석을 하였다.
Purpose: We investigated the satisfaction of physical therapy course according to teaching ways after COVID-19. Methods: 336 students in major of physical therapy were recruited in this study. Based on the classification of subjects in the national examination, the questionnaire was divided into 6 subjects in the basic field of physical therapy, 2 subjects in the field of physical therapy diagnostic evaluation, 8 subjects in the field of physical therapy intervention, and 3 subjects in other fields. The Likert scale was used. Results: In the basic field of physical therapy, all subjects were shown the high score of the satisfactory in face-to-face classes except for the public health and medical law compared to the non-face-to-face classes and mixed classes. Regarding the field of physical therapy diagnostic evaluation, the principle of diagnostic evaluation was shown the high score of the satisfactory in face-to-face classes compared to the non-face-to-face classes and mixed classes. In the field of physical therapy intervention, all subjects were shown the high score of the satisfactory in face-to-face classes compared to the non-face-to-face classes and mixed classes. Conclusion: We found that the face-to-face classes in most of subjects was shown the high score of satisfactory. We believed that our results can be used as basic data for physical therapy major learning methods.
Objectives : The purpose of this study is to find the principal of the assignment of Sidong disease and Sosaeng disease(是動病 所生病) into 12 meridians and suggest the author's opinion. Methods : 1. The authors investigated the conception of Sidong disease and Sosaeng disease through several literatures. 2. The authors investigated the line course of 12 meridians(經脈流注) and their Sidong disease and Sosaeng disease. 3. The authors classified Sidong disease and Sosaeng disease following the study by Kim et al. 4. The authors suggested the opinions about the diseases that are difficult to be understood direct relation with the course of meridian. Results : 1. The result of classification of Sidong disease and Sosaeng disease into 5 shows that the percentages were 32.96% for meridian's own disease(本經病), 13.97% for organic own disease(本臟腑病), 12.85% for other organic own disease(他臟腑病), 20.67% for related organic disease(有關器官病), 19.55% for etc.(其他病). 2. Therefore, 19.55% of the whole Sidong disease and Sosaeng disease is that which occurred on the site that is not related directly with the meridian. Conclusions : 1. The exterior and interior relation(表裏關係) and mutual communication between organ and bowel(臟腑相通) are associated with the basic principal of the assignment of Sidong disease and Sosaeng disease that is not related with the course of meridian. 2. The cause of assignment of Sidong disease and Sosaeng disease can be explained according to the profound medical theories.
최근 육·해·공·우주에 이어 제 5전장 영역으로 사이버공간이 인식되면서 본격적으로 사이버공간을 작전 및 임무 영역으로 보는 활동에 관심이 집중되었다. 또한, 21세기는 4세대 전쟁방식으로 사이버공간을 기반으로 하는 사이버작전이 전개되고 있다. 이러한 환경에서 작전 수행은 지휘관의 의사결정에 따라 성공 여부가 판가름 된다. 따라서 이러한 의사결정의 합리성과 객관성을 높이기 위해서 체계적으로 방책(COA, Course Of Action)을 수립하고 선정하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 사이버작전 수행에 필요한 작전요소들을 분류하는 방안을 통하여 방책을 수립하고, 방책의 정량적 평가가 가능하다는 방향성을 제시하고자 한다. 이를 위해 작전 수행의 방책이 되는 사이버 작전요소 조합(COES, Cyber Operational Elements Set)을 구성하고 표적개발 과정에서 식별한 사이버 작전요소를 육하원칙(5W1H Method)을 기준으로 분류하는 방안을 제시한다. 또한 스턱스넷(STUXNET) 공격 사례에서 활용된 사이버 작전요소들을 제시한 분류 방안을 적용하여 사이버 작전요소 조합(COES)을 구성해 공격 방책들을 수립한다. 마지막으로 수립한 방책의 우선순위를 부여하고 최적의 방책 선정을 위해 방책의 정량적 평가를 수행하였다.
Purpose: This study was conducted to develop an integrated undergraduate course including a PBL based on a blended learning strategy, and evaluate learners' responses. Methods: The learning contents of cardiovascular, respiratory, and musculoskeletal medical systems, and nursing diagnoses of 'activity and rest' domain (NANADA's classification II, 2005) were analyzed. Six clinical scenarios with the clients in different life cycles were developed for PBL. Classical lecture and group presentation with on-line self learning were implemented in addition to PBL. The developed course was implemented on 84 junior nursing students in a university for 7 weeks with 5 hours per day, two days per week. Students were asked to complete structured questionnaires including problem solving, critical thinking, and nursing diagnosis differentiation abilities. Results: Learner's evaluation was positive in problem solving skills and in the differentiation ability of nursing diagnoses relevant to an 'activity and rest' functional health pattern. Conclusion: Development and implementation of integrated courses based on a blended learning method need to be continued to enhance students' thinking and self-directed learning abilities. Supporting strategies for individual learners should be added for successful blended learning such as individual on-line feedback and consideration of individual learning outcomes.
초 중등학교의 과학(생물 영역)교과서의 분류 체계를 조사 검토하여 학교 급간별 인지 발달 수준에 맞는 식물 분류 개념 및 체계의 위계성 및 계열성에 대한 방향성을 모색하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 1. 초등학교의 슬기로운 생활과 자연 교과서의 교과 내용은 생물을 식물계와 동물계로 구분하고, 식물을 크기와 사는 장소로 구분하여 학습 내용을 전개하였다. 학생들의 식물 개념은 꽃 위주로 형성되어 있어 꽃이 피는 식물과 꽃이 안 피는 식물로 분류하여 학습 내용을 구성하여야 할 것이다. 2. 중학교 과정은 생물계를 식물계와 동물계의 2계로, 고등학교에서는 식물계, 동물계와 원생생물계의 3계로 구분하나 원핵생물계, 균계, 원생생물계, 식물계, 동물계의 5계로 제시해 주어야 할 것이다. 중등학교의 분류의 개념은 종의 특징을 기술한 각론 위주로 구성되나 전반적인 특징, 분류 기준, 분류방법등 총론 위주로 구성되어야 할 것이다. 고등학교에서는 조류(algae)에 편중되어 있으나 고등식물인 종자식물 위주로 구성되어야 할 것이다.
사용자들의 추천 서비스를 위해 다른 사용자들의 평가값을 이용하여 특정 사용자에게 서비스를 추천해 주는 추천 시스템은 협력적 필터링 방법을 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 추천시스템은 클러스터링 과정에서 이미 분류된 그룹에 특정 사용자가 분류되어 정확히 분류되지 못하고, 사용자들의 평가값 오차가 클 경우 정확하지 못한 결과를 추천할 수 있다. 본 논문에서는 예측 정확도를 높이기 위하여 특정 사용자의 분류 항목을 기준으로 재분류하고, 시간적으로 임계치를 넘어 선 사용자의 평가값을 찾아내어 보정한 후 협력적 필터링에 적용한 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 클러스터링 과정에서 이미 분류된 그룹에 특정 사용자를 분류하는 것이 아니라, 특정 사용자를 기준으로 그룹을 재편성하는 방법을 사용하였다. 또한 평가 정보를 표본 절사평균에서 하위 10%를 절사하여 평가 정보들을 보정하고, 나머지 자료들은 시간에 따른 가중치를 적용하였다. 실험 결과 제안한 방법은 일반적인 협력적 필터링보다 MAE를 사용할 경우 예측 정확도가 14.9% 정도 우수함을 보였다.
All data created in BigData times is included potentially meaning and correlation in data. A variety of data during a day in all society sectors has become created and stored. Research areas in analysis and grasp meaning between data is proceeding briskly. Especially, accuracy of meaning prediction and data imbalance problem between data for analysis is part in course of something important in data analysis field. In this paper, we proposed data prediction model based on data weights and neural network using R for meaning analysis between data. Proposed data prediction model is composed of classification model and analysis model. Classification model is working as weights application of normal distribution and optimum independent variable selection of multiple regression analysis. Analysis model role is increased prediction accuracy of output variable through neural network. Performance evaluation result, we were confirmed superiority of prediction model so that performance of result prediction through primitive data was measured 87.475% by proposed data prediction model.
Clinical experience of 21 patients with infective endocarditis was reviewed. Endocarditis involved the left-sided valve in 16 cases, the right-sided valve in 2, and PDA in the remaining 3 patients. Valve abnormalities included leaflet perforation in 9 patients, chordal rupture in 2,; annular abscess in 6; and aorticoleft atnal perforation in 2. Sixteen patients underwent valve replacement[aortic valve replacement in 7 patients, mitral replacement in 4 and double valve replacement in 5], two had VSD closure with pulmonary valve excision, three had ductus arteriousus closure. The patients were classified into two groups. I ] Healed endocarditis group: including the patients who had completed a planned cou-rseof antibiotic therapy[N=10], II ] Active endocarditis group: patients in which operations were performed prior to completetion of antibiotic treatment course[N=11]. The indications for operation included congestive heart failure, embolism, and persistent sepsis. Organisms were predominantly streptococcus[N=5] and staphylococcus [N=4] followed by candida, moraxella, and E-coli. By NYHA functional classification, all patients were in Class III or IV preoperatively. There was only one operative mortality in patient from group II. All patients substantially, improved postoperatively with NYHA classification in class I or II. This study shows that early surgical intervention in patients with active endocarditis has desirable outcome.
전국 70개 골프 코스의 토양통을 정밀토양토에서 판독하여 토양특성을 해석한 결과, 골프장의 토양통 수는 17개이고 대토양군(구분류)은 6매, 대군(신분류)은 8개였다. 대토양군은 적황색토에 50%의 골프코스가 분포하고 암쇄토에는 44%가 분포되었다. 대군은 Dystrochrepts에 74% Eutrochrepts에 8.6% Hapludults에 7.1%가 분포되었다. 주요 토양통은 오산(27.1%), 삼각(18.6%), 예산(11.4%) 송산(8.6%), 대구(7.1%)의 순이었다. 골프장 토양통 17개의 간략한 설명과 5매 주요 토양통과, 주요 대토양군과 대군에 대한 상세한 설명을 제시하여 골프 코스 관리에 참고토록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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