Purpose: A descriptive survey was used in this study to identify the relationship between nurses' critical thinking disposition, self-directed learning readiness and professional nursing competency and to examine factors that influence professional nursing competency. Methods: The data were collected from 188 nurses and analyzed using t-test, ANOVA, $Scheff{\acute{e}}$' test, Pearson correlation, and stepwise multiple regression analysis with the SPSS/WIN 20.0 PC program. Results: Professional nursing competency was found to have significant pure correlations with critical thinking disposition (r=.59, p<.001), and self-directed learning readiness (r=.54, p<.001). The most influential factor influencing nurses' professional nursing competency was critical thinking disposition, followed by self-directed learning readiness (${\beta}=.25$, p=.003), work department (${\beta}=.19$, p=.001), total clinical career (${\beta}=.19$, p=.003), and position (${\beta}=.12$, p=.040), and these factors explained 43.8% of the variance in professional nursing competency. Conclusion: The findings indicate the necessity of developing and applying strategies and educational programs to enhance individual nurse's critical thinking disposition and self-directed learning readiness. Furthermore, exploration is needed on ways to enhance professional nursing competency.
다양한 분야의 시스템들은 시스템 오류에 인한 피해의 최소화를 목적으로 안전필수 특성을 가지도록 요구된다. 본 논문에서, 안전필수 시스템으로 많이 연구되는 사이버물리시스템이 그 특성을 가지기위해 고려해야하는 이슈와 주요 요소인 시간을 기반으로 모델 지향 아키텍처에 대하여 논의한다. 메타모델링 접근 방식으로 마감시간, 전환상태와 기준치에 연결하여 시간 기반 아키텍처를 제시하고, 이를 모델지향 아키텍처를 이용하여 설계한다. 메타모델로부터 생성된 안전처리 모델과 함께 오류처리 컴포넌트를 사용하여 사이버 물리 시스템 및 시간기반 도메인에 적용 가능한 안전필수 아키텍처를 제시한다. 그리고 안전필수 시스템 설계 시 기본적 안전처리 상태, 다중적 상태, 복합적 상태를 통하여 세부적인 모델과 그 사례를 나타내었다.
This study aimed to predict the pitting corrosion characteristics of AL-6XN super-austenitic steel using multiple linear regression. The variables used in the model are degree of sensitization, temperature, and pH. Experiments were designed and cyclic polarization curve tests were conducted accordingly. The data obtained from the cyclic polarization curve tests were used as training data for the multiple linear regression model. The significance of each factor in the response (critical pitting potential, repassivation potential) was analyzed. The multiple linear regression model was validated using experimental conditions that were not included in the training data. As a result, the degree of sensitization showed a greater effect than the other variables. Multiple linear regression showed poor performance for prediction of repassivation potential. On the other hand, the model showed a considerable degree of predictive performance for critical pitting potential. The coefficient of determination (R2) was 0.7745. The possibility for pitting potential prediction was confirmed using multiple linear regression.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제7권1호
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pp.64-78
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1983
In nucleate boiling, bubbles are created by the expansion of entrapped gas or vapor at small cavities in the surface of heat transfer. Namely, surface roughness is the important factor of heat transfer. This paper deals with the characteristics of boiling curve according to surface roughness. Freon-113 is used as the experimental fluid. The results are as follows; 1. In the case of the same as "q=C$\Delta$T$^{n}$ ", the lower numberical index "n", the larger heat transfer coefficient and the lower wall superheat "$\Delta$T" is obtained for the rougher surface. 2. In the working of every kind of heat transfer sruface with boiling, improvement of capabilities of heat transfer can be devised by adding suitable roughness on the heat transfer surface. 3. When the metal nets of moderate mesh number are established, the capabilities of heat transfer can be improved in evaporation of liquid in vessels. But in the case that the sucession of bubbles in checked by using the nets which are too tight, the generation of bubbles union decreases critical heat flux. decreases critical heat flux.
Wang, Kai;Li, Chun-Yen;Uesugi, Kotaro;Erkan, Nejdet;Okamoto, Koji
Nuclear Engineering and Technology
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제53권9호
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pp.2839-2846
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2021
In this study, experiments of downward-facing flow boiling were conducted to investigate material effects on CHF. Experiments were conducted using aluminum, copper, and carbon steel. It was found that different materials had different CHFs. Aluminum has the biggest CHF while copper has the lowest CHF for each mass flux. After experiment, surface wettability increased and surface became rougher, which was probably due to the oxidation process during nucleate boiling. The CHF difference is likely to be related to the surface wettability, roughness and thermal effusivity, which influences the bubble behavior and in turn affects CHF. Further studies are needed to determine which factor is dominant.
This paper presents an application of Kohonen neural networks to assess the dynamic security of power systems. The dynamic security assessment(DSA) is an important factor in power system operation, but conventional techniques have not achieved the desired speed and accuracy. The critical clearing time(CCT) is an attribute which provides significant information about the quality of the post-fault system behaviour. The function of Kohonen networks is a mapping of the pre-fault system conditions into the neurons based on the CCTs. The power flow on each line is used as the input data, and an activated output neuron has information of the CCT of each contingency. The trajectory of the activated neurons during load changes can be used in on-line DSA efficiently. The applicability of the proposed method is demonstrated using a 9-bus example.
Beyond SERVQUAL-based service quality research, we develop a measurement model of public service quality that would provide researchers and practitioners in the public sector with a foundation for systematic investigation and implementation. Firstly, we explore the attributes of public service quality that lead to customer satisfaction by using the critical incident technique (CIT). We identified four dimensions of public service qualities. We also found that the critical attributes of service quality differ according to the types of customers. Secondly, to achieve a high degree of empirical confidence, we conduct statistical tests and analyses on the classification scheme and on the attributes of service quality that we derived from the CIT analysis. Through these analyses, we could remove the redundancy among attributes and group the attributes into new constructs, which are mutually exclusive and exhaustive; we built a more sophisticated measurement model of service quality.
The cure behaviors, dielectric characteristics and fracture toughness of diglycidylether of bisphenol-A (DGEBA)/poly(ethylene terephthalate) (PET) blend system were investigated. The degree of conversion for the DGEBA/PET blend system was measured using Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy. The cure kinetics were investigated by measuring the cure activation energies ($E_a$) with dynamic differential scanning calorimetry (DSC). The dielectric characteristic was examined by dielectric analysis (DEA). The mechanical properties were investigated by measuring the critical stress intensity factor ($K_{IC}$), critical strain energy release rate ($G_{IC}$), and impact strength test. As a result, DGEBAIPET was successfully blended. The Ea of the blend system was increased with increasing PET content to a maximum at 10 phr PET. The dielectric constant was decreased with increasing PET content. The mechanical properties of the blend system were also superior to those of the neat DGEBA. These results were attributed to the increased cross-linking density of the blend system, resulting from the interaction between the epoxy group of DGEBA and the carboxyl group of PET.
The container port industry has been variously studied by many researchers, because the contemporary container transportation and container port industries play a pivotal role in globalization of the world economy. For container terminals, the productivity, affected by many factors, is an important target in measuring container terminal performance. Under this background, finding the critical factors affecting the productivity is necessary. Regression analysis can be used to identify which independent variables are related to the dependent variable, and explore the relationships of them. The aim of paper is to evaluate the factors affecting the productivity of Chinese major terminals by using a regression statistical analysis modeling approach, which is to establish the variable preprocessing model (VPM) and regression analysis model (RAM), by means of collecting the major Chinese container terminals data in the year of 2008.
This study presents algorithms for determining the fuzzy critical loads of planar steel frame structures with fixity factors of beam - column and column - base connections are modeled as triangular fuzzy numbers. The finite element method with linear elastic semi-rigid connection and Response Surface Method (RSM) in mathematical statistic are applied for problems with symmetric triangular fuzzy numbers. The ${\alpha}$ - level optimization using the Differential Evolution (DE) involving integrated finite element modeling is proposed to apply for problems with any triangular fuzzy numbers. The advantage of the proposed methodologies is demonstrated through some example problems relating to for the twenty - story, four - bay planar steel frames.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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