This study aimed to identify the integral factors influencing the attitudes of nursing students toward withdrawal of life-sustaining treatments. Methods: 139 nursing students were selected from the school of nursing of a single university. Questionnaires were used as measurement tools to measure their good death recognition, attitude towards death & towards withdrawal of life-sustaining treatment. The degree of good death recognition, attitude towards death & towards withdrawal of life-sustaining treatment were analyzed using descriptive statistics. Correlation between variables was analyzed using Pearson's correlation coefficient and factors influencing the attitude towards withdrawal of life-sustaining treatment using multiple linear regression. Results: Attitude towards withdrawal of life-sustaining treatment was significantly positively correlated with good death recognition(r=.312, p=.000). As a result of multiple linear regression, good death recognition significantly influenced (β=.312, p=.000), accounting for 8.5% of the variance in attitude towards withdrawal of life-sustaining treatment. Conclusions: The results from this study can be contribute to develop educational programs to foster positive attitudes towards withdrawal of life-sustaining treatment.
For strengthening the national defense, the function of tactical network is essential. tactics and strategies in wartime situations are based on numerous information. Therefore, various reconnaissance devices and resources are used to collect a huge amount of information, and they transmit the information through tactical networks. In tactical networks that which use contention based channel access scheme, high-speed nodes such as recon aircraft may have performance degradation problems due to unnecessary channel occupation. In this paper, we propose a learning-backoff method, which empirically learns the size of the contention window to determine channel access time. The proposed method shows that the network throughput can be increased up to 25% as the number of high-speed mobility nodes are increases.
This study is a descriptive research study to identify the factors that influence the academic self-efficacy, self-resilience, and department satisfaction of nursing college students on subjective happiness. From October 26th to November 2nd, 2020, 131 students from the four-year nursing department were surveyed by convenience sampling. The collected data were analyzed by descriptive statistics, t-test and ANOVA, Scheff'e, Pearson correlation coefficient, and multiple regression analysis using SPSS Statistics 25.0. As a result of the study, subjective happiness was academic self-efficacy (=.26, p=.002), self-resilience (=.32, p<.001), and department satisfaction (=.27, p<.001), 43% explained subjective happiness. In conclusion, the factors that influence the subjective happiness of nursing students were in the order of self-resilience, department satisfaction, and academic self-efficacy. Therefore, it is necessary to develop and apply programs to improve subjective happiness in nursing college students.
The purpose of this study was to identify health literacy among elderly and to investigate the relationships between healthy literacy and health status. A cross-sectional study was conducted with a sample of 158 participants between July and December 2019. The linguistic and functional health literacy (using the KHLAT and NVS) and self-rated physical and mental health were assessed. Above third of elderly have difficulties reading and understanding linguistic and functional health literacy. There were significant differences in health literacy according to residence, spouse, living together, educational level, occupation, monthly income, and number of diagnosed disease. Linguistic and functional health literacy and self-rated physical and mental health are closely related. Sociodemographic and disease related factors such as residence, educational level, monthly income, and multi-morbidity need to be considered when developing educational programs to improve health literacy. It could be possible to promote health status by improving the health literacy through individualized convergent educational program.
In this study, an analytical method was developed for estradiol-17, testosterone, and progesterone, which are growth promoters as veterinary drug residues in animal food. The analytes were separated using liquid chromatography, and was injected into a mass spectrometer through the electrospray ionization(ESI) process and detected in multiple reaction monitoring(MRM) mode. As the method was validated by CODEX CAC/GL 71-2009 guideline, it met the acceptable. The analysis of beef, pork, and chicken distributed in Korea was conducted with an established method to confirm the applicability of the actual sample. It was confirmed that the developed method can be quickly and reliably in the analysis for the growth promoters identified in domestic distributed livestock products. Through subsequent research, a highly utilized analysis method will be completed if the number of growth promoters is expanded based on the method and the simultaneous analytical method is established by including all of it.
The introduction of the communicative approach in the English language education brings in a Korean the English Program in Korea (EPIK), which is a Korean government sponsored program established 1995. by the Korean Ministry of Education improve Korean students' and teachers' communicative competency in English within the public school system in Korea. For this goal, EPIK invites English speakers from 7 major English-speaking countries. However, the effectiveness of this program has been questioned in Korea. Thus, the objective of this paper is to explore the current status, problems, and the directions for the program to be aimed at, and for the effectiveness of EPIK through investigation of the program. Then this paper presents some possible solutions and suggestions including the possibility of VR use in orientation and training programs in order to empower both Korean teachers of English and English native teachers in Korea.
Yang, Eun-Ji;Lee, Sangyup;Nogales, Paul Maldonado;Jeong, Soon-Ki
Journal of Convergence for Information Technology
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v.11
no.2
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pp.117-123
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2021
The effects of electrolyte concentration on the electrochemical properties of Fe4[Fe(CN6)]3(FeHCF) as a novel active material for the electrode of aqueous zinc-ion batteries was investigated. The electrochemical reactions and structural stability of the FeHCF electrode were significantly affected by the electrolyte concentration. In the electrolyte solutions of 1.0-7.0 mol dm-3, the charge-discharge capacities increased with increasing electrolyte concentration, however gradually decreased as the cycle progressed. On the other hand, in the 9.0 mol dm-3 electrolyte solution, the initial capacity was relatively small, however showed good cyclability. Additionally, the FeHCF electrode after five cycles in the former electrolyte solutions, had a change in crystal structure, whereas there was no change in the latter electrolyte solution. This suggests that the performance of the FeHCF electrode is greatly influenced by the hydration structure of zinc ions present in electrolyte solutions.
This study develops an artificial intelligence prediction system for Fine particulate Matter(PM2.5) based on the deep learning algorithm GAN model. The experimental data are closely related to the changes in temperature, humidity, wind speed, and atmospheric pressure generated by the time series axis and the concentration of air pollutants such as SO2, CO, O3, NO2, and PM10. Due to the characteristics of the data, since the concentration at the current time is affected by the concentration at the previous time, a predictive model for recursive supervised learning was applied. For comparative analysis of the accuracy of the existing models, CNN and LSTM, the difference between observation value and prediction value was analyzed and visualized. As a result of performance analysis, it was confirmed that the proposed GAN improved to 15.8%, 10.9%, and 5.5% in the evaluation items RMSE, MAPE, and IOA compared to LSTM, respectively.
There is an increasing interest in manufacturing various electronic devices on a bendable substrate. In this paper, we observed a surface morphology by annealing for 20 minutes at temperatures of 150 ℃, 350 ℃, and 550 ℃, respectively, with samples coated by chromium and aluminum. Data on surfaces are investigated using high-resolution SEM and AFM that can measure roughness up to nm. There is no difference from the sample without heat treatment up to 350 ℃, but the change of crystal grains can be observed at 550 ℃. In the future, for application to the flexible optoelectronic field, additional characteristics such as electrical conductivity and reflectivity will be analyzed and optical devices will be manufactured. In conclusion, we will explore the possibility of applying metal materials to flexible electronic devices.
The current study aimed to find the effects of hair treatment with shea butter on bleached hair and hair protection. The agent for hair treatment with shea butter was developed in different concentration levels (0%,1%,3%,5%) for experimentation. After applying the agent to bleached hair, hair samples were evaluated as follows. Increase in hair thickness was highest in the hair sample that had 5% of shea butter. The amount of amino acids was also highest in the hair sample that contained 5% of shea butter. Comparing the difference of the surface color, hair sample with 5% of shea butter showed low level of L⁎ while the level of a⁎ value that reflects the redness was high and the level of b⁎ value that reflects yellowness was low. Observation through the scanning microscope confirmed the positive effects by showing smoother surfaces in the sample with shea butter than in the bleached hair. This study showed shea butter is considered to be cosmetics to protect damaged hair by bleaching.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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