This study was started for the purpose of providing the basic data for continous managment of kidney transplantation patients after discharge. This study was conducted on 180 patients who received renal transplants at three hospital( B, M, P) pusan, korea. The data collection was done for june 1, to August 31, 2002. General characteristics, renal transplantaton characteristics, physical characteristics, the level of compliance and the degree of educational demand were done by the number and percentage, the mean, standard deviation. The level of compliance and educational demand followed by the characteristics of general and kidney transplantation were analyzed by t-test and ANOVA. The result were as fallows; 1. Man was higher than woman such as 60.0%, Mean age was 42.5 years old, Average total duration of after operation was 5.5 years. 2. Cases of systolic blood pressure over 140mmHg were 10.0%, cases of diastolic blood pressure over 90mmHg were 22.8% and obesity factor in BMI was 15.6%. The person who daily water intake amount is 5000cc was 0.6%, the case that daily urine output is below 1000cc was 8.9%, and the case that urine output is zero was 0.6%. 3. The mean score of compliance was 77.47 point, The score in medication part was highest such as 4.67 point, that in stress situation was lowest such as 3.50 point. 4. The average score of educational demand was 154.02 point, and physical state part was 4.36 points highest, activation part was 3.48 points lowest. As a role of nurse Confirmation of compliance is very important encourage to make good through regular hospital visitation, point out the noncompliance part and then increase compliance of renal transplantation patient As well there will be maintain the normal kidney function to satisfy educational demand through continous education.
To see how the electricity demand for air-conditioning responds to weather condition and what kind of weather condition works better in forecasting maximum daily electricity demand, four different regression models, which are linear, exponential, power and S-curve, are adopted. The regression outcome turns out that the electricity demand for air-conditioning is inclined to rely on the exponential model. Another major discovery of this study is that the electricity demand for air-conditioning responds more sensitively to the weather condition year after year along with the higher non-air-conditioning electricity demand. In addition, it has also been found that the discomfort index explains the electricity demand for air-conditioning better than the highest temperature.
As the need for eco-friendly transportation increases due to the deepening climate crisis, many local governments in Korea are introducing shared bicycles. Due to anxiety about public transportation after COVID-19, bicycles have firmly established themselves as the axis of daily transportation. The use of shared bicycles is spread, and the demand for bicycles is increasing by rental offices, but there are operational and management difficulties because the demand is managed under a limited budget. And unfortunately, user behavior results in a spatial imbalance of the bike inventory over time. So, in order to easily operate the maintenance of shared bicycles in Seoul, bicycles should be prepared in large quantities at a time of high demand and withdrawn at a low time. Therefore, in this study, by using machine learning, the linear regression algorithm and MS Azure ML are used to predict and analyze when demand is high. As a result of the analysis, the demand for bicycles in 2018 is on the rise compared to 2017, and the demand is lower in winter than in spring, summer, and fall. It can be judged that this linear regression-based prediction can reduce maintenance and management costs in a shared society and increase user convenience. In a further study, we will focus on shared bike routes by using GPS tracking systems. Through the data found, the route used by most people will be analyzed to derive the optimal route when installing a bicycle-only road.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.30
no.3
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pp.95-105
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1988
This study refers to the development of a hydrologic model simulating daily inflow and release rates for irrigation reservoirs. A daily - based model is needed for adequate operation of an irrigation reservoir sufficing the water demand for paddy fields which is closely related to meteorological conditions. And the objective or this study is to develop a Daily Irrigation Reservoir Operation Model(DIROM) combining the inflow and the release models which depicts the daily water level fluctuations of an irrigation reservoir, and to evaluate the applicability of the model. DIROM was applied to four reservoirs and daily water levels were simulated and compared to the observed data. The model behaviour was also compared with that of a ten - day based model, Reservoir Operation Study(ROS) which has been applied for determining the design capacity of reservoirs. Various combinations of measured and simulated inflow and release rates for tested reservoirs were used to define the daily water level fluctuations. Simulated release rates and measured inflow data resulted in larger errors, and simulated inflow and release rates produced the smallest errors in water level comparison. Two resevoir operation models, DIROM and ROS were applied to the same reservoir and the simulation results compared. The computational errors of DIROM ware smaller than those of ROS, and DIROM was more sensitive to meteorological conditions. DIROM demonstrated its potenial applicability in water management and operation.
Objectives: This study aims to determine fostering stress and mental health state that mothers of handicapped children perceive as primary care givers and to analyze their demand for information assistance in order to release their stress so that it can provide materials that contribute to establishment of assistance system for families with handicapped children. Methods: The research subjects were 340 mothers whose children went to a nursery for special children, 3 general nurseries and 6 special schools in Daegu, and the data were collected using structures questionnaires. The survey analyzed mothers' fostering stress, their demand for fostering information assistance, children's daily activity abilities. Component concepts of each scale was validated by adopting confirmatory factor analysis, and factors affecting demand for fostering information assistance were analyzed by adopting covariance structural analysis. Results: Younger mothers tend to have higher demand for information, and mothers with younger children or children with double handicaps also have higher demand. Mothers under 30 have the lowest demand for public health and medical care assistance and for home and community life assistance, while mothers with children with physical handicaps have the highest. The validity of component concepts was verified by categorizing as cognitive structure models fostering stress, information demand, children's daily activity abilities, and their appropriateness was evaluated through confirmatory factor analysis using structural equation modelling. And then, GFI (more than 0.9), CFI (more than 0.9), TLI (more than 0.9) and RMSAE (less than 0.08) were used to evaluate the appropriateness. It was found that all the component concepts are valid, as every item is within appropriate range. The result of analyzing information demand demonstrated that children's handicap levels significantly affect their mothers' mental health, while fostering stress significantly affect mothers' metal health, information demand. As well, it was confirmed that mothers' mental health has a significant effect on information demand. Conclusions: Therefore, to reduce special children's mothers' uncertainty, helplessness and fostering burden, it is necessary to provide them with information on children's challenges, development and fostering and to offer them quality public health, medical care and welfare assistance along with family and local community life assistance.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.595-596
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2015
Growing demand for traditional Korean housing, modernized Korean traditional housing (Hanok) was developed as a way of providing Hanok for the public. However, the standard cost data for Hanok has limitations, as it was developed based on single mock-up project actually constructed and verified by another mock-up Hanok. In order to meet these research objectives, daily report composition which is easy-to-use for on-site workers and managers and also easy-to-accumulate standard cost data was developed first. Secondly, access to the system was made easy through a web server. Finally, an automated calculation formula was inserted to allow the last inputted data to be automatically included for adjustment of standard costs. This system was designed from an industry perspective so that any unspecified and nonprofessional users can easily use. For the users, it has an advantage that on-site workers are provided with a daily report system through web server and also they are able to complete such reports through simple input and output without any additional forms.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.66
no.1
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pp.7-14
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2017
Recently, the power consumption of industrial consumer has increased rapidly, causing problems such as lack of power reserve margin in summer and winter, and therefore there is a growing need for maximum demand power management to consumers. In this paper, we studied small microgrid system consisting of battery ESS and photovoltaic power system, applied to small and medium sized factories to reduce the maximum demand power of daily industrial power load. To verify the validity of the study, we simulated a small microgrid system using Matlab/Simulink software. As a result of applying the simulation to small and medium sized plants that consume a lot of power, it is confirmed that there is a 13% reduction in demand compared to the existing maximum demand power. This result is expected to contribute to the improvement of the power reserve margin.
Recently, technologies for efficient power grid operation have become important due to climate change. For this reason, predicting power demand using deep learning is being considered, and it is necessary to understand the influence of characteristics of each region, industrial structure, and climate. This study analyzed the power demand of New Jersey in US, with a high urbanization rate and a large service industry, and West Virginia in US, a low urbanization rate and a large coal, energy, and chemical industries. Using recurrent neural network algorithm, the power demand from January 2020 to August 2022 was learned, and the daily and weekly power demand was predicted. In addition, the power grid operation based on the power demand forecast was discussed. Unlike previous studies that have focused on the deep learning algorithm itself, this study analyzes the regional power demand characteristics and deep learning algorithm application, and power grid operation strategy.
Natural gas demand for power generation continued to increase until 2013 due to the expansion of large-scale LNG power plants after the black-out of 2011. However, natural gas demand for power generation has decreased sharply due to the increase of nuclear power and coal power generation. But demand for power generation has increased again as energy policies have changed, such as reducing nuclear power and coal power plants, and abnormal high temperatures and cold waves have occurred. If the gas pipeline pressure can be properly maintained by predicting these fluctuations, it can contribute to enhancement of operation efficiency by minimizing the operation time of facilities required for production and supply. In this study, we have developed a regression model with daily power demand and base power generation capacity as explanatory variables considering characteristics by day of week. The model was constructed using data from January 2013 to December 2016, and it was confirmed that the error rate was 4.12% and the error rate in the 90th percentile was below 8.85%.
Demand for electricity is increasing annually. Especially, the daytime demand grawth shows higher than any other time period. So the big difference between maximum and minimum electrical demand becomes another important problem to be solved. The Battery Energy Storage System is chosen as one of the solutions among the sevral methods. The purpose of utilization of Battery Energy Storage System is to improve the daily load factor. Also, Battery Energy Storage System may be used for the load levelling or the load shifting as well as the spinning reserve. Up to now, only the pumped hydro power plant system has been operated on the commercial basis, but this system has so many constraints such as site, environmental effects, construction period, ect. Being considered current electrical power situation the development of electric storage system is in need latly. Among the various electric storage systems, Battery Energy System is chosen with the top priority because it has sevral merits to cover such as the short construction period, the demand site installation, and the food environmental characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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