According to data from the national office of Statistics Korea and Ministry of Health and Welfare, as the elderly population increases, the dementia elderly population continues to increase and its future population growth rate is expected to be even faster. In particular, the Dementia Management Act has been in effect since February 2012, and active efforts has been made for a policy for the dementia management. The purpose of this study is to establish standards on building plans based on the appropriate scale and spatial configuration on facilities planning for the elderly with dementia. Specifically, the basic data were collected with a request for a total of 103 points on the basis of a database of group homes in the survey managed by the Japan Association of Group Homes. Specific information of the research includes the management body of facilities operation, scale of the facilities, number of units and configuration of personal living space, and the collected survey data and drawings were statistically proceed and analyzed using the SPSS WIN 20.0. analysis results are summarized as follows. first, most of the group homes come to the small size of the 1-2 story home ; the approximate number of units is one or two per home, and each unit consists of nine rooms. second, a number of group homes with the building area of $300m^2$ have the U-shaped arrangement which is advantageous in the extension and facilities maintenance. In conclusion, this study is to be the fundamental data for judgments that can be used to establish standards for the facilities for the dementia elderly whose population continues to increase. In addition, further study is necessary to establish suitable design conditions of our country.
Chun, Sa Bin;Park, Jong Chul;Park, Sang Ha;Kim, Jin Soo
한국운동역학회지
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제31권3호
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pp.162-167
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2021
Objective: This study aimed to identify the different wind speed categories and competitive level among windsurfers through GPS variables to provide the useful information on the development of training programs for enhancing windsurfers' performance. Method: Data from 69 female athletes who participated in 27 races during the 2018-2019 windsurfing season were used for the analysis. Average board speed, total race time, total distance, upwind race time, downwind race time, beam reach race time were collected through GPS. Unconfirmed data were excluded along with penalty point data. The wind conditions were classified as light, light to medium, medium, medium to heavy, and heavy wind, the competitive levels were classified as level 1, level 2, and level 3. Results: As for the average board speed, the level 1 or level 2 group showed higher board speed than the level 3 group in all wind conditions except for the light wind. The total race time and upwind race time showed less time in level 1 or level 2 group than level 3 group in all wind conditions. The total distance, downwind race time and beam reach race time showed less distance and time in level1 group than level 3 group under sufficient wind conditions. Conclusion: Our results show that the aerobic capacity to sustain pumping during upwind course in wind conditions below 15 kts effects performance. In wind conditions of 15 kts or more, indicated that the board control for the fast board speed and small distance required during up, down, beam reach courses had an effect on competition performance. This information can be provided to windsurfers and coaching as basic data for training programs to improve performance.
Objectives : Clinical data in traditional medicine, such as Korean medicine, traditional Chinese medicine have a long history of accumulating evidence and these rich data are recorded in classic literature. We have conducted a study of developing an algorithm that support clinical diagnosis with composing both users knowledge and data obtained from literature. In order to define necessary information and required steps in diagnosis procedure, we have established a clinical diagnostic procedure including a step of collecting patients symptoms, a step of determining candidates, a step of diagnostic decisions, a step of deciding of treatment and a step of adjusting medicinal treatment. Methods : Our study have been based on the following premises. 1. Using data obtained from literature contributes to accurate diagnosis 2. Displaying the data before users request contributes to accurate conclusion. Displaying before users request enable users to recognize their overlooking a fact on purpose or not. 3. Checking symptoms that are commonly accompanied with a group of diseases that accompany symptoms appealed by a patient contributes to accurate conclusion. These symptoms are worthy of checking. 4. Comparing more than two candidates contributes to accurate conclusion. Users can compare their accompanied symptoms with patients symptoms and this helps users to make a decision. Results : Based on the above premises, we have developed an literature based algorithm to provide various functions, such as recommending symptoms to check, comparing groups of symptoms, differential diagnosis, recommending medicinal materials to prescribe, and more. Conclusions : By the results of simulation with virtual diagnostic scenario, we concluded this algorithm is useful helping clinician in diagnosis procedure.
The purpose of this study was to investigate the purchasing behavior of adolescent consumer groups divided by their brand orientation. Questionnaires were administered to 507 middle and high school students who resided in Kwang-ju between September 22-27 1997. Data were analyzed by factor analysis cluster analysis ANOVA Duncan-test frequency and {{{{ chi ^2 }}-test. The results were as follows : 1. Adolescent consumers were classified by three groups ; brand attached groups : brand attached group (Group I) brand interest group (Group II) and brand indifference group (Group III) according to their brand orientation. 2. There were significant differences among groups in using information sources : Group II used more sources of information than the other two groups. 3. As evaluating attributes of product Group I considered brand prestige most important Group II considered design fashionablity imfortant orderly and Group III considered pricemost important. 4. Group I patronised expensive brand chain stores Group II patronseied department stores and Group III prefered independently owned cheaper priced retailers. 5. The apparel purchasing price range was higher for Group I and became lower for Group II Group III.
Small group activity in Korea was introduced from the United States as QC circle, ZD group movements and the like, but it has developed into a Korean style from so-called factory saemaul panel activities contributing much to the management of enterprises. Based on human motivation theory, the principles to activate small group activity is suggested on which a new diagnosis of small group activity is proposed here. It is consisted of checklist and radarchart. The factor to activate small group activity have been obtained in terms of multivariate analysis for data from the new diagnosis.
Neural network can be trained to approximate an arbitrary nonlinear function of multivariate data like the mini-mill crown values in Automatic Shape Control. The trained weights of neural network can evaluate or generalize the process data outside the training vectors. Sometimes, the blind modeling of the process data is necessary to compare with the scattered analytical model of mini-mill process in isolated electro-mechanical forms. To come up with a viable model, we propose the blind neural-based range-division domain-clustering piecewise-linear modeling scheme. The basic ideas are: 1) dividing the range of target data, 2) clustering the corresponding input space vectors, 3)training the neural network with clustered prototypes to smooth out the convergence and 4) solving the resulting matrix equations with a pseudo-inverse to alleviate the ill-conditioning problem. The simulation results support the effectiveness of the proposed scheme and it opens a new way to the data analysis technique. By the comparison with the statistical regression, it is evident that the proposed scheme obtains better modeling error uniformity and reduces the magnitudes of errors considerably. Approximatly 10-fold better performance results.
이 논문은 퍼지비선형회귀모형에 대한 것으로서 유전적 알고리즘을 이용한 퍼지회귀분석모형을 제안한다. 유전적 알고리즘이란 좀 더 나은 퍼지회귀분석을 위하여 입력데이터를 분류하는데 사용되어진다. 이 분할에서 각 데이터는 분류된 데이터그룹에 속하는 멤버쉽함수의 값을 가지게 된다. 데이터그룹은 각 변수의 영역을 최적으로 분할함에 따라 몇 개의 퍼지선형회귀모형에서 서로 다른 퍼지파라메타를 가지게 된다. 데이터에 대한 최종 퍼지수를 얻기 위하여 각 데이터그룹의 퍼지출력을 구성한다. 이 방법의 유효성은 사례연구에 의하여 보이고자 한다.
As products have been more complex and customer's demands of personalized products are increasing, manufacturing system has been changed from mass production to mass customization production that makes small quantity but different kinds of product. In addition, it becomes important that manufacturers quickly respond to variable customer's demands and characteristic regulations in each country. Therefore, three prerequisites are essential for manufacturers to response agilely. First, manufacturing data should be monitored in real time, second, information is extracted from the data, and finally, the information is used to make manufacturing strategy. In this paper, the mobile dashboard system is presented. It visualizes manufacturing data on mobile devices, and measures performance of the shop floor through the information. The proposed system is composed of server and client, and is running on the R - the open source software for statistics. Four kinds of template are given for easy visualization through the system.
Power generator is one of the most important component of electricity generation system to convert mechanical energy to electrical energy. I t designed robustly to maintain high system reliability during operation time. But unexpected failure of the power generator could happen and it cause huge amount of economic and social loss. To keep it from unexpected failure, health prognostics should be carried out In this research, We developed a health prognostic method of stator windings in power generator with statistical data analysis and degradation modeling against water absorption. We divided whole 42 windings into two groups, absorption suspected group and normal group. We built a degradation model of absorption suspected winding using Fick's second law to predict upcoming absorption data. Through the analysis of data of normal group, we could figure out the distribution of data of normal windings. After that, we can properly predict absorption data of normal windings. With data prediction of two groups, we derived upcoming Directional Mahalanobis Distance (DMD) of absorption suspected winding and time vs DMD curve. Finally we drew the probability distribution of Remaining Useful Life of absorption suspected windings.
This study was carried out to develop database system using internet fur greenhouse. The database system consisted of group monitor, client monitor. server monitor and DBMS. The results of the study are summarized as follows. 1. The monitoring module, as data collection system for database. could monitor the state of the control device and the greenhouse environment. 2 The group monitor was connected to the house monitors by RS-485 communication method. Data received by the group monitor were sent to the server monitor and then stored in database server by TCP/IP and MIDAS. 3. The data of database consisted of on growing environment. control devices, operation and cultivation data in greenhouse. It was developed using MS-SQL server. 4. Remote monitoring of greenhouse was realized in a client/server environment. The client module. which was named as the client monitor. made requests to access the measurement data of greenhouse through the remote data module of the server monitor in internet environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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