The purpose of this study is to give practical information about eyesight care-preventing refractive error and actual conditions of wearing glasses(or contact lenses) to help school health education, For this study, 1,216 freshmen were sampled from liberal and vocational high schools in Seoul and the survey was successfully accomplished. Following are the major findings results of this study: 1. The percentage of the freshmen wearing glasses in girls high school were 57.5 percent in liberal high school and 41.7 percent in vocational high school. 2. The percentage of both the students and parents wearing glasses were 49.9 percent in liberal high school and 33.8 percent in vocational high school. 3. From the survey, the majority of the students began to wear glasses during their middle school years. The percentages were 46.6 percent in liberal high school and 62.1 percent in vocational high school. 4. The percentage of the students who got their glasses prescribed from an ophthalmic clinic were 60.6 percent in liberal high school, 31.5 percent in vocational high school and the rest got their glasses from the optician.. 5. The percentage of the students wearing glasses who didn't have optometry check-up for 6 months were 57.2 percent in liberal high school and 38.4 percent in vocational high school. The percentage of the students not wearing glasses in the same situation were 61.9 percent in liberal high school and 41.5 percent in vocational high school. 6. The percentage of the students who believe that the health education in school is necessary for the prevention of amblyopia were 79.2 percent of strdents attending in liberal high school, 82.9 percent in vocational high school, 81.5 percent of students wearing glasses and 80.8 percent of students not wearing glasses.
This study investigated final consonant error characteristics at word-medial position in children with functional articulation disorder. Data was collected from 11 children with functional articulation and 11 normal children, ages 4 to 5. The speech samples were collected from a naming test. Seventy-five words with every possible bi-consonants matrix at the word-medial position were used. The results of this study were as follows : First, percentage of correct word-medial final consonants of functional articulation disorder was lower than normal children. Second, there were significant differences between two groups in omission, substitution and assimilation error. Children with functional articulation disorder showed a high frequency of omission and regressive assimilation error, especially alveolarization in regressive assimilation error most. However, normal children showed a high frequency of regressive assimilation error, especially bilabialization in regressive assimilation error most. Finally, the results of error analysis according to articulation manner, articulation place and phonation type of consonants of initial consonant at word-medial, both functional articulation disorder and normal children showed a high error rate in stop sound-stop sound condition. The error rate of final consonant at word-medial position was high when initial consonant at word-medial position was alveolar sound and alveopalatal sound. Futhermore, when initial sounds were fortis and aspirated sounds, more errors occurred than linis sound was initial sound. The results of this study provided practical error characteristics of final consonant at word-medial position in children with speech sound disorder.
유비쿼터스 환경을 기반으로 하여 돌발상황 발생 시 신뢰성 있는 통행시간 예측을 위해 새로운 개념의 노드-링크 설정 기법을 활용한 대표통행시간 산출기법을 연구하였다. 본 연구에서 제시한 방법론은 교통류의 특성에 따라 링크를 구분하여 개별적인 통행시간을 산출하는 기법이며, 개별차량의 특성을 반영하기 위해 일정 속도단위로 차량분류군을 구분하여 통행시간을 산출하는 방법을 제시하였다. 사고영향권과 사고영향권 상류부, 사고영향권 하류부를 독립적인 링크로 설정 하였으며, 돌발상황 발생 시 나타나는 차로별 통행시간의 특성을 반영하기 위해 통행시간 제공 방법을 차로별로 독립적인 통행시간 제공으로 설정하고, 차로별 통행시간을 산출하였다. 제안된 방법론의 정확도를 MAPE (Mean Absolute Percentage Error)를 이용하여 평가하였고, 프로브차량비율(Percentage of Probe Vehicles: PPV)에 따른 정확도의 변화를 분석하였다. 분석 결과 PPV가 20%이상 확보될 경우 오차율 10% 미만의 정확도를 가지는 것으로 분석되었다. 본 연구는 도래하는 유비쿼터스 교통환경에서 보다 신뢰성 있고, 실시간성 있는 교통정보 생성에 도움이 될 것으로 판단된다.
In this study, to select the incoming solar radiation equation which is most suitable for the estimation of Penman evaporation, 12 incoming solar radiation equations were selected. The Penman evaporation rates were estimated using 12 selected incoming solar radiation equations, and the estimated Penman evaporation rates were compared with measured pan evaporation rates. The monthly average daily meteorological data measured from 17 meteorological stations (춘천, 강능, 서울, 인천, 수원, 서산, 청주, 대전, 추풍령, 포항, 대구, 전주, 광주, 부산, 목포, 제주, 진주) were used for this study. To evaluate the reliability of estimated evaporation rates, mean absolute bias error(MABE), root mean square error(RMSE), mean percentage error(MPE) and Nash-Sutcliffe equation were applied. The study results indicate that to estimate pan evaporation using Penman evaporation equation, incoming solar radiation equation using meteorological data such as precipitation, minimum air temperature, sunshine duration, possible duration of sunshine, and extraterrestrial radiation are most suitable for 11 study stations out of 17 study stations.
Generally, cutting force models use a sin function method to calculate chip thickness. In slot end milling, the error from a sin function method is much bigger than other machining because a tool rotation angle in cutting is much larger. Thus in this paper, a new method to calculate chip thickness was suggested and evaluated. In a new method, tool position data according to tool rotation are checked and stored so that it is possible correct chip thickness is calculated. Cutting force waveforms simulated from a sin function method and a new method and measured waveforms from experiments were compared and error percentages were obtained. Finally, a new method had good results for simulating cutting force in slot end milling.
전력수급의 정확한 예측은 국민들의 일상적 생활 유지, 산업활동, 그리고 국가경영을 위하여 매우 중요하다. 본 연구에서는 시계열모형화에 의해 전력판매량을 예측한다. 실제 자료분석을 통하여 입력시계열로서 냉난방도일과 개입변수로 펄스함수를 사용한 전이함수모형이 다른 시계열모형에 비해서 제곱근평균제곱오차 및 평균절대오차의 의미에서 더 우수하였다.
In this study, the artificial neural network (ANN) method was used for estimating the monthly mean wind speed of Sivas, in the central part of Turkey. Eighteen years of wind speed data obtained from nine measurement stations during the period of 2000-2017 at 10 m height was used for ANN analysis. It was found that mean absolute percentage error (MAPE) ranged from 3.928 to 6.662, mean bias error (MBE) ranged from -0.089 to -0.003, while root mean square error (RMSE) ranged from 0.050 to 0.157 and R2 ranged from 0.86 to 0.966. ANN models provide a good approximation of the wind speed for all measurement stations, however, a tendency to underestimate is also obvious.
There are several methods of peak-shaving, which reduces grid power demand, electricity bought from electricity utility, through lowering "demand spike" during On-Peak period. An optimization method using linear programming is proposed, which can be used to perform peak-shaving of grid power demand for grid-connected PV+ system. Proposed peak shaving method is based on the forecast data for electricity load and photovoltaic power generation. Results from proposed method are compared with those from On-Off and Real Time methods which do not need forecast data. The results also compared to those from ideal case, an optimization method which use measured data for forecast data, that is, error-free forecast data. To see the effects of forecast error 36 error scenarios are developed, which consider error types of forecast, nMAE (normalizes Mean Absolute Error) for photovoltaic power forecast and MAPE (Mean Absolute Percentage Error) for load demand forecast. And the effects of forecast error are investigated including critical error scenarios which provide worse results compared to those of other scenarios. It is shown that proposed peak shaving method are much better than On-Off and Real Time methods under almost all the scenario of forecast error. And it is also shown that the results from our method are not so bad compared to the ideal case using error-free forecast.
Purpose: The purpose of this study was to identify the relationship between nursing error experience, coping behavior and job stress in operating room. Methods: A descriptive research design was used in this study. The participants were 228 operating room nurses in G city who surveyed between October 25 and November 25, 2017 using self-report questionnaires. The data were analyzed using IBM SPSS/WIN 24.0/AMOS WIN 24.0 Program, which determined frequency, percentage, mean, standard deviation, Pearson correlation coefficient, and structural equation model. Results: There were significant positive correlations between six sub-categories of nursing errors and job stress. We found negative correlations between coping behavior and job stress. There was a mediating effect of active coping between knowledge of nursing error and job stress. We found passive coping between inspection & monitoring related error and job stress. Conclusion: Study findings suggest that adequate education and the improvement in hospital environment and system should be required to reduce the nurses' job stress related to the patients' safety in operating room.
To estimate the ventilation volume of mechanically ventilated swine farms, various regression models were applied, and errors were compared to select the regression model that can best simulate actual data. Linear regression, linear spline, polynomial regression (degrees 2 and 3), logistic curve, generalized additive model (GAM), and gompertz curve were compared. Overfitting models were excluded even when the error rate was small. The evaluation criteria were root mean square error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE). The evaluation results indicated that degree 3 exhibited the lowest error rate; however, an overestimation contradiction was observed in a certain section. The logistic curve was the most stable and superior to all the models. In the estimation of ventilation volume by all of the models, the estimated ventilation volume of the logistic curve was the smallest except for the model with a large error rate and the overestimated model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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