Purpose: This study aimed to develop a triage competency scale (TCS) for emergency nurses, and to evaluate its validity and reliability. Methods: Preliminary items were derived based on the attributes and indicators elicited from a concept analysis study on triage competency. Ten experts assessed whether the preliminary items belonged to the construct factor and determined the appropriateness of each item. A revised questionnaire was administered to 250 nurses in 18 emergency departments to evaluate the reliability and validity of the scale. Data analysis comprised item analysis, confirmatory factor analysis, contrasted group validity, and criterion-related validity, including criterion-related validity of the problem solving method using video scenarios. Results: The item analysis and confirmatory factor analysis yielded 5 factors with 30 items; the fit index of the derived model was good (${\chi}^2/df=2.46$, Root Mean squared Residual=.04, Root Mean Squared Error of Approximation=.08). Additionally, contrasted group validity was assessed. Participants were classified as novice, advanced beginner, competent, and proficient, and significant differences were observed in the mean score for each group (F=6.02, p=.001). With reference to criterion-related validity, there was a positive correlation between scores on the TCS and the Clinical Decision Making in Nursing Scale (r=.48, p<.001). Further, the total score on the problem solving method using video scenarios was positively correlated with the TCS score (r=.13, p=.04). The Cronbach's ${\alpha}$ of the final model was .91. Conclusion: Our TCS is useful for the objective assessment of triage competency among emergency nurses and the evaluation of triage education programs.
Many state agencies and companies collect personal data for the purpose of providing public services and marketing activities and use it for the benefit and results of the organization. In order to prevent the spread of COVID-19 recently, personal data is being collected to understand the movements of individuals. However, due to the lack of technical and administrative measures and internal controls on collected personal information, errors and leakage of personal data have become a major social issue, and the government is aware of the importance of personal data and is promoting the protection of personal information. However, theory-based training and document-based intrusion prevention training are not effective in improving the capabilities of the privacy officer. This study analyzes the processing steps and types of accidents of personal data managed by the organization and describes measures against personal data leakage and misuse in advance. In particular, using Capture the Flag (CTF) scenarios, an evaluation platform design is proposed to respond to personal data breaches. This design was proposed as a troubleshooting method to apply ISMS-P and ISO29151 indicators to reflect the factors and solutions to personal data operational defects and to make objective measurements.
At both international and national levels, such as in the Rio Declaration and the EU's Fifth Environmental Action Plan, governments have committed themselves to the adoption of the precautionary principle (UNCED 1992, CEC 1992). These commitments mean that the existence of uncertainty in appraising policies and proposals for development should be acknowledged. Uncertainty arise in both the prediction of impacts and in the evaluation of their significance, particularly of those cumulative impacts which are individually insignificant but cumulatively damaging. The EC network of EIA experts, stated at their last meeting in Athens that indirect effects and the treatment of uncertainty are one of the main deficiencies of current EIA practice. Uncertainties in decision-making arise where choices have been made in the development of the policy or proposal, such as the selection of options, the justification for that choice, and the selection of different indicators to comply with different regulatory regimes. It is also likely that a weighting system for evaluating significance will have been used which may be implicit rather than explicit. Those involved in decision-making may employ different tolerances of uncertainty than members of the public, for instance over the consideration of the worst-case scenario. Possible methods for dealing with these uncertainties include scenarios, sensitivity analysis, showing points of view, decision analysis, postponing decisions and graphical methods. An understanding of the development of cumulative environmental impacts affords not only ecologic but also socio-economic investigations. Since cumulative impacts originate mainly in centres of urban or industrial development, in particular an analysis of future growth effects that might possibly be induced by certain development impacts. Not least it is seen as an matter of sustainability to connect this issue with ecological research. The serious attempt to reduce the area of uncertainty in environmental planning is a challenge and an important step towards reliable planning and sustainable development.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.6
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pp.280-298
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2021
As the development automated vehicles(AV) actively progresses around the world, the demand for a reasonable and systematic evaluation method for AVs is increasing. Research on scenarios, evaluation procedures, and methods for evaluating AVs conducted in simulations and proving ground(PG) is actively conducted internationally. In contrast, methods and procedures for evaluations on real roads are still in their infancy internationally. Therefore, it is necessary to conduct research on evaluating AVs on real roads in preparation for future use of AVs. This study aims to define the basic direction for evaluating the driving safety of AVs on real roads. To this end, the evaluation direction and process of AVs were presented on the real roads, and qualitative and quantitative evaluation indicators were selected to evaluate driving safety. A total of 38 items were selected based on the Road Traffic Act as qualitative evaluation items for evaluating the driving safety of AVs on real roads.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.305-305
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2022
A better approach for assessing meteorological drought occurrences is increasingly important in mitigating and adapting to the impacts of climate change, as well as strategies for developing early warning systems. The present study defines meteorological droughts as a period with an abnormal precipitation deficit based on monthly precipitation data of 18 gauging stations for the Han River watershed in the past (1974-2015). This study utilizes a Bayesian parameter estimation approach to analyze the effects of climate change on future drought (2025-2065) in the Han River Basin using the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) with four bias-corrected general circulation models (GCMs) under the Shared Socioeconomic Pathway (SSP)2-4.5 scenario. Given that drought is defined by several dependent variables, the evaluation of this phenomenon should be based on multivariate analysis. Two main characteristics of drought (severity and duration) were extracted from precipitation anomalies in the past and near-future periods using the copula function. Three parameters of the Archimedean family copulas, Frank, Clayton, and Gumbel copula, were selected to fit with drought severity and duration. The results reveal that the lower parts and middle of the Han River basin have faced severe drought conditions in the near future. Also, the bivariate analysis using copula showed that, according to both indicators, the study area would experience droughts with greater severity and duration in the future as compared with the historical period.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.13
no.1
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pp.35-49
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2024
Video captioning technology, as a significant outcome of the integration between computer vision and natural language processing, has emerged as a key research direction in the field of artificial intelligence. This technology aims to achieve automatic understanding and language expression of video content, enabling computers to transform visual information in videos into textual form. This paper provides an initial analysis of the research trends in deep learning-based video captioning and categorizes them into four main groups: CNN-RNN-based Model, RNN-RNN-based Model, Multimodal-based Model, and Transformer-based Model, and explain the concept of each video captioning model. The features, pros and cons were discussed. This paper lists commonly used datasets and performance evaluation methods in the video captioning field. The dataset encompasses diverse domains and scenarios, offering extensive resources for the training and validation of video captioning models. The model performance evaluation method mentions major evaluation indicators and provides practical references for researchers to evaluate model performance from various angles. Finally, as future research tasks for video captioning, there are major challenges that need to be continuously improved, such as maintaining temporal consistency and accurate description of dynamic scenes, which increase the complexity in real-world applications, and new tasks that need to be studied are presented such as temporal relationship modeling and multimodal data integration.
In this study, CMIP5 GCMs rainfall data (2011~2099) based on RCP scenarios were used to analyze the extreme drought evaluation for the future period. For prospective drought assessment, historical observations were used based on the Automated Surface Observing System (ASOS) data (1976~2010) of the Korea Meteorological Administration. Through the analysis of various indicators, such as average annual rainfall, rainy days, drought spell, and average drought severity was carried out for the drought evaluation of the five major river basins (Han river, Nakdong river, Geum river, Sumjin river, and Youngsan river) over the Korean peninsula. The GCMs that predicted the most severe future droughts are CMCC-CMS, IPSL-CM5A-LR and IPSL-CM5A-MR. Moderate future droughts were predicted from HadGEM2-CC, CMCC-CM and HadGEM2-ES. GCMs with relatively weak future drought forecasts were selected as CESM1-CAM5, MIROC-ESM-CHEM and CanESM2. The results of this study might be used as a fundamental data to choose a reasonable climate change scenario in future extreme drought evaluation.
The phenomena and game records that occur in sports matches are being analyzed in the field of sports game analysis, utilizing advanced technologies and various scientific analysis methods. Among these methods, social network analysis is actively employed in analyzing pass networks. As football is a representative sport in which the game unfolds through player interactions, efforts are being made to provide new insights into the game using social network analysis, which were previously unattainable. Consequently, this study aims to analyze the changes in pass networks over time for a specific football team and compare them in different scenarios, including variations in the game's nature (Qatar World Cup games vs. A match games) and alterations in the opposing team (higher FIFA rankers vs. lower FIFA rankers). To elaborate, we selected ten matches from the games of the Korean national football team following Coach Bento's appointment, extracted network indicators for these matches, and applied four indicators (efficiency, cohesion, vulnerability, and activity/leadership) from a football team's performance evaluation model to the extracted data for analysis under different circumstances. The research findings revealed a significant increase in cohesion and a substantial decrease in vulnerability during the analysis of game performance over time. In the comparative analysis based on changes in the game's nature, Qatar World Cup matches exhibited superior performance across all aspects of the evaluation model compared to A matches. Lastly, in the comparative analysis considering the variations in the opposing team, matches against lower FIFA rankers displayed superior performance in all aspects of the evaluation model in comparison to matches against top FIFA rankers. We hope that the outcomes of this study can serve as essential foundational data for the selection of football team coaches and the development of game strategies, thereby contributing to the enhancement of the team's performance.
The purpose of this study is to develop and apply a river space restoration framework considering various functions of river basin system. In particular, we will present sustainable river basin management directions by quantifying the effect of improving the aquatic ecosystem through the restoration of river space. For this purpose, the present problems are derived from functional aspects of the river basin, and the river area restoration framework linked with the individual outcome indicators is constructed to evaluate the restoration effect by each function. The ecological impact of restoration of river area was quantitatively analyzed by introducing ecotope concept. As a result of the comparison of restoration effects by creating three kinds of river area restoration scenarios, the construction of suitable habitat such as backswamp in the expanded area has shown favorable results in expanding biodiversity. The diversity evaluation of ecotope in conjunction with the hydraulic and hydrological characteristics of the year will not only provide the expected effects of restoration of river space but will also serve as a criterion about post-project monitoring for outcome evaluation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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