A new variant of vertex edge domination, namely semi total vertex edge domination has been introduced in the present paper. A subset S of the vertex set V of a graph G is said to be a semi total vertex edge dominating set(stved - set), if it is a vertex edge dominating set of G and each vertex in S is within a distance two of another vertex in S. An stved-set of G having minimum cardinality is said to be an γstve(G)- set and its cardinality is denoted by γstve(G). Bounds for γstve(G) - set have been given in terms of various graph theoretic parameters and graphs attaining the bounds have been characterized. In particular, bounds for trees have been obtained and extremal trees have been characterized.
본 연구는 MZ·X세대의 사회적지지와 노후준비도의 관계에서 노인일자리사업 관심도와 회복탄력성의 매개효과를 살펴보는데 목적이 있다. 본 조사는 D광역시와 G도의 G시, Y시, A시의 MZ·X세대 359명의 수집자료를 SPSS 27.0과 AMOS 27.0 프로그램을 사용하여 신뢰도 및 빈도분석, t / F-검증, 기술통계 분석, 상관관계분석, 구조적관계의 통계를 사용하여 분석을 하였다. 연구결과, 첫째, 노인일자리사업 관심도, 사회적지지, 회복탄력성과 노후준비도는 유의미한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 사회적지지와 노후준비도 관계에서 노인일자리사업 관심도와 회복탄력성은 부분 매개가 검증되었다. 따라서, MZ·X세대의 노인일자리사업에 대한 관심과 회복탄력성을 높이기 위해서 사회적지지체계로서 정서적, 평가적, 정보력, 물질적 지지체계의 마련과 보건복지부, 고용노동부, 여성가족부와 같은 정부기관의 노인일자리 사업정책의 현실성 있는 정책이 필요하다.
본 논문은 소아 및 성인의 중이염을 자동 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 중이염 영상과 정상 영상 데이터베이스에서 HoG(histogram of oriented gradient) 기술자를 사용하여 특징을 추출한 다음 SVM(support vector machine) 분류기를 통하여 추출된 특징들을 학습시킨다. 여기서 SVM 입력 벡터의 추출을 위하여 입력영상은 영상크기를 사전에 정의된 일정크기의 영상으로 변환되고 변환된 영상을 16개의 블록과 4개의 셀로 분할하며 9개의 빈을 가진 HoG를 사용한다. 결과적으로 입력 영상에서 576개의 특징을 추출하고 이를 SVM의 학습과 분류에 사용된다. 입력 영상이 학습된 특징들의 모델을 기반으로 SVM 분류기를 통하여 중이염 여부가 판별된다. 실험 결과 제안한 방법은 정확도 90% 이상의 판별 성능을 나타내었다.
최근 마케팅이나 기업전략 분야에서 고객관리 및 점포관리 등의 업무를 위하여 GIS 기법을 적용한 다양한 응용시스템이 개발되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 대부분 개별점포나 고객 담당자의 경험치를 이용하여 이루어져 왔으며, 특정업종이나 특정 고객들에 대한 객관적인 분석시스템이 제시되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 GIS 기법뿐만 아니라 시공간 데이터마이닝 기법을 적용한 gCRMs을 개발하였다. 본 시스템은 상권추출을 위한 새로운 시공간 데이터마이닝 기법을 개발하여 다양한 GIS 응용S/W의 개발이 가능하며, 상권에서 추출된 특성정보와 상권에서 발생하는 매출 등을 정성적, 정량적으로 평가할 수 있으며, 더 많은 다양한 지역에 적용하기 위한 일반화 기술의 원천기술을 획득하여 향후 기술을 이용한 각종 마케팅이 가능하다. 또한 도지시역의 변화를 예측하는 것과 같은 시계열분석 등의 모델링 툴을 개발하는 기초적인 기술을 제공할 수 있다.
본 연구는 간호대학생의 학업스트레스, 대학생활적응, 사회적지지 정도를 파악하고 학업스트레스와 대학생활적응 간에 사회적지지의 매개효과를 파악하고자 하였다. 연구대상은 G광역시 4개 간호대학의 248명이다. 자료는분석은 SPSS 24.0을 사용하여 기술통계, Independent t-test, One-way ANOVA, Pearson's correlation, 부트스트랩으로 분석되었다. 연구결과 학업스트레스 2.68점, 사회적지지 4.11점, 대학생활적응 3.5점이었다. 학업스트레스는 사회적지지와 대학생활적응에서 음의 상관관계를 보였으며, 사회적지지는 대학생활적응과 양의 상관관계를 보였다. 이는 학업스트레스가 높을수록 대학생활적응과 사회적지지 정도가 낮아지며, 사회적지지가 높을수록 대학생활적응이 높아지는 것이다. 매개효과 검증 모형 모델 4를 적용하여 분석한 결과 첫째, 학업스트레스가 사회적지지에 유의한 부적 영향을 미쳤으며, 둘째, 학업스트레스는 대학생활적응에 대한 부적 영향이 유의하게 낮아졌고, 사회적지지는 대학생활적응에 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 셋째, 학업스트레스와 사회적지지가 대학생활적응에 미치는 총 효과, 직접효과, 간접효과를 분석한 결과 모두 유의한 것으로 나타났다. 결론적으로 학업스트레스와 대학생활적응 사이에서 사회적지지는 부분적으로 조절된 매개효과를 가지고 있는 것으로 확인되었다.
Purpose: The purpose of this study was to compare reported physical symptoms, hope and family support of cancer patients between general hospitals and long-term care hospitals. Methods: Subjects were 175 patients diagnosed with cancers from two general hospitals and six long-term care hospitals located in G city. Subjects completed a questionnaire with questions about general characteristics and questions about the disease, physical symptoms, hope and family support. Data was collected from February to April and the data were analyzed using an independent t-test and one-way ANOVA. Results: The subjects in long-term care hospitals showed higher percentage in pain, nausea, fatigue, sleep disorder, and change in appearance. There was a significant difference in family support between two groups. A significant positive correlation was found between hope and family support in subjects in general and long-term care hospitals. Conclusion: Significant differences were found in some physical symptoms and family support between cancer patients in general hospitals and long-term care hospitals. Thus, nurses in long-term care hospitals need provide care suitable for the characteristics of cancer patients in long-term care hospitals.
Purpose : The aim of this study was to test the mediating effect of resilience, self-esteem, and social support on the relationship between the mental health and well-being of high school students. Methods : This structured questionnaire survey was conducted with 409 high school students in G province. The collected data were analyzed using SPSS 20.0 program with descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient, regression analysis and sobel test. Results : As a result, there were significant correlations among mental health, resilience, self-esteem, social support, and well-being. Resilience and social support showed partial mediating effects on the relationship between the mental health and well-being of high school students. Self-esteem showed a fully mediating effect. Conclusion : Therefore, to reduce mental health problems among high school students and to enhance their well-being, it is necessary for schools to develop mental health education programs and to apply effective mental health improvement strategies using resilience, self-esteem, and social support as mediators.
Purpose: This study was a descriptive survey research to identify the factors that influence sick role behavior compliance in patients on hemodialysis. Methods: Structured surveys were used to collect data from 170 patients who are on hemodialysis three times a week through outpatient care at a university hospital located in G City using tools measuring resilience, family support, and sick role behavior compliance. Data were analyzed using descriptive statistics, t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficient, and Stepwise multiple linear regression. Results: The results showed that factors that influenced sick role behavior compliance in the subjects were in the order of family support (${\beta}=.27$, p<.001), age (${\beta}=.27$, p<.001), and resilience (${\beta}=.23$, p=.003). Resilience, family support, and sick role behavior compliance were positively correlated. Factors influencing hemodialysis patients' sick role behavior compliance included family support, age, and resilience. These variables explained 30.2% of the variance in sick role behavior compliance. Conclusion: Based on these results, care intervention and the development of a training program that involves family in the treatment plan and process to support and encourage patients are needed to increase the sick role behavior compliance in patients on hemodialysis.
Purpose: The purpose of this study was to identify the effects of nursing work environment and social support on the reality shock of new graduate nurses in university hospitals. Methods: The subjects were 153 new graduate nurses with less than 12 months of clinical experience at two university hospitals in the G province, and data were collected from September 15 to October 7, 2020. Data were analyzed using the SPSS/WIN 26.0 program for frequency, average, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient, multiple regression. Results: Factors influencing reality shock were nursing work environment (β=-.39, p<.001) and social support (β=-.25, p=.002), and gender (female) (β=.20, p=.001), and the explanatory power was 44.8% (F=9.99, p=.002). Conclusion: Our study shows that nursing work environment and social support play an important role in the reality shock of new graduate nurses. It is important to strengthen nursing work environment and social support to alleviate the reality shock of new graduate nurses. The findings of this study may serve as a basis for developing strategies for mitigating the reality shock of new graduate nurses.
본 연구는 4차 산업혁명 ICT 기반기술의 핵심인 사물인터넷 특허의 CPC 코드 기반 기술 연관성 규칙 분석에 관한 것이다. 데이터 마이닝을 위한 오픈 소스인 R을 이용하여 CPC 코드간 기술 연관성 규칙을 도출하였다. 이를 위해 2019년 7월까지 특허청에 출원된 사물인터넷(Internet of Things) 관련 특허 605건 중 복합 CPC 코드를 가지는 369건을 대상으로 서브클래스(Subclass) 수준까지 분석하였다. 기술 연관성 규칙 분석 결과 지지도가 높은 CPC 코드는 [H04W ${\rightarrow}$ H04L](18.2%), [H04L ${\rightarrow}$ H04W](18.2%), [G06Q ${\rightarrow}$ H04L](17.3%), [H04L ${\rightarrow}$ G06Q](17.3%), [H04W ${\rightarrow}$ G06Q](9.8%), [G06Q ${\rightarrow}$ H04W](9.8%), [G06F ${\rightarrow}$ H04L](7.9%), [H04L ${\rightarrow}$ G06F](7.9%), [G06F ${\rightarrow}$ G06Q](6.2%), [G06Q ${\rightarrow}$ G06F](6.2%), [G06F ${\rightarrow}$ G06Q](6.2%) 순이고, CPC 코드간 상호 연결망을 분석한 결과 기술 연관성 관련 핵심 CPC 코드는 G06Q와 H04L이다. 본 연구 결과를 활용하면 앞으로의 특허 경향을 예상해 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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