The impact of the detailed surface data on regional meteorological fields in complex coastal area is studied using RAMS. Resolutions of topography and land use data are very important to numerical modeling, because high resolution data can reflect correct terrain height and detail characteristics of the surface. Especially, in complex coastal region such as Gwangyang area, southern area in Korean Peninsula, high resolution topography and land use data are indispensable for accurate modeling results. This study investigated the effect of resolutions of terrain data using SRTM with 3 second resolution topography and KLU with 1 second resolution land use data. Case HR was the experiment using high resolution data, whereas Case LR used low resolution data. In Case HR, computed surface temperature was higher than Case LR along the coastline and wind speed was $1{\sim}2m/s$ weaker than Case LR. Time series of temperature and wind speed indicated great agreement with the observation data. Moreover, Case HR indicated outstanding results on statistical analysis such as regression, root mean square error, index of agreement.
Heart rate variability (HRV) in electrocardiogram (ECG) is an important index for understanding the health status of heart and the autonomic nervous system. Most HRV analysis approaches are based on the proper heart rate (HR) data. Estimation of heart rate is thus a key process in the HRV study. In this paper, we report an innovative method to estimate the heart rate. This method is mainly based on the concept of periodicity transform (PT) and instantaneous period (IP) estimate. The method presented is accordingly called the "PT-IP method." It does not require ECG R-wave detection and thus possesses robust noise-immune capability. While the noise contamination, ECG time-varying morphology, and subjects' physiological variations make the R-wave detection a difficult task, this method can help us effectively estimate HR for medical research and clinical diagnosis. The results of estimating HR from empirical ECG data verify the efficacy and reliability of the proposed method.
본 연구에서는 앞선 연구를 통해 선정된 최적 입력 자료 조합을 이용하여 한강수계의 왕숙천과 금강유역의 갑천에 대한 Takagi-Sugeno 퍼지기법과 신경망을 연계한 뉴로-퍼지 홍수예측 모형을 구축하였다. 구축된 뉴로-퍼지 홍수예측 모형을 한강수계의 왕숙천과 금강유역의 갑천에 적용하여 30분, 60분, 90분, 120분, 150분, 180분의 선행시간에 대해 각각 홍수예측을 수행하였다. 선행시간별 예측수위를 관측수위와 비교한 결과 안정되고 정확도 높은 홍수예측을 하는 것을 확인할 수 있었다. 추가적으로 정량적 평가를 위해 평균제곱근 오차(Root Mean Square Error)와 같은 통계지표를 산정하여 모형의 적용성을 검증하였다. 검증 결과 모든 통계지표에서 큰 오차 없이 성공적으로 홍수예측이 모의됨을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 토사재해 예경보를 위하여 초단기 예측강우의 적용성을 검토하는 것이다. 초단기 예측자료를 활용하기 위한 방법으로 신경망 모형을 적용하였다. 여기에서 레이더와 AWS의 관계를 이용하여 신경망을 학습하고 레이더 강우를 초단기 예측강우(MAPLE)로 대체하여 대상지역에 대한 강우량을 예측하였다. 6hr, 12hr, 24hr의 누적강우에 대한 토사재해 예경보기준을 이용하여 MAPLE 예측강우의 적용성을 Test-bed 지점에 설치한 AWS 강우량과 비교 평가하였다. 평가결과 MAPLE 예측강우를 이용할 경우 AWS를 이용할 경우 보다 선행하여 토사재해 예경보를 발령할 수 있음을 확인하였다.
Purpose - This study examines how employees' perception of HR department expertise affect their satisfaction of education and training. Moreover, this study explores that the HR department's communication activities moderate the main effects between satisfaction of education and training opportunities. Design/methodology/approach - This study predicts the positive relationship between employees' perceptions of HR department expertise and their satisfaction of education and training. Furthermore, the HR department's communication activities will strengthen this positive relationship. To test these hypotheses, this study used the Human Capital Corporate Panel (HCCP) datasets, especially individual-level 2017 data. The final number of samples is 1,947 for the analyses. In addition, this study utilized a hierarchical regression model with SPSS program. Finding - The results analyzed with the hierarchical regression model showed that the perceptions of HR department expertise had a positive relationship with satisfaction of provided educational and training. In addition, the HR department's communication activities moderated the relationship between perception of HR department expertise and satisfaction of education and training opportunities. Research implications or Originality - This study suggests academic and practical implications for future research in the human resource development filed by clarifying the critical factors to increase employees' satisfaction and transferability of education and training.
Seung-Ho Ryu;HeeEun Song;Eliot Forbes;Byung-Sun Kim;Joon-Gyu Kim;Ki-Jeong Na
한국임상수의학회지
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제40권6호
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pp.464-467
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2023
The autonomic regulation of heart rate (HR) is an indicator of the body's ability to adapt to an exercise stimulus. However, there are no reports on this topic in relation to Jeju horses used for racing. The aim of this study was to analyze the HR responses of Jeju horses during race trials and to investigate the correlation between HR and performance in these horses. HR data were collected from 17 healthy 2- to 7-year-old Jeju horses wearing HR monitors during race trials. Pearson correlation coefficients was used to determine the significance of the association between the race trial time and HR. A significant inverse correlation was observed between the race trial time (performance) and both the maximal HR (HRmax, r = -0.69, p < 0.01) and HR reserve (HRR) (HRmax - average HR during the warm-up period, r = -0.63, p < 0.01) and between the HRR and HRmax (r = 0.73, p < 0.01). Horses with a lower average HR during the warm-up period and higher heart rates during the trial achieved faster race trial times. This study reports the first HR measurements in Jeju horses during race trials, providing new insights into the HR response of this breed to exercise. The use of a noninvasive remote HR monitor system allowed assessment of exercise responses in the field, and the results suggest that both the HRR during warm-up period and HRmax may be useful performance indicators in Jeju horses.
Purpose: The purpose of this study was to compare the effects of ondansetron combined with dexamethasone on Post-Operative Nausea and Vomiting (PONV) and pain with ondansetron alone in patients with laparoscopy assisted vaginal hysterectomy under general anesthesia. Methods: Data were collected from April 1 through September 30, 2005 using a double blind method. Ondansetron 4 mg and dexamethasone 10 mg were administered to the experimental group (25 patients), and ondansetron 4 mg only to the control group (25 patients). The medications were administered through an intravenous line at the beginning peritoneum suture. PONV by Index of Nausea Vomiting and Retching (INVR), nausea by Visual Analogue Scale (VAS), and pain (VAS) were assessed at postoperative 1 hr, 3 hr, 6 hr, 24 hr, and 48 hr. Data were analyzed using repeated measures ANOVA, and Bonferroni methods. Results: The experimental group that received ondansetron combined with dexamethasone had less PONV (p=.048), and nausea (p=.012) than control group that received ondansetron alone. However, there was no difference in pain (p=.557) between the patients in the two groups. Conclusion: We conclude that the administration of ondansetron combined with dexamethasone is more effective than the administration of ondansetron alone to reduce PONV in patients with laparoscopic hysterectomy.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.930-933
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2006
A new algorithm for satellite microwave rainfall retrievals over the land of Taiwan using TMI (TRMM Microwave Imager) data on board TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) satellite is described in this study. The scattering index method (Grody, 1991) was accepted to develop a rainfall estimation algorithm and the measurements from Automatic Rainfall and Meteorological Telemetry System (ARMTS) were employed to evaluate the satellite rainfall retrievals. Based on the standard products of 2A25 derived from TRMM/PR data, the rainfall areas over Taiwan were divided into convective rainfall area and stratiform rainfall areas with/without bright band. The results of rainfall estimation from the division of rain type are compared with those without the division of rain type. It is shown that the mean rainfall difference for the convective rain type is reduced from -6.2mm/hr to 1.7mm/hr and for the stratiform rain type with bright band is decreased from 10.7 mm/hr to 2.1mm/hr. But it seems not significant improvement for the stratiform rain type without bright band.
Keeping good, talented people is one of the most significant factors in a company's success. HR analytics is an important area for applying big data analysis techniques to human resources. It provides organizational insight that enables effective management of employees, allowing management to reach their business goals quickly and efficiently. Job satisfaction and employee turnover analysis are the keys to HR analytics. Job review web services have been becoming popular. Because people exchange information about job satisfaction and turnover through these web services, useful information about HR Analytics is accumulated on the job review web sites. In this paper, we identified factors of employee retention by analyzing a Job Satisfaction/Retention group, and the factors of employee turnover by analyzing a Job Unsatisfaction/Turnover group. In order to do this, we first classified employees according to whether their self-reported job satisfaction or turnover was true. We collected and analyzed data from Jobplanet, a popular job review site. Through dominance analysis and LDA topic modeling, we found major factors, topics, and keywords of the classified groups by IT, service, and manufacturing domains. Our approach is a novel model to apply the analysis of reviews and text mining to the HR domain, and it will be practically helpful for setting new strategies that improve job satisfaction.
Background: This study aimed to investigate the impact of coronavirus disease 2019 (COVID-19) on the development of major mental disorders in patients visiting a university hospital. Methods: The study participants were patients with COVID-19 (n=5,006) and those without COVID-19 (n=367,162) registered in the database of Keimyung University Dongsan Hospital and standardized with the Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model. Data on major mental disorders that developed in both groups over the 5-year follow-up period were extracted using the FeederNet computer program. A multivariate Cox proportional hazards model was used to estimate the hazard ratio (HR) and 95% confidence interval (CI) for the incidence of major mental disorders. Results: The incidences of dementia and sleep, anxiety, and depressive disorders were significantly higher in the COVID-19 group than in the control group. The incidence rates per 1,000 patient years in the COVID-19 group vs. the control group were 12.71 vs. 3.76 for dementia, 17.42 vs. 7.91 for sleep disorders, 6.15 vs. 3.41 for anxiety disorders, and 8.30 vs. 5.78 for depressive disorders. There was no significant difference in the incidence of schizophrenia or bipolar disorder between the two groups. COVID-19 infection increased the risk of mental disorders in the following order: dementia (HR, 3.49; 95% CI, 2.45-4.98), sleep disorders (HR, 2.27; 95% CI, 1.76-2.91), anxiety disorders (HR, 1.90; 95% CI, 1.25-2.84), and depressive disorders (HR, 1.54; 95% CI, 1.09-2.15). Conclusion: This study showed that the major mental disorders associated with COVID-19 were dementia and sleep, anxiety, and depressive disorders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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