Internet of Thing(IoT), which is recently talked about with the development of information and communication technology, provides big data to all nodes such as companies and homes, means of transportation etc. by connecting all things with all people through the integrated global network and connecting all actual aspects of economic and social life with Internet of Thing through sensor and software. Defining Internet of Thing, it plays the role of a connector of providing various information required for the decision-making of companies in the cloud computing environment for the Insight usage by collecting and storing Raw Data of the production site through the sensor network and extracting big data in which data is accumulated and Insight through this. In addition, as the industry showing the largest linkage with other root industries among root industries, the mold industry is the core technology for controlling the quality and performance of the final product and realizing the commercialization of new industry such as new growth power industry etc. Recently, awareness on the mold industry is changing from the structure of being labor-intensive, relying on the experience of production workers and repeating modification without the concept of cost to technology-intensive, digitization, high intellectualization due to technology combination according to IT convergence. This study, therefore, is to provide a golden opportunity to increase the direct and indirect expected effects in poor management activities of small businesses by actually implementing and managing the entire process of mold life cycle to information system from mold planning to mass production and preservation by building SME(small and medium-sized enterprises)-type mold life cycle management information system in the cloud computing environment and applying it to the production site.
본 연구는 의료기관이 자체적으로 재원일수관리 활동을 하도록 유도하기 위해 외래정보로 재원일수를 예측하여 입원환자 재원일수를 예측하고 재원일수관리의 효율성을 제공할 수 있는 융복합 맞춤형 재원일수 관리 시스템을 개발 방안을 제시하고자 하였다. 외래정보 자료를 기반으로 개발된 재원일수 예측 모형을 이용한 융복합의 맞춤형 재원일수 관리 웹 프로그램은 실시간 예측 재원일수 산출되도록 구현되었다. 예측 모형을 기반으로 장기재원예측 환자군, 집중 관리 환자군 등 재원일수관리 서비스 대상이 도출되었다. 장기재원예측 환자군, 집중관리 환자군에 장기 재원 예상 알림 서비스, 재원일수 초과 알림 서비스 등을 제공할 수 있어 맞춤형 재원일수 관리 시스템이 맞춤형 재원일수 관리에 효율적인 시스템인 것이 확인되었다. 이에 융복합 맞춤형 재원일수 관리 시스템 웹 활용을 위해서는 재원일수 예측 질환의 확대와 국가 차원의 시범운영 정책 추진 방안이 필요하다.
Availability of abundant water resources data in developing countries is a great concern that has hindered the adoption of deep learning techniques (DL) for disaster prevention and mitigation. On the contrary, over the last two decades, a sizeable amount of DL publication in disaster management emanated from developed countries with efficient data management systems. To understand the current state of DL adoption for solving water-related disaster management in developing countries, an extensive bibliometric review coupled with a theory-based analysis of related research documents is conducted from 2003 - 2022 using Web of Science, Scopus, VOSviewer software and PRISMA model. Results show that four major disasters - pluvial / fluvial flooding, land subsidence, drought and snow avalanche are the most prevalent. Also, recurrent flash floods and landslides caused by irregular rainfall pattern, abundant freshwater and mountainous terrains made India the only developing country with an impressive DL adoption rate of 50% publication count, thereby setting the pace for other developing countries. Further analysis indicates that economically-disadvantaged countries will experience a delay in DL implementation based on their Human Development Index (HDI) because DL implementation is capital-intensive. COVID-19 among other factors is identified as a driver of DL. Although, the Long Short Term Model (LSTM) model is the most frequently used, but optimal model performance is not limited to a certain model. Each DL model performs based on defined modelling objectives. Furthermore, effect of input data size shows no clear relationship with model performance while final model deployment in solving disaster problems in real-life scenarios is lacking. Therefore, data augmentation and transfer learning are recommended to solve data management problems. Intensive research, training, innovation, deployment using cheap web-based servers, APIs and nature-based solutions are encouraged to enhance disaster preparedness.
지식집약조직의 달성과 유지를 위한 정보기술의 활용에 대한 대안으로, 의사결정지원시스템(DSS: Decision Support System)의 활용 방안을 제시하였다. 의사결정과정의 구조화를 통해 집단의사결정을 지원하는 것이므로 집단 구성원들의 의사결정 과정에 대한 암묵적인 지식을 공유하고 이를 구조화, 종합화하여 명시적인 지식으로 변환할 수 있어야만 한다. 현재까지 조직에 구축된 KMS에 적용되지 못하고 있는 지식관리 기반기술을 DSS를 통해 활용할 수 있음도 파악할 수 있다. 즉, Share, Synthesize, Solve의 기능을 제공하는 정보기술을 활용한 KMS의 활용 사례를 찾기 어려우나, 이와 같은 기술들을 DSS에 적용함으로써 지식 집약적인 조직의 달성과 유지를 위해 DSS를 활용할 수 있을 것이다.
Purpose: This study was to construct a structural equational model for explaining and predicting job stress of intensive care unit (ICU) nurses based on the Integrated model of stress of Ivancevich and Matteson (1980). Methods: The subjects of this study were 220 nurses at ICU. The data were collected from August 5 to 30, 2013 through self-reporting questionnaire survey. Results: According to the hypothetical model of this study, perceived nursing practice environment, perceived role conflict, perceived transformational leadership and perceived self-esteem showed statistically significant effects on job stress of ICU nurses directly. Professional self-concept indirectly affect job stress of ICU nurses. In conclusion, job stress of ICU nurses was directly influenced by nursing practice environment, role conflict, transformational leadership and self-esteem. Professional self-concept of the relationships among variables did not have a direct impact on job stress. Conclusion: Based on the results of this study, it is needed to develop stress management measures and programs considering these variables in order to adequately manage job stress of ICU nurses.
In recent years, edge computing technology consists of several Internet of Things (IoT) devices with embedded sensors that have improved significantly for monitoring, detection, and management in an environment where big data is commercialized. The main focus of edge computing is data optimization or task offloading due to data and task-intensive application development. However, existing offloading approaches do not consider correlations and associations between data and tasks involving edge computing. The extent of collaborative offloading segmented without considering the interaction between data and task can lead to data loss and delays when moving from edge to edge. This article proposes a range segmentation of dynamic offloading (RSDO) algorithm that isolates the offload range and collaborative edge node around the edge node function to address the offloading issue.The RSDO algorithm groups highly correlated data and tasks according to the cause of the overload and dynamically distributes offloading ranges according to the state of cooperating nodes. The segmentation improves the overall performance of edge nodes, balances edge computing, and solves data loss and average latency.
Purpose: Preventing missed care is important in neonatal intensive care units (NICUs) due to neonates' vulnerabilities. This study examined missed care and its influencing factors among NICU nurses. Methods: Missed care among 120 Korean NICU nurses was measured using a cross-culturally adapted online questionnaire. The frequency of missed care for 32 nursing activities and the significance of 23 reasons for missed care were collected. Results: All participants had missed at least 1 activity, missing on average 19.35 activities during a typical work-day. The most common missed item was "provide developmental care for the baby". The most common reason for missed care was "emergency within the unit or deterioration of one of the assigned patients". The final regression model explained 9.6% of variance in missed care. The average daily number of assigned patients receiving inotropes or sedation over the last month influenced the total number of missed care items. Conclusion: Missed care was affected by nurses' workload related to the number of patients taking medication. Frequently missed activities, especially those related to developmental care, require patience and time, conflicting with safety prioritization and inadequate working conditions. NICU nurses' working conditions should be improved to ensure adequate time for nursing activities.
Purpose: In this logistics disturbance period, this study conducts research of distribution and logistics firms in Korea. The purpose of this exploratory research is to analyze global competitive capability influence on business performance. And give managerial implications and contribute to academics. Research design, data, and methodology: This research empirically analyzes the relationship between global competitive capability and business performance. As for business performance this research considered non-financial performance and measured with business performance fulfillment. As for antecedent variables, this research measured three global competitive capability constructs; preparation, utilization, intensive capability. And each construct includes two capability concepts. This study used 2,316 executing direct export distribution and logistics industry firmsfrom KOTRA's GCL data. This research used frequency analysis, reliability analysis, correlation analysis, and step-wise regression analysis by SPSS26. Results: The result shows that all the variables except export infra showed statistically significant. As results show, mid/long strategy & global mind of preparation capability, both communication and marketing of utilization capability and market strategy and product/goods/service of intensive capability give a positive influence on business performance fulfillment. Conclusions: Based on the results, this research provide implication for practical management, contribution to academic, and suggestion for feature research.
Purpose: The purpose of this study was to identify the gaps in research related to developmentally supportive care in the neonatal intensive care unit (NICU). The ultimate goal was to explore directions of further research on developmentally supportive care for premature patients. Methods: The Arksey and O'Malley scoping review method was used. Articles on developmentally supportive care for preterm infants in the NICU, written in English or Korean, were identified through electronic search engines. A total of 279 papers were identified in the initial search, of which 22 full-text papers were included in this review. Results: Several nursing studies have been published in the past 5 years. The important elements of developmentally supportive care were family-centered care and management of the NICU environment. The primary developmentally supportive care interventions were training programs to promote the care competency of NICU nurses. Conclusion: It is necessary to actively develop comprehensive developmental support interventions that consider the various elements of developmentally supportive care for preterm infants. Additional studies should be done to develop programs that provide direct intervention for premature infant and their families.
본 연구는 종합병원 중환자실 간호사의 요통 유무에 따른 개인적 특성과 간호업무 특성을 파악하고 요통 유발에 영향을 미치는 주요 요인을 탐색하기 위한 서술적 비교 조사 연구이다. D시에 소재한 종합병원 중환자실 간호사를 대상으로 설문조사를 실시하였고, 총 100부를 분석에 이용하였다. 자료 분석은 IBM SPSS 24.0을 이용하여 기술통계, 카이제곱 검정, Fisher 정확 검정, 로지스틱 회귀분석을 하였다. 연구 결과 중환자실 간호사의 69%가 요통이 있었고 이 중 65.2%가 최근 1년 동안 3개월 이상의 요통을 경험하였으며 중환자실 업무 후 요통이 발생한 경우가 84.1%로 나타났다. NRS로 측정한 요통 강도 점수는 49%가 4점 이상을 경험하는 것으로 응답 하였다. 요통 관련 요인으로 개인적 특성에서 성별(p=.03)과 간호업무 특성에서 환자 부축 횟수(p=.03), 환의 교환 횟수(p=.01), 무거운 물건 들기(p=.04), 신발 상태 만족도(p=<.001)가 요통 유발에 영향을 미치는 유의한 변수로 확인되었다. 중환자실 간호사의 요통 예방 및 관리를 위해서 병원 조직 및 국가 정책이 필요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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