Objectives : The study investigated and analyzed the relationship between health-related lifestyle and psychosomatic self-reported symptom in dental hygiene students. Methods : A self-reported questionnaire was filled out by 478 dental hygiene students in Gyeonggi-do and Gangwon-do from March 7 to June 21, 2012 by random sampling method after informed consent. Results : The health-related lifestyle showed the results as follows. Nonsmokers accounted for 89.1%. Those who never exercise accounted for 67.9% and 37.9% of the students sleep for 5-6 hours. Those who take alcohols twice per month accounted for 58.2%. The correlation between the symptoms and lifestyle included multiple subjective symptoms(I), respiratory(A), eyes and skin(B) and digestive organs(C) symptoms and smoking status(p<.01), mouth and anal(D), depression(K), nervousness(E). There existed the correlation in average sleeping time(p<.01) and impulsivess(H) and smoking status(p<.05) and lie scale(L) and regular exercise(p<.05) and aggressiveness(F) and drinking habits and irregular and life(G) and breakfast habits. The smoking habit, sleeping time, and snack intake had an influence on psychosomatic self-reported oral health-related symptoms. Conclusions : Cessation of smoking, adequate sleeping time, and reduction of snack intake can improve the oral health-related lifestyle and reduce the self-reported symptoms in the dental hygiene students.
이 연구의 주된 목적은 외국의 교육 및 심리검사를 번안하여 사용하는 경우, 번안된 검사와 原 검사간의 평형성 (equivalence)을 경험적으로 측정하기 위하여 차별문항기능기법을 응용하는 것이다. 즉, 평형성이라는 것은 타당한 그룹비교를 위한 하나의 전제조건으로서 이런 평형성이 확립되지 않은 채 번안된 검사들의 무분별한 사용은 바람직하지 않다. 서로 다른 접근법을 가지고 있는 두 개의 차별문항기능기법, 로지스틱 판별분석과 SIBTEST가 상호보완적인 목적으로 이용되었고, 최선의 대응변수를 모색하려는 시도로서 다변량 대응기법과 순환적인 정화기법이 사용되었다. 5개의 하위척도를 가진 외향성 척도 중 3개의 척도에서는 적은 수의 차별기능문항을 발견하였으나, 나머지 2개의 척도에서는 반 이상의 문항에서 차별기능을 추출하였다 마지막으로, 대응변수의 선택에 대한 문제들이 논의되고 있다.
Purpose: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has had significant physical and psychological impacts on registered nurses (RNs). This study aimed to identify long COVID symptoms and their associated factors specifically among RNs. Methods: This descriptive correlational study's sample comprised 189 nurses (31.57±5.98 years, 93.7% female) in Korea. Self-reported long COVID symptoms were assessed using the COVID-19 Yorkshire Rehabilitation Scale. Data were collected from December 31, 2022, to January 13, 2023, using the online survey method and were analyzed using independent t-test, Wilcoxon signed-rank test, one-way ANOVA, Pearson's correlation, and a multiple linear regression analysis with the IBM SPSS Statistics 26.0 program. Results: A total of 179 participants (94.7%) experienced one or more long COVID symptoms. The most prevalent symptoms were weakness (77.8%), fatigue (68.3%), breathlessness (67.7%), cough/throat sensitivity/voice change (50.3%), and sleep problems (50.3%). The factors related to long COVID symptoms were marital status, type of institution, working time, acute COVID-19 symptoms, and vaccination status. The quarantine period (β=.26, p<.001) and the nursing workforce after COVID-19 (β=-.17, p=.018) were significantly associated with long COVID symptoms (Adjusted R2 =.33). Conclusion: Providing comprehensive recognition is necessary for the understanding of long COVID symptoms and their associated factors among nurses and could promote a long COVID symptom management education program targeted at nurses. Moreover, it could facilitate effective nursing care and education plans for long COVID patients.
그린 청정에너지인 LNG는 1969년 상업 생산을 시작한 이래로, 지속적인 수요증가로 LNG 플랜트 산업은 성장일로에 있으며, 많은 투자가 이루어지고 있다. LNG 플랜트 프로젝트의 진행단계는 타당성 검토 및 개념설계 단계, 기본설계 단계 (FEED, Front End Engineering Design), 그리고 플랜트 건설이 포함되는 상세설계 단계로 나누어진다. 사업투자 의사결정은 기본설계 완료시점과 상세설계의 시작 전에 이루어지는 것이 일반적이다. LNG 플랜트 프로젝트 추진 시, 경제성, 안정성, 생산성, 환경영향, 기술파급효과, 운전 및 정비 등 고려하여야 할 요인이 매우 다양하다. 아직까지 국내에서는 LNG 플랜트의 각 설계단계에 대한 효과적인 평가기법이 개발되어 있지 못하며, 다만 소수 경험자의 의견중시, 일부 기술 항목 비교 등 일부 요인에 대하여만 가중치를 부여하는 방법이 이용되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 LNG플랜트 기본설계에 대한 평가를 통하여 상세설계단계로의 원활한 사업 이행을 위한 평가방법론을 제안 및 분석하고자 하였다. 본 연구에서 제안하는, 기본설계 평가를 위한 영향변수인, 평가요소 및 세부요소 항목들에 대한 가중치 값의 설정 및 가중치 값들의 일관성 검증과정, 등급 배수 방법의 추가 적용하는 평가 방법론은, 다양한 산업분야에 실용적인 가이드라인이 될 것이다.
인터넷의 사용이 증가하면서, DDoS (분산 서비스 공격)를 비롯한 여러 가지 네트워크 공격들이 오늘날 인터넷의 안정성에 커다란 위협을 가하고 있다 인터넷과 같은 대규모 망을 대상으로 한 이러한 네트워크 공격들은 특정 호스트에 대한 피해뿐만 아니라, 전체 네트워크의 성능 저하를 유발한다. 이러한 피해를 막기 위해서 대규모 기간망에서 적용 가능한 효율적이고 간단한 공격 탐지 기법이 필요하다. 이를 위해 빈도의 분포에 대한 간단한 통계치인 엔트로피를 이용하고자 한다. 네트워크 공격에 따라서 특정 근원지 주소, 특정 목적지 주소 그리고 특정 목적지 포트의 비정상적인 빈도가 관찰되기 때문에 위 세가지 항목에 대한 엔트로피의 변화를 이용하여 네트워크 공격을 탐지한다. 세가지 엔트로피의 변화하는 형태를 분석하여 네트워크 공격의 종류 또한 파악할 수 있다.
We present a pipeline to estimate baryonic properties of a galaxy inside a dark matter (DM) halo in DM-only simulations using a machine trained on high-resolution hydrodynamic simulations. As an example, we use the IllustrisTNG hydrodynamic simulation of a (75 h-1 Mpc)3 volume to train our machine to predict e.g., stellar mass and star formation rate in a galaxy-sized halo based purely on its DM content. An extremely randomized tree (ERT) algorithm is used together with multiple novel improvements we introduce here such as a refined error function in machine training and two-stage learning. Aided by these improvements, our model demonstrates a significantly increased accuracy in predicting baryonic properties compared to prior attempts --- in other words, the machine better mimics IllustrisTNG's galaxy-halo correlation. By applying our machine to the MultiDark-Planck DM-only simulation of a large (1 h-1 Gpc)3 volume, we then validate the pipeline that rapidly generates a galaxy catalogue from a DM halo catalogue using the correlations the machine found in IllustrisTNG. We also compare our galaxy catalogue with the ones produced by popular semi-analytic models (SAMs). Our so-called machine-assisted semi-simulation model (MSSM) is shown to be largely compatible with SAMs, and may become a promising method to transplant the baryon physics of galaxy-scale hydrodynamic calculations onto a larger-volume DM-only run. We discuss the benefits that machine-based approaches like this entail, as well as suggestions to raise the scientific potential of such approaches.
다양한 산업에 영향을 미치고 있는 소프트웨어의 규모와 복잡도가 높아지면서 소프트웨어 아키텍처의 역할이 매우 중요해지고 있다. 소프트웨어 아키텍트는 이러한 아키텍처를 설계할 때 종종 경험적 직관에 의존한다. 그럼에도 아키텍처 설계에 관한 방법론이 다양하게 연구되고 있으나, 시스템에 여러 아키텍처 패턴(architectural pattern)을 적용하는 구체적인 방법이나 적용 순서에 따른 효과에 관해서는 다루고 있지 않다. 본 연구에서는 먼저, 같은 아키텍처 패턴 세트(set)를 동일 시스템에 적용할 때, 적용 순서에 따른 아키텍처 설계 결과의 상이성에 관해 설명한다. 이러한 현상적 논리를 바탕으로 아키텍처 패턴 적용이 필요한 요구사항들을 사전에 식별하고, 적용할 패턴을 분류하는 방안을 제시한다. 또한 분류한 패턴들을 효율적으로 적용하기 위해 적용 순서를 정할 수 있도록 요구사항의 우선순위를 정하는 절차를 제안하며 사례연구를 통해 아키텍처 패턴 유형을 기반으로 요구사항을 우선순위화하는 것이 품질 속성 측면에서 효율적인 소프트웨어 아키텍처 설계에 도움이 됨을 보인다.
본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 이종의 공간 데이터 셋을 융합하기 위하여 사용자의 개입을 최소화하면서 다대다 관계에도 적용이 가능한 기하학적 방법론 기반의 면 객체 자동 매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 첫째, 포함함수가 0.4 이상인 객체(노드)는 인접행렬에서 에지로 연결되었고, 이들 인접행렬의 곱을 반복적으로 수행하여 다대다 관계를 포함하는 후보 매칭 쌍을 선정하였다. 다대다 관계인 면 객체들은 알고리즘으로 생성된 convex hull로 단일 면 객체로 변환하였다. 기하학적 매칭을 위하여, 매칭 기준을 설정하고, 이들을 유사도 함수를 이용하여 유사도를 계산하였다. 다음으로 변환된 유사도와 CRITIC 방법으로 도출된 가중치를 선형 조합하여 형상 유사도를 계산하였다. 마지막으로 훈련자료에서 모든 가중치에 대한 정확도와 재현율을 나타낸 PR 곡선의 교차점인 EER로 임계값을 선정하고, 이 임계값을 기준으로 매칭 유무를 판별하였다. 제안된 방법을 수치지도와 도로명 주소기본도에 적용한 결과, 일부 다대다 관계에서 잘못 매칭되는 경우를 시각적으로 확인할 수 있었으나, 통계적 평가에서 정확도, 재현율, F-measure가 각각 0.951, 0.906, 0.928로 높게 나타났다. 이는 제안된 방법으로 이종의 공간 데이터 셋을 자동으로 매칭하는데 그 정확도가 높음을 의미한다. 그러나 일부 오류가 발생한 다대다 관계인 후보 매칭 쌍을 정확하게 정량화하기 위해서 포함함수나 매칭 기준에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.
본 논문에서는 CAS500-1/2를 이용한 산출물 생성에 관련한 선행연구로 KOMPSAT-3A 스트립영상을 사용한 비접근 지역의 도엽별 DSM을 생성하는 방법을 제안한다. 제안 기법은 1:5000 도엽정보의 입력을 통한 영역 설정을 통해 도엽별로 산출물이 나올 수 있도록 설계됐으며, 강인한 스테레오 영상정합 기법인 MDR을 적용하여 스테레오 페어에서도 최적의 DSM이 나오도록 설정했다. 스트립 영상이 분할된 여러 장의 단위 영상으로 들어오는 것을 고려하여 하나의 도엽에 여러 쌍의 영상 페어를 처리하여 통합하는 방식으로 DSM의 생성을 시도했으며, 처리결과 도엽 간의 접합부분에서 이격 발생을 최소화한 DSM의 생성이 가능함을 확인할 수 있었다. 최종적으로 GCP와의 비교를 통한 정확도 검증결과 5 m 이내의 정확도가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
합성곱 신경망은 이미지와 같은 격자 형태로 배열된 데이터를 다루는데 널리 사용되고 있는 신경망이다. 일반적인 합성곱 신경망은 합성곱층과 완전연결층으로 구성되며 각 층은 비선형활성함수를 포함하고 있다. 본 논문은 합성곱 신경망의 성능을 향상시키기 위해 결합된 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 결합된 파라메트릭 활성함수는 활성함수의 크기와 위치를 변환시키는 파라미터를 적용한 파라메트릭 활성함수들을 여러 번 더하여 만들어진다. 여러 개의 크기, 위치를 변환하는 파라미터에 따라 다양한 비선형간격을 만들 수 있으며, 파라미터는 주어진 입력데이터에 의해 계산된 손실함수를 최소화하는 방향으로 학습할 수 있다. 결합된 파라메트릭 활성함수를 사용한 합성곱 신경망의 성능을 MNIST, Fashion MNIST, CIFAR10 그리고 CIFAR100 분류문제에 대해 실험한 결과, 다른 활성함수들보다 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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