Purpose: The purpose of this study was to identify factors influencing the outcome of psychosocial rehabilitation for persons with chronic mental illness and to suggest a hypothetical model of psychosocial rehabilitation which is based on the relationship between influencing factors and then to test its fitness empirically. Method: Data was collected from persons with a chronic mental illness using a self-report questionnaire, and from their case managers using an observed rating questionnaire. A total of 220 cases were used in the final analysis, and a hypothetical model was verified through covariance structure analysis using LISREL. Result: 1) The fitness indices of the model were $X^2=133.77$ (df=48, p=.00), GFI=0.93, AGFI=0.87, RMR=2.32, NNFI=0.95 and NFI=0.95. Twelve paths among fifteen proved to be significant. 2) Psychosocial rehabilitation was influenced directly by symptoms, daily living skill and self-concept, and was influenced indirectly by the psychosocial rehabilitation program service. Psychosocial rehabilitation accounted for 32% of variance of these factors. Conclusion: This study is expected to contribute to understanding the psychosocial rehabilitation phenomena. Besides it will provide basic information for developing strategies of bio-psycho-sociological interventions and evaluations in regard to influential factors of psychosocial rehabilitation.
Purpose: The purpose of this study was to test hand hygiene behavior model of hospital nurses, based on theory of planned behavior. Methods: Data were collected from 253 nurses from four university hospitals for the period of December 2010 to January 2011. Data were analyzed using of SAS (ver.9.1). Fitness of the study model was identified with SAS PROC CALIS. Results: The overall fitness was $x^2$=57.81 (df=13, $p$ <.001), GFI=.99, AGFI=.99, CFI=.95, NFI=.93. The variance of actual implementation of hand hygiene by predictor variables was 11.0% and the variance of intention to hand hygiene was 53.5%. Variable that had a direct effect on hand hygiene behavior was intention. Perceived behavior control and attitude affected hand hygiene behavior indirectly. Control belief had a direct effect on perceived behavior control and had an indirect effect on intention and behavior. Behavioral belief had a direct effect on attitude and an indirect effect on intention and behavior. Conclusion: The study provides basic information for understanding nurses' hand hygiene behavior. Further testing of the model will indicate which variables can contribute to improved hand hygiene.
This study designed an extended technology acceptance model incorporating and combining TPB, TAM, UTAUT, and IDT, which are known to be useful in explaining technology acceptance intention, to analyze antecedents affecting smart farm acceptance intention from the perspective of policy handlers. In the model of this study, nine independent variables were set, including subjective norm, perceived behavioral control, attitude, perceived usefulness, performance expectation, effort expectation, social impact, promotion condition, and fitness. The effect of these variables on farm acceptance intention was analyzed. The study found that four factors, including perceived behavioral control, perceived usefulness, social impact, and fitness, had positive effects on the acceptance intention of smart farms. Of these, perceived usefulness had the highest impact. In conclusion, all the TPB, TAM, UTAUT, and IDT applied to the research hypothesis to explain the smart farm acceptance intention included on or more variables with significant effects. In other words, these theories were evaluated as useful to explain the acceptance intention of smart farms.
This paper proposes a mathematical model for the statistics of the W-CDMA signals with different bandwidth. Based on the statistics of numerically generated signals, a mathematical model is obtained such as Rayleigh, Rician, and Maxwell distribution. We employ Chi-square test to verify the fitness of the mathematical model with signal statistics. The results show obviously that the new proposed model is useful for representing W-CDMA signals.
This paper presents a model for R&D project selection and evaluation system design developed through literature review. The model emphasizes the fitness between the five elements of the system : evaluation phase and purpose, personnel and organization, evaluation critiria and decision model, evaluation form and procedure, and projects. The model was applied in real situation as a test case. The important findings are that a good project selection and evaluation model contributes only partially to the effectiveness of the project selection and that system development and implementation activity is a dynamic and multi-facetted learning process.
본 연구는 산사태 발생 취약성을 평가하기 위해 2006년 7월 11일부터 7월 18일까지 집중호우 시 다수의 산사태가 발생한 인제지역의 지형요인, 임상, 토질, 지질과의 상관관계를 분석하였다. 미래에 발생할 산사태의 취약성 평가를 위해 인제지역에 발생한 산사태를 활동형태와 흐름형태로 구분하고 지형에서 경사, 경사각, 곡률, 능선, 계곡을 추출하였다. 그리고 임상요인에서 경급, 영급, 밀도, 임상을 추출하여 베이지안을 기반으로 하는 LR 모델과 WOE 모델을 적용하여 연구지역 산사태의 취약성을 평가하고 예측비율곡선을 이용하여 적합도 검증하였다. 취약성 평가 결과의 적합도 검증 결과 산사태를 유형별 구분 없이 적용한 결과 상위 20%에서 LR 모델은 75%, WOE 모델은 73%의 적합도를 보이고 있으며, 활동형태와 흐름형태로 구별하여 검증한 결과 활동 형태는 상위 20%에서 LR 모델은 71%, WOE 모델은 69%의 적합도를 나타내고, 흐름 형태에서는 상위 20%에서 LR 모델은 86%, WOE 모델은 82%의 적합도를 나타내었다. 평가결과 적합도는 LR 모델 적용 결과가 WOE 모델 적용 결과 보다 높은 적합도를 보였으며, 활동형태 보다는 흐름형태의 적합도가 높게 나타났다. 이러한 결과로 보아 산사태 취약성 평가와 검증 시에는 기존의 연구 방법과는 달리 산사태 발생 예측 시 유형별로 구분하여 실시하는 것이 타당한 것으로 사료된다.
This paper presents WMR modelling and path tracking algorithm using Inertial Navigation System. The error models of gyroscope and accelerometers in INS are derived by Gauss-Newton method which is nonlinear regression model. Then, to test availability of error model, we pursue the fitness diagnosis about probability characteristic for real data and estimated data. Performance of inertial sensor with error model and Kalman filter is pursued by comparing with one without them. The computer simulation shows that position error remarkably decrease when error compensation is applied.
As cities face increasing problems such as aging, environmental pollution and growth limits, we have been trying to incorporate sustainability into urban planning and related policies. However, it is very difficult to generate a 'sustainable spatial plans' because there are trade-offs among environmental, society, and economic values. This is a kind of non-linear problem, and has limitations to be solved by existing qualitative expert knowledge. Many researches from abroad have used the meta heuristic optimization algorithms such as Genetic Algorithms(GAs), Simulated Annealing(SA), Ant Colony Optimization(ACO) and so on to synthesize competing values in spaces. GAs is the most frequently applied theory and have been known to produce 'good-enough plans' in a reasonable time. Therefore we collected the research on 'spatial optimization model based GAs' and analyzed in terms of 'study area', 'optimization objective', 'fitness function', and 'effectiveness/efficiency'. We expect the results of this study can suggest that 'what problems the spatial optimization model can be applied to' and 'linkage possibility with existing planning methodology'.
Purpose: The purpose of this study was to construct a model that describes the health related quality of life in working women with preschool children and to verify the goodness of fitness of the model. Methods: The data were collected with a structured self-report questionnaire from 483 working women with preschool children. Results: The modified model showed a reasonable fitness to the data. Social support, job satisfaction, parenting stress, sense of coherence and depression accounted for 78% of the health related quality of life in working women with preschool children. Conclusion: This study suggests that the health related quality of life in working women with preschool children can be improved by reducing parenting stress and depression level, and by increasing social support, job satisfaction, and sense of coherence. Depression can also be managed by reducing parenting stress and by increasing job satisfaction and sense of coherence. Based on the results of this study, it is necessary to develop intervention programs to increase the health related quality of life or to decrease depression in working women.
Case-based reasoning is emerging as a leading methodology for the application of artificial intelligence. CBR is a reasoning methodology that exploits similar experienced solutions, in the form of past cases, to solve new problems. Hybrid model achieves some convergence of the wide proliferation of credit evaluation modeling. As a result, Hybrid model showed that proposed methodology classify more accurately than any of techniques individually do. It is confirmed that proposed methodology predicts significantly better than individual techniques and the other combining methodologies. The objective of the proposed approach is to determines a set of weighting values that can best formalize the match between the input case and the previously stored cases and integrates fuzzy sit concepts into the case indexing and retrieval process. The GA is used to search for the best set of weighting values that are able to promote the association consistency among the cases. The fitness value in this study is defined as the number of old cases whose solutions match the input cases solution. In order to obtain the fitness value, many procedures have to be executed beforehand. Also this study tries to transform financial values into category ones using fuzzy logic approach fur performance of credit evaluation. Fuzzy set theory allows numerical features to be converted into fuzzy terms to simplify the matching process, and allows greater flexibility in the retrieval of candidate cases. Our proposed model is to apply an intelligent system for bankruptcy prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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