Purpose: This study examined relationships among stress, stress coping strategies, and somatization in mothers-in-law from multi-cultural families in a rural area. Methods: Elderly mothers-in-law (n=227) living with foreign daughters-in-law completed a self-reporting questionnaire. Data were collected from April to August 2009. Questions related to stress (Visual Analog Scale, VAS), coping strategies (Coping Strategy Scale) for stress, and somatization (Symptom Check List 90, Revised). SPSS/WIN 12.0 program was used for descriptive analysis, t-test, one-way ANOVA, Pearson correlation, and multiple regression analyses. Results: Subjects had a moderate level of stress (5.03). There were significant differences in stress level according to age, educational level, religion, chronic disease, health status, number of children, agreement of an international marriage of her sons, satisfaction in living with a foreign daughter-in-law, and family conflict. Stress showed a significant positive correlation with offensive coping strategy, passive strategy, and somatization. Stress, offensive coping strategy, and passive coping strategy affected the level of somatization. Conclusion: In a family situation involving co-habitation of mother- and foreign daughter-in-law, increased stress experienced by the mother-in-law can lead to increased offensive and passive coping strategies, and increased somatization. More effective means of stress reduction are needed for mothers-in-law from multi-cultural families.
Journal of The Korea Institute of Healthcare Architecture
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v.18
no.3
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pp.29-39
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2012
Window and shading designs have a great influence on energy consumption and daylighting in buildings. As far as energy is concerned, small window area is advantageous. But it is not good to the patient healing in hospital. So it is important to find out the optimum window shape which is favorable for both energy consumption and patient healing. In this study, annual energy consumption and daylight illumination levels were analyzed according to the window shapes and shading devices for a multi-beded patient room in hospitals. The simulations were conducted for 19 different cases by COMFEN 4.0 computer simulation program. The results of this paper are as follows. First, window to wall area ratio and shading devices have great influences on annual energy consumption. But it is a problem in that they decrease significantly daylight level in bed room. Second, considering the same energy consumption, reducing the width of window rather than the hight of window is desirable for the secure of daylight level. Third, increase of the number of horizontal shade is not desirable in south face of the building for the energy consumption and daylight level. Fourth, sun shade is not necessary in north face of the building for the energy consumption and daylight level.
In this paper, chain-shaped multi-level skip-lot sampling plan is designed, which is a normal inspection plan between Choi(1993)'s tightened inspection plan and Choi(1995)'s reduced inspection plan. In every skipping inspection of the proposed plan, when designed numbers of consecutively inspected lots are accepted, switch to the next skipping inspection, and when a lot is rejected, switch to the skipping inspection of two-level lower. Also, the formulae of the operating chareacteristic function, average sampling number and average outgoing quality for the proposed skip-lot sampling plan are derived using the morkov chain approach and their properties are studied and graphically compared with those of the other multi-level skip-lot sampling plans.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.9
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pp.1947-1954
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2011
There are various attacks such as tampering, bypassing and spoofing which are caused with system-wide vulnerabilities of Windows operating system. The underlying operating system is responsible for protecting application-space mechanisms against such attacks. This paper provides the implementation of mandatory access control known as multi-level security (MLS) rating with TCSEC-B1 level on th kernel of Windows$^{TM}$. By adding especially the protection feature against tampering memory of processes to the security kernel, this implementation meets the responsibility against system-wide vulnerabilities.
This study was to investigate the learning motive types and degree of psychological well-being of middle-aged married women attending the Korea National Open University and to examine the difference in their psychological well-being according to the types of learning motives. For these purposes, a survey was conducted to 263 middle-aged married women from 36 to 60 at the Korea National Open University. The findings were as follows: First, learning motive types of middle-aged women could be classified into 3 types; a non-oriented type, an activity and goal-oriented type and a multi-oriented type. A multi-oriented types were the most popular among those. Second, the overall level of self-respect was above the median, but the life satisfaction level was below the median. Third, there was difference in their self-respect level according to the learning motive types. That is, students who had a multi-oriented learning motive were higher self-respect level than those who had an activity and goal-oriented learning motive. Therefore, lifelong education is very significance in these days when average life span is prolonged.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37A
no.10
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pp.809-814
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2012
We propose an adaptive threshold detector algorithm for multi-level holographic data storage based on the expectation-maximization (EM) method. In this paper, the signal intensities that are passed through the four-level holographic channel are modeled as a four Gaussian mixture with unknown DC offsets and the threshold levels are estimated based on the maximum likelihood criterion. We compare the bit error rate (BER) performance of the proposed algorithm with the non-adaptive threshold detection algorithm for various levels of DC offset and misalignments. Our proposed algorithm shows consistently acceptable performance when the DC offset variance is fixed or the misalignments are lower than 20%. When the DC offset varies with each page, the BER of the proposed method is acceptable when the misalignments are lower than 10% and DC offset variance is 0.001.
The multi-level approach seems to be best suited to high power, high voltage ac drives with low torque ripple and fast dynamic response. If high control performance is required, space vector control becomes desirable, and the task becomes time critical. In this paper, a simplified space vector PWM method for the control of a three level inverter is proposed. As the PWM is simple in structure, it is easy to implement and the fluctuation of the neutral point potential of DC link can be supressed effectively. The simulation results demonstrate that the proposed PWM strategy can be applied to high power, high voltage inverter systems. And its application to multi-level inverter is easily done on the same principle.
The performance of a multi-level overtopping wave energy converter (OWEC) has been numerically and experimentally investigated in a two-dimensional wave tank in order to study the effects of opening width of additional reservoirs. The device is a fixed OWEC consisting of an inclined ramp together with several reservoirs at different levels. A particle-based numerical simulation utilizing the Lattice Boltzmann Method (LBM) is used to simulate the flow behavior around the OWEC. Additionally, an experimental model is also built and tested in a small wave flume in order to validate the numerical results. A comparison in energy captured performance between single-level and multi-level devices has been proposed using the hydraulic efficiency. The enhancement of power capture performance is accomplished by increasing an overtopping flow rate captured by the extra reservoirs. However, a noticeably large opening of the extra reservoirs can result in a reduction in the power efficiency. The overtopping flow behavior into the reservoirs is also presented and discussed. Moreover, the results of hydrodynamic performance are compared with a similar study, of which a similar tendency is achieved. Nevertheless, the LBM simulations consume less computational time in both pre-processing and calculating phases.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.5
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pp.1597-1610
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2022
At present, the main method of high-speed train chassis detection is using computer vision technology to extract keypoints from two related chassis images firstly, then matching these keypoints to find the pixel-level correspondence between these two images, finally, detection and other steps are performed. The quality and accuracy of image matching are very important for subsequent defect detection. Current traditional matching methods are difficult to meet the actual requirements for the generalization of complex scenes such as weather, illumination, and seasonal changes. Therefore, it is of great significance to study the high-speed train image matching method based on deep learning. This paper establishes a high-speed train chassis image matching dataset, including random perspective changes and optical distortion, to simulate the changes in the actual working environment of the high-speed rail system as much as possible. This work designs a convolutional neural network to intensively extract keypoints, so as to alleviate the problems of current methods. With multi-level features, on the one hand, the network restores low-level details, thereby improving the localization accuracy of keypoints, on the other hand, the network can generate robust keypoint descriptors. Detailed experiments show the huge improvement of the proposed network over traditional methods.
Penalized regression has been widely used in genome-wide association studies for joint analyses to find genetic associations. Among penalized regression models, the least absolute shrinkage and selection operator (Lasso) method effectively removes some coefficients from the model by shrinking them to zero. To handle group structures, such as genes and pathways, several modified Lasso penalties have been proposed, including group Lasso and sparse group Lasso. Group Lasso ensures sparsity at the level of pre-defined groups, eliminating unimportant groups. Sparse group Lasso performs group selection as in group Lasso, but also performs individual selection as in Lasso. While these sparse methods are useful in high-dimensional genetic studies, interpreting the results with many groups and coefficients is not straightforward. Lasso's results are often expressed as trace plots of regression coefficients. However, few studies have explored the systematic visualization of group information. In this study, we propose a multi-level polar Lasso (MP-Lasso) chart, which can effectively represent the results from group Lasso and sparse group Lasso analyses. An R package to draw MP-Lasso charts was developed. Through a real-world genetic data application, we demonstrated that our MP-Lasso chart package effectively visualizes the results of Lasso, group Lasso, and sparse group Lasso.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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