Purpose: The purpose of this study was to examine the problems and relevant variables for effective Organizational Socialization of new nurses, to produce a causal map, to build up a simulation model and to test its validity. Method: The basic data was collected from Sep. 2002 to July 2003. The Organizational Socialization process of new nurses was analyzed through a model simulation. The VENSIM 5.0b DSS program was used to develop the study model. Result: This Model shows interrelation of these result variables: organizational commitment, job satisfaction, job performance, intention of leaving the work setting, decision making ability, and general results of Organizational Socialization. The model's factors are characteristic of organization and individual values, task-related knowledge and skills, and emotion and communication that affects new nurses' socialization process. These elements go through processes of anticipatory socialization, encounter, change and acquisition. The Model was devised to induce effective Organizational Socialization results within 24 months of its implementation. The basic model is the most efficient and will also contribute to the development of knowledge in the body of nursing. Conclusion: This study will provide proper direction for new Nurse's Organizational Socialization. Therefore, developing an Organizational Socialization Process Model is meaningful in a sense that it could provide a framework that could create effective Organizational Socialization for new nurses.
A Kriging model is a sort of approximation model and used as a deterministic model of a computationally expensive analysis or simulation. Although it has various advantages, it is difficult to assess the accuracy of the approximated model. It is generally known that a mean square error (MSE) obtained from the kriging model can't calculate statistically exact error bounds contrary to a response surface method, and a cross validation is mainly used. But the cross validation also has many uncertainties. Moreover, the cross validation can't be used when a maximum error is required in the given region. For solving this problem, we first proposed a modified mean square error which can consider relative errors. Using the modified mean square error, we developed the strategy of adding a new sample to the place that the MSE has the maximum when the MSE is used for the assessment of the kriging model. Finally, we offer guidelines for the use of the MSE which is obtained from the kriging model. Four test problems show that the proposed strategy is a proper method which can assess the accuracy of the kriging model. Based on the results of four test problems, a convergence coefficient of 0.01 is recommended for an exact function approximation.
International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.132-139
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2019
We address the problem about forecasting the direction of stock price movement in the Korea market. Recently, the deep neural network is popularly applied in this area of research. In deep neural network systems, proper parameter initialization reduces training time and improves the performance of the model. Therefore, in our study, we propose a novel parameter initialization technique and apply this technique for the stock price movement prediction model. Specifically, we design a framework which consists of two models: a base model and a main prediction model. The base model constructed with LSTM is trained by using the large data which is generated by a large amount of the stock data to achieve optimal parameters. The main prediction model with the same architecture as the base model uses the optimal parameter initialization. Thus, the main prediction model is trained by only using the data of the given stock. Moreover, the stock price movements can be affected by other related information in the stock market. For this reason, we conducted our research with two types of inputs. The first type is the stock features, and the second type is a combination of the stock features and the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) features. Empirical results conducted on the top five stocks in the KOSPI list in terms of market capitalization indicate that our approaches achieve better predictive accuracy and F1-score comparing to other baseline models.
This exploratory research was intended to develop and test a slacks pattern based upon conic model. Data came from measurements of photograph of three subjects. Silhouette of slacks was close fit on waist and hip and loose under hip level. This three-dimensional form was modeled with truncated cones. This conic model was truncated by plane of the waist level, the abdomen level, the hip level, the crotch level and the ankle level parallel to the floor. Two models that have differences in back part of the model were tested. Drafted patterns from two models were taken for each subject. Drafted experimental pattern was operated for slacks pattern. The first step was to make sideseam. Parts over crotch level were moved to both sides. And then to make waistdarts. Experimental pattern had two darts each in front and back. Each experimental slacks was evaluated by sensory test to appearance and comfort by five judges. The results can be summarized as follows. 1) Appearance and comfort of experimental pattern were judged to be satisfactory. Especially these patterns were fitted we18 in waist darts front and back. So we evaluated that was proper pattern for slacks. 2) Model 2 was better in appearance than model 1. But Model 1 was more comfortable in non significant difference. This was supposed to be resulted from fit more closely of model 2. 3) considering preceding results, this geometric model based upon truncated cone was applicable for slacks pattern.
이 연구는 신규 무기체계를 구매할 때 동시에 구입하게 되는 동시조달수리부속(CSP)의 적정 구매량과 지원 단계별 최적 재고량을 구하기 위한 모형을 제시하였다. 이를 위하여 다단계 재고모형에 관한 연구들을 이슈별로 분류하여 시스템에 활용할 수 있도록 하였다. 또한 선행연구에서 연구목적상 생략하거나 단순하게 가정한 요소를 포함하여 모델을 제시하였다. 기존의 연구에 비해 가장 많은 요소를 고려하여 현실적으로 모형을 구성하였으며, 활용이 용이하도록 하였다.
Background: Price control alone may not successfully restrain growth in health expenditures. This study aimed to propose fee adjustment model suitable for Korea reflecting health service volume and to clarify applicability of the model by comparing actual conversion factor with estimated conversion factor from simulation of this model. Methods: Fee adjustment model was developed based on Alberta's fee adjustment formula in Canada and 7 alternatives were assessed according to diversely applied parameters of the model. Results: Estimated conversion factors of the tertiary care hospital and the hospital were lower than actual conversion factors, since the utilization of heath service has been increased. However, there was no big difference between estimated conversion factors and actual conversion factors of the general hospital and the clinic. Eventually this fee adjustment model could estimate proper conversion factor reflecting health service volume. Conclusion: This model may be applicable to the mechanism as determining conversion factor between insurer and provider via negotiation and controling growth in health expenditures.
This paper presents the dimensionless wall distance, y+ effect on SST turbulent model for wind turbine blade. The National Renewable Energy Laboratory (NREL) Phase VI wind turbine was used for the study, which the wind tunnel and structural test data has publicly available. The near wall treatment and turbulent characteristics have important role for proper CFD simulation. Most of the CFD development in this area is focused on advanced turbulence model closures including second moment closure models, and so called Low-Reynolds (low-Re) number and two-layer turbulence models. However, in many cases CFD aerodynamic predictions based on these standard models still show a large degree of uncertainty, which can be attributed to the use of the $\epsilon$-equation as the turbulence scale equation and the associated limitations of the near wall treatment. The present paper demonstrates the y+ definition effect on SST (Shear Stress Transport) turbulent model with advanced automatic near wall treatment model and Gamma theta transitional model for transition from lamina to turbulent flow using commercial ANSYS-CFX. In all cases the SST model shows to be superior, as it gives more accurate predictions and is less sensitive to grid variations.
International Journal of Aerospace System Engineering
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제2권2호
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pp.67-72
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2015
The main concern of this study is to integrate the EARSM into an industrial RANS solver in conjunction with the $k-{\omega}$ model, as proposed by Hellsten (EARSMKO2005). In order to improve the robustness, particular limiters are introduced to turbulent conservative variables, and a suitable full-approximation storage (FAS) multi-grid (MG) strategy is designed to incorporate turbulence model equations. The present limiters and MG strategy improve both robustness and efficiency significantly but without degenerating accuracy. Two discretization approachs for velocity gradient on cell interfaces are implemented and compared with each other. Numerical results of a three-dimensional supersonic square duct flow show that the proper discretization of velocity gradient improves the accuracy essentially. To assess the capability of the resulting EARSM $k-{\omega}$ model to predict complex engineering flow, the case of Common Research Model (CRM, Wing-Body) is performed. All the numerical results demonstrate that the resulting model performs well and is comparable to the standard two-equation models such as SST $k-{\omega}$ model in terms of computational effort, thus it is suitable for industrial applications.
유역의 수자원 분석을 위해서는 대상 유역의 특성 및 목적에 적합한 모형을 사용하여야 한다. 그러나 적합한 모형이 사용된다고 하더라도 사용되는 자료의 객관성과 타당성이 낮을 경우에는 기대하는 결과를 도출하기 어렵다. 따라서 선정된 모형의 입력자료와 이를 바탕으로 추정된 매개변수의 결정이 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 수문모형의 입력자료인 유역의 시간자료와 공간자료를 구축하고 이를 대상유역의 기준자료로 선정하여 HyGIS(hydrological geographic information system) 의 시 공간DB에 저장하였다. 또한 TOPMODEL을 HyGIS와 연계시킴으로서 저장된 DB로부터 모형 구동에 필요한 시 공간자료를 손쉽게 사용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템은 TOPMODEL에서 필요로 하는 시 공간 자료를 HyGIS의 DB로부터 입력하며, 매개변수를 결정하기 위해서는 유전자 알고리즘을 사용하였다. 연구결과 HyGIS의 시 공간DB는 TOPMODEL의 입력자료를 구성하고 매개변수를 추정하는데 효과적으로 사용될 수 있는 것으로 나타났으며, 향후 다양한 수자원 분석모형과 연계될 경우에도 적합하게 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
Kim, Byung-Kwan;Park, Junhyeong;Park, Seong-Jin;Kim, Tae-Wan;Jung, Dae-Hwan;Kim, Do-Hoon;Kim, Taihyung;Park, Seong-Ook
ETRI Journal
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제40권2호
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pp.188-196
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2018
This paper presents a pulse radar system to detect drones based on a target fluctuation model, specifically the Swerling target model. Because drones are small atypical objects and are mainly composed of non-conducting materials, their radar cross-section value is low and fluctuating. Therefore, determining the target fluctuation model and applying a proper integration method are important. The proposed system is herein experimentally verified and the results are discussed. A prototype design of the pulse radar system is based on radar equations. It adopts three different pulse modes and a coherent pulse integration to ensure a high signal-to-noise ratio. Outdoor measurements are performed with a prototype radar system to detect Doppler frequencies from both the drone frame and blades. The results indicate that the drone frame and blades are detected within an instrumental maximum range. Additionally, the results show that the drone's frame and blades are close to the Swerling 3 and 4 target models, respectively. By the analysis of the Swerling target models, proper integration methods for detecting drones are verified and can thus contribute to increasing in detectability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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