Purpose: Although the Advanced Trauma Life Support (ATLS) course is now taught internationally, it has not been implemented in Korea. In recent years, interest has increased in simulation as a teaching tool in the ATLS course. We therefore hypothesized that simulation training would be a useful adjunct to the ATLS course. Methods: We designed a 1-day curriculum that included skill development workstations, expert lectures, trauma patient simulations, and group discussion for general surgery residents. We conducted a survey to evaluate participants' level of understanding of the initial evaluation and treatment of trauma patients, their degree of knowledge and technical improvement, their satisfaction with the learning goals, and their overall satisfaction with the curriculum. We then analyzed the effects before and after the training. Results: Nine residents attended this course. None of the residents initially reported that they could perform a primary survey of trauma patients. The analysis revealed significant improvements after training in the questionnaire areas of "assembly of the team and preparation for resuscitation of a trauma patient" (p=0.008), "performance of a primary survey for trauma patients" (p=0.007), "resuscitative procedures for trauma patients" (p=0.008), "importance of re-evaluation" (p=0.007), "identifying the pitfalls associated with the initial assessment and management" (p=0.007), and "importance of teamwork" (p=0.007). Conclusions: After the ATLS simulation training, all participants showed significant improvements in their understanding of how to manage multiple trauma patients. Therefore, ATLS simulation training for residents will help in the management of trauma patients.
In this paper, numerical values are derived using topic modeling among data-based evaluation methodologies discussed by various research institutes. In addition, we will focus on the ICT field to see if there is a difference in policy perception between the national R&D project and standing committee. First, we create model for classifying ICT documents by learning R&D project data using HAN model. And we perform LDA topic modeling analysis on ICT documents classified by applying the model, compare the distribution with the topics derived from the R&D project data and proceedings of standing committees. Specifically, a total of 26 topics were derived. Also, R&D project data had professionally topics, and the standing committee-discuss relatively social and popular issues. As the difference in perception can be numerically confirmed, it can be used as a basic study on indicators that can be used for future policy or project evaluation.
Park, Sangin;Kim, Jonghwa;Park, Soon Yong;Mun, Sungchul
Journal of Broadcast Engineering
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v.27
no.5
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pp.738-750
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2022
In this study, we reviewed and discussed whether auditory stimuli with short length can evoke emotion-related neurological responses. The findings implicate that if personalized sound tracks are provided to XR users based on machine learning or probability network models, user experiences in XR environment can be enhanced. We also investigated that the arousal-relaxed factor evoked by short auditory sound can make distinct patterns in functional connectivity characterized from background EEG signals. We found that coherence in the right hemisphere increases in sound-evoked arousal state, and vice versa in relaxed state. Our findings can be practically utilized in developing XR sound bio-feedback system which can provide preference sound to users for highly immersive XR experiences.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.14
no.3
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pp.83-91
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2020
The purpose of this study is to develop creativity-based creative convergence subjects for nursing students. For the purpose of this study, the procedures are conducted that the needs analysis, setting educational goals, segmentation of educational goals, selection of educational contents and organization by F. Bobbitt's curriculum development model and the creative convergence subject was developed through the verification process of the validity of experts. Through a theoretical review, the contents of education in creative convergence subjects consisted of converging with other areas, focusing on creativity. It was presented as a liberal arts subject with two credits, and as an educational method, an online class utilizing blended learning and offline classes centered on activities by teams were presented. In addition, the curriculum was divided into understanding, application, synthesis, and deepening so that students could understand the concept of creative convergence thinking and apply it through thinking techniques and strategies, and finally improve their creative convergence thinking abilities through team projects.
Sukyong, Jung;HyungSoo, Park;HwanSoo, Kang;Jinhyung, Cho;Larry S, Kim
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.2
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pp.77-87
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2023
Currently, due to Covid-19, non-face-to-face activities are underway in various fields, and non-face-to-face education is also necessary in the education field. In this paper, we develop and utilize a metaverse-based realistic education platform that combines the latest realistic 3D technology and XR interactive technology to enhance students' understanding of the latest technology and strengthen their educational capabilities. To this end, we understand the main technologies of metaverse in terms of education, investigate contents and application cases of education using metaverse, and compare them with the proposed realistic educational platform. In the future, non-face-to-face education is expected to account for an important portion, and more effective learning is expected through the metaverse-based realistic educational platform developed in this paper when instructor lectures the MZ generation in a virtual world called metaverse.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.27
no.1
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pp.69-75
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2023
Small communication devices used in the Internet of Things are vulnerable to various hacking because they do not apply advanced encryption techniques due to their low memory capacity or slow computation speed. In order to increase the authentication reliability of small-sized transmitters operating in 433MHz band, we introduce an RF fingerprint and adopt a convolutional neural network (CNN) as a classification algorithm. The preamble signal transmitted by each transmitter are extracted and collected using software-defined-radio to constitute a training data set, which is used for training the CNN. We tested identification of 20 transmitters in four different scenarios and obtained high identification accuracy. In particular, the accuracy of 95.8% and 92.6% was obtained, respectively in the scenario where the test was performed at a location different from the transmitter's location at the time of collecting training data, and in the scenario where the transmitter moves at walking speed.
The purpose of this study is to explore the teaching experience of first-time youth soccer leaders. To this end, four leaders registered in the U-12 team were selected from those with more than 10 years of player experience, less than 5 years of coaching experience, and a level C or higher of the Korea Football Association leader's license. Accordingly, the analysis categories and analysis units were categorized according to the research problem, and data analysis was conducted through an inductive method. As a result of the study, youth soccer leaders were starting their coaching with the mindset of "I shouldn't" and "I can do it" based on their past experiences. They who concerned their uncertainty about the future in the teaching field were struggling with how to communicate with student and were less professional in teaching and learning ability. but they were trying to gain expertise while feeling rewarded in teaching. Accordingly, it was discussed to improve the treatment of youth soccer leaders and improve the program that is the leader training system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.9
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pp.149-158
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2023
With the global paradigm shift towards climate change, the shipbuilding industry is also considering propulsion systems that utilize eco-friendly fuels various propulsion systems are gaining attention as a result. In conventional propulsion systems, typically consisting of propellers and rudders, have evolved into a diverse range of systems due to the development of a special propulsion system known as the azimuth thruster. While azimuth thrusters were previously commonly installed on tugboats, they are now extensively used on offshore plant operation ships equipped with dynamic positioning systems. However, these azimuth thrusters require different steering methods compared to conventional propulsion systems, leading to a significant learning curve for the crew members boarding such vessels. Furthermore the availability of education related to these special propulsion systems is limited. This study aims to analyze accidents caused by inadequate control of vessels equipped with azimuth thrusters using the STAMP technique. And it proposes the necessity of standard steering commands for the safe operation of vessels equipped with special propellers.
This study was conducted to explore the career competencies among the middle-aged employment vulnerable groups and to provide the basis for systematic career development and human resource development for the middle-aged and employment vulnerable groups. Interviews and expert advice for the middle-aged (40-64 years old) employment vulnerable groups were conducted. The main research results as follows. First, middle-aged employment vulnerable groups have different career requirements depending on their characteristics. Second, the career competencies of the middle-aged employment vulnerable group were composed five factors and 21 sub-detailed competencies including career cognitive competencies, career skill competencies, career attitude competencies, career transition competencies, and career resource management competencies. Third, as a result of the priority analysis of Borich and Locus for Focus, career goal setting, career implementation competency, employment and start-up information, job search skills were the top priorities, career identity, digital literacy, job market knowledge, and infrastructure utilization were the second priority.
Compared to a low concentration, a high concentration clearly entails limitations in terms of predictive performance owing to differences in its frequency and environment of occurrence. To resolve this problem, in this study, an artificial intelligence neural network algorithm was used to classify low and high concentrations; furthermore, two prediction models trained using the characteristics of the classified concentration types were used for prediction. To this end, we constructed training datasets using weather and air pollutant data collected over a decade in the Cheonan region. We designed a DNN-based classification model to classify low and high concentrations; further, we designed low- and high-concentration prediction models to reflect characteristics by concentration type based on the low and high concentrations classified through the classification model. According to the results of the performance assessment of the prediction model by concentration type, the low- and high-concentration prediction accuracies were 90.38% and 96.37%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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