This study was conducted to provide the baseline data for preparing an educational program for mothers of pediatric asthma patients by identifying the knowledge about asthma, mother's educational demand and the perceived educational performance. This study used survey design. The subjects were chosen from the mothers whose children have received pediatric asthma treatment or who have admitted in the pediatric unit of major hospitals using selection criteria. The total number of subjects were 63 mothers. The data collection period was from May 1st, 2001 to April 17th, 2001. Instruments used for this study were knowledge examination, educational demand evaluation, and educational performance. The data were analysed using t-test, ANOVA with SPSS PC(Version 10.0). The results of this study were as follows. 1. Mean score of knowledge about pediatric asthma was 17.95, which suggests the mothers of children with asthma have a medium knowledge level. The highest grade was knowledge about treatment and follow management and the lowest grade was knowledge about diet. 2. Demand for education showed 4.23, which suggests the mothers of children with asthma have high educational demand. The highest score was about exercise and activity in daily life and the lowest score was medication. 3. Perceived educational performance score of themselves showed 2.40, which suggests the mothers of children with asthma thought that health team do not give enough education to them. The highest score was knowledge about pediatric asthma itself and the lowest score was exercise and activity in daily life. 4. Demand for education and perceived educational performance about pediatric asthma showed significant difference in all areas. 5. There were no statistically significant difference noted between general characteristics and degree of knowledge, educational demand and perceived educational performance about pediatric asthma. In conclusion, there needed a systematic educational program development for the mothers of children with asthma. Especially, an education program for mothers in the beginning period of pediatric asthma should be emphasized.
The management of blood inventory is very important within the medical care system. The efficient management of blood supplies and demands for transfusions is of great economic and social importance to both hospitals and patients. For any blood type, there is a complex interaction among the optimal inventory level, daily demand level, daily supply level, transfusion to crossmatch ratio, crossmatch release period, issuing policy and the age of arriving units that determine the shortage and outdate rate. In this paper, we develop an efficient decision rule for blood inventory management in a hospital blood bank which can support efficient hospital blood inventory management using simulation. The primary use of the efficient decision rule will be to establish minimum cost function which consists of inventory levels, period in inventory, outdate and shortage rate for whole blood and various component inventories for a hospital blood bank or a transfusion service. If the administrator compute the mean daily demand for each blood type, the mean daily supply for each blood type, the length of the crossmatch release period and the average transfusion to crossmatch ratio, then it is possible to apply the efficient decision rule to compute the optimal inventory level, inventory period, outdate and shortage rate. This rule can also be used as a decision support system that allows the blood bank administrator to do sensitivity analysis related to controllable blood inventory parameters.
The management of blood inventory is very important within the medical care system. The efficient management of blood supplies and demands for transfusion is of great economic and social importance to both hospitals and patients. Fro any blood type, there is a complex interaction among the optimal inventory level, daily demand level , daily supply level, transfusion to crossmatch ratio, crossmatch release period, issuing policy and the age of arriving units that determine the shortage and outdate rate. In this paper, we develop an efficient decision rule for blood inventory management in a hospital blood bank which can support efficient hospital blood inventory management using simulation, The primary use of the efficient decision rule will be to establish minimum cost function which consists of inventory levels , period in inventory, outdate and shortage rate for whole blood and various component inventories for a hospital blood bank or a transfusion service, If the adminstrator compute the mean daily demand for each blood type, the mean daily supply for each blood type, the length of the crossmatch release period and the average transfusion to crossmatch ratio , then it is possible to apply the efficient decision rule to compute the optimal inventory level, inventory period , outdate and shortage rate. This rule can also be used as a decision support system that allows the blood bank adminstrator to do sensitivity analysis related to controlled blood inventory parameters.
Accurate electricity demand forecasting for daily peak load is essential for management and planning at electrical facilities. In this paper, we rst, introduce the several time series models that forecast daily peak load and compare the forecasting performance of the models based on Mean Absolute Percentage Error(MAPE). The results show that the Reg-AR-GARCH model outperforms other competing models that consider Cooling Degree Day(CDD) and Heating Degree Day(HDD) as well as seasonal components.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.40
no.1
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pp.68-77
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1998
The purpose of this paper is to establish a method estimating the daily urban water demand using statistical analysis that is used for developing the efficient management and operation of the water supply facilities, and accurary of the model is verified by error rate and F-value. The data used in this study were the daily urban water use, the weather conditions such as temperature, precipitation, relative humidity, etc, and the day of The week. The case study was taken placed for the city of Namwon in Korea. The raw data used in this study were rearranged either by month or by season for analysis purpose, and the statistical analysis was applied to the data to obtain the regression model As a result of this study, the linear regression model was developed to estimate the daily urban water use with weather condition. The regression constant and coefficients of the model were determined for each month of a year. The accuracy of the model was within 3% of average error and within 11% of maximum error. The resulting model was found to he useful to the practical operation and management of the water supply facilities.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.46
no.7
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pp.71-80
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2004
A system for estimating daily paddy irrigation water requirements was developed to simulate daily stream flows that reflect various upstream and downstream return flows from river basin. Evapotranspiration in paddy fields was estimated using the modified Penman equation. Daily irrigation water requirements of paddy fields were calculated by multiplying the paddy area and the daily decrease in ponding depth. The system was constructed almost completely using images, grids, etc. in Visual Basic 6.0. The developed model was verified in the Damyang dam, and was used to estimate daily paddy irrigation water requirements at 12 small watersheds in Geum river basin for 20 years, from 1983 to 2002, covering paddy field areas of $3,332\~26,422$ ha. The results on the runoff analysis on the inflow to the Daecheong multi-purpose dam with various return flows were satisfactory. They were reasonable compared to the scenario where return flows were not considered.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.21
no.11
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pp.636-642
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2009
Energy consumption data are surveyed and measured to develop energy demand models for hospital buildings as part of a complete package. Daily consumption profiles for electricity, heating, cooling and hot water are surveyed for 14 carefully chosen hospitals to establish energy demand patterns for a time span of a year. Then the hourly demand patterns of the 4 loads are field-measured for different seasons and statistically analyzed to provide higher resolution models. Used in conjunction with energy demand models for other types of buildings, the high resolution of 8760 hour energy demand models for a hospital for a typical year will serve as building blocks for the comprehensive model that allows the estimation of the combined loads for arbitrary mixtures of buildings.
The recent summer power peak crisis has been caused by excessive use of cooling loads at daily peak time in summer. The yearly load shape of KEPCO has gradually became very steep valley. Under this situation, more efficient DSM(Demand Side Management) tools are fully required for summer peak clipping and shaving. In this paper, the KEPCO's Jeju-Do model project for DSM, especially for Demand Controller, is presented. Demand Controller was evaluated to have the very high economical efficiency against the investment in equipment, as compared with another DSM tools. There were some serious problem to apply Demand Controller to many customers in the aspect to synchronization with KEPCO's watthour meter. But these problems have solved by Keyin's new Demand Controller using vision algorithm.
The correct estimation of the daily or hourly urban water demand is required for the efficient management and operation of the water supply facilities. The prediction of water supply demand are regression model and time series method, the optimum ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) model was sought for the daily urban water demand estimation in this paper. The data used for this study were obtained from the city of Kwangju Korea. The raw data used in this study were rearranged 15, 30, 60, 90 days for the purpose of analysis. The statistical analysis was applied to the data to obtain the ARIMA model. As a result, the parameters determining the ARIMA model was obtained. The accuracy of the model was 2% of water supply. The developed model was found to be useful for the practical operation and management of the water supply facilities.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.30
no.1
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pp.50-62
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1988
This study refers to the development of a hydrologic model simulating daily inflow and release rates for irrigation reservoirs. A daily - based model is needed for adequate operation of an irrigation reservoir sufficing the water demand for paddy fields which is closely related to meteorological conditions. Inflow rates to a reservoir need to be accurately described, which may be simulated using a hydrologic model from daily rainfall data. And the objective of this paper is to develop, test, and apply a hydrologic model for daily runoff simmulation. A well - known tank model was selected and modified to simulate daily inflow rates. The model parameters were calibrated using observed runoff data from twelve watersheds, Relationships between the parameters and the watershed characteristics were derived by a multiple regression analysis. The simulation results were in agreement with the data. The inflow model was found to simulate low flow conditions more accurately than high flow conditions, which may be adequate for water resources utilization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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