In the past few decades, great progress has been made on understanding the interaction between nutrition and health status. But despite this wealth of knowledge, health problems related to nutrition continue to increase. This leads us to postulate that the continuing trend may result from a lack of consideration for intra-individual biological variation on dietary responses. Precision nutrition utilizes personal information such as age, gender, lifestyle, diet intake, environmental exposure, genetic variants, microbiome, and epigenetics to provide better dietary advices and interventions. Recent technological advances in the artificial intelligence, big data analytics, cloud computing, and machine learning, have made it possible to process data on a scale and in ways that were previously impossible. A big data platform is built by collecting numerous parameters such as meal features, medical metadata, lifestyle variation, genome diversity and microbiome composition. Sophisticated techniques based on machine learning algorithm can be used to integrate and interpret multiple factors and provide dietary guidance at a personalized or stratified level. The development of a suitable machine learning algorithm would make it possible to suggest a personalized diet or functional food based on analysis of intra-individual metabolic variation. This novel precision nutrition might become one of the most exciting and promising approaches of improving health conditions, especially in the context of non-communicable disease prevention.
이 연구는 질적 접근에 기반하여 디지털교과서 활용수업에서 나타나는 핵심성공요인들을 귀납적으로 분석하고자 하였다. 연구대상은 디지털교과서 연구학교로 지정된 인천의 D초등학교 5학년 1개 학급으로 6차시 분의 수업을 촬영하였으며, 교사 1명과 학생 3명을 대상으로 심층 인터뷰를 실시하였다. 관찰한 수업내용과 인터뷰 자료를 통해 도출된 자료들의 내용분석 방법으로는 근거이론에 기반한 코딩 방법을 사용하였으며, 자료분석 도구로는 질적자료 분석도구인 Nvivo 8.0을 활용하였다. 연구결과, 디지털교과서 활용 수업의 핵심성공요인은 '멀티미디어 기능을 활용한 체계적이고 다양한 교수학습활동', '구체적 안내 및 도움', '정보 리터러시 관련 질의응답', '물리적인 시스템과 장비의 안정성', '활발한 협력학습과 상호작용', '개별적 자기주도학습', '정서적/신체적 변화의 고려', '가용자원을 고려한 선택과 집중 전략' 등으로 나타났다.
이 연구는 교육서비스 관점에서 MOOC의 질 평가를 위한 잠재모형을 도출하고 신뢰롭고 타당한 MOOC 질 평가도구를 개발하고 타당화하는 데 목적이 있다. 연구목적을 달성하기 위해 선행 연구결과에 기초해서, MOOC 평가 잠재모형(4개 요인과 8개 하위요인)을 도출하였다. 이 잠재모형을 토대로 18개 예비 평가문항을 개발한 후, 대학 원격수업 경험이 있는 학습자 138명을 대상으로 문항중요도 설문을 실시하였다. 수집된 136개의 자료를 활용하여 탐색적 요인분석 결과, 수집된 데이터에서 4개의 요인(체제적 학습 경험, 가치 경험, 가치 경험의 공동 창조, 고차원 학습경험)과 7개의 하위요인(실제성, 신뢰성, 확신성, 반응성, 조직환경 체계성, 프로그램 체계성, 학습자 지지의 체계성, 공동주도성)으로 추출되었다. 신뢰도 분석결과, 선정된 문항들은 각 척도를 구성하는 문항으로서 높은 내적합치도를 보였다. MOOC에 대한 평가도구는 타당하고 신뢰할 수 있다는 결론을 내릴 수 있다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.119-127
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2022
Most of the construction works are conducted outdoors, so the construction workers are affected by weather conditions such as temperature, humidity, and wind velocity which can be evaluated the thermal comfort as environmental factors. In our previous researches, it was found that construction accidents are usually occurred in the discomfort ranges. The safety management, therefore, should be planned in consideration of the thermal comfort and measured by a specialized simulation tool. However, it is very complex, time-consuming, and difficult to model. To address this issue, this study is aimed to develop a framework of a prediction model for improving the prediction accuracy about outdoor thermal comfort considering environmental factors using machine learning algorithms with hyperparameter tuning. This study is done in four steps: i) Establishment of database, ii) Selection of variables to develop prediction model, iii) Development of prediction model; iv) Conducting of hyperparameter tuning. The tree type algorithm is used to develop the prediction model. The results of this study are as follows. First, considering three variables related to environmental factor, the prediction accuracy was 85.74%. Second, the prediction accuracy was 86.55% when considering four environmental factors. Third, after conducting hyperparameter tuning, the prediction accuracy was increased up to 87.28%. This study has several contributions. First, using this prediction model, the thermal comfort can be calculated easily and quickly. Second, using this prediction model, the safety management can be utilized to manage the construction accident considering weather conditions.
본 연구에서는 산사태가 다수 발생한 충주 산척면 지역을 대상으로 야외지질조사 및 일련의 실내시험을 수행하여 데이터를 취득하고, 이후 인공신경망(Artificial neural network)과 로지스틱 회귀분석(Logistic regression)을 적용하여 각 인자가 산사태 발생에 미치는 영향도를 분석하였다. 야외지질조사 시 산사태 발생 유무에 따라 불교란시료를 채취하였으며, 동적 콘 관입시험기를 이용하여 토심을 측정하였다. 실내시험은 미국 표준시험법인 ASTM 규정에 따라 진행되었으며, 인자간 다중공선성을 해결하기 위해 VIF(Variation inflation factor)를 산정하였다. 다중공선성 분석을 통해 총 9개 인자(전단강도, 암종, 토심, 포화함수비, 비중, 투수계수, USCS, 사면 경사, 고도)가 분석에 적용되었다. 추후 도출되는 각 인자별 영향도를 직접적으로 비교하기 위해서 데이터는 최소값 0, 최대값 1이 되도록 최소-최대 정규화한 후 로지스틱 회귀분석 및 인공신경망 분석에 적용되었다. 로지스틱 회귀분석 결과, 토심, 경사, 포화함수비, 전단강도 순으로 산사태 발생에 영향력이 크게 나타났으며, 인공신경망 분석 결과, 경사, 토심, 포화함수비, 전단강도 순으로 영향력이 크게 나타났다. 각 분석기법으로 산정된 영향도를 산술평균한 결과, 토심, 경사, 포화함수비, 전단강도가 상위 4개 인자로 선정되었으며, 이들의 영향도 합계는 약 70%로 분석되었다.
The purpose of this study was to identify the association of factors related to clinical practice training for clinical competence among nursing students, and to analyze those factors influencing clinical competence, providing recommendations for improving their clinical competence and clinical learning environment. This descriptive correlative study completed organized questionnaires from 557 nursing students. The data was analyzed by SPSS 19.0. The most important factor affecting the clinical competence among nursing students was teaching effectiveness (${\beta}=.22$). followed by critical thinking (${\beta}=.19$). and the professional self-concept (${\beta}=.19$). The explained variable for clinical competence was 45.2% in nursing students. Thus, the development of an effective clinical internship program is important for strengthening nursing students' clinical competence. We suggest that the capability of nursing students should be strengthened and effective clinical internship programs should be developed to improve the clinical competence of nursing students.
This paper reports about possibility of the elder abuse as a third vulnerable population among family violence in Korea. Although the study of against the elderly has not been reported in our society the need for information about the nature of elder abuse is clear with social change. There will be profound changes in our culture which in recent decades has been largerly dominated in our family. This paper will be explained some theoretical perspectives; Social learning theory Symbolic interaction theory, Exchange theory and factors related to the occurrence of elder abuse; 1) personal characteristics of the abuser and the abused 2)interpersonal characteristics of the relationship between the abuser and the elderly person 3) situational factors that increase the likelihood of abuse 4) socio-cultural factors that impinge on the use of violence. According to them the patterns and other predictions of elder abuse will be pointed.
This study investigated differences in related factors affecting life satisfaction with the elderly in or above middle class experiencing successful ageing. In the study, the respondents were 206 elderly people whose occupation (professional career) placed them in the middle and upper class range residing in metropolitan Seoul. Major results are summarized as follows: (1) In order to test gender differences, results of t-test show that there are 13 variables with seven of those being statistically significant and the rest being insignificant. (2) Needs fulfillment and physical functioning are significant factors for Korean male elders to be satisfied with their later lives. Needs fulfillment, physical functioning, group activity, and learning activity are significant factors for Korean female elders to be satisfied with their later lives.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권5호
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pp.517-530
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2023
Recent studies revealed that fine dust in ambient air may cause various health problems such as respiratory diseases and cancer. To prevent the toxic effects of fine dust, it is important to predict the concentration of fine dust in advance and to identify factors that are closely related to fine dust. In this study, we developed a Bayesian network model for predicting PM10 concentration in Seoul, Korea, and visualized the relationship between important factors. The network was trained by using air quality and meteorological data collected in Seoul between 2018 and 2021. The study results showed that current PM10 concentration, season, carbon monoxide (CO) were the top 3 effective factors in 24 hours ahead prediction of PM10 concentration in Seoul, and that there were interactive effects.
This article is to advance the connection between students' achievements and meditation and to explore the direct relationship between two factors by performing meditation in class, which has not been researched. As a result of study, I am convinced that meditation has a positive relation with achievements and many further experiments and researches (This article suggested many kinds of meditation.) will surely confirm this fact.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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