Purpose: This study was conducted to evaluate health service delivery and attitudes, toward multi-cultural clients amongst community health practitioners (CHPs). Methods: A survey was conducted among 242 CHPs from December 10-22, 2015. The collected data were analyzed using chi-square test, t-test, and ANOVA using SPSS 18.0. Results: General awareness of multi-culturalism varied significantly by CHPs age and language ability. Additionally, utilization of services in accordance with the location of community health centers (CHCs) was significantly higher in rural areas than urban areas CHCs in post-partum maternal & neonate care giver service (in maternal child health), management of health educational programs and management of physical exercise (in implementing healthy life style) and networking resources in & outside of CHCs (in management of chronic disease). Conclusion: CHPs deliver health-care services to multi-cultural clients, but have not received sufficient training or education to serve these clients effectively. CHPs who received multi-cultural and foreign language training had more positive experiences with multi-cultural clients. This supports the needs for developing educational programs to enhance multi-cultural understanding amongst CHPs.
The inflow into a multi-purpose dam reservoir contains many suspended solids from the upper stream during the rainy season. Concentrations of SS increased to 73.3 mg/l and the TP measurement increased to 0.09 mg/l during the rainy season in 1999. It was discovered that particles less than $10\;\mu\textrm{m}$ in size composed about 50% of the total amount. Some of these particles reduce the reservoir capacity and have an impact on water. In this study, the sediment depth at Daecheong multi-purpose dam was examined. Piston coring was performed at 9 locations At Hoenam 1 out of 9 locations examined showed maximum depth, which was 90 cm and at Muneui 3 showed the minimum depth, which was 35 cm. At Hoenam, the release rate of TN was found to be $62.14~84.72\;mg/\textrm{m}^2{\cdot}day$ in 1998. However, it was found to considerably reduced to $23.20\;mg/\textrm{m}^2{\cdot}day$ in 2001. The release rate of TP was measured at $13.02~14.38\;mg/\textrm{m}^2$.day at 1998, and it was reduced to $6.93mg/\;mg/\textrm{m}^2{\cdot}day$ in 2001.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3208-3229
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2017
Rectification is an essential procedure for simplifying the disparity extraction of stereo matching algorithms by removing vertical mismatches between left and right images. To support real-time stereo matching, studies have introduced several look-up table (LUT)- and computational logic (CL)-based rectification approaches. However, to support high-resolution images, the LUT-based approach requires considerable memory resources, and the CL-based approach requires numerous hardware resources for its circuit implementation. Thus, this paper proposes a multi-level accumulation-based rectification method as a simple CL-based method and its circuit implementation. The proposed method, which includes distortion correction, reduces addition operations by 29%, and removes multiplication operations by replacing the complex matrix computations and high-degree polynomial calculations of the conventional rectification with simple multi-level accumulations. The proposed rectification circuit can rectify $1,280{\times}720$ stereo images at a frame rate of 135 fps at a clock frequency of 125 MHz. Because the circuit is fully pipelined, it continuously generates a pair of left and right rectified pixels every cycle after 13-cycle latency plus initial image buffering time. Experimental results show that the proposed method requires significantly fewer hardware resources than the conventional method while the differences between the results of the proposed and conventional full rectifications are negligible.
The regression models for the water temperatures of Ban Byeon Stream and Yong Jeon stream were developed using multi-regression method. It was also investigated that the applicability of the stream temperature prediction to two-dimensional numerical simulation to predict the vertical water temperature in Imha Reservoir. Air temperature and dew point as independent variables were selected to be applicable to cases with the different variation of flow rates. The data division of water temperature using a cutoff flow rate of $20m^3/s$ was found to reduce the prediction error of the stream temperature. The mean absolute percent error of the numerical simulation results of the vertical water temperature in Imha Reservoir using the regression models was 11%, which was only 4.3% lager than the simulation result using the measured stream temperature. Therefore, the regression models of the stream temperatures using multi-regression method applied in this study could be applied to predict the vertical water temperature in Imha Reservoir with a good accuracy.
A rainfall simulation and forecasting technique that can generate daily rainfall sequences conditional on multi-model ensemble GCMs is developed and applied to data in Korea for the major rainy season. The GCM forecasts are provided by APEC climate center. A Weather State Based Downscaling Model (WSDM) is used to map teleconnections from ocean-atmosphere data or key state variables from numerical integrations of Ocean-Atmosphere General Circulation Models to simulate daily sequences at multiple rain gauges. The method presented is general and is applied to the wet season which is JJA(June-July-August) data in Korea. The sequences of weather states identified by the EM algorithm are shown to correspond to dominant synoptic-scale features of rainfall generating mechanisms. Application of the methodology to seasonal rainfall forecasts using empirical teleconnections and GCM derived climate forecast are discussed.
In this study, we address the problem of producing probability forecasts of summer seasonal rainfall, on the basis of Hindcast experiments from a ensemble of GCMs(cwb, gcps, gdaps, metri, msc_gem, msc_gm2, msc_gm3, msc_sef and ncep). An advanced Hierarchical Bayesian weighting scheme is developed and used to combine nine GCMs seasonal hindcast ensembles. Hindcast period is 23 years from 1981 to 2003. The simplest approach for combining GCM forecasts is to weight each model equally, and this approach is referred to as pooled ensemble. This study proposes a more complex approach which weights the models spatially and seasonally based on past model performance for rainfall. The Bayesian approach to multi-model combination of GCMs determines the relative weights of each GCM with climatology as the prior. The weights are chosen to maximize the likelihood score of the posterior probabilities. The individual GCM ensembles, simple poolings of three and six models, and the optimally combined multimodel ensemble are compared.
A random forests classifier is applied to multi-sensor data fusion for supervised land-cover classification in order to account for the importance of variable. The random forests approach is a non-parametric ensemble classifier based on CART-like trees. The distinguished feature is that the importance of variable can be estimated by randomly permuting the variable of interest in all the out-of-bag samples for each classifier. Two different multi-sensor data sets for supervised classification were used to illustrate the applicability of random forests: one with optical and polarimetric SAR data and the other with multi-temporal Radarsat-l and ENVISAT ASAR data sets. From the experimental results, the random forests approach could extract important variables or bands for land-cover discrimination and showed reasonably good performance in terms of classification accuracy.
The cloud computing industry has focused on establishing a cloud-based business environment for enterprises with efforts to convert using their own on-premise computing infrastructures to using cloud services. With these efforts, using cloud services has become natural, especially for the IT industry. The cloud computing industry is moving toward proliferation of the cloud computing environment into various evolving industries. Along with industrial trends, new technical trends such as edge computing and multi-cloud are emerging. These trends are expected to create new business models and develop related service ecosystems, providing new opportunities for service providers and new experiences for users. A mong those emerging technologies, multi-cloud technology is expected to realize unlimited global cloud computing resources by unifying cloud resources from multiple public cloud service providers. In this paper, we introduce the concept and related trends of multi-cloud technology. Subsequently, we analyze the main functionalities and several use cases of multi-cloud technology. Finally, we summarize the effects and usefulness of multi-cloud technology in the domestic cloud industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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