Kwon, Soo Hyun;Kim, Dongsu;Chung, Keun Ha;Koo, Ki Hoon;Kim, Dongjoon;Woo, Jong-Min;Ahn, Mi Young;Heo, Shin Hee;Kwon, Young Kyu
Journal of Society of Preventive Korean Medicine
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v.20
no.2
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pp.1-15
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2016
Objectives : This is a study for technological forecasting, aiming to find out the promising future technologies in KM(Korean Medicine) and deduce implications for the research and development of KM. Methods : The first pool of 145 technological tasks related to KM were composed by reviewing the existing data related to technological forecasting. The steering committee for the research set 99 final technological tasks. With the deduced technological tasks, mini-Delphi(2-round) method was conducted and 6 research items were used-the importance, realization time, urgency, technological competitiveness, the main agent that will push forward the task, and obstacles. Results : As a result on the time when the technology will be realized, 58 out of 99 technologies(59%) were predicted to be realized in the same year domestically and globally. The average of the importance of the 99 technological tasks was 72.9. Among them. As for the main agent to push forward the research and development of future technologies, 'industry-academic cooperation' took the highest portion at 58.7%, and regarding the obstacles to realize technological tasks, the lack of infrastructure(research funds) was the highest at 33.6%. Conclusions : This study shows that the development of basic technologies in the technologies of Korean medicine is insufficient and it is believed that the development of basic technologies is urgent to promote the development of application technologies.
In this paper, we propose an efficient single-resource task scheduling algorithm for the Communication, Ocean, and Meteorological Satellite. Among general satellite planning functions such as constraint check, priority check, and task scheduling, this paper focuses on the task scheduling algorithm, which resolves conflict among tasks which have an exclusion relation and the same priority. The goal of the proposed task scheduling algorithm is to maximize the number of tasks that can be scheduled. The rationale of the algorithm is that a discarded task can be scheduled instead of a previously selected one depending on the expected benefit acquired by doing so. The evaluation results show that the proposed algorithm enhances the number of tasks that can be scheduled considerably.
International energy agency(IEA) consisted of OECD countries deals with international energy problems. IEA/Wind ExCo is an execution committee under IEA for the implementing agreement for co-operation in the research, development and deployment of wind energy systems. Currently 22 countries participate the committee and 11 research tasks are in progress. 11 tasks are base technology information exchange, wind energy in cold climates, offshore wind energy technology deployment, integration of wind and hydropower systems, power systems with large amounts of wind power, cost of wind energy, labelling small wind turbines, social acceptance of wind energy projects, MexNext aerodynamics and comparison of dynamic computer codes and models, offshore wind energy and wakebench. At the presentation, activities of major wind energy countries and IEA/Wind ExCo and research tasks are introduced.
Kim, Min Young;Choi, Su Jung;Kim, Jeong Hye; Leem, Cho Sun;Kang, Young-ah
Journal of Korean Academy of Nursing
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v.53
no.1
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pp.39-54
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2023
Purpose: This study aimed to investigate the nationwide intention to delegate clinical practice of medical specialists in accordance with the enactment of the scope of practice for advanced practice nurses (APNs). Methods: Data were collected from October to December 2021 using Google Surveys. In total, 147 medical specialists from 12 provinces responded to the survey. The survey questionnaire was categorized into four legislative draft duties, according to the scope of practice (a total of 41 tasks): Twenty-nine tasks on treatments, injects, etc., performed under the guidance of a physician and other activities necessary for medical treatment (treatment domain); two tasks on collaboration and coordination; six tasks on education, counseling, and quality improvement; four regarding other necessary tasks. Participants were asked whether they were willing to delegate the tasks to APN. Results: The intention to delegate tasks to APN was higher for non-invasive tasks such as blood sampling (97.3%) or simple dressing (96.6%). Invasive tasks such as endotracheal tube insertion (10.2%), sampling: bone marrow biopsy & aspiration (23.8%) showed low intention to delegate in the treatment domain. Participants who were older, male, and had more work careers with APN, showed a higher intention to delegate tasks. Conclusion: To prevent confusion in the clinical setting, a clear agreement on the scope of APN practice as APN delegated by physicians should be established. Based on this study, legal practices that APN can perform legally should be established.
This study examines how open-ended tasks can be implemented with the support of redefined learning goals and teaching practices from a student-centered perspective. In order to apply open-ended tasks, learning goals should be adopted by individual student's cognitive levels in the classroom context rather than by designated goals from curriculum. Equitable opportunities to share children's mathematical ideas are also attainable through flexible management of lesson-time. Eventually, students can foster their meta-cognition in the process of abstraction of what they've learned through discussions facilitated by teachers. A pedagogical implication for professional development is that teachers need to improve additional teaching practices such as how to tailor tasks relevant to their classroom context and how to set norms for students to appreciate peer's mathematical ideas in the discussions.
This study analyzes the tasks selected and implemented by pre-service mathematics teachers to support students' development of epistemic actions. Data was collected from 20 students who participated in a mathematics education curriculum theory course during one semester, and multiple data sources were used to gather information about the microteaching sessions. The study focused on the tasks selected and demonstrated during microteaching by pre-service teachers. The results suggest that providing students with a variety of learning opportunities that engage them in different combinations of abductive and deductive epistemic actions is important. The tasks selected by pre-service teachers primarily focused on understanding concepts, calculation, and reasoning. However, the use of engineering tools may present challenges as it requires students to engage in two epistemic actions simultaneously. The study's findings can inform the development of more effective approaches to mathematics education and can guide the development of teacher training programs.
In vehicular edge computing (VEC) networks, the rapid expansion of intelligent transportation and the corresponding enormous numbers of tasks bring stringent requirements on timely task offloading. However, many tasks typically appear within a short period rather than arriving simultaneously, which makes it difficult to realize effective and efficient resource scheduling. In addition, some key information about tasks could be learned due to the regular data collection and uploading processes of sensors, which may contribute to developing effective offloading strategies. Thus, in this paper, we propose a model that considers the deterministic demand of multiple tasks. It is possible to generate effective resource reservations or early preparation decisions in offloading strategies if some feature information of the deterministic demand can be obtained in advance. We formulate our scenario as a 0-1 programming problem to minimize the average delay of tasks and transform it into a convex form. Finally, we proposed an efficient optimal offloading algorithm that uses the interior point method. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm has great advantages in optimizing offloading utility.
The purposes of the study were to examine cerebellar areas and lateralization responsible for visuospatial and verbal tasks using functional Magnetic Resonance Imaging(fMRI). Eight healthy male college students($21.5\;{\pm}\;2.3$ years) and eight male college students($23.3\;{\pm}\;0.5$ years) participated in this fMRI study of visuospatial and verbal tasks, respectively. Functional brain images were taken from 3T MRI using the single-shot EPI method. All functional images were aligned with anatomical images using affine transformation routines built into SPM99. The experiment consisted of four blocks. Each block included a control task(1 minute) and a cognitive task(1 minute). A run was 8 minutes long. Using the subtraction procedure, activated areas in the cerebellum during the visuospatial and verbal tasks were color-coded by t-score. A cerebellar lateralization index was calculated for both cognition tasks using number of activated voxels. The activated cerebellar regions during the both cognition tasks of this study agree with previous results. Since the number of activated voxels of the left and right cerebellar hemisphere was almost same, there was no cerebellar lateralization for both cognition tasks.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.830-833
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2024
As Large Language Models (LLM) like OpenAI's ChatGPT[1] continue to grow in popularity, new applications and services are expected to emerge. This paper introduces an experimental study on a smart web-builder application assistance system that combines Computer Vision with GUI object recognition and the ChatGPT (LLM). First of all, the research strategy employed computer vision technology in conjunction with Microsoft's "ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities"[2] design strategy. Additionally, this research explores the capabilities of Large Language Model like ChatGPT in various application design tasks, specifically in assisting with web-builder tasks. The study examines the ability of ChatGPT to synthesize code through both directed prompts and free-form conversation strategies. The researchers also explored ChatGPT's ability to perform various tasks within the builder domain, including functions and closure loop inferences, basic logical and mathematical reasoning. Overall, this research proposes an efficient way to perform various application system tasks by combining natural language commands with computer vision technology and LLM (ChatGPT). This approach allows for user interaction through natural language commands while building applications.
This paper describes a quantitative analysis of electromyography (EMG) measured from seven subjects performing four seated dynamic tasks. EMG signals were mom- bored using 15 surface electrodes which were placed on selected trunk and lower extrmity muscles of the right side of the body. Each EMG signal was then processed through rectification, integration, and filtering. Based on the maximum level of the processed EMG, it was found that the trunk and ankle muscles play an important role on the postural control during the seated tasks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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