This study investigates characteristics of wintertime simulation conducted by METRI AGCM utilizing new radiation parameterization scheme. New radiation scheme is based on the method of Chou et al., and is utilized in the METRI AGCM recently. In order to analyze characteristics of seasonal simulation in boreal winter, hindcast dataset from 1979 to 2005 is produced in two experiments - control run (CTRL) and new model's run (RADI). Also, changes in performance skill and predictability due to implementation of new radiation scheme are examined. In the wintertime simulation, the RADI experiment tends to reduce warm bias in the upper troposphere probably due to intensification of longwave radiative cooling over the whole troposphere. The radiative cooling effect is related to weakening of longitudinal temperature gradient, leading to weaker tropospheric jet in the upper troposphere. In addition, changes in vertical thermodynamic structure have an influence on reduction of tropical precipitation. Moreover, the RADI case is less sensitive to variation of tropical sea surface temperature than the CTRL case, even though the RADI case simulates the mean climate pattern well. It implies that the RADI run does not have significant improvement in seasonal prediction point of view.
Polar lows are intense mesoscale cyclones that mainly occur over the sea in polar regions. Owing to their small spatial scale of a diameter less than 1000 km, simulating polar lows is a challenging task. At King Sejong station in West Antartica, polar lows are often observed. Despite the recent significant climatic changes observed over West Antarctica, adequate validation of regional simulations of extreme weather events such as polar lows are rare for this region. To address this gap, simulation results from a recent version of the Polar Weather Research and Forecasting model (Polar WRF) covering Antartic Peninsula at a high horizontal resolution of 3 km are validated against near-surface meteorological observations. We selected a case of high wind speed event on 7 January 2013 recorded at Automatic Meteorological Observation Station (AMOS) in King Sejong station, Antarctica. It is revealed by in situ observations, numerical weather prediction, and reanalysis fields that the synoptic and mesoscale environment of the strong wind event was due to the passage of a strong mesoscale polar low of center pressure 950 hPa. Verifying model results from 3 km grid resolution simulation against AMOS observation showed that high skill in simulating wind speed and surface pressure with a bias of $-1.1m\;s^{-1}$ and -1.2 hPa, respectively. Our evaluation suggests that the Polar WRF can be used as a useful dynamic downscaling tool for the simulation of Antartic weather systems and the near-surface meteorological instruments installed in King Sejong station can provide invaluable data for polar low studies over West Antartica.
The purpose of this study was to investigate effect of simulation based education using standardized patient for contact precaution infection control for nursing student. This study was conducted by including 67 nursing student A university from October to December 2019. This study was mixed method research design. Knowledge and performance confidence related to multidrug resistant organism(MDRO) infection control were measured using questionnaires pre and post test, analyzed using paired t-test and reflection sheet was analyzed using content analysis method. After intervention, two variables were increased significantly. Results of the content analysis showed there were 39 significant statements, which were classified into 13 categories. These results suggest that education on simulation program using standardized patient for contact precaution infection control is effective strategy to enhance knowledge and performance confidence related to MDRO infection control and practical nursing infection control skill, patient centered care, interprofessional collaboration.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.2
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pp.397-407
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2020
This study was conducted to investigate the effects that simulation-based hands-on training, the core competence of nursing students, have on the students' nunchi problem solving ability, and resilience. The results showed that taking notice, a subordinate variable of nunchi significantly increased and problem-solving ability and its subordinate variables, problem recognition, information gathering, analytical skill, diffuse thinking, decision making, planning, execution and risk taking, evaluation, and feedback significantly increased. Also, resilience and its subordinate variables, control, positivity, and social skills significantly increased. Since these results imply that simulation-based hands-on training can strengthen the core competencies of nursing students, a foundation should be provided for the development of on-site hands-on training modules.
Background: The aim of this study is to develop a two-stage training module using radish and swine scapular cartilage for carving ear cartilage. Methods: In the first stage, white radish was cut in 3-6 mm thick slices. The ear cartilage framework was carved using a graver and the helix and antihelix were fixed with pins. In the second stage, swine scapular cartilage was obtained. The thickness varied 3-6 mm. The ear cartilage framework was made. And triangular fossa and scaphoid fossa were carved with graver. A curvilinear cartilage for helix was assembled to the framework by pin fixing. Six participants were recruited for an ear reconstruction training workshop and figures of the cartilage framework were provided. Participants were asked answer the pre-workshop questionnaire and post-workshop questionnaire on a Likert scale to rate their satisfaction with the outcome. Results: On the pre-workshop questionnaire, participants indicated that they did not have sufficient knowledge and skill for fabricating the ear cartilage framework (1.5±0.5 using white radish; 1.3±0.5 using swine scapular cartilage). On the post-workshop questionnaire, participants responded that they had learned useful knowledge from this workshop, reflecting a significant improvement (3.8±1.0 using white radish; 4.0±1.1 using swine scapular cartilage). They also indicated that they had become somewhat confident in this skill (4.2±0.8 using white radish; 4.3±0.5 using swine scapular cartilage. The participants generally found the workshop satisfactory (practically helpful, 4.7±0.5; knowledge improved, 4.8±0.4; satisfied with course, 4.5±0.5; would recommend to others, 4.8±0.4). Conclusion: This model can be useful for ear reconstruction training for medical personnel.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.17
no.29
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pp.63-78
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1994
Today, the problem of interrational competition has been strongly appeared and as the deflation is deep occasionally, it is sure that granting autonomous motivation of businessman or importance of self development is proposed especially. Then, which subject is included in granting autonomous motivation as that\ulcorner We must study about that subject first. First, we should study about essence of granting autonomous motivation. Granting autonomous motivation is the course of accompli¬shment of ideal human individually. Secondly, we will divide that into goal, desire and positive attitude subjectly and will study about those respectively. Contents of this theory are as below. 1. Proposal of problem 2. Basic structure of granting autonomous motivation and ability 2-1 Consideration of granting autonomous motivation 2-2 Basic structure of ability 3. The method of granting autonomous motivation 3-1 Simulation of granting autonomous motivation 3-2 Establishment of subject on granting autonomous motivation 4. Granting autonomous motivation by utilization of opportunity 4-1 Utilization of opportunity 4-2 Self-development by reading 4-3 Self development by writing 4-4 Self-development by discussion 4-5 Self development by control of health 4-6 Self-development by making the time 5. Conclusion This theory will be developed by classification as above. Reflecting many times and experiencing a skill for himself, he should teach his men the skill. There are some men not to be able to talk with, but a businessman should make his surroundings cheerful with granting autonomous motivation. If he understands the men of his surroundings with his positive attitude, all tasks of him will be achieved. Formation of question consciousness that he can study always, is needed on which is the important task in himself.
As the game industry is blooming, the generation of contents is far behind the consumption of contents. With this reason, it is necessary to afford the game contents considering level of game player's skill. In order to effectively solve this problem, Procedural Content Generation(PCG) using Artificial Intelligence(AI) is one of the plausible options. This paper proposes the procedural method to generate various monsters considering level of player's skill using genetic algorithm. One gene consists of the properties of a monster and one genome consists of genes for various monsters. A generated monster is evaluated by battle simulation with a player and then goes through selection and crossover steps. Using our proposed scheme, players adaptive monsters are generated procedurally based on genetic algorithm and the variety of monsters which are generated with different number of genome is compared.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.17
no.1
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pp.14-24
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2011
Purpose: The purpose of this study was to investigate the learning effect of a standardized patient managed instruction program for a clinical maternity nursing course. Methods: The SP managed instruction was made for clinical cases in intrapartum and postpartum nursing care. The SP managed instruction was evaluated by using a quasi-experimental, nonequivalent control group post-test design with separate classes of students attending clinical maternity nursing classes at a nursing school in Incheon. Control groups were taught by traditional lecture/model method and experimental groups were taught by SP managed instruction. Data was collected from September 2009 to February 2010. Results: 1. There was no significant difference between the experimental group and control group in identifying relevant data (z=-1.418, p=.156) and necessary nursing skills performance (z=-.643, p=.520) for intrapartum nursing care. In addition, there was no significant difference between the two groups in identifying relevant data (z=-.264, p=.782) and necessary nursing skill (z=-.342, p=.732) for postpartum nursing care. 2. In clinical nursing skill performances the total score was statistically significantly higher in the experimental group than the control group (intrapartum care z=-4.181, p=.000, postpartum care z=-4.279, p=.000). 3. There was a statistically significant difference between the two groups (intrapartum care z=-3.731, p=.000, postpartum care z=-4.066, p=.000). Conclusion: In conclusion, the SP methodis effective in teaching clinical maternity nursing for student nurses and it is necessary to develop SP instruction courses for many areas in the clinical nursing education field.
Recently, accurate prediction of power consumption based on machine learning techniques in Internet of Energy (IoE) has been actively studied using the large amount of electricity data acquired from advanced metering infrastructure (AMI). In this paper, we propose a deep learning model based on Gated Recurrent Unit (GRU) as an artificial intelligence (AI) network that can effectively perform pattern recognition of time series data such as the power consumption, and analyze performance of the prediction based on real household power usage data. In the performance analysis, performance comparison between the proposed GRU-based learning model and the conventional learning model of Long Short Term Memory (LSTM) is described. In the simulation results, mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), forecast skill score, normalized root mean square error (RMSE), and normalized mean bias error (NMBE) are used as performance evaluation indexes, and we confirm that the performance of the prediction of the proposed GRU-based learning model is greatly improved.
Ji, Hee-Sook;Hwang, Seung-On;Lee, Johan;Hyun, Yu-Kyung;Ryu, Young;Boo, Kyung-On
Atmosphere
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v.32
no.4
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pp.395-409
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2022
A new soil moisture initialization scheme is applied to the Korea Meteorological Administration (KMA) Global Seasonal forecasting system version 6 (GloSea6). It is designed to ingest the microwave soil moisture retrievals from Soil Moisture Active Passive (SMAP) radiometer using the Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF). In this technical note, we describe the procedure of the newly-adopted initialization scheme, the change of soil moisture states by assimilation, and the forecast skill differences for the surface temperature and precipitation by GloSea6 simulation from two preliminary experiments. Based on a 4-year analysis experiment, the soil moisture from the land-surface model of current operational GloSea6 is found to be drier generally comparing to SMAP observation. LETKF data assimilation shows a tendency toward being wet globally, especially in arid area such as deserts and Tibetan Plateau. Also, it increases soil moisture analysis increments in most soil levels of wetness in land than current operation. The other experiment of GloSea6 forecast with application of the new initialization system for the heat wave case in 2020 summer shows that the memory of soil moisture anomalies obtained by the new initialization system is persistent throughout the entire forecast period of three months. However, averaged forecast improvements are not substantial and mixed over Eurasia during the period of forecast: forecast skill for the precipitation improved slightly but for the surface air temperature rather degraded. Our preliminary results suggest that additional elaborate developments in the soil moisture initialization are still required to improve overall forecast skills.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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