According to the progress of IT and data processing technology, the usage of internet increased rapidly and various smart devices are appearing. As such, modern people use smartphone to acquire informations they wish and also on daily life including leisure activity free of place. This study has designed and implemented schedule managing application that can help effective managing of our daily life, such as taking note of schedule and sharing appointments. The schedule managing application in this study offers diary taking, sharing the registrated schedule with other users on kakaotalk, saving the deleted schedule or diary to certain folder when users delete file, continuous alarm of daily schedule function together with schedule registration function. The application which is differentiated to other applications and raised usage is expected to effectively manage the busy everyday life.
The purpose of this research is to distinguish the effect of children's multicultural educational program in the daily life schedule that is integrated in Nuri-programme on children's multicultural acceptance and pro social behavior. Subjects were 4-year-old children from Gyounggi-do A city separated into anexperimental group and acontrol group. Both groups werepre tested. After conducting a program for 44 times, the data was collected using visual resources and instruction considering 4-year-old children's ability to read. In conclusion, the experimental group educated with children's multicultural program showed higher multicultural acceptance. These show that multicultural education affect pro-social behavior.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.17
no.2
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pp.219-241
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2013
The study explored the work-life balance of three dual-earning couples using the household economics approach according to the hermeneutics paradigm. Three families were analysed. The couples were interviewed individually with a non-structural interview guide about their work history and life history, and with a semi-structured interview and structured questionnaire about their work hours, childcare practice, husband-wife relation, household income and expenditure, and daily and weekly schedule. The results revealed the different paths and various strategies to adjust work-life balance among the cases. Strategies were discussed to facilitate changes in labor market policy, childcare policy, working place culture and family's daily life planning.
Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.23
no.1
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pp.21-31
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2016
Purpose: This study is a qualitative research to identify new nurses' adaptation experience to sleep changes. Method: Grounded theory methodology was utilized. Participants were 10 new nurses from one university hospital. The information was collected and analyzed using the grounded theory of Corbin and Strauss'(2008). Results: Through constant comparative analysis, central phenomenon was identified as 'Shaky daily life due to the sleep change'. A core category emerged as 'In the shaky daily life, go grab my position', Causal conditions were 'Heaviness in shift work', 'Not released after getting off work', and 'Body and mind are exhausted'. Context were 'An environment that does not tolerate mistakes' and 'Clogged breathing due to worries'. Intervening factors were 'Support of colleagues', 'Recovery volition in restoration of altered relationships due to sleep'. Action/Interaction Strategies were 'To strive for a good sleep', 'Require a reasonable duty schedule' and 'Find a breakthrough'. Consequences were 'Become the master of shaky daily life' and 'Accepting the life of a nurse'. Conclusion: New nurses experience sleep patterns changes from the hospital shift system. but throughout the process of adaptation, came to accept sleep disorder as part of the life of a nurse.
A useful application of smart assistants is to predict and suggest users' daily behaviors the way real assistants do. Conventional methods to predict behavior have mainly used explicit schedule information logged by a user or extracted from e-mail or SNS data. However, gathering explicit information for smart assistants has limitations, and much of a user's routine behavior is not logged in the first place. In this paper, we suggest a novel approach that combines explicit schedule information with patterns of routine behavior. We propose using inference based on a Markov decision process and learning with a reward function based on inverse reinforcement learning. The results of our experiment shows that the proposed method outperforms comparable models on a life-log dataset collected over six weeks.
This article describes the application of discrete event simulation in a process industry (coffee manufacturing) as a daily production-scheduling tool. A large number of end products (around 300), sporadic demand, and limited shelf life of coffee (90 days) make it difficult to generate feasible production schedules manually. To solve this problem, an integrated system was developed incorporating discrete event simulation methodology into scheduling process. The integrated system is comprised of two components: a scheduling program and a simulation model. The scheduling program is used to generate daily schedules for roasting, grinding, and packing coffee. The simulation model uses the generated schedules to simulate the production of coffee and regenerates a modified production schedule. In this paper, each of the components will be described in detail, evaluated in terms of performance factors, and validated with a set of real production data. Although this article focuses on a specific system, we will share our experiences and Intuitions gained and encourage other process industries to develop simulation-based scheduling tools.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2000.11a
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pp.28-33
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2000
This article describes the application of discrete event simulation in a process industry (coffee manufacturing) as a daily production-scheduling tool. A large number of end products (around 300), sporadic demand, and limited shelf life of coffee (90 days) make it difficult to generate feasible production schedules manually. To solve this problem an integrated system was developed incorporating discrete event simulation methodology into scheduling process. The integrated system is comprised of two components: a scheduling program and a simulation model. The scheduling program is used to generate daily schedules for roasting, grinding, and packing coffee. The simulation model uses the generated schedules to simulate the production of coffee and regenerates a modified production schedule. In this paper, each of the components will be described in detail, evaluated in terms of performance factors, and validated with a set of real production data. Although this article focuses on a specific system, we will share our experiences and intuitions gained and encourage other process industries to develop simulation-based scheduling tools.
This study was performed to investigate the soldiers' preference for meals provided and their satisfaction with military food service. The average daily calorific intake was 3,976 kcal, representing an extra 467 kcal over the 3,500 kcal state as the minimum daily kcal needed for each soldier based on the manual of the Korea Ministry of Defence. The soldiers preferred Korean food to Western food. The soldiers' overall satisfaction was researched in 7 areas such as quality and hygiene. They were pleased with two facts: holiday food is provided occasionally and the food is served quickly. However, they were dissatisfied with two issues: the poor nutritional information of the food, and the low frequency of special meals. The variety of choice needs to be improved and the cooks need to be better trained. When providers plan the food time table, a sensational menu needs to be considered to satisfy the soldiers' taste. To improve the quality of military meal food, new systems aye necessary such as food schedule, nutritional goal and different systems with independent food providing for the company's involvement.
Advances in Internet of Things Technology lead to the increasing number of daily-life things that are interconnected over the Internet. Also, several smart services are being developed by utilizing the connected things. Among the daily-life things surrounding user, the mirror can supports broad range of functionality and expandable service as it plays various roles in daily-life. Recently, various smart mirrors have been launched in certain places where people with specific goals and interests meet. However, most mirrors give the user limited information. Therefore, we designed and implemented a smart mirror that can support customized service. The proposed smart mirror utilizes information provided by other existing internet services to give user dynamic information as real_time traffic information, news, schedule, weather, etc. It also supports recommendation service based on user usage information.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.7
no.2
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pp.148-155
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2005
An accurate prediction of blooming date is crucial for many authorities to schedule and organize successful spring flower festivals in Korea. The Korea Meteorological Administration (KMA) has been using regression models combined with a subjective correction by forecasters to issue blooming date forecasts for major cities. Using mean monthly temperature data for February (observed) and March (predicted), they issue blooming date forecasts in late February to early March each year. The method has been proved accurate enough for the purpose of scheduling spring festivals in the relevant cities, but cannot be used in areas where no official climate and phenology data are available. We suggest a thermal time-based two-step phenological model for predicting the blooming dates of spring flowers, which can be applied to any geographic location regardless of data availability. The model consists of two sequential periods: the rest period described by chilling requirement and the forcing period described by heating requirement. It requires daily maximum and minimum temperature as an input and calculates daily chill units until a pre-determined chilling requirement for rest release. After the projected rest release date, it accumulates daily heat units (growing degree days) until a pre- determined heating requirement for flowering. Model parameters were derived from the observed bud-burst and flowering dates of cherry tree (Prunus serrulata var. spontanea) at KMA Seoul station along with daily temperature data for 1923-1950. The model was applied to the 1955-2004 daily temperature data to estimate the cherry blooming dates and the deviations from the observed dates were compared with those predicted by the KMA method. Our model performed better than the KMA method in predicting the cherry blooming dates during the last 50 years (MAE = 2.31 vs. 1.58, RMSE = 2.96 vs. 2.09), showing a strong feasibility of operational application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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