Purpose: The aim of this study was to identify the nursing diagnosis-outcome-intervention (NANDA-NOC-NIC) linkages for gynecology inpatients shown in their electronic nursing records. Methods: This retrospective and descriptive research was conducted in two steps and based on the 287 electronic nursing records for 253 patients. First, nursing diagnoses, outcomes and interventions were collected. To identify major nursing diagnoses, a comparison was done with the top 10 nursing diagnoses from this research and with previous research selected using a content validity index developed by a team of professionals. Second, nursing outcomes and interventions that were associated with major nursing diagnoses were identified. Results: Nineteen nursing diagnoses, 12 nursing outcomes, and 40 nursing interventions were collected. The top 5 major nursing diagnoses were identified and 7 nursing outcomes and 18 nursing interventions associated with these diagnoses were checked. Conclusion: The identified NANDA-NOC-NIC linkages can contribute to improving nursing practice and will help in the establishment of standardized nursing care.
Typical trouble patterns in solar thermal systems include working fluid leakage and freezing other than breakdown of pump. A fluid sensor for measuring electric resistance of fluid was developed and installed at the top of the collector piping in order to check the fault of solar system. Working fluid level in the pipe was determined by measuring electric resistance from a fluid sensor. On the base of this, it was confirmed that the fluid sensor diagnoses leakage of fluid. Electric resistance of propylene glycol aqueous solution was measured in the range of $0{\sim}70^{\circ}C$ and 0~40% of concentration. The response surface analysis was performed by using a central composite design, and the regression equation was derived from the relationship between electric resistance, temperature, and concentration. Through the experiment in a real solar system, we can estimate a concentration of working fluid when a pump is not operating and predict a possibility of freezing. Finally, an effective algorithm for trouble shooting was proposed to operate and maintain the solar system.
This study attempted to estimate the degree of management of oak mushroom farms in Chungcheongnam-do and to provide information to establish oak mushroom cultivation-related policies. The oak mushroom management standard diagnostic table consists of three major categories, growing condition, inoculation management, cultivation management and management administration, along with 20 subcategories. Thus, 209 households of oak mushroom farms were surveyed from 2015 to 2018 in Gongju, Cheongyang, Buyeo and Seochun in Chungcheongnam-do. The average score for the 20 subcategories was 71.5 points (representing a significant level), indicating that these areas have excellent management conditions. The analysis of the management performance indicators revealed a high number of indicators with scores of five or above. The total score was higher, and the amount per bed log and the rate of top-grade products in the total output were also higher, indicating a significant correlation. These findings will provide consulting services to oak mushroom growers as they highlight the correlation between the higher scores of indicators in the oak mushroom management standard diagnostic table and the management performance of farmers. We found that the scores of the indicators for management administration, such as management record and analysis and fund plan were relatively lower than those of other indicators. It is assumed that the owners aging has led to negligence in recording the details on incomes, expenditures, and work and lowered the willingness to make substantial profits. Therefore, it is essential to overcome these problems for profitable oak mushroom farming.
Yu, Yeong Gyeong;Jee, Bong Goo;Oh, Ran Young;Lee, Hwa Soo
보존과학회지
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제38권4호
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pp.334-346
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2022
The manufacturing technique was studied through the structure and material characteristics of the walls and the painting layers of the Avalokitesvara Bodhisattva mural of Geungnakjeon Hall, Daewonsa Temple. The mural is painted and connected to the earthen wall and the Junggit, and the wall is composed of wooden laths as a frame, the first and middle layers, the finishing layer, and the painting layer. The first layer, middle layer, and finishing layer constituting the wall were made by mixing weathered soil and sand. It was confirmed that the first layer had a high content of loess below silt, and the finishing layer had a high content of fine-sand and very fine sand. For the painting layer, a ground layer was prepared using soil-based mineral pigments, and lead white, white clay, atacamite, minium, and cinnabar (or vermilion) pigments were used on top of it. The Avalokitesvara Bodhisattva mural was confirmed to belong to a category similar to the soil-made buddhist mural paintings of Joseon Dynasty. However, it shows characteristics such as a high content of fine sand in the finishing layer and overlapping over other colors. Such material and structural characteristics can constitute important information for future mural conservation status diagnoses and conservation treatment plans.
As a part of the era of human centric applications people started to care about their well being utilizing any possible mean. This paper proposes a framework for real time on-body sensor health-care system, addresses the current issues in such systems, and utilizes an enhanced online divisive agglomerative clustering algorithm (EODAC); an algorithm that builds a top-down tree-like structure of clusters that evolves with streaming data to rationally cluster on-body sensor data and give accurate diagnoses remotely, guaranteeing high performance, and scalability. Furthermore it does not depend on the number of data points.
Background : To examine the difference between ICD-10 and The Korean standard classification of disease(oriental medicine), and to aim at improve the practical use as statistical data. It is one of the reason of disease classification. On that account we convert the many to many correspondence presenting classification of oriental medicine into many to one correspondence. Method : The study tracked out 155 patients discharged from the university hospital which is located in Gyeonggi Province and managing hospital and oriental medicine hospital from July to October this year. The period of this study was from August 1 to November 18. We compared correspondence between the two services' diagnosis(hospital services and oriental medicine hospital services) at the same time and attempted many to one correspondence classification. That is for production of statistical data. Result : We investigated the group which have had medical treatment experience of two kinds of services at the same time. The result of this investigation was that the same oriental medicine diagnosis used differently in western medicine diagnosis. 44.5% was accorded with western medicine diagnosis. Correspondence of the western medicine diagnose with the top of the Korean standard classification of disease(oriental medicine) list's western medicine diagnosis was 13.5%. For many to one correspondence classification for statistics, one western medicine diagnosis was selected for one oriental medicine diagnosis. In case of the main diagnosis(I sign) was not enough to explain oriental medicine diagnosis' characteristic, we chose multiple other diagnosis, so other diagnosis(II sign) about patient's cause of disease could be selected for supplement after we examined the patient's records. The statistics was possible with this many to one correspondence. Conclusion : The result of this study about correspondence between western medicine diagnoses and those of oriental medicine confirms that The Korean standard classification of disease(oriental medicine) is hard to be standardized with western medicine diagnosis. Therefore, according to this study, we use new many to one correspondence classification, multiple oriental medicine diagnoses with one ICD-10, which can be used by statistical data.
본 연구는 learning-to-rank (LTR) 기법 중 point-wise와 pair-wise learning을 적용하여 서울 경마경기 순위 예측을 수행하였다. Point-wise learning으로는 선형 회귀와 랜덤 포레스트를 pair-wise learning으로는 RankNet, LambdaMART (XGBoost Ranker, LightGBM Ranker, CatBoost Ranker)을 활용하였다. 또한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 전처리 과정에서 경주기록을 경주거리에 따라 표준화하는 방식을 채택하였으며, 모형의 예측 능력 향상을 위해 경기 정보, 기수 정보, 마필 정보, 조교사 정보 등의 다양한 데이터를 사용하였다. 그 결과 아이템 간의 순위관계를 학습할 수 있는 pair-wise learning이 point-wise learning보다 전반적으로 더 뛰어난 예측력을 보이는 것을 확인하였다. 특히 CatBoost Ranker는 제시된 모형들 중 가장 뛰어난 예측 성능을 보였다. 마지막으로 섀플리 값을 통해 CatBoost Ranker에서 경주마의 성적, 직전 경주기록, 경주마의 출발훈련 횟수, 누적 출발훈련 횟수, 질병 진단횟수 등이 상위 10개 중요 변수에 포함된 것을 확인하였다.
Background : Review of readmissions in health care facilities is necessary from the viewpoint of both economic concerns and quality considerations. To identify the characteristics, factors, and causes of multiple admissions in comparison with single admissions is essential for both providers and payers in order to assure quality care and efficient use of medical resources. Methods: All discharges from an university hospital in 1993 were analyzed, and the characteristics of multiple admissions were identified and were compared with those of single admissions by using the data bases of the discharge abstract and billing for reimbursement. Medical records of patients readmitted within 6 days after the previous discharge were reviewed to identify the reasons for such prompt readmission. Statistical analysis between groups of patients were performed by using SPSS. Result : The mean age was higher in multiple admissions than those of single admissions, and the average length of stay was longer in multiple admissions than in single admissions. The hospital cost per day is higher in single admissions while the cost per case is higher in multiple admissions. More than half of readmissions occurred within one month after the preceding discharges. Above 15% of the readmission within 6 days after the preceding discharges seemed to have close relationship with quality of care provided during the preceding hospitalization. The death rate of the patients readmitted within 6 days was the highest in comparison with multiple admissions and single admissions. Conclusion : Potential preventable readmissions should be reduced by identifying characteristics of multiple admissions, especially unplanned readmission, and by applying some interventions such as standard predischarge assessment or careful follow-up care after discharge for high risk readmission groups. As the results of these efforts, health care facilities could achieve quality improvement in medical care, and effective use of hospital resources.
토마토 작물은 병해충의 영향을 많이 받기 때문에 이를 예방하지 않으면 농업 경제에 막대한 손실을 초래할 수 있다. 따라서 토마토의 다양한 병해충의 진단을 빠르고 정확하게 진단하는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 ImageNet 데이터 셋 상에서 다양하게 사전 학습된 딥러닝 기반 CNN 모델을 적용하여 토마토의 9가지 병해충 및 정상인 경우의 클래스를 분류하는 시스템을 제안한다. PlantVillage 데이터 셋으로부터 발췌한 토마토 잎의 이미지 셋을 3가지 딥러닝 기반 CNN 구조를 갖는 ResNet, Xception, DenseNet의 입력으로 사용한다. 기본 CNN 모델 위에 톱-레벨 분류기를 추가하여 제안 모델을 구성하였으며, 훈련 데이터 셋에 대해 5-fold 교차검증 기법을 적용하여 학습시켰다. 3가지 제안 모델의 학습은 모두 기본 CNN 모델의 계층을 동결하여 학습시키는 전이 학습과 동결을 해제한 후 학습률을 매우 작은 수로 설정하여 학습시키는 미세 조정 학습 두 단계로 진행하였다. 모델 최적화 알고리즘으로는 SGD, RMSprop, Adam을 적용하였다. 실험 결과는 RMSprop 알고리즘이 적용된 DenseNet CNN 모델이 98.63%의 정확도로 가장 우수한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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