본 연구는 신규간호사를 대상으로 환자안전동기, 환자안전관리태도, 환자안전관리행위 정도와 상관관계를 확인하고 환자안전관리행위에 영향을 주는 요인을 알아보고자 실시하였다. 신규간호사 127명 을 대상으로 2020년 9월 11일부터 9월 30일까지 설문조사 하였으며, 수집된 자료는 SPSS 22.0 프로그램을 이용하여 t-test, ANOVA, Scheffe’s test, Person’s correlation coefficients, 다중회귀분석을 하였다. 환자 안전동기는 환자안전관리태도, 환자안전관리행위와 양의 상관관계를 보였으며, 환자안전관리태도는 환자안 전관리행위와 양의 상관관계를 보였다. 환자안전관리행위에 가장 유의한 영향을 준 요인은 환자안전동기, 환자안전관리태도, 환자안전관리 교육경험 이었다. 따라서 신규간호사의 환자안전관리행위 능력을 증진시 키기 위해 환자안전동기, 환자안전관리태도를 포함한 환자안전교육 프로그램의 개발과 적용을 제안한다.

본 연구는 종합병원에서 근무하는 초보간호사의 임상수행능력에 영향을 주는 요인을 알아보고자 실시하였다. 초보간호사 155명을 대상으로 2020년 9월 11일부터 9월 30일까지 설문조사 하였으며, 수집된 자료는 SPSS 프로그램을 이용하여 t-test, ANOVA, Scheffe test, Person’s correlation coefficients, 다중회귀분석을 하였다. 월경곤란증은 2.77점, 임상수행능력은 3.44점 이었고 월경곤란증과 임상수행능력은 유의한 음의 상관관계를 보였다(r=-.226, p=.002). 임상수행능력에 유의한 영향을 준 것은 자율신경계 반응이고(β=-.261, p= .001) 설명력은 22.1%였다. 따라서 초보간호사의 임상수행능력을 증진시키기 위해 월경곤란증의 자율신경계 반응 완화를 위한 중재 교육 프로그램이 필요하다.

Recently as the manufacturers want competitiveness in dynamically changing environment, they are trying a lot of efforts to be efficient with their production systems, which may be achieved by diminishing unplanned operation stops. The operation stops and maintenance cost are known to be significantly decreased by adopting proper maintenance strategy. Therefore, the manufacturers were more getting interested in scheduling of exact maintenance scheduling to keep smooth operation and prevent unexpected stops. In this paper, we proposedan integrated maintenance approach in injection molding manufacturing line. It consists of predictive and preventive maintenance approach. The predictive maintenance uses the statistical process control technique with the real-time data and the preventive maintenance is based on the checking period of machine components or equipment. For the predictive maintenance approach, firstly, we identified components or equipment that are required maintenance, and then machine parameters that are related with the identified components or equipment. Second, we performed regression analysis to select the machine parameters that affect the quality of the manufactured products and are significant to the quality of the products. By this analysis, we can exclude the insignificant parameters from monitoring parameters and focus on the significant parameters. Third, we developed the statistical prediction models for the selected machine parameters. Current models include regression, exponential smoothing and so on. We used these models to decide abnormal patternand to schedule maintenance. Finally, for other components or equipment which is not covered by predictive approach, we adoptedpreventive maintenance approach. To show feasibility we developed an integrated maintenance support system in LabView Watchdog Agent and SQL Server environment and validated our proposed methodology with experimental data.

In this research, we are developing a predictive maintenance model of the injection molding machines based on the prediction of trend of injection molding parameters. At first, we developed an interface method to directly monitor the real-time injection molding parameter data from injection molding machine controller. Second, we identified the principal injection parameters which mainly affect the quality of injection molding products and need to be monitored for maintenance. Third, based on the time series analysis, we developed the prediction models of the principal injection molding parameters, which are identified by previous statistical model to forecast its future patterns/trends and schedule its maintenance point in time. We adopted Nelson’s rules to identify abnormal patterns in predicted data. Finally, we used FTA (fault tree analysis) to relate the injection molding parameters to the parts of the injection molding machine, find out the equipment or parts to be corrected.

신규 제품 및 설비 투자에 앞서 그 타당성을 검증하기 위하여 경제성 분석이 많이 사용되어지고 있다. 일반적인 경제성 분석은 투자에 직접적인 영향을 미치는 비용들을 최우선적으로 고려한 NPV, IRR, ERR 등을 활용하는 방법이 있다. 하지만 이러한 분석 방법은 간접적인 외부 요인 및 미래의 불확실성 이 고려되지 않아, 짧은 제품의 수명주기와 고객의 needs가 다양하고 복잡성을 띄고 있는 현 시장의 상 황에서는 전통적인 경제성 분석만으로는 그 한계성이 있다. 즉 외부의 요인이 고려되지 않은 경제성 평 가는 정적인 미래상황에 대한 투자 타당성의 자료로는 활용은 할 수 있으나, 동적인 미래상황에 대한 투자 타당성의 자료로 사용하기에는 부적절하다고 할 수 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 최근에는 투자에 직접적인 영향을 주는 전통적인 지표뿐만 아니라 외부의 간접적인 요인에 대한 지표까지 평가할 수 있는 AHP(Analytic Hierarchy Process)와 같은 기법들이 점차 널리 사용되어지고 있다. 따라 서 본 연구에서는 RFID 칩을 적용한 회수용 다단상자의 개발 타당성 검증을 위하여, 전통적인 경제성 분석기법과 AHP기법을 활용하여 시뮬레이션 모형을 개발함으로써 투자의 타당성을 검증하고자 한다.

  Surface roughness is an important factor to evaluate machined parts in precision machining. This is the major measure of surface quality. This research sets up experiments to select the factors which affect surface roughness in the machining of inclined

  재료의 중량과 강도는 기계부품 특히 항공기의 부품에 중요한 요소가 되므로 가볍고 강인한 열처리 강화 알루미늄이나 티타늄 등이 많이 사용된다. 그러나 알루미늄은 용융점이 낮기 때문에 기계 가공 시 발생되는 열에 의해 부품이 얇고 길수록 쉽게 변형된다.   본 연구는 end milling 가공에서 최적의 절삭 parameter를 선정하여 열 변형을 최소화한다. 밀링 가공의 절삭속도, 이송속도, 절삭 깊이를 실험 인자로 정하여 다구찌 방법으로 실험을 계획

High-speed machining is one of the most effective technologies to improve productivity. Because of the high speed and high feed rate, high-speed machining can give great advantages for the machining of dies and molds. High speed machine tool makers try to

High speed machining is a machining process which cuts materials with the fast movement and rotation of a spindle in a machine tool. It reduces machining time because of the high feed and the high speed of a spindle. In addition it gets rid of post proces