This study aimed to explore nursing students' experience of learning cardiopulmonary resuscitation (CPR) in a web-based virtual simulation (vSim) through analysis of the reflection journals. Method: From June to July 2020, data were collected from 48 fourth-year nursing students who performed the simulation by reviewing prompt feedback on their CPR performance. The contents of the reflection journals were analyzed using NVivo qualitative data analysis software. Results: Nursing students experienced unfamiliarity with the English-based virtual environment as well as psychological pressure and anxiety about emergencies. Incorrect interventions were identified in the following order of frequency: violation of defibrillator guidelines, missing fundamental nursing care, error in applying an electrocardiogram monitor, inadequate initial response to cardiac arrest, insufficient chest compression, and inadequate ventilation. Lastly, the participants learned the importance of embodied knowledge, for knowing and acting accurately and reacting immediately, and their attitudes as nurses, such as responsibility, calmness, and attentiveness. Learning strategies included memory retention through repetition, real-time feedback analysis, pre-learning, and imagining action sequences in advance. The level of achievement, time required, CPR quality, and confidence improved with behavior-modification strategies developed through self-reflection. Conclusion: Educational interventions that are based on understanding accurate algorithms can strengthen selfawareness of mistakes to improve efficient imparting of CPR education.

국내 소비자들의 식품 영양성분에 대한 관심이 계속적 으로 증가하고 있지만 영양성분과 관련된 식품의 소비자 선호도 분석 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 대국민 정보 서비스인 식품영양성분 데이터베이스 플랫폼에 수집 된 빅데이터의 로그분석을 수행하여 소비자들이 영양학적 측면에서 관심을 가지는 식품에 대한 선호도 결과를 제시 하였다. 수집 기간은 2020년 1월부터 2022년 12월까지의 3개년으로 설정하여 총 2,243,168건의 식품명 검색어가 수 집되었으며, 식품명을 병합하여 품목대표 식품명으로 가 공하였다. 분석도구는 R프로그램을 이용하였으며, 영양정 보를 확인하고자 하는 식품명의 검색 빈도를 전체 기간 및 계절별로 분석하였다. 전체 기간 동안 빈도수 분석 결 과, 한국인이 일반적으로 자주 섭취하는 쌀밥, 닭고기, 달 걀의 빈도수가 가장 높았다. 계절성에 따른 선호도 분석 결과, 봄과 여름에는 대체적으로 국물이 없고 뜨겁지 않 은 음식의 빈도수가 높았으며, 가을과 겨울에는 국물이 있 고 따뜻한 음식의 빈도수가 높았다. 또한, 외식업체에서 계절식품으로 판매하는 냉면, 콩국수 등과 같은 식품의 빈 도수도 계절성을 가지는 것으로 확인되었다. 이러한 결과 는 소비자들이 일반적으로 자주 섭취하는 식품의 영양정 보에 관심을 가지는 패턴을 확인할 수 있었으며, 소비 트 렌드와 간접적인 연관성을 가진다는 점에서 외식업계에서 계절별 마케팅 전략 수립 시 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

This study aims to investigate online commerce repertoire-based clusters and their characteristics with shopping values and commerce attributes. This study analyzes Nielsen panel log data that recorded nearly 6,000 panelists’ use of 48 major commerce websites and mobile applications. In addition, a survey was conducted with a sample of the panelists, which supplemented the behavioral data and provided cognitive and attitudinal data. Six commerce clusters were identified: “Social commerce centric,” “Secondhand centric,” “PC centric,” “scattered,” “Home-shopping centric,” and “Fashion centric". Also, “Hedonic” was statistically significant and “Quick delivery,” “Membership” are perceived to be effective. Also, there were discrepancies between the log and survey on usage. As online marketing and advertising driving conversion becomes critical, the understanding of online commerce repertoires and related consumer perceptions and characteristics should offer significant implications.

Nowadays, since there are so many big data available everywhere, those big data can be used to find useful information to improve design and operation by using various analysis methods such as data mining. Especially if we have event log data that has execution history data of an organization such as case_id, event_time, event (activity), performer, etc., then we can apply process mining to discover the main process model in the organization. Once we can find the main process from process mining, we can utilize it to improve current working environment. In this paper we developed a new method to find a final diagnosis of a patient, who needs several procedures (medical test and examination) to diagnose disease of the patient by using process mining approach. Some patients can be diagnosed by only one procedure, but there are certainly some patients who are very difficult to diagnose and need to take several procedures to find exact disease name. We used 2 million procedure log data and there are 397 thousands patients who took 2 and more procedures to find a final disease. These multi-procedure patients are not frequent case, but it is very critical to prevent wrong diagnosis. From those multi-procedure taken patients, 4 procedures were discovered to be a main process model in the hospital. Using this main process model, we can understand the sequence of procedures in the hospital and furthermore the relationship between diagnosis and corresponding procedures.

본 연구는 모바일 기기를 활용한 현장체험학습에서 수집된 로그데이터를 STP(Space Time Path)로 시공간 시각화하여 현장체험학습에서 학생들의 이동특성을 파악하고, 머무름이 있던 지점에서의 활동특성을 분석하고자 하였다. 탐구활동 로그데이터 분석결과 이동과 머무름의 패턴이 연속적으로 나타나며, 조사활동의 유형에 따라 머무른 장소와 시간이 다름을 확인할 수 있었고, 머무름이 나타나는 장소는 관찰지점 뿐 아니라 관찰지점이 아닌 곳도 나타남을 확인하였다. 현장체험학습의 경우 공간 및 시간적으로 제한된 범위 내에서 이루어지는 활동이기 때문에 머무른 지점에서의 활동에 대한 추가 분석이 필요함을 알 수 있었다. STP를 이용한 이동 로그의 시각화는 복잡한 구조를 가진 로그데이터를 탐색하여 패턴을 발견하는 기초 자료로 활용할 수 있으며, 이는 다양한 유형의 로그데이터 분석에 응용될 수 있을 것으로 판단되었다.

As the users continuously play the mobile game, the mobile game service requires a method to manage their information such as their game play score and their own game items. For the purpose of responding to the user requests in real time, the proposed method reduces the size of the database by separating the information of inactive users from the main database. Considering the construction cost, the proposed method moves the information of the inactive users to the file instead of another secondary database system. In order to minimize the effect of the system environment such as CPU or memory, the proposed method depends on the response time to the user request rather than the last login time or the number of the user accounts. For the safety and consistency of the database, the proposed method utilizes a traditional RDBMS rather than NoSQL.

Attempts to hack online game servers and abusing problems in online games have been issues in game industry. Mobile games are famous these days thanks to the widespread of smart devices. Unfortunately, mobile games have very short life cycle. Therefore, analysis of game log data becomes more important to overcome the hacking and abusing problems in online games and extend their life cycles in mobile games. In this paper, we propose a new game log data analysis technique based on the MapReduce methodology. MapReduce is a widely used programming model for analyzing and processing Big data. Instead of processing each analysis query separately, the proposed technique processes multiple analysis queries together in a batch by a single, optimized MapReduce job. As a result, the number of queries processed per unit time increases significantly. Experiment results show that the proposed technique improves the performance significantly compared to a naive method.

여수시 묘도 일대에 분포하는 안산암과 퇴적암 지역에서 물리검층 종류인 부유식 P S파 속도검층과 밀도검층을 실시하였다. 연구목적은 이 지역에 분포하는 두 암상에 대해 깊이에 따른 탄성파속도 및 밀도분포를 찾아내어 시추조사를 통해 얻은 지반정보인 암상과 RQD 값을 비교하여 암석 종류에 따른 상호간에 상관관계를 파악하는 것이다. 연구지역에서 두 암석에 대한 탄성파 속도 분포는 깊이에 따라 P파가 약 2,000m/sec 내외이며, S파가 1,500m/sec 내외의 차이를 보였으며, 밀도는 깊이에 따라 약 0.35g/cm3의 차이로 비교적 넓은 폭으로 나타났다. 이러한 결과는 암석 종류에 대한 차이보다 풍화 정도에 따른 것으로 해석된다. 그러나 RQD, 탄성파속도 및 밀도의 상관성 분석은 비교적 높은 관계를 보이므로 물리 검층자료의 결과를 이용하여 RQD에 관련된 불연속면의 빈도를 유추할 수 있다고 본다.

This research analyzes clean room major fire prevention standard of clean Room (FM, IRI, and NFPA Code), the structure of Performance-Based Fire Safety Design (PBD) applied the korean fire industry situation. Performance-Based Fire Safety can operate effectively the performance of fire protection equipment & building design, so the fitness of fire safety system can be embodied by operating this. moreover, cost to be consume fire safety of real building can reduce and Performance-Based Fire Safety is considered to important technique in fire protection field. A fire in a clean room may cause a serious loss by spreading smoke particles. We will be investigated by using a computational fluid dynamics, for loss prevention by smoke spreading from one fire area to another for clean room and compared the Performance-Based Fire Safety Design with the prescriptive code design. The methodology of fire safety performance-based fire safety design and guarantee of many kinds design skill of fire system and developing design procedure will be very serious one in order to improve efficiency of domestic system. Therefore, This research will be contributing to secure safety of clean room and to set up the performance-based fire safety design in Korea by regulation for the performance-based fire safety design effectively.

In this report, we provide the focus on suggesting a method of estimating and measurement of CBM(Customer Behavior Model). Through the use of internet, a new trend of business for e-CRM on B2C Web Site known as EC has emerged. The purpose of this study is to identify the relationship between the customers of a shopping mall and CBM characteristics. It can be used to gain a better understanding of customers. from this we can determine trends, and so refine business toward customer's needs and target new products to particular customer groups. Result shows that there is a significant relationship between the customers pattern of shopping mall and CBM, CVM(Customer Visit Model).

A CubeSat platform has become a popular choice due to inexpensive commercial off-the-shelf (COTS) components and low launch cost. However, it requires more power-efficient and higher-data rate downlink capability for space applications related to remote sensing. In addition, the platform is limited by the size, weight and power (SWaP) constraints as well as the regulatory issue of licensing the radio frequency (RF) spectrum. The requirements and limitations have put optical communications on promising alternatives to RF communications for a CubeSat platform, owing to the power efficiency and high data rate as well as the license free spectrum. In this study, we analyzed the performance of optical downlink communications compatible with CubeSat platforms in terms of data rate, bit error rate (BER) and outage probability. Mathematical models of BER and outage probability were derived based on not only the log-normal model of atmospheric turbulence but also a transmitter with a finite extinction ratio. Given the fixed slot width, the optimal guard time and modulation orders were chosen to achieve the target data rate. And the two performance metrics, BER and outage data rate, were analyzed and discussed with respect to beam divergence angle, scintillation index and zenith angle.

염해에 콘크리트 구조물은 사용기간의 증가에 따라 내구성에 문제가 발생하므로 보수를 포함한 유지관리가 필수적이다. 일반적으로 결정론적인 방법으로 내구수명이 결정되고 이에 따라 유지관리비가 평가되고 있으나, 확률론적 유지관리 기법을 고려할 경우 연속적인 보수비용이 평가되므로 합리적인 유지관리가 가능하다. 기존의 확률론적 유지관리 기법에서는 정규분포만 고려되었으나, 본 연구에서는 초기 내구수명 및 보수에 따른 수명-확률함수에 로그함수를 고려할 수 있도록 개선되었으며, OPC 및 GGBFS를 사용한 콘크리트에 대하여 보수비용을 평가하였다. 로그 함수를 가지는 수명-확률함수는 중앙값 이전보다 이후에 미치는 영향이 지배적이므로 초기 내구수명 분포에 유리하며 전반적으로 낮은 보수비용을 도출할 수 있다. GGBFS를 사용한 콘크리트는 OPC 콘크리트 비하여 높은 내구수명과 낮은 보수횟수를 통하여 30% 수준으로 보수비가 감소하였다. 본 연구에서 도출된 확률론적 유지관기 기법은 정규분포 뿐 아니라 로그분포를 가지는 수명-확률함수를 초기 및 다양한 보수시기에 적용할 수 있는 장점을 가지고 있으며, 더욱 합리적인 보수비용을 도출할 수 있다.

온라인 게임의 인기 장르인 FPS (First Person Shooting) 게임에서 치팅(cheating)을 근절하기 위해 게임 회사는 다양한 클라이언트 보안 솔루션을 운영하고 있지만 불법 프로그램을 이용한 치팅은 끊이지 않고 있으며 이로 인한 피해도 지속적으로 발생하고 있다. 본 논문에서는 서버 단에서 게임 로그 분석을 통해 FPS 게임의 치팅 사용자를 탐지하는 방법을 제안한다. FPS 게임에서 일반적으로 적재되는 로그를 중심으로 치팅 사용자와 일반 사용자의 특성을 비교 분석하고 인공 신경망 알고리즘을 이용해 치팅 사용자를 탐지하는 모델을 생성하였다. 또한 실제 서비스 중인 FPS 게임 로그를 이용해 치팅 사용자 탐지 모델에 대한 성능 평가를 수행하였다.