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당뇨병 환자의 건강정보이해능력과 복약 순응도 및 자가 관리와의 관계
윤수지 ( Yoon Suji ) 이화간호과학연구소 2017 Health & Nursing Vol.29 No.1
Purpose: This study was to identify the relationships of health literacy, medication adherence and self-care performance for patients with diabetes mellitus. Method: 110 Patients with diabetes mellitus were recruited from one hospital in Seoul, using Korean Health Literacy Assessment Tool for health literacy, Korean version of Morisky Medication Adherence Scale for medication adherence, and Korean version of Summary of Diabetes Self-Care Activities Questionnaire for self-care performance. The collected data were analyzed using SPSS version 22.0 the mean, standard deviation, t-test, ANOVA, Scheffe test, and multiple linear regression. Results: Other medical history of chronic disease(B=2.085, p<.05), time since diabetes mellitus diagnosis(B=-.631, p<.001), complications associated with diabetes mellitus(B=-3.119, p<.05), and health literacy(B=1.132, p<.01), each found to affect self-care performance and time sincce diabetes mellitus has the largest effect (B=-.631, p<.001). Model`s R<sup>2</sup> is 0.592. Conclusion: Self care performance of patients with diabetes mellitus was affected by other medical history of chronic disease, diabetes mellitus diagnosis duration, complications associated with diabetes mellitus and health literacy. Among these factors, diabetes mellitus diagnosis duration had the largest effect. Therefore, to improve diabetes mellitus patients`s self-care performance, an integrative approach should be pursued considering patient`s diabetes mellitus diagnosis duration, complications associated with diabetes mellitus and health literacy.
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고속 스토리지를 이용한 실시간 IoT 시스템의 전력 절감 최적화 기술
윤수지,박희진,조경운,반효경,Yoon, Suji,Park, Heejin,Cho, Kyungwoon,Bahn, Hyokyung 한국인터넷방송통신학회 2021 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.21 No.6
최근 사물인터넷의 데이터가 대용량화됨에 따라 실시간 시스템의 메모리 전력 소모가 급증하고 있다. 이는 실시간 시스템이 태스크 전체를 항상 메모리에 올려놓고 처리함으로 인한 DRAM 용량 증가에 기인한다. 본 논문은 최근 각광 받는 고속 스토리지를 활용하여 실시간 태스크의 일부를 스토리지에 내려놓고 필요시 메모리에 올리는 전력 절감 기술을 제안한다. 또한, 이를 CPU의 동적 전압조절 기법과 결합하여 CPU와 메모리의 전력 절감을 동시에 최적화한다. 제안하는 기술은 CPU의 유휴시간을 최대한 줄이는 전압 모드를 결정하는 동시에 메모리 크기를 최소화하는 스왑 비율을 결정하여, 태스크의 데드라인을 어기지 않으면서 전력 소모를 최소화하는 최적의 조합을 탐색한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안하는 기술이 실시간 시스템의 전력 소모를 크게 줄임을 보인다. Recently, as the size of IoT data grows, the memory power consumption of real-time systems increases rapidly. This is because real-time systems always place entire tasks in memory, which increases the demand of DRAM significantly. In this paper, we adopt emerging fast storage media and move a certain portion of real-time tasks from DRAM to storage. The part of tasks in storage are, then, loaded into memory when they are actually used. We incorporate our memory/storage power-saving into the dynamic voltage/frequency scaling of processors, thereby optimizing power consumptions in CPU and memory simultaneously. Specifically, the proposed technique aims at minimizing the CPU idle time and the DRAM memory size by determining appropriate voltage modes of CPU and the swap ratio of memory, without violating the deadlines of all tasks. Through simulation experiments, we show that the proposed technique significantly reduces the power consumption of real-time systems.
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