• Journal of the korean veterinary medical association
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• v.26 no.7
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• pp.432-437
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• 1990

This study was carried out to determine values of total protein(T.P), glucose, glutamic oxalacetic transaminase(GOT), blood urea nitrogen(BUN) and albumin(A)/globurin(G)ratio according to diseases in dogs. Blood was collected from cephalic vein at animal

• Korean Journal of Occupational Health Nursing
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• v.3
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• pp.41-53
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• 1993

본 연구는 산업 간호사의 통상증상에 대한 투약 및 처치, 타의료기관에 의뢰내용, 응급조치 내용을 업종별로 비교 분석코저 한다. 연구방법은 산업간호사회에 등록된 산업장 중 서울, 인천, 마산, 창원, 부산, 울산지역에 있는 130개 산업장에 근무하는 산업간호사를 대상으로 설문조사하였다. 연구결과는 다음과 같다. 1) 신체기관별 통상증상에 대한 처치 및 투약은 서비스업과 제조업, 기타제조업 모두에서 소화기계, 호흡기계증상에 대한 처치 및 투약 업무가 가장 많았으며 업종별로 보면 서비스업의 경우 소화불량, 감기, 근육통, 설사, 기침, 두통, 복통, 구토, 변비 등이 80% 이상을 차지하였다. 제조업의 경우 소화불량, 감기, 설사, 두통, 근육통 등이 많았으며 기타제조업의 경우 감기, 두통, 소화불량, 근육통, 설사, 기침, 눈다락지 순으로 나타났다. 2) 근로자를 타의료기관에 의뢰 하는 내용은 즉각적인 수술을 요할때나 골절, 내부장기의 손상, 두뇌손상, 출혈 등으로 나타났다. 3) 업종별 응급조치내용은 서비스업에서는 화상과 쇼크, 출혈이 가장 많았으며 유해물질의 급성중독의 경우가 가장 적었다. 제조업에서는 화상, 골절, 쇼크, 출혈, 유해물질의 급성중독이, 기타제조업에서는 화상, 골절, 쇼크, 출혈의 순으로 많았다. 4) 업종별 구비관리하고 있는 의약품은 서비스업종이 제조업, 기타제조업보다 많은 의약품을 구비하고 있었으나 경미한 통상증상에 대한 의약품으로 나타났다. 이러한 연구결과들을 통해 볼때 제조업, 기타제조업, 서비스업종의 보건관리자가 일차보건의료수준에서의 투약 및 처치를 시행하고 있는 바, 이에 대한 구체적이고 명확한 투약의 범위를 설정하여 보건관리자의 직무를 표준화할 필요가 있으며 서비스업종에 종사하는 근로자의 건강문제와 관련요인을 구체적으로 연구할 것을 제안한다.

• Journal of IKEEE
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• v.26 no.4
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• pp.531-536
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• 2022

In order to efficeintly manage a battery, it is important to accurately estimate and manage the SOH(State of Health) and RUL(Remaining Useful Life) of the batteries. Even if the batteries are of the same type, the characteristics such as facility capacity and voltage are different, and when the battery for the training model and the battery for prediction through the model are different, there is a limit to measuring the accuracy. In this paper, We proposed the entropy index using voltage distribution and discharge time is generalized, and four batteries are defined as a training set and a test set alternately one by one to predict the health status of batteries through linear regression analysis of machine learning. The proposed method showed a high accuracy of more than 95% using the MAPE(Mean Absolute Percentage Error).

• 월간 기계설비
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• no.3 s.188
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• pp.34-35
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• 2006

건축법 중 건축물의 설비기준등에 관한 규칙의 일부가 지난 2월 13일 개정, 공포되었다. 이번에 개정된 주요 내용은 그동안 공동주택 및 다중이용시설의 환기설비기준이 없어 적정수준의 실내의 공기 질을 확보하지 못하여 국민건강을 해치는 등의 문제점을 개선하여 △공동주택의 필요환기 횟수를 시간당 시간당 0.7회 이상이 되도록 하고 다중이용시설 중 지하 역사의 경우 필요 환기량을 1인 기준으로 시간당 25㎡ 이상이 되도록 하는 등 건축물의 용도에 따라 환기설비기준을 정함으로써 공동주택 및 다중이용시설의 실내의 공기 질 개선을 통해 국민의 건강 증진에 기여할 것으로 기대된다. 또한 △피뢰설비의 설치기준을 강화하여 건축물의 높이가 60m 이상인 고층 건축물은 측면에 낙뢰방지시설을 설치하도록 개정함으로써 고층 건축물의 벼락 피해를 예방할 수 있을 것으로 기대된다. 본지는 건축물의 설비기준등에 관한 규칙 중 신∙구조문 대비표를 게재하오니 회원사 여러분의 많은 참고를 바란다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.603-604
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• 2020

한국사회는 전통적인 대가족제도가 급속히 해체되고 저 출산 및 고령화로 인한 고령층의 1인 가정의 수가 급속히 증가하고 있는 추세이다. 고령자 1인 가구에 대한 다양한 서비스와 고도화가 필요한 이유이다. 본 연구에서는 1인 가정을 대상으로 IoT 기기를 통한 다양한 PHR 생체 신호와 환경정보을 수집하고 수집된 정보를 바탕으로 건강상태를 모니터링하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 의료기기에서 제공되는 개방형 PHR 데이터의 융합으로 정보 분석 및 예측능력을 강화하고 고독사 상황파악 및 방지 프로그램을 이행할 수 있는 기본 인프라을 구축하고자 한다. 또한 중장년층의 미래에 대한 불확실성을 제거하고 사회복지서비스의 확대를 위한 정책적 과제의 논의적 목적을 가지고 있다. 본 연구의 결과물은 사회 소외 계층에 대한 서비스 확대와 국민의 의료환경 개선에 도움이 될 것으로 사료된다.

• The Monthly Diabetes
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• s.223
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• pp.8-10
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• 2008

자동화와 기계문명의 발달로 현대인들은 점점 걸을 기회가 줄어들고 있다. 자신의 목적지보다 한 정거장 미리 내려걷기, 출근할 때 엘리베이터 대신 계단으로 걷기, 점심 식사 후 회사 주변 산책하기 등 자신의 생활 패턴을 바꾸는 것이 현대인의 건강관리의 지름길이다.

• Journal of agricultural medicine and community health
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• v.30 no.3
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• pp.279-292
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• 2005

Objectives: The purpose of this study is to analyze agricultural accident and disease using statistical data and materials about National Survey for Health & Nutrition in 2001 and to provide fundamental materials for studies about farmers' health and safety, decision of priority about research and policy. Results: Diagnosed chronic disease prevalence is 72.4% in farmer/fisher group, 49.8% in non farmer/fisher group. The chronic disease prevalence of musculoskeletal disease, circulatory disease, and gastroenteric disease is 46.5%, 18.2%, and 17.9% in farmer/fisher group respectively. The prevalence of musculoskeletal disease in farmer/fisher is 2.4 times higher than non farmer/fisher. This result shows that it need to evaluation for risk factors of musculoskeletal disease preferentially. Lifetime accident/poisoning rate is 18.2% In farmer/fisher group and 13.3% in non farmer/fisher group. The types of accidents were fracture>sprain>contusion and the reasons of accidents were traffic accident>falling/sliding. Conclusions: "Bad or very bad" response of farmer/fisher is almost 2 times higher than non farmer/fisher group. The rate of smoking and no exercising in farmer/fisher group is higher than non farmer/fisher group.

• International Area Studies Review
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• v.13 no.3
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• pp.239-267
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• 2009

Investment in health through an array of public health policies will lead to improvement of health at all levels, and the improved health can reduce the socioeconomic costs incurred with diseases. And finally, with reduced healthcare costs associated with diseases and health problems, economy will be able to achieve economic growth and development. Using simultaneous equations model, this study aims to identify this possible channel from public health policies to economic growth. Specifically, the policy effect is investigated on a basis of main disease groups and aging groups. The public health policies are proved to reduce healthcare costs related with disease groups including respiratory, digestive, circulative, and infectious disease, and with all age groups except 20~39 group. And the reduced healthcare costs have shown to increase the real gross domestic products in those group above.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.12
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• pp.1611-1617
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• 2018

The body temperature of livestock is directly related to the health of livestock such that it changes immediately when there exists health problem. Accordingly, the monitoring of livestock's temperature is one of most important tasks in farm management. However, the temperature of livestock is usually measured using skin-attached sensor which is significantly affected by the outside temperature and the condition of attachment which results in the inaccurate measurement of temperature. Herein we have proposed new scheme which estimates the body core temperature of cow based on measured data from neck-attached smart sensor. Especially, we have considered both schemes which estimate the exact temperature and which detect the unusually high temperature based on machine learning. We have found that the occurrence of high temperature can be detected accurately. The proposed scheme can be used in monitoring of health condition of cow and improving the efficiency of farm management.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.9 no.1
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• pp.25-32
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• 2020

In the context-aware system, rule-based AI technology has been used in the abstraction process for getting context information. However, the rules are complicated by the diversification of user requirements for the service and also data usage is increased. Therefore, there are some technical limitations to maintain rule-based models and to process unstructured data. To overcome these limitations, many studies have applied machine learning techniques to Context-aware systems. In order to utilize this machine learning-based model in the context-aware system, a management process of periodically injecting training data is required. In the previous study on the machine learning based context awareness system, a series of management processes such as the generation and provision of learning data for operating several machine learning models were considered, but the method was limited to the applied system. In this paper, we propose a training data generating method of a machine learning model to extend the machine learning based context-aware system. The proposed method define the training data generating model that can reflect the requirements of the machine learning models and generate the training data for each machine learning model. In the experiment, the training data generating model is defined based on the training data generating schema of the cardiac status analysis model for older in health status notification service, and the training data is generated by applying the model defined in the real environment of the software. In addition, it shows the process of comparing the accuracy by learning the training data generated in the machine learning model, and applied to verify the validity of the generated learning data.