Breast ductal carcinoma in situ(DCIS) refers to cases in which breast epithelial cells have become malignant but are still limited to normal ducts, and has been increasing rapidly in recent years. In this case, a two-year follow-up revealed findings on mammography and ultrasonography that indicated a small mass classified as BI-RADS Category 3, However far from typical malignant tumor these findings were. In the second year of follow-up, a hypoechoic mass with an indistinct boundary of the right breast in the 6 o'clock direction, on mammography appeared to be about 2.1×1.3 cm in size, and biopsy diagnosed it as ductal carcinoma. Since ductal endothelial cancer has no characteristic clinical findings and can show positive clinical and imaging findings in the early stages, regular follow-up is considered important for early diagnosis, and detection of ductal endothelial cancer through mammography and ultrasound is important for improving the prognosis of all breast cancer patients. During the initial examination conducted four years ago, we reported cases of intra ductal cancer in which asymmetric shading, microcalcification, and branched mass, indicative of intra ductal cancer, were observed during follow-up. It is advisable to concurrently explore methods for reducing X-ray dosage to mitigate potential side effects of contrast medium.
The purpose of this paper is to correspond to four-elements in astrology theory, an intellectual from ancient times, that show personality temperament among MBTI, a representative personality type test in modern times, furthermore, by examining 16 personality type cards in tarot, a play culture and fortune telling culture in which the four-element theory is integrated in symbols, it is a comparative consideration that connects the characteristics of the character types contained in them to the 16 personality types of MBTI. The four preferred types of MBTI are Extravesion(E) and Introversion(I), Sensing(S) and Intuition(N), Thinking(T) and Feeling(F), Judgment(J) and Perception(P). Among them, Western four-elements were able to respond to Fire, Water, Air, and Earth in the order of NF(iNtuitive Feeling Type), SF(Sensory Feeling Type), NT(iNtuitive Thinking Type), and ST(Sensory Thinking Type). This is a result that can be derived by comparing individual personality theory and MBTI temperament theory among the symbols contained in ancient astrological theories. And the classification of boys, knights, queens, and kings in the four classes of person cards could be divided according to the MBTI attitude index. The boy showed an adaptive introvert using I and P, the knight showed an adaptive extrovert using E and P, the queen showed a decisive introvert using I and J, and the king showed an adaptive extrovert using E and J.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.12
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pp.155-166
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2023
This study was conducted with 50 elderly people each (5) participating in the cognitive rehabilitation treatment program at the Dementia Care Center in D City to derive the development direction and contents of a multidimensional therapeutic recreation program and a revitalization plan through analysis of the current status and actual conditions of the cognitive rehabilitation program at the Dementia Care Center. aperture) was selected, and 9 people were selected as the subject of expert group opinion collection. The collected data was SPSS ver. Using the 18.0 statistical program, descriptive statistics and the importance and priority of each component were analyzed by hierarchical structure analysis. First, unlike the needs of users, the cognitive rehabilitation support programs currently being provided are not sufficient and require considerable experience. It was found to be low, and the areas for improvement were the expansion of care and protection facilities and the development of various programs to meet the needs of users. Second, the importance and priority of each component of therapeutic recreation were categorized into 6 major categories: exercise therapy , middle category (16 items) behavior-centered approach to exercise therapy, small category (47 items) strength and brain gymnastics, and silver health gymnastics were the highest. This result shows that a multidimensional program plan that considers the priorities of each area must be made when developing a therapeutic recreation program.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.23
no.4
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pp.73-89
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2023
This study aims to analyze the frequency of keywords used in Korean abstracts, which are unstructured text data in the domestic record management research field, using text mining techniques to identify domestic record management research trends through distance analysis between keywords. To this end, 1,157 keywords of 77,578 journals were visualized by extracting 1,157 articles from 7 journal types (28 types) searched by major category (complex study) and middle category (literature informatics) from the institutional statistics (registered site, candidate site) of the Korean Citation Index (KCI). Analysis of t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) and Scattertext using Word2vec was performed. As a result of the analysis, first, it was confirmed that keywords such as "record management" (889 times), "analysis" (888 times), "archive" (742 times), "record" (562 times), and "utilization" (449 times) were treated as significant topics by researchers. Second, Word2vec analysis generated vector representations between keywords, and similarity distances were investigated and visualized using t-SNE and Scattertext. In the visualization results, the research area for record management was divided into two groups, with keywords such as "archiving," "national record management," "standardization," "official documents," and "record management systems" occurring frequently in the first group (past). On the other hand, keywords such as "community," "data," "record information service," "online," and "digital archives" in the second group (current) were garnering substantial focus.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.24
no.2
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pp.119-125
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2023
In this study, we photograph driving obstacle objects such as crosswalks, side spheres, manholes, braille blocks, partial ramps, temporary safety barriers, stairs, and inclined curb that hinder or cause inconvenience to the movement of the vulnerable using electric mobility aids. We develop an optimal AI model that classifies photographed objects and automatically recognizes them, and implement an algorithm that can efficiently determine obstacles in front of electric mobility aids. In order to enable object detection to be AI learning with high probability, the labeling form is labeled as a polygon form when building a dataset. It was developed using a Mask R-CNN model in Detectron2 framework that can detect objects labeled in the form of polygons. Image acquisition was conducted by dividing it into two groups: the general public and the transportation weak, and image information obtained in two areas of the test bed was secured. As for the parameter setting of the Mask R-CNN learning result, it was confirmed that the model learned with IMAGES_PER_BATCH: 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION: 10,000 showed the highest performance at 68.532, so that the user can quickly and accurately recognize driving risks and obstacles.
This paper presents a new approach for the automatic mapping of discontinuities in a tunnel face based on its 3D digital model reconstructed by LiDAR scan or photogrammetry techniques. The main idea revolves around the identification of discontinuity areas in the 3D digital model of a tunnel face by segmenting its 2D projected images using a deep-learning semantic segmentation model called U-Net. The proposed deep learning model integrates various features including the projected RGB image, depth map image, and local surface properties-based images i.e., normal vector and curvature images to effectively segment areas of discontinuity in the images. Subsequently, the segmentation results are projected back onto the 3D model using depth maps and projection matrices to obtain an accurate representation of the location and extent of discontinuities within the 3D space. The performance of the segmentation model is evaluated by comparing the segmented results with their corresponding ground truths, which demonstrates the high accuracy of segmentation results with the intersection-over-union metric of approximately 0.8. Despite still being limited in training data, this method exhibits promising potential to address the limitations of conventional approaches, which only rely on normal vectors and unsupervised machine learning algorithms for grouping points in the 3D model into distinct sets of discontinuities.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.16
no.6
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pp.526-532
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2023
Falls are fatal accidents that occur more than 420,000 times a year worldwide. Therefore, to study patients with falls, we found the association between extrinsic injury codes and principal diagnosis S-codes of patients with falls, and developed a prediction model to predict extrinsic injury codes based on the data of principal diagnosis S-codes of patients with falls. In this study, we received two years of data from 2020 and 2021 from Institution A, located in Gangneung City, Gangwon Special Self-Governing Province, and extracted only the data from W00 to W19 of the extrinsic injury codes related to falls, and developed a prediction model using W01, W10, W13, and W18 of the extrinsic injury codes of falls, which had enough principal diagnosis S-codes to develop a prediction model. 80% of the data were categorized as training data and 20% as testing data. The model was developed using MLP (Multi-Layer Perceptron) with 6 variables (gender, age, principal diagnosis S-code, surgery, hospitalization, and alcohol consumption) in the input layer, 2 hidden layers with 64 nodes, and an output layer with 4 nodes for W01, W10, W13, and W18 exogenous damage codes using the softmax activation function. As a result of the training, the first training had an accuracy of 31.2%, but the 30th training had an accuracy of 87.5%, which confirmed the association between the fall extrinsic code and the main diagnosis S code of the fall patient.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.16
no.6
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pp.533-539
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2023
This study aimed to analyze patients hospitalized for injuries who fell using the data from 2020 to 2021 at institution A located in Gangneung-si, Gangwon-do, using codes for causes of injury. After classifying 20 codes from W00 to W19, which are external cause codes for fall patients, the most frequently occurring W18, W01, W10, and W13 were analyzed. The external cause of injury code W18 was other falls on the same plane, with the highest frequency of S72 and Z47, S72 being a fracture of the femur, and Z47 being orthopedic follow-up treatment. The external injury code W01 was determined to be a fall on the same plane due to slipping, tripping, and tripping, and like W18, S72, a fracture of the femur, and Z47, orthopedic follow-up treatment, were frequently reported. In W10, intracranial injuries such as concussion and epidural hemorrhage due to a fall on the stairs, S06, were common. Lastly, in W13, 91% of cases occurred in people in their 40s to 70s due to falls from buildings or structures, confirming that they occur frequently in middle-aged people, Z47 had the most frequent orthopedic follow-up treatment, and S72 had a fracture of the femur. It was found to be the second most common. In this way, the frequency of falling patients was analyzed, and the age and main diagnosis code at which most falls occurred were analyzed.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.23
no.1
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pp.134-145
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2024
The purpose of this study was to propose a framework for developing test scenarios for issuance of conditional driver's licenses. The framework was composed of five stages. Initially, we reviewed the literature on traffic crash characteristics in terms of accident frequency and severity regarding the main factors of crashes caused by older drivers. In the second stage, the characteristics of crashes attributed to non-elderly, early elderly, and late elderly drivers were analyzed using data obtained from the Traffic Accident Analysis System (TAAS), and crash types for elderly drivers were derived. In the third stage, black box videos of high-risk crash types were analyzed to derive crash stories that described the circumstances in which crashes occurred. In the fourth step, crash situations were classified by rating the types of crash stories derived to develop various scenarios. Step 5 involved creating a scenario by applying the PEGASUS 5-Layer format, which has recently been used to develop test scenarios for autonomous vehicles. The results of this study are expected to be used as a basis for developing driving ability evaluation scenarios for the issuance of conditional driver's licenses.
Gentrification is the process by which a working class or other disadvantaged area of a city changes into a middle class residential or commercial district. Gentrification, which has received much attention in arts management in recent years as part of a concern with urban regeneration, carries a generally negative connotation. In this paper, we interrogate this negative view of gentrification to explore ways arts entrepreneurship can convert the perceived threat of gentrification into opportunity. To this end, we examine the Mullae Cultural Salon in the gentrifying district of the Mullae Creative Village. Through a literature review of gentrification and arts entrepreneurship, we propose seven elements of art entrepreneurs responding to gentrification as an analytic framework for research. Our findings indicate that arts entrepreneurs were able to extend the maturity phase of gentrification and thus enhance the cultural and artistic value of the region for other artists and arts entrepreneurs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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