최근 경제수준 향상과 소자녀 가치관의 확립, 그리고 전국민 의료보험 실시 등으로 인하여 모자보건 대상자의 대부분은 민간 의료시설의 전문인력으로부터 서비스를 제공받게 되었고, 모자보건 수준도 급격히 향상, 1992년 시설분만율의 경우, 99%에 도달하였다. 이렇듯 의료시설 이용의 증가와 의료기술의 발전에도 불구하고, 영아사망율 및 모성사망율이 최근 몇년동안 같은 수준에 머무르고 있음은, 보다 질적인 관리측면으로 사업의 방향이 전환되어야 함을 의미하는데 이는 곧 공공성을 띠고 있는 모자보건사업을 국가가 관리하여야 할 필요성을 더욱 크게 한다. 공공부문에서는 취약대상을 위하여 민간 전문인력과의 유기적인 연계체계를 마련하여 계속적인 관리를 제공할 수 있도록 하고, 보건교육 강화를 위한 관련 홍보물(모자보건수첩 활용, 모유수유 권장, 제왕절개수술 지양 등)을 제작하며 신경아세포종 검사 등과 같은 새로운 예방사업 개발에 중점을 두어야 할 것이다. 또한 영유아관리는 저체중아 및 장애아에 대한 추구관리서비스까지 확대되어야 할 것이다. 현 우리나라 주산기구급이송체계는 응급의료체계내에서 이루어지고 있다고 볼 수 있는데 주산기관리를 위한 의료여건이 성숙되어 있지 못하고 있는데다(이 시기의 집중관리를 통하여 사망 및 장애아 예방이 가능) 관련 제도마저 취약하여 민간의료부문에서는 영아사망 및 모성사망을 낮추기 위해서는 이 부문에 대한 노력이 집중되어야 할 것이다. 첫째, 주산기학, 신생아학 전문인력의 훈련제도 확립파 주산기 관리시설의 지역적 적정분배(분만 2,000건에 1개 시설마련), 둘째, 집중적인 인력과 고가장비가 투입되는 주산기 의료활동 강화를 위한 관련 의료제도의 수정 및 보완, 세째, 질적관리가 매우 중시되는 고위험 신생아의 집중관리를 위한 '표준 의료관리지침서' 마련, 네째, 동 시설 및 관리에 준하여 주산기 의료시설에 대한 감독 및 감시기능 강화를 위한 제도적 장치가 마련되어야 할 것이다.
Background : Syncope was defined as transient loss of consciousness and postural tone. The mechanisms of changes in cerebral hemodynamics during syncope have not been fully evaluated. Transcranial Doppler Ultrasonography can continuously monitor the changes in cerebral hemodynamics during head-up tilt (HUT). TCD could reveal the different patterns of changes in cerebral hemodynamics during syncope. Syncope without hypotension or bradycardia could be detected by TCD. We investigated the changes in cerebral blood flow velocity during HUT using TCD in 33 patients with a history of recurrent syncope or presyncope of unknown origin. Methods & Results : The positive responses were defined as presyncope or syncope with hypotension, bradycardia, or both. During HUT without isoproterenol infusion, there were a $86{\pm}23%$ drop in DV and a $41{\pm}34%$ drop in SV in 5 patients with positive reponses, and mean changes in those were less than 10% in patients with negative reponses (p=.00, p=.00). During HUT with isoproterenol infusion, TCD showed a $80{\pm}18%$ drop in diastolic velocity in 14 patients with positive reponses, and a $47{\pm}10%$ drop in that in patients with negative reponses (p=.00), however the change in systolic velocity did not differ. TCD showed three patterns during positive responses; loss of all flow, loss of end diastolic flow, and a decrease in diastolic velocity. Loss of consciousness occurred in the patients with loss of all flow or end-diastolic flow during positive reponses. Conclusions : TCD shows different patterns of changes in cerebral hemodynamics during HUT. TCD can be used to investigate the pathophysiology of neurocardiogenic syncope.
Kim, Jong-Min;Wang, Kyu-Chang;Bang, Moon-Suk;Chung, Chin Youb;Lee, Kwang-Woo
Annals of Clinical Neurophysiology
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v.1
no.1
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pp.19-25
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1999
Background & Objectives : In cerebral palsy, spastic paraplegia is one of the most crippling motor manifestations. Reducing the spasticity may improve gait and decrease the incidence of lower-extremity deformities. The spasticity may result from abnormally increased afferent signals via dorsal roots onto interneurons and anterior horn and spreading of reflex activation to other muscle groups. To assess the influence of dorsal rhizotomy to spasticity, the authors analyzed five cerebral palsy patients with spastic paraplegia. Methods : The operation entailed and L1-2 laminectomy, ultrasonographic localization of conus medullaris and identification of lumbosacral dorsal roots. The innervation patterns of each dorsal root were examined by electromyography (EMG) responses to electrical stimulation. Tetanic stimulation was applied to individual rootlets of each root after reflex threshold was determined. the reflex responses were graded and rootlets producing high grade response were selected and cut. Short-term postoperative evaluations were performed. Results : Intraoperative EMG monitoring was satisfactorily performed in all five cases. One month after the operations, all patients showed greatly reduced spasticity which was measured by the instrumental gait analysis. Bilateral knee and ankle jerks were normalized and tip-toe gait with scissoring disappeared in all patients. Conclusion : Intraoperative EMG monitoring seems useful for the selective dorsal rhizotomy to reduce spasticity.
Park, Jung-Hwan;Kim, Yoon-Sik;Chang, Tae-Suk;Yoon, En-Sup
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.12
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pp.1113-1119
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2000
To operate a process plant safely and economically, process monitoring is very important. Process monitoring is the task to identify the state of the system from sensor data. Process monitoring includes data acquisition, regulatory control, data reconciliation, fault detection, etc. This research focuses on the data recon-ciliation using scale-space filtering and fault detection using functional-link associative neural networks. Scale-space filtering is a multi-resolution signal analysis method. Scale-space filtering can extract highest frequency factors(noise) effectively. But scale-space filtering has too large calculation costs and end effect problems. This research reduces the calculation cost of scale-space filtering by applying the minimum limit to the gaussian kernel. And the end-effect that occurs at the end of the signal of the scale-space filtering is overcome by using extrapolation related with the clustering change detection method. Nonlinear principal component analysis methods using neural network have been reviewed and the separately expanded functional-link associative neural network is proposed for chemical process monitoring. The separately expanded functional-link associative neural network has better learning capabilities, generalization abilities and short learning time than the exiting-neural networks. Separately expanded functional-link associative neural network can express a statistical model similar to real process by expanding the input data separately. Combining the proposed methods-modified scale-space filtering and fault detection method using the separately expanded functional-link associative neural network-a process monitoring system is proposed in this research. the usefulness of the proposed method is proven by its application a boiler water supply unit.
Recently, with the development of computer vision and deep learning technology, research on human action recognition has been actively conducted for video analysis, video surveillance, interactive multimedia, and human machine interaction applications. Diverse techniques have been introduced for human action understanding and classification by many researchers using RGB image, depth image, skeleton and inertial data. However, skeleton-based action discrimination is still a challenging research topic for human machine-interaction. In this paper, we propose an end-to-end skeleton joints mapping of action for generating spatio-temporal image so-called dynamic image. Then, an efficient deep convolution neural network is devised to perform the classification among the action classes. We use publicly accessible UTD-MHAD skeleton dataset for evaluating the performance of the proposed method. As a result of the experiment, the proposed system shows better performance than the existing methods with high accuracy of 97.45%.
The estimation of nugget sizes was attempted by utilizing the artificial neural networks method. Artificial neural networks is a highly simplified model of the biological nervous system. Artificial neural networks is composed of a large number of elemental processors connected like biological neurons. Although the elemental processors have only simple computation functions, because they are connected massively, they can describe any complex functional relationship between an input-output pair in an autonomous manner. The electrode head movement signal, which is a good indicator of corresponding nugget size was determined by measuring the each test specimen. The sampled electrode movement data and the corresponding nugget sizes were fed into the artificial neural networks as input-output pairs to train the networks. In the training phase for the networks, the artificial neural networks constructs a fuctional relationship between the input-output pairs autonomusly by adjusting the set of weights. In the production(estimation) phase when new inputs are sampled and presented, the artificial neural networks produces appropriate outputs(the estimates of the nugget size) based upon the transfer characteristics learned during the training mode. Experimental verification of the proposed estimation method using artificial neural networks was done by actual destructive testing of welds. The predicted result by the artifficial neural networks were found to be in a good agreement with the actual nugget size. The results are quite promising in that the real-time estimation of the invisible nugget size can be achieved by analyzing the process variable without any conventional destructive testing of welds.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.46
no.4
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pp.13-20
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2009
RFIDs have been used a lot of control systems such as library and security efficiently. Unlawful parking control is one of them and it will bring a lot of merit. Especially, it can be used vehicles. If a vehicle comes to unlawful parking place, reader system read the tag of a vehicle. RFID reader confirm the vehicle and record current time at the same time send information related the vehicle to the server system. After, it can be activated. If the vehicle move from unlawful parking place, RFID reader record departed time. In this paper, we proposed a monitoring system for unlawful parking cars. Especially, it is certain that this proposed modelling is very efficient and correct.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.10
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pp.454-460
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2020
In recent years, the rapid increases in video distribution and viewing over the Internet have increased the risk of personal information exposure. In this paper, a method is proposed to robustly identify areas in images where a person's privacy is compromised and simultaneously blocking the object area by blurring it while rapidly tracking it using a prediction algorithm. With this method, the target object area is accurately identified using artificial neural network-based learning. The detected object area is then tracked using a location prediction algorithm and is continuously blocked by blurring it. Experimental results show that the proposed method effectively blocks private areas in images by blurring them, while at the same time tracking the target objects about 2.5% more accurately than another existing method. The proposed blocking method is expected to be useful in many applications, such as protection of personal information, video security, object tracking, etc.
The reliability of control system composed of electronic parts has been studied by DoD since 1960, and has been undertaken mainly by Europe for railways. Especially in Korea, a study on reliability of signalling equipment has been taken since 2000, requiring reliability test for effective maintenance of old type signalling equipment which no longer has information on its past reliability. This study evaluates the reliability test in units of parts for old type signalling equipment; for instance, failure rate in units of parts, or failure data during operation; which was utilized without its consistent reliability monitoring and analysis data for over 20 years. Also, reliability change at this point in time has been estimated by using residual life span function, and a model which can evaluate the possibility of extended operation through stress acceleration test has been developed. This model will be utilized to establish future maintenance policy for train operating company's operation on old type signalling equipment.
Sin, Duc-Ko;Jo, Hyun-Jeong;Shin, Kyeng-Ho;Song, Yong-Soo
Journal of the Korean Society for Railway
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v.14
no.5
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pp.416-424
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2011
The recent development of USN (Ubiquitous Sensor Network) technology has broadened its applications to many fields of industry. The USN technology enables the system to monitor and control the status of distributed sensor nodes based on the low-powered communications. Applying the USN in the train control domain, the operational efficiency can be enhanced, where the reliability and the safety of the system are the key challenges. This paper suggests the system design for evaluating and improving the reliability and safety of the gateway, which is a USN component that manages the radio network among the sensors and collects the information from them. For this purpose, the reliability and the level of safety integrity of a general gateway have been predicted quantitatively and the supplementary design has been proposed for the selected week points. The verification on the reliability and the safety of the improved gateway according to the related standards has been followed. With the results of the study, the applicability of USN gateway for train control systems has been reviewed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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