This paper proposes a simulation algorithm to assess the gradual yellowing vision of the elderly, which refers to the predominance of yellowness in their vision due to aging of the ocular optic media. This algorithm employed the spectral transmittance property of a yellow filter to represent the color appearance perceived by elderly people with yellow vision, and modeled the changes in the color space through a spectrum change in light using the yellow filter effect. The spectral reflectivity data of 1269 Munsell matte color chips were used as reference data. Under the standard conditions of a D65 illuminant and a $10^{\circ}$ observer of 1964 CIE, the spectrum of the 1269 Munsell colors were processed through the yellow filter effect to simulate yellow vision. Various degrees of yellow vision were modeled according to the transmittance percentage of the yellow filter. The color differences before and after the yellow filter effect were calculated using the DE2000 formula, and the color pairs were selected based on the color difference function. These color pairs are distinguishable through normal vision, but the color difference diminishes as the degree of yellow vision increases. Assuming 80% of yellow vision effect, 17 color pairs out of $(1269{\times}1268)/2$ pairs were selected, and for the 90% of yellow vision effect, only 3 color pairs were selected. The result of this study can be utilized for the diagnosis system of gradual yellow vision, making various types of test charts with selected color pairs.
Objective : Although traumatic brain injury (TBI) occurs in people of all age groups, the elderly population is at a particular risk. The proportion of elderly population in the society is markedly increasing and Korea is one of the most rapidly aging societies. Here, we analyzed the data from 904 patients older over 65 years who were registered in the Korean Neuro-Trauma Data Bank System (KNTDBS). Methods : The Korean Society of Neurotraumatology recorded data from 20 institutions between September 2010 and March 2014. This retrospective study examined the clinical epidemiology, sex difference, outcome epidemiology, sociodemographic variables, and outcomes in the geriatric population related to TBI based on data from the KNTDBS. Results : The study included 540 men and 364 women. The age distributions in the male and female groups were statistically significantly different. The most common cause of trauma was a fall and diagnosis was acute subdural hematoma. The incidence was the highest in men aged 80-84 years and in women aged 75-79 years. The most common time of arrival to hospital after TBI was within 1 hour and 119 rescue team provided first aid earliest to patients with TBI. The mortality rate stratified according to the cause of trauma was significantly different, with mortality rates of 3.77% in fall and 11.65% in traffic accident. The mortality rates according the severity of brain injury, Glasgow Coma Scale score, and treatment were statistically significant. Conclusion : To our knowledge, this study is the first to focus on elderly patients with TBI in Korea and particularly investigate mortality and characteristics related to TBI-related death based on data from the KNTDBS. Although the study has some limitations, our results may be used to obtain useful information to study targeted prevention and more effective treatment options for older TBI patients and establish novel treatment guidelines and health polish for the geriatric population.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.2
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pp.354-361
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2021
This study explored whether the transition to living with a chronic disease changes the level of depression symptoms among middle-aged and older adults in South Korea. We hypothesize that the transition to living with chronic disease leads to a higher level of depressive symptoms. A nationally representative sample (N = 6,284) of adults 45 years and older from the Korean Longitudinal Study of Ageing (KLoSA) was analyzed. Multi-regression modeling was used to examine the association between the diagnosis of chronic disease and the level of depressive symptoms in patients. The findings highlight the need for policy makers, clinicians, as well as patients and their caregivers to become more aware of mental health risks in patients diagnosed with chronic diseases, particularly first-time patients. This study contributes to encouraging greater psychosocial support, including monitoring the level of depressive symptoms of patients who develop chronic conditions and providing appropriate treatments for those at the highest risk.
Background: With the recent aging of the population, the transition to a disease structure centered on chronic diseases is accelerating. Moreover, the socio-economic gap and the polarization of the health gap between regions further increase the burden of disease on the country. Accordingly, this study calculated the disease cost of hypertension, diabetes, and hyperlipidemia, which are the three major chronic diseases, to establish an effective health promotion policy strategy for each region, and analyzed the gap in disease cost within the region to determine health determinants at the individual as well as the regional level. Methods: This study utilized data from the 2015 sample cohort of the National Health Insurance Service and calculated the disease cost of patients (diabetes: I10-I15, hypertension: E10-E14, hyperlipidemia: E78) based on the main diagnosis. Results: Based on our analysis, the case of medical use in cities and provinces was higher than in metropolitan cities, with relatively small medical use in Seoul and Gangwon-do. In terms of the disease cost, the cost of chronic diseases in Seoul and Jeju was the highest, but the difference in disease cost between patients in each region was the largest in Seoul and Gangwon-do. Conclusion: The results of this study provide meaningful data for implementing efficient health promotion policies by analyzing the differences in disease cost and identifying health determinants in different regions. Furthermore, in Korea, where socioeconomic differences are clearly revealed, it can be used as a basis for preparing a strategic plan, from a long-term perspective, to improve the health of patients with chronic diseases in the future.
The incidence of rotator cuff tear is increasing rapidly due to the aging of the population and the advancement of radiological diagnosis, and so on. Recently, arthroscopic rotator cuff repair is common way of surgery, and the surgical outcome is comparable to open rotator cuff repair. Arthroscopic repair is one of the minimally invasive procedures itself and may have additional benefits of postoperative pain reduction and early functional recovery. Recently, there has been increasing interest in various methods for improving the functional recovery of patients after arthroscopic shoulder surgery. Various protocols of functional recovery after arthroscopic shoulder surgery are classified by the postoperative period, and they are being studied actively and improved at each stage. On the other hand, there are a range of methods according to the postoperative period, rehabilitation stage, characteristics of individual patients, degree of rotator cuff tear, and underlying disease. Therefore, for functional recovery after arthroscopic rotator cuff repair, it is essential to establish proper regimens for functional recovery.
You, Young Min;Jeong, Ji Yoon;Ch, Na Hyeon;Park, So Eun;Hong, Sang Jeen
Journal of the Semiconductor & Display Technology
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v.20
no.4
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pp.161-166
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2021
Errors in the semiconductor process are generated by a change in the state of the equipment, and errors usually arise when the state of the equipment changes or when parts that make up the equipment have flaws. In this investigation, we anticipated that aging of the mass flow controller in the plasma enhanced chemical vapor deposition SiO2 thin film deposition method caused a minute flow rate shift. In seven cases, fourier transformation infrared film quality analysis of the deposited thin film was used to characterize normal and pathological processes. The plasma condition was monitored using optical emission spectrometry data as the flow rate changed during the procedure. Preprocessing was used to apply the collected OES data to the artificial immune system algorithm, which was then used to process diagnosis. Through comparisons between datasets, the learning algorithm compared classification accuracy and improved the method. It has been confirmed that data characterized as a normal process and abnormal processes with differing flow rates may be discriminated by themselves using the artificial immune system data mining method.
Park, Se-Hyun;Jung, Dae-Sung;Seo, Jin-Sook;Kim, Tae-Hyeong
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.25
no.6
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pp.1-11
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2021
As the aging of large domestic SOC facilities accelerates, facility maintenance is also changing from safety evaluation based on the current condition to performance-oriented preventive and preemptive maintenance based on the prediction of the level of future obsolescence. In particular, in the case of bridges, class 1 and 2 bridges are systematically managed along with many studies, but for small and medium-sized class 3 bridges there is no collection and utilization of historical data presenting performance degradation during their service life. Therefore, in this study, 3D model-based demonstration DB system was designed and developed to intuitively check the damage change rate at the damage location by registering the maintenance history by life cycle for each member's exterior damage in the 3D bridge object and to enable API-based comprehensive performance evaluation.
Kim, Myung-Chul;Cheon, Ji-Yeon;Kim, Hae-In;Chung, Dong-Kun;Bae, Won-Sik
Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.10
no.2
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pp.1-11
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2022
Purpose : This study was conducted to assess the status of sarcopenia and locomotive syndrome in the Korean elderly population over 65 years of age by applying the recently updated screening tool for diagnostic evaluation of sarcopenia and locomotive syndrome. Methods : Sarcopenia and locomotive syndrome (LS) were diagnosed and evaluated in 210 Korean elderly people over 65 years of age. There were 36 patients in the "sarcopenia group", 164 in the "locomotive syndrome group", and 10 in the "normal group". The collected data were analyzed using the chi-square and Kruskal-Wallis tests. Results : The diagnostic evaluation of sarcopenia and LS showed the presence of sarcopenia in 9.05 % of males and 8.10% females among the Korean elderly population over 65 years of age. Prevalence of stage 1 locomotive syndrome (LS 1) was 95.24 %; stage 2, (LS 2) 36.19 %; and stage 3 (LS 3), 16.19 % among the study population. Both the sarcopenia diagnostic indicator and the LS evaluation indicators showed significant differences between the three groups. All the subjects in the sarcopenia group had LS; further, on comparison of the detailed composition ratio of each patient with LS, the prevalence of LS in the sarcopenia group was found to be: LS 1 41.67 %, LS 2 41.67 %, and LS 3 16.67 %, whereas in the LS group, it was found to be: LS 1 66.46 %, LS 2 16.46 %, and LS 3 17.07 %. The difference between the two groups was statistically significant. Conclusion : It was confirmed that sarcopenia is correlated with LS incidence. This suggests that the evaluation of motor LS can be used as a tool for the early diagnosis and prevention of sarcopenia in cases of functional decline due to aging in the elderly population.
The Journal of Korean Society for School & Community Health Education
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v.23
no.4
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pp.81-93
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2022
Objectives: The purpose of this study was to develop a model for comprehensively evaluating the risk of sarcopenia in Korean adults and to generate the sarcopenia risk scorecard model based on the results. Methods: The participants of the study were 7,118 adults without sarcopenia in the first basic survey, and a longitudinal analysis was conducted using data from the 1st to 8th survey (2006-2020) of the Korean Longitudinal Study of Aging (KLoSA). The data were analyzed using Rao-Scott chi-square test and weighted Cox proportional hazards regression of complex sampling design. The sarcopenia risk scorecard model was developed by Cox proportional hazards regression using points to double the odds (PDO) method. Results: The findings show that the risk factors for sarcopenia in Korean adults were gender, age, marital status, socioeconomic status, body mass index (BMI), regular exercise, diabetes and arthritis diagnosis. In the scorecard results, the case of exposure to the highest risk level was 100 points. The highest score range were given in the order of age over 65, low BMI, and low socioeconomic status. Conclusions: The significance of this study is that the causal relationship between various factors and the occurrence of sarcopenia in Korean adults was identified. Also, the model developed in this study is expected to be useful in detecting participants with risk of sarcopenia in the community early and preventing and managing sarcopenia through appropriate health education.
Osteoporosis is a disease in which the risk of bone fractures increases due to a decrease in bone density caused by aging. Osteoporosis is diagnosed by measuring bone density in the total hip, femoral neck, and lumbar spine. To accurately measure bone density in the lumbar spine, the vertebral region must be segmented from the lumbar X-ray image. Deep learning-based automatic spinal segmentation methods can provide fast and precise information about the vertebral region. In this study, we used 695 lumbar spine images as training and test datasets for a deep learning segmentation model. We proposed a lumbar automatic segmentation model, CM-Net, which combines the center point of the spine and the modified U-Net network. As a result, the average Dice Similarity Coefficient(DSC) was 0.974, precision was 0.916, recall was 0.906, accuracy was 0.998, and Area under the Precision-Recall Curve (AUPRC) was 0.912. This study demonstrates a high-performance automatic segmentation model for lumbar X-ray images, which overcomes noise such as spinal fractures and implants. Furthermore, we can perform accurate measurement of bone density on lumbar X-ray images using an automatic segmentation methodology for the spine, which can prevent the risk of compression fractures at an early stage and improve the accuracy and efficiency of osteoporosis diagnosis.
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