This study was conducted by extending Ajzen's Theory of Planned Behavior(TPB) model in analyzing physician's observance behavior of National Health Insurance review standards. An extended TPB model was proposed by including 'background knowledge'and 'dorganizational commitment'in original model to predict physician's review standards observance behavior. Surveys for data collection were carried out on the physicians who were working in a general hospital, clinics, specialized hospitals, local medical centers and long term care hospitals located in Daegu and Kyoung-Buk province in Korea. Two hundreds twenty copies of questionnaires were distributed and 166 physicians responded. Data were analyzed using a structural equation model. The results show that an affirmative attitude and subjective norms have significant positive effects on physicians' behavior of observing review standards. However, the effect of perceived behavioral control on intention to behavior is not significant. The organizational commitment and background knowledge have a positive effect on the intention of observance of review standards. In conclusion, because physician's observance behaviors are affected by background knowledge and organizational commitment as well as attitudes, subjective norms, hospital managements should establish a communication system to share information on the review standards among physicians and provide appropriate measures to increase physician's organizational commitment.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.505-508
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1995
The automatic interpretation of awake background electroencephalogram (EEG), consisting of quantitative EEG interpretation and EEG report making, has been developed by the authors based on EEG data visually inspected by an electroencephalographer (EEGer). The present study was focused on the adaptability of the automatic EEG interpretation which was accomplished by the constructive neural network with forgetting factor. The artificial neural network (ANN) was constructed so as to give the integrative decision of the EEG by using the input signals of the intermediate judgment of 13 items of the EEG. The feature of the ANN was that it adapted to any EEGer who gave visual inspection for the training data. The developed method was evaluated based on the EEG data of 57 patients. The re-trained ANN adapted to another EEGer appropriately.
Objective: The aim of this study is to describe several issues which should be considered in the human reliability analysis of soft control operations in nuclear power plants. Background: The operational environment of advanced main control rooms is totally different from that of conventional control rooms. The soft control is one of the major distinguishable features of the advanced main control rooms. The soft control operations should be analyzed to estimate the effects on human reliability. Method: The literatures, about task analysis, simulation data analysis, and a human reliability analysis method for the soft control, were reviewed. From the review, important issues for the human reliability analysis of the soft control were raised. Results: The results of task and simulation data analysis showed that the soft control characteristics could have large effect on human reliability and they should be considered in the human reliability analysis of the soft control operations. Conclusion: The soft control may affect human error and performance of operators. The issues described in this paper should be considered in the human reliability method for the advanced main control rooms. Application: The results of the soft control operation analysis might help to design more efficient interface and education/training program for preventing human errors. The described issues might help to develop a human reliability analysis method for soft control operations.
Background: It is very difficult to distinguish between a radioactive contamination source and background radiation from natural radionuclides in the marine environment by means of online monitoring system. The objective of this study was to investigate a statistical process for triggering abnormal level of count rate data measured from our on-line seawater radioactivity monitoring. Materials and Methods: Count rate data sets in time series were collected from 9 monitoring posts. All of the count rate data were measured every 15 minutes from the region of interest (ROI) for $^{137}Cs$ ($E_{\gamma}=661.6keV$) on the gamma-ray energy spectrum. The Shewhart ($3{\sigma}$), CUSUM, and Bayesian S-R control chart methods were evaluated and the comparative analysis of determination methods for count rate data was carried out in terms of the false positive incidence rate. All statistical algorithms were developed using R Programming by the authors. Results and Discussion: The $3{\sigma}$, CUSUM, and S-R analyses resulted in the average false positive incidence rate of $0.164{\pm}0.047%$, $0.064{\pm}0.0367%$, and $0.030{\pm}0.018%$, respectively. The S-R method has a lower value than that of the $3{\sigma}$ and CUSUM method, because the Bayesian S-R method use the information to evaluate a posterior distribution, even though the CUSUM control chart accumulate information from recent data points. As the result of comparison between net count rate and gross count rate measured in time series all the year at a monitoring post using the $3{\sigma}$ control charts, the two methods resulted in the false positive incidence rate of 0.142% and 0.219%, respectively. Conclusion: Bayesian S-R and CUSUM control charts are better suited for on-line seawater radioactivity monitoring with an count rate data in time series than $3{\sigma}$ control chart. However, it requires a continuous increasing trend to differentiate between a false positive and actual radioactive contamination. For the determination of count rate, the net count method is better than the gross count method because of relatively a small variation in the data points.
Objective: The aim of this study is to show a correct application procedure using the compact Korean anthropometric data application program called Korean Human Scale(KHS) for anthropometric design. Background: The nation-wide anthropometric survey project called 'Size Korea' developed KHS and distributed it to the public on the web site. But some insufficiency of the current web service of KHS misleads the users; they just put their own statue and pick up a meaningless data for a body dimension. Method: This study provides five steps to follow to read appropriate data from KHS for an anthropometric design. Results: As a case study, the depth dimension of the supervisory and control console used in the Korea nuclear power plant was determined following the procedure and compared with the console design guideline recommendation. Conclusion: The supplementary anthropometry table should be added on the web service of KHS for users to read a meaningful data for design. Application: If properly used, the KHS has a lot more potential application area than users can expect such as in control center design area.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권5호
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pp.746-754
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2008
This paper proposes a method to detect calibration patterns for accurate camera calibration under complicated backgrounds and uneven lighting conditions of industrial fields. Required to measure object dimensions, the preprocessing of camera calibration must be able to extract calibration points from a calibration pattern. However, industrial fields for visual inspection rarely provide the proper lighting conditions for camera calibration of a measurement system. In this paper, a probabilistic criterion is proposed to detect a local set of calibration points, which would guide the extraction of other calibration points in a cluttered background under irregular lighting conditions. If only a local part of the calibration pattern can be seen, input data can be extracted for camera calibration. In an experiment using real images, we verified that the method can be applied to camera calibration for poor quality images obtained under uneven illumination and cluttered background.
Background: The study tries to show the effect of Occupational Health and Safety (OHS) legislation implemented via plan-do-check-act methodology on accident and sickness absenteeism. Methods: The data for the study gathered via a questionnaire from a large-sized organization operates in production and maintenance of passenger coaches in February-March 2019 in Turkey. The data analyzed via structural equation model analysis. Results: The results showed that there are statistically meaningful relationships between OHS protective measures, training and informing of employees, and employee participation and accident and sickness absenteeism. In addition, a meaningful relationship between internal control and accident and sickness absenteeism was determined. Statistically meaningful relationships between emergency measures, and health surveillance and internal control, and accident and sickness absenteeism could not be determined. Conclusion: It is concluded that the actions implemented by organizations to reduce absenteeism should be as per OHS legislation.
In a target tracking system using image information from a CCD (Charged Couple Device) or an IIR (Imaging Infra-red) sensor, occluded targets can result in track losses. If the target is occlued by background objects such as buildings or trees, probability of track existence will be reduced sharply and track will be terminated due to track maintenance algorithms. This paper proposes data association algorithm based on target existence for the robust tracking performance. we suggest the HPDA (Highest Probability Data Association) algorithm based on target existence and the tracking performance is compared with the established method based on target perceivability. Image tracking simulation that utilizes virtual 3D images and real IR images is employed to evaluate the robustness of the proposed tracking algorithm.
It is very critical for image processing of IIR (Imaging Infrared) seekers to achieve improved guidance performance for missile systems to determine appropriate thresholds in various environments. In this paper, we propose automatic threshold determination methods for proper thresholds to extract definite target signals in an EOCM (Electro-Optical Countermeasures) environment with low SNR (Signal-to-Noise Ratios). In particular, thresholds are found to be too low to extract target signals if one uses the Otsu method so that we suggest a Shifted Otsu method to solve this problem. Also we improve extracting target signal by changing Shifted Otsu thresholds according to the TBR (Target to Background Ratio). The suggested method is tested for real IIR images and the results are compared with the Otsu method. The HPDAF (Highest Probabilistic Data Association Filter) which selects the target originated measurements by taking into account of both signal intensity and statistical distance information is applied in this study.
Lehrer, Steven;Green, Sheryl;Rosenzweig, Kenneth E
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제17권6호
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pp.2979-2982
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2016
Background: High dose ionizing radiation can induce ovarian cancer, but the effect of low dose radiation on the development of ovarian cancer has not been extensively studied. We evaluated the effect of low dose radiation and total background radiation, and the radiation delivered to the ovaries during the treatment of rectosigmoid cancer and breast cancer on ovarian cancer incidence. Materials and Methods: Background radiation measurements are from Assessment of Variations in Radiation Exposure in the United States, 2011. Ovarian cancer incidence data are from the Centers for Disease Control and Prevention. Standardized incidence ratios (SIR) of ovarian cancer following breast cancer and rectosigmoid cancer are from Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) data. Obesity data by US state are from the Centers for Disease Control and Prevention. Mean ages of US state populations are from the United States Census Bureau. Results: We calculated standardized incidence ratios (SIR) from Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) data, which reveal that in 194,042 cases of breast cancer treated with beam radiation, there were 796 cases of ovarian cancer by 120+ months of treatment (0.41%); in 283, 875 cases of breast cancer not treated with radiation, there were 1,531 cases of ovarian cancer by 120+ months (0.54%). The difference in ovarian cancer incidence in the two groups was significant (p < 0.001, two tailed Fisher exact test). The small dose of scattered ovarian radiation (about 3.09 cGy) from beam radiation to the breast appears to have reduced the risk of ovarian cancer by 24%. In 13,099 cases of rectal or rectosigmoid junction cancer treated with beam radiation in the SEER data, there were 20 cases of ovarian cancer by 120+ months of treatment (0.15%). In 33,305 cases of rectal or rectosigmoid junction cancer not treated with radiation, there were 91 cases of ovarian cancer by 120+ months (0.27%). The difference in ovarian cancer incidence in the two groups was significant (p = 0.017, two tailed Fisher exact test). In other words, the beam radiation to rectum and rectosigmoid that also reached the ovaries reduced the risk of ovarian cancer by 44%. In addition, there was a significant inverse relationship between ovarian cancer in white women and radon background radiation (r = - 0.465. p = 0.002) and total background radiation (r = -0.456, p = 0.002). Because increasing age and obesity are risk factors for ovarian cancer, multivariate linear regression was performed. The inverse relationship between ovarian cancer incidence and radon background was significant (${\beta}=-0.463$, p = 0.002) but unrelated to age (${\beta}=-0.080$, p = 0.570) or obesity (${\beta}=-0.180$, p = 0.208). Conclusions: The reduction of ovarian cancer risk following low dose radiation may be the result of radiation hormesis. Hormesis is a favorable biological response to low toxin exposure. A pollutant or toxin demonstrating hormesis has the opposite effect in small doses as in large doses. In the case of radiation, large doses are carcinogenic. However, lower overall cancer rates are found in U.S. states with high impact radiation. Moreover, there is reduced lung cancer incidence in high radiation background US states where nuclear weapons testing was done. Women at increased risk of ovarian cancer have two choices. They may be closely followed (surveillance) or undergo immediate prophylactic bilateral salpingo-oophorectomy. However, the efficacy of surveillance is questionable. Bilateral salpingo-oophorectomy is considered preferable, although it carries the risk of surgical complications. The data analysis above suggests that low-dose pelvic irradiation might be a good third choice to reduce ovarian cancer risk. Further studies would be worthwhile to establish the lowest optimum radiation dose.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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