Magnetocardiography(MCG) has been proposed as a novel and non-invasive diagnostic tool for the detection of cardiac electrical abnormality associated with myocardial ischemia. In our previous study, we have proposed a new classification method of MCG parameters, based on the different populations of the parameters between coronary artery disease(CAD) patients, symptomatic patients and healthy volunteers. We used four parameters, representing the directional changes of the electrical activity in the period of an R-ST-T interval. In patients with chest pain and without ST-segment elevation, who were selected consecutively from all patients admitted to the hospital in 2004, the patients with CAD could be classified with a higher sensitivity than conventional methods, showing that the proposed method can be useful for the diagnosis of CAD with MCG. In this study, we examined the validity of the algorithm with the prior probability distribution in diagnosis of new patients admitted to the hospital in 2005. In the results, presence of CAD could be found with sensitivity and specificity of 81.3% and 71.4%, respectively, in patients with chest pain and non-diagnostic ECG findings.
Purpose: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) ranges in severity from simple steatosis to steatohepatitis. Early detection of NAFLD is important for preventing the disease from progressing to become an irreversible end-stage liver disease. We developed a nomogram that allows for non-invasive screening for NAFLD in obese children. Methods: Anthropometric and laboratory data of 180 patients from our pediatric obesity clinic were collected. Diagnoses of NAFLD were based on abdominal ultrasonographic findings. The nomogram was constructed using predictors from a multivariate analysis of NAFLD risk factors. Results: The subjects were divided into non-NAFLD (n=67) and NAFLD groups (n=113). Factors, including sex, body mass index, abdominal circumference, blood pressure, insulin resistance, and levels of aspartate aminotransferase, alanine aminotransferase (ALT), γ-glutamyl transpeptidase (γGT), uric acid, triglycerides, and insulin, were significantly different between the two groups (all p<0.05) as determined using homeostatis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR). In our multivariate logistic regression analysis, elevated serum ALT, γGT, and triglyceride levels were significantly related to NAFLD development. The nomogram was established using γGT, uric acid, triglycerides, HOMA-IR, and ALT as predictors of NAFLD probability. Conclusion: The newly developed nomogram may help predict NAFLD risk in obese children. The nomogram may also allow for early NAFLD diagnosis without the need for invasive liver biopsy or expensive liver imaging, and may also allow clinicians to intervene early to prevent the progression of NAFLD to become a more advanced liver disease.
Kim, Kyung-Cho;Kang, Sung-Sik;Shin, Ho-Sang;Chung, Ku-Kab;Song, Myung-Ho;Chung, Hae-Dong
비파괴검사학회지
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제29권3호
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pp.248-255
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2009
After several damages by PWSCC were found in the world, USNRC and PNNL(Pacific Northwest National Laboratory) started the research on PWSCC under the project name of PINC. The aim of the project was 1) to fabricate representative NDE mock-ups with flaws to simulate PWSCCs, 2) to identify and quantitatively assess NDE methods for accurately detecting, sizing and characterizing PWSCCs, 3) to document the range of locations and morphologies of PWSCCs and 4) to incorporate results with other results of ongoing PWSCC research programs, as appropriate. Korea nuclear industries have also been participating in the project. Thermally and mechanically cracked-four mockups were prepared and phased array and manual ultrasonic testing(UT) techniques were applied. The results and lessons learned from the preliminary RRT are summarized as follows: 1) Korea RRT teams performed the RRT successfully. 2) Crack detection probability of the participating organizations was an average 87%, 80% and 80% respectively. 3) RMS error of the crack sizing showed comparatively good results. 4) The lessons learned may be helpful to perform the PINC RRT and PSI /ISI in Korea in the future.
Characterization and studies of proteome are challenging because biological samples are complex, with a wide dynamic range of abundance. At present the proteins are identified by digestion into peptides, with subsequent identification of the peptides by mass spectrometry (MS). MS is a powerful technique for the purpose, but it cannot identify every peptide in such complex mixtures simultaneously. For accurate analysis and quantification it is important to separate the peptides first by chromatography into fractions of a size that MS can handle. With these less complex fractions, the probability is increased of identifying peptides of low abundance that would otherwise experience ion suppression effects due to the presence of peptides of high abundance. Enrichment for peptides with certain post-translational modifications helps to increase their detection rates as well. Electrostatic repulsion-hydrophilic interaction chromatography (ERLIC) is a mixed-mode chromatographic technique which combines the use of electrostatic repulsion and hydrophilic interaction. This review provides an overview of ERLIC and its various proteomics applications. ERLIC has been demonstrated to have good orthogonality to reverse phase liquid chromatography (RPLC), making it useful as a first dimension in multidimensional liquid chromatography (MDLC) and fractionation of digests in general. Peptides elute in order of their isoelectric points and polarity. ERLIC has also been successfully utilized for the enrichment for phosphopeptides and glycopeptides, facilitating their identification. In addition, it is promising for the study of peptide deamidation. ERLIC performs comparably well or better than established methods for these various applications, and serves as a viable and efficient workflow alternative.
The forecasting system for Today's and Tomorrow's PM10 was developed based on the statistical model and the forecasting was performed at 9 AM to predict Today's 24 hour average PM10 concentration and at 5 PM to predict Tomorrow's 24 hour average PM10. The Today's forecasting model was operated based on measured air quality and meteorological data while Tomorrow's model was run by monitored data as well as the meteorological data calculated from the weather forecasting model such as MM5 (Mesoscale Meteorological Model version 5). The observed air quality data at ambient air quality monitoring stations as well as measured and forecasted meteorological data were reviewed to find the relationship with target PM10 concentrations by the regression analysis. The PM concentration, wind speed, precipitation rate, mixing height and dew-point deficit temperature were major variables to determine the level of PM10 and the wind direction at 500 hpa height was also a good indicator to identify the influence of long-range transport from other countries. The neural network, regression model, and decision tree method were used as the forecasting models to predict the class of a comprehensive air quality index and the final forecasting index was determined by the most frequent index among the three model's predicted indexes. The accuracy, false alarm rate, and probability of detection in Tomorrow's model were 72.4%, 0.0%, and 42.9% while those in Today's model were 80.8%, 12.5%, and 77.8%, respectively. The statistical model had the limitation to predict the rapid changing PM10 concentration by long-range transport from the outside of Korea and in this case the chemical transport model would be an alternative method.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권4호
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pp.534-543
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2008
To use the Global Positioning System (GPS) carrier phase measurement for precise positioning, the integer ambiguities at the early stage of most algorithms must be determined. Furthermore, if a precise positioning is to be applied to real time navigation, fast determination and validation methods for integer ambiguity are essential. In this paper, the Wald test that simultaneously determines and validates integer ambiguities is used with assistance of the Inertial Navigation System (INS) to improve its performance. As the Wald test proceeds, it assigns a higher probability to the candidate that is considered to be true at each time step. The INS information is added during the Wald test process. Large performance improvements were achieved in convergence time as well as in requiring fewer observable GPS satellites. To test the performance improvement of the Wald test with the INS information, experimental tests were conducted using a ground vehicle. The vehicle moved in a prescribed trajectory and observed seven GPS satellites. To verify the effect of the INS information on the Wald test, the convergence times were compared with cases that considered the INS information and cases that did not consider the INS information. The results show that the benefits of using the INS were emphasized as fewer GPS satellites were observable. The performance improvement obtained by the proposed algorithm was shown through the fast convergence to the true hypothesis when using the INS measurements.
Precipitation forecasts from MM5 have been verified for the period 1989-2001 over Yeongdong region to show a tendency of model forecast. We select 57 events which are related with the heavy snowfall in Yeongdong region. They are classified into three precipitation types; mountain type, cold-coastal type, and warm type. The threat score (TS), the probability of detection (POD), and the false-alarm rate (FAR) are computed for categorical verification and the mean squared error (MSE) is also computed for scalar accuracy measures. In the case of POD, warm, mountain, and cold-coastal precipitation type are 0.71, 0.69, and 0.55 in turn, respectively. In aspect of quantitative verification, mountain and cold-coastal type are relatively well matched between forecasts and observations, while for warm type MM5 tends to overestimate precipitation. There are 12 events for the POD below 0.2, mountain, cold-coastal, warm type are 2, 7, 3 events, respectively. Most of their precipitation are distributed over the East Sea nearby Yeongdong region. These events are also shown when there are no or very weak easterlies in the lower troposphere. Even in the case that we use high resolution sea surface temperature (about 18 km) for the boundary condition, there are not much changes in the wind direction to compare that with low resolution sea surface temperature (about 100 km).
최근 서비스 로봇에 대한 연구가 여러분야에서 활발해지며, 노인 보조와 같은 실내 서비스를 위한 연구가 많이 이루어지고 있다. 이 때 로봇이 효과적이고 정확한 서비스를 하기 위해서 물체와 상황을 적절하게 인식하는 것은 중요하다. 전통적인 물체 인식 방법은 미리 정의된 기하학적 모델에 기반하였으나 이런 접근 방법은 대상 물체가 다른 물체에 가려져 보이지 않는 상황 둥 불확실성을 포함하는 실내환경에서는 한계가 있다 본 논문에서는 로봇의 효과적인 물체 탐색을 위해 대상이 되는 물체의 존재 가능성을 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델을 제안한다. 이를 위해 활동별로 물체간의 관계를 모델링하여 고정되어 있지 않은 환경에 보다 유연하게 적용될 수 있게 하였다. 전체적인 구조는 공통-원인 구조를 물체간의 관계를 나타내는 단위로 사용하여 이를 결합해가며 구성되는데 이러한 방법은 베이지안 네트워크 설계를 효과적이게 한다. 제안하는 베이지안 네트워크 모델을 검증하기 위해 두 개의 베이지안 네트워크의 성능을 실험을 통해 검사하였는데 각각 $86.5\%$와 $89.6\%$의 정확도를 보였다.
주파수 부족 및 비효율적 활용을 완화시키기 위해 제안된 무선인지시스템은 기존의 1차 사용자에게 대한 간섭을 주지 않도록 하면서 유휴주파수를 사용하게 하는 기술로서 최근 주목받고 있는 차세대 이동통신 시스템이다. 최근 FCC는 실질적으로 TV대역에 무선인지 시스템을 적용하도록 하면서 관련된 규정을 개정하였고 TV대역의 유휴주파수에 대하여 고정기기 및 개인 휴대기기에 대한사용을 허가하도록 방침을 정하였으며 2009년 DTV로 전환 완료 이후 해당 기기들의 사용은 본격화 될 것이다 무선인지 시스템의 기본 방침안 면허 사용자에 대한 보호를 위하여 TV대역사용에서의 우선순위가 가장 높은 신호인 TV 및 무선마이크에 대한 보호가 이루어져야하는데 이를 위해 정확한 1차 사용자에 대한 검출,즉 TV대역의 1차 사용자인 DTV에 대한 정확한 스펙트럼 센싱이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 스펙트럼 센싱 성능이 우수한 파일릿 센성을 이용하여 DTV신호를 검출하도록 하였고 DTV신호검출의 신뢰성 향상을 위하여 협력 센싱기반의 파일릿 센싱을 수행하여 DTV신호의 검출 확률의 정확성 및 신뢰성을 높이도록 하였다. 또한 각 단일 센싱 결과를 취합하여 판단하는 과정에서 효율적인 판단을 위해 다수의결법을 제안한다.
본 논문에서는 IEEE 802.11 WLAN의 MAC인 DCF의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안하고 이를 수학적으로 분석한다. IEEE 802.11 WLAN의 MAC에서는 데이터를 전송하기 위한 방법으로 "Distributed Coordination Function(DCF)"과 "Point Coordination Function(PCF)"를 사용하며, DCF의 경우 Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance (CSMA/CA)를 기반으로 한다. CSMA/CA는 단말 간의 충돌을 줄이기 위해서 임의의 backoff time을 각 단말의 contention window(CW) 범위에서 결정한다. 단말은 패킷 전송 후 충돌시 윈도우 크기를 두배로 증가시키며, 성공적인 전송 후에는 윈도우 크기를 최소 CW로 감소하게 된다. 본 논문에서는 패킷의 정상적인 전송 후에 윈도우 값을 서서히 감소함으로써 현재 WLAN의 망 상태정보를 계속 활용함으로써 패킷 충돌 확률을 낮추는 알고리즘을 제안하였고, 불포화상태에서의 전송량에 대한 수학적 분석을 하였다 또한, 시뮬레이션을 통해 WLAN의 포화상태에서 전송량이 향상되었음을 보였고, 수학적 분석 결과와 시뮬레이션 결과가 일치함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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