After performing the auricular acupuncture therapy for the functional headache, we came to gain the following therapy effects. 1. In the whole of the patients of the functional headache, housewives of forties were most of all. 2. In the classification of mordern medicine on the patients of the functional headache, muscular contractional headache was most of all and in the classification of oriental differentiation of symtoms and signs(辨證), headache due to deficiency of blood(血虛頭痛) was most of all. 3. In the regional auricular acupuncture therapy for the functonal headache, Taiyang of auricular point(太陽點) had an effect on the lateral headache around the area of Taiyang of auricular point(太陽點) though the actions of sedation, analgesia, Neck of auricular point(頸點) had an effect on the muscular contractional headache of the occipital region, and Stomach of auricular point(胃點) had an effect on the headache of stagnation of phlegm(痰濁頭痛) of anterior region with a chronic digestive disease. 4. The average treatment times of the auricular acupuncture therapy in the patients of the functional headache was 4.08 times, if we have them take auricular acupuncture therapy about 4 times it could be thought to take excellent effect of treatment. 5. The effect of auricular acupuncture therapy for functional headache was turned out to be effective in the following orders ; lateral region(Group A), occipital region(Group B), anterior region(group C). Through the clinical consequences of therapy mentioned above, we came to confirm regular therapeuric effects and hereafter, it is considered that a clinical comparative study on oriental cure and auricular acupuncture therapy for headache has to be more progressed than now.
Journal of Korea Technical Association of The Pulp and Paper Industry
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v.48
no.1
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pp.34-42
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2016
In this study, we classified three copying papers and Korean, Chinese, and Japanese traditional papers using IR and/or NIR spectra and principal component analysis. Various chemicals are used when producing fine papers. In this case, the IR method to analyze functional groups is suitable for the classification of paper. On the other hand, NIR analysis is more suitable for the classification of traditional papers, as it uses nearly raw materials (pulp). Therefore, principal component analysis using IR and NIR depending on the paper production process will be the classification tool of paper.
Since central governments began to establish and use the Standard Records Management System(RMS) in 2007, more and more local governments and other public organizations have constructed RMS. RMS is the essential tool for records management in electronic environments, but it is not known how well the functions of RMS reflect standards and practice related records management or how many records managers use RMS in performing their works. This paper deals with analyzing the evaluation of 'classification & disposal schedule management' function in RMS. 'Classification & disposal schedule management' function has 4 subfunctions of review of classification & preservation period, management of the schedule items, assignment of classification scheme and reclassification. Classification and disposal schedule is at the heart of intellectual control of records and core area of records management. So it is important to analyze whether this function plays well a role in RMS or not. This research carried out evaluation of function and use about classification & disposal schedule management in RMS. Functional evaluation is to compare and analyze how well RMS meets the functional requirements which home and foreign standards give. Use evaluation is to investigate how records managers use RMS in accomplishing their task of managing classification & disposal schedule and to look into what is the problem with the use. This paper could get the implications through the survey of records managers who are working at central governments, regional local governments and basic local governments. And these implications are considered in institutional, functional, use and administrative aspect. It is important to communicate with stakeholders so that 'classification & disposal schedule management' function, further, all functions of the RMS in practice of records management could be used smoothly. Users of RMS have to raise demands or call for technical solutions of the problems which come up in use, while RMS developers and administrators must make more of an effort to satisfy their demands, reflect them on the RMS and enhance the system.
Purpose: The purpose of this study was to evaluate the relation between PBS scores and GMFCS levels and to examine whether pediatric balance scale (PBS) scores were useful for predicting gross motor functional classification system (GMFCS) levels in children with cerebral palsy. Methods: This cross-sectional study was performed conducted for to evaluatione of PBS and GMFCS using in 26 children with cerebral palsy (16 males and 10 females with GMFCS level I to III). PBS total and item scores at different levels of GMFCS were measured. Results: The hHigh PBS item average scores obtained from standing and postural change dimensions except sitting dimension were observed at the low levels of GMFCS and these results were statistically significant (p<0.05). The relation between PBS (standing and postural change dimensions) and GMFCS levels were was significantly different, except the relation between PBS sitting dimension and GMFCS levels showing a ceiling effect. Conclusion: GMFCS is designed to for classificationy of gross motor functions emphasizing on walking movement and PBS is was developed to for evaluatione of functional balance. Based on the results of this study showing high relation between GMFCS levels and PBS scores, PBS scores can be used for predicting GMFCS levels.
The development of functional magnetic resonance imaging (fMRI) has significantly contributed to mapping brain functions and understanding brain networks during rest. This paper proposes a CNN-LSTM-based classification model to classify the progression stages of Alzheimer's disease. Firstly, four preprocessing steps are performed to remove noise from the fMRI data before feature extraction. Secondly, the U-Net architecture is utilized to extract spatial features once preprocessing is completed. Thirdly, the extracted spatial features undergo LSTM processing to extract temporal features, ultimately leading to classification. Experiments were conducted by adjusting the temporal dimension of the data. Using 5-fold cross-validation, an average accuracy of 96.4% was achieved, indicating that the proposed method has high potential for identifying the progression of Alzheimer's disease by analyzing fMRI data.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.50
no.7
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pp.350-353
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2001
In general, the Least Square Error method is used for signal classification to measure distance in the $l^2$ metric or the $L^2$ metric space. A defect of the Least Square Error method is that it does not classify properly some waveforms, which is due to the property of the Least Square Error method: the global analysis. This paper proposes a new linear operator, the Integra-Normalizer, that removes the problem. The Integra-Normalizer possesses excellent property that measures the degree of relative similarity between signals by expanding the functional space with removing the restriction on the functional space inherited by the Least Square Error method. The Integra-Normalizer shows superiority to the Least Square Error method in measuring the relative similarity among one dimensional waveforms.
In recent decades, analyzing the activities of human brain achieved some accomplishments by using the functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) technique. fMRI data provide a sequence of three-dimensional images related to human brain's activity which can be used to detect instantaneous cognitive states by applying machine learning methods. In this paper, we propose a new approach for distinguishing human's cognitive states such as "observing a picture" versus "reading a sentence" and "reading an affirmative sentence" versus "reading a negative sentence". Since fMRI data are high dimensional (about 100,000 features in each sample), extremely sparse and noisy, feature selection is a very important step for increasing classification accuracy and reducing processing time. We used the Fisher Discriminant Ratio to select the most powerful discriminative features from some Regions of Interest (ROIs). The experimental results showed that our approach achieved the best performance compared to other feature extraction methods with the average accuracy approximately 95.83% for the first study and 99.5% for the second study.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.6
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pp.10-16
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1994
In case of off-line character recognition with statistical method, the character recognition speed for Korean or Chinese characters is slow since the amount of calculation is huge. To improve this problem, we seperate the recognition steps into several functional stages and implement them with hardwares for each stage so that all the stages can be processed with pipline structure. In accordance with temporal parallel processing, a high speed character recognition system can be implemented. In this paper, we implement a classification hardware, which is one of the several functional stages, to improve the speed by parallel structure with multiple DSPs(Digital Signal Processors). Also, it is designed to be able to expand DSP boards in parallel to make processing faster as much as we wish. We implement the hardware as an add-on board in IBM-PC, and the result of experiment is that it can process about 47-times and 71-times faster with 2 DSPs and 3 DSPs respectively than the IBM-PC(486D$\times$2-66MHz). The effectiveness is proved by developing a high speed OCR(Optical Character Recognizer).
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.30
no.6
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pp.128-140
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2003
The purpose of this research was to present characteristics for the classification of biotopes and classification method of biotopes as basic data for ecological landscape planning in Metropolitan Daegu. The results of this study were as follows. 1) The study identified fifteen characteristics for classification of biotopes. Ecological landscape characteristics were divided into structural and functional factors. There are six structural factors such an inclination, and nine functional factors such as temperature. 2) The study area was separated into sixty eight biotope types. For example, an industrial district was divided into two biotope types: a biotope type of an industrial district with abundant green space, and a biotope type of an industrial district with scarce green space. 3) In the result of cluster analysis using the average linkage method between groups, biotope groups were divided into fifteen clusters and biotope groups were divided into seven clusters. Each cluster was named according to the features of a descriptive statistics analysis. For example, cluster 8 was identified as a biotope type with an impermeable pavement rate of more than 90 percent and an afforestation rate under 10 percent. 4) Fifteen biotope groups were converted to land use patterns for remote application and utilization of urban biotope in city planning. Biotope groups of a building area beyond an intermediate floor with an afforestation rate under 20-30 percent was converted to a land use pattern such as a tall apartment complex or commercial district. When examining the characteristics that were established in this research, there was a limit to achieve the objective of grade-classification because of a lack of related basic data. The research of landscape ecological characteristics for the classification of biotopes could not be completed due to a lack of time and resources, thus the study of ecological landscape characteristics will be accomplished over time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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