Objectives: This study investigated the pattern identification (PI) and clinical index of Parkinson's disease (PD) for personalized diagnosis and treatment. Methods: This prospective observational multi-center study recruited 100 patients diagnosed with PD from two Korean medicine hospitals. To cluster new subtypes of PD, items on a PI questionnaire (heat and cold, deficiency and excess, visceral PI) were evaluated along with pulse and tongue analysis. Gait analysis was performed and blood and feces molecular signature changes were assessed to explore biomarkers for new subtypes. In addition, unified PD rating scale II and III scores and the European quality of life 5-dimension questionnaire were assessed. Results: The clinical index obtained in this study analyzed the frequency statistics and hierarchical clustering analysis to classify new subtypes based on PI. Moreover, the biomarkers and current status of herbal medicine treatment were analyzed using the new subtypes. The results provide comprehensive data to investigate new subtypes and subtype-based biomarkers for the personalized diagnosis and treatment of PD patients. Ethical approval was obtained from the medical ethics committees of the two Korean medicine hospitals. All amendments to the research protocol were submitted and approved. Conclusions: An objective and standardized diagnostic tool is needed for the personalized treatment of PD by traditional Korean medicine. Therefore, we developed a clinical index as the basis for the PI clinical evaluation of PD. Trial Registration: This trial is registered with the Clinical Research Information Service (CRIS) (KCT0008677)
본 연구에서는 건강 음료로써 식초 음료 시장의 확대에 기여하고자 전문가들을 대상으로 설문하여 델파이와 AHP를 적용하여 식초 음료의 주된 요소들을 유형화, 계층화하였다. 따라서 문헌 연구와 전문가들의 브레인 스토밍을 통해 상위 개념인 원료, 생산방법, 제품특징, 기능성, 패키지 디자인의 5가지에 대해 개방형 설문으로 1차 델파이를 실시하였는데, 그 결과 하위 개념 50개를 도출하였고, 상위 개념으로 마케팅 1개를 추가하였다. 이렇게 1차 델파이에서 도출된 50개의 개념을 폐쇄형 설문으로 2차, 3차 델파이를 실시하였고, 의견의 일치성을 객관적으로 파악하고자 켄달의 W 검증을 실시한 결과, 2차 델파이에서는 11개 항목이 제거되었고, 3차 델파이에서는 16개 항목이 제거되어 총 23개 문항을 도출하였다. 마지막으로 델파이를 통해 도출된 23개 문항의 상대적 중요도를 파악하고자 쌍대 비교를 실시하여 각 항목 간 우선순위를 도출하여 식초 음료의 품질 평가 시, 중요하게 고려해야할 항목을 구성하였다.
멀티미디어 데이타의 사용이 증가함에 따라 고차원 이미지 데이타에 대한 효율적인 색인과 검색 기법이 크게 요구되고 있다. 그러나 많은 노력에도 불구하고 현재의 다차원 색인 기법들은 고차원 데이타 공간에서 만족할 만한 성능을 보여주지 못하고 있다. 이러한 소위 차원의 저주를 해결하기 위해 최근에 차원을 줄이거나 근사 해를 구하는 둥의 접근법이 시도되고 있지만 이러한 방법들은 근본적으로 정확도의 상실이라는 문제를 갖고 있다. 정확도의 보존을 위해 VA-file, LPC-file둥과 같이 벡터 근사에 기반 한 기법들이 최근에 개발되었다. 그러나 이 기법은 검색 성능이 색인 파일의 크기에 큰 영향을 받으며, 한번에 큰 검색 공간을 줄이는 계층 색인 구조의 장점을 상실한다. 본 논문에서는 이미지 데이터베이스에서 유사성 질의를 위한 새로운 계층 색인 구조인 GC-트리를 제안한다. GC-트리는 밀도 함수에 기초하여 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 색인 구조를 동적으로 생성한다. 이러한 특성을 갖는 GC-트리는 군집화 된 고차원 이미지 데이타 검색에 훌륭한 성능을 나타낸다.
본 연구에서는 고속도로에서 수집되는 차량검지기 자료를 대상으로 자료의 품질에 영향을 미치는 요인을 분석하여, 신뢰성 있는 교통자료의 관리 및 활용을 위한 교통자료 품질 통합평가지표를 개발하였다. 이를 위하여 국내외 자료품질평가에 대한 현황 조사 및 분석을 수행하여 시사점을 도출하였다. 품질관리지표는 기존의 고속도로 검지자료 품질평가에 사용되고 있는 평가지표인 완전성과 유효성뿐만 아니라, 이를 수정 보완한 지표들을 제시하였으며, 교통자료의 특성을 반영한 시공간 일관성 지표와 결측심각성 지표를 신규지표로 제시하였다. 또한, 개별 품질 평가지표들을 통합적으로 관리할 수 있는 통합 평가지표를 개발하고 평가 프레임워크를 제시하였다. 통합 품질평가지표는 쌍대비교를 통한 설문조사 방법으로 가중치를 산출하는 AHP기법과 자료의 변동성을 고려하여 가중치를 산출하는 엔트로피방법을 통합하는 혼합가중치 산출 방안을 적용하여 도출하였다. 본 연구의 결과물은 교통자료의 효율적 관리를 가능하게 하고, 교통자료의 품질을 높일 수 있는 품질관리체계의 중요 구성요소로 활용될 것으로 기대된다.
최근에 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 장점을 이용하여 XML로 표현된 문서를 효과적으로 저장, 관리, 검색하는 XML 문서관리 시스템에 대한 많은 연구들이 활발하게 진행되어 왔다. 그러나 경로 질의 중에서 LIKE 연산과 같은 부분 패턴 매칭 질의의 경우는 비효율적인 비교 연산으로 인해 검색 성능이 현저하게 떨어지기 때문에 RDBMS의 색인의 효과를 볼 수 없다. 본 논문에서는 XML 문서를 RDBMS에 효율적으로 저장하는 계층형 XML 저장 기법과 경로 역 색인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 XML문서의 엘리먼트를 키워드로 보고 해당 키워드가 속한 경로의 식별자와 시퀀스로 포스팅 파일을 구성하여 경로 기반 질의의 검색 속도를 향상하는데 주안점을 둔다. 검색 성능에 관한 실험을 통해서 제안된 기법이 기존의 RDBMS를 이용한 기법보다 약 60% 우수한 성능을 가지고 있음을 입증한다.
본 연구는 데이터 생태학 이론에 기초하여 중국 지방자치단체의 공개 공공 데이터를 연구 대상으로 삼았다. 데이터 자산가치 평가방법을 데이터 비즈니스 운영의 새로운 관점에서 비교하였다. 계층적 분석방법(AHP)을 사용한 평가 모형을 이용한 연구결과는 전통적인 비용, 수익 및 시장 방법보다 정부 개방형데이터 자산의 상업적 가치를 더 객관적으로 반영할 수 있었으며, 데이터 가치지수를 종합적으로 평가할 수 있다는 장점을 보여주었다. 그리고 지역 데이터 가치에 대한 종합적인 검색결과를 더 잘 반영되고 있었다. 자료를 보면 지방정부의 데이터 가치평가지수는 지역의 디지털 경제발전지수에 비례하여 디지털 경제에 대한 효과가 나타났다. 본 연구는 지방정부의 데이터 가치를 이해하는데 기여하였다. 이로 인하여 데이터 혁신 및 데이터 비즈니스 운영모델구축을 촉진하고, 사회복지를 개선하며, 데이터 실현을 위해 디지털 경제의 빠른 발전을 촉진하는 연구 및 실천하는 계기를 만들고자 하였다.
본 연구의 목적은 교대근무 간호사를 대상으로 스트레스 반응, 신체활동, 수면위생과 수면의 질의 관계를 분석하고, 수면의 질에 미치는 영향요인을 파악하기 위함이다. 연구대상은 경남 C시에 소재한 대학병원과 종합병원에서 교대근무 하는 간호사 168명이었고, 자료수집기간은 2016년 3월 25일부터 2016년 3월 31일까지 였다. 연구도구는 Pittsburgh Sleep Quaility Index, Stress Response Inventory, Korean version International Physical Activity Questionnaire Short Form 및 Sleep Hygiene Practice Scale을 사용하였다. SPSS WIN 18.0을 이용하여 빈도, 백분율, 평균, 표준편차, t-test, ANOVA 및 사후검증, Pearson correlation coefficient, Hierarchical mutiple regression으로 분석하였다. 연구결과, 교대근무 간호사의 수면의 질은 7.35점(범위 0-21점), 스트레스 반응은 2.20점(범위 1-5점), 신체활동량은 3986MET-min/week, 수면위생은 2.73점(범위 1-6점)이었다. 수면의 질은 교대근무 간호사의 특성 중 교대근무 경력, 건강상태, 일주기 리듬에서 유의한 차이를 보였다. 수면의 질에 영향을 미친 변수는 교대근무경력, 수면위생, 스트레스 반응, 신체활동으로 나타났으며 설명력은 40%(F=8.16, p<.001)였다. 따라서, 교대근무 간호사의 수면의 질을 향상시키기 위하여 수면위생 증진 교육을 실시하고, 스트레스 반응을 줄이기 위한 전략을 사용하도록 하며, 중간정도의 신체활동을 권장하는 것이 필요하다.
본 논문은 건설 감리 수행시 영향을 미치는 계층적 관리요소를 분석하여 감리사업 평가 모델을 구축함으로써 감리 프로젝트 수행시의 효율을 극대화시키는데 그 목적이 있다. 연구는 현장 실무자에 대한 설문조사를 통해 감리사업의 현황과 영향요소를 산정하였고, 이를 바탕으로 현장 감리자의 운영 및 관리능력을 평가할 수 있는 평가 모델을 구축하였다. 이러한 평가도구를 감리사업의 의사결정 및 평가 프로세스에 반영하여 전반적인 사업관리상의 효율을 증대시킬 수 있다.
마이크로어레이 유전자 발현 데이터인 yeast cdc15에 대해 시계열 데이터의 특성을 반영한 푸리에 계수를 이용한 검정통계량과 FDR 다중비교법을 이용하여 차별화된 유전자를 선별한 후 선별된 유전자들에 대해 모형기반 군집방법, K-평균법, PAM, SOM, 계층적 Ward 군집방법과 Fuzzy 군집방법을 실시하였다. 군집방법에 따른 특성을 알아보고 군집화 결과와 내부유효성 측도로 연결성 측도, Dunn 지수와 실루엣 값을 살펴본다. 또한 GO분석을 통한 생물학적 의미도 파악해본다.
KDB-트리는 다차원 데이터를 검색하기 위한 전통적인 색인 기법이다. 많은 연구에서 낮은 저장 공간 사용과 검색 성능이 KDB-트리군의 두 병목현상이라고 언급되고 있다. 데이터 삽입 순서와 데이터의 편향으로 인한 불필요한 공간 분할이 그 원인이다. 본 논문에서는 편향 데이터를 효율적으로 처리하고, 검색 성능을 향상시키기 위한 새로운 색인 구조인 $KDB_{CS}^+$-트리를 제안한다. $KDB_{CS}^+$-트리는 분할 정보를 비트벡터로 표현하는 압축 기법과 노드의 그룹화를 통한 포인터 제거 기법을 활용하여 중간 노드의 팬-아웃을 증가시키고, 중간 노드의 엔트리를 계층적으로 표현함으로써 중간 노드의 사용율을 높인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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