The purpose of this study was to compare the ear-based rectal temperature measured with a tympanic thermometer with the rectal temperature measured with a glass mercury thermometer in order to test the accuracy of tympanic thermometer and to determine relationship among rectal, axilla, and abdominal temperature in neonates. The samples consisted of thirty four neonates admitted to the neonatal intensive care unit and nursery at an university affiliated hospital. The mean age of the subjects was 4.9 days. The ear-based rectal temperatures were taken with a tympanic thermometer in rectal mode (First Temp Genius 3000). Rectal and axilla temperatures were taken with a glass mercury thermometer, Abdominal temperature was continuously monitored with the probe connected to the servo controller of incubator. The results of the study can be summarized as follows : 1. Intrarater comparison : Agreement between the first and the second ear-based rectal temperature was 97% within 0.1$^{\circ}C$. 2. Comparison of ear-based rectal temperature and the rectal temperature from a glass mercury thermometer : ear-based rectal temperature ranged from 36.95$^{\circ}C$d to 37.95$^{\circ}C$, with a mean of 37.58$^{\circ}C$(SD=0.22$^{\circ}C$). Rectal temperature from a glass mercury thermometer ranged from 36.2$0^{\circ}C$ to 37.2$0^{\circ}C$, with a mean 36.75$^{\circ}C$(SD=0.29). The mean difference between both temperatures was 0.84$^{\circ}C$. The correlation coefficient between both temperatures was r=0.77(p=0.00). 3. Comparison of rectal and axilla temperature : Axilla temperature ranged from 35.8$0^{\circ}C$ to 37.1$0^{\circ}C$, with a mean of 36.55$^{\circ}C$. The mean absolute difference between the rectal and axilla temperature was 0.23$^{\circ}C$. The correlation coefficient between rectal and axilla was r=0.67. 4. Comparison of axilla and abdominal temperature : Abdominal temperature ranged from 36.2$0^{\circ}C$ to 37.0$0^{\circ}C$, with a mean of 36.58$^{\circ}C$. The mean absolute difference between axilla and abdominal temperature was only -0.03$^{\circ}C$. Findings of this study suggest that ear-based rectal temperature overestimates the actual rectal temperatures in neonates. Therefore, the interchangeble use of both temperatures in clinics seems problematic. The site offset(adjustment value) programmed in rectal mode of the tympanic thermometer needs to be readjusted. Choosing one optimal site for temperature measurement for each patient, and using the specific site consistently would result in more consistent measurements of changes in body temperature, and thus can be more effective in diagnosing fever or hypothermia.
본 논문은 조선소 소조립 공정의 스키드 컨베이어 환경에서 전체 작업 시간을 최소화하기 위해 스키드 처리 순서를 최적화하는 방법을 제안한다. 소조립 공정은 일련의 정해진 작업들로 구성되며 스키드의 종류에 따라 요구되는 작업 시간이 다르다. 전체 작업 시간을 결정짓는 스키드의 컨베이어 투입 순서는 적절하게 최적화되어야 하며 문제 크기는 스키드 개수에 따라 지수적으로 증가한다. 이러한 점에서 UniDev라 불리우는 새로운 방법을 제안하는데 동시간에 진행되는 작업 소요 시간의 차이에 관한 평균절대편차를 정의하고 이를 점진적으로 개선한다. 다양한 스키드 개수와 공정의 개수에 대한 시뮬레이션 결과 제안된 방법이 Multi-Start 방법과 2-OPT 방법보다 전체 작업 소요 시간을 효과적으로 줄일 수 있음을 확인하였다.
A new algorithm using a measure for edge detection from ultrasonic image is proposed. Ultrasonic image is blurred by pre-processing for removing speckle noises and precise edge placement is not clear. Because extracted edge from blurred image is thick, a measure utilizing the absolute difference of mean between two windows is used to thin the thickness of extracted edge in blurred image. The algorithm is effective to process blurred image due to the noise filtering that remove speckle noises. Results of the proposed algorithm using a measure show good edge detection performance comparing with other gradient edge operators.
국내 코로나19의 감염자 수가 백신과 사회적 거리 두기, 백신 등 여러 가지 노력 덕분에 차츰 줄어드는 듯 보였으나 2020년 2월 20일 특정한 사건 이후 감염자 수가 증가한 것처럼, 2020년 12월부터 또다시 급격히 감염자 수가 증가하는 추세이며 꾸준히 일일 500명가량의 감염자 수가 이어지고 있다. 따라서 Kaggle의 데이터셋을 이용해서 Prophet 알고리즘을 통해 미래 코로나19를 예측하고 사이킷런을 통해 결정계수, 평균 절대 오차, 평균 백분율 오차, 평균 제곱 차, 평균 제곱근 편차를 통해 이 예측에 대한 설명력을 더한다. 또한 코로나19가 급격히 특정한 사건이 없었을 경우 국내 감염자 수를 예측해 앞으로 우리가 미래의 질병에 대해서 방역과 방역 수칙 실천의 중요함을 강조한다.
This study aims to examine a fuzzy logic-based human expert EMG prediction model (FLHEPM) for predicting electromyographic responses of trunk muscles due to manual lifting based on two task (control) variables. The FLHEPM utilizes two variables as inputs and ten muscle activities as outputs. As the results, the lifting task variables could be represented with the fuzzy membership functions. This provides flexibility to combine different scales of model variables in order to design the EMG prediction system. In model development, it was possible to generate the initial fuzzy rules using the neural network, but not all the rules were appropriate (87% correct ratio). With regard to the model precision, the EMG signals could be predicted with reasonable accuracy that the model shows mean absolute error of 8.43% ranging from 4.97% to 13.16% and mean absolute difference of 6.4% ranging from 2.88% to 11.59%. However, the model prediction accuracy is limited by use of only two task variables which were available for this study (out of five proposed task variables). Ultimately, the neuro-fuzzy approach utilizing all five variables to predict either the EMG activities or the spinal loading due to dynamic lifting tasks should be developed.
본 논문에서는 의수환자의 일상생활을 고려한 1-자유도 동작을 손을 쥐고 폄으로 정의하고, 두 동작에 대한 근전도 패턴 분류를 위한 가우시안 혼합 모델 기반의 근전도 패턴 분류 알고리즘을 제안한다. 근전도 패턴 분류 알고리즘의 핵심이 되는 근전도 신호의 특징점 추출을 위하여 근전 신호의 진폭 특성을 고려하는 절대차분평균치(DAMV)와 평균절대값(MAV)을 사용한다. 또한 동작에 대한 근전 신호의 진폭 특성을 보다 명확히 구분하기 위하여 D_DAMV와 D_MAV를 제안한다. 본 논문에서는 4명의 성인남성을 대상으로 실험을 실시하였고, 두 동작에 대한 근전도 패턴의 정확한 분류 여부를 확인하였다.
In this thesis we concerned with the degree of similarity in pairs of scores having a common mean and variance could express similarity in terms of the absolute difference between the standardized scores. We particulary discussed the distribution of absolute differences between pairs of T scores among many standardized scores and demonstrated the procedures for calculating the lower limit of Med(│d│) values i. e. the maximum possible similarity with medians and correlation coefficients of the equivalent form tests by using the folded normal distribution, although other researchers expressed the degree of similarity using only the standard normal distribution. We also described many cases how to use those techniques and to apply effectively them in real evaluation fields.
Background: This study used Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) pancreatic cancer data to identify predictive models and potential socio-economic disparities in pancreatic cancer outcome. Materials and Methods: For risk modeling, Kaplan Meier method was used for cause specific survival analysis. The Kolmogorov-Smirnov's test was used to compare survival curves. The Cox proportional hazard method was applied for multivariate analysis. The area under the ROC curve was computed for predictors of absolute risk of death, optimized to improve efficiency. Results: This study included 58,747 patients. The mean follow up time (S.D.) was 7.6 (10.6) months. SEER stage and grade were strongly predictive univariates. Sex, race, and three socio-economic factors (county level family income, rural-urban residence status, and county level education attainment) were independent multivariate predictors. Racial and socio-economic factors were associated with about 2% difference in absolute cause specific survival. Conclusions: This study s found significant effects of socio-economic factors on pancreas cancer outcome. These data may generate hypotheses for trials to eliminate these outcome disparities.
본 연구는 비접촉식 센서 기반의 웨어러블 디바이스를 이용한 딥러닝 기반의 제스처 인식에 대한 연구이다. 이를 위하여 Flexible MSG 센서를 기반으로 한 Flexible Epidermal Tactile Sensor를 사용하였으며, Flexible Epidermal Tactile Sensor는 손, 손가락 제스처를 취했을 때 손목, 손가락과 연결되어 있는 근육들의 움직임에 따라 발생하는 피부 표면의 전극을 취득하는 센서이다. 실험을 위하여 7가지 손, 손가락 제스처를 정의하였으며, 손목의 꺾임, 손목의 뒤틀림, 손가락의 오므림과 펴짐, 아무 동작도 취하지 않은 기본 상태에 대한 제스처로 정의하였다. 실험 데이터 수집에는 손목이나 손가락에 부상, 장애등이 없는 일반적인 8명의 참가자가 참가하였으며 각각 한 제스처에 대하여 20번씩 반복하여 1120개의 샘플을 수집하였다. 입력신호에 대한 제스처를 학습하기 위해 본 논문에서는 1차원 Convolutional Neural Network를 제안하였으며, 성능 비교를 위해 신호의 크기를 반영하는 특징벡터인 Integral Absolute Value와 Difference Absolute Mean Value를 입력신호에서 추출하고 Support Vector Machine을 사용하여 본 논문에서 제안한 1차원 CNN과 성능비교를 하였다. 그 결과 본 논문에서 제안한 1차원 CNN의 분류 정확도가 우수한 성능을 나타냈다.
본 논문에서는 경계영역을 잘 보존할 수 있는 움직임 추정기법을 제안하였다. 고정크기 블록으로 움직임 추정시 생길 수 있는 경계영역에서의 왜곡은 인간의 시각에 민감하게 작용할 수 있다. 제안한 움직임 추정기법은 고정크기 블록기반으로서 기본적으로 MAD(Mean Absolute Difference)가 최소가 되도록 하는 동시에 영상의 경계값과 복잡도를 이용하여 경계부분에서 일어나는 시각적인 왜곡을 줄일 수 있도록 하였다. 제안한 움직임 추정기법은 기존의 경계영역 보존 기법에 비해 직관적 성능 및 주관적 차질이 향상됨을 모의 실험결과로부터 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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