The ST-segment that the beginning part of T wave is the important diagnostic parameter to finding myocardial ischemia. Abnormal ST appears in two types. One is the level change, and the other is the pattern change. In this paper, we describe the monitoring of abnormal ST using PC based system. Hardware of this system consists of transmitter, receiver and PC. The function of transmitter is measuring ECG in three channels which are selected manually and transmitting the data to receiver by digital radio way. Connection with receiver and PC is by RS232C, and the data received on the PC is analyzed automatically by ECG analysis algorithm and saved to file. In the algorithm part for detecting abnormal ST, ST-segments are approximated by a polynomial. This method can detect all of the deviation and pattern change of ST-segment regardless the change in the heart rate or sampling rate. To gain algorithm reliability, the method rejects distorted polynomial approximation by calculation the difference between the approximated ST-segment and original ST-segment. In pre-signal processing, the wavelet transformation separates high frequency bands including QRS complex from the original ECG. Consequently, the process improves the performance of detecting each feature points.
The feeling of self-confidence, the sense of well-being and of social acceptance that comes from the wearing clothes that is functional, appropriate, and attractive, is important to all the people, but to those with physical limitations, it is much more important. Finding well-fitting clothing can be a big challenge for them. This study focus on the cut of present available ready-to-wear garments and commercial patterns giving better fit and greater comfort and satisfaction. Subjects were limited to the people with body deformities caused by the brain injury. This can also meet the needs of silver groups in the aging society under the terms of human values and human rights. This study is based on the questionaires and interviews to identify the problems of ready-to-wear or commercial patterns, purchasing behaviors, and the demand for the functional clothes. This study focused on following objectives; 1) to discover what the problems are which confront the people with body deformity, 2) to find the problems in ready-to-wear garments or commercial patterns, 3) to provide information of pattern alteration f3r people with body deformities. A major limitation to the study is that the subjects numbers are limited and the distribution is not even. For the future study, large database with wide varieties of age and fitting test are suggested.
The present study examined the 7th national elementary school mathematics curriculum from a perspective of mathematical creativity. The study investigated to what extent the activities in the Pattern and Function lessons in the national elementary school mathematics textbooks promoted the development of mathematical creativity. The results indicated that the current elementary school mathematics curriculum was limited in many ways to promote the development of mathematical creativity. Regarding the activities in Pattern lessons, for example, most activities presented closed tasks involving finding and extending patterns. The lesson provided little opportunities to explore the relationships among various patterns, apply patterns to different situations, or create ones own patterns. In regard to the Function lessons, the majority of activities were about computing the rate. This showed that the function was taught from an operational perspective, not a relational perspective. It was unlikely that students would develop the basic understanding of function through the activities involving the computing the rate. Further, the lessons had students use exclusively the numbers in representing the function. Students were provided little opportunities to use various representation methods involving pictures or graphs, explore the strengths and limitations of various representation methods, or to choose more effective representation methods in particular contexts. In conclusion, the lesson activities in the current elementary school mathematics textbooks were unlikely to promote the development of mathematical creativity.
The purpose of his study was to investigate the variations of occlusal contact pattern according to chewing side preference. The author selected 59 dental students (mean age 23.6 years) who had no signs and symptoms of masticatory disorders and divided into two groups, that is, bilateral chewing side group and unilateral chewing side group, respectively. For recording, T-Scan System(Teksan Inc., USA) was used and the recorded occlusal contacts were examined as to the number of occlusal contacts, points distribution in dental arch, time sequence and force snapshot. The obtained results were as follow s: 1. Total number of occlusal contacts were more in unilateral chewing side group and there were significant difference in number between right and left side or between chewing and less-chewing side in all two groups. 2. All items related to time sequence showed no statistical significant difference between two groups in any case. 3. Unilateral chewing side group had more occlusal contact force than bilateral group, especially in chewing side. From the above finding, the author considered that there was occlusal unbalance in unilateral chewing side group. 4. Chewing side preference would possibly have more effects on the occurrence rate of anterior tooth contact that the rate of prolonged their contact but proved.
Satellite data have an intrinsic problem due to a number of various physical parameters, which can have a similar effect on measured radiance. Most evaluations of satellite performance have relied on comparisons with limited spatial and temporal resolution of ground-based measurements such as soundings and in-situ measurements. In order to overcome this problem, a new way of satellite data evaluation is suggested with statistical tools such as empirical orthogonal function(EOF), and singular value decomposition(SVD). The EOF analyses with OMI and OMI HCHO over northeast Asia show that the spatial pattern show high correlation with population density. This suggests that human activity is a major source of as well as HCHO over this region. However, this analysis is contradictory to the previous finding with GOME HCHO that biogenic activity is the main driving mechanism(Fu et al., 2007). To verify the source of HCHO over this region, we performed the EOF analyses with vegetation and HCHO distribution. The results showed no coherence in the spatial and temporal pattern between two factors. Rather, the additional SVD analysis between $NO_2$ and HCHO shows consistency in spatial and temporal coherence. This outcome suggests that the anthropogenic emission is the main source of HCHO over the region. We speculate that the previous study appears to be due to low temporal and spatial resolution of GOME measurements or uncertainty in model input data.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.1
no.1
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pp.41-56
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1975
In the past the pattern of business down-trend usually appeared in the form of, first, decrease in facility investment, then decrease in inventory level, followed by reduced level of consumption. But the pattern nowadays is becoming just the opposite, that is, first, consumption decrease, then inventory level increase, followed by restriction of facility investment. Also in the past, the greater effort was placed in strengthening of hardware areas through optimization and modernization of production means on the premise of sales. But lately software areas take most of the main effort to establish production mean with sales as its objective. Under these circumstances one of the real problems facing production activities today is the conflicting relationship between sales and production functions. This occurs due to differences of their view points. Then, in order to achieve maximum profit at the least cost, which is the ultimate objective of a production activity, the need arises to effectively coordinate sales demand and plant production capacity. For this purpose strong control means and function must be devised. In our case study example we illustrate a management technique for a combined planning function, of optimal coordination of product mixes utilizing a computerized linear programming model as control means of attaining maximum profit. It is hoped that this example help achieve some of corporate objectives.
Objectives : To compare the herbal ingredients of the prescriptions in 「Newly Selected Twenty-four Key Formulas applied to Tae-eumin(新定太陰人病應用要藥二十四方)」 chapter of the Shinchuk edition of the 『Donuisusebowon』 and those from the texts of the Four Great Doctors of the Jin Yuan period. Methods : The herbal ingredients of the 『Donuisusebowon』 and those from 『Huangdisuwen Xuanminglunfang(黃帝素問宣明論方)』, 『Lanshimicang(蘭室秘藏)』, 『Suwenbingji Qiyibaomingji(素問病機氣宜保命集)』, 『Shanghan Biaoben Xinfaleicui(傷寒標本心法類萃)』, 『Piweilun(脾胃論)』, 『Neiwai Shangbianhuolun(內外傷辨惑論)』, 『Shanghanzhige(傷寒直格)』, 『Shanghanxinyao(傷寒心要)』, 『Sanxiaolun(三消論)』 were entered into the database. Next, formulas which included the herbal combination pattern of Tae-eumin formula were determined. Results : Among the 27 Tae-eumin formulas including edited versions, those that showed similar pattern among those in the JinYuan texts were the following 12: Gegenjiejitang(葛根解肌湯), Reduohanshaotang(熱多寒少湯), Gegenchengqitang(葛根承氣湯), Gegentaichengqitang(葛根大承氣湯), Gegenshaochengqitang(葛根小承氣湯), Mahuangpobiaotang(麻黃發表湯), Bufeiyuantang(補肺元湯), Zaojiaodahuangtang(皂角大黃湯), Guadisan(瓜蒂散), Shexiangsan(麝香散), Shichangpuyuanzhisan(石菖蒲遠志散), Maimundongyuanzhisan(麥門冬遠志散). Conclusions : Based on the finding that 44.4% of the Shinchuk edition's Tae-eumin formula patterns could be found in the texts of the Four Masters, Dongmu's assertion that about half of the Tae-eumin formulas has been clarified by the doctors of the Song, Yuan, Ming eras could be understood as true.
Recently, as the sensor and big data analysis technology have been developed, there have been a lot of researches that analyze the purchase-related data such as the trajectory information and the stay time. Such purchase-related data is usefully used for the purchase pattern prediction and the purchase time prediction. Because it is difficult to find periodic patterns in large-scale human data, it is necessary to look at actual data sets, find various feature patterns, and then apply a machine learning algorithm appropriate to the pattern and purpose. Although existing papers have been used to analyze data using various machine learning methods, there is a lack of statistical analysis such as finding feature patterns before applying the machine learning algorithm. Therefore, we analyze the purchasing data of Songjeong Maeil Market, which is a data gathering place, and finds some characteristic patterns through statistical data analysis. Based on the results of 1, we derive meaningful conclusions by applying the machine learning algorithm and present future research directions. Through the data analysis, it was confirmed that the number of visits was different according to the regional characteristics around Songjeong Maeil Market, and the distribution of time spent by consumers could be grasped.
Biological sequences such as DNA and amino acid sequences typically contain a large number of items. They have contiguous sequences that ordinarily consist of more than hundreds of frequent items. In biological sequences analysis(BSA), a frequent contiguous sequence search is one of the most important operations. Many studies have been done for mining sequential patterns efficiently. Most of the existing methods for mining sequential patterns are based on the Apriori algorithm. In particular, the prefixSpan algorithm is one of the most efficient sequential pattern mining schemes based on the Apriori algorithm. However, since the algorithm expands the sequential patterns from frequent patterns with length-1, it is not suitable for biological datasets with long frequent contiguous sequences. In recent years, the MacosVSpan algorithm was proposed based on the idea of the prefixSpan algorithm to significantly reduce its recursive process. However, the algorithm is still inefficient for mining frequent contiguous sequences from long biological data sequences. In this paper, we propose an efficient method to mine maximal frequent contiguous sequences in large biological data sequences by constructing the spanning tree with a fixed length. To verify the superiority of the proposed method, we perform experiments in various environments. The experiments show that the proposed method is much more efficient than MacosVSpan in terms of retrieval performance.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.8
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pp.747-752
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2011
HMMs (Hidden Markov Models) are widely used for biological signal, such as EEG (electroencephalogram) sequence, analysis because of their ability to incorporate sequential information in their structure. A recent trends of research are going after the biological interpretable HMMs, and we need to control the complexity of the HMM so that it has good generalization performance. So, an automatic means of optimizing the structure of HMMs would be highly desirable. In this paper, we described a procedure of classification of motor imagery EEG signals using HMM. The motor imagery related EEG signals recorded from subjects performing left, right hand and foots motor imagery. And the proposed a method that was focus on the validation of the HSA (Harmony Search Algorithm) based optimization for HMM. Harmony search algorithm is sufficiently adaptable to allow incorporation of other techniques. A HMM training strategy using HSA is proposed, and it is tested on finding optimized structure for the pattern recognition of EEG sequence. The proposed HSA-HMM can performs global searching without initial parameter setting, local optima, and solution divergence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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