Kim, Jihae;Shin, Dokyung;Kim, Jaekyung;Kwon, Cheolhee;Byun, Hyeran
Journal of Broadcast Engineering
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v.22
no.4
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pp.448-461
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2017
This paper proposes a vehicle counting and speed estimation method for traffic situation analysis in road CCTV videos. The proposed method removes a distortion in the images using Inverse perspective Mapping, and obtains specific region for vehicle counting and speed estimation using lane detection algorithm. Then, we can obtain vehicle counting and speed estimation results from using optical flow at specific region. The proposed method achieves stable accuracy of 88.94% from several CCTV images by regional groups and it totally applied at 106,993 frames, about 3 hours video.
Background: The decision to administer oral anticoagulation therapy depends on accurate assessment of stroke risk in patients with atrial fibrillation (AF). Various stroke risk stratification schemes have been developed to help inform clinical decision making. The CHADS2 and CHA2DS2-VASc scores have been used in estimating the risk of stroke in patients with AF. Recently R2CHA2DS2-VASc score was developed. The objective of the current study is to validate the usefulness of the R2CHA2DS2-VASc score and to compare the accuracy of the CHADS2, CHA2DS2-VASc, and R2CHA2DS2-VASc scores in predicting a patient's risk of stroke. Methods: Based on medical records, we conducted a retrospective study of patients hospitalized with AF from March 2011 to July 2013. A total of 448 AF patients were included in this study. The receiver operating characteristic (ROC) curve analysis in MedCalc was used for comparison with respective diagnostic values. Results: The patient characteristics showed male predominance (60.9%). Among the 448 AF patients, 131 (29.2%) patients had strokes during the study. A R2CHA2DS2-VASc score of more than 5 is the optimal cut-off value for prediction of stroke. A risk score of three, the area under the ROC curve (AUC) of R2CHA2DS2-VASc score (AUC 0.631; 95% confidence interval, 0.585-0.679) was the highest. A significant difference was observed between AUC for R2CHA2DS2-VASc, CHADS2, and CHA2DS2-VASc scores, but no meaningful difference between CHADS2 and CHA2DS2-VASc scores. Conclusion: We determined the usefulness of the R2CHA2DS2-VASc score, which showed better association with stroke than the CHADS2 and CHA2DS2-VASc scores.
Kim, Jae-Ihn;Jeong, Woong-Ji;Cho, Joon-Yong;Jo, Min-Sik;Kim, Hyung-Rok
Journal of the Optical Society of Korea
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v.19
no.5
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pp.444-448
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2015
We describe the radiative transfer of a Gaussian beam in a water medium using the Monte Carlo method offering basic propagation behaviors. The simulation shows how the energy of the initial Gaussian beam is redistributed as it propagates in coastal water, and also depicts the dependence of the propagation behavior on inherent optical properties of the ocean water such as the single scattering albedo as well as on laser beam parameters, e.g. the M squared. Our results may widen the applicability of LIDARs by providing a couple of design considerations for a bathymetric LIDAR.
In this paper a fuzzy linear programming problem is presented. Then using the concept of comparison of fuzzy numbers, by the aid of the Mellin transform, we introduce a method for solving this problem.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.445-448
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2012
본 연구는 R&D 정보 시각화를 위한 네비게이션 선행연구이다. 지금까지 R&D서비스에서는 연구 기획 단계에서부터 사업화에 이르기까지 기존의 연구 성과에 대한 조사 분석을 포함해서 해당 연구 주제에 대하여 기술동향, 시장분석, R&D정책 등 다양한 정보를 종합적이고 전략적으로 활용할 수 있는 정보 서비스가 부족하거나 제한적이었다. 이런 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 서비스 디자인 방법론에 입각하여 R&D정보서비스의 서비스 디자인 프로세스를 사용하여 R&D 담당자와 UX 디자이너가 참여하는 사용성 평가와 서비스 디자인 방법론 수행 후 사용자 니즈를 분석해 보았다. 국가R&D정보와 관련된 정보처리기술 및 정보자원에 대해서는 기존 KISTI에 가지고 있는 국가R&D정보와 NDSL를 연계하고 이를 활용하여 연구자의 R&D활동에 관련된 문제해결을 지원하는 서비스 체제를 구축하고자 한다. 본 논문에서는 국가R&D정보 서비스 체제 구축을 위해 서비스 디자인 방법론과 사용자 분석을 통해 R&D정보 서비스의 개선 방향을 알아본다.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.4
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pp.287-297
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2021
This study was to investigate the relationship of job stress, health status, and health promotion behavior, retention intention and to identify the influencing factors on retention intention of nurse in Emergency Room(ER). The subjects were 155 ER nurses working at 15 general hospital in Gwangju, Korea. The data were collected from October 15, 2020 to November 3, 2020. The result, there were negative correlation between job stress and health promotion behavior(r=-0.310, p=<.000), between job stress and retention intention(r=-0.220, p=.006), between health status, and health promotion behavior(r=-0.448, p=<.000), between health status and retention intention(r=-0.296, p=<.000), but there were positive correlation between job stress and health status(r=0.368, p=<.000), between health promotion behavior and retention intention(r=0.229, p=.004). Factors influencing retention intention were fatige and health status with R2 value 22.7%. Considering these results, it seems that important factors determining the retention intention of nurses in ER are Spiritual health status, heavy workload due to job stress, fatigue and social health status by nurse. Therefore, in order to increase the retention intention of nurse in ER, it is a need for strategies to improve the working environment and develop programs to reduce job stress and fatigue through work adjustment, and to maintain and promote health.
Manual inspection of steel box girders on long span bridges is time-consuming and labor-intensive. The quality of inspection relies on the subjective judgements of the inspectors. This study proposes an automated approach to detect and segment cracks in high-resolution images. An end-to-end cascaded framework is proposed to first detect the existence of cracks using a deep convolutional neural network (CNN) and then segment the crack using a modified U-Net encoder-decoder architecture. A Naïve Bayes data fusion scheme is proposed to reduce the false positives and false negatives effectively. To generate the binary crack mask, first, the original images are divided into 448 × 448 overlapping image patches where these image patches are classified as cracks versus non-cracks using a deep CNN. Next, a modified U-Net is trained from scratch using only the crack patches for segmentation. A customized loss function that consists of binary cross entropy loss and the Dice loss is introduced to enhance the segmentation performance. Additionally, a Naïve Bayes fusion strategy is employed to integrate the crack score maps from different overlapping crack patches and to decide whether a pixel is crack or not. Comprehensive experiments have demonstrated that the proposed approach achieves an 81.71% mean intersection over union (mIoU) score across 5 different training/test splits, which is 7.29% higher than the baseline reference implemented with the original U-Net.
This study was conducted to identify moderating effects of interpersonal relation and social support on the relationship between depression and health promoting behaviors in the elderly. The participants were 286 elderly using two elderly welfare centers and one cultural center in D city. Data were collected from October 12th to 20th December, 2016, and were analyzed by t-test, ANOVA, multiple regression using SPSS 20.0. The result were as follows; The result were as follows; 1) Mean score of variables was Depression: 20.47, interpersonal relationship: 21.27 points, social support: 20.92 points, and health promotion behaviors: 111.69. 2) Depression had negative relationship with interpersonal relationship(r=-.283, p<.000), social network (r=-.391, p<.000), health promotion behaviors(r=-.611, p<.000), and interpersonal relationship had positive relationship with social support(r=.353, p<.000) and health promotion behaviors(r=.372, p<.000) significantly. 3) Social support had a moderating effect in the relationship between depression and health promoting behaviors(${\beta}=.448$, p=.011), while interpersonal relationship did not show moderation effect(${\beta}=.380$, p=.135). Based on these results, health program for elderly including social support is recommended to promote health behavior of the elderly in the community.
Purpose: Mulberry (Morus alba L.) fruit is widely grown in Asia and consumed as fresh fruit, jam, and juices. The fruit has beneficial health effects, including anti-diabetic, anti-tumor, and anti-obesity properties. However, the mechanisms by which mulberry fruit juice powder (MJ) regulates inflammatory microRNAs (miRs) are not yet known. This study investigated the effect of mulberry fruit juice powder on the regulation of inflammation and miR-132/143 during 3T3-L1 adipocyte differentiation. Methods: The 3T3-L1 cells were induced to differentiate for 2 days and then treated with various concentrations of MJ for 7 days. Cytotoxicity was determined by evaluating cell viability using a water-soluble tetrazolium salt-8 assay kit. Intracellular lipid accumulation was evaluated by oil-red O staining. The levels of the expression of genes involved in adipogenesis and inflammation, and miR-132/143 were measured by quantitative real-time polymerase chain reactions. Results: MJ showed no cytotoxic effect on 3T3-L1 adipocytes at concentrations below 100 ng/mL. Intracellular lipid accumulation was reduced by MJ treatment at concentrations of 100 ng/mL. The messenger RNA (mRNA) levels of proliferator-activated receptor-γ, cytosine-cytosine-adenosine-adenosine-thymidine/enhancer-binding protein-α, and adipocyte protein 2, which are involved in adipogenesis, were suppressed by MJ. A reduction was also seen in mRNA levels of genes related to the inflammatory response, such as tumor necrosis factor-α, interleukin-6, monocyte chemoattractant protein-1, and inducible nitric oxide synthase. The expression of the inflammatory miR-132 and miR-143 was also decreased by MJ. Conclusion: These results suggest that MJ may suppress adipogenesis and inflammation through the regulation of miR-132/143 expression in 3T3-L1 adipocytes. Thus, MJ may be useful as a food agent that prevents obesity-associated inflammation.
Heart rate variability (HRV) in electrocardiogram (ECG) is an important index for understanding the health status of heart and the autonomic nervous system. Most HRV analysis approaches are based on the proper heart rate (HR) data. Estimation of heart rate is thus a key process in the HRV study. In this paper, we report an innovative method to estimate the heart rate. This method is mainly based on the concept of periodicity transform (PT) and instantaneous period (IP) estimate. The method presented is accordingly called the "PT-IP method." It does not require ECG R-wave detection and thus possesses robust noise-immune capability. While the noise contamination, ECG time-varying morphology, and subjects' physiological variations make the R-wave detection a difficult task, this method can help us effectively estimate HR for medical research and clinical diagnosis. The results of estimating HR from empirical ECG data verify the efficacy and reliability of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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