Purpose: The purpose of this study was to identify the factors influencing health-related quality of life (HRQOL) of patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Methods: A sample of 108 Patients diagnosed with COPD was recruited from outpatients, at a university hospital. Data were collected from February to April in 2016 using the St. George's Respiratory Questionnaire, the Hospital Anxiety-Depression Scale, and the COPD Self-efficacy scale. Results: The average score of HRQOL was 47.56 in patients with COPD. Results of the regression analysis showed that dyspnea phase (${\beta}$=.34, p<.001) and presence or absence of oxygen (${\beta}$=.20, p=.009), anxiety (${\beta}$=.29, p<.001), $FEV_1$ % predicted (${\beta}$=-.15, p=.014) were statistically significant in patients' HRQOL. Conclusion: The research findings show that dyspnea phase and anxiety among psychological factors were the most powerful factors that explain the HRQOL of COPD patients when the demographic and disease characteristics were controlled. Identification of quality of life-related factors should be used to inform targeted interventions, in order to improve HRQOL and help patients' cope.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.23
no.3
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pp.360-368
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1999
The paper describes spectroscopic characteristics of plasma induced in the pulsed YAG laser welding of alloys containing a large amount of volatile elements. The authors have conducted the spectroscopic analyses of laser induced Al-Mg alloys plasma in the air and argon atmosphere. In the air environment the identified spectra were atomic lines of Al, Mg, Cr, Mn, Cu, Fe and Zn and singly ionized Mg lines as well as the intense molecular spectra of ALO and MgO formed by chemi-cal reactions of evaporated Al and Mg atoms from the pool surface with oxygen in the air. In argon atmosphere MgO and AlO spectra vanished but AlH spectrum was detected. the hydrogen source was presumable hydrogen dissolved in the base metals water absorbed on the surface oxide layer or $H_2$ and $H_2O$ in the shielding gas. The resonant lines of Al and Mg were strongly self-absorbed in particular self-absorption of the Mg line was predominant. These results show that the laser induced plasma was made of metallic vapor with relatively low temperature and high density.
Purpose: The present study was done to discover the structure of universal actual experiences 'Considering tomorrow' of health and quality of life among North Korean refugees in terms of the socio-cultural context of South Korea. Method: The research question was 'what is the structure of the actual experience of 'Considering tomorrow?', which was examined based on the Parse's human becoming research method. Five North Korean adult refugees were recruited from a National Reconciliation Committee in Seoul/Incheon. The data was gathered from dialogues and collected from February, 2006 to November, 2006. Results: The structures found in this study were: 'hope for future life by taking responsibility and having harmony with South Koreans, by forming an integrated identification; having a chance for positive engagement, by attaining human freedom and hope; feeling respected, by assimilating self to the new world; getting freedom back, by facing a new challenge and preparing self for a new social role; overcoming cultural differences with fortified hardiness for survival, by making a decision for a life course with individual growth. In addition, conceptual integration was that 'Considering tomorrow is transforming the enabling-limiting values'. Conclusion: Health professionals need to know North Korean refugees' psychological difficulties, expectations of treatment, help seeking behavior, and expectations from mainstream culture. Additionally, understanding North Korean refugees' needs for reality, health education and a multi-disciplinary team approach are necessary to improve their health.
The finite element analysis for rotor bearing systems has been an essential tool for design, identification, and diagnosis of rotating machinery. Among others, the unbalance response analysis is fundamental in the vibration analysis of rotor bearing systems because rotating unbalance is recognized as a common sourve of vibration in rotating machinery. However there still remains a problem in the aspect of computational efficiency for unbalance response analysis of large rotor bearing systems. Gyroscopic terms and local bearing parameters in rotor bearing systems often make matters worse in unbalance response computation due to the complicated dynamic properties such as rotational speed dependency and/or anisotropy. The present paper proposes an efficient method for unbalance responses of multi-span rotor bearing systems. An improved substructure synthesis scheme is introduced which makes it possible to compute unbalance responses of the system by coupling unbalance responses of substructures that are of self adjoint problem with small order matrices. The present paper also suggests a scheme to easily deal with gyroscopic tems and local, coupling or bearing parameters. The proposed method causes no errors even though the computational effort is reduced drastically. The present method is demonstrated through three test examples.
This paper describes techniques of camera calibration and artificial landmarks detection for the automatic charging of a mobile robot, equipped with a fish-eye camera in the direction of its operation for movement or surveillance purposes. For its identification from the surrounding environments, three landmarks employed with infrared LEDs, were installed at the charging station. When the robot reaches a certain point, a signal is sent to the LEDs for activation, which allows the robot to easily detect the landmarks using its vision camera. To eliminate the effects of the outside light interference during the process, a difference image was generated by comparing the two images taken when the LEDs are on and off respectively. A fish-eye lens was used for the vision camera of the robot but the wide-angle lens resulted in a significant image distortion. The radial lens distortion was corrected after linear perspective projection transformation based on the pin-hole model. In the experiment, the designed system showed sensing accuracy of ${\pm}10$ mm in position and ${\pm}1^{\circ}$ in orientation at the distance of 550 mm.
Measurements of the initial values lead to an inverse and mathematically unprecisely formulated problem. A precise definition of an inverse problem is possible. It is to state a mathematical model of a physical process with clearly defined initial and exit values for the system behind the process. One can grasp the idea of an inverse problem by considering the tire as a copy of the objects of nature in a room with observations. Interpretation of nature is generally a result of an inverse problem. On one hand, the tire may be represented through the sensory organs and the nervous system as well as the experiences of the developer's existing apparatus of the projection of reality. On the other hand, it may be represented by a physical law or a model that can be confirmed or is to be refuted with the help of suitable measurements. During reconstruction of a measuring signal and the identification of a black box that can be assumed to be linear and causal, the tire becomes a first type Volterra integral equation of the convolution type. But measurements of the initial values are always fuzzy, the errors grow and the system behavior can no longer be forecasted. Thus, we have to deal with a chaotic system. This chaos produces fractals in a natural way. These are self-similar geometric structures. This self-similarity is clearly visible in the design.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.3
no.1
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pp.43-50
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2001
In this paper, we propose the design procedure of advance Polynomial Neural Networks(PNN) architecture for optimal model identification of complex and nonlinear system. The proposed PNN architecture is presented as the generic and advanced type. The essence of the design procedure dwells on the Group Method of Data Handling(GMDH). PNN is a flexible neural architecture whose structure is developed through learning. In particular, the number of layers of the PNN is not fixed in advance but is generated in a dynamic way. In this sense, PNN is a self-organizing network. With the aid of three representative numerical examples, compari-sons show that the proposed advanced PNN algorithm can produce the model with higher accuracy than previous other works. And performance index related to approximation and generalization capabilities of model is evaluated and also discussed.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.21
no.1
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pp.11-16
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2010
This review aimed to assist clinicians in the identification and assessment of adult attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) with an emphasis on diagnostic and rating instruments. Pubmed and RISS were utilized to identify relevant studies and critical reviews on the diagnosis and assessment of adult ADHD, published between 1988 and 2010. The Adult ADHD Self-Report Scale-v1.1, the ADHD Rating Scale-IV, the Conners Adult ADHD Rating Scale, and the Current Symptoms Scale have been utilized for self-reporting of current ADHD symptoms. The Brown ADD Rating Scale, the ADHD Rating Scale-IV, the Current Symptoms Scale, and the Conners Adult ADHD Rating Scale have also been evaluated by an observer. The Childhood Symptom Scale and the Wender-Utah Rating Scale have been used for retrospective assessment of childhood ADHD symptoms and the Adult ADHD Investigator Symptom Rating Scale, the Adult Interview, the Brown ADD Diagnostic Form, the Conners adult ADHD diagnostic interview for DSM-IV, and the Wender-Reimherr Interview have been available as comprehensive diagnostic interviews. There is a wide variety of instruments available with respect to adult ADHD. The choice of appropriate instruments is essential for achieving accurate diagnosis and assessment of this disorder.
The article reports the process, contents and strategies in the development of community based-heath care management program for high-risk infants and family, which was based on literature review, empirical needs assessment from pilot study. The program was divided into two emphasis areas: (1) identification and home visiting nursing care program, and (2) the construction of self-supporting group. The contents of home visiting nursing care were developed from the pilot study of the direct home visiting to premature infants after discharge. The documentation form for home care was standardized, including the demographic data, birth history, home care services, education and counsels, and visiting schedules. The integrated education protocol was elaborated to enhance the body of knowledge as well as clinical competency in caring high-risk infants and family by the supports of neonatologists, nursing scholar, and clinical specialists. In addition, the process and strategies in developing self-supporting group, consisting the high-risk infants and family, and any significant others were addressed. Emphases were given to the role of public health center and the recycling health care referral system to maximize the growth and development of high-risk infants on the community-base, which in turn, contributing to decrease the postneonatal mortality rate.
In this paper, we propose Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks(SOFPNN) architecture for optimal model identification and discuss a comprehensive design methodology supporting its development. It is shown that this network exhibits a dynamic structure as the number of its layers as well as the number of nodes in each layer of the SOFPNN are not predetermined (as this is the case in a popular topology of a multilayer perceptron). As the form of the conclusion part of the rules, especially the regression polynomial uses several types of high-order polynomials such as linear, quadratic, and modified quadratic. As the premise part of the rules, both triangular and Gaussian-like membership function are studied and the number of the premise input variables used in the rules depends on that of the inputs of its node in each layer. We introduce two kinds of SOFPNN architectures, that is, the basic and modified one with both the generic and the advanced type. The superiority and effectiveness of the proposed SOFPNN architecture is demonstrated through nonlinear function numerical example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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