Purpose: The purpose of this study was to compare the cardiac knowledge and symptoms recognition between men and women with acute coronary syndrome (ACS). Methods: Cross-sectional survey research design and convenience sampling were used in this study. 64 men and 42 women from a university medical center were participated in this study. Data collection were used with self reported questionnaires and medical records. Results: There was no difference in cardiac knowledge by gender. Women marked the higher score in symptoms recognition than men. Significant gender differences were observed in the reports of several symptoms (headache, nausea, palpitation, hand paresthesia, and leg numbness) and with ACS. There was significant correlation between cardiac knowledge and symptom recognition on both men and women. Conclusion: These findings suggest that health care professionals should pay attention to the differences in clinical symptoms between women and men. Furthermore, tailored information about possible symptoms of coronary artery disease according to the patient's gender is needed.
A new methodology is presented to diagnose faults in equipment plasma. This is accomplished by using neural networks as a pattern recognizer of radio frequency(rf) impedance match data. Using a realtime match monitor system, the match data were collected. The monitor system consisted mainly of a multifunction board and a signal flow diagram coded by Visual Designer. Plasma anomaly was effectively represented by electrical match positions. Twenty sets of fault-symptom patterns were experimentally simulated with experimental variations in process factors, which include rf source power, pressure, Ar and O$_2$ flow rates. As the inputs to neural networks, two means and standard deviations of positions were used ...
[1] and [2] present an approach to diagnosing possible defects in the mechanical systems of a nuclear power plant. In this paper, by using a fault library as a database and training data, we develop a diagnostic algorithm 1) to decide whether an Air Operated Valve system is sound or not and 2) to identify the defect from which an Air-Operated Valve system suffers, if any. This algorithm is composed of three stages: a neural net stage, a non-neural net stage, and an integration stage. The neural net stage is a simple perceptron, a pattern-recognition module, using a neural net. The non-neural net stage is a simple pattern-matching algorithm, which translates the degree of matching into a corresponding number. The integration stage collects each output and makes a decision. We present a simulation result and confirm that the developed algorithm works accurately, if the input matches one in the database.
본 논문은 얼굴의 표정 변화를 통해 감정을 분석하는 방법으로 조현병의 초기 증상을 스스로 인지할 수 있는 감정 트레이닝 프레임워크를 제안한다. 먼저, Microsoft의 Emotion API를 이용하여 캡처된 얼굴 표정의 사진으로부터 감정값을 얻고, 피크 분석 기반 표준편차로 시간에 따라 변화하는 얼굴 표정의 미묘한 차이를 인식해 감정 상태를 각각 분류한다. 그리하여 Ekman이 제안한 여섯 가지 기본 감정 상태에 반하는 감정들의 정서 및 표현능력이 결핍된 부분에 대해 분석하고, 그 값을 이미지 색상 변환 프레임워크에 통합시켜 사용자 스스로 감정의 변화를 쉽게 인지하고 트레이닝 할 수 있도록 하는 것이 최종목적이다.
Objectives: The purpose of the study is to investigate the psychological state of the patients according to skeletal class III malocclusion symptoms. Methods: The subjects were 200 skeletal class III malocclusion patients. The questionnaire consisted of general characteristics, clinical manifestation, and T score of Korean version of self-rated Symptom Checklist-90-Revision modified by Jae-hwan Kim. The data were analyzed using SAS version 9.2 and t-test, ANOVA, and ANCOVA were used. Clinical manifestation included subjective recognition and radiological analysis. The subjective recognition of the patients consisted of self-satisfaction of the appearance, phonation, mastication, and temporomandibular joint pain. T score consisted of somatization, obsessive-compulsive, interpersonal sensitivity, depression, anxiety, hostility, phobic anxiety, paranoid ideation, and psychoticism. Results: The most serious factor in 9 scales was the severe TMJ pain by ANCOVA. Male patients had a higher T score in phobic anxiety, psyochoticism, somatization and depression than female patients. Those having low appearance satisfaction had the problem in interpersonal sensitivity. Obsessive-compulsive symptoms were conspicuous in phonation difficulty and temporomandibular pain. Conclusions: The patients with skeletal class III malocclusion have more satisfaction with appearance, pronunciation, and phonation than those with skeletal class III malocclusion and overjet. Proper dental treatment will improve the communication and quality of life.
목 적 : 열은 소아에서 매우 흔한 증상 중 하나이지만 부모들은 열 자체를 위험한 질환으로 인식하는 경우가 많다. 열에 대해 올바로 아는 것은 부모의 불필요한 염려를 덜고 환아의 질환과 진단 및 치료 과정을 이해하는데 도움을 줄 것이다. 이에 저자들은 소아의 열에 대한 부모들의 인식을 조사하고 과거와 비교하여 변화가 있는지 알아보고자 하였다. 방 법 : 2006년 5월부터 7월까지 3개월 동안 가톨릭대학교 성바오로병원 소아과 외래를 방문한 소아의 보호자들에게 열에 대한 지식, 태도, 대처 방법을 묻는 19문항의 설문조사를 실시하였다. 결 과 : 136명이 답하였으며 10년 전에 비하여 열에 대한 정보, 태도, 대처 방법 등에서 크게 개선된 점이 없었다. 열에 대한 기본 지식인 열의 기준과 측정 방법에 대해서 잘못 알고 있는 보호자가 많았고, 열성경련과 뇌손상의 가능성에 대한 염려는 여전히 지속되고 있었다. 열은 항상 해롭고 위험한 것이라고 생각하고 있었으며, 따라서 치료가 필요하지 않은 체온에서도 실제보다 심각한 결과를 걱정하며 해열제를 투여하고 병원에 방문하고 있음을 보여주었다. 결 론 : 보호자들은 열이 이로운 점을 가진 생리 반응중의 하나라는 사실을 인식하지 못하고 실제보다 심각한 결과를 예상하며 따라서 불필요한 우려와 치료를 택하게 된다. 이런 잘못된 인식은 시간의 경과에도 불구하고 큰 변화가 없었으며 따라서 소아과 의사들의 역할이 중요하다고 할 수 있다. 부모들에게 해열제를 사용하도록 할 때는 열이 해롭지 않으며 해열제의 목적은 열로 인한 아이의 불편감을 덜어주는 것임을 반복하여 알려주고, 더 나아가서는 소아과 의사들이 좀 더 체계적인 정보 및 교육 프로그램을 제공한다면 열에 대한 올바른 인식 형성에 도움이 되리라고 생각된다.
In emergency dispatching at 119 Command & Dispatch Center, some inconsistencies between the 'standard emergency aid system' and 'dispatch protocol,' which are both mandatory to follow, cause inefficiency in the dispatcher's performance. If an emergency dispatch system uses automatic speech recognition (ASR) to process the dispatcher's protocol speech during the case registration, it instantly extracts and provides the required information specified in the 'standard emergency aid system,' making the rescue command more efficient. For this purpose, we have developed a Korean large vocabulary continuous speech recognition system for 400,000 words to be used for the emergency dispatch system. The 400,000 words include vocabulary from news, SNS, blogs and emergency rescue domains. Acoustic model is constructed by using 1,300 hours of telephone call (8 kHz) speech, whereas language model is constructed by using 13 GB text corpus. From the transcribed corpus of 6,600 real telephone calls, call logs with emergency rescue command class and identified major symptom are extracted in connection with the rescue activity log and National Emergency Department Information System (NEDIS). ASR is applied to emergency dispatcher's repetition utterances about the patient information. Based on the Levenshtein distance between the ASR result and the template information, the emergency patient information is extracted. Experimental results show that 9.15% Word Error Rate of the speech recognition performance and 95.8% of emergency response detection performance are obtained for the emergency dispatch system.
In this study, fault symptoms were simulated and analyzed for a single-effect absorption chiller. The fault patterns of fault detection parameters were tabulated using the fault symptom simulation results. Fault detection and diagnosis by a process history-based method were performed for the in-situ experiment of a single-effect absorption chiller. Simulated fault modes for the in-situ experimental study are the decreases in cooling water and chilled water mass flow rates. Five no-fault reference models for fault detection of a single-effect absorption chiller were developed using fault-free steady-state data. A sensitivity analysis of fault detection using the normalized distance method was carried out with respect to fault progress. When mass flow rates of the cooling and chilled water decrease by more than 19.3% and 17.8%, respectively, the fault can be detected using the normalized distance method, and COP reductions are 6.8% and 4.7%, respectively, compared with normal operation performance. The pattern recognition method for fault diagnosis of a single-effect absorption chiller was found to indicate each failure mode accurately.
Objectives : Aripiprazole is unique drug among the SGA (Second generation antipsychotics) in its pharmacology and pharmacokinetics,but is similar in clinical efficacy. Aripiprazole acts as a partial agonist at dopamine D2 receptors, activating the receptor but eliciting a reduced response compared to the natural neurotransmitter. There are some side effects of aripiprazole, the most common side effects of aripiprazole are headache, nausea, vomiting, insomnia, tremor, constipation and EPS. Difficulty in opening eyes is not defined EPS yet, but it is a rare but important side-effect symptom of aripiprazole. Methods : This article is about a case of side-effect symptom of aripiprazole, 26-year-old single female suffering from schizophrenia had difficulty in opening eyes while she was taking antipsychotics. During the hospitalization, the relaxation therapy is helpful not only to reduce tension in the eyelids but also to headache. Results : It is important that early recognition of aripiprazole-induced oculogyric dystonia can prevent life-threatening complications. Education medical staff to this easily treatable reaction will improve overall quality of health care. Conclusions : This case notifies the need for awareness of the risk of acute oculogyric dystonia in adolescent female patients receiving aripiprazole.
In this paper, we consider a SDMS (Self-Diagnostic Monitoring System) for a reciprocating pump for the purpose of not only diagnosis but also prognosis. We have replaced a multi class estimator that selects only the most probable one with a multi label estimator such that we are able to see the state of each of the components. We have introduced a measure called certainty so that we are able to represent the symptom and its state. We have built a flow loop for a reciprocating pump system and presented some results. With these changes, we are not only able to detect both the dominant symptom as well as others but also to monitor how the degree of severity of each component changes. About the dominant ones, we found that the overall recognition rate of our algorithm is about 99.7% which is slightly better than that of the former SDMS. Also, we are able to see the trend and to make a base to find prognostics to estimate the remaining useful life. With this we hope that we have gone one step closer to the final goal of prognosis of SDMS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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