The objective of this study was to find out drug use pattern of narcotic analgesics in university hospitals in Korea. A university hospital located in Kyungbuk province was chosen for this study. The drug use pattern was analyzed in terms of ingredient, administration route, patient type, and attending department. Amount of drug usage was counted by unit dose defined by the number of ampule or vial for injectable, tablet or capsule for oral, and each for patch preparations. Result showed that 11 narcotic analgesic ingredients were used during 2007-2009, and the drug usage was increased by about 20% annually during the period. Proportion of oral preparations used for pain management was about two third of all narcotic analgesics usage and kept increasing during the period. Proportion of the drug usage for outpatients was also steadily increased. Notably, the usage of oral preparations of oxycodone, morphine, and hydromorphone was rapidly increased for the management of cancer pain while the usage of codeine and codeine-containing composite preparations for cancer pain were minimal (<10%). About 90% of all narcotic analgesics were used by physicians in Internal Department, especially in Oncology Division of the Department. These findings suggest that pain management is becoming more aggressive and in agreement with WHO's guidelines regarding selection of administration route. However, in terms of 3-step ladder for cancer pain management, the drug use pattern was not congruent to WHO's guidelines. Therefore, in conclusion, it appears that physicians need to try to be congruent to the guidelines when using narcotic analgesics for cancer pain.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.2
no.3
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pp.204-209
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2002
The interest of data mining in artificial intelligence with fuzzy logic has been increased. Data mining is a process of extracting desirable knowledge and interesting pattern ken large data set. Because of expansion of WWW, web data is more and more huge. Besides mining web contents and web structures, another important task for web mining is web usage mining which mines web log data to discover user access pattern. The goal of web usage mining in this paper is to find interesting user pattern in the web with user feedback. It is very important to find user's characteristic fer e-business environment. In Customer Relationship Management, recommending product and sending e-mail to user by extracted users characteristics are needed. Using our method, we extract user profile from the result of web usage mining. In this research, we concentrate on finding association rules and verify validity of them. The proposed procedure can integrate fuzzy set concept and association rule. Fuzzy association rule uses given server log file and performs several preprocessing tasks. Extracted transaction files are used to find rules by fuzzy web usage mining. To verify the validity of user's feedback, the web log data from our laboratory web server.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.11
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pp.1536-1541
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2018
For effective electricity consumption in urban railway station such as peak load shaving, it is important to know each electrical load pattern by various usage. The total electricity consumption in the urban railway substation is already measured in Korea, but the electricity consumption for each usage is not measured. The author proposed the deep learning method to estimate the electrical load pattern for each usage in the urban railway substation with public data such as weather data. GRU (gated recurrent unit), a variation on the LSTM (long short-term memory), was used, which aims to solve the vanishing gradient problem of standard a RNN (recursive neural networks). The optimal model was found and the estimation results with that were assessed.
Recently smartphone has propagated all age groups rapidly due to the fact that the advance of media and the increase of smartphone penetration. In South Korea, high-school students' smartphone retention rate is 90.2%. This study proceed an analysis of high school students' smartphone usage by a feasibility study, and also by recording the log data of actual usage patterns of smartphone applications. The feasibility study investigates subject's smartphone usage, and the log data analysis measures the accurate usage recorded for about three months. We compared the feasibility study and the log data for the daily smartphone usage, and investigated the change of usage pattern during the weekdays, weekends, and the before, during and after exams. High-school students are unique group in capital area. As a result, we found that high-school students' smartphone usage pattern in capital area has not affected by weekday or weekend but has affected by the before, during and after exams.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.9
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pp.2272-2279
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2014
Mobile applications are software systems running on handheld devices, such as smartphones, PDAs, tablets and so on. The market of mobile application has rapidly expanded in the past few years. In this paper, we present a novel approach to track smartphone application usage from a event logs on the mobile device and analyzed both on client system and usage analysis server. We implemented our client system on Android device based usage analytics platform. Based on the analysis server system, we obtained over 47,000 user base, and we get the user's app usage informations on realtime. In this paper, we describe a large scale deployment-based research for a smartphone usage patterns and usage information visualization techniques.
ASP service that is emerging as a new form of application outsourcing has the advantage of lower cost and risk. Therefore, ASP service may be attractive for small firms and even some new companies. However, studies about ASP service are rare in academic and professional journals, and most of the articles about outsourcing were considering mainly large enterprises. The purpose of this article is to analyze the effects of the some context variables of Korean small businesses on ASP service usage pattern, and the effect of ASP service usage pattern on user satisfaction and firm performance. The analysis results show that firm size has a positive impact on IT need of small businesses, and IT need of small businesses have a positive impact on training period and past usage period. Also, firm size, IT need, training period has an positive impact on ASP service usage pattern. However, ASP service usage period has no relationship on ASP service usage pattern. Finally, ASP service usage pattern has a positive impact on firm performance and user satisfaction, and user satisfaction has an impact on firm performance.
Park, Sung-Wook;Kim, Jong-Shick;Lim, Su-Jin;HwangBo, Sea-Hee;Son, Joon-Ik;Lee, In-Yong;Wang, Bo-Hyeun
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.5
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pp.638-644
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2010
This paper presents ideas of service scenarios for home residents using electric power monitoring system per appliance, the implementation of the monitoring system, and analysis of acquired electric power usage pattern. By acquiring and analyzing electric power usage pattern, home residents can get information of power usage pattern of every legacy (non-Demand Response-ready) appliance. Further they can get pieces of recommendation how to reduce energy consumption, intelligent standby power blocking service, and alarming service to abnormality of appliances. In order to check the feasibility of the ideas, a system that can acquire electric power pattern per appliance is implemented, and electric power pattern of some appliances are stored to a database and it was analyzed to show if auto-identification of a type of a device is possible, which is a basic required function for the scenarios presented.
Currently, a new energy system is emerging that implements consumption reduction by improving energy efficiency. Accordingly, as smart grids spread, the rate system by timing is expanding. The rate system by timing is a rate system that applies different rates by season/hour to pay according to usage. In this study, external factors such as temperature/day/time/season are considered and the time series prediction model, LSTM, is used to predict energy power usage data. Based on this energy usage prediction model, energy usage charges are reduced by analyzing usage patterns for each device and transferring power energy from the maximum load time to the light load time. In order to analyze the usage pattern for each device, a clustering technique is used to learn and classify the usage pattern of the device by time. In summary, this study predicts usage and usage fees based on the user's power data usage, analyzes usage patterns by device, and provides customized demand transfer services based on analysis, resulting in cost reduction for users.
There are many kinds of research on web graph, most of them are focus on the hyperlinked structure of the web graph. Well known results on the web graph are rich-get-richer phenomenon, small-world phenomenon, scale-free network, etc. In this paper, we define 3 new directed web graph, so called the Web Usage Pattern Graph (WUPG), that nodes represent web sites arid arcs between nodes represent a movement between two sites by users' browsing behavior. The data to constructing the WUPG, approximately 56,000 records, are gathered from some users' PCs. The results analysing the data summarized as follows : (i) extremely rich-get-richer phenomenon (ii) average path length between sites is significantly less than the previous one (iii) less external hyperlinks, more internal hyperlinks.
This paper examines whether there exists discrimination of the information usage pattern between tenants of permanent and temporary public rental housing in Korea. Moreover, we focus to examine on that matters between two groups, $7{\sim}12$ pyeongs and $11{\sim}24$ pyeongs that indicate permanent and temporary public rental housing respectively. The results derived in this paper can be summarized as follows: there exists statistical significance in using computer, internet, communication and broadcasting, on the other hand, insignificance in using satellite communication and telephone between them. The implication of this results shows that as widen income gap, also widen gaps in using computer and internet between them. Thus government public rental housing policy should focus to make narrow income gap to diminish information gap between those groups.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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