This study is aimed at examining the relationship between health behaviors practices and physical and psychological stresses of radiological technologists who are working at general hospitals across the country. For this purpose, a survey was conducted to 890 subjects by means of questionnaires from the middle of July to the end of August 2003, which resulted in the following outcomes: 1. From the technical and statistical analysis into the physical and psychological states, the item 'I feel miserable and dejected' scored the highest points of (3.91), implying that most subjects got heavily stressed, while the item 'Life is worth living' recorded (2.59), representing that only a few of them got less stressed. 2. With regard to an analysis of variance depending on their regular exercise, a significant difference appeared in 7 items(Pl, P2, P5, P6, P12, P17, and Pl8)(P<0.05). 3. Out of analysis into such variance as smoking, significant results were found in the items 'I become uncomfortable or disturbed at night' and 'I can solve my own problems'(P<0.05), while no significant difference was confirmed in other items regardless smoking. 4. From the T-test conducted to the independent sample depending on the drive under the influence, a significant difference was shown only in the item 'I feel very exhausted, even eating is a labo'( P<0.05). 5. The T-test with the independent sample of drinking coffee, the item 'I am satisfied with the method and the procedure of things I do' turned out to be significant( P<0.05) while no particular difference was confirmed in other items. In conclusion, it was revealed from the study that the physical and psychological states and health-related practices of radiological technologists seemed to be more affected by regular exercise than by smoking or drinking wine or coffee, a result confirming that the health-related acts are closely associated with the socio-psychological stresses. It is, therefore, strongly suggested that the practice of health-related acts to properly control stress will contribute to promoting health and pre venting disease of radiological technologists.
CNN (Convolutional Neural Network) is one representative deep learning algorithm, which can extract high-level spatial and spectral features, and has been applied for hyperspectral image classification. However, one significant drawback behind the application of CNNs in hyperspectral images is the high dimensionality of the data, which increases the training time and processing complexity. To address this problem, several CNN based hyperspectral image classification studies have exploited PCA (Principal Component Analysis) for dimensionality reduction. One limitation to this is that the spectral information of the original image can be lost through PCA. Although it is clear that the use of PCA affects the accuracy and the CNN training time, the impact of PCA for CNN based hyperspectral image classification has been understudied. The purpose of this study is to analyze the quantitative effect of PCA in CNN for hyperspectral image classification. The hyperspectral images were first transformed through PCA and applied into the CNN model by varying the size of the reduced dimensionality. In addition, 2D-CNN and 3D-CNN frameworks were applied to analyze the sensitivity of the PCA with respect to the convolution kernel in the model. Experimental results were evaluated based on classification accuracy, learning time, variance ratio, and training process. The size of the reduced dimensionality was the most efficient when the explained variance ratio recorded 99.7%~99.8%. Since the 3D kernel had higher classification accuracy in the original-CNN than the PCA-CNN in comparison to the 2D-CNN, the results revealed that the dimensionality reduction was relatively less effective in 3D kernel.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.10
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pp.4805-4811
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2013
The purpose of this study is to analyse the satisfaction level and psychological status of senior students of "Silver College," or seniors' college. For the analysis, questionnaire survey was conducted to senior students of Silver Colleges of B and K University in Busan from May 1 through 31, 2013. The analysis methods used are SPSS Win 18.0 program on analysis of frequency, one-way analysis of variance, a correlation analysis, simple regression analysis and multiple regression analysis, with analysis of actual proof for 5% significance level. The result of analysis indicates that the senior students' satisfaction level rose and serious physical symptoms improved after taking silver college programs from before. This study is significant in that it provides theoretical grounds for increasing the number of silver colleges with professional and socially-renowned professors as faculty, and developing further programs and policies for the solution of aggravating physical and mental problems more and more senior people are faced with in this fast aging society.
Genetic variation and population structure of the slender bitterling Acheilognathus lanceolatus of Korea (the Han, Geum, Dongjin, Seomjin and Nakdong Rivers) and Japan (the Katsura River) were assessed by amplified fragment length polymorphism (AFLP) analysis. Five combinations of selective primers generated 345~374 DNA fragments, of which 55~131 were polymorphic. The Nakdong River population had the highest genetic diversity and the Han River population had the lowest genetic diversity. Dendrogram based on the distance matrix revealed that individuals from each population consistently clustered together and bifurcated into two distinct clades (or population groups) composed of the Han, Geum, Dongjin and Seomjin River populations and of the Nakdong and Katsura River populations, supported with high bootstrap values. The pairwise genetic differentiation ($F_{ST}$) estimates showed that the six populations were genetically well differentiated (P<0.01). The analysis of molecular variance (AMOVA) after partitioning the six populations into two population groups revealed very strong biogeographic structuring between them with 25.49% of total variance (P<0.01). Taken together, the AFLP markers clearly divided six A. lanceolatus populations into two population groups.
In order to investigate the influence of nuclear power plant operation on its nearby environment, soil, stream and marine sediment samples were collected in the vicinity of the Youngkwang Nuclear Power Plant in Korea, and analyzed for artificial and natural radionuclide radioactivity. From the analytical result, Cs-137 was detected in most soil samples. but it may have been derived fiom past nuclear weapon tests because Cs-134 having short half-live was not detected. The radioactivities of Cs-137 in the sediment samples were also detected which are within the normal range in the sediments based upon the published literature between 1997 and 1999. For the quality control of radioactivity analysis of environmental samples, sets of marine sediments in the Gamami area were analyzed using two HPGe Gamma-ray Spectroscopes (30% and 45%) according to the geostatistical sampling strategy, and Cs-137 and K-40 results were interpreted by analysis of variance (ANOVA). In the two-way ANOVA, variances derived from the geochemical variation were significant, but errors from sampling and analytical procedures are negligible. In conclusion. all the radioanalytical procedures of this study including sampling are validated to be acceptable.
Acoustic performance of loudspeakers for sound reproduction has been qualitatively evaluated by using the listening test by juries in the development and final evaluation stages. However, the subjective evaluation method has many problems in the viewpoint of reliability and repeatability that are mainly related to the jury performance, as well as time and economy. In this reason, objective techniques should be tried to evaluate the acoustic performance of loudspeakers as well as the conventional subjective test. The object of this study is to find if there is any correlation between the statistically treated in test results and the measured results based on the loudness of reproduced sound signals. For the four-step statistical analysis, the analysis of variance (ANOVA) and Tukeys method are employed for dealing with the data from the listening test. For the objective evaluation, Zwickers loudness considering the human hearing characteristics is calculated for the measured sound signal emitted from each loudspeaker and the objective ratings such as fidelity rating (FR) and softness rating (SR) is suggested. The correlation between two ratings has been demonstrated for an actual set of loudspeakers using FR, SR and correlation coefficient. The method in this study can be useful in statistically evaluating commercial or prototype loudspeakers without using very time-consuming and expensive subjective testing.
Objectives : Alzheimer's disease(AD) and mild cognitive impairment(MCI) affect several nervous structures involved with the autonomic nervous system. Association between neuropsychiatric deficits and heart rate variability has been observed. But cardiac autonomic function in AD has been scarcely studied and the results reported are conflicting. We investigated autonomic function in normal control, MCI, AD using heart rate variability(HRV) technique. Methods : Time and frequency-domain variability of 5-min R-R interval series was comparatively evaluated in 26 normal control subjects, 22 MCI subjects and 34 AD subjects. Analysis of variance(ANOVA) was used to compare the differences across groups. Correlations between MMSE-KC and HRV components were performed using Pearson's correlation coefficient. Results : No significant difference was observed among the groups in time, frequency-domain analysis of HRV(p>0.05). HRV were not found to be significantly correlated with the degree of cognitive impairment. Conclusions : There were no differences in HRV with MCI, AD subjects when compared with normal controls. Further investigation is required to use HRV technique as noninvasive parameters of MCI and AD.
This study is to establish the direction of special education curriculum by linking the demands of the health industry and the university curriculum. For this, we conducted a questionnaire survey for 4 months from 18 January to 9 May, 2017. Cronbach alpha coefficient was used for the reliability of the study, frequency analysis was used mainly for the contents of the study, and chi-square test, variance analysis and T test were applied to the study. Cronbach's alpha coefficient was 0.891. Variance analysis, T test and chi-square test show some significant differences. The results of this study are as follows: 35% of practitioners and 22% of convergent intellectuals are desirable in institutions. Practical needs of practitioners are creative practicality, medical policy (58%). It will be necessary to conduct a nationwide survey in the future.
Calibration curves are essential in quantitative methods and for improving the accuracy of analyte measurements in biological samples. In this study, a statistical analysis model built in the R language (The R Foundation for Statistical Computing) was used to identify a set of weighting factors and regression models based on a stepwise selection criteria. An LC-MS/MS method was used to detect the presence of urinary methamphetamine, amphetamine, and 11-nor-9-carboxy-Δ9 -tetrahydrocannabinol in a sample set. Weighting factors for the calibration curves were derived by calculating the heteroscedasticity of the measurements, where the presence of heteroscedasticity was determined via variance tests. The optimal regression model and weighting factor were chosen according to the sum of the absolute percentage relative error. Subsequently, the order of the regression model was calculated using a partial variance test. The proposed statistical analysis tool facilitated selection of the optimal calibration model and detection of methamphetamine, amphetamine, and 11-nor-9-carboxy-Δ9-tetrahydrocannabinol in urine. Thus, this study for the selection of weighting and the use of a complex regression equation may provide insights for linear and quadratic regressions in analytical and bioanalytical measurements.
Ha, Ji Young;Lee, Seung Hyun;Na, Myung Hwan;Kim, Deok Hyeon;Lee, Hye Lim;Lee, Yong Gyeon
Journal of Korean Society for Quality Management
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v.49
no.2
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pp.213-231
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2021
Purpose: This study intends to provide decision-making information to improve efficiency by analyzing the management efficiency of smart greenhouse business entities and identifying factors that affect the efficiency based on input and output. Methods: The subjects of analysis were business entities for cultivating strawberries in smart greenhouses in Jeolla region (northern and southern Jeolla provinces), and the analysis focused on the management performance of the 2019-2020 crop period (year). Data Envelopment Analysis(DEA) was applied as an analysis method for efficiency analysis, Quantile Regression(QR) analysis was applied as a factor affecting the efficiency. Results: The reason for the efficiency gap between business entities was that there were many business entities that did not minimize the input cost at the current level of output, and the area where the variance among business entities was large was the fixed cost per 10a. In the results of the affecting factor analysis, it was found that the seed-seedlings cost, fertilizer cost, other material cost, and employment and labor cost had a negative (-) effect on the efficiency, and that the repair and maintenance cost had a positive (+) effect. Conclusion: Therefore, to achieve the efficiency of scale, it is necessary to reduce the input scale to an appropriate level. In the case of business entities with low efficiency by quartile, the seed-seedlings, fertilizer, and other material costs reduce expenditures, and repair maintenance costs can improve efficiency by increasing expenditures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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