Objective: This study was designed to analyze the clinical features of idiopathic pulmonary fibrosis patients who attended a Korean medicine hospital and the treatment effects through retrospective chart reviews. Methods: The medical records of 82 outpatients who had been diagnosed with idiopathic pulmonary fibrosis and visited the Allergy, Immune, and Respiratory System Department of Kyung Hee Korean Medicine Hospital from 8 January 2015 to 8 January 2021 were retrospectively reviewed. To assess the treatment outcomes, we used the FVC (Forced Vital Capacity), DLCO (Diffusing capacity of the Lung for CO), 6-minute walk test, and HRCT (High Resolution Computed Tomography). Results: The study group consisted of 28 females and 54 males. The median age of the patients was 67.98±11.44 years. The chief complaints were cough (n=51) and dyspnea (n=49). Other frequent symptoms were general weakness (n=8), weight loss (n=4), and a fever (n=2). A total of 77 (93.90%) patients were prescribed Korean herbal medicine, and 52 (63.41%) patients were treated with acupuncture, moxibustion, cupping therapy, ICT, or pharmacopuncture. After treatments, FVC, DLCO, the 6-minute walk test, and HRCT were maintained or worsened slightly. Conclusions: This study presented the characteristics of idiopathic pulmonary fibrosis patients treated by Korean medical therapies, and further studies of Korean medical treatments for idiopathic pulmonary fibrosis patients would be valuable.
Jo, In-su;Kang, Yunhee;Choi, Dong-bin;Park, Young B.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.12
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pp.403-410
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2020
In addition to the research on noise removal and super-resolution using the data restoration (Output result) function of Autoencoder, research on the performance improvement of clustering using the dimension reduction function of autoencoder are actively being conducted. The clustering function and data restoration function using Autoencoder have common points that both improve performance through the same learning. Based on these characteristics, this study conducted an experiment to see if the autoencoder model designed to have excellent data recovery performance is superior in clustering performance. Skip connection technique was used to design autoencoder with excellent data recovery performance. The output result performance and clustering performance of both autoencoder model with Skip connection and model without Skip connection were shown as graph and visual extract. The output result performance was increased, but the clustering performance was decreased. This result indicates that the neural network models such as autoencoders are not sure that each layer has learned the characteristics of the data well if the output result is good. Lastly, the performance degradation of clustering was compensated by using both latent code and skip connection. This study is a prior study to solve the Hanja Unicode problem by clustering.
본 연구는 43세 남성 환자의 관절가동술과 슬링을 이용한 유착성 관절낭염 환자의 치료사례를 조사하여 그 과정과 결과를 알아보고자 하였다. 어깨통증장애지수(shoulder pain and disability index) 측정과 어깨관절의 굽힘(flexion), 벌림(abduction), 바깥돌림(external rotation), 안쪽돌림(internal rotation)에 대한 관절가동범위를 측정하여 비교하였으며 견관절 주위에 비스테로이드 소염진통 주사 1회, 약물치료를 병행하며 주 3회 8주간 보존적인 물리치료인 온습포(hot pack)와 간섭파(ICT), 관절가동술, 그리고 슬링을 이용한 운동치료를 실시하였다. 결과는 관절가동술과 슬링운동치료의 적용이 유착성 관절낭염 환자의 통증을 줄이고 관절가동범위를 증진시키는데 효과가 있는 것으로 판단된다.
The recent medical treatment guidelines and the development of information technology make hospitals reduce the expense in surrounding environment and it requires improving the quality of medical treatment of the hospital. That is, with the new guidelines and technology, hospital business escapes simple fee calculation and insurance claim center. Moreover, MIS(Medical Information System), PACS(Picture Archiving and Communications System), OCS(Order Communicating System), EMR(Electronic Medical Record), DSS(Decision Support System) are also developing. Medical Information System is evolved toward integration of medical IT and situation si changing with increasing high speed in the ICT convergence. These changes and development of ubiquitous environment require fundamental change of medical information system. Mobile medical information system refers to construct wireless system of hospital which has constructed in existing environment. Through RFID development in existing system, anyone can log on easily to Internet whenever and wherever. RFID is one of the technologies for Automatic Identification and Data Capture(AIDC). It is the core technology to implement Automatic processing system. This paper provides a comprehensive basic review of RFID model in Korea and suggests the evolution direction for further advanced RFID application services. In addition, designed and implemented DB server's agent program and Client program of Mobile application that recognized RFID tag and patient data in the ubiquitous environments. This system implemented medical information system that performed patient data based EMR, HIS, PACS DB environments, and so reduced delay time of requisition, medical treatment, lab.
This study was carried out to set the direction of the new industry policy of Busan city by analyzing the changing trend of artificial intelligence technology that has recently developed rapidly and predicting the direction of future development. The company wanted to draw up support measures to utilize artificial intelligence technology, which has been rapidly emerging in the market, in the region's specialized industry. Artificial intelligence is a key keyword in the fourth industrial revolution and artificial intelligence-based data utilization technology can be used in various fields from manufacturing processes to services, and is entering an era of super-fusion in which barriers between technologies and industries will be broken down. In this study, the direction of promotion for fostering Busan as an artificial intelligence city was derived based on the comparison and analysis of artificial intelligence-related ecosystems among major local governments. In this study, we wanted to present a plan to create an artificial intelligence industrial ecosystem that can be called a key policy to foster Busan as an 'AI City'. Busan's plan to foster the AI industry ecosystem is aimed at establishing a policy direction to ultimately nurture the artificial intelligence industry as Busan's future food source.
The purpose of this study is to investigate effects of management support for health and safety on workers' safety perception. Since the 1990s, Korea's national competitiveness has been rising rapidly, but efforts to prevent and cope with industrial accidents are still insufficient. Particularly there is a big movement to strengthen corporate responsibility for serious accidents in the 2020s. In this study structural equation model(SEM) was constructed and quantitatively analyzed in order to know how management's support affects the organization, system, and communication related to safety and health in the company, and ultimately how it has an effect on workers' safety perception. 4,169 questionnaires conducted by the Institute for Occupational Safety and Health were used as observation variables, and 5 hypotheses were established and were verified in SEM. As management support increases, organization & institution for a safe workplace, communication related with safety and health within the company become more active. Finally management support has a positive effect on workers' safety perception. The results of this study imply that management needs to increase awareness of the importance of safety and health before all measures such as organizations, institutions, and communication related to safety and health.
In the context of the global pandemic caused by COVID-19, emergency alert text messages can violate the privacy of confirmed corona positive cases. This study used conjoint analysis to identify the essential information factors and the privacy invasion information factors of local government initiated safety notices. As a result of this study, we found eight essential information factors, including all routes of the confirmed case and ten privacy invasion factors of safety notices. In addition, we found that there is a similarity between the combinations of information perceived to be the most essential and perceived as the most significant privacy invasion; both combinations include the confirmed case's personal and route information. This study ultimately tried to suggest a way to lower the concern about privacy invasion of the confirmed cases without damaging the emergency alert text messages' essential information. We expect that this study will provide researchers and policymakers interested in disaster communication with valuable theoretical and practical implications.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.16
no.3
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pp.73-86
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2021
The primary purpose of this paper is to explore the advanced models that predict entrepreneurial innovativeness most accurately. For the first time in the field of entrepreneurship research, it presents a model that predicts entrepreneurial innovativeness based on machine learning corresponding to data scientific approaches. It uses 22,099 the Global Entrepreneurship Monitor (GEM) data from 62 countries to build predictive models. Based on the data set consisting of 27 explanatory variables, it builds predictive models that are traditional statistical methods such as multiple regression analysis and machine learning models such as regression tree, random forest, XG boost, and artificial neural networks. Then, it compares the performance of each model. It uses indicators such as root mean square error (RMSE), mean analysis error (MAE) and correlation to evaluate the performance of the model. The analysis of result is that all five machine learning models perform better than traditional methods, while the best predictive performance model was XG boost. In predicting it through XG boost, the variables with high contribution are entrepreneurial opportunities and cross-term variables of market expansion, which indicates that the type of entrepreneur who wants to acquire opportunities in new markets exhibits high innovativeness.
Lee, Nam Gyu;Kim, Yong Joo;Baek, Seung Min;Moon, Seok Pyo;Park, Seong Un;Choi, Young Soo;Choi, Chang Hyun
Journal of Drive and Control
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v.17
no.4
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pp.133-140
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2020
Traction performance of a tractor varies depending on soil conditions. Sinkage and slip of the driving wheel for tractor frequently occur in a reclaimed land. The objective of this study was to develop a tractor suitable for a reclaimed land. Traction performance was evaluated according to soil conditions of reclaimed land and paddy field. Field experiments were conducted at two test sites (Fields A: paddy field; and Field B: reclaimed land). The tractor load measurement system was composed of an axle rotation speed sensor, a torque meter, a six-component load cell, GPS, and a DAQ (Data Acquisition System). Soil properties including soil texture, water content, cone index, and electrical conductivity (EC) were measured. Referring to previous researches, the tractor traveling speed was set to B3 (7.05 km/h), which was frequently used in ridge plow tillage. Soil moisture contents were 33.2% and 48.6% in fields A and B, respectively. Cone index was 2.1 times higher in field A than in field B. When working in the reclaimed land, slip ratios were about 10.5% and 33.1% for fields A and B, respectively. The engine load was used almost 100% of all tractors under the two field conditions. Traction powers were 31.9 kW and 24.2 kW for fields A and B, respectively. Tractive efficiencies were 83.3% and 54.4% for fields A and B, respectively. As soil moisture increased by 16.4%, the tractive efficiency was lowered by about 28.9%. Traction performance of tractor was significantly different according to soil conditions of fields A and B. Therefore, it is necessary to improve the traction performance of tractor for smooth operations in all soil conditions including a reclaimed land by reflecting data of this study.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.2
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pp.336-344
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2021
The purpose of this study was to identify the self-awareness of smartphone dependence among undergraduate students and their response to the same. The data was drawn from a survey on smartphone overdependence conducted by the Ministry of Science and information and communications technology (ICT) and the National Information Society Agency in 2017. The responses of 1,735 undergraduate students were analyzed by frequency, percentage, mean, standard deviation, minimum-maximum value, 2-test, independent t-test, Pearson's correlation coefficient, and stepwise multiple regression analysis. The results indicated that 22.3% of participants were at risk of smartphone dependence, and 63.6% of them were unaware of their dependence on smartphones. The perception of smartphone dependence was significantly associated with a higher risk of smartphone dependence (=.35, p=.000) and the increasing use of applications such as games (=.19, p=.000), television/video (=.11, p=.000), and learning (=.11, p=.000). Of the participants with dependence awareness, only a few knew about the existence of centers to prevent smartphone and internet dependence. Moreover, they rarely utilized these centers. However, the participants felt the need for more counseling agencies (26.8%), programs for dealing with oneself (23.2%), information about smartphone dependence (14.9%), and help to overcome dependence (10.9%). These findings show the need to establish public services so that students can easily access correct information on smartphone dependence and address this problem.
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