Background: Nontuberculous mycobacteria (NTM) are considered opportunistic pathogens, and several species of NTM are associated with human diseases that typically involve the pulmonary, skin/soft tissue, or lymphatic systems; such infection may also cause disseminated diseases. Recent studies have reported increasing rates of NTM-induced disease worldwide. Methods: Respiratory samples are being analyzed for acid-fast bacilli (AFB) culture and NTM identification at Dankook University Hospital in Cheonan, Korea, from September 2005 to September 2011. Identification is performed by using polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism analysis targeting a novel region of the rpoB gene. Results: A total of 25,133 specimens were received for AFB culture, of which 1,014 (4.0%) were NTM-positive. A total of 267 samples from 186 patients were tested for NTM identifications, and 232 samples from 157 patients were positive for NTM species. Among the patients who tested positive for NTM, 65.6% were men and the average age was 63.3 years. Mycobacterium avium complex, the most commonly detected NTM pathogen, was found in 65.9% of the 232 samples. The annual average percentage of NTM isolates from AFB culture-positive specimens was 31.3%: the highest rate was seen in 2011 (44.3%), followed by 2009 (37.4%) and 2010 (37.2%). An upward trend in NTM incidence was found during the study period. Conclusion: The prevalence of pulmonary NTM isolates continues to increase in Cheonan, suggesting that pulmonary NTM disease is becoming increasingly common.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.24
no.4
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pp.696-701
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2010
Hepatitis A is acute hepatitis caused by the hepatitis A virus (HAV), HAV is a non-enveloped 27nm, heat-, acid, and ether-resistant RNA virus in the Picornavirus family. HAV is transmitted primarily through fecal-oral route and the incidence rate of hepatitis A is closely related to environmental hygiene and socioeconomic condition. Recent improvements in sanitation, public health policies, and socioeconomic development in South Korea have had great impact on the incidence of hepatitis A, which natural production of antibodies against HAV and the prevalence of HAV antibody has decreased. However, during the past ten years, symptomatic HAV infection substantially increased among juveniles and young adults in their twenties and thirties, and hepatitis A has become one of the most common acute hepatitis. Though there has been no report on treatment of hepatitis A with jaundice by oriental medicine in South Korea, many studies and case reports on treatment of icteric hepatitis of which main symptom is jaundice have been published in other countries. To treat patients diagnosed with hepatitis or suspected cases in oriental medicine hospitals, we need to have concerned about hepatitis A. This report is disease pattern identification in oriental medicine and treatments of 3 patients who were diagnosed with acute hepatitis A and treated in oriental medicine hospital.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.5
no.1
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pp.25-31
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2004
This paper is research about the improvement of recognition rate of the biometrics user identification system using the data previously stored in the non contact Ic smart card. The proposed system identifies the user by analyzing the iris pattern his or her us. First, after extracting the area of the iris from the image of the iris of an eye which is taken by CCD camera, and then we save PCA Coefficient using GHA(Generalized Hebbian Algorithm) into the Smart Card. When we confirmed the users, we compared the imformation of the biometrics of users with that of smart card. In case two kinds of information was the same, we classified the data by using SVM(Support Vector Machine). The Experimental result showed that this system outperformed the previous developed system.
In a Gas Insulated Substation (GIS), Very Fast Transients (VFTs) are generated mainly due to switching operations. These transients may cause internal faults, i.e., layer-to-layer faults in a capacitively graded bushing as it is one of the most important terminal equipment for GIS. The healthiness of the bushing is generally verified by measuring its leakage current. However, the change in current magnitude/pattern is only marginal for different types of fault conditions. Leakage current monitoring (LCM) systems generate large amounts of data and computer aided interpretation of defects may be of great assistance when analyzing this data. In view of the above, ANN techniques have been used in this study for identification of these minor faults. A single layer perceptron network, a two layer feed-forward back propagation network and cascade correlation (CC) network models are used to identify interlayer faults in the bushing. The effectiveness of the CC network over perceptron and back propagation networks in identification of a fault has been analysed as part of the paper.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.4
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pp.838-845
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2004
After collecting the scanned images of practical identification licenses, it is attained to more accurate recognition of numbers in the identification licenses. As considering the process speed of the preprocess course for recognition, first, it is divided into eight equal parts of the identification license and then, removed the hologram of correspondent noises. It is run parallel template comparison method and teaming method for the number recognition and in order to extract a simple characteristics of the number the clustering method is used. Also, in case of misrecognized number because of external environment by run parallel with the thinning method, similar each numbers is sectioned by unique characteristics. From the results of number recognition, it is confirmed that the recognition rate of numbers is superior to other Studies.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.21
no.2
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pp.133-140
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2018
In electronic warfare(EW), low probability of intercept(LPI) radar signal is a survival technique. Accordingly, identification techniques of the LPI radar waveform have became significant recently. In this paper, classification and extracting parameters techniques for 7 intrapulse modulated radar signals are introduced. We propose a technique of classifying intrapulse modulated radar signals using Convolutional Neural Network(CNN). The time-frequency image(TFI) obtained from Choi-William Distribution(CWD) is used as the input of CNN without extracting the extra feature of each intrapulse modulated radar signals. In addition a method to extract the intrapulse radar modulation parameters using binary image processing is introduced. We demonstrate the performance of the proposed intrapulse radar waveform identification system. Simulation results show that the classification system achieves a overall correct classification success rate of 90 % or better at SNR = -6 dB and the parameter extraction system has an overall error of less than 10 % at SNR of less than -4 dB.
Background: The surface mining industry has one of the highest fatality rates among private industries in the United States. Despite recent decreases in the fatality rates of comparable industries, the fatality rate in the surface mining industry has increased. Meanwhile, a lack of safety research in surface mining has hindered efforts to improve safety strategies in the surface mining workplace. Method: This study examined quarry workers' hazard identification skills by conducting a case study of a surface mining facility in the Mid-Atlantic region of the United States. Semistructured interviews were conducted with eight quarry workers who were employed at the mine facility. In addition to the interviews, data were collected through field notes, notes from an expert meeting with safety managers, and site photographs to explore quarry workers' safety behaviors in the workplace. Results: The results showed that quarry workers identified hazards and improved their safety performance by translating safety knowledge learned from training into practice, acquiring hands-on work experience, learning from coworkers, and sharing responsibilities among team members. Conclusion: This study contributes to understanding quarry workers' safe performance beyond what they have learned in safety training to include their interaction with other workers and hand-on experience in the workplace. This study informs practitioners in the surface mining industry to build a safe work environment as they design effective safety programs for employees.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.9
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pp.3458-3481
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2021
Existing methods for blind identification of linear block codes without a candidate set are mainly built on the Gauss elimination process. However, the fault tolerance will fall short when the intercepted bit error rate (BER) is too high. To address this issue, we apply the reverse algebra approach and propose a novel "two-step-screening" algorithm by solving the linear error equations on the binary Galois field, or GF(2). In the first step, a recursive matrix partition is implemented to solve the system linear error equations where the coefficient matrix is constructed by the full codewords which come from the intercepted noisy bitstream. This process is repeated to derive all those possible parity-checks. In the second step, a check matrix constructed by the intercepted codewords is applied to find the correct parity-checks out of all possible parity-checks solutions. This novel "two-step-screening" algorithm can be used in different codes like Hamming codes, BCH codes, LDPC codes, and quasi-cyclic LDPC codes. The simulation results have shown that it can highly improve the fault tolerance ability compared to the existing Gauss elimination process-based algorithms.
Objective : The aim of this study was to survey the present utilization of pattern identification(PI) in the clinical field among Korean Medicine Doctors. Method : This survey was conducted from Oct. 1 to Oct. 31, 2014 by face-to-face interview using structured questionnaire. The subjects were 400 korean medicine doctors who worked in hospitals or clinics. The questionnaire consisted of two sections - a demographics section(i.e., sex, age, clinical experience, place of work, residence and so on) and the main research section(i.e., the PI utilization rate, the utilization of PI systems, the utilization of PI in the clinical domain and in the treatment domain, the correlation between utilization PI and so on). Results : This study revealed that subjects used the PI to 66.7% of their patients on average. The utilization rate of PI in patients was significantly higher for female physicians than for male physicians, for physicians worked in clinics than for physicians who worked in hospitals and for physicians with more than 10 years clinical experience than for physicians with less than 10 years clinical experience. In the utilization of PI systems, Visceral PI was most as 92.0%. There were significant difference on the PI utilization rate according to utilization of Meridian and Collateral PI, Triple Energizer PI, Defense, Qi, Nutrient and Blood PI, Six-Meridian PI and Six Excesses PI. As a result of analysing the PI utilization rate by clinical domain and in the treatment domain, the Treatment and the Drug Treatment showed the highest values. Among utilized PI systems, the correlation coefficients between Defense, Qi, Nutrient and Blood PI and Triple Energizer PI showed the highest value, but the correlation coefficients between Sasang Constitutional Medicine with the each PI showed substantially lower value. Conclusion : The results of this study demonstrate that usage of PI was higher than usage of U code(in KCD) usage in clinical field. we suggested that additional studies on using PI and developing more appropriate standardized tool should be conducted to widen scope of PI's utilization.
As the real-time multimedia applications through Internet increase, the bandwidth available to TCP connections is oppressed by the UDP traffic, result in the performance of overall system is extremely deteriorated. Therefore, developing a new transmission protocol is necessary. The TCP-friendly algorithm is an example meeting this necessity. The TCP-friendly (TFRC) is an UDP-based protocol that controls the transmission rate based on the available round transmission time (RTT) and the packet loss rate (PLR). In the data transmission processing, transmission rate is determined based on the conditions of the previous transmission period. If the one-step ahead predicted values of the control factors are available, the performance will be improved significantly. This paper proposes a prediction model of transmission rate control factors that will be used for the transmission rate control, which improves the performance of the networks. The model developed through this research is predicting one-step ahead variables of RTT and PLR. A multiplayer perceptron neural network is used as the prediction model and Levenberg-Marquardt algorithm is used for the training. The values of RTT and PLR were collected using TFRC protocol in the real system. The obtained prediction model is validated using new data set and the results show that the obtained model predicts the factors accurately.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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