A hospital is the most important infra-facility of the places which take care of people's body in social environment. There exist several environmental factors in the ways to heal the human body in hospital ward, but this study tried to look into the improvable pleasant sickroom environment with focus on light environment among the factors. In other words, this study aims at the research on proper daylight inflow into sickroom space as basic data for understanding the link between healing environment and natural lighting. In the simulation analysis through this research, this study completed the initial simulation using Autodesk Revit 2011 with focus on two types of individual multi-bed room units of the two general hospitals located in Gwangju City. This study made a simulation analysis of The two multi-bed rooms looking to the west using the weather data on Gwangju district, which is the strong point of ECOTECT2011. Conclusively, looking into the analysis of the simulation model in time of attaching the length of in & outside light shelf, the angle controlling of light shelf, the daylight factor and DA were found to show the tendency to decrease in the numerical value due to the decrease in sunlight inflow as the simulation model moved more toward the room from the window in comparison with the existing analysis of multi-bed rooms. Particularly, this study was able to read that the daylight factor and DA were more decreasing to improve at the light shelf than the existing bedrooms; conclusively, this study judges that the natural lighting simulation analysis could be helpful in improving the healing environment as basic data.
Lee, Sungyoon;Kim, Jae-Kil;Lee, Jewon;Yun, Seonhui;Ahn, Jae Min
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37A
no.9
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pp.728-737
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2012
An analytical method for identifying terrestrial broadcasting coverages is proposed for a terrestrial broadcasting transmission system adopting a hierarchical modulation technique. Bit Error Rates(BERs) are derived for hierarchically modulated non-uniform QAM constellations based on the Q-function analysis in AWGN environments. The derived BERs depend on the hierarchical modulation factor ${\alpha}$(HMF) and could be mapped to the broadcasting coverages according to the link budget analysis based on the log-distance path loss model. Finally the broadcasting coverage ratios for high priority(HP) streams and low priority(LP) streams are calculated and presented for the determination of the HMF.
Choi, Jong Hee;Jang, Minhee;Nah, Seung-Yeol;Oh, Seikwan;Cho, Ik-Hyun
Journal of Ginseng Research
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v.42
no.3
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pp.379-388
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2018
Background: Ginsenosides are the main ingredients of Korean Red Ginseng. They have extensively been studied for their beneficial value in neurodegenerative diseases such as Parkinson's disease (PD). However, the multitarget effects of Korean Red Ginseng extract (KRGE) with various components are unclear. Methods: We investigated the multitarget activities of KRGE on neurological dysfunction and neurotoxicity in a 1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine (MPTP)-induced mouse model of PD. KRGE (37.5 mg/ kg/day, 75 mg/kg/day, or 150 mg/kg/day, per os (p.o.)) was given daily before or after MPTP intoxication. Results: Pretreatment with 150 mg/kg/day KRGE produced the greatest positive effect on motor dysfunction as assessed using rotarod, pole, and nesting tests, and on the survival rate. KRGE displayed a wide therapeutic time window. These effects were related to reductions in the loss of tyrosine hydroxylase-immunoreactive dopaminergic neurons, apoptosis, microglial activation, and activation of inflammatory factors in the substantia nigra pars compacta and/or striatum after MPTP intoxication. In addition, pretreatment with KRGE activated the nuclear factor erythroid 2-related factor 2 pathways and inhibited phosphorylation of the mitogen-activated protein kinases and nuclear factor-kappa B signaling pathways, as well as blocked the alteration of blood-brain barrier integrity. Conclusion: These results suggest that KRGE may effectively reduce MPTP-induced neurotoxicity with a wide therapeutic time window through multitarget effects including antiapoptosis, antiinflammation, antioxidant, and maintenance of blood-brain barrier integrity. KRGE has potential as a multitarget drug or functional food for safe preventive and therapeutic strategies for PD.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.36
no.3
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pp.177-185
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2010
Introduction: Epidermal growth factor receptor (EGFR) is expressed in human epithelial tumors including salivary cancers, and known to be correlated with tumor progression and poor clinical courses in some epithelial tumors. In this study, we determined the therapeutic effect of the anti-EGFR monoclonal antibody Erbitux (C225, cetuximab) in combination with the DNA topoisomerase I inhibitor irinotecan (CPT-11) on human salivary adenoid cystic carcinoma (SACC) cells growing in nude mice. Materials and Methods: At first, immunocytochemical analysis for the expression of EGFR and phosphorylated EGFR (pEGFR) on a human salivary ACC cell line (ACC3). To determine the in vivo effects of Erbitux and CPT-11, nude mice with orthotopic parotid tumors were randomized to receive intraperitoneal Erbitux (1 mg) two times per week, intraperitoneal Irinotecan (50 mg/kg) once per week, Erbitux plus CPT-11, or placebo. (control) Tumor volume and weight were measured. And mechanisms of in vivo activity of Erbitux and/or CPT-11 were determined by immunohistochemical/ immunofluorescent analyses. Results: Immunocytochemical staining of ACC3 demonstrated that EGFR was expressed and phosphorylated. CPT-11 inhibited ACC tumor growth in nude mice. Tumors of mice treated with CPT-11 and CPT-11 plus Erbitux exhibited increased tumor cell apoptosis and decreased microvessel density, which correlated with a decrease in the tumor volume in nude mice. But, CPT-11 seems not to be synergistic with Erbitux in our ACC3 model system. Conclusion: These results suggest that anti-EGFR monoclonal antibody and the DNA topoisomerase I inhibitor will be effective in the treatment of recurred or metastatic lesions of salivary ACC.
Kim, Young-Taek;Lee, Jong-In;Cho, Yong-Sik;Ha, Tae-Min
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.22
no.3
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pp.149-155
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2010
The existing formula for estimating the wave overtopping are mainly about the perpendicularly incident wave to the structure and wave overtopping formula for the obliquely incident wave are rare. Moreover, these formula present only the overtopping reduction factor(${\gamma}_{\beta}$) with respect to the incident wave angle rather than the spatial distribution of overtopping along the structures because the length of model is relatively too short for the wave to propagate along the structure. In this study, the wave overtopping reduction factor considering the spatial variation of wave overtopping along the vertical wall is investigated using the hydraulic model tests and the results are compared with the those of EurOtop(2007). The wave overtopping reduction factor is modified for ${\beta}$ > $45^{\circ}$ condition.
The objective of this study is to examine the fracture characteristics of concrete at early ages such as critical stress intensity factor, critical crack-tip opening displacement, fracture energy, and bilinear softening curve based on the concepts of the effective-elastic crack model and the cohesive crack model. A wedge splitting test for Mode I was performed on cubic wedge specimens with a notch at the edge. By taking various strengths and ages, load-crack mouth opening displacement curves were obtained, and the results were analyzed by linear elastic fracture mechanics and the finite element method. The results from the test and analysis showed that critical stress intensity factor and fracture energy increased, and critical crack-tip opening displacement decreased with concrete ages from 1 day to 28 days. By numerical analysis four parameters of bilinear softening curve from 1 day to 28 days were obtained. The obtained fracture parameters and bilinear softening curves at early ages may be used as a fracture criterion and an input data for finite element analysis of concrete at early ages.
In a wafer fabrication factory, the completion time of an order is affected by many factors related to the specifics of the order and the status of the system, so is difficult to predict precisely. The level of influence of each factor on the order completion time may also depend on the production system characteristics, such as the rules for releasing and dispatching. This paper presents a method to identify those factors that significantly impact upon the order completion time under various combinations of scheduling rules. Computer simulations and statistical analyses were used to develop effective due date assignment models for improving the due date related performances. The first step of this research was to select the releasing and dispatching rules from those that were cited so frequently in related wafer fabrication factory researches. Simulation and statistical analyses were combined to identify the critical factors for predicting order completion time under various combinations of scheduling rules. In each combination of scheduling rules, two efficient due date assignment models were established by using the regression method for accurately predicting the order due date. Two due date assignment models, called the significant factor prediction model (SFM) and the key factor prediction model (KFM), are proposed to empirically compare the due date assignment rules widely used in practice. The simulation results indicate that SFM and KFM are superior to the other due date assignment rules. The releasing rule, dispatching rule and due date assignment rule have significant impacts on the due date related performances, with larger improvements coming from due date assignment and dispatching rules than from releasing rules.
Background: Thymic stromal lymphopoietin (TSLP) acts as a master switch for inflammatory responses. Ginsenoside Rg3 (Rg3) which is an active ingredient of Panax ginseng Meyer (Araliaceae) is known to possess various therapeutic effects. However, a modulatory effect of Rg3 on TSLP expression in the inflammatory responses remains poorly understood. Methods: We investigated antiinflammatory effects of Rg3 on an in vitro model using HMC-1 cells stimulated by PMA plus calcium ionophore (PMACI), as well as an in vivo model using PMA-induced mouse ear edema. TSLP and vascular endothelial growth factor (VEGF) levels were detected using enzyme-linked immunosorbent assay or real-time PCR analysis. Murine double minute 2 (MDM2) and hypoxia-inducible factor 1α (HIF1α) expression levels were detected using Western blot analysis. Results: Rg3 treatment restrained the production and mRNA expression levels of TSLP and VEGF in activated HMC-1 cells. Rg3 down-regulated the MDM2 expression level increased by PMACI stimulation. The HIF1α expression level was also reduced by Rg3 in activated HMC-1 cells. In addition, Rg3-administered mice showed the decreased redness and ear thickness in PMA-irritated ear edema. Rg3 inhibited the TSLP and VEGF levels in the serum and ear tissue homogenate. Moreover, the MDM2 and HIF1α expression levels in the ear tissue homogenate were suppressed by Rg3. Conclusion: Taken together, the current study identifies new mechanistic evidence about MDM2/HIF1α pathway in the antiinflammatory effect of Rg3, providing a new effective therapeutic strategy for the treatment of skin inflammatory diseases.
The different polymorphisms of the transcription factor 7-like 2 (TCF7L2) gene promote variances in diabetes susceptibility in humans. We investigated whether these genotypes also promote differences in diabetic susceptibility in commercial pigs. Growing pigs (Landrace, both sex, 50-60 kg) with the C/C (n=4) and T/T (n=5) TCF7L2 genotypes were identified and intravenously injected with streptozotocin (STZ, 40 mg/kg) twice in weekly intervals, then a high-energy diet was offered. Oral glucose tolerance tests, blood analyses and the homeostasis model assessment-insulin resistance (HOMA-IR) index calculations were performed. The animals were sacrificed at the end of 12 weeks of treatment to reveal the pancreas histomorphometry. The results showed that all of the treated pigs grew normally despite exhibiting hyperglycemia at two weeks after the induction. The glycemic level of the fasting or postprandial pigs gradually returned to normal. The fasting insulin concentration was significantly decreased for the T/T carriers but not for the C/C carriers, and the resulting HOMA-IR index was significantly increased for the C/C genotype, indicating that the models of insulin dependence and resistance were respectively developed by T/T and C/C carriers. The histopathological results illustrated a significant reduction in the pancreas mass and insulin active sites, which suggested increased damage. The results obtained here could not be compared with previous studies because the TCF7L2 background has not been reported. Growing pigs may be an excellent model for diabetic in children if the animals are genetically pre-selected.
Ha, Seung-Ryong;Park, Hyun Sung;Kim, Eung-Hee;Kim, Hong-Ki;Yang, Jin-Yong;Heo, Junyoung;Yeo, In-Sung Luke
The Journal of Advanced Prosthodontics
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v.10
no.6
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pp.395-400
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2018
PURPOSE. This study tried to find the most significant factors predicting implant prognosis using machine learning methods. MATERIALS AND METHODS. The data used in this study was based on a systematic search of chart files at Seoul National University Bundang Hospital for one year. In this period, oral and maxillofacial surgeons inserted 667 implants in 198 patients after consultation with a prosthodontist. The traditional statistical methods were inappropriate in this study, which analyzed the data of a small sample size to find a factor affecting the prognosis. The machine learning methods were used in this study, since these methods have analyzing power for a small sample size and are able to find a new factor that has been unknown to have an effect on the result. A decision tree model and a support vector machine were used for the analysis. RESULTS. The results identified mesio-distal position of the inserted implant as the most significant factor determining its prognosis. Both of the machine learning methods, the decision tree model and support vector machine, yielded the similar results. CONCLUSION. Dental clinicians should be careful in locating implants in the patient's mouths, especially mesio-distally, to minimize the negative complications against implant survival.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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