• 대한두개안면성형외과학회지
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• 제23권5호
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• pp.205-210
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• 2022

Background: Nasal bone fractures are the most common type of facial bone fracture, but are under-studied in adults above 65 years of age. Therefore, we investigated the epidemiology and patterns of nasal bone fractures among older adults in comparison to different age groups. Methods: This retrospective study included 2,321 nasal bone fracture patients who underwent surgery at our hospital from January 2010 to December 2017. The patients were classified by age as preschoolers, school-age children, young and middle-aged adults, and the elderly. We performed pairwise comparisons between elderly patients and each other age group in terms of sex, cause of injury, and fracture type. Results: The 2,321 nasal bone fracture patients included 76 elderly patients (50 men [65.8%] and 26 women [34.2%]). In these patients, the two most common injury causes were falling or slipping down (n= 39; 51.3%) and road traffic accidents (n= 19; 25.0%). According to the Stranc and Robertson classification, the most common force vector was lateral, and plane 2 fractures with lateral forces predominated. Conclusion: The elderly showed similar patterns of nasal bone fractures to those observed in young and middle-aged adults, but significant differences from preschoolers (in the injury vector and plane of fracture) and from school-age children (in the sex ratio and plane of fracture). However, elderly patients presented significantly different epidemiological characteristics compared to the other three groups. Therefore, it is necessary to improve the quality of life of the elderly and prepare for the upcoming super-aged society by taking steps to reduce the incidence and severity of fractures. Possible options for doing so include strengthening individual-level safety factors and expanding the social safety net for the elderly.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제23권1호
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• pp.98-105
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• 1990

교통사고와 기상요소와의 관련성을 보기 위하여 대구지방에서 1988년도 1월 1일부터 12월 31일까지 1년간 교통사고를 일으킨 총 운전자중 약 1/10인 2,562명을 대상으로 하여 대구측후소에서 측정한 기상요소를 중심으로 그 관련성을 관찰하였다. 사고양상은 사고당시 인적피해와 물적피해로 구분하고 인적피해와 물적피해가 중복된 경우는 인적피해로 간주하였다. 인적피해는 다시 사망, 중상, 경상 등으로 구분하였으며 두가지 이상에 해당될 때는 피해가 큰 쪽으로 결정하였다. 계절별로 보면 겨울철이 1일평균 사고건수도 적고 인적피해 사고의 비율도 가장 낮았으며 계절에 따른 사고양상은 통계학적으로도 유익한 차이가 있었다. 기온에 다른 시간당 사고건수는 $25.1-30.0^{\circ}C$에서 가장 많았고 인적피해 사고의 비율은 41-50%일 때 가장 높았으나 습도에 따른 사고양상은 통계학적으로 유의하지 않았다. 풍속에 따른 시간당 사고건수는 풍속이 강할수록 많아지는 경향을 보였고 인적피해 사고의 비율은 6.1-7.0m/sec일 때 가장 높은 비율을 보였으나 풍속에 따른 사고양상은 통계학적으로 유의하지 않았다. 강수에 따른 시간당 사고건수는 5.1-10.0mm일 때 5.4건으로 가장 많았고 인적피해 사고이 비율은 강수량이 많을수록 높아지는 경향을 보였으며 강수량과 사고양상 간에는 통계학적으로도 유의한 관련성이 있었다. 시정에 따른 시간당 사고건수는 시정 6 Km미만일 때 가장 많았고 인적피해사고의 비율은 6 Km미만일 때 가장 낮았으며 시정과 사고양상 사이에는 통계학적으로 유의한 관련성이 있었다. 적설이 있을 때 시간당 사고건수는 적설이 없을 때보다 많았고 인적피해사고의 비율은 비교적 적었으나 적설유무와 사고양상과는 통계학적으로 유의하지 않았다. 이상의 결과로 보아 자동차 사고는 기온, 습도, 풍속 등 몇가지 기상조건에 따라 서로 그 발생양상에 크고 작은 차이를 보이고 있는데 계절, 강수량 빛 시정에 따른 사고발생 분포의 차이는 통계적으로도 유의했다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.571-581
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• 2016

본 연구는 철도역과 주변부의 효율적인 환승 및 연계를 위해, 철도역 역광장 배치유형에 따른 계획특성 도출을 목적으로 하고 있다. 관련 문헌 및 현황자료를 바탕으로 철도역 및 역광장의 개념 및 계획특성을 살펴보고, 철도역 역광장의 배치 유형을 도출하였다. 철도역 역광장 배치유형에 따른 역광장 계획특성을 도출한 결과는 다음과 같다. 첫째, 분석 대상 철도역은 도심형 입지(59.3%)와 지상역(43.7%) 및 선상역(40.6%)의 역 형식이 높은 구성을 보이고 있다. 둘째, 철도역 역광장은 교통공간과 환경공간으로 구성되며, 회차형(PC), 전면 정차형(PS-1), 측면 정차형(PS-2), 순환형(PI)으로 유형화 할 수 있다. 셋째, 입지에 따른 철도역의 역광장 배치유형별 평균 규모는 도심형($16,882.3m^2$), 도시외곽형($37,698.9m^2$)으로 도시외곽형이 약 2.2배 큰 것으로 분석되었다. 또한 입지에 따른 철도역의 역광장 형상은 도심형(1.00:0.73), 도시외곽형(1.00:0.37)으로 분석되었다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제4권1호
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• pp.41-49
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• 2001

This study developed signal optimization algorithm by analyzing vehicle arrival patterns. The major principle of signal optimization is dissipate all queueing vehicle in 1cycle and assign delay time uniformly for all approaches. For this, this study used optimal green time and surplus green time. Optimal green time calculated by estimated traffic volume from vehicle arrival model. Surplus green time defined as the gap of optimal green time and queue dissipated time. And alternative cycle has minimum surplus green time was selected as the optimal cycle. Finally, total delay and average delay per vehicle can be calculated by using queueing theory.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.61-66
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• 2005

Spatiotemporal data mining represents the confluence of several fields including spatiotemporal databases, machine loaming, statistics, geographic visualization, and information theory. Exploration of spatial data mining and temporal data mining has received much attention independently in knowledge discovery in databases and data mining research community. In this paper, we introduce an algorithm Max_MOP for discovering moving sequences in mobile environment. Max_MOP mines only maximal frequent moving patterns. We exploit the characteristic of the problem domain, which is the spatiotemporal proximity between activities, to partition the spatiotemporal space. The task of finding moving sequences is to consider all temporally ordered combination of associations, which requires an intensive computation. However, exploiting the spatiotemporal proximity characteristic makes this task more cornputationally feasible. Our proposed technique is applicable to location-based services such as traffic service, tourist service, and location-aware advertising service.

• ETRI Journal
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• 제36권3호
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• pp.367-373
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• 2014

With high bandwidth, low interference, and low power consumption, optical network-on-chip (ONoC) has emerged as a highly efficient interconnection for the future generation of multicore system on chips. In this paper, we propose a new path-setup method for ONoC to mitigate contentions, such as packets, by recycling the setup packet halfway to the destination. A new, strictly non-blocking $6{\times}6$ optical router is designed to support the new method. The simulation results show the new path-setup method increases the throughput by 52.03%, 41.94%, and 36.47% under uniform, hotspot-I, and hotspot-II traffic patterns, respectively. The end-to-end delay performance is also improved.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2001년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.865-870
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• 2001

An effective live load model for analyzing probable maximum live load effects in longitudinal direction such as moment and shear was developed. The main procedure of this live load model is composed of two parts. Firstly, determination of the appropriate influence lines, and secondly, application of the characteristics of vehicles and traffic patterns. Through this procedure, probabilistic distributions of maximum probable load effects are deduced in the form of probability density function (PDF) or cumulative density function (CDF). The proposed live load model is not limited by bridge types(number of spans or girders) and can consider local or global deterioration of bridges in the analysis. Besides, load effects can be determined at any section without restrictions.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권1호
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• pp.122-128
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• 2010

Efficient energy management is a very important issue in wireless sensor network since wireless sensor nodes are usually battery-powered. Recently, S-MAC protocol based on low duty-cycle has been proposed to reduce energy consumption. Even though research effort has been made to evaluate performance of S-MAC by conducting various simulations, however, some important simulation parameters are not well evaluated yet. In this paper, we identify the performance of S-MAC under different amount of streams and different patterns such as data rate and traffic. Through analyzing the simulation results, we discover weakness of S-MAC as well as analyze impact of amount of streams and packet pattern.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권2호
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• pp.285-304
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• 2017

Big data information and pattern analysis have applications in many industrial sectors. To reduce energy consumption effectively, the eco-driving method that reduces the fuel consumption of vehicles has recently come under scrutiny. Using big data on commercial vehicles obtained from digital tachographs (DTGs), it is possible not only to aid traffic safety but also improve eco-driving. In this study, we estimate fuel consumption efficiency by processing and analyzing DTG big data for commercial vehicles using parallel processing with the MapReduce mechanism. Compared to the conventional measurement of fuel consumption using the On-Board Diagnostics II (OBD-II) device, in this paper, we use actual DTG data and OBD-II fuel consumption data to identify meaningful relationships to calculate fuel efficiency rates. Based on the driving pattern extracted from DTG data, estimating fuel consumption is possible by analyzing driving patterns obtained only from DTG big data.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1115-1118
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• 2001

네트워크에 대한 활용 범위가 방대해 지면서, 신뢰성 및 효율성을 가지는 네트워크 관리가 필요하게 되었다. 특히 네트워크 관리에 데이터 마이닝을 이용해 네트워크의 운용 상태에 대한 유용한 정보를 추출하기 위한 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 네트워크의 최적화를 위한 하나의 방법으로, 특정 노드의 트래픽 집중 현상을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 노드별 트래픽 정보를 표현하고, 수집된 정보들간의 연관성을 가지는 규칙들을 찾으며, 이들 규칙들 중 중복되거나 유용하지 않은 규칙들을 제거하고, 마지막으로 네트워크의 구성 정보를 반영하여 트래픽의 분산에 도움이 되지 않는 정보를 담고 있는 규칙들을 제거한다. 이러한 과정으로 얻어진 규칙들은 새로운 라우팅 정책에 반영하여 병목 현상을 제거하는데 효과적으로 활용할 수 있다.