Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.42
no.3
s.303
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pp.47-52
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2005
Obstructive Sleep Apnea (OSA) is a representative symptom of sleep disorder caused by the obstruction of upper airway. Because OSA causes not only excessive daytime sleepiness and fatigue, hypertension and arrhythmia but also cardiac arrest and sudden death during sleep in the severe case, it is very important to detect the occurrence and the frequency of OSA. OSA is usually diagnosed through the laboratory-based Polysomnography (PSG) which is uncomfortable and expensive. Therefore researches to improve the disadvantages of PSG are needed and studies for the detection of OSA using only one or two parameters are being made as alternatives to PSG. In this paper, we developed an algorithm for the detection of OSA based on Heart Rate Variability (HRV). The proposed method is applied to the ECG data sets provided from PhysioNet which consist of learning set and training set. We extracted features for the detection of OSA such as average and standard deviation of 1 minute R-R interval, power spectrum of R-R interval and S-peak amplitude from data sets. These features are applied to the input of neural network. As a result, we obtained sensitivity of $89.66\%$ and specificity of $95.25\%$. It shows that the features suggested in this study are useful to detect OSA.
Purpose: We aimed to establish an inflammatory prognostic index (IPI) in early and advanced non-small cell lung cancer (NSCLC) patients based on hematologic and biochemical parameters and to analyze its predictive value for NSCLC survival. Materials and Methods: A retrospective review of 685 patients with early and advanced NSCLC diagnosed between 2009 and 2014 was conducted with collection of clinical, and laboratory data. The IPI was calculated as C-reactive protein ${\times}$ NLR (neutrophil/ lymphocyte ratio)/serum albumin. Univariate and multivariate analyses were performed to assess the prognostic value of relevant factors. Results: The optimal cut-off value of IPI for overall survival (OS) stratification was determined to be 15. Totals of 334 (48.8%) and 351 (51.2%) patients were assigned to high and low IPI groups, respectively. Compared with low IPI, high IPI was associated with older age, greater tumor size, high lymph node involvement, distant metastases, advanced stage and poor performance status. Median OS was worse in the high IPI group (low vs high, 8.0 vs 34.0 months; HR, 3.5; p<0.001). Progression free survival values of the patients who had high vs low IPI were determined 6 months (95% CI:5.3-6.6) and 14 months (95% CI:12.1-15.8), respectively (HR; 2.4, P<0.001). On multivariate analysis, stage, performance status, lactate dehydrogenase and IPI were independent prognostic factors for OS. Subgroup analysis showed IPI was generally a significant prognostic factor in all clinical variables. Conclusion: The described IPI may be an inexpensive, easily accessible and independent prognostic index for NSCLC patients, useful for clinical practice.
KIM Gil-Young;KIM Dae-Choul;PARK Soo-Chul;YOO Dong-Geun;CHOI Jin-Hyuk;KIM Jeong-Chang
Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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v.29
no.5
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pp.663-676
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1996
Physical properties and textural parameters of thirty-five piston tore samples recovered from the southeastern coast of Korea (Korea Strait), were investigated using the autopycnometer. The physical properties (porosity, water content, wet bulk density, dry bulk density, gram density, and void ratio) were measured at rather uniform intervals along each core. Sediment texture (grain size, sand, silt, and clay contents) was also measured at the same subbottom depth. The measured and calculated results are; mean grain size $0.57\~8.09\phi(average:3.67\phi)$, porosity $26\~81\%\;(average:\;55\%)$, water content $16.7\~61.4\%(average:\;31.6\%)$, wet bulk density $1.37\~2.18g/cm^3\;(average:\;1.85g/cm^3)$, dry bulk density $2.55\~3.11g/cm^3\;(average:\;2.35g/cm^3)$, grain density $2.40\~3.10g/cm^3\;(average:\;2.85g/cm^3)$, and void ratio $0.56\~2.54$ (average: 0.94). The sediment texture generally coincides well with the bathymetry indicating the influence of Pleistocene-Holocene sea level changes. Also the contours of physical properties are closely related to the sediment texture. Fluctuation of physical properties are similar to the textural variation. It seems that sediment texture is a significant factor in determining physical property in this study area.
In this paper, we propose a hybrid method which is mixed with frame selection and weighting model rank method, based on GMM(gaussian mixture model), for real-time text-independent speaker recognition system. In the system, maximum likelihood estimation was used for GMM parameter optimization, and maximum likelihood was used for recognition basically Proposed hybrid method has two steps. First, likelihood score was calculated with speaker models and test data at frame level, and the difference is calculated between the biggest likelihood value and second. And then, the frame is selected if the difference is bigger than threshold. The second, instead of calculated likelihood, weighting value is used for calculating total score at each selected frame. Cepstrum coefficient and regressive coefficient were used as feature parameters, and the database for test and training consists of several data which are collected at different time, and data for experience are selected randomly In experiments, we applied each method to baseline system, and tested. In speaker recognition experiments, proposed hybrid method has an average of 4% higher recognition accuracy than frame selection method and 1% higher than W method, implying the effectiveness of it.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.9
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pp.321-330
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2020
In this study, we analyzed the factors influencing internal marketing at hospitals on job satisfaction and customer orientation among nurses in order to provide basic data necessary for management of nursing personnel. From December 26, 2018 to January 4, 2019, the study surveyed 255 nurses at a general hospital in Gyeonggi Province. For data analysis, frequency analysis, factor analysis, correlation, and linear regression analysis were performed using the SPSS 21.0 program. First, the results of this study show that the effect of marketing inside the hospital on job satisfaction was statistically significant. Second, marketing inside hospitals was found to have a statistically significant effect on customer orientation. Thirdly, it was found that the effect of job satisfaction on customer orientation was statistically significant. Fourth, the effect of job satisfaction parameters on the relationship between marketing and customer orientation within the hospital 1st and 2nd stages appeared to have a statistically significant positive (+) impact, and three steps were found to be independent variables. The regression coefficients for organizational vision and future image, organizational attributes and systems, communication, and education/training system by sub-factors of internal marketing at hospitals significantly appeared.
Kim, Seong-Tae;Yoon, Tae-Hyun;Kim, Sang-Yoon;Choi, Seung-Ho;Nam, Soon-Yuhl
Journal of the Korean Society of Laryngology, Phoniatrics and Logopedics
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v.20
no.1
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pp.57-62
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2009
Background and Objectives : There are few studies reported that specifically examine the laryngeal function in patients with profound hearing loss or deafness, This study was designed to examine videostroboscopic findings and phonetic characteristics in adult patients with prelingually deaf. Materials and Method: Sixteen patients (seven males, nine females) diagnosed as prelingually deaf aged from 19 to 54 years, and were compared with a 20 normal control group with no laryngeal pathology and normal hearing group, Videostroboscopic evaluations were rated by experienced judges on various parameters describing the structure and function of the laryngeal mechanism during comfortable pitch and loudness phonations. Acoustic analysis test were done, and a nasalance test performed to measure rabbit, baby, and mother passage. CSL were measured to determine the first and two formant frequencies of vowels /a/, /i/, /u/, Statistical analysis was done using Mann-Whitney U or Wilcoxon signed ranks test. Results: Videostroboscopic findings showed phase symmetry but significantly more occurrences decrement in the amplitude of vibration, mucosal wave, irregularity of the vibration and increased glottal gap size during the closed phase of phonation, In addition, group of prelingually deaf patients were observed to have significantly more occurrences of abnormal supraglottic activities during phonation. The percentage of shimmer in the group of prelingually deaf patients were higher than in the control group. Characteristics of vowels were lower of the second formant of the vowel /i/. Nasalance in prelingually deaf patients showed normal nasality for all passages, Conclusion: Prelingually deaf patients show stroboscopic abnormal findings without any mucosal lesion, suggesting that they have considerable functional voice disorder. We suggest that prelingually deaf adults should perform vocal training for normalized laryngeal function after cochlear implantation.
Kim, Sung Ho;Kim, Seunghwan;Lee, Jae Gil;Chung, Sung Phil;Kim, Seung Ho
Journal of Trauma and Injury
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v.27
no.4
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pp.133-138
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2014
Purpose: If the survival of patients suffering from severe blunt trauma is to be improved, appropriate interventions should be taken immediately. The purpose of this study is to evaluate the clinical utility of end-tidal carbon dioxide ($ETCO_2$) as a surrogate marker for predicting both the need for intervention and the prognosis. Methods: This is a prospective observational study. Nasal cannula was applied to measure $ETCO_2$, and the following parameters, which are known to be related to the prognosis for a patient, were recorded: injury severity score (ISS), revised trauma score (RTS), arterial blood gas (ABG), lactate, and hemoglobin (Hb). To evaluate the outcome, we investigated the details of emergent interventions and expired patients. Results: A total of 93 patients were enrolled in this study. Emergent intervention was significantly associated with systolic blood pressure (sBP, p-value=0.001), $ETCO_2$ (p-value<0.001), serum lactate level (p-value<0.001), pH (p-value< 0.003), $HCO_3$ (p-value=0.004), base excess (p-value<0.002), ISS (p-value<0.001) and RTS (p-value=0.005). In the multivariate logistic regression, only $ETCO_2$ (odds ratio (OR): 0.897, 95% confidence interval (CI): 0.792-0.975, p-value= 0.048) and ISS (OR: 1.132, 95% CI: 1.053-1.233, p-value=0.002) were associated with emergent intervention whereas $ETCO_2$ (p-value=0.973) and ISS (p-value=0.511) were not statistically significant in predicting the survival of patients in the univariate analysis. An optimal ETCO cut-off of 29 mmHg on the ROC curve was determined, with the area under the ROC curve (AUC) being 0.824 (0.732-0.917)]. Conclusion: This study has revealed that $ETCO_2$, which can be rapid and easily measured through a nasal cannula, and the ISS may be prognostic indicators of emergent interventions in Emergency Departments.
As the manufacturing environment becomes more complex, traditional simulation models alone are having a lot of difficulties in reflecting real-time manufacturing situations. Although the Digital Twin concept is actively discussed as an alternative to overcome theses issues, many studies are being carried out only in the product design phase. This research presents a Digital Twin-based manufacturing environment framework for applying the Digital Twin concept to the manufacturing process. Twin model that is operated in virtual space, physical system and databases describing the actual manufacturing environment, are proposed as detailed components that make up the framework. To check the applicability of proposed framework, a simple Digital Twin-based manufacturing system was simulated in a conveyor system using Arena software and Excel VBA. Experiment results have shown that the twin model is transmitted real time data from the physical system via DB and were operating in the same time unit. The Excel VBA fitted parameters defined by cycle time based on historical data that real-time and training data are being accumulated together. This study proposes operating method of digital twin model through the simple experiment examples. The results lead to the applicability of Digital twin model.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.5
s.305
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pp.123-136
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2005
We propose a recognition system for superimposed patterns based on selective attention model and SVM which produces better performance than artificial neural network. The proposed selective attention model includes attention layer prior to SVM which affects SVM's input parameters. It also behaves as selective filter. The philosophy behind selective attention model is to find the stopping criteria to stop training and also defines the confidence measure of the selective attention's outcome. Support vector represents the other surrounding sample vectors. The support vector closest to the initial input vector in consideration is chosen. Minimal euclidean distance between the modified input vector based on selective attention and the chosen support vector defines the stopping criteria. It is difficult to define the confidence measure of selective attention if we apply common selective attention model, A new way of doffing the confidence measure can be set under the constraint that each modified input pixel does not cross over the boundary of original input pixel, thus the range of applicable information get increased. This method uses the following information; the Euclidean distance between an input pattern and modified pattern, the output of SVM, the support vector output of hidden neuron that is the closest to the initial input pattern. For the recognition experiment, 45 different combinations of USPS digit data are used. Better recognition performance is seen when selective attention is applied along with SVM than SVM only. Also, the proposed selective attention shows better performance than common selective attention.
Aging and severe environments are major causes of damage in reinforced concrete (RC) structures such as buildings and bridges. Deterioration such as concrete cracks, corrosion of steel, and deformation of structural members can significantly degrade the structural performance and safety. Therefore, effective and easy-to-use methods are desired for repairing and strengthening such concrete structures. Various methods for strengthening and rehabilitation of RC structures have been developed in the past several decades. Recently, FRP composite materials have emerged as a cost-effective alternative to the conventional materials for repairing, strengthening, and retrofitting deteriorating/deficient concrete structures, by externally bonding FRP laminates to concrete structural members. The main purpose of this study is to investigate the effectiveness of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in predicting behavior of circular type concrete column retrofitted with FRP. To construct training and testing dataset, experiment results for the specimens which have different retrofit profile are used. Retrofit ratio, strength of existing concrete, thickness, number of layer, stiffness, ultimate strength of fiber and size of specimens are selected as input parameters to predict strength, strain, and stiffness of post-yielding modulus. These proposed ANFIS models show reliable increased accuracy in predicting constitutive properties of concrete retrofitted by FRP, compared to the constitutive models suggested by other researchers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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