Yang, Min Ah;Won, Kyung-A;Park, Hae Yean;Park, Ji-Hyuk
Therapeutic Science for Rehabilitation
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v.10
no.2
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pp.7-22
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2021
Objective : This study aimed to analyze the effect of transcranial direct current stimulation (tDCS) on cognitive function recovery in patients with stroke. Methods : Data published in Korean and foreign academic journals from 2009 to 2019 were searched using the NDSL, RISS, PubMed, and CINAHL databases. A total of 11 experimental research articles were selected based on the inclusion and exclusion criteria. A qualitative assessment was conducted, and a meta-analysis of nine results from seven of the stuides was performed using the Comprehensive Meta-Analysis 3.0 program. Results : Based on the results of the meta-analysis, the attention and memory effect sizes were 0.725 and 0.796, respectively, which were both considered a "medium effect size". Statistically significant changes were observed in both the areas (p<0.05). Conclusion : The results of this study confirmed that tDCS can be useful in the rehabilitation of patients with stroke with limited cognitive function. In addition, the application methods differed, indicating that a formalized tDCS protocol is required.
This study is to investigate, using AHP, what technologies should be applied first to Korean SMEs in order to respond to the 4th industrial revolution and change to a smart enterprise. To this end, technologies related to the 4th industrial revolution and smart factory are synthesized, and the classification criteria of Dae-Hoon Kim et al. (2019) are applied, but additional opinions of experts are collected and related technologies are converted to artificial intelligence (AI), Big Data, and Cloud Computing. As a base technology, mobile, Internet of Things (IoT), block chain as hyper-connected technology, unmanned transportation (autonomous driving), robot, 3D printing, drone as a convergence technology, smart manufacturing and logistics, smart healthcare, smart transportation and smart finance were classified as smart industrial technologies. As a result of confirming the priorities for technical use by AHP analysis and calculating the total weight, manufacturing companies have a high ranking in mobile, artificial intelligence (AI), big data, and robots, while service companies are in big data and robots, artificial intelligence (AI), and smart healthcare are ranked high, and in all companies, it is in the order of big data, artificial intelligence (AI), robot, and mobile. Through this study, it was clearly identified which technologies should be applied first in order to respond to the 4th industrial revolution and change to a smart company.
With the growth of the packaging industry, demand on the packaging printing comes in various forms. Customers' orders are diversifying and the standards for quality are increasing. Offset printing is mainly used in the packaging printing since it is easy to print in large quantities. However, productivity of the offset printing decreases when printing various order. This is because it takes time to change colors for each printing unit. Therefore, scheduling that minimizes the color replacement time and shortens the overall makespan is required. By the existing manual method based on workers' experience or intuition, scheduling results may vary for workers and this uncertainty increase the production cost. In this study, we propose an automated scheduling method of parallel offset printing process for packaging printing. We decompose the original problem into assigning and sequencing orders, and ink arrangement for printing problems. Vehicle routing problem and assignment problem are applied to each part. Mixed integer programming is used to model the problem mathematically. But it needs a lot of computational time to solve as the size of the problem grows. So guided local search algorithm is used to solve the problem. Through actual data experiments, we reviewed our method's applicability and role in the field.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.45
no.2
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pp.48-55
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2022
The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In 'offset printing' mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called 'spot color' ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through 'Delta E' provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.
Objective : This study aimed to analyze the association between lifestyle and medical expenses of older adults with mental illness using claims data. Methods : We conducted secondary data analysis using the older adult cohort database provided by the Korea National Health Insurance Service. The lifestyle and medical expense variables were extracted from the cohort database. We used a generalized linear model to examine the association between lifestyle and medical expenses. Results : In total, 32,853 records were extracted. The results showed that smokers had medical expenses (estimate = -218,255, p = .037). As the number of days of walking increased, medical expenses significantly decreased (estimate = -58,843, p < .0001). Furthermore, as the number of days of drinking decreased, medical expenses increased (estimate = 692,289, p < .0001). Conclusion : This study analyzed the estimates of medical expenses according to lifestyle among older adults with mental illness. Smoking and exercise were negatively associated with medical expenses. These results suggest the importance of a healthy lifestyle for older adults with mental illness. In addition, this study can be used as clinical evidence for lifestyle management programs to improve physical and mental health.
Purpose: Type 2 diabetes mellitus is a metabolic condition marked by persistent elevated blood sugar levels resulting from insulin resistance. The effective management of diabetes mellitus involves strict regulation of the blood glucose levels. This study examined the effects of Autumn olive (Elaeagnus umbellata Thunb.) berry (AOB) on insulin resistance and hyperglycemia using a type 2 diabetes mellitus animal model. Methods: Eight-week-old C57BL/6J mice were divided into four groups. The control group received a basal diet, while the high-fat, high-sucrose (HFHS) group was fed a HFHS diet containing 27% sucrose and 33% lard for 12 weeks. The low AOB (LAOB) and high AOB (HAOB) groups were offered a HFHS diet with a 0.5% and 1.0% AOB extract, respectively. Results: The HAOB group showed significantly lower epididymal fat pad weight than the HFHS group. The LAOB and HAOB groups showed lower serum glucose levels and homeostasis model assessment for insulin resistance values than the HFHS group, and the HAOB group has lower serum insulin levels than the HFHS group. Supplementation with HAOB decreased serum cholesterol levels significantly compared with the HFHS group. The consumption of LAOB and HAOB reduced the serum triglyceride and hepatic total lipids and triglyceride levels compared to the HFHS group. In addition, LAOB and HAOB consumption in mice fed a HFHS diet increased adenosine monophosphate-activated protein kinase protein expression. Insulin receptor substrate-2 protein expression in the HAOB group was significantly higher than the HFHS group. Conclusion: AOB can alleviate hyperglycemia in type 2 diabetes mellitus partly by mitigating insulin resistance.
Study of the effect of interbody stabilization exercises on the static and dynamic balance of face-to-face, non-face-to-face, and self-group. We recruited healthy young adults The subjects were randomly divided into three groups to perform inter-body stabilization exercises, and static and dynamic balance were measured, respectively, before and after intervention. In the Face to Face Group, dynamic balance significantly increased in the anterior and posteriomedial directions before and after intervention. There was also a significant increase in static balance. In the Non face to face Group, there was a significant increase in the three directions of dynamic and static balance. The self-exercise group significantly increased in three directions of dynamic balance, but there was no significant difference in static balance. No significant differences between groups were found in any variables. The results of this study showed that interbody stabilization exercises are effective in improving static and dynamic balance. In the face-to-face group, the inter-body stabilization exercise was effective in improving dynamic balance and static balance, and in the non-face-to-face group, the inter-body stabilization exercise was effective in improving dynamic balance and static balance. In the self-contained group, it was effective in improving dynamic balance.
A pulsed electromagnetic field (PEMF) enhances the efficacy of several anticancer drugs. Doxorubicin (DOX) is an anticancer agent used to treat various malignancies, including breast cancer. This study examined whether a PEMF increases the anticancer effect of DOX on MCF-7 human breast cancer cells and elucidated the underlying mechanisms affected by PEMF stimulation in DOX-treated MCF-7 human breast cancer cells. A cotreatment with DOX and a PEMF potentiated the reduction in MCF-7 cell viability compared to the treatment with DOX alone. The PEMF elevated DOX-induced G1 arrest by affecting cyclin-dependent kinase 2 phosphorylation and the expression of G1 arrest-related molecules, including p53, p21, cyclin E2, and polo like kinase 1. In addition, PEMF increased the DOX-induced upregulation of proapoptotic proteins, such as Fas and Bcl-2-associated X, and the downregulation of antiapoptotic proteins, including myeloid leukemia 1 and survivin. PEMF promoted the DOX-induced activation of caspases-8, -9, and -7 and poly (adenosine diphosphate-ribose) polymerase cleavage in MCF-7 cells. In conclusion, PEMF enhances the anticancer activity in DOX-treated MCF-7 breast cancer cells by increasing G1 cell cycle arrest and caspase-dependent apoptosis. These findings highlight the potential use of a PEMF as an adjuvant treatment for DOX-based chemotherapy against breast cancer.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.886-889
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2008
Today, digital technology can be possible U-city, U-healthcare because network and wireless communication have developed very rapidly and widely. In this paper we implemented embedded server and Zigbee sensor boards. For the development, Implemented home server platform has a Intel PXA255 processor, web server, USB camera and TFT LCD. The other hand, Zigbee sensor boards are attached the AVR microprocessor and the several sensors to get the environment variables.
The healthcare business is growing as a global core business because of the phenomenon of global aging, as well as in South Korea, skyrocketing health care costs accordingly, and changing the paradigm from treatment to the prevention-centered medical service. Especially, as the digital healthcare service stands out as a solution, major countries actively promote and support policies at the government level. Thus, this study will present attributes of a market-oriented service that would vitalize the digital healthcare service industry by investigating major attributes of the digital healthcare service. To analyze the relationships of the influences of attributes, this study used Interpretive Structural Modeling. As a result of literature research and ISM, this study can understand the eight basic attributes of the digital healthcare service (network scalability, context awareness, connection among information platforms, cost, trust, security, ease of use, usefulness) and analyze the relationships of the influences among the attributes. In addition, as this study finds some significant differences in Order Winner and Order Qualifier between the experts' group (security) and the users' group (trust, ease of use, usefulness), It provides meaningful implications for revitalization and promotion of digital healthcare service industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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