• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.2
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• pp.182-194
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• 2023

Traffic impact assessment plays a crucial role in resolving traffic issues that may arise during the implementation of urban and transportation projects. However, reported results diverge, presumably because the items reviewed differ. In this study, we analyze traffic improvement measures approved for traffic impact assessment, identify key items, and present items that should be included in assessments. Specifically, TF-IDF and N-gram analysis and text mining were performed with focus on urban development projects approved in Gyeonggi Province. The results obtained show that keywords associated with newly established transportation infrastructure, such as roads and intersections, were essential assessment items, followed by the locations of entrances and exits and pedestrian connectivity. We recommend that considerations of the items presented in this study be incorporated into future traffic impact assessment guidelines and standards to improve the consistency and objectivity of the assessment process.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2009.02b
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• pp.111.2-111.2
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• 2009

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• v.14 no.2
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• pp.483-496
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• 1997

만성 B형 간염의 경과중 흔히 볼 수 있는 간기능의 이상은 대부분 심한 황달의 동반없이 혈청 AST와 ALT의 증가만 보이면서 악화되는 것이다. 저자는 심한 황달을 동반한 16명의 만성 B형 간염 악화 환자(연구군)와 심한 황달없이 AST와 ALT치만 증가된 13명의 환자(비교군)를 비교관찰하였다. PMC 제재를 복용했던 환자는 연구군에서 11명(68.8%), 대조군에서 1명(7.7.%)으로 나타났으며 PMC를 포함하여 각종 약제 및 알콜 섭취가 저명했던 환자가 연구군에서 15명(93.8%), 대조군에서는 2명(15.4%)이었다. 혈청 HBeAg 양성율은 급성 악화전에는 연구군에서 14명 중 7명(50.0%), 비교군에서는 13명 모두 (100%)에서 양성이었으며, 급성 악화 경과후에는 연구군에서는 변함없었고 비교군에서는 13명중 3명(23.1%)에만 양성이었다. 연구군 중 anti-HBe 양성화는 한 사람도 생기지 않았고 6명이 사망하였으며 대조군에서는 8명의 환자에서 anti-HBe 양성화가 생겼고 아무도 간기능 부전으로 사망하지 않았다. 만성 B형 간질환에서 심한 황달을 동반한 급성 악화와 관련있는 요인은 진행된 만성 활동성 간염, 간경변 등 근본적으로 진행된 간기능 저하와 동반된 부적절한 약제나 알콜 복용이 확실히 관계있을 것으로 사료되며 간기능 부전도 그리 드물지 않다. 반면에 간경변으로 진행되기 전 상대적으로 진행이 덜 된 비교군의 만성 B형 간염 환자에서는 황달의 저명한 증가없이 간기능이 갑자기 악화될 때는 자연적인 혈청 anti-HBe 양성전환의 동반이 흔한 것으로 나타났다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• v.14 no.2
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• pp.329-336
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• 1997

만성 B형 간염의 경과중 흔히 볼 수 있는 간기능의 이상은 대부분 심한 황달의 동반없이 혈청 AST와 ALT의 증가만 보이면서 악화되는 것이다. 저자는 심한 황달을 동반한 16명의 만성 B형 간염 악화 환자(연구군)와 심한 황달없이 AST와 ALT치만 증가된 13명의 환자(비교군)를 비교관찰하였다. PMC 제재를 복용했던 환자는 연구군에서 11명(68.8%), 대조군에서 1명(7.7%)으로 나타났으며 PMC를 포함하여 각종 약제 및 알콜 섭취가 저명했던 환자가 연구군에서 15명(93.8%), 대조군에서는 2명(15.4%)이었다. 혈청 HBeAg 양성율은 급성 악화전에는 연구군에서 14명 중 7명(50.0%), 비교군에서는 13명 모두(100%)에서 양성이었으며, 급성 악화 경과후에는 연구군에서는 변함없었고 비교군에서는 13명 중 3명(23.1%)에서만 양성이었다. 연구군 중 anti-HBe 양성화는 한 사람도 생기지 않았고 6명이 사망하였으며 대조군에서는 8명의 환자에서 anti-HBe 양성화가 생겼고 아무도 간기능 부전으로 사망하지 않았다. 만성 B형 간질환에서 심한 황달을 동반한 급성 악화와 관련있는 요인은 진행된 만성 활동성 간염, 간경변 등 근본적으로 진행된 간기능 저하와 동반된 부적절한 약제나 알콜 복용이 확실히 관계있을 것으로 사료되면 간기능 부전도 그리 드물지 않다. 반면에 간경변으로 진행되기 전 상대적으로 진행이 덜 된 비교군의 만성 B형 간염 환자에서는 황달의 저명한 증가없이 간기능이 갑자기 악화될 때는 자연적인 혈청 anti-HBe 양성 전환의 동반이 흔한 것으로 나타났다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.11
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• pp.1330-1340
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• 2012

In this paper, a new algorithm is proposed for the heart valves stenosis region detection using heart sounds. Many researches for detecting primary components or removing heart murmurs have been studied, but their performances are degraded at abnormal heart sounds such as aortic stenosis and mitral stenosis because of large heart murmurs. In this paper, heart murmur detection method is proposed based on noise intensity function. The proposed noise intensity function detect the primary components S1, S2, then set session up using S1, S2. And then noise intensity function was computed using autocorrelation value of each session. The proposed noise intensity function estimated noise intensity of each sessions and detected heart murmurs. According to simulation results, the proposed algorithm has better performance than former study for detecting heart valve stenosis region.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.8
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• pp.303-311
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• 2018

This study was conducted to investigate the effects of oral health awareness and oral health behavior on cardiocerebrovascular prevention behavior in a cardiocerebrovascular diseases risk group and provide basic data for a nursing intervention program for the group. Data were collected from 131 people in the risk group of cardiocerebrovascular diseases living in J Province in February and March of 2018. The obtained data were analyzed using descriptive statistics, t-tests, Pearson's correlation, and stepwise multiple regression analysis. The results revealed that preventive acts were positively correlated with subjective oral health state (r=0.261, p=0.003), importance of oral health (r=0.250, p=0.004), and practice of oral health (r=0.303, p<0.001). Moreover, acts to prevent cardiocerebrovascular disease were influenced by oral health (${\beta}=0.29$, p<0.001), age (${\beta}=0.27$, p=0.001), and subjective oral health state (${\beta}=0.24$, p=0.003). Specifically, scores of preventive acts for cardiocerebrovascular diseases increased with higher degree of oral health behavior, older age, and better subjective oral health state. These variables had an explanatory power of 19.3%. The results of this study imply a need to prepare measures to enhance the oral health level of the risk group of cardiocerebrovascular diseases and conduct ongoing follow-up studies of the perception, attitude, and behavior of individuals toward oral health, as well as the state of oral health.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.39 no.2
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• pp.69-76
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• 2020

This paper deals with a method of transmitting depth information of a high-speed underwater vehicle. The depth information signal transmitted from the high-speed mobile object is received with high frequency variability. In the proposed method, we apply not only frequency synchronization but also additional synchronization on the time axis like the existing method. In the case of a Doppler frequency bank with less resolution than the conventional method through simulations performed in the environment moving up to 50 kn, and the depth information is recovered using the proposed method, the error rate of 6 % ~ 9 % is reduced to 0.2 % ~ 1 %.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.15 no.4
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• pp.447-454
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• 1994

A method has been proposed for the fully automatic detection of left ventricular endocardial boundary in 2D short axis echocardlogram using geometric model. The procedure has the following three distinct stages. First, the initial center is estimated by the initial center estimation algorithm which is applied to decimated image. Second, the center estimation algorithm is applied to original image and then best-fit elliptic model estimation is processed. Third, best-fit boundary is detected by the cost function which is based on the best-fit elliptic model. The proposed method shows effective result without manual intervention by a human operator.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.417-420
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• 2010

본 논문은 대학생을 대상으로 인터넷 사용 및 인터넷 게임 중독 상태를 알아보고 인터넷 게임 중독에 따른 우울 정도를 알아보기 위하여 설문조사를 실시하였다. 그 결과 연구 대상자들의 인터넷을 사용하는 주된 목적은 과제나 기타 정보를 수집하기 위하여 사용한다고 응답한 경우가 67명(33.5%)로 가장 많았고 두 번째가 게임으로 54명(27.0%)으로 나타났다. 연구 대상자들의 인터넷 게임 중독 정도에 대한 결과는 일반 사용자 군은 175명(87.5%), 잠재적 위험 사용자 군은 23명(11.5%), 고위험 사용자 군은 2명(1.0%)으로 나타났다. 연구 대상자들의 우울 정도에 대한 결과는 정상 상태가 172명(86.0%)으로 나타났고 약간 우울한 상태가 11명(5.5%)이고 상당한 우울 상태가 7명(3.5%)으로 나타났으며 매우 심한 우울 상태는 10명(5.0%)으로 나타났다. 연구 대상자들의 중독 정도에 따른 우울 정도에 대한 결과는 일반 사용자 군에서도 약간 우울한 상태인 대상자가 8명(4.6%)이고 상당한 우울 상태인 대상자는 5명(2.9%)이고 매우 심한 우울 상태인 대상자도 7명(4.0%)이나 되는 것으로 나타났으며 잠재적 위험 사용자 군에서도 약간 우울한 상태인 대상자가 3명(13.0%)이고 상당한 우울 상태인 대상자도 2명(8.7%)이며 매우 심한 우울 상태인 대상자도 1명(4.4%)으로 나타났고 고위험 사용자 군에서는 2명(100.0%) 모두 매우 심한 우울 상태를 보이는 것으로 나타났다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.16 no.6
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• pp.392-399
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• 2023

This paper proposes a deep learning model to determine the region and depth of cabbage cores for robotic automation of the cabbage core removal process during the kimchi manufacturing process. In addition, rather than predicting the depth of the measured cabbage, a model was presented that simultaneously detects and classifies the area by converting it into a discrete class. For deep learning model learning and verification, RGB images of the harvested cabbage 522 were obtained. The core region and depth labeling and data augmentation techniques from the acquired images was processed. MAP, IoU, acuity, sensitivity, specificity, and F1-score were selected to evaluate the performance of the proposed YOLO-v4 deep learning model-based cabbage core area detection and classification model. As a result, the mAP and IoU values were 0.97 and 0.91, respectively, and the acuity and F1-score values were 96.2% and 95.5% for depth classification, respectively. Through the results of this study, it was confirmed that the depth information of cabbage can be classified, and that it can be used in the development of a robot-automation system for the cabbage core removal process in the future.