Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.1
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pp.37-43
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2020
Recently, many researches have been actively to diagnose symptoms of heart disease using ECG signal, which is an electrical signal measuring heart status. In particular, the electrocardiogram signal can be used to monitor and diagnose arrhythmias that indicates an abnormal heart status. In this paper, we proposed 1-D convolutional neural network for arrhythmias classification systems. The proposed model consists of deep 11 layers which can learn to extract features and classify 5 types of arrhythmias. The simulation results over MIT-BIH arrhythmia database show that the learned neural network has more than 99% classification accuracy. It is analyzed that the more the number of convolutional kernels the network has, the more detailed characteristics of ECG signal resulted in better performance. Moreover, we implemented a practical application based on the proposed one to classify arrythmias in real-time.
In accordance with the revision of the Enforcement Regulations of the High-Pressure Gas Safety Management Act in February 2021, from August 27, 2021, the operation status of safety devices such as gas leak detection and alarm devices, emergency shut-off devices and flame detectors installed at hydrogen vehicle charging stations can be monitored in real time. It is transmitted and operated by the computer system managed by Korea Gas Safety Corporations. We intend to share the results of statistical analysis of abnormal signals that have occurred along with the results of the monitoring system construction so that they can be used for the safety management of hydrogen refueling stations, and to seek future safety management directions.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.6
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pp.83-89
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2022
Internet of Things technology is rapidly developing due to the recent development of information and communication technology. IoT technology utilizes various sensors to generate unique data from each sensor, enabling diagnosis of system status. However, the equipment management system currently in effect is a post-preservation concept in which administrators must deal with the problem after the problem occurs, which could mean system reliability and availability problems due to system errors, and could result in economic losses due to negative productivity disruptions. Therefore, this study confirmed that edge controller control decision algorithms for more efficient operation of rectifiers in the factory by applying intelligent IoT (AIoT) technology and domain knowledge-based modeling for each sensor data collected based on this, outputting appropriate status messages for each scenario.
Background: Poor disease management and irregular vector control could predispose sheltered animals to disease such as feline Bartonella infection, a vector-borne zoonotic disease primarily caused by Bartonella henselae. Objectives: This study investigated the status of Bartonella infection in cats from eight (n = 8) shelters by molecular and serological approaches, profiling the CD4:CD8 ratio and the risk factors associated with Bartonella infection in shelter cats. Methods: Bartonella deoxyribonucleic acid (DNA) was detected through polymerase chain reaction (PCR) targeting 16S-23S rRNA internal transcribed spacer gene, followed by DNA sequencing. Bartonella IgM and IgG antibody titre, CD4 and CD8 profiles were detected using indirect immunofluorescence assay and flow cytometric analysis, respectively. Results: B. henselae was detected through PCR and sequencing in 1.0% (1/101) oral swab and 2.0% (1/50) cat fleas, while another 3/50 cat fleas carried B. clarridgeiae. Only 18/101 cats were seronegative against B. henselae, whereas 30.7% (31/101) cats were positive for both IgM and IgG, 8% (18/101) cats had IgM, and 33.7% (34/101) cats had IgG antibody only. None of the eight shelters sampled had Bartonella antibody-free cats. Although abnormal CD4:CD8 ratio was observed in 48/83 seropositive cats, flea infestation was the only significant risk factor observed in this study. Conclusions: The present study provides the first comparison on the Bartonella spp. antigen, antibody status and CD4:CD8 ratio among shelter cats. The high B. henselae seropositivity among shelter cats presumably due to significant flea infestation triggers an alarm of whether the infection could go undetectable and its potential transmission to humans.
Young-Sun Kim;Woojeong Kim;Ji-Hoon Na;Young-Mock Lee
Clinical Nutrition Research
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v.12
no.3
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pp.169-176
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2023
Glucose transporter type 1 (GLUT1) deficiency syndrome (DS) is a metabolic brain disorder caused by a deficiency resulting from SLC2A1 gene mutation and is characterized by abnormal brain metabolism and associated metabolic encephalopathy. Reduced glucose supply to the brain leads to brain damage, resulting in delayed neurodevelopment in infancy and symptoms such as eye abnormalities, microcephaly, ataxia, and rigidity. Treatment options for GLUT1 DS include ketogenic diet (KD), pharmacotherapy, and rehabilitation therapy. Of these, KD is an essential and the most important treatment method as it promotes brain neurodevelopment by generating ketone bodies to produce energy. This case is a focused study on intensive KD nutritional intervention for an infant diagnosed with GLUT1 DS at Gangnam Severance Hospital from May 2022 to January 2023. During the initial hospitalization, nutritional intervention was performed to address poor intake via the use of concentrated formula and an attempt was made to introduce complementary feeding. After the second hospitalization and diagnosis of GLUT1 DS, positive effects on the infant's growth and development, nutritional status, and seizure control were achieved with minimal side effects by implementing KD nutritional intervention and adjusting the type and dosage of anticonvulsant medications. In conclusion, for patients with GLUT1 DS, it is important to implement a KD with an appropriate ratio of ketogenic to nonketogenic components to supply adequate energy. Furthermore, individualized and intensive nutritional management is necessary to improve growth, development, and nutritional status.
Moon, Suyeon;Kim, Dae Hyun;Yoon, Yang Ho;Oh, Seok Jin
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.23
no.1
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pp.91-97
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2017
This study contains research on a bio-monitoring system (BMS) capable of detecting abnormal high water temperatures, the shell valve movements (SVMs) of Pacific oysters (Crassostrea gigas), which were measured at four different temperature (5, 10, 20 and $30^{\circ}C$) under laboratory conditions. All the Pacific oysters were kept under fasting conditions for 3 days to prevent the influence of food and excretions before the onset of the experiments. SVMs did not detect at $5^{\circ}C$. However, SVMs increased with an increase in temperature (at $10^{\circ}C$ : $6.31{\pm}2.18times/hr$ and at $20^{\circ}C$: $22.0{\pm}10.0times/hr$). At $30^{\circ}C$, SVMs were divided into two groups: those with no SVMs as at $5^{\circ}C$ and those with SVMs similar to conditions at $20^{\circ}C$($23.9{\pm}9.35times/hr$). This indicates oyster shells maintain a closed condition due to a decrease in metabolism at $30^{\circ}C$, although some Pacific oysters had active SVMs due to an increase in metabolism. If a BMS using the SVM status of Pacific oysters was installed to monitor abnormal high water around oyster farms, early warning levels and serious alerts might be made available more rapidly for SVMs of more than ca. 30 times/hr and closing conditions in a matter of hours, respectively. Therefore, a BMS using the SVMs of Pacific oysters might be an effective early warning system for abnormal high water temperatures.
The occurrence of toothache signals the malfunction in oral health, which allows the detection of any abnormal condition in the oral cavity at an early stage to prevent the condition from worsening, and thus can act as a preventive measure. This study has looked into the status of oral health management in relation to toothache through the structured survey administered to 235 college students. Based on the survey results, this study aimed at comparing the toothache occurrence prediction between regression analysis and CART model in order to clarify the relationship between the factors of oral health management habits that contribute to toothache occurrence. According to the result, there was a difference between the present health status and the health status of the past year depending on the presence or non-presence of toothache occurrence (p<0.05). There was a difference in the regularity of meal time depending on the presence non-presence of toothache occurrence from the dietary habits of the research subjects (p<0.05). As for the presence or non-presence of toothache occurrence from the oral hygiene habits of the research subject, there was a difference between the occurrence and nonoccurrence of bleeding during brushing or flossing (p<0.05). According to the results of regression analysis, no factors were signifiant in the relationship with the presence or non-presence of toothache occurrence from the status of life habits and oral hygiene habits. 70% of the researched group was randomly selected as the sample for generating an analytical model and the remaining 30% was used as the sample for generating an evaluation model. According to the results of CART model, the occurrence of toothache was higher in the case of irregular meal time and poor current health condition than the case of average or satisfactory health condition. The above results imply that CART model is very useful technique in predicting toothache occurrence compared to regression analysis, and suggests that CART model could be very useful in predicting other oral diseases including toothache.
The study evaluated the antioxidant effects of ascorbic acid (AA) against oxidative stress during laparotomy in dogs under general anesthesia using isoflurane. Twelve dogs were randomly assigned to either the ascorbic acid group (AAG) or the sham group (SG). AAG received intravenous dosage of 100 mg/animal of standard AA 10 minutes before anesthesia. Plasma levels of cortisol, glucose, total oxidant status (TOS), total antioxidant status (TAS), and oxidative stress index (OSI) were measured. Cortisol level increased significantly with time in both groups (p < 0.05). The change of glucose levels was not significantly different between both groups. TOS and OSI increased significantly with time in the SG (p < 0.05), whereas it did not significantly change with time in the AAG. The TOS and OSI of the AAG were significantly lower than in the SG (p < 0.05). However, TAS did not significantly change between both groups. The results suggest that the decrease of TOS in the AAG might be related to the conversion of antioxidants to oxidants. The decrease of OSI indicates that the decrease of reactive oxygen species (i.e., oxidative stress) produced at the site of injury is able to decrease surgical side effects of abnormal blood circulation, organ failure, and inflammation. Therefore, AA can be used to protect a surgical patient from oxidative stress in canine laparotomy.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.16
no.3
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pp.90-95
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2015
This study presents a method to test quite small-sized and light-weighted micro-drill bits which are used to make holes in printed circuit boards(PCB). After getting images of micro-drill bits through the high resolution microscope, we developed image processing algorithms to detect fiducial points, and then measured diverse factors of the drill-bit based on these points. We also developed the window-based inspection system to automatically discriminate normal and abnormal status. For the relative comparison of its performance, the system was compared with an existing inspection system using test images. Experimental results showed that the proposed system slightly improved performance, and also classified correctly some misjudged errors which were occurred in the existing system.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.34
no.4
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pp.305-310
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2014
In this study, a non-destructive evaluation (NDE) mothod is proposed for ball bearings contaminated with micro foreign substances, which were inserted into a ball bearing to create a defective specimen. The non-contact quantitative infrared thermographic technique was applied for NDE condition monitoring. Passive thermographic experiments were conducted to perform early fault diagnosis, for bearings operated at optimized torque status under a dynamic load condition. The temperature profiles for normal and defective specimens were quantitatively compared, and the thermographic data analyzed. Based on the NDE results, the temperature characteristics and abnormal fault detection of the ball bearing were quantitatively analyzed according to the rise in temperature.
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