This study was conducted to 1206 women who had cervical cancer screening at Chonburi Cancer Hospital. The spilt-sample study aimed to compare the efficacy of abnormal cervical cells detection between liquid-based cytology (LBC) and conventional cytology (CC). The collection of cervical cells was performed by broom and directly smeared on a glass slide for CC then the rest of specimen was prepared for LBC. All slides were evaluated and classified by The Bethesda System. The results of the two cytological tests were compared to the gold standard. The LBC smear significantly decreased inflammatory cell and thick smear on slides. These two techniques were not difference in detection rate of abnormal cytology and had high cytological diagnostic agreement of 95.7%. The histologic diagnosis of cervical tissue was used as the gold standard in 103 cases. Sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, false positive, false negative and accuracy of LBC at ASC-US cut off were 81.4, 75.0, 70.0, 84.9, 25.0, 18.6 and 77.7%, respectively. CC had higher false positive and false negative than LBC. LBC had shown higher sensitivity, specificity, PPV, NPV and accuracy than CC but no statistical significance. In conclusion, LBC method can improve specimen quality, more sensitive, specific and accurate at ASC-US cut off and as effective as CC in detecting cervical epithelial cell abnormalities.
This study analyzed quantitative effects of ISMS certification. To measure the company value change the stock data was used and the methodology of event study was also applied. Event study methodology is a method of analyzing the effects of information or public announcement about certain events on the stock market through abnormal return of stock price. First, ISMS certification was acquired followed by the measurement of abnormal excess return of company. Based on the increase or decrease of abnormal excess return, the group was classified. There are 3 types of groups("Increase", "Reduce", "Maintain"). Next, the cluster analysis was performed for each group. Cluster analysis or clustering is the task of grouping a set of objects in such a way that objects in the same group (called a cluster) are more similar (in some sense or another) to each other than to those in other groups(clusters). The purpose of this study is to have a quantitative measurement of performance of ISMS certification. So, the result of this study will be promoted a company's ISMS certification acquisition. And it would further be beneficial to your company's information security activities.
Purpose: Theaim of this study was to review the results of treatment for deep infection following repair of Achilles tendon rupture using reverse sural arterialized flap and/or flexor hallucis longus transfer. Materials and Methods: Five cases of Achilles tendon infection in five patients were treated using reverse sural arterialized flap and/or flexor hallucis longus transfer at our hospital with followed up of average 23.6 months (range, 13-43 months). Three patients were male and average age at surgery was 52.0 years (range, 42-59 years). Clinical results were evaluated by the method of Percy and Conochie, and the isokinetic peak torque value was interpreted according to the guideline of Sapega. Results: The clinical result was excellent in three cases, good in one case and fair in one case. The isometric peak torque value for $30^{\circ}$ per second was normal in two cases, possibly abnormal in one case, and probably abnormal in two cases, and for $120^{\circ}$, normal in one case, probably abnormal in four cases. Five cases in five patients were satisfied with the result of treatment. Conclusion: We can expect satisfactory results of treatment for deep infection following repair of Achilles tendon rupture using reverse sural arterialized flap and/or flexor hallucis longus transfer.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.9
no.3
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pp.129-138
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2005
This paper presents a methodology for the determination of optimal managing criteria for cable tension force in cable-stayed bridges using acceleration data acquired by monitoring system. There are many long span bridges installed with monitoring system in Korea. The monitoring systems are installed to diagnose abnormal behavior or damages in bridges and to warn these to bridge management agency. In cable-stayed bridges, the cable tension force could be an important indicator of abnormal behavior because of the geometric configuration of the cable-stayed bridge. If the management value of cable tension force is set too high or too low, then the monitoring system could not warn properly for the abnormal behavior of a bridge. Generally, the management value is set by empirical or engineering judgment, but in this paper, a new methodology for the determination of managing criteria for cable tension force is proposed based on the probability distribution model for tension force and reliability analysis. The proposed methodology is applied to a real concrete cable-stayed bridge in order to investigate its applicability.
Kim, So-Yeon;Han, Chang-Woo;Park, Seong-Ha;Kwon, Jung-Nam;Lee, In;Hong, Jin-Woo;Choi, Jun-Yong
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.26
no.4
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pp.532-538
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2012
The aim of this study was to find correlation between EGG and HRV parameters in dyspeptic patients. 39 patients (male 8, female 31) were enrolled. EGG and HRV was measured in all patients. EGG parameters like % of gastric slow wave and power ratio were used to classify patients as normal or abnormal EGG groups. HRV parameters which were included TP (total power), LF(low frequency density), HF (high frequency density), and LF/HF ratio were compared between them. EGG parameters were compared among normal, sympathetic hyperactivity, and parasympathetic hyperactivity groups classified by LF/HF ratio. There was no difference in HRV parameters between normal and abnormal EGG groups. Comparing EGG parameters among normal, sympathetic hyperactivity, and parasympathetic hyperactivity groups, both sympathetic and parasympathetic hyperactivity groups had lower value of postprandial regularity of gastric slow wave than normal group. Abnormal value of LF/HF ratio(both sympathetic and parasympathetic hyperactivity) may be related with disturbance of electrical gastric activity in patients with dyspepsia.
Ha, Minseok;Kwack, Chi Hwan;Kang, Jun Ho;Han, Kyu Hong;Min, Jin Hong;Park, Jung Soo;Lee, Suk Woo;Kim, Hoon
Journal of The Korean Society of Emergency Medicine
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v.26
no.1
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pp.29-37
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2015
Purpose: Stool exams are a useful tool for the early presumptive diagnosis of infectious bacterial diarrhea in the Emergency Department (ED). CT scans are often used to increase the physician's level of certainty and to facilitate patient triage by identifying the source of pain in most patients with an acute abdomen in the ED. This study was designed to investigate the correlation between stool exams and abdominal CT in patients with acute diarrhea visiting the ED. Methods: We conducted a retrospective study in the emergency department of a national university hospital from January 1, 2012 to June 30, 2013. The subjects consisted of 156 patients with acute diarrhea and abdominal pain who had stool exam results and abdominal CT findings. We divided the patients into three groups according to the stool exam results. Simultaneously, we evaluated their CT findings of the bowel and adjacent structures. Results: A total of 156 patients were enrolled. Frequency of abnormal CT findings showed statistically significant correlation with stool exams (p-value <0.001). Abnormal CT findings increased as WBCs and RBCs in stool increased (p-value <0.001). Conclusion: The stool exam was a statistically significant predictive variable in indirectly determining the severity of acute diarrhea and it showed correlation with the frequency of abnormal CT findings. It is suggested that stool exams can be used as a susceptible marker for predicting the probability of severe infectious colitis, and for making an early decision regarding close medical attention.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.3
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pp.401-410
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2021
Recently, as cyber attacks targeting industrial control systems increase, various studies are being conducted on the detection of abnormalities in industrial processes. Considering that the industrial process is deterministic and regular, It is appropriate to determine abnormality by comparing the predicted value of the detection model from which normal data is trained and the actual value. In this paper, HAI Datasets 20.07 and 21.03 are used. In addition, an ensemble model is created by combining models that have applied different time steps to Gated Recurrent Units. Then, the detection performance of the single model and the ensemble recurrent neural networks model were compared through various performance evaluation analysis, and It was confirmed that the proposed model is more suitable for abnormal detection in industrial control systems.
Currently, Korea is an aging society and is expected to become a super-aged society in about four years. X-ray devices are widely used for early diagnosis in hospitals, and many X-ray technologies are being developed. The development of X-ray device technology is important, but it is also important to increase the reliability of the device through accurate data management. Sensor nodes such as temperature, voltage, and current of the diagnosis device may malfunction or transmit inaccurate data due to various causes such as failure or power outage. Therefore, in this study, the temperature, tube voltage, and tube current data related to each sensor and detection circuit of the diagnostic X-ray imaging device were measured and analyzed. Based on QC data, device failure prediction and diagnosis algorithms were designed and performed. The fault diagnosis algorithm can configure a simulator capable of setting user parameter values, displaying sensor output graphs, and displaying signs of sensor abnormalities, and can check the detection results when each sensor is operating normally and when the sensor is abnormal. It is judged that efficient device management and diagnosis is possible because it monitors abnormal data values (temperature, voltage, current) in real time and automatically diagnoses failures by feeding back the abnormal values detected at each stage. Although this algorithm cannot predict all failures related to temperature, voltage, and current of diagnostic X-ray imaging devices, it can detect temperature rise, bouncing values, device physical limits, input/output values, and radiation-related anomalies. exposure. If a value exceeding the maximum variation value of each data occurs, it is judged that it will be possible to check and respond in preparation for device failure. If a device's sensor fails, unexpected accidents may occur, increasing costs and risks, and regular maintenance cannot cope with all errors or failures. Therefore, since real-time maintenance through continuous data monitoring is possible, reliability improvement, maintenance cost reduction, and efficient management of equipment are expected to be possible.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.55
no.4
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pp.196-201
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2006
A electrical fault that may generate an electrical disaster is defined as any abnormal condition caused by reduction in the insulation strength. To find out the abnormal condition, periodical inspections have being performed every 3 years. Recently, the number of empty houses during normal working hours is rising by dramatic increase in the number of nuclear families and double income families. To define the potential risk of the electric installation, measurement of zero phase current has been being considered. But the measured value could not be adapted to an absolute reference to the installation because the measured zero phase current value also contained capacitive leakage current. Therefore, in this paper, the correlation between the condition of the electrical installation and the zero phase current was analyzed. The result focuses on to detect them in a cost efficient way.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.5B
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pp.304-309
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2008
This paper propose the traffic anomaly detection scheme based time series model. We apply ARIMA prediction model to this scheme and transform the value of the abnormal symptom into the probability value to maximize the traffic anomaly symptom detection. For this, we have evaluated the abnormal detection performance for the proposed model using total traffic and web traffic included the attack traffic. We will expect to have an great effect if this scheme is included in some network based intrusion detection system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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