산업현장에서는 높은 강도의 육체적 작업에 병행하여 정신적 작업이 요구되는 경우가 있다. 육체적 작업 후에 피로의 회복을 위한 충분한 시간이 주어지지 않는 경우, 이 피로에 수반되는 정신적 피로에 의해 정신적 작업의 정확도는 저하된다는 보고가 있다. 그러나 본 연구에서는 높은 강도의 근육활동에 숙련된 그룹과 숙련되지 못한 그룹 모두에서 본 연구를 위한 실험조건 하에서는 오히려 육체적 활동 후의 정신적 작업의 정확도가 증가한다는 것이 밝혀졌다. 또한 물리적 자극에 대한 이들 그룹의 반응시간을 측정하여 정신작업의 정확도와의 관계를 해석하였다. 그 결과 반응시간은 높은 강도의 근육활동에 숙련된 그룹에서만 운동강도에 따라 안정적으로 점증하였고, 모든 피실험자 그룹에 대해서 정신작업의 정확도와 반응시간은 밀접한 관계에 있지 않음을 알 수 있었다.
Objective In this study, we aimed to develop a model predicting individuals with suicide ideation within a general population using a machine learning algorithm. Methods Among 35,116 individuals aged over 19 years from the Korea National Health & Nutrition Examination Survey, we selected 11,628 individuals via random down-sampling. This included 5,814 suicide ideators and the same number of non-suicide ideators. We randomly assigned the subjects to a training set (n=10,466) and a test set (n=1,162). In the training set, a random forest model was trained with 15 features selected with recursive feature elimination via 10-fold cross validation. Subsequently, the fitted model was used to predict suicide ideators in the test set and among the total of 35,116 subjects. All analyses were conducted in R. Results The prediction model achieved a good performance [area under receiver operating characteristic curve (AUC)=0.85] in the test set and predicted suicide ideators among the total samples with an accuracy of 0.821, sensitivity of 0.836, and specificity of 0.807. Conclusion This study shows the possibility that a machine learning approach can enable screening for suicide risk in the general population. Further work is warranted to increase the accuracy of prediction.
In the political and economic circles of our society, the security and secretary is always accompanying the society leaders, like shadows. The job of the security and secretary is a very difficult one that requires comprehensive and extensive capability and talent. From results of the prior studies, qualities of the security and secretary are divided into three groups. i.e. personal qualities, mental qualities and physical qualities. Each quality can be summarized as follows. Firstly, personal qualities mean honesty, responsibility, initiative, work ethic, sense of duty, modest attitude, kindness and loyalty. Secondly, mental qualities represent agility & composure, judgement, adaptability, memory, prediction, accuracy & reliability, observation and secret. Finally, physical qualities such as health, cleanliness, decent appearance, good feeling voice, physical strength and Martial arts for Protection. The security and secretary equipped with the above three requisites can be said to be the most ideal the security and secretary whom this age want and need.
개인의 정신적 피로는 인지능력 및 업무 수행능력을 감소시킬 뿐만 아니라 일상에서 발생하는 크고 작은 사고의 주요 요인이 된다. 본 논문에서는 EEG 기반의 정신적 피로 판별을 위한 CNN 모델을 제안하였다. 이를 위해 안정 상태와 작업 상태에서의 뇌파를 수집하여 제안한 CNN 모델에 적용한 후 모델 성능을 분석하였다. 실험에 참여한 피험자들은 모두 대학교에 재학 중인 오른손잡이 남학생들이며 평균 나이는 25.5세이다. 각 상태에서의 측정된 뇌파에 대해 스펙트럼분석을 수행하였으며, CNN 모델의 입력데이터로써 원시 EEG 신호, 절대파워, 상대파워를 사용하여 CNN모델의 성능을 비교 분석하였다. 그 결과, 알파대역 후두엽 위치의 상대파워가 가장 좋은 성능을 나타내었다. 모델정확도는 훈련데이터 85.6%, 검증데이터 78.5%, 시험데이터 95.7%이다. 제안한 모델은 정신적 피로 판별을 위한 자동화시스템 개발에 적용될 수 있다.
뇌-컴퓨터 인터페이스는 정신 작업 동안 다채널에서 생성된 뇌파의 신호를 측정, 분석하여 컴퓨터를 제어하거나 의사를 전달하는 기술이다. 이때 최적의 뇌파 채널 선택은 뇌-컴퓨터 인터페이스의 편의성과 속도뿐만 아니라 정확도 향상을 위해 필요하다. 최적의 채널은 중복 채널들 또는 노이즈 채널들을 제거함으로써 얻는다. 이 논문에서는 최적 뇌파 채널을 선택하기 위해 이중 filter-기반의 채널 선택 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 채널들 간의 중복성을 제거하기 위해 spearman's rank correlation을 사용하여 중복 채널들을 제거한다. 그 뒤, F score를 이용하여 채널과 클래스 라벨 간의 적합성을 측정하여 상위 m개의 채널들만을 선택한다. 제안한 방법은 클래스 라벨과 관련되고 중복이 없는 채널들을 사용함으로써 좋은 분류 정확도를 이끌어 낼 수 있다. 제안한 채널 선택 방법은 채널의 수를 상당히 줄임과 동시에 평균 분류 정확도를 향상시켰다.
Hwang, Soonjo;Meffert, Harma;VanTieghem, Michelle R.;Sinclair, Stephen;Bookheimer, Susan Y.;Vaughan, Brigette;Blair, R.J.R.
Clinical Psychopharmacology and Neuroscience
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제16권4호
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pp.449-460
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2018
Objective: Prior functional magnetic resonance imaging (fMRI) work has revealed that children/adolescents with disruptive behavior disorders (DBDs) show dysfunctional reward/non-reward processing of non-social reinforcements in the context of instrumental learning tasks. Neural responsiveness to social reinforcements during instrumental learning, despite the importance of this for socialization, has not yet been previously investigated. Methods: Twenty-nine healthy children/adolescents and 19 children/adolescents with DBDs performed the fMRI social/non-social reinforcement learning task. Participants responded to random fractal image stimuli and received social and non-social rewards/non-rewards according to their accuracy. Results: Children/adolescents with DBDs showed significantly reduced responses within the caudate and posterior cingulate cortex (PCC) to non-social (financial) rewards and social non-rewards (the distress of others). Connectivity analyses revealed that children/adolescents with DBDs have decreased positive functional connectivity between the ventral striatum (VST) and the ventromedial prefrontal cortex (vmPFC) seeds and the lateral frontal cortex in response to reward relative to non-reward, irrespective of its sociality. In addition, they showed decreased positive connectivity between the vmPFC seed and the amygdala in response to non-reward relative to reward. Conclusion: These data indicate compromised reinforcement processing of both non-social rewards and social non-rewards in children/adolescents with DBDs within core regions for instrumental learning and reinforcement-based decision-making (caudate and PCC). In addition, children/adolescents with DBDs show dysfunctional interactions between the VST, vmPFC, and lateral frontal cortex in response to rewarded instrumental actions potentially reflecting disruptions in attention to rewarded stimuli.
The government of South Korea and its medical personnel must make a way by which health professionals who have escaped from the Democratic People's Republic of Korea (DPRK) can play a positive and practical role in unification and south-north medical unification while south-north authority talks on DPRK public health and medicine manpower development are not going smoothly. Medical personnel escaped from the DPRK have to be recruited for the interviewer of the national examination, to improve the accuracy of national examination interviews. For those medical professionals who have escaped from the DPRK with 6 years' medical college education, but failed the interview on the national examination, we propose here a course of 3.6 months for them to have a right to apply the Korean Medical Licensing Examinations (KMLE). We also propose that medical professionals who have escaped from the DPRK who have graduated from a 6-year medical college in the DPRK and who are medical doctors over the fifth grade or with more than 6 years of experience can be qualified as unification medical doctors and be exempted from the KMLE, getting the right to go directly into an internship and residency. They should be permitted to work in manpower development projects for the health professions. They should also be given opportunities such as to become psychiatrists who treat the mental illness of persons escaped from the DPRK and people from North Korea after unification. Medical students in South Korea should earn college credits on the topic of medical unification and not only students, but all South Korean medical personnel, should prepare for north-south medical unification with an open mind. A way for each medical college to participate in DPRK manpower development for the health professions through a memorandum of understanding between the medical colleges of the south and north.
본 연구는 실생활에서 가장 많이 접할 수 있는 모바일 전면 카메라를 이용하여 심장박동, 심장박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스수치, 혈압을 측정할 수 있는 효과적인 방법론을 제시하는 것이 목적이다. Blaze Face를 이용하여 실시간으로 얼굴인식을 진행하여 안면 이미지 데이터를 취득하고 눈, 코 입, 귀의 특징 점을 이용하여 이마를 관심영역으로 지정하며 평균값을 시간 축으로 정렬한 후 생체징후 측정에 이용하였다. 생체징후 측정 기법은 fourier transform을 기본으로 이용하였으며, 측정하고자 하는 생체징후에 맞게 노이즈 제거 및 필터 처리함으로써 측정값의 정확도를 향상 시켰다. 결과를 검증하기 위해 접촉식 센서와 비접촉식 센서 비교를 진행하였다. 분석 결과 안면 이미지를 이용하여 심장박동, 심장 박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스, 혈압 총 여섯 가지 생체 징후를 추출 할 수 있는 가능성을 확인하였다.
전통적인 거짓말 탐지 방법은 범죄와 관련 있는 질문과 관련 없는 질문을 할 때 범죄자의 자율 신경 반응을 비교하여 유무죄를 판정한다. 거짓말 탐지 검사의 정확성과 유효성을 높이기 위해 연구자들은 효과적인 대안을 꾸준히 모색하였다. 그중 P300 기반 Complex Trial Protocol(CTP)은 탐침 자극과 무관련 자극의 P300 진폭을 비교하여 유무죄를 판정하는 방법으로, 이전 거짓말 탐지 방법의 취약점인 대응방안을 사용하는 경우에도 유무죄 판별의 정확도가 유지된다는 장점이 있다. 하지만 대부분의 기존 연구는 Rosenfeld et al.(2008)이 실험에 적용한 대응방안을 사용했다는 문제점이 있다. 본 연구는 먼저 대응방안에 대한 설문 조사를 실행하여 이에 관한 결과를 본 실험의 대응방안으로 사용하였다. 그리고 이러한 대응방안에 대해서도 CTP 기법이 범죄 사실 여부를 정확히 판별할 수 있는지 확인하고자 하였다. 총 50명의 참가자를 세 집단(무죄 집단, 유죄 집단, 대응방안 집단)으로 나누고 CTP를 수행하게 하였다. 대응방안 집단은 CTP를 수행하는 동안 검사자 모르게 앞서 선정된 대응방안을 사용하였다. P300 진폭 분석 결과, 유죄 집단의 탐침 자극 진폭이 무관련 자극 진폭보다 유의미하게 큰 것으로 나타났다. 대응방안 집단 역시 대응방안을 사용했음에도 불구하고 탐침 자극에서 유의미하게 큰 P300 진폭을 보였다. 진폭 부트스트랩 분석(BAD) 결과 유죄 집단, 무죄 집단, 대응방안 집단의 유무죄 판정 정확도는 각각 81.25%, 82.35%, 82.35%였다. 이러한 결과는 CTP가 설문 조사를 기반으로 한 대응방안에 대해서도 높은 범죄 탐지율을 보이며 향후 실제 수사 현장에서 사용될 수 있는 가능성을 시사한다.
In this work a multi-fidelity non-intrusive polynomial chaos (MF-NIPC) has been applied to a structural wind engineering problem in architectural design for the first time. In architectural design it is important to design structures that are safe in a range of wind directions and speeds. For this reason, the computational models used to design buildings and bridges must account for the uncertainties associated with the interaction between the structure and wind. In order to use the numerical simulations for the design, the numerical models must be validated by experi-mental data, and uncertainties contained in the experiments should also be taken into account. Uncertainty Quantifi-cation has been increasingly used for CFD simulations to consider such uncertainties. Typically, CFD simulations are computationally expensive, motivating the increased interest in multi-fidelity methods due to their ability to lev-erage limited data sets of high-fidelity data with evaluations of more computationally inexpensive models. Previous-ly, the multi-fidelity framework has been applied to CFD simulations for the purposes of optimization, rather than for the statistical assessment of candidate design. In this paper MF-NIPC method is applied to flow around a rectan-gular 5:1 cylinder, which has been thoroughly investigated for architectural design. The purpose of UQ is validation of numerical simulation results with experimental data, therefore the radius of curvature of the rectangular cylinder corners and the angle of attack are considered to be random variables, which are known to contain uncertainties when wind tunnel tests are carried out. Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations are solved by a solver that employs the Finite Element Method (FEM) for two turbulence modeling approaches of the incompressible Navier-Stokes equations: Unsteady Reynolds Averaged Navier Stokes (URANS) and the Large Eddy simulation (LES). The results of the uncertainty analysis with CFD are compared to experimental data in terms of time-averaged pressure coefficients and bulk parameters. In addition, the accuracy and efficiency of the multi-fidelity framework is demonstrated through a comparison with the results of the high-fidelity model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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