Objectives : Recent educational efforts have concentrated on patient's early hospital arrival after symptom onset. The purpose of this study was to evaluate the time interval between symptom onset and hospital arrival and to investigate its relation with clinical outcomes for patients with acute ischemic stroke. Methods : A prospective registry of patients with signs or symptoms of acute ischemic stroke, admitted to the OO Medical Center through emergency room, was established from September 2003 to December 2004. The interval between symptom onset and hospital arrival was recorded for each eligible patient and analyzed together with clinical characteristics, medication type, severity of neurologic deficits, and functional outcomes. Results : Based on the data of 256 patients, the median interval between symptom onset and hospital arrival was 13 hours, and 22% of patients were admitted to the hospital within 3 hours after symptom onset. Patients of not-mild initial severity and functional status showed significant differences between arrival hours of 0-3 and later than 3 in terms of their functional outcomes on discharge. Logistic regression models also showed that arrival within 3 hours was a significant factor influencing functional outcome (OR=5.6; 95% CI=2.1, 15.0), in addition to patient's initial severity, old age, cardioembolism subtype, and referral to another hospital. Conclusions : The time interval between symptom onset and hospital arrival significantly influenced treatment outcome for patients with acute ischemic stroke, even after controlling for other significant clinical characteristics. The findings provided initiatives for early hospital arrival of patients and improvement of emergency medical system.
Objective: The management for the stroke should ,given as soon as possible to be effect. But Patients with stroke symptoms commonly delay many hours before seeking medical attention. We evaluated the factors which are related to the time of hospital arrival after acute stroke. Method: Data were obtained from 317 patients admitted to our hospital within 72 hours of stroke onset. We assessed demographic variables, stoke subtype. referral routes. history of previous stroke, level of consciousness, distance from the place where stroke occurred to hospital, and the time interval between onset of stroke and arrival at the hospital. Results: Mean patient age was 65.99±9.57 years. The mean time interval between onset of stroke and hospital arrival was 17.26±18.69 hours and 128 (40.38%) patients arrived within 6 hours. The patients whoes stoke subtype was infarction, who arrived our hospital by way of other hospital, who had no suffered from previous stroke and who showed no impairement of consciousness was arrived at the hospital late(p<0.05). Conclusion: The majority of patients arrive at the hospital after prolonged delays for multiple reasons, and patients with milder symptoms, for whom treatment might be more effective, were less likely to arrive in time for therapy. Our study suggest that effective education about stroke to the patients and public would be highly necessary.
무선단말기에 도착하는 호의 연결을 위해서 유휴상태에 있는 무선단말기의 위치정보를 관리하는 위치추적 방법이 사용된다. 본 논문에서는 시간이 지남에 따라서 호도착율이 변화할 때에 적합한 호도착기록에 기반한 위치갱신 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 사용한 위치추적방법은 무선단말기의 호도착기록을 사용하여 호도착율의 변화를 파악하고, 이를 사용하여 현재의 호도착율에 적합한 타임아웃 주기를 계산한다. 그리고 이 방법에 대한 성능을 평가하기 위하여 고정/가변 호도착율에 대한 분석 모델과 그에 따른 분석 결과를 제시함으로써 호도착율의 변화에 적합함을 보인다.
There are several methods of measuring position. For example GPS, AOA, TDOA and using radio camera. In this Paper I used TDOA method in position measuring system. TDOA method uses arrival time difference. In position measuring system, three transfers which is placed in different position transfer signal to receiver in fixed time interval and receiver records arrival time of signal. Because receiver knows idle signal's arrival time, receiver can calculate the difference of the signal's arrival time between idle and real. When we obtain time difference we can know the receiver position by Newton Raphson method.
초동발췌 방법과 이와 관련된 오차문제를 고찰하고 자료처리 전산화 측면에서 초동발췌 및 오차계산의 실용적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 초동발췌 방법은 2단계로 구성된다. 1) 초동신호 중 트레이스 간 연속성이 양호한 최초의 피크(peak) 또는 트라프(trough)를 발췌한다. 2) 발췌시점 전방 일정구간의 기록을 직선으로 근사화 하고 이 직선의 시간 절편을 초동주시로 한다. 근사화 구간의 길이는 대략 초동 웨이브렛 폭의 1/4보다 다소 작게 설정한다. 초동발췌에 내재된 오차의 정량적인 척도는 기록의 특정시점에 초동의 도착 여부를 판단하는 데 필요한 기록의 길이로 정의한다. 기록의 길이를 나타내는 공식은 신호의 주파수대역과 신호대잡음비의 함수로 표시된다. 3개의 공대공 탄성파기록의 초동을 수동 및 제안한 방법으로 발췌하였고 각 트레이스의 오차한계를 계산하였다. 실험결과 제안한 근사직선 시간절편법의 우수한 성능과 발췌된 초동평가에 있어서 발췌오차의 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 셀 간격 제어기에서 방출되는 셀의 시간을 참조하는 RDT 방식에서의 지연 누적을 보완하면서 RDT의 장점을 활용하기 위하여 RAT의 방식에서 적용한 것과 같이 셀 도착 시간을 기준으로 하며, 간격 제어기에서 따로 데이터 버퍼를 두지 않고 시스템 내의 데이터 버퍼를 사용하여 셀들을 저장하고 저장된 셀들을 재방출하는 논리적 출발시간 TIT(theoretical inter-arrival time)를 이용하는 방식을 제안한다.
Baroreflex sensitivity (BRS) is a parameter of the cardiovascular system that is reflected in changes in pulse interval (PD and systolic blood pressure (SBP). BRS contains information about how the autonomic nervous system regulates hemodynamic homeostasis. Normally the beat-to-beat SBP measurement and the pulse interval measured from the electrocardiogram (ECG) are required to estimate the BRS. We investigated the possibility of measuring BRS in the absence of a beat-to-beat SBP measurement device. Pulse arrival time (PAT), defined as the time between the R-peak of the ECG and a single characteristic point on the pulse wave recorded from any arterial location was measured by photoplethysmography. By comparing the BRS obtained from conventional measurements with our method during controlled breathing, we confirmed again that PAT and SBP are closely correlated, with a correlation coefficient of -0.82 to -0.95. The coherence between SBP and PI at a respiration frequency of 0.07-0.12 Hz was similar to the coherence between PAT and PI. Although the ranges and units of measurement are different (ms/mmHg vs. ms/ms) for BRS measured conventionally and by our method, the correlation is very strong. Following further investigation under various conditions, BRS can be reliably estimated without the inconvenient and expensive beat-to-beat SBP measurement.
In this paper, a multi-channel speech enhancement method using the linearly constrained minimum variance (LCMV) algorithm and a variable learning rate control is proposed. To control the learning rate for adaptive filters of the LCMV algorithm, the direction of arrival (DOA) is measured for each short-time input signal and the likelihood function of the target speech presence is estimated to control the filter learning rate. Using the likelihood measure, the learning rate is increased during the pure noise interval and decreased during the target speech interval. To optimize the parameter of the mapping function between the likelihood value and the corresponding learning rate, an exhaustive search is performed using the Bark's scale distortion (BSD) as the performance index. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the conventional LCMV with fixed learning rate in the BSD by around 1.5 dB.
단일 도달주시로서 최대에너지 도달주시는 카르히호프 구조보정을 위한 가장 적합한 연산자로 알려져 있다. 단순구조모델의 경우에 초동주시나 최대에너지 도달주시는 모두 정확한 카르히호프 구조보정 연산자로 사용될 수 있다. 그러나 구조가 복잡하고 속도대비가 큰 모델에 대해서 초동주시를 이용한 구조보정은 정확한 심도단면도를 얻을 수 없다. 즉 카르히호프 구조보정에서 요구되는 주시는 최대에너지 도달주시이지만 이 주시는 초동주시에 비해 상당히 많은 계산시간을 요한다. 본 논문에서는 일방향 파동방정식을 이용하여 최대에너지 도달주시에 근사한 주시를 계산하는 방법을 제안한다. 일방향 파동 방정식을 이용해 초동주시를 계산할 때 사용되는 WAS(Wrap Around Suppression, 두루마리현상억제)계수를 수평방향의 격자간격과 깊이에 대한 함수로 정의하고 음원 파형의 지연시간을 고려하여 최대 에너지 도달 시간에 근사한 주시를 구하였다. 이 주시의 타당성을 검증하고자 계산된 주시를 단순구조 및 복잡한 구조의 구조보정에 적용하고 그 심도단면도를 초동주시를 이용해 구한 심도단면도와 비교하였다.
This paper suggests heuristic algorithm to obtain optimal solution of minimum number of delay aircraft in airport arrivals/departures problem. This problem can be solved only mathematical optimization method. The proposed algorithm selects the minimum delays capacity in various airport capacities for number of arrivals/departures aircraft in $i^{th}$ time interval (15 minutes). In details, we apply median selection method and left-right selection method. This algorithm can be get the optimal solution of minimum number of delay aircraft for sixes actual experimental data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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