Purpose : This study aimed to systematically review the preventive interventions for delirium in Korean intensive care unit (ICU) patients and evaluate their efficacy. Methods : For this systematic review and meta-analysis, we searched the literature and selected studies from data sources that included the RISS, KISS, National Central Library, National Assembly Library, DBpia, Science on, MEDLINE, and Cochrane Library. We used Cochrane's revised tool for risk of bias in randomized trials and non-randomized studies of intervention tools to assess the quality of the selected studies. The effect size of the intervention was calculated as odds ratio (OR) and standardized mean difference (SMD). Results : Preventive interventions reported in 23 studies with a total of 4,799 ICU patients were effective in reducing the occurrence of delirium (OR=0.64, 95% CI : 0.49~0.91, p=.011), but not the duration (SMD=-0.22, 95% CI : -0.51~0.08, p=.148). As a result of a subgroup analysis, non-pharmacological interventions were effective in reducing the occurrence of delirium (OR=0.66, 95% CI : 0.47~0.94, p=.020), while pharmacological interventions had no effect (OR=0.68, 95% CI : 0.33~1.40, p=.295). Among the non-pharmacological interventions, multi-component intervention had the largest effect size (OR=0.38, 95% CI : 0.26~0.55, p<.001). Conclusion : Non-pharmacological interventions were effective in reducing the occurrence of delirium. We recommend the development and application of multi-component interventions to prevent delirium in the Korean ICU patients.
Sung, Chul Hoon;Han, Sung Gil;Kim, Sung Hoon;Song, Chul Ki
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.18
no.6
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pp.98-105
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2019
In order to improve the fuel economy and dynamic behavior of automobiles, the weight reduction tendency of automobile parts is obvious. Also, in order to maximize assembly and maintenance convenience, various parts are integrated and modularized. Multi-piece methods require many manufacturing processes and become a factor of lowering the strength of parts. It is advantageous to overcome the disadvantages by integrally manufacturing to reduce the processing steps and ensure the strength of the parts. However, when it is necessary to process in a narrow space inside the part, it is impossible to process with the existing spindle. The angle head spindle is only a component of a machine tool, but it is a core part that requires high technology and is highly utilizable in products requiring high precision machining. Therefore, various and continuous studies needs for angle head spindles in areas such as vibration absorption, operational safety, excellent dimensional stability, and strength. In this paper, we propose an optimal design for angle head spindle by performing structural analysis and shape optimization for angle head spindle gear and case.
Purpose: Although the Advanced Trauma Life Support (ATLS) course is now taught internationally, it has not been implemented in Korea. In recent years, interest has increased in simulation as a teaching tool in the ATLS course. We therefore hypothesized that simulation training would be a useful adjunct to the ATLS course. Methods: We designed a 1-day curriculum that included skill development workstations, expert lectures, trauma patient simulations, and group discussion for general surgery residents. We conducted a survey to evaluate participants' level of understanding of the initial evaluation and treatment of trauma patients, their degree of knowledge and technical improvement, their satisfaction with the learning goals, and their overall satisfaction with the curriculum. We then analyzed the effects before and after the training. Results: Nine residents attended this course. None of the residents initially reported that they could perform a primary survey of trauma patients. The analysis revealed significant improvements after training in the questionnaire areas of "assembly of the team and preparation for resuscitation of a trauma patient" (p=0.008), "performance of a primary survey for trauma patients" (p=0.007), "resuscitative procedures for trauma patients" (p=0.008), "importance of re-evaluation" (p=0.007), "identifying the pitfalls associated with the initial assessment and management" (p=0.007), and "importance of teamwork" (p=0.007). Conclusions: After the ATLS simulation training, all participants showed significant improvements in their understanding of how to manage multiple trauma patients. Therefore, ATLS simulation training for residents will help in the management of trauma patients.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.4
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pp.559-569
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2022
Infrastructure engineering is a field that supports construction (assembly) as a representative industry that creates high added value and jobs by combining science and technology with knowledge, though its importance is underestimated. According to a report from the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (Korea), the value-added rate (65.3%) of the engineering industry and the employment inducement coefficient (14 employees per billion won) are three times higher than in manufacturing. In particular,the forward value chain (such as project management and basic design) accounts for less than 10~15% of the total project cost but determines the overall price and quality of the infrastructure facilities. In this study, a work break-down system, design support module and database development method for road design projects for design platform development is presented. Based on the presented development method, a cloud-based infrastructure design platform's prototype is developed. The developed infrastructure engineering platform is expected to provide a web-based design work environment without time/space restrictions and greatly contribute to winning overseas business orders and securing competitiveness.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.18
no.2
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pp.75-93
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2022
Machine learning (ML) data-driven meta-model is proposed as a surrogate model to reduce the excessive computational cost of the physics-based model and facilitate the real-time prediction of a nuclear power plant's transient response. To forecast the transient response three machine learning (ML) meta-models based on recurrent neural networks (RNNs); specifically, Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a sequence combination of Convolutional Neural Network (CNN) and LSTM are developed. The chosen accident scenario is a control element assembly withdrawal at power concurrent with the Loss Of Offsite Power (LOOP). The transient response was obtained using the best estimate thermal hydraulics code, MARS-KS, and cross-validated against the Design and control document (DCD). DAKOTA software is loosely coupled with MARS-KS code via a python interface to perform the Best Estimate Plus Uncertainty Quantification (BEPU) analysis and generate a time series database of the system response to train, test and validate the ML meta-models. Key uncertain parameters identified as required by the CASU methodology were propagated using the non-parametric Monte-Carlo (MC) random propagation and Latin Hypercube Sampling technique until a statistically significant database (181 samples) as required by Wilk's fifth order is achieved with 95% probability and 95% confidence level. The three ML RNN models were built and optimized with the help of the Talos tool and demonstrated excellent performance in forecasting the most probable NPP transient response. This research was guided by the Systems Engineering (SE) approach for the systematic and efficient planning and execution of the research.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.18
no.2
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pp.58-74
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2022
Deterministic accident analysis plays a central role in the nuclear power plant (NPP) safety evaluation and licensing process. Traditionally the conservative approach opted for the point kinetics model, expressing the reactor core parameters in the form of reactivity and power tables. However, with the current advances in computational power, high fidelity multi-physics simulations using real-time code coupling, can provide more detailed core behavior and hence more realistic plant's response. This is particularly relevant for transients where the core is undergoing reactivity anomalies and uneven power distributions with strong feedback mechanisms, such as reactivity initiated accidents (RIAs). This work addresses a RIA, specifically a control element assembly (CEA) withdrawal at power, using the multi-physics analysis tool RELAP5/MOD 3.4/3DKIN. The thermal-hydraulics (TH) code, RELAP5, is internally coupled with the nodal kinetics (NK) code, 3DKIN, and both codes exchange relevant data to model the nuclear power plant (NPP) response as the CEA is withdrawn from the core. The coupled model is more representative of the complex interactions between the thermal-hydraulics and neutronics; therefore the results obtained using a multi-physics simulation provide a larger safety margin and hence more operational flexibility compared to those of the point kinetics model reported in the safety analysis report for APR1400. The systems engineering approach is used to guide the development of the work ensuring a systematic and more efficient execution.
In this research, numerical simulations by PFC considering discrete element method are conducted to predict experimental results of large triaxial compression test with rockfill material for dam construction. For generation of compacted assembly with specific grain size distribution and initial material porosity, the clump logic method and expansion of generated particles are adapted. To predict stress-stain behavior of large triaxial test, discrete particle modelling is applied with micro parameters which are chosen by calibration process. It is expected that distinct particle modelling method could be used as a useful tool to investigate micro and macro behavior associated with geotechnical problems and develop a numerical laboratory.
ICAO adopted the Carbon Offsetting and Reduction Scheme for International Aviation (CORSIA) at the 39th General Assembly in 2016, and 115 countries, including South Korea, expressed their intention to participate in CORSIA as of January 1, 2023. Since carbon generated in the aviation industry is mainly caused by greenhouse gases emitted from aircraft engines, fuel consumption must be reduced to reduce carbon emissions. Prior research, such as simulation, is essential to predict the effectiveness of each plan and to make decisions about its implementation. High-quality data is needed to derive accurate results, but it has been difficult to secure actual fuel consumption data, as they are considered to be classified airline data. Therefore, in this paper, after establishing a model that estimates fuel consumption based on actual fuel consumption data, the model is to be advanced to improve its accuracy.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.13
no.6
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pp.124-131
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2017
Recently, drone is extending its range of usability. For example, the delivery, agriculture, industry, and entertainment area take advantage of drone mobilities. To control real drones, it needs huge amount of drone control training steps. However, it is risky; falling down, missing, destroying. The virtual drone system can avoid such risks. We reason that what kinds of technologies are required for building the virtual drone system. First, it needs that the virtual drone authoring tool that can assemble drones with the physical restriction in the virtual environment. We suggest that the drone assembly method that can fulfill physical restrictions in the virtual environment. Next, we introduce the virtual drone simulator that can simulate the assembled drone moves physically right in the virtual environment. The simulator produces a high quality rendering results more than 60 frames per second. In addition, we develop the physics engine based on SILS(Software in the loop simulation) framework to perform more realistic drone movement. Last, we suggest the virtual drone controller that can interact with real drone controllers which are commonly used to control real drones. Our virtual drone system earns 7.64/10.0 user satisfaction points on human test: the test is done by one hundred persons.
The purpose of this study was to review articles and theses on adjustment of college freshmen from domestic researches conducted during the past 11 years, to identify overall research trends, and to suggest direction and strategies for college freshman's adjustment. The final 24 articles were selected from three databases, RISS, KISS, and NAL (National assembly library) using specific inclusion criteria. Twenty were correlation studies and four were experimental studies. In 2009, the first study on adjustment of college freshmen was published. Since then several more studies have been conducted to date. This means that people have recognized the importance of adjustment of college freshmen. Twenty three studies that are reviewed used Baker and Siryk's college adjustment tool. From reviewed correlation studies, mean score of college students' adjustment was 3.25. The related variables with adjustment of college freshmen revealed 20 items, especially self-esteem, self-efficacy, and stress showed important related concepts. The general characteristics related to adjustment of freshmen were outgoing character, living with family, aged students, satisfied with the area of study, and satisfied with school life. The findings of this study indicated that colleges when planning for the freshmen orientation program should focus on improving self-efficacy of students, stress management, mentor program, and freshmen adjustment program for each department of the school and college.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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