The Journal of the Society of Korean Medicine Diagnostics
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v.12
no.2
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pp.74-83
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2008
Background and purpose : Health is characterized by variability, and the loss of variability is associated with aging and disease. Normal healthy respiratory patterns are characterized by breath to breath variability. Cold-Heat scores are quantified indices in Korean Medicine. The aim of this study is to analyze relations between 9 respiratory indices (including breath to breath variability) and HRV(heart rate variability). Method : Respiratory data were measured during a period of 15 minutes and transferred to text file. We calculated 9 respiratory parameters using MATLAB 7.1. Afterwards we did correlation analysis of the 9 respiratory indices and HRV. Results and conclusion : Respiratory variability showed significant correlation with HRV.
Kim, Dong-Won;Park, Young-Jae;Heo, Young;Park, Young-Bae
The Journal of the Society of Korean Medicine Diagnostics
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v.12
no.2
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pp.84-95
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2008
Background and purpose: Health is characterized by variability and a loss variability is associated with aging and disease. Normal healthy respiratory patterns are characterized by breath to breath variability. The aim of this study is to analyze Correlation Analysis of 10 respiratory indices(include breath to breath variability) and K-POMS factors score. Method: Respiratory data were measured during 15 minutes and transferred to text file. We calculated 10 respiratory parameters in use of MATLAB7.1. After then do correlation analysis of 10 respiratory indices and K-POMS factors score. Result and conclusion: Respiratory variability is showed significant correlation with vigor factor. Respiratory rate is showed significant correlation with depression factor.
Listening effort represents the listener's attention, stress, required cognition resource, and mental exertion to understand a speech in various situations. Recently, it has been focused to evaluate an effectiveness of hearing aids and cochlear implant. The physiologic measures, such as heart rate, skin conductance, electroencephalography, and pupil dilation, have been used to objectively measure listening effort. In this study, we investigated the feasibility of temporal and spectral heart rate variabilities to measure listening effort to understand speech in the presence of background noise. The results showed that several heart rate variabilities significantly increased as increasing background noise level. Finally, the heart rate variability can be used as an objective tool to measure listening efforts.
This study investigates the role of the background meridional moisture gradient (MMG) on the propagation of the Madden-Julian oscillation (MJO) across the Maritime Continent (MC) region. It is found that the interannual variability of the seasonal mean MMG over the southern MC area is associated with the meridional expansion and contraction of the moist area in the vicinity of the MC. Sea surface temperature anomalies associated with relatively high and low seasonal mean MMG exhibit patterns that resemble those of El Niño-Southern Oscillation. By contrasting the years with anomalously low and high MMG, we show that MJO propagation through the MC is enhanced (suppressed) in years with higher (lower) seasonal mean MMG, although the effect is less robust when MMG anomalies are weak. Column-integrated moisture budget analysis further shows that sufficiently large MMG anomalies affect MJO activity by modulating the meridional advection of the mean moisture via MJO wind anomalies. Our results suggest that the background moisture distribution has a strong control over the propagation characteristics of the MJO in the MC region.
Proficiency test is an essential tool far ensuring analytical ability of analytical chemists and analytical institutes. Usually, the standard protocol for proficiency test is focused on acceptability of reported analytical results of participants by calculating z-scores and related diagnostic parameters. The ultimate goal of this process is to reveal the sources of variability of analytical results and to find the way to reduce their influence. In this study, the method of analysis of variance (ANOVA) was applied to the analytical data collected from qualify control departments of pharmaceutical companies in KyungIn province in Korea in the year of 2000. As influencing factors of variability of analytical results, the use of internal standards for liquid and gas chromatograpy, the educational and professional background of participants, geological locations and yearly production sizes of participating companies were evaluated. To evaluate the variability in accuracy of analytical results, absolute differences from sample mean and sample median were used and to evaluate variability in precision of individual participants, the reported standard deviation of each participant was used. As a result, the use of internal standards in gas chromatographic analysis, participants' academic background and the yearly production sizes of pharmaceutical companies showed statistically significant influence to the accuracy and the precision of the reported analytical results used in this study.
The Journal of the Society of Korean Medicine Diagnostics
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v.12
no.2
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pp.96-106
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2008
Background and purpose : Health is characterized by variability and a loss variability is associated with aging and disease. Normal healthy respiratory patterns are characterized by breath to breath variability. Cold-Heat score are quantified indices in Korean Medicine. The aim of this study is to analyze relations between 9 respiratory indices (including breath to breath variability) and cold-heat score by questionnaire. Method : Respiratory data were measured during 15 minutes and transferred to text file. We calculated 9 respiratory parameters in use of MATLAB7.1. After then we did correlation analysis of 9 respiratory indices and cold-heat score Results and conclusion : EIratio is showed significant correlation with Cold score and weighted Heat score.
Variation is the archenemy of quality. To reduce or control the variation in a complex production unit, firstly we need to identify the location of the root cause of the variation. This paper discusses the detection of variability and the techniques used for reduction of variation for a production unit consisting of many processes. In the first part of this paper, the background of variability detection in production systems is introduced which is then followed by a weighted network corresponding to correlation matrix of all processes. Based on the network and clustering criterion of maximum spanning tree, a classification of all processes is derived. Furthermore, the variation of each process in a class is determined by residual analysis. In the last part, the use of methods of robust design for the processes with a larger variability is discussed.
We develop a simulation method that affords very high variability of virtual pedagogical situations involving many independent plans, still achieves authoring (or implementation) scalability. While each individual plan would be coherently drawn up by an agent for its respective goal, those independently-made plans might be coincidentally intertwined in their execution. The inevitable non-determinism involved in this multi-event plan encompassing pre-planned and unforeseen events is resolved by (multi-phase) dynamic planning and articulated sequencing of events in contrast to static planning and monolithic authoring in conventional narrative systems. Connections between events are dictated by their associated rules and their actual connections are dynamically determined in execution time by current conditions of background-world. This unified connection scheme across pre-planned and unforeseen events allows a multi-plan, multi-agent situation to be coherently planned and executed in a global scale. To further the variability of a situation, the inter-event coupling is made in a fine level of action along with a limited episteme of each agent involved. We confirm analytically the viability of our approach with respect to the situation variability and authoring scalability, and demonstrate its practicality with an implementation of a composite situation.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.6
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pp.49-60
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2021
BCSA (Bias-Correction and Stochastic Analog) is a statistical downscaling technique designed to effectively correct the systematic errors of GCM (General Circulation Model) output and reproduce basic statistics and spatial variability of the observed precipitation filed. In this study, the applicability of BCSA was evaluated using the ASOS observation data over South Korea, which belongs to the monsoon climatic zone with large spatial variability of rainfall and different rainfall characteristics. The results presented the reproducibility of temporal and spatial variability of daily precipitation in various manners. As a result of comparing the spatial correlation with the observation data, it was found that the reproducibility of various climate indices including the average spatial correlation (variability) of rainfall events in South Korea was superior to the raw GCM output. In addition, the needs of future related studies to improve BCSA, such as supplementing algorithms to reduce calculation time, enhancing reproducibility of temporal rainfall patterns, and evaluating applicability to other meteorological factors, were pointed out. The results of this study can be used as the logical background for applying BCSA for reproducing spatial details of the rainfall characteristic over the Korean Peninsula.
Kim, Eunji;Kim, Boram;Cho, Jungwon;Lee, Jung Hwa;Lee, Eunsook;Yu, Yun Mi;Cho, Jai Young;Lee, Euni;Choi, YoungRok
Korean Journal of Clinical Pharmacy
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v.30
no.1
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pp.36-43
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2020
Background: Tacrolimus, a calcineurin inhibitor, is an immunosuppressant used in post-transplantation maintenance therapy. The drug has a narrow therapeutic range and requires periodic therapeutic drug monitoring. Although many studies have reported the effects of intrapatient variability of tacrolimus on survival, rejection, and complications in renal transplant recipients, very few studies have reported these effects in liver transplant recipients. The purpose of this study was to evaluate the effect of intrapatient variability of tacrolimus on clinical outcomes after liver transplantation. Methods: Intrapatient variability was calculated using individual, averaged tacrolimus concentrations. Patients were divided into two groups according to their median variability value: high-variability and low-variability groups. The rate of deviation from the therapeutic range, incidence of acute rejection, post-transplant diabetes, incidence of infection, and estimated glomerular filtration rate (eGFR) after transplantation were compared between the groups. Results: Of the total patients (n=82), the high-variability group (n=41) exhibited significantly greater deviation from the therapeutic range (65.92% vs. 56.84%; p<0.001). There was no significant difference in acute rejection or post-transplantation diabetes incidence or eGFR; however, the number of infection in the first 6 months was significantly lower in the low-variability group (0.4 vs. 0.9 times; p=0.039). Multiple linear regression analysis showed that the number of infection significantly increased as intrapatient variability increased (p=0.015). Conclusion: High intrapatient variability in tacrolimus concentrations was strongly associated with an increased frequency of deviation from the suggested therapeutic range and an increased number of infection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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