Most of salivary cortisol are an unbound free form reflecting physiological function later. Thus, it is used frequently to evaluate the HPA-Axis and physiological function. Although the needs of salivary cortisol measurement in Korean Medicine is higher and higher, there are not many studies, because the reliability of salivary cortisol measurement is not high. To make the reliability high and encourage to use it in Korean Medicine, the goal of this study is to suggest the standard method of saliva collecting for cortisol measurement through the review of previous studies using salivary cortisol and to encourage to use it in clinical fields in Korean Medicine. The results are as followed; First, salivary cortisol has many benefits, i. e. easy collecting, non-invasive collecting, and reflecting the physiological function. Second, the collecting time and method are kept sternly, because the methods of saliva collecting vary depending on the goal of study. Third, the specific tools for saliva collecting are recommended to prevent contamination. In conclusion, if the standard methods of saliva collecting is kept to measure salivary cortisol, it would be very useful in many fields of Korean Medicine.
This paper introduces one type of prize collecting travelling salesman problem with time windows (PCTSPTW), proposes a mixed integer programming model for the problem, and shows that the problem can be reduced to the elementary shortest path problem with time windows and capacity constraints (ESPPTC). Then, a new dynamic programming algorithm is proposed to solve ESPPTC quickly. Computational results show the effectiveness of the proposed algorithm.
Recently, during disasters occurrence, dealing with emergencies has been handled well by the early transmission of disaster relating notifications on social media networks (e.g., Twitter or Facebook). Intuitively, with their characteristics (e.g., real-time, mobility) and big communities whose users could be regarded as volunteers, social networks are proved to be a crucial role for disasters response. However, the amount of data transmitted during disasters is an obstacle for filtering informative messages; because the messages are diversity, large and very noise. This large volume of data could be seen as Social Big Data (SBD). In this paper, we proposed a big data platform for collecting and analyzing disasters' data from SBD. Firstly, we designed a collecting module; which could rapidly extract disasters' information from the Twitter; by big data frameworks supporting streaming data on distributed system; such as Kafka and Spark. Secondly, we developed an analyzing module which learned from SBD to distinguish the useful information from the irrelevant one. Finally, we also designed a real-time visualization on the web interface for displaying the results of analysis phase. To show the viability of our platform, we conducted experiments of the collecting and analyzing phases in 10 days for both real-time and historical tweets, which were about disasters happened in South Korea. The results prove that our big data platform could be applied to disaster information based systems, by providing a huge relevant data; which can be used for inferring affected regions and victims in disaster situations, from 21.000 collected tweets.
본 연구에서는 개별 관광객을 Simulation하는 모형을 개발하고. 이를 이용해 첨단 관광정보시스템 하에서의 여행객의 관광지 선택행태 변화와 관광 수요 패턴의 변화를 분석하였다. 관광객의 여행계획 목적함수는 기대효용 최대화로 가정하였고, 교통망에서 순차적 방문 계획 해를 얻기 위해 Traveling Salesman Problem(TSP)을 이용하였다. 단 관광객들의 경우 하루 동안 주어진 여행시간과 여행예산의 제약이 존재하기 때문에, 제약이 존재하는 TSP. 즉 Prize-Collecting TSP를 이용하였으며, 하루 이상 관광지에 체류하는 관광객들의 여행계획 문제를 풀기위해 Prize-Collecting Multiple-Day TTaveling Salesman Problem(PC MD TSP)을 개발하였다 관광 정보의 형태는 사전정보, Oft-line 정보. On-line 정보로 구분하여, 전체 관광객들을 이용 가능한 정보 형태에 따라 3가지 계층으로 구분하였으며. Simulation을 통해 각 관광지의 관광객을 계산하였다. 개발된 모형을 통해 Ubiquitous 환경에서의 On-line 정보가 관광객들뿐만 아니라 관광지에도 수요증가에 따른 운영 이익 증대를 가져다 줄 수 있음을 확인하였다.
In diabetics, daily blood glucose testing is generally required at home, and thus, performing blood collection several times a day using a blood line is essential. Blood collection in the home and in the hospital is a source of pain and is the second most common cause of infection. In blood collecting device generally consists of four major parts: inner-case, outer case, main shaft and triger, and the most import part among those for necessary functionality is the main shaft. Filling time and injection pressure, filling balance, strain-rate analysis of change based on availability of the product. The Moldflow of FEM simulation is used for the analysis of injection molding process. In this study, aims to create a technique for injection molding and manufacturing of a main shaft of a high-performance blood-collecting apparatus capable of automatically extracting a lancet to relieve pain through depth control of the lancet.
In this study, an intelligent solenoid valve controller has been developed for efficient maintaining of filters in a dust collecting system. This controller has automatic controllability of solenoid valves' ON/OFF time depending on the clogging status of filters, and then it can extend the filters' lifetimes, decrease the power consumption, and make effective operation of the system possible. This controllability has been executed by the fuzzy theory that utilizes the workers' experimental knowledges, the control expert's knowledges and the differential pressures between the inlets and outlets measured by the sensors. The system's operation is under the continuous surveillance by using a current transformer, which warns the operators and lets them take necessary actions in case of abnormal operation.
센서 노드의 활용 분야가 점차 다양화되는 추세이므로 활용 분야에 적합한 다양한 데이터 수집 방법이 요구된다. 데이터의 실시간 감시가 불필요한 경우 수집과 동시에 전송을 수행하는 현재의 데이터 수집 방법은 불필요한 전력 소모 및 데이터 손실을 발생시킬 수 있다. 데이터를 수집한 노드가 데이터를 저장하고 질의에 의해 필요한 데이터를 획득하는 새로운 방법이 요구된다. NAND 플래시는 에너지 효율성이 좋고 대용량화가 쉬워 앞으로의 센서 노드용 저장소로 적합하다. 센서 노드는 4${\sim}$10 KByte의 적은 메모리를 지원하고 NAND 플래시는 덮어쓰기가 불가하고 쓰기 제한이 있어 효율성이 뛰어난 파일 시스템의 구축은 어렵다. 본 논문은 센서 노드 환경에서 대용량 NAND 플래시 파일 시스템의 설계에 대해 논한다. 파일 시스템은 전송 비용을 줄여 보다 장시간 동안의 데이터 수집을 가능하게 한다. 앞으로 다양한 분야에 적용되어 센서 네트워크 환경에서 핵심 구실을 할 것으로 예상한다.
본 연구는 한방화장품의 원료로써 사용이 되는 약용식물들의 부위별 및 추출용매에 따른 추출물의 효능의 차이를 기술하였다. 기존의 단일성분 분석법보다 실제로 성분의 복합체인 추출물에 대하여 항산화와 UV흡수 관련 효능효과 시험법을 적용하였다. 약효를 가지는 약용식물들을 추출할 때 고려해야 할 조건이 있다. 같은 약용식물이라도 채취시기, 채취장소, 채취부위와 같은 채취조건들과 용매의 종류, 추출시간, 추출온도와 같은 추출조건들을 고려하여야 한다. 조건 중에서 추출용매와 채집부위는 효과에 있어서 매우 중요한 요인이다. 약용식물에 대한 관심이 증가하면서 여러 가지의 채취조건과 추출조건을 연구하여 한방원료의 개발에 있어 좀더 다양한 적용이 요청되고 있다. 본 연구에서는 약용과 식용으로 널리 사용되는 식물(Terminalia chebula, Syzygium aromaticum, Paeonia lactiflora, Morus alba, Scutellaria baicalensis)을 선정하여 추출용매와 채집부위를 변경시킴으로써 용매와 부위에 따른 효능의 차이를 확인하였다. 이 결과로 추출시 적당한 조건을 선택한다면 사용되는 약용식물의 양을 줄이거나 좀더 효과적인 결과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 지능화된 의료 정보 시스템 구축 및 의료 빅 데이터 처리를 위한 생체 정보의 수집, 전송, 관리와 같은 일련의 체계화된 의료 정보 시스템의 구현 및 설계를 제공한다. 본 논문에서 제시하는 의료 정보 시스템은 소형화 및 저 전력화된 생체 정보 수집 센서와 이를 단계적으로 수집하여 중앙 의료 정보 시스템으로 전송하는 데이터 정보 전송 장치 및 저장 장치로 구성되어 있다. 기존 의료 정보 구축 환경은 간호사나 의사의 수기 작성에 의한 수집 및 비 자동화된 방법에 의한 구축으로 관리되어짐에 따라 장기적 관점에서의 의료 품질 향상 및 연구가 불가능하였다. 하지만, 본 논문에서 제시하는 의료 정보 수집 시스템을 통하여 인적 오류 극복 및 정보 수집 범위의 극대화를 추구할 수 있다. 더 나아가, 실시간 의료 정보 빅 데이터 분석 시스템과의 결합을 통해 환자 상태 분석 및 처방과 의료 품질 개선 전략 수립을 가능케 하며, 의료 정보 네트워크 구축을 통해 대형화 되어가는 의료 시장에 빠르게 대처할 수 있다.
거시적인 3대 교통변수(교통량, 속도, 밀도)와 고속도로 서비스 수준의 효과척도(밀도, 교통량 대 용량비) 모두 해당되는 변수는 밀도이다. 특히 도로의 서비스 수준을 평가함에 있어 가장 정확하고 우수한 효과척도로 알려져 있다. 이러한 중요성에도 불구하고 측정방법의 어려움으로 인해 타 변수에 비해 밀도를 활용한 연구가 상대적으로 부족하였다. 기존 밀도추정방법의 경우 측정시각에 따라 동일한 교통류의 밀도값이 변화하는 등의 한계가 있다. 본 연구에서는 서울외곽순환고속도로 사패산 터널 내부의 CCTV 영상을 정합하여 파노라마 영상을 제작한 후, 제작된 파노라마 영상을 이용하여 실제 밀도를 측정하는 방법을 연구하였다. 중심극한정리를 이용하여 분석한 결과, 1 km 사진 24개(혹은 24초)를 이용하여 밀도를 측정하면 당시 교통상황을 잘 반영할 수 있었다. 즉, 본 연구에서 제시한 밀도 수집 주기를 준수하여 수집한 구간영상으로 밀도를 측정할 경우 측정시각에 관계없이 평균적인 밀도값을 측정할 수 있으며, 현실 교통류를 대변하는 현실적인 밀도를 취득할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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