Background: Prostatitis, one of the most common diseases of the prostate, is a complex disease with various clinical features. This study aims to analyze the utilization and prescribing patterns of antibiotics in Korean patients with prostatitis between 2008 and 2015. Methods: We used the National Health Insurance Database complied from the Health Insurance Review and Assessment Service (HIRA). The outcomes included the number of claims, number of patients, medical cost, and length of stay for each year. In addition, the prescribing patterns of antibiotics, including fluoroquinolone, and low-dose use of ciprofloxacin and levofloxacin were investigated. Results: The total number of patients and medical cost increased by 9.5% and 51.7% from 2008 to 2015, respectively. Most prostatitis patients were classified as chronic prostatitis patients. The prescribing proportion of antibiotics for chronic prostatitis outpatients decreased from 71.0% to 66.9% from 2008 to 2015, and fluoroquinolone accounted for more than half of the total antibiotics. Over 80% of prescription of levofloxacin and ciprofloxacin was identified to be for low-dose use. Conclusion: Most of the patients with prostatitis experienced pain relief and condition improvement after antibiotic treatment; however, chronic prostatitis and chronic pelvic pain syndrome recur easily. Therefore, active disease management and further studies are needed to enhance our understanding of effective treatment for prostatitis.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권4호
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pp.867-876
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2013
대사증후군은 심혈관질환의 발생을 증가시키는 주요 요인으로 알려져 왔다. 특히 만성적인 대사장애로 여러 질병이 한 개인에게서 복합되어 나타나는 대사증후군의 경우 우리나라에서도 유병률이 점차 증가하는 추세이다. 이에 본 연구는 다중인자 차원 축소 방법을 이용하여 대사증후군의 위험도를 확인하고 여러 대사증후군 진단 조합 중에서 가장 위험한 조합을 제시하는 데 목적을 둔다. 자료는 질병관리본부에서 실시한 제 5기 국민건강영양조사 1차년도 (2010년)자료를 이용하여 성인 중에서 분석방법에 적용이 가능한 3,990명을 대상자로 결정하였다. 다중인자 차원 축소 방법을 적용시킨 결과 대사증후군에 가장 위험한 단일 요인은 복부비만이었고, 복부비만을 포함한 대사증후군 진단 조합은 복부비만과 고지혈증, 고혈압이 가장 위험한 것으로 나타났다. 이것은 대사증후군의 새로운 진단 결과이다. 특히, 남성의 경우는 복부비만, 저 HDL-콜레스테롤혈증, 고혈압이 가장 위험한 조합으로 확인되었고 체질량 지수가 $25kg/m^2$이상인 사람에게서는 복부비만, 고지혈증, 고혈당의 조합이 가장 위험한 대사증후군 조합이었다.
To develop a sailing yacht successfully, systematic engineering information is required including technologies from various companies and know-how about sailing yacht. The engineering information about sailing yacht has a complex and extensive structure. Therefore, a robust and high-level of management system is needed to manage the information. In this paper, we design and propose Generic-YWBS (Generic-Yacht Work Breakdown Structure), a work breakdown structure for sailing yachts. The Generic-YWBS is aimed at constructing sailing yachts and contains contents about product- and process-oriented information of sailing yachts. In addition, the Generic-YWBS plays an important role in managing the engineering information as a basic schema of database and system architecture. The Generic-YWBS is derived from fundamental WBS design processes and various rules about sailing yachts, for example, ISAF (International Sailing Federation) equipment rule and IRC rating rule, and a generic structure concept is applied for flexibility. The Generic-YWBS is applicable for various purposes. We designed a detailed code system in order to apply the Generic-YWBS to contents management system. The series of activities are realized through a web-based RIA(Rich Internet Application) program. This program manages the YWBS structure in an XML schema, and the Generic-YWBS management application offers a customizing function to be adapted in the field.
미래 전장 환경이 복잡하고 다양화됨에 따라 조직에 적절한 구조 및 편성을 작성하는 것도 간단하지 않은 일이 되었다. 이에 본 연구에서는 육군의 미래 제대별 참모부 편성을 시스템 다이내믹스를 활용하여 검증하는 방법론을 제시한다. 참모부 구조 및 편성 검증을 위한 SD 활용 절차는 입력 DB값 산출, 인과지도 작성 및 모델 구축, 모의 및 분석 순으로 진행된다. 시스템 다이내믹스를 활용한 모의분석의 취약점은 입력 값에 따라 결과가 달라질 수 있고 모의인원의 관점에 따라 분석이 달라질 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 이에 대한 보완책으로 연구 분석, 설문 등을 병행하여 종합분석에 포함하는 방법을 적용하였다. 본 연구의 의의는 군조직의 구조 및 편성을 검증하기 위한 과학적인 방법으로 조직편성의 적절성을 정량화하여 판단할 수 있는 전투실험 방법을 제시함으로써 그 활용 가치가 크다고 판단된다.
인공신경망은 복잡한 문제를 해결하는데 있어 여러 분야에서 널리 활용되고 있는 매우 효과적인 기법으로 알려져 있다. 본 연구에서는 터널거동을 효과적으로 예측하기 위해 이러한 인공신경망 기법을 이용한 터널거동 예측시스템 (TBPS)을 개발하였다. 본 시스템 개발을 위해 시공이 완료된 31개 현장 193 개소 지점으로부터 얻은 터널 계측자료 (즉, 천단침하, 내공변위, 록볼트 축력, 숏크리트 압축 및 전단응력, 내진시 라이닝의 응력 등)를 D/B화하여 이용하였다. 또한 개발된 TBPS의 학습을 위해 가장 효과적이라 알려진 역전파 알고리즘을 사용하여 이들 자료의 학습을 실시하였다. 이러한 과정을 통해 개발된 TBPS를 이용하여 예측한 터널 거동 값과 현장계측 값, 수치해석에 의한 결과 값의 상호 비교 분석을 실시하였다. 비교분석 결과, TBPS에 의한 거동예측결과 값의 변화는 실무에 적용 가능한 범주에 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발된 TBPS는 터널의 타당성검토나 기본 및 실시설계 등에 적용하여 효율적으로 필요한 정보를 신속하게 얻을 수 있는데 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
The main objectives of this research are to compile all the researches published in the registered academic journals to study the trends of researches and analyze the relationships between research contents and the social factors so that the accomplishments of community related researches and future tasks can be identified. For this purpose, 97 papers published between 1973 and July 2011 were chronologically organized and analyzed in terms of research methods, main contents, and their relationship with social factors. The key findings are as follows; 1) Researches on multi-family-housing community started in 1973 mainly focusing on the social factors of neighbors in a complex; since 2000, however, the researches on physical factors were increased the most followed by psychological and social factors accordingly. 2) The research findings were not fully developed to give a guidance for appropriate space programs or an analysis of residents' preference on facilities. The cause of this shortfall is due to the fact that there was a lack of studies on residents' usage of community facilities based on quantified database. 3) More comprehensive researches should be conducted in the future for vitalizations of community through facility supply system and design guidelines, development and operation of community programs and measures to enhance community awareness targeted on public housing and more diverse types of housing being apart from typical multi-family-houisng provide by private sector.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권2호
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pp.299-307
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2012
데이터마이닝은 주어진 데이터베이스에서 항목간의 흥미로운 관계를 찾아내는 기법으로서 의사결정나무는 데이터마이닝의 대표적인 알고리즘이라고 할 수 있다. 의사결정나무는 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법이다. 일반적으로 연구자가 의사결정나무 모형을 생성 할 때 모형 생성의 기준 및 입력 변수의 수에 따라 복잡한 모형이 생성되기도 한다. 특히 의사결정나무 모형에서 입력 변수의 수가 많을 경우 생성된 모형은 복잡한 형태가 될 수 있고, 모형 분석이 어려울 수도 있다. 만일 입력변수에서 주변조건부 변수 (매개변수, 외적변수)가 존재한다면 이 입력변수는 직접적인 관련성이 없는 것으로 판단한다. 이에 본 논문에서는 주변조건부 변수를 고려하여 의사결정나무모형을 생성하는 방법을 제시하고 그 효율성을 파악하기 위하여 실제 자료에 적용하고자 한다.
본 논문에서는 XML 데이터베이스의 색인구조로 다차원 화일구조를 이용하는 다차원 타입상속 색인기법인 MD-TIX를 제안한다. 일차원 색인구조를 이용하는 기존의 XML 데이터베이스 색인기법에서는 타입상속계층과 중첩요소가 포함된 복합 형태의 질의들에 대한 처리를 잘 지원하지 못한다. MD-TIX에서는 XML 데이터베이스의 중첩요소에 대한 색인기법을 위하여 이차원 타입상속 계층 색인기법(2D-THI)을 다차원으로 확장하여 사용한다. 2D-THI는 타입상속 계층의 단순요소에 대한 색인기법으로 킷값 도메인과 타입식별자 도메인으로 구성된 이차원 도메인 공간상에서 요소들의 클러스터링을 다루는 색인기법이다. 본 논문의 MD-TIX에서는 색인된 중첩요소를 표현하는 경로상의 각 타입상속 계층마다 하나의 타입식별자 도메인을 할당하여 구성된 다차원 도메인 공간상에서 색인 엔트리들의 클러스터링을 다룬다. 따라서 HD-TIX에서는 기존의 색인기법에서 지원하기 어려운 질의의 대상 범위가 타입상속 계층상의 임의의 타입들로 제한되거나, 질의에 포함된 복합요소들의 도메인이 타입상속 계층상의 임의의 타입들로 제한되는 경우에도 잘 지원할 수 있다.
사회 전 분야에 걸쳐 다양하고 복잡한 공간의 현상을 모델링하여 컴퓨터를 통해 공간 데이터를 사용하고자 하는 요구가 급격하게 증가하면서 원격탐사와 GIS의 중요성과 활용도가 증대되고 있다. 원격탐사영상자료를 GIS의 분석기술과 연계하여 사용함으로써 높은 정확도와 가치를 지닌 수치자료의 생성이 가능하며, 토지피복 분류와 분석 등을 수행함으로써 다양한 주제도의 제공이 가능하다. 대상 지역에 대한 이러한 지도의 구축이 가능케 되면, 이 지도를 기초로 하여 모델링 및 지속적인 모니터링이 용이하며, 데이터베이스의 수정을 쉽게 함으로써 지형공간정보의 갱신이 효율적으로 수행되어 질 수 있다. 이 연구에서는 원격탐사 기술과 GIS의 통합을 통하여 도로변의 토지피복변화를 분석하기 위해 두시기의 영상에 대한 토지피복분류를 수행하고 6개의 분류항목별 10년간의 변화탐지를 수행하여 대상지역에 대한 정량적 변화면적 통계값을 추출함으로써 도시계획 수립 및 개발을 위한 기초 의사결정 자료를 획득하는 것이다. 도로주변의 이용형태분석을 통하여 주변 도심과의 상호 보완된 계획의 수립을 가능하게 할 것이다.
Because the types and severities of most engine faults are various and complex, it is not easy that the conventional model based fault detection approach like the GPA(Gas Path Analysis) method can monitor all engine fault conditions. Therefore this study proposed newly a diagnostic algorithm for isolating and diagnosing effectively the faulted components of the smart UAV propulsion system, which has been developed by KARI(Korea Aerospace Research Institute), using the fuzzy logic and the neural network algorithms. A precise performance model should be needed to perform the model-based diagnostics. The based engine performance model was developed using SIMULINK. For the work and mass flow matching between components of the steady-state simulation, the state-flow library was applied. The proposed steady-state performance model can simulate off-design point performance at various flight conditions and part loads, and in order to evaluate the steady-state performance model their simulation results were compared with manufacturer's performance deck data. According to comparison results, it was confirm that the steady-state model well agreed with the deck data within 3% in all flight envelop. The diagnosis procedure of the proposed diagnostic system has the following steps. Firstly after obtaining database of fault patterns through performance simulation, then secondly the diagnostic system was trained by the FFBP networks. Thirdly after analyzing the trend of the measuring parameters due to fault patterns, then fourthly faulted components were isolated using the fuzzy logic. Finally magnitudes of the detected faults were obtained by the trained neural networks. Because the detected faults have almost same as degradation values of the implanted fault pattern, it was confirmed that the proposed diagnostic system can detect well the engine faults.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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