1. Objectives : The aim of the present study was to describe the Korea Constitutional Multicenter Bank (KCMB), which was various clinical data bank for scientific advancement of constitutional diagnosis and treatment. 2. Methods and Results : The KCMB is based on the 28 multi-institute cooperative clinical research networks including domestic and international institute. Since the KCMB was founded in 2006, data have been accumulated from 10,412 subjects. The KCMB consists of three parts: The clinical constitutional data, the measurement data, and the biological data. The method of data entry is via web based electronic Case Report From (eCRF). The eCRF has been developed and programed to ensure the efficient entry of data. We also developed coding manual, ongoing quality control assessment to obtain high-quality data. 3. Conclusions : The KCMB with various data contribute to providing the scientification of Sasang Constitutional Medicine.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제27권6호
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pp.153-170
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2020
The Educational Restitution Rate is an important parameter that determines the quality of university education. This paper analyzed data from 148 private universities over the 10 years from 2009 to 2018 using data mining techniques in Korea. A significant causal relationship is detected in the fixed effect model as a result of the panel estimation. And the scale of faculty expansion and fund management, which are the university evaluation indicators, and the size of basic funds, respectively, have a positive effect on the ERR, which is within the confidence interval. In the analysis, the more private universities improve the tuition dependence rate, the more decisively positive affecting ERR. As a result of nonparametric regression estimation, when the faculty expansion ratio is reinforced, the effect of economies of scale is detected in some sections, the improvement of the tuition dependence rate, and the result value is generated through the improvement that results are derived at a certain point in time. We hope that the university based on this study can be a basic Indicators for the diagnosis of basic competencies and policy of student-centered education.
Because arrhythmia occurs irregularly, it should be examined for at least 24 hours for accurate diagnosis. For this reason, this paper developed firmware software for arrhythmia detection and prevented consumption of temporal and human resources and enabled continuous management and early diagnosis. Prior to the experiment, the interval between the R peaks of the QRS Complex was calculated using the Pan-Tompkins algorithm. The developed firmware software designed and implemented an algorithm to detect arrhythmia such as tachycardia, bradycardia, ventricular tachycardia, persistent tachycardia, and non-persistent tachycardia, and a data transmission format to monitor the collected data based on BLE. As a result of the experiment, arrhythmia was found in real time according to the change in BPM as designed in this paper. And the data quality for BLE communication was verified by comparing the sensor's serial communication value with the Android application reception value. In the future, wearable devices for real-time arrhythmia detection will be lightweight and developed firmware software will be applied.
대학의 학사정보시스템은 대학의 핵심이 되는 시스템으로 학생의 학적 등 다양한 대학내 모든 활동을 관리해야 하므로 해마다 복잡해지고 데이터가 무분별하게 많아진다. 이에 따라 학사정보시스템의 데이터는 신뢰성이 저하되어 사용자와의 의사소통 문제가 발생하게 되고 시스템 내부에 큰 장애를 불러올 수 있기에 학사정보시스템의 데이터 검증 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 학사정보시스템에 대해 데이터 품질관리의 데이터 프로파일링 기법을 이용하여 컬럼 속성 분석, 허용 값 목록 분석, 문자열 패턴 분석, 날짜 유형 분석, 유일 값 분석 방법으로 설계하였다. 구현 단계에서는 위의 5가지 분석 방법을 이용하여 스크립트를 구현하였고, 스크립트를 실행하여 학사정보시스템의 유형별 오류를 발견하여 오류의 원인을 시스템 내부에서 찾아 수정하였으며 내부시스템 장애 확률을 낮출 수 있었다.
생산 공정에서 발생하는 비정상적인 이상 (fault)의 진단 (diagnosis)은 고품질의 제품을 생산함에 있어 필수적이라 할 수 있다. 회분식 공정 (batch process)과 같이 부가가치가 큰 반도체나 의약품 등의 첨단 제품을 생산하는 공정에서는 더욱 실시간 진단의 역할이 커지고 있다. 본 연구에서는 회분식 공정으로부터 얻은 측정 데이터와 비선형 분류(nonlinear classification)에 기초한 실시간 이상 진단 체계에 있어서 변수선택과 미래값 추정 기법이 진단 성능에 미치는 영향을 평가한다. 공정 변수 중 진단에 필수적이며 기여도가 높은 변수만을 선택하여 진단 모델 (diagnosis model)을 구성함으로써 진단 성능의 향상을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 여러 변수선택 (variable selection) 기법들의 진단 성능을 비교 평가한다. 또한, 현재 진행 중인 회분식 조업 데이터는 종료되기 이전에는 진단에 필요한 전체 데이터를 얻을 수 없으므로 현재 시점에서 측정되지 못한 미래 측정값 (future observations)이 추정되어야 한다. 미래값 추정방법들의 선택이 변수선택과 분류기반 진단 관점에서 진단 성능에 어떻게 영향을 주는지 평가한다. 폴리염화비닐 회분식 공정에 대한 사례 연구를 수행하여 최적의 변수선택과 미래값 추정방법을 도출하였다. 변수선택 방법에 따라 최대 21.9%와 13.3%의 성능 향상을 보였으며 미래값 추정방법에 따라서는 최대 25.8%와 15.2% 향상됨을 알 수 있었다.
This study is to develop a diagnostic model for the effective introduction of smart factories in the manufacturing industry, to diagnose SMEs that have difficulties in building their own smart factory compared to large enterprise, to identify the current level and to present directions for implementation. IT, AT, and OT experts diagnosed 18 SMEs using the "Smart Factory Capacity Diagnosis Tool" developed for smart factory level assessment of companies. They analyzed the results and assessed the level by smart factory diagnosis categories. Companies' smart factory diagnostic mean score is 322 out of 1000 points, between 1 level (check) and 2 level (monitoring). According to diagnosis category, Factory Field Basic, R&D, Production/Logistics/Quality Control, Supply Chain Management and Reference Information Standardization are high but Strategy, Facility Automation, Equipment Control, Data/Information System and Effect Analysis are low. There was little difference in smart factory level depending on whether IT system was built or not. Also, Companies with large sales amount were not necessarily advantageous to smart factories. This study will help SMEs who are interested in smart factory. In order to build smart factory, it is necessary to analyze the market trends, SW/ICT and establish a smart factory strategy suitable for the company considering the characteristics of industry and business environment.
Background : The principal diagnosis has been used in many different fields such as hospital statistics, medical research, insurance claim, national health statistics and so on. Some principal diagnoses have a relatively low level of reliability in the medium-sized hospitals. The purpose of this study is to identify the reliability level of principal diagnoses and to suggest ways to improve reliability of the principal diagnosis. Method : Data were collected from a medium-sized hospital located in Pusan. The discharge summaries on 323 patients who were discharged in January, 2008 and the outpatient summaries on 251 patients who visited the hospital on March 28, 2008 were collected, and descriptive analysis was performed using SPSS version 12.0K. Result : The findings are the followings: (1) the diagnostic consistency rate between medical records and doctors' was 92.0%; (2) the diagnostic consistency rate between medical records and insurance claims was 86.1%; (3) the diagnostic consistency rate between doctors' diagnoses and insurance claims was 80.2%. The evidence seems to indicate that some principal diagnoses have reliability problems in the medium-sized hospitals. Conclusion : The results of this study suggest the followings: (1) employees should be trained and supervision of hospital activities are needed; (2) network systems should be constructed for each department; (3) professions need to be fostered (4) doctors' awareness of medical records should be changed.
This Research was designed to develop an instrument that can be used for measuring and analysing the degree of the quality of life of the Allogenic bone marrow transplantation survivors and to provide basic data to help them attain a better quality of life. The subjects of this study were a total of 101 people who were undergone Allogenic bone marrow transplantation and were over 100 days after transplantation. Data were collected during the period from September 3 to December 2. 2000. In Developing this instrument, the researcher established a conceptual framework based on the result of previous research, interview of patients and medical staff and researcher's experience. The scale for this instrument consisted of 51 items. Responses were obtained from the respondents through a self reporting method and each item had a possible score of 5. The collected data were analyzed using the SPSS program. The reliability of the scale was tested by Cronbach‘s alpha. For the examination of the component factors of the measuring instruments, factor analysis method was used. Examination of the difference in the quality of life as related to demographic variables was done using t-test, analysis of variance(ANOVA). For the examination of the major variables influencing the quality of life, Pearson's Correlations was used. The results were as follows: (1) The reliability of the instrument was 0.90 (Cronbach's alpha) (2) The validity of the instrument was tested by factor analysis. The result of the factor analysis of the 51 items is making up the instruments were classified into the following factor; emotional state, Interpersonal problem, physical problem, spiritual state, social problem, decrease of physical energy, physical problem-eye, physical problem-skin and mucosa, health awareness, elimination problem, worry about health, financial problem, sexual problem. (3) Demographic variables related to quality of life is the time after transplantation. GVHD experience, lose of job. Age at the transplantation, diagnosis, type of the transplantation, marital status, monthly income, educational background, sex, religion are not related to the quality of life.
The purpose of this paper is to develop a model of level evaluation for data governance that can diagnose and verify level of insufficient part of operating data governance. We expanded the previous study related on attribute indices of data governance and developed a level model of evaluation and items. The model of level evaluation for data governance is the level of evaluation and has items of 400 components. We used previous studies and expert opinion analysis such as the Delphi technique, KJ method in this paper. This study contributes to literature by developing a level evaluation model for data governance at the early phase. This paper will be used for the base line data in objective evidence of performance in the companies and agencies of operating data governance.
본 연구는 비대면 진료의 개념과 제도적 도입과정에 대해 살펴보고 비대면 진료를 긍정적으로 인지하는 기대 편익 변인과 부정적으로 인지하는 위험 변인들이 이용의도에 어떠한 영향을 미치는지를 PLS-SEM을 사용하여 각 잠재변수의 영향력을 실증적으로 검증하였고 연구 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 의료서비스의 질은 비대면 진료의 인지된 유용성과 인지된 용이성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 접근성은 비대면 진료의 인지된 용이성과 비용 절감에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 비대면 진료의 기대 편익들은 이용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 기능적 위험과 서비스 위험은 의료진 위험에 유의한 영향을 미치고 의료진 위험은 비대면 진료의 이용의도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 비대면 진료의 이용의도에 영향을 미치는 긍정적 요인과 부정적 요인을 고려하여 이용 의도에 미치는 영향을 도출하여 의료소비자들의 행태를 실증적으로 규명하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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