Applying the conventional machine-learning method which has been frequently used in health-care area has several fundamental problems for modern U-health service analysis. First of all, we are still lack of application examples of the traditional method for our modern U-health environment because of its short term history of U-health study. Second, it is difficult to apply the machine-learning method to our U-health service environment which requires real-time management of disease because the method spends a lot of time in the process of learning. Third, we cannot implement a personalized U-health diagnosis system using the conventional method because there is no way to assign weights on the disease-related variables although various kinds of machine-learning schemes have been proposed. In this paper, a novel diagnosis scheme PCADP is proposed to overcome the problems mentioned above. PCADP scheme is a personalized diagnosis method and it makes the bio-data analysis just a 'process' in the U-health service system. In addition, we offer a semantics modeling of the U-health ontology framework in order to describe U-health data and service specifications as meaningful representations based on this PCADP. The PCADP scheme is a kind of statistical diagnosis method which has characteristics of flexible structure, real-time processing, continuous improvement, and easy monitoring of decision process. Upto the best of authors' knowledge, the PCADP scheme and ontology framework proposed in this paper reveals one of the best characteristics of flexible structure, real-time processing, continuous improvement, and easy monitoring among recently developed U-health schemes.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.16
no.5
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pp.873-880
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2002
We study on the significance and application of the whole body form diagnosis. The results were as follows; The general form diagnosis is the method to observe the individual physiology and pathology. The phase of thinking, the current and activity of KI, the pattern of general form diagnosis have organic relations with the symptoms. The general form diagnosis is made up the principle of the imaging phase, therefore it must make synthetic union the differentiation of syndromes. The general form diagnosis of NAE GYEONG shows the typical phases and it is divided with the sight of YIN YANG and Five-Element. The general form diagnosis of SEOP GAE is practiced the theory of constitution's demonstration before the understanding of symptoms. Then JANG NAM tried the type of constitution's demonstration. The general form diagnosis of DONG MU becomes the diagnostic root of constitution's demonstration in four type constitution theory.
Journal of Korean Academy of Nursing Administration
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v.8
no.2
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pp.239-248
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2002
Purpose: The actual nursing processes have been performed by individual nurses' judgment without any supporting programs in Korea. It is not easy for novice nurses to make accurate diagnoses and provide proper nursing interventions to patients. Therefore, we propose a computerized program for nursing diagnosis and intervention linked to medical diagnosis. Method: For the program, we have linked standardized nursing diagnosis and intervention classifications with medical diagnosis. It is premised that the program is connected to order communication system(OCS) in hospitals. Result: We provide a nursing information system with standardized database for nursing diagnosis and interventions so that nurses can make more accurate diagnosis and perform more adequate interventions. Conclusion: It is expected that the program will help the nurses perform their nursing processes more efficiently. And we expect the system can be used in many hospitals efficiently in the future after pilot operations are completed in some hospitals.
This study was conducted to test validity of related factors and characteristics of 98 Nursing Diagnosis identified in a previous study by the Korean Nurses Association. Data for this study was collected from 892 nurses in eight teaching hospitals located in Seoul using a cross sectional survey method. Each participating hospital was asked to produce at least 10 cases for every nursing diagnosis. There were 7,422 responses out of a possible 7,840. Out of the 7,422 responses 26 were discarded due to incompleteness. Data were analyzed using SAS. The result of the study shows that most of the related factors and characteristics for each of the 98 nursing diagnosis were ranked at more than 3.5 point out of 5 point Likert scale in terms of significance. Through this study the related factors and characteristics of the 98 nursing diagnosis identificance. Through this study the related factors and characteristics of the 98 nursing diagnosis identified through literature review were validated by experts in nursing diagnosis. These validated related factors and characteristics will be utilized for computerization of the nursing diagnosis process.
Objectives : This paper is to find the meaning of Tan pulse in Qikooujiudamai Diagnosis, Methods : In terms of Qikooujiudamai, the position to diagnose the Intermittent Pulse is Kwan(關) position and the pulse is Tan(彈) pulse. To find the meaning of Tan pulse, the symptoms of Intermittent pulse were analyzed. Then the symptoms were analyzed in terms of both Qikooujiudamai Diagnosis and 28-pulse diagnosis to find the correlation. Results & Conclusions : The Tan pulse at Kwan position is related to Hyen(弦), Kin(緊), Hwal(滑), Dan(短) pulse in 28-pulse diagnosis. The symptom of disease of Intermittent pulse's diagnosis is mostly concluded to those 4 pulses. Qikooujiudamai is the diagnosis for acupucture treatment, but with 28-pulse diagnosis, it can be developed to usage of medicine.
When high-voltage motors are started, inrush current is rising as a serious power quality problem in terms of electric power line. So, this study is measured electrical data from induction motor's various starting method and is proposed the most appropriate starting method for induction motor at WTPs.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.2
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pp.78-83
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2019
Sounds based machine fault diagnosis recovers all the studies that aim to detect automatically abnormal sound on machines using the acoustic emission by these machines. Conventional methods that use mathematical models have been found inaccurate because of the complexity of the industry machinery systems and the obvious existence of nonlinear factors such as noises. Therefore, any fault diagnosis issue can be treated as a pattern recognition problem. We propose here an automatic fault diagnosis method of hand drills using discrete wavelet transform(DWT) and pattern recognition techniques such as artificial neural networks(ANN). We first conduct a filtering analysis based on DWT. The power spectral density(PSD) is performed on the wavelet subband except for the highest and lowest low frequency subband. The PSD of the wavelet coefficients are extracted as our features for classifier based on ANN the pattern recognition part. The results show that the proposed method can be effectively used not only to detect defects but also to various automatic diagnosis system based on sound.
1. Objectives In oriental medicine, there is no method to diagnosis Sasang constitution of school aged children. The objective diagnostic method is necessary to improve the health condition of children. The method must be able to reduce time and to correct subjective error. So the purposes of this study are developing the questionnaire to diagnosis Sasang constitution of school-aged children. 2. Methods The questionnaire consists of selected substance of ${\ulcorner}$Dongyisusebowon${\lrcorner}$, characteristic questionnaire of children and questionnaire for the Sasangin Diagnosis Questionnaire(for adult). Experts, element school children and a scholar on Korean literature revise the questionnaire. 3. Results and Conclusion Experts examed pre-questionnaires and selected the final questionnaries by CVI 0.8 at propriety of contents. Sasangin Diagnosis Questionnaire (SDQ) for Child consists of 84 questions (24 questions for child, 48 questions and 12 questions for doctor).
Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.10
no.2
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pp.145-153
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2003
Purpose: Related factors for 24 nursing diagnoses frequently used in the emergency care unit were validated in this study. Method: A convenience sample of 65 registered nurses who had worked for 2 years or more in emergency care units and received instruction on nursing diagnosis was used for the study. The classification of nursing diagnoses was based on NANDA (1996) and validation, on Fehring (1987)'s DCV model. Result: Differences were found between emergency and general care units for related factors for nursing diagnosis. Newly reported related factors were not found for emergency care units. Conclusion: It is helpful for nurses who work in emergency care to be able to apply the nursing diagnosis validated in this study. These findings can be used as the database to provide a nursing diagnosis system appropriate to improving the emergency nursing practice.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.23
no.9
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pp.814-822
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2013
For the fault diagnosis of a mechanical system, pattern recognition methods have being used frequently in recent research. Hidden Markov model(HMM) and artificial neural network(ANN) are typical examples of pattern recognition methods employed for the fault diagnosis of a mechanical system. In this paper, a hybrid method that combines HMM and ANN for the fault diagnosis of a mechanical system is introduced. A rotating blade which is used for a wind turbine is employed for the fault diagnosis. Using the HMM/ANN hybrid model along with the numerical model of the rotating blade, the location and depth of a crack as well as its presence are identified. Also the effect of signal to noise ratio, crack location and crack size on the success rate of the identification is investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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