Since ${\ll}$Hwangjenaegyeong(黃帝內經)${\gg}$ and ${\ll}$Nangyeong(難經)${\gg}$, there has been various methods in pulse diagnosis. The Chon-gu(寸口)/Inyeong(人迎) Pulse Comparison Diagnosis which is dealt with in many chapters of the ${\ll}$Hwangjenaegyeong${\gg}$, has not been as widely applied as the Chon-gu Pulse Diagnosis due to several limitations. In this paper, we will review these limitations and suggest an alternative method. In the Chon-gu/Inyeong Pulse Comparison Diagnosis, we compare the Chon-gu Pulse and the Inyeong Pulse to see which is larger than the other by times, and diagnose illness of the 12 Meridian Pulse. It is fairly clear which is larger than the other, but to determine by how much accurately is quite difficult to say. However if we combine the Five Viscera Pulse in application, it becomes far more easier to determine which viscera and bowel is ill. First, study the pulse of the Chon-gu and In-yeong, then determine the Viscera Pulse. Next, determine the larger pulse between the Chon-gu and In-yeong pulse.
For the purpose of integrating nursing diagnosis into the nursing curriculum, a descriptive survey research was done using the inductive method with questionnaires and a literature review. Research subjects included nurse educators, textbooks of adult nursing published in Korea, and the course outline for adult nursing used in one college of nursing. The Results show that there was common agreement on 39 nursing diagnosis which should be in cluded in the adult nursing curriculum, textbooks of adult nursing, and patient care on the medical-surgical units. The two existing nursing diagnosis classification systems(NANDA and Gordon's Human Response Patterns) show different basic frameworks and difficulties were discovered in integration of nursing diagnosis into the curriculum. To develop a conceptual framework for a nursing diagnosis classification system, diagnosis were classified into three categories ; health promotion, high risk problem, and actual problem on the basis of the framework used in adult nursing textbooks and Gordon's 11 Functional Health Patterns. Subconcepts for actual problems were classified as ; activity and rest, nutrition and elimination, perception and coordination, stress and coping. Progress in this study supports further development of a conceptual framework of nursing based on a nursing diagnosis classification system, from which improvement in nursing education and clinical practice can be expected.
Objective : The aim of this study is to investigate current status of Sasang constitutional medicine researches and to provide source in setting a development strategy and making a policy on the Sasang constitutional medicine. Method : This study analyzed trends in research as represented in the 142 articles of Korea Institute of Oriental Medicine in the field of Sasang constitution medicine from 2007 to 2010. Result : The main themes of studies were Sasang constitution clinical study (68, 47%) and developing instruments for measuring diagnosis (48, 33%), especially pulse diagnosis (25, 17%). Genetic researches and trends studies on Sasang constitutional medicine were respectively 17 (12%) and 8 (5%). As a result, Korea Institute of Oriental Medicine established Sasang clinical information bank, and discovered clinical character of Sasang constitution to develope various diagnosis tools include constitution survey form and pulse diagnosis instrument. Genetic researches also discover constitution related genes such as FTO and MC4R, and explore association between heredity and Sasang constitution. Conclusion : The above mentioned achievements of Korea Institute of Oriental Medicine were limited to diagnosis process, unquestionably studies for reproducibility and authenticity of constitution diagnosis were important mission of Sasang constitutional medicine. However, to develop the advance of Sasang constitutional medicine, not only constitution diagnosis but also constitutional treatment studies should be conducted.
LMT 는 10 가지 풍경요소 그림을 이용하여 내담자의 심리 상태를 분석하는 그림 검사기법이다. 본 논문에서는 LMT 그림 분석에 필요한 지식 베이스를 구축한다. 이를 기반으로 그림 검사 후 내담자에게 제공되는 평가 보고서를 생성하는 LMT 그림 진단지원 시스템을 제안하고, 구현한다. 이 시스템은 각종 문헌 및 연구 결과를 기반으로 진단 결과를 생성하기 때문에 진단 결과의 객관성을 제고한다. 또한, 향후 LMT 그림분석에 대한 지식을 지식 베이스에 축적할 수 있어 지속적으로 확장이 가능하다. 본 시스템은 웹 기반으로 서비스할 수 있도록 구현되었으며, 실제 사례를 이용하여 지원 시스템의 효과성을 보였다.
본 논문에서는 전력용 변압기의 고장진단을 위해 써포트 백터머신에 기반을 둔 고장진단 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 데이터 취득부, 정상/고장판별부, 고장원인판별부로 구성된다. 제안한 고장진단과정을 보면, 데이터 취득부에서는 변압기에서 가스성분을 취득한다. 정상/고장 판별부에서는 취득된 가스성분들을 KEPCO 규정과 비교하여 정상/고장 여부를 판단한다. 고장원인 판별부에서는 입력 데이터가 고장으로 판정이 난 경우에 다중-클래스 써포트 백터머신에 의해 고장원인을 판정한다. 제안된 방법은 사례연구를 통해 우수성을 입증하였다.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제3권1호
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pp.1-8
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2016
In the field of Radiology, the Computer Aided Diagnosis is the technology which gives valuable information for surgical purpose. For its importance, several computer vison methods are processed to obtain useful information of images acquired from the imaging devices such as X-ray, Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Computed Tomography (CT). These methods, called pattern recognition, extract features from images and feed them to some machine learning algorithm to find out meaningful patterns. Then the learned machine is then used for exploring patterns from unseen images. The radiologist can therefore easily find the information used for surgical planning or diagnosis of a patient through the Computer Aided Diagnosis. In this paper, we present a review on three widely-used methods applied to Computer Aided Diagnosis. The first one is the image processing methods which enhance meaningful information such as edge and remove the noise. Based on the improved image quality, we explain the second method called segmentation which separates the image into a set of regions. The separated regions such as bone, tissue, organs are then delivered to machine learning algorithms to extract representative information. We expect that this paper gives readers basic knowledges of the Computer Aided Diagnosis and intuition about computer vision methods applied in this area.
Objectives : The purpose of this thesis is to help the preparation of oriental medicine clinical guidelines for drawing up the standards of oriental medicine demonstration and diagnosis classification about the neck pain. Methods : Statistical analysis about Gyeonghangtong(頸項痛), Nakchim(落枕), Sagyeong(斜頸), Hanggang (項强) classified experts' opinions about neck pain patients by Delphi method is conducted by using oriental medicine diagnosis questionnaire. The result was classified by using linear discriminant analysis (LDA), diagonal linear discriminant analysis (DLDA), diagonal quadratic discriminant analysis (DQDA), K-nearest neighbor classification (KNN), classification and regression trees (CART), support vector machines (SVM). Results : The results are summarized as follows. 1. The result analyzed by using LDA has a hit rate of 84.47% in comparison with the original diagnosis. 2. High hit rate was shown when the test for three categories such as Gyeonghangtong and Hanggang category, Sagyeong caterogy and Nakchim caterogy was conducted. 3. The result analyzed by using DLDA has a hit rate of 58.25% in comparison with the original diagnosis. The result analyzed by using DQDA has a accuracy of 57.28% in comparison with the original diagnosis. 4. The result analyzed by using KNN has a hit rate of 69.90% in comparison with the original diagnosis. 5. The result analyzed by using CART has a hit rate of 69.60% in comparison with the original diagnosis. There was a hit rate of 70.87% When the test of selected 8 significant questions based on analysis of variance was performed. 6. The result analyzed by using SVM has a hit rate of 80.58% in comparison with the original diagnosis. Conclusions : Statistical analysis using oriental medicine diagnosis questionnaire on neck pain generally turned out to have a significant result.
The goal of this study is to develop knowledge representation method for the construction and evaluation of ontology for diagnosis in oriental medicine. To develop the expert system for decision making on diagnosis and treatment, the systematic and structural knowledge which can be processible in EMR(Electronic Medical Record) must be precedent, and the Computational Process which control the system as well. This study set up an ontology as a trial model to represent the oriental medical knowledge into the machine processible one. Protege 2.1 has been used to build the ontology, and the serialization format of our ontology is the XML document based on OWL. The components of oriental medical diagnosis was arranged with the combination of symptoms which belong to the certain symptom patterns. Then natural language which expresses the oriental medical diagnosis components were converted into the logical sentence, and individual characteristic symptoms into each values of specific properties. In addition to the study, the diagnosis software for oriental medicine was developed and it used the ontology which we developed. Sequently, we tested the software to confirm the appropriateness of ontology. The result of the test shows that diagnostic questions are automatically formulated according to the diagnosis components of this ontology and that as such diagnostic results are induced. Therefore, the ontology system in this study will be efficient to develop the diagnosis program and useful as a tool for doctors to make decision. But, it is not recommendable to apply the system to the clinical environment until the clear diagnosis standards are introduced, and the more reliable diagnosis program can be developed based on the more appropriate ontology mentioned above.
A method for partial discharge diagnosis based on UHF narrow band type for GIS has been developed and calibrated. In generally, PD cannot be directly measured under on-line condition, but we can indirectly measure the electromagnetic wave made by PD using the high-frequency antenna. Compared with VHF band, electromagnetic waves of UHF band have a low influence for external noise in high-voltage substation. Therefore, we can detect the real abnormality with several pC in GIS using UHF narrow-band type method. For the case of no internal VHF sensor for GIS of the domestic substation, it has applied to use the external UHF sensor attached in spacer in GIS of existing substation. In this paper, we firstly described the technique of partial discharge measurement using frequency analysis and phase analysis in UHF band. Secondly, we presented the results of sensitivity test, the relationship of dBm-pC and diagnosis result of the cause of PD source by phase analysis. And then, we report the diagnosis result of partial discharge on the real GIS in domestic substation. These results make above method applicable for measurement of quantity and cause of PD for real operation GIS in high-voltage substation.
본 논문에서는 일반적인 네트워크에서 적응력 있는(adaptive) 분산형 시스템 레벨 결함 진단을 위한 분할 기법을 제안한다. 적응력 있는 분산형 시스템 레벨 결함 진단 기법에서는 시스템의 형상이 변경될 때마다 시험 할당 알고리즘이 수행되므로 적응력 없는 결함 진단 기법에 비하여 결함 감지를 위한 시험의 갯수를 줄일 수 있다. 기존의 시험 할당 알고리즘들은 전체 시스템을 대상으로 하는 비분할(non-partitioning) 방식을 이용하였는데, 이 기법은 불필요한 과다한 메시지를 생성한다. 본 논문에서는 전체 시스템을 이중 연결 요소(biconnected component) 단위로 분할한 후, 시험 할당은 각 이중 연결 요소 내에서 수행한다. 이중 연결 요소의 관절점(articulation point)의 특성을 이용하여 각 시험 할당에 필요한 노드의 수를 줄임으로서, 비분할 기법들에 비해 초기 시험 할당에 필요한 메시지의 수를 감소시켰다. 또한 결함이 발생한 경우나 복구가 완료된 경우의 시험 재 할당은 직접 영향을 받는 이중 연결 요소내로 국지화(localize) 시켰다. 본 논문의 시스템 레벨 결함 진단 기법의 정확성을 증명하였으며, 기존 비분할 방식의 시스템 레벨 결함 진단 기법과의 성능 분석을 수행하였다.Abstract We propose an adaptive distributed system-level diagnosis using partitioning method in arbitrary network topologies. In an adaptive distributed system-level diagnosis, testing assignment algorithm is performed whenever the system configuration is changed to reduce the number of tests in the system. Existing testing assignment algorithms adopt a non-partitioning approach covering the whole system, so they incur unnecessary extra message traffic and time. In our method, the whole system is partitioned into biconnected components, and testing assignment is performed within each biconnected component. By exploiting the property of an articulation point of a biconnected component, initial testing assignment of our method performs better than non-partitioning approach by reducing the number of nodes involved in testing assignment. It also localizes the testing reassignment caused by system reconfiguration within the related biconnected components. We show that our system-level diagnosis method is correct and analyze the performance of our method compared with the previous non-partitioning ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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