Purpose: The purpose of this study was to investigate risk factors related to delirium and to develop screening model on delirium occurrence in MICU (Medical Intensive Care Unit) patients. Methods: For developing a preliminary tool for delirium, the data of 166 patients were collected and analyzed. In order to estimate the accuracy and discriminating power for the developed screening model, 98 patients were enrolled. The data used in this study were collected by EMR (Electronic Medical Record) review from January to September in 2012. The collected data were analyzed using SPSS/PC Win 18.0 program. Results: Screening model on delirium in MICU patients was developed using the results of logistic regression. The total score of screening model was 24 point and measuring point was 10 point. When the measuring point is over 10 point, it means that the risk of delirium occurrence is high. The discriminating power and the validity of screening model showed AUC .908 (p <.001) and .935 (p <.001) respectively. This result showed that the screening model on delirium which developed in this study was an appropriate model for screening the delirium risk group in MICU. The sensitivity of the screening model was 83%, specificity 89% and accuracy 84%. Conclusion: The developed screening model on delirium occurrence in MICU should be combined with EMR for screening and preventing delirium in a high risk group.
The objective of the study is to verify the discriminatory power of technology innovation in predicting Early Stage Ventures' success or failure. To accomplish this objective, we test early stage ventures'(Firm's period is below 3 years)technology innovation and performance. The result of the study is expected to be useful in loan evaluation, investment decision, internal management decision making and business improvement. The results of study is as follows. First, Early Stage Ventures' technology innovation power is composed of 4 major indexes(technology, marketability, manufacturing infra and economic feasibility). Second, we find that thirty-seven minor indexes are significant ex-ante variable which are discriminating between firms' success and failure in Early Stage Ventures. Also thirty-seven minor indexes explain 57.2% of the total variance. This explainable power of these indexes is similar to that of the existing 58 index elements. Finally, we find that the most important technology innovation power of Early Stage Ventures' is economic feasibility.
This paper reports a technique for discriminating double talk and echo path change using the stochastic characteristics of power change for an adaptive noise canceller. The causes of rapid error increasing are double talk and echo path change. When the echo path is changed, the system corrects the impulse response in order to reduce the error. However, in the case of double talk, the system has to suspend the updating impulse response in order to maintain the quality of the voice signal. In the conventional system, it was difficult to discriminate between the two situations. In this research, the stochastic characteristics of the voice power change in the double talk period were experimentally verified to be different from the power change during echo path changing. Based on the results, a new double talk detection method is proposed.
Electric Power cable is the apparatus that receives electric power from the Korea Electric Power Corporation and supplies electric power to electric train and annex facilities of each railway station. With substantial ripple effect during power blackout accidents, such power blackout accidents must be coped with by discriminating the status of insulation deterioration of electric power cable in advance. Discrimination of insulation deterioration of the electric power cable is normally executed while the power is disconnected and it is very difficult to discover, at early stage, the insulation deterioration of the power cable in operational state since the duration of inspection is limited. This research aims to consider method of diagnosing the insulation deterioration of electric power cable in On-Line state rather than diagnosis in Off-Line state in order to secure reliability of power supply by reducing duration of power blackout (accidental blackout and blackout during works) and by seeking reduction in equipment and manpower used in diagnosis of deterioration through prevention of the accident itself prior to occurrence through early restoration of accident due to insulation deterioration of the electric power cable and assessment of performance of the cable under operation.
Objective: To determine whether noncontrast computed tomography (NCCT) models based on multivariable, radiomics features, and machine learning (ML) algorithms could further improve the discrimination of early hematoma expansion (HE) in patients with spontaneous intracerebral hemorrhage (sICH). Materials and Methods: We retrospectively reviewed 261 patients with sICH who underwent initial NCCT within 6 hours of ictus and follow-up CT within 24 hours after initial NCCT, between April 2011 and March 2019. The clinical characteristics, imaging signs and radiomics features extracted from the initial NCCT images were used to construct models to discriminate early HE. A clinical-radiologic model was constructed using a multivariate logistic regression (LR) analysis. Radiomics models, a radiomics-radiologic model, and a combined model were constructed in the training cohort (n = 182) and independently verified in the validation cohort (n = 79). Receiver operating characteristic analysis and the area under the curve (AUC) were used to evaluate the discriminative power. Results: The AUC of the clinical-radiologic model for discriminating early HE was 0.766. The AUCs of the radiomics model for discriminating early HE built using the LR algorithm in the training and validation cohorts were 0.926 and 0.850, respectively. The AUCs of the radiomics-radiologic model in the training and validation cohorts were 0.946 and 0.867, respectively. The AUCs of the combined model in the training and validation cohorts were 0.960 and 0.867, respectively. Conclusion: NCCT models based on multivariable, radiomics features and ML algorithm could improve the discrimination of early HE. The combined model was the best recommended model to identify sICH patients at risk of early HE.
A wind farm consists of many wind generator(WG)s therefore, it is generally a complex power system. A wind farm as a distributed generation(DG) affects utility power system. If a conventional protection schemes are applied, it is difficult to detect faults correctly and the schemes can't provide proper coordination in some cases. This paper presents a protection algorithm for a wind farm which consists of a looped collection circuit. Because the proposed algorithm can distinguish between an internal fault and an external fault in a wind farm, The proposed algorithm can disconnect the faulted section in a wind farm. This algorithm is based on an overcurrent protection technique with the change of the ratio of the output current of a generator to the current of the looped line connected to each generator to collect the each generator's power. In addition, operating time of the algorithm is shortened by using the voltage drop at a generator collection point. The performance of the proposed algorithm was verified under various fault conditions using PSCAD/EMTDC simulations.
In this paper the design of a new microstrip wide-band microwave discdriminator is presented which is composed of a binary power divider, an open stub and a shorted stub. The microstrip line frequency discriminator is designed at the center frequency of 3.2GHz. Measured discriminating bandwidth is about 20% and return loss is 15dB or more over that frequency range. Experimetal results are in good agreement with the theory.
이 연구는 첫째, 경도인지장애(MCI)가 언어 기억 및 시공간 기억 등 특정 기억의 저하와 관련이 있는지를 파악하고, 둘째, 정상 노인으로부터 MCI를 감별하는 데 예측력이 우수한 지표를 탐색하였다. 표준화 된 기억검사를 수행한 189명(정상 노인 103 명, MCI 86 명)을 분석하였다. 언어 기억은 Seoul Verbal Learning Test를 이용하였고. 시공간 기억은 Rey Complex Figure Test를 이용해서 측정하였다. 다항 로지스틱 회귀모형을 이용하여 기억 검사의 예측력을 분석한 결과, 언어 기억과 시공간 기억은 정상 노인으로부터 MCI를 감별하는 데 예측 성능이 유의미하였다. 반면, 각 기억 검사의 수행결과를 포함하여 모든 혼란변수를 보정했을 때, 언어 기억의 즉시 회상만 정상 노인으로부터 MCI를 감별하는 데 예측력이 유의미하였으며, 시공간 기억의 즉시 회상은 예측력이 유의미하지 않았다. 이 결과는 MCI를 선별할 때 언어 기억과 시공간 기억의 지연 회상, 언어 기억의 즉시 회상이 MCI의 기억능력을 감별할 수 있는 최상의 조합임을 시사한다.
The study is to find relative EEG power spectrum and pattern of coherence discriminating attentive and inattentive hand movements. Eight undergraduate students aged from 20 to 27 who had not hand disability participated in this study. Participants were asked to perform visuo-motor task. EEG was measured at C3 in 10~20 international system and four areas orthogonally directed 2.5cm away from C3. Significant result discriminating movement and rest was found through coherence analysis between movement areas or movement area and non-movement area, but was individually different. Because it was anticipated that major factors caused by the differences among individuals were attributed to the attention of the subjects, relative power of alpha and beta bands was identified. As a result, significant relative powers of alpha and beta bands were found in a group of high coherence level, but were not found in a group of low level. Next, participants were divided into two groups according to relative powers of alpha and beta bands. The comparison between two groups was performed. As a result, the coherence of the alpha band in the attentive group was greater than that of the inattentive group. It was found that the coherence of the beta band in the inattentive group was happening. Therefore, individual differences of coherence were influenced by attention. The significant coherence patterns that could discriminate attentive movement and inattentive movement were found.
최근 초고속 인터넷과 대용량 데이터베이스 기술의 발전으로 웹 문서의 양이 크게 증가하였으며, 이를 효과적으로 관리하기 위하여 문서의 주제별 자동 분류가 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 한글 형태소 및 키워드 분석에 기초한 문서 특성 추출 방법을 제안하고, 이를 이용하여 웹 문서와 같은 비구조적 문서의 주제를 예측하여 문서를 자동으로 분류하는 방법을 제시한다. 먼저, 문서 특성 추출을 위하여 한글 형태소 분석기를 사용하여 용어를 선별하고, 각 용어의 빈도와 주제 분별력을 기초로 주제 분별 용어인 키워드 집합을 생성한 후, 각 키워드에 대하여 주제 분별력에 따라 점수화한다. 다음으로, 추출된 문서 특성을 기초로 상용 소프트웨어를 사용하여 의사 결정 트리, 신경망 및 SVM의 세 가지 분류 모델을 생성하였다. 실험 결과, 제안한 특성 추출 방법을 이용한 문서 분류는 의사 결정 트리 모델의 경우 평균 Precision 0.90 및 Recall 0.84 로 상당한 정도의 분류 성능을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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