Iron oxide (Fe2O3) nanoclusters exhibit significant potential in the biomedical and pharmaceutical fields due to their strong magnetic properties, stability in solutions, and compatibility with living systems. They excel in magnetic separation processes, displaying high responsiveness to external magnetic fields. In contrast to conventional Fe2O3 nanoparticles that can aggregate in aqueous solutions due to their ferrimagnetic properties, these nanoclusters, composed of multiple nanoparticles, maintain their magnetic traits even when scaled to hundreds of nanometers. In this study, we develop a simple method using solvothermal synthesis to precisely control the size of nanoclusters. By adjusting precursor materials and reducing agents, we successfully control the particle sizes within the range of 90 to 420 nm. Our study not only enhances the understanding of nanocluster creation but also offers ways to improve their properties for applications such as magnetic separation. This is supported by our experimental results highlighting their size-dependent magnetic response in water. This study has the potential to advance both the knowledge and practical utilization of Fe2O3 nanoclusters in various applications.
Background: With the emergent transition of online learning during the COVID-19 pandemic, the need for online/offline blended learning that can effectively be utilized in a team-based learning (TBL) course has emerged. Methods: We used the online metaverse platforms, Gather and Zoom, along with face-to-face teaching methods in a team-based Introductory Pharmacy Practice Experience (IPPE) course and examined students' learning satisfaction and achievement, as well as their preferences to the learning platforms. A survey questionnaire was distributed to the students after the IPPE course completion. All data were analyzed using Excel and SPSS. Results: Students had high levels of course satisfaction (4.61±0.57 out of 5) and achievement of course learning objectives (4.49±0.70 out of 5), and these were positively correlated with self-directed learning ability. While students believed that the face-to-face platform was the most effective method for many of the class activities, they responded that Gather was the most effective platform for team presentations. The majority of students (64.3%) indicated that blended learning was the most preferred method for a TBL course. Conclusion: Students in a blended TBL IPPE course had high satisfaction and achievements with the use of various online/offline platforms, and indicated that blended learning was the most preferred learning method. In the post-COVID-19 era, it is important to utilize the blended learning approach in a TBL setting that effectively applies online/offline platforms according to the learning contents and activities to maximize students' learning satisfaction and achievement.
본 연구는 한국인 20대의 남성과 여성을 대상으로 보행 분석상의 표준화 방법 중의 하나인 dimensionless number의 효과를 검정하고 이를 통해 성별간 보행형태를 분석하는데 목적이 있다. 피험자는 기술표준원에서 제공하는 한국인 표준체형 및 연령 분류 체계에 맞춰 선정하였으며, 3차원 동작분석 시스템이 사용되었다. 데이터 분석을 위한 소프트웨어로는 Cortex, OrthoTrak, Matlab, Excel이 사용되었으며 통계검정을 위해서 SPSS를 사용하였다. 분석 결과를 살펴보면, Hof(1996)의 dimensionless number 변환을 통한 20대 성별 간 보행 형태는 시·공간 변인인 stride length, step length, stride time, step time, 보행속도(velocity), cadence 모두에서 유의한 차이가 없었으며, 표준화 전·후에 따라 통계분석의 결과가 달라짐을 확인하였다. 따라서 보행 분석에서 데이터의 표준화 방법 중의 하나인 dimensionless number의 적용은 통계학적 검정에 영향을 줄만큼 C.V. 값을 변화시키는 것으로 확인되었다. 본 연구를 통해, 상호 비교를 위한 보행연구에서 dimensionless number를 이용한 표준화 방식은 피험자의 신체적 특성이 분석에 미치는 영향을 제거하고 보다 정확한 통계 검정을 위해서 반드시 요구되는 과정이라는 것을 확인할 수 있었다.
Purpose : To investigate effects of transcranial directed current stimulus (tDCS) combined with abdominal draw-in maneuver (ADIM) on balance ability and trunk impairment scale of chronic stroke patients. Methods : Twenty-six chronic stroke patients were recruited and twenty-four participated after excluding two patients who met the exclusion criteria. After screening tests, they were randomized through excel program into an experimental group (n = 12) to apply a tDCS combined with ADIM and a control group (n = 12) to apply a sham tDCS with ADIM. The intervention lasted three times a week for six weeks. To compare tDCS intervention effects, trunk impairment scale and balance ability were measured. Comparisons between experimental and control groups were statistically processed using an independent t-test and comparisons within groups were statistically processed using a paired t-test. Results : The experimental group showed significant increases of pre- and post-intervention medial lateral velocity, anterior posterior velocity and area of balance ability, and trunk impairment scale (p<.05). The control group showed significant increases in pre- and post-intervention medial lateral velocity of balance ability and trunk impairment scale (p< .05). The experimental group showed significant increases of medial lateral velocity of balance ability and trunk impairment scale compared to the control group (p<.05). Conclusion : Results of this study suggest that tDCS combined with ADIM for chronic stroke patients can be effective in improving medial lateral velocity of balance ability and trunk impairment scale. Thus, tDCS can be used as an effective treatment protocol for trunk rehabilitation of chronic stroke patients.
Chang-woo Seon;Ye-jin Hong;Kyung-bok Park;Jeong-rock Kim;Dong-woo Nam;Ye-eun Kim;Min-jeong Kim
대한한의학회지
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제43권4호
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pp.33-51
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2022
Objectives: This study aimed to understand the current status of clinical practice patterns of Korean medicine in the treatment of degenerative arthritis of the hip and finger joints using web-based survey. Methods: An e-mail questionnaire survey was conducted with the Korean Medicine Doctor(K.M.D) registered in the Korean Medicine Association. The survey data were analyzed using Microsoft Excel. Results: Although the response rate of the survey was low, the characteristics of the respondents generally reflected the characteristics of the study population. A total of 35.2% of the respondents had heard of the guidelines; however, they did not use them for medical treatment. The reason as answered by 32.8% of the respondents was "not enough treatment time to check the manual and apply it." More than half (78.80%) answered that they were treating patients with both degenerative hip and finger arthritis; however, the average monthly number of first-time patients was ≤5. A total of 379 (60.9%) respondents answered that "acupuncture is very important," which was the only one that exceeded the majority compared to other treatments. As a result of the safety investigation, "Acupuncture, herbal medicine, cupping" were considered high in safety, while "Pharmacopuncture and Bee venom acupuncture" were considered low in safety. Conclusions: This survey helped to determine the current clinical practice patterns of Korean medicine treatments, further providing basic data for CPGs for degenerative arthritis of the hip and finger joints.
An analysis for the computation of Fatigue Damage Index (FDI) under the effects of the various combination of the ocean loads like random waves, current, platform motion and VIV (Vortex Induced Vibration) for a certain design water depth is a critically important part of the analysis and design of the marine riser platform integrated system. Herein, a 'Computer Simulation Model (CSM)' is developed to combine the advantages of the frequency domain and time domain. A case study considering a steel catenary riser operating in 1000 m water depth has been conducted with semi-submersible. The riser is subjected to extreme environmental conditions and static and dynamic response analyses are performed and the Response Amplitude Operators (RAOs) of the offshore platform are computed with the frequency domain solution. Later the frequency domain results are integrated with time domain analysis system for the dynamic analysis in time domain. After that an extensive post processing is done to compute the FDI of the marine riser. In the present paper importance is given to the nature of the current profile and the VIV. At the end we have reported the detail results of the FDI comparison with VIV and without VIV under the linear current velocity and the FDI comparison with linear and power law current velocity with and without VIV. We have also reported the design recommendations for the marine riser in the regions where the higher fatigue damage is observed and the proposed CSM is implemented in industrially used standard soft solution systems (i.e., OrcaFlex*TM and Ansys AQWA**TM), Ms-Excel***TM, and C++ programming language using its object oriented features.
가뭄관련 의사결정 시 필요한 정보는 기상 현황 및 전망, 수원현황, 생공·농업 수요현황, 공급계통 등으로서 지자체담당자가 일일이 취득하기에는 번거롭고 어려운 업무라고 할 수 있다. K-water 국가가뭄정보분석센터에서는 이러한 지자체의 업무지원을 위하여 통합 가뭄의사결정 종합상황판을 개발하고 2021년 3월부터 정식오픈하였다. 2019년부터 서비스했던 이전 상황판에서 제공하지 못했던 정보들을 보다 상세하게 제공함으로써 지자체 담당자가 지역에서 발생되는 가뭄을 보다 효율적으로 파악하고 적절한 대응을 하는데 도움이 될 수 있도록 구성하였다. 통합 가뭄의사결정 종합상황판은 국가가뭄정보포털(https://www.drought.go.kr)에 접속하고 GPKI 인증서로 로그인을 하면 접근할 수 있다. 접속한 인증서의 지역을 기준으로 초기 정보가 제공되고 사용자가 선택한 지역을 기준으로 제공되는 정보가 동시에 변경되도록 되어 있어 원하는 지역의 가뭄 관련 정보를 획득하는데 매우 편리하다. 상황판은 다양한 분야의 정보를 요약해서 제공하는 메인화면과 각 분야의 상세 정보를 차트와 통계 형태로 제공하는 3개의 상세화면으로 구성되어 있다. 메인화면에서는 기상현황, 생활 및 공업 현황, 가뭄현황 및 전망, 가뭄대응과 관련된 통계정보와 현황정보를 제공하여 사용자는 해당지역의 가뭄현황을 통합적으로 판단할 수 있다. 특히, 중앙화면에 수원현황, 용수공급체계, 시설현황, 가뭄119정보를 GIS 인터페이스로 제공하여 사용자가 편리하게 속성정보를 획득할 수 있도록 되어 있다. 또한, 4개의 화면에서 제공하는 모든 정보는 Excel 파일로 다운로드하여 활용할 수 있도록 구성하여 담당자가 보고서 등 작성 시 매우 유용하게 활용할 수 있도록 개발하였다. 지자체담당자는 개선된 상황판을 활용함으로써 가뭄관련 업무 시 보다 손쉽게 관련 정보를 획득하고 대응할 수 있을 것으로 예상되며, 이는 가뭄을 실제 담당하는 지자체의 가뭄 대응능력 향상으로 귀결되어 국가적인 가뭄정책 추진 시 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
블랙박스의 기능을 차에 접목하여 영상을 클라우드 서버를 통하여 확인 가능하며, 메모리카드를 통해 영상을 확인하는 번거로움을 줄이고 PC 및 스마트폰을 통해 실시간으로 블랙박스 영상을 확인할 수 있으며 사고 당시 사용자의 엑셀, 브레이크 작동상태 및 핸들 제어 기록 등을 확인 할 수 있다. 또한 클라우드 서비스를 활용하여 블랙박스의 영상을 인공지능 객체 인식을 통해 차량 사고의 정확한 파악과 사고처리 간편화에 목표를 두었다. 사고시 일어나는 화재, 침수, 파손 등의 블랙박스 자체의 손실이 일어나도 영상을 보존할 수 있는 대책을 마련할 수 있다. 실제 주행하는 실험조건에서 객체 인식 및 로그 기록 기능을 제공함으로써 사고 발생 즉시 정확한 전후 상황을 파악할 수 있음을 확인했다.
Ayed Ahmad Hamdan Al-Radaideh;Mohd Shafry bin Mohd Rahim;Wad Ghaban;Majdi Bsoul;Shahid Kamal;Naveed Abbas
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1807-1822
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2023
Innovation and rapid increased functionality in user friendly smartphones has encouraged shutterbugs to have picturesque image macros while in work environment or during travel. Formal signboards are placed with marketing objectives and are enriched with text for attracting people. Extracting and recognition of the text from natural images is an emerging research issue and needs consideration. When compared to conventional optical character recognition (OCR), the complex background, implicit noise, lighting, and orientation of these scenic text photos make this problem more difficult. Arabic language text scene extraction and recognition adds a number of complications and difficulties. The method described in this paper uses a two-phase methodology to extract Arabic text and word boundaries awareness from scenic images with varying text orientations. The first stage uses a convolution autoencoder, and the second uses Arabic Character Segmentation (ACS), which is followed by traditional two-layer neural networks for recognition. This study presents the way that how can an Arabic training and synthetic dataset be created for exemplify the superimposed text in different scene images. For this purpose a dataset of size 10K of cropped images has been created in the detection phase wherein Arabic text was found and 127k Arabic character dataset for the recognition phase. The phase-1 labels were generated from an Arabic corpus of quotes and sentences, which consists of 15kquotes and sentences. This study ensures that Arabic Word Awareness Region Detection (AWARD) approach with high flexibility in identifying complex Arabic text scene images, such as texts that are arbitrarily oriented, curved, or deformed, is used to detect these texts. Our research after experimentations shows that the system has a 91.8% word segmentation accuracy and a 94.2% character recognition accuracy. We believe in the future that the researchers will excel in the field of image processing while treating text images to improve or reduce noise by processing scene images in any language by enhancing the functionality of VGG-16 based model using Neural Networks.
본 논문에서는 경남지역의 도시지역에 위치한 2개의 공공도서관과 군지역에 위치한 2개의 공공도서관을 표본으로 선정하고 2007년의 대출기록을 수집하여 엑셀과 SPSS를 이용하여 분석하였다. 수집된 자료를 각 도서관별로 장서유형, 대출빈도, 주제로 구분하여 분석하고, 도시지역과 군지역 공공도서관을 비교하기 위해 이를 다시 4개 도서관으로 나누어 비교분석하였다. 데이터에서는 관계변수로 대출책수와 대출횟수, 이용지수, 출판경과년수를 추출하여 기술통계와 상관계수, 교차분석 등의 다양한 통계적 기법으로 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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