There has been an exponential increase in plastic surgery cases over the last 20 years, surging from 2.8 million to 17.5 million cases per year. Seventy-two percent of these cases are being performed in the office-based or ambulatory setting. There are certain advantages to performing aesthetic procedures in the office, but several widely publicized fatalities and malpractice claims has put the spotlight on patient safety and the lack of uniform regulation of office-based practices. While 33 states currently have legislation for office-based surgery and anesthesia, 17 states have no mandate to report patient deaths or adverse outcomes. The literature on office-base surgery and anesthesia has demonstrated significant improvements in patient safety over the last 20 years. In the following review of the proceedings from the PRS Korea 2018 meeting, we discuss several key concepts regarding safe anesthesia for office-based cosmetic surgery. These include the safe delivery of oxygen, appropriate local anesthetic usage and the avoidance of local anesthetic toxicity, the implementation of Enhanced Recovery after Surgery protocols, multimodal analgesic techniques with less reliance on narcotic pain medications, the use of surgical safety checklists, and incorporating "the patient" into the surgical decision-making process through decision aids.
Kim, Yang-Soo;Kim, Yong-Goo;Choe, Yoon-Sik;Choi, Yung-Ho
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.11
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pp.2036-2039
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2007
This paper proposes an enhanced adaptive mode decision scheme for fast H.264 encoders. By efficiently predicting AZCB (All Zero Coefficient Block), the proposed scheme can encode motion pictures in H.264 up to 2.86 and 1.68 times faster than JM9.3 and AMD [1], respectively. Besides, this scheme significantly reduces the encoding performance fluctuation of AMD across tested bit-rates and video sequences.
In this paper, we propose a suboptimal receiver combining adaptive array antenna and orthogonal decision-feedback detector in DS/CDMA system. Adaptive array antenna can cancel out undesired signal using beamforming scheme. However, if there are interfering signals from undesired users with the same incident angle as that of a desired user, an adaptive array antenna cannot suppress them. The proposed receiver can cancel out remaining interference from users having nearly the same beam pattern. And we employ Orthogonal Decision-Feedback Detector (ODFD) as multiuser detection. The ODFD performs as good as the decorrelating decision -feedback detector (DDD) with much less complexity. Simulation results show that the proposed system provides a significantly enhanced performance.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.11
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pp.2033-2035
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2007
This paper proposes a novel iterative LMS-based decision feedback equalizer for short burst transmission with relatively short training sequence. In the proposed equalizer, the longer concatenated training sequence can provide the more sufficient channel information and the reused original training sequence can provide the correct decision feedback information. In addition, the overall adaptive processing is performed using the low complexity LMS algorithm. The study shows the performance of the proposed method is enhanced with the number of iterations and, furthermore, better than that of the conventional LMS-based DFEs with the training sequence of longer or equal length. Computational complexity is increased linearly with the number of iterations.
A mobile terminal will expect a number of handoffs within its call duration. In the event of a mobile call, when a mobile node moves from one cell to another, it should connect to another access point within its range. In case there is a lack of support of its own network, it must changeover to another base station. In the event of moving on to another network, quality of service parameters need to be considered. In our study we have used the Markov decision process approach for a seamless handoff as it gives the optimum results for selecting a network when compared to other multiple attribute decision making processes. We have used the network cost function for selecting the network for handoff and the connection reward function, which is based on the values of the quality of service parameters. We have also examined the constant bit rate and transmission control protocol packet delivery ratio. We used the policy iteration algorithm for determining the optimal policy. Our enhanced handoff algorithm outperforms other previous multiple attribute decision making methods.
In this paper, we propose th soft decision-directed sto-and-go algorithm combining a concept of the stop-and-go algorithm with soft decision-directed algorithm. The proposed algorithm has an enhanced equalization performance according to using the more confidential error signal than two algorithms. By computer simulation, it is confirmed that the proposed algorithm has the performance superiority in terms of residual ISI and convergence speed compared with the adaptive blind equalization algorithm of CMA, Modified CMA(MCMA), Stop-and Go algorithm and simplified 50ft decision-directed algorithm.
This paper proposes the novel investment priority decision method for distribution facilities considering the potential failure rate and the influence of customer caused by faults in distribution networks. The Proposed method decides the investment priority of the facilities combining, by the fuzzy rules, the KEPCO's priority decision for investment and the priority decision considering SAIFI(System Average Interruption Frequency Index) and SAIDI(System Average Interruption Duration Index). To verify the performance of the proposed method, these works utilized the projects for weak facility reinforcement planned in KEPCO in the Busan region in 2003 and 2004. The evaluation results showed that the reliability of the KEPCO in the Busan region using the proposed method can be enhanced more than using the conventional KEPCO's method.
In this paper, the SNR estimation error of Decision Directed SNR estimation method in AWGN is investigated, which uses samples received in reference decision region. In communication system receiver, when SNR estimation scheme using error vectors between ideal sample points and received sample points of reference region is adopted, the samples contain incorrectly received samples due to AWGN. Consequently, the mean of estimated reference constellation point is shifted and Decision Directed SNR estimation is inaccurately performed. These effects are explained by modified probability density function and difference between actual SNR and estimated SNR is theoretically derived and quantatively analyzed. It is proved that SNR estimation error obtained through computer simulation is matched up with derived one, and SNR estimation performance is enhanced significantly by adopting suggested correction scheme.
This study was intended to examine how the job stress of enterpriser affects decision quality when they make rational decision making, and to empirical analysis on whether decision quality can be enhanced through corporate network and absorption capacity. For this purpose, 356 survey data were collected from small business enterpriser and analyzed using SPSS v.25 and AMOS v.24. Studies have shown that among job stress, challenging stress has positive(+) influence on decision quality, disturbing stress has negative(-) influence on decision quality, and both corporate network and absorption capacity have positive(+) influence on decision quality. In addition, challenge stress and hindrance stress have been shown to have a positive(+) influence on decision quality through corporate network and absorption capacity. These findings confirmed that the challenge factors of job stress had a positive effect on decision quality, and confirmed that the corporate network and absorption capacity were important factors in enhancing decision-making products. As such, conclusions were discussed and implications and directions for follow-up studies were presented.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.3
no.3
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pp.73-80
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2010
Complex-valued blind algorithms which are based on constant modulus error and Euclidian distance (ED) between two probability density functions show relatively poor performance in spite of the advantages of information theoretic learning since the inherent characteristics of the constant modulus error prevent the algorithm from coping with the symbol phase rotation caused by the complex channels. In this paper, we show that the symbol phase rotation problem can be avoided and the advantages of information theoretic learning can be preserved by introducing decision-directed mode to the blind algorithm whenever the equalizer output power lies in the neighborhood of multi-modulus levels. Simulation results through MSE convergence and constellation comparison for severely distorted complex channels show significantly enhanced performance of symbol-point concentration and no phase rotation problems caused by the complex channel models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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