Ryu, So Yeon;Park, Jong;Choi, Seong Woo;Han, Mi Ah
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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v.47
no.2
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pp.113-123
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2014
Objectives: Several previous studies have found that healthy behaviors substantially reduce non-communicable disease incidence and mortality. The present study was performed to estimate the prevalence of four modifiable healthy behaviors and a healthy lifestyle among Korean adults according to socio-demographic and regional factors. Methods: We analyzed data from 199 400 Korean adults aged 19 years and older who participated in the 2010 Korean Community Health Survey. We defined a healthy lifestyle as a combination of four modifiable healthy behaviors: non-smoking, moderate alcohol consumption, regular walking, and a healthy weight. We calculated the prevalence rates and odds ratios of each healthy behavior and healthy lifestyle according to socio-demographic and regional characteristics. Results: The prevalence rates were as follows: non-smoking, 75.0% (53.7% in men, 96.6% in women); moderate alcohol consumption, 88.2% (79.7% in men, 96.9% in women); regular walking, 45.0% (46.2% in men, 43.8% in women); healthy weight, 77.4% (71.3% in men, 73.6% in women); and a healthy lifestyle, 25.5% (16.4% in men, 34.6% in women). The characteristics associated with a low prevalence of healthy lifestyle were male gender, younger age (19 to 44 years of age), low educational attainment, married, living in a rural area, living in the Chungcheong, Youngnam, or Gwangwon-Jeju region, and poorer self-rated health. Conclusions: Further research should be implemented to explore the explainable factors of disparities for socio-demographic and regional characteristics to engage in the healthy lifestyle among adults.
Based on a literature review regarding shift work, it is recognized that it has an adverse effect on workers' health. Especially, the night shift rather than the day shift imposes severe disorders on workers, which are indicated to dyssomnia, maladaptation to social life, and health problems such as gastroenteric trouble, cardiovascular diseases and depression. As the shift work can be explainable by using workers' labor ability necessarily to maintain company business consistently, it does not consider biorhythm, active mass and health condition of workers Actually duration of shit work would deprive workers of fundamental life rights by causing physical and mental effects. As a result of reviewing previous case studies related to effect of work pattern (day shift and night shift) on workers' health, an incidence of physical diseases like dyssomnia, gastroenteric trouble, cardiovascular diseases and premature delivery was higher in shift workers than normal workers. Additionally the incidence of mental disorders such as busy brain, social isolation, depression and work stress was also higher in shift workers than normal workers. These adverse physical and mental problems were intensified to night shift workers compared to day shift workers. Considering current various reports and study results, it is recommended that the shift work, especially the night work pattern, should not apply to contemporary work situation for sustaining workers' health condition constantly.
The study presents the general types and individual differences of the shape of the adult women's neck and shoulder in our country. It is based on the average value, the standard deviation, the maximum value, the standard deviation, the maximum value, the minimum value and c.v. measured from the women at the age of 19 through 64. The results of this study are as follows ; 1. The factors by factor analysis are five. The first is the size factors of the neck and shoulder. The second is shape factor of neck. The third is plane view and length factor of the neck. The fourth is the side view factor of the neck and shoulder. The fifth is the shape factor of shoulder. Therefore the shape of the neck and shoulder should be examined in the shape factors as well as in the size factors as well as in the size factors for the designing body-suitable clothes. 2. The factors of the concrete objects are the solid view of neck and shoulder, the cross-sectional view of neck line, side view of neck and shoulder and length of neck. The explainable measuring items for the factors are the difference of the length between lower neck round line and the 4㎝ above neck round line, the length of neck, the angle of inclination between fore neck and back neck, the angle of inclination of the side shoulder, the difference of the height between fore neck point and back neck point, the width of shoulder, the width of chest and the width of back. 3. The concrete objects of the neck and shoulder have five types ; Type Ⅰ is average type, Type Ⅱ is thick short neck and the drooping shoulder type, Type Ⅲ I is slender long neck and lean-back shoulder type, Type Ⅳ is thick and rising shoulder type and Type Ⅴ is slender and drooping shoulder type.
The study aims to understand the traditional context of the social policies in Germany by reviewing the course of transition of the traditional, ancient and/or medieval social policies or ideas of social policy in the country as a typical example of such transitions, which started being passed over to the modern civic society at the end of the medieval age, that is, during the 15th and 16th centuries. One of the reasons why the domestic interest in the German social policy is higher than the actual research achievements and frequently discussed seems explainable because a social security or welfare policy through a social insurance was initiated in Germany for the first time over the world in the 19th century. Notwithstanding, however, that all of us know that such a policy was not made in a day, cases are sometimes visible where focuses are easily drawn only to the periodic and economical phenomena in the 19th century and the strategic option of Preussen. Moreover, no literature which integrates thoroughly or publicly the social policies in Germany has been introduced at home, and some research books or study papers, if any, are inclined to concentrate merely on the social policies after the 19th century. Indeed, there are views, not rare, that a social policy of a national dimension was initiated along with the establishment of capitalism or an industrial society. According to such views, an industrial society or capitalism was begun to shape in the 19th century, and it is accordingly so national to lay our focuses on the social policies after the century. But from the fact that a national social policy existed much farther before the capitalism was established, it can be inferred that such policies were inevitable in all societies where a social issue existed. In the case of our country which experienced a more serious separation from the tradition than other countries by her rapid industrialization and Westernization, it is true that some traditional traces remain still regardless of their actual realization.
In order to investigate corelation between contents of dioctylphthalate in polyvinylchloride blent dibutyl tin dilaulate with dibutyl tin maleate as stabilizer and the behaviors of radiation resistance as well as electrical conductivity on irradiated specimens, several observations were carried out. A characteristic peak observed in the range of $1,540-1,640cm^{-1}$ on infrared spectra shows such a sensitive response to radiation as the intensity decreases with increasing doses and that this tendency strongly depressed in the presence of plasticizer. It is seemingly attributed for origin of the peak to the existence of RCOO- ion resulting from dissociation of stabilizere, further the depressive effect of decreasing peak intensity influenced by radiation seems to be caused by resonance absorption in benzen ring being a consistituent of plasticizer. It is also suggestive to be use the peak behavior influenced by radiation as a criterion for the evaluation of radiation resistance of PVC. Further the results obtained from electrical conductivity measurement also exhibit reasonable characteristics explainable with views used for the interpretation of the peak behavior mentioned previousely.
Purpose This paper analyzed the impacts of domestic stock market by a global pandemic such as COVID-19. We investigated how the overall pattern of the stock market changed due to the impact of the COVID-19 pandemic. In particular, we analyzed in depth the pattern of stock price, as well, tried to find what factors affect on stock market index(KOSPI) in the healthcare industry due to the COVID-19 pandemic. Design/methodology/approach We built a data warehouse from the databases in various industrial and economic fields to analyze the changes in the KOSPI due to COVID-19, particularly, the changes in the healthcare industry centered on bio-medicine. We collected daily stock price data of the KOSPI centered on the KOSPI-200 about two years before and one year after the outbreak of COVID-19. In addition, we also collected various news related to COVID-19 from the stock market by applying text mining techniques. We designed four experimental data sets to develop decision tree-based prediction models. Findings All prediction models from the four data sets showed the significant predictive power with explainable decision tree models. In addition, we derived significant 10 to 14 decision rules for each prediction model. The experimental results showed that the decision rules were enough to explain the domestic healthcare stock market patterns for before and after COVID-19.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.6
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pp.105-109
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2021
In this paper, we evaluate Boosted 3-D PCA as a Dataset and evaluate its performance. After that, we will analyze the network features and performance. In this paper, the learning was performed using the 300W-LP data set using the same learning method as Boosted 3-D PCA, and the evaluation was evaluated using the AFLW2000 data set. The results show that the performance is similar to that of the Boosted 3-D PCA paper. This performance result can be learned using the data set of face images freely than the existing Landmark-to-Pose method, so that the poses can be accurately predicted in real-world situations. Since the optimization of the set of key points is not independent, we confirmed the manual that can reduce the computation time. This analysis is expected to be a very important resource for improving the performance of network boosted 3-D PCA or applying it to various application domains.
In this study, two-step statistical approach including Principal Component Analysis (PCA) and Multiple Linear Regression (MLR) was employed, and main meteorological factors explaining the high-PM2.5 episodes were identified in two regions: Seoul and Busan. We first performed PCA to isolate the Principal Component (PC) that is linear combination of the meteorological variables observed at two levels: surface and 850 hPa level. The employed variables at surface are: temperature (T2m), wind speed, sea level pressure, south-north and west-east wind component and those at 850 hPa upper level variables are: south-north (v850) and west-east (u850) wind component and vertical stability. Secondly we carried out MLR analysis and verified the relationships between PM2.5 daily mean concentration and meteorological PCs. Our two-step statistical approach revealed that in Seoul, dominant factors for influencing the high PM2.5 days are mainly composed of upper wind characteristics in winter including positive u850 and negative v850, indicating that continental (or Siberian) anticyclone had a strong influence. In Busan, however, the dominant factors in explanaining in high PM2.5 concentrations were associated with high T2m and negative u850 in summer. This is suggesting that marine anticyclone had a considerable effect on Busan's high PM2.5 with high temperature which is relevant to the vigorous photochemical secondary generation. Our results of both differences and similarities between two regions derived from only statistical approaches imply the high-PM2.5 episodes in Korea show their own unique characteristics and seasonality which are mostly explainable by two layer (surface and upper) mesoscale meteorological variables.
Park, Jung-Whan;Kim, Yoon;Kim, Woo-Jin;Nam, Seung-Joo
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.3
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pp.19-28
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2021
Esophagogastroduodenoscopy is a method commonly used for early diagnosis of upper gastrointestinal lesions. However, 10-20 percent of the gastric lesions are reported to be missed, due to human error. And countries including the US, the UK, and Japan, the World Endoscopy Organization (WEO) suggested guidelines about essential gastrointestinal parts to take pictures of so that all gastric lesions are observed. In this paper, we propose deep learning techniques for classification of anatomical sites, aiming for the system that informs practitioners whether they successfully did the gastroscopy without blind spots. The proposed model uses pre-processing modules and data augmentation techniques suitable for gastroscopy images. Not only does the experiment result with a maximum F1 score of 99.6%, but it also shows a error rate of less than 4% based on the actual data. Given the performance results, we found the model to be explainable with the potential to be utilized in the clinical area.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.1
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pp.49-57
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2022
Recently, various uses of artificial intelligence have been made possible through the deep artificial neural network structure of machine learning, demonstrating human-like capabilities. Unfortunately, the deep structure of the artificial neural network has not yet been accurately interpreted. This part is acting as anxiety and rejection of artificial intelligence. Among these problems, we solve the capability part of artificial neural networks. Calculate the size of the artificial neural network structure and calculate the size of data that the artificial neural network can process. The calculation method uses the group method used in mathematics to calculate the size of data and artificial neural networks using an order that can know the structure and size of the group. Through this, it is possible to know the capabilities of artificial neural networks, and to relieve anxiety about artificial intelligence. The size of the data and the deep artificial neural network are calculated and verified through numerical experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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