BACKGROUND: Acute worsening of cardiac function frequently leads to kidney dysfunction. This study aimed to identify clinical and imaging parameters associated with impaired kidney function in patients with acute decompensated heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF). METHODS: Data from 131 patients hospitalized with acute decompensated HFrEF (left ventricular ejection fraction, < 40%) were analyzed. Patients were divided into two groups according to the glomerular filtration rate (GFR) at admission (those with preserved kidney function [GFR ≥ 60 mL/min/1.73 m2] and those with reduced kidney function [GFR < 60 mL/min/1.73 m2]). Various echocardiographic parameters and perirenal fat thicknesses were assessed by computed tomography. RESULTS: There were 71 patients with preserved kidney function and 60 patients with reduced kidney function. Increased age (odds ratio [OR], 1.07; 95% confidence interval [CI], 1.04-1.12; p = 0.005), increased log N-terminal pro b-type natriuretic peptide (OR, 1.74; 95% CI, 1.14-2.66; p = 0.010), and increased perirenal fat thickness (OR, 1.19; 95% CI, 1.10-1.29; p < 0.001) were independently associated with reduced kidney function, even after adjusting for variable clinical and echocardiographic parameters. The optimal average perirenal fat thickness cut-off value of > 12 mm had a sensitivity of 55% and specificity of 83% for kidney dysfunction prediction. CONCLUSIONS: Thick perirenal fat was independently associated with impaired kidney function in patients hospitalized for acute decompensated HFrEF. Measurement of perirenal fat thickness may be a promising imaging marker for the detection of HFrEF patients who are more susceptible to kidney dysfunction.
As glulam is a woody material, it is necessary to be more careful in a gluing process. It takes 6-7 hours at $40-60^{\circ}C$ to harden PRF resin used in making structural glulam, and about 24 hours at room temperature. In the present process which can not use a press continuously, reducing the hardening time is necessary to increase production. The experiment was done to compare the adhesive properties of PRF resin and MUF resin through bending test, block shear strength test and water soaking test. In comparing the bending strength of prediction MOE is 1.2 times higher that actual MOE. PRF and MUF do not show significant difference in MOE and MOR, and in block shear strength test, such as shear strength and wood failure rate. However, in water soaking and boiling water soaking tests PRF and MUF show the significant difference in delamination rate.
In this study, we propose reliability prediction of a satellite by function analysis. To do so, the intended functions of the satellite are derived from using function structure block diagram, and defined as main, sub, and detailed functions. Furthermore, in order to generate function and reliability structure table, reliability model rule, duty cycle, and types of switch are assigned to the classified functions. This study also establishes reliability block diagram and mathematical reliability models to schematize the relationship among the functions. The reliability of the classified function is estimated by calculating the failure rate of parts comprising them. Finally, we apply the proposed method to a small satellite as a case study. The result shows that the reliability for the detailed function and the sub function as well as the main function could be predicted quantitatively and accurately by the proposed approach.
In light of the rapid development of the space industry, there has been increased attention on small satellites. These satellites rely on components that are considered to have lower reliability compared to larger-scale satellites. As a result, predicting reliability becomes even more crucial in this context. Therefore, this study aims to compare three reliability prediction techniques: MIL-HDBK-217F, RiAC-HDBK-217Plus, and FIDES. The goal is to determine a suitable reliability standard specifically for nano-satellites. Furthermore, we have refined the quality assurance factors of the manufacturing company. These factors have been adjusted to be applicable across various industrial sectors, with a particular focus on the selected FIDES prediction standard. This approach ensures that the scoring system accurately reflects the suitability for the aerospace industry. Finally, by implementing this refined system, we confirm the impact of the manufacturer's quality assurance level on the total failure rate.
Choi, Sun Hee;Kim, Dong Yeon;Song, Byung Yun;Yoo, Yang Sook
Journal of Korean Academy of Nursing
/
v.53
no.4
/
pp.468-479
/
2023
Purpose: This study aimed to evaluate the use of the respiratory rate oxygenation (ROX) index, ROX-heart rate (ROX-HR) index, and saturation of percutaneous oxygen/fraction of inspired oxygen ratio (SF ratio) to predict weaning from high-flow nasal cannula (HFNC) in patients with respiratory distress in a pediatric intensive care unit. Methods: A total of 107 children admitted to the pediatric intensive care unit were enrolled in the study between January 1, 2017, and December 31, 2021. Data on clinical and personal information, ROX index, ROX-HR index, and SF ratio were collected from nursing records. The data were analyzed using an independent t-test, χ2 test, Mann-Whitney U test, and area under the curve (AUC). Results: Seventy-five (70.1%) patients were successfully weaned from HFNC, while 32 (29.9%) failed. Considering specificity and sensitivity, the optimal cut off points for predicting treatment success and failure of HFNC oxygen therapy were 6.88 and 10.16 (ROX index), 5.23 and 8.61 (ROX-HR index), and 198.75 and 353.15 (SF ratio), respectively. The measurement of time showed that the most significant AUC was 1 hour before HFNC interruption. Conclusion: The ROX index, ROX-HR index, and SF ratio appear to be promising tools for the early prediction of treatment success or failure in patients initiated on HFNC for acute hypoxemic respiratory failure. Nurses caring for critically ill pediatric patients should closely observe and periodically check their breathing patterns. It is important to continuously monitor three indexes to ensure that ventilation assistance therapy is started at the right time.
Park, Su-Wan;Lee, Hyeong-Seok;Bae, Cheol-Ho;Kim, Kyu-Lee
Journal of Korea Water Resources Association
/
v.42
no.7
/
pp.525-535
/
2009
In this paper a heuristic method for identifying individual pipes in water pipe networks to determine specific sections of the pipes that need to be replaced due to deterioration. An appropriate minimum pipe length is determined by selecting the pipe length that has the greatest variance of the average cumulative break number slopes among the various pipe lengths used. As a result, the minimum pipe length for the case study water network is determined as 4 m and a total of 39 individual pipe IDs are obtained. The economically optimal replacement times of the individual pipe IDs are estimated by using the threshold break rate of an individual pipe ID and the pipe break trends models for which the General Pipe Break Prediction Model(Park and Loganathan, 2002) that can incorporate the linear, exponential, and in-between of the linear and exponetial failure trends and the ROCOFs based on the modified time scale(Park et al., 2007) are used. The maximum log-likelihoods of the log-linear ROCOF and Weibull ROCOF estimated for the break data of a pipe are compared and the ROCOF that has a greater likelihood is selected for the pipe of interest. The effects of the social costs of a pipe break on the optimal replacement time are also discussed.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
/
v.16
no.4
/
pp.173-179
/
2023
This paper analyzes the time-dependent dielectric breakdown(TDDB) degradation mechanism for each stress region of Peri devices manufactured by 4th generation VNAND process, and presents a complementary lifetime prediction model that improves speed and accuracy in a wider reliability evaluation region compared to the conventional model presented. SiON dielectric nMOSFETs were measured 10 times each under 5 constant voltage stress(CVS) conditions. The analysis of stress-induced leakage current(SILC) confirmed the significance of the field-based degradation mechanism in the low electric field region and the current-based degradation mechanism in the high field region. Time-to-failure(TF) was extracted from Weibull distribution to ascertain the lifetime prediction limitations of the conventional E-model and 1/E-model, and a parallel complementary model including both electric field and current based degradation mechanisms was proposed by extracting and combining the thermal bond breakage rate constant(k) of each model. Finally, when predicting the lifetime of the measured TDDB data, the proposed complementary model predicts lifetime faster and more accurately, even in the wider electric field region, compared to the conventional E-model and 1/E-model.
Laboratory tests for single plane sliding were conducted using the model rock slope to investigate the cut slope deformability and failure mechanism due to combined effect of engineering characteristics such as angle of sliding plane, water force, joint roughness and infillings. Also the possibility of prediction of slope failure through displacement monitoring was explored. The joint roughness was prepared in forms of saw-tooth type having different roughness specifications. The infillings was maintained between upper and lower roughness plane from zero to 1.2 times of the amplitude of the surface projections. Water force was expressed as the percent filling of tension crack from dry (0%) to full (100%), and constantly increased from 0% at the rate of 0.5%/min and 1%/min upto failure. Total of 50 tests were performed at sliding angles of $30^{\circ}$ and $35^{\circ}$ based on different combinations of joint roughness, infilling thickness and water force increment conditions. For smooth sliding plane, it was found that the linear type of deformability exhibited irrespective of the infilling thickness and water force conditions. For sliding planes having roughness, stepping or exponential types of deformability were predominant under condition that the infilling thickness is lower or higher than asperity height, respectively. These arise from the fact that, once the infilling thickness exceeds asperities, strength and deformability of the sliding plane is controlled by the engineering characteristics of the infilling materials. The results obtained in this study clearly show that the water force at failure was found to increase with increasing joint roughness, and to decrease with increasing filling thickness. It seems possible to estimate failure time using the inverse velocity method for sliding plane having exponential type of deformability. However, it is necessary to estimate failure time by trial and error basis to predict failure of the slope accurately.
The in-reactor fuel rod support conditions against the fretting wear-induced damage can be evaluated by residual spacer grid spring deflection or rod-to-grid gap. In order to evaluate the impact of fuel design parameters on the fretting wear-induced damage, a simulation methodology of the in-reactor fuel rod supporting conditions as a function of burnup has been developed and implemented in the GRIDFORCE program. The simulation methodology takes into account cladding creep rate, initial spring deflection, initial spring force, and spring force relaxation rate as the key fuel design parameters affecting the in-reactor fuel rod supporting conditions. Based on the parametric studies on these key parameters, it is found that the initial spring deflection, the spring force relaxation rate and cladding creepdown rate are in the order of the impact on the in-reactor fuel rod supporting conditions. Application of this simulation methodology to the fretting wear-induced failure experienced in a commercial plant indicates that this methodology can be utilized as an effective tool in evaluating the capability of newly developed cladding materials and/or new spacer grid designs against the fretting wear-induced damage.
Predicting corporate failure has been an important topic in accounting and finance. The costs associated with bankruptcy are high, so the accuracy of bankruptcy prediction is greatly important for financial institutions. Lots of researchers have dealt with the topic associated with bankruptcy prediction in the past three decades. The current research attempts to use ensemble models for improving the performance of bankruptcy prediction. Ensemble classification is to combine individually trained classifiers in order to gain more accurate prediction than individual models. Ensemble techniques are shown to be very useful for improving the generalization ability of the classifier. Bagging is the most commonly used methods for constructing ensemble classifiers. In bagging, the different training data subsets are randomly drawn with replacement from the original training dataset. Base classifiers are trained on the different bootstrap samples. Instance selection is to select critical instances while deleting and removing irrelevant and harmful instances from the original set. Instance selection and bagging are quite well known in data mining. However, few studies have dealt with the integration of instance selection and bagging. This study proposes an improved bagging ensemble based on instance selection using genetic algorithms (GA) for improving the performance of SVM. GA is an efficient optimization procedure based on the theory of natural selection and evolution. GA uses the idea of survival of the fittest by progressively accepting better solutions to the problems. GA searches by maintaining a population of solutions from which better solutions are created rather than making incremental changes to a single solution to the problem. The initial solution population is generated randomly and evolves into the next generation by genetic operators such as selection, crossover and mutation. The solutions coded by strings are evaluated by the fitness function. The proposed model consists of two phases: GA based Instance Selection and Instance based Bagging. In the first phase, GA is used to select optimal instance subset that is used as input data of bagging model. In this study, the chromosome is encoded as a form of binary string for the instance subset. In this phase, the population size was set to 100 while maximum number of generations was set to 150. We set the crossover rate and mutation rate to 0.7 and 0.1 respectively. We used the prediction accuracy of model as the fitness function of GA. SVM model is trained on training data set using the selected instance subset. The prediction accuracy of SVM model over test data set is used as fitness value in order to avoid overfitting. In the second phase, we used the optimal instance subset selected in the first phase as input data of bagging model. We used SVM model as base classifier for bagging ensemble. The majority voting scheme was used as a combining method in this study. This study applies the proposed model to the bankruptcy prediction problem using a real data set from Korean companies. The research data used in this study contains 1832 externally non-audited firms which filed for bankruptcy (916 cases) and non-bankruptcy (916 cases). Financial ratios categorized as stability, profitability, growth, activity and cash flow were investigated through literature review and basic statistical methods and we selected 8 financial ratios as the final input variables. We separated the whole data into three subsets as training, test and validation data set. In this study, we compared the proposed model with several comparative models including the simple individual SVM model, the simple bagging model and the instance selection based SVM model. The McNemar tests were used to examine whether the proposed model significantly outperforms the other models. The experimental results show that the proposed model outperforms the other models.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.