The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권7호
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pp.173-183
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2022
With over 15,000 Thai restaurants worldwide and 5,342 in the USA alone, Thai cuisine has been repeatedly internationally acclaimed for its taste, flavors, smell, and nutritional values. The Thai Ministry of Commerce has also established a global objective to find and award the best Thai food restaurants using Thai Select Premium (TSP), Thai Select Unique (TSU), and Thai Select brand labels. Therefore, using systematic random sampling, 620 diners were selected from certified Thai Select restaurants (TSR) in either Los Angeles, New York, Miami, or Chicago to ask for their opinions concerning factors important to each restaurant's service loyalty (SL). The four constructs, 18 observed variables, and six hypotheses were analyzed using LISREL 9.1. Results revealed a significant positive effect (88% R2) on the causal factor interrelationships on TSRs' SL. Additionally, the three factors affecting SL the most were service tangibility, taste perceptions, and brand image, with total effect values of 0.94, 0.43, and 0.31, respectively. Finally, when each US diner was asked why they chose to eat Thai food, respondents overwhelmingly indicated that taste (49.50%) and healthiness (32.90%) were most important. The study also adds to the literature by highlighting the importance of Thai cuisine contributing to healthier lifestyles.
Objective: The purpose of this study is to observe the change in the thickness of abdominal muscles when electrical muscle stimulation (EMS) is applied to the abdomen during rest and abdominal muscle exercise to investigate the effect of EMS applied to the abdomen on the superficial and deep muscles thickness. Design: Cross sectional design. Methods: Twenty healthy subjects participated in this study. Subjects were performed resting position, resting position with EMS, curl-up and curl-up with EMS. The electrode of the EMS belt is attached to the abdominal wall between the 12th rib and iliac crest. The thickness of abdominal muscles including rectus abdominis (RA), external oblique (EO), internal oblique (IO), and transverse abdominis (TrA) were captured in each position by ultrasound image during expiration. All subjects were performed four positions randomly. Data were analyzed using repeated ANOVA with the level of significance set at 𝛼=0.05. Results: The muscle thickness of RA, EO, IO and TrA were significantly different at each position (p<0.05). The thickness of all abdominal muscles increased significantly when curl-up than curl-up with EMS. Both RA and EO thickness were significantly increased at resting position than resting position and EMS were combined(p<0.05). But IO and TrA thickness were decreased at resting position when EMS were combined. Conclusions: The results suggest that EMS activates superficial abdominal muscles RA and EO. Therefore, abdominal strengthening exercise combined EMS can activate abdominal muscles and can be applied to various patients and rehabilitation in clinical practice.
There are many people who suffer from simulation sickness when immersing in virtual reality. In this study, we analyzed two photoplethysmogram(PPG) parameters - a second derivative parameter and power spectral density ratios - in order to relate PPG parameters with simulation sickness. 36 young, healthy subjects were participated in the experiment, and each subject was equipped with a PPG electrode during his or her immersion. Simulation sickness section was defined as a 7 - second section which starts from the point where a subject reported simulation sickness, and normal section as a same-length section where no physical stimuli was presented to him or her. We compared the PPG parameters of the simulation sickness sections with the normal sections, - d/a ratio is believed to have lower value during vasodilation and higher value during vasoconstriction, however, we could not find much difference in the parameter between normal and simulation sickness sections. We also compared 1 to 10Hz power spectral density ratios in normal sections with in simulation sickness section, and found that 6 density ratios among them have different value. Therefore, the density ratios might be utilized as parameters to detect simulation sickness of subjects.
The purpose of this study was to investigate brain activation pattern and functional connectivity network during experimental design on the biological phenomena. Twenty six right-handed healthy science teachers volunteered to be in the present study. To investigate participants' brain activities during the tasks, 3.0T fMRI system with the block experimental-design was used to measure BOLD signals of their brain and SPM2 software package was applied to analyze the acquired initial image data from the fMRI system. According to the analyzed data, superior, middle and inferior frontal gyrus, superior and inferior parietal lobule, fusiform gyrus, lingual gyrus, and bilateral cerebellum were significantly activated during participants' carrying-out experimental design. The network model was consisting of six nodes (ROIs) and its six connections. These results suggested the notion that the activation and connections of these regions mean that experimental design process couldn't succeed just a memory retrieval process. These results enable the scientific experimental design process to be examined from the cognitive neuroscience perspective, and may be used as a basis for developing a teaching-learning program for scientific experimental design such as brain-based science education curriculum.
연구목적 최근의 신경영상 연구들은 주요 우울장애의 기전을 인지 회로와 감정 회로 연결의 기능장애 즉, 후외방 전두피질과 전전두엽을 번연계로 연결하는 전측대상피질의 연결성 장애에 초점을 맞추고 있다. 소아청소년 주요 우울장애에서 확산텐서영상(diffusion tensor image, DTI)을 사용한 종전의 연구들은 양측 구상회속, 양측 하측 전두후두속, 좌측 전측대상피질, 좌측 상종속 등에서 신경연결의 감소를 보고하였다. 이 연구에서 우리는 정신과적 투약력이 없는 초발 주요 우울장애 청소년에서의 신경 연결성을 DTI를 이용하여 정상 대조군과 비교하였다. 방 법 고려대학교 구로병원을 내원한 청소년 환아들 중 정신과적 투약력이 없으며 주요 우울장애를 처음으로 진단받은 환아들(n=26, 남성 10명, 여성 16명) 및 대조군(n=27, 남성 5명, 여성 22명)을 모집하였다. 정신과적 면담, 지능지수, 해밀턴 우울척도를 포함한 심리검사, 확산강조영상을 포함한 MRI 검사가 항우울제 투약 전에 시행되었다. Fractional anisotropy(FA), radial diffusivity, mean diffusivity, axial diffusivity가 DTI를 사용하여 계산되었다. 통계적 분석을 위해 FMRIB Software Library-Tract Based Spatial Statistic가 사용되었다. 결 과 전체 뇌의 분석에서는 유의한 구조적 변화를 관찰할 수 없었다. 그러나 관심영역을 지정하여 시행한 분석을 하였을 때, 환아군에서 대조군에 비해 우측 상종속 부위에 유의미한 FA값의 감소를 보인 3개의 다발이 관찰되었다. 결 론 주요 우울장애를 진단받은 청소년 환아군에서 대조군에 비해 DTI에 기반하여 우측의 상종속에 연결성 감소를 보였다. 따라서 DTI를 통한 구조적 연결성은 정신과적 투약력이 없는 초발 주요 우울장애 청소년에서도 생체 표지자로 사용될 수 있을 것이라 생각된다.
본 연구는 갑상선의 확산강조영상 검사 시 조직과 공기 간 자화율차이를 줄임으로서 영상의 뒤틀림을 감소시키고자 하였다. 연구대상은 정상인 23명을 대상으로 하였으며, 공기와 인접해 있고 주변에 후두와 기관이 자리 잡고 있어 뒤틀림이 많이 발생하는 갑상선을 대상으로, 실리콘 적용 전 후 확산강조영상의 뒤틀림과 오차율을 비교평가 하였다. 연구결과 실리콘 적용 전보다 적용 후가 뒤틀림이 감소된 것을 볼 수 있으며, 오차율 또한 30%대에서 10%대로 감소하는 것을 볼 수 있었다. 또한 일원배치분산분석과 Duncan의 사후분석을 통해서도 실리콘 적용 후가 기준영상인 T2 강조영상의 면적과 차이가 없음을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구는 선행연구들의 복잡한 과정 없이 자기공명신호의 대조도에 영향을 주지 않으면서 공기와 맞닿은 굴곡진 부분을 보상함으로써 영상의 뒤틀림을 감소시킬 수 있는 근본적인 개선 방안을 제시하였다는 데에 커다란 의의가 있다.
네트워크기술을 이용한 서버-클라이언트 원격의료기술은 특히 의료시설이 낙후된 지방도시의 의료기관에 질 높은 의료서비스를 제공할 수 있는 기술이다. 이러한 기술은 중앙 집중 방식으로 진단과 검사용으로 사용되는 대형 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어를 매우 효율적이고 경제적으로 관리할 수 있게 하게 때문에 궁극적으로는 의료수가를 감소시키는데도 기여할 것이다. 각 환자에 대해 환자 맞춤형 방사선 치료계획은 매우 효율적인 암 치료를 가능하게 하기 때문에 환자와 의사 모두에게 매우 유익한 방법이다. 치료계획전문가들은 환자에게 너무 적은 선량을 주면 암이 계속 재발할 확률이 높고 너무 많은 선량을 주면 환자를 다치게 할 수도 있다는 것을 잘 이해한다. 최고의 해법은 가장 정확한 선량을 주는 것인데 이것은 각 환자의 CT 자료를 기반으로 정확한 선량계획 시뮬레이션 시스템을 사용하는 것이다. 우리는 네트워크 기반과 웹 기반을 이용한 환자 맞춤형 치료계획 시뮬레이션 시스템개발을 위해 관련된 4가지 컴퓨터 프로그램을 개발하고 있다. 환자의 CT자료를 이용하여 각 환자의 표적 자료를 만드는 프로그램, 이 표적자료를 바탕으로 방사선 선량 시뮬레이션을 하는 병렬 몬테카를로 프로그램, 선량주사변수들을 최적화시키는 프로그램, 그리고 계산결과를 시각화하는 프로그램들이다. 모든 소프트웨어는 약 100-200개의 개인컴퓨터로 구성된 클러스터에서 병렬모드로 운영이 된다. 이와 같이 방대한 하드웨어와 소프트웨어의 효과적인 관리를 각 병원에 맡기는 것은 효율적이지 못하기 때문에 이를 중앙에서 관리하면서 각 병원에서는 네트워크나 웹을 통하여 마치 모든 것이 자기 병원에 있는 것과 같이 편리하게 쓸 수 있게 하는 시스템으로 의사와의 계속적인 의사소통은 클라이언트-서버 시스템의 메신저 기능을 이용한다.
MR영상에 Spatial Modulation of Magnetization (SPAMM)과 같은 lagging 기법을 이용하여 심근의 움직임을 분석하여 임상에 적용하려는 많은 노력들이 이루어지고 있다. Tagging 대조도는 자동 tagline 검출 알고리즘을 사용하는 경우, 그 정확도에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 tagline들 간의 간격에 의해 영향을 받을 수 있다. 본 연구의 목적은 SPAMM 영상에서 tagline 간격과 tagging 대조도와의 관계를 생체내 연구를 통해 알아보고자 하였다. 두 명의 건강한 지원자를 대상으로 1.5T MR 시스템에서 SPAMM 기반의 ECG triggered MR 영상을 획득하였다. 영상을 획득할 때, 먼저 3.6 mm에서 9.6 mm 사이의 간격을 가지는 수평 tagging stripe pattern의 tagline을 가하였다. 심실의 영상은 심장주기가 진행되는 동안 field echo EPI (FE-EPI) 기법을 이용하여 심실 중간 부분에서 얻었다 각 영상에 대한 tagging contrast-to-noise ratio (CNR)는 IDL을 이용한 프로그램을 사용하여 측정하였다. 분석 결과는, 심근의 수축이 진행되는 동안, tagline 간격이 좁은 경우 CNR은 급격한 감소를 나타내었으나, 간격이 넓은 경우에서는 CNR 감소 현상이 보이지 않았다. 같은 심장 위상에서, CNR은 tagline 간격이 넓어짐에 따라 증가하는 경향을 보였다. 특히, 완전히 수축한 심장 위상에서는, CNR의 변화가 다른 위상일 때와 비교해서 그 증가율이 높음을 알 수 있었다. 이러한 양상은 움직임이 없는 다른 주변 조직에서는 관찰되지 않았다. 결론적으로, 본 연구에서는 lagging 대조도가 tagline 간격 및 심근의 수축에 영향을 받을 수 있음을 알 수 있었으며, 앞으로 정확한 심근 움직임 연구를 위한 기초 자료로 쓰여질 수 있을 것이라 생각된다.
본 연구는 병계 및 폐사계의 자동 판정을 위한 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 수행되었다. 알고리즘을 개발하기 위하여 산란계의 질병증상 및 행동을 분석하였고 개발된 알고리즘으로 시스템을 구축하고 프로그램을 제작하여 성능을 분석하였다. 그 결과는 다음과 같이 요약된다. 1. 병$\cdot$폐사계의 판정을 위한 적정 촬영시간을 찾아내기 위해 산란계의 먹이에 대한 관심도를 조사한 결과 관심도가 $90\%$를 넘는 급이후 5분 30초 이내가 가장 적절한 것으로 판단되었다. 2. 외부의 빛을 차단하고 균일한 조도의 영상 얻기 위하여 illumination chamber를 설치하였으며 보조 조명장치를 부착하여 조도를 45 lx 로 균일하게 하였다. 3. 산란계의 영상을 추출하기 위한 RGB의 농도범위를 Red 0${\~}$140, Green 0${\~}$130, Blue 0${\~}$130 으로 하였을 때 가장 좋은 영상을 얻을 수 있었다. 4. 병계 및 폐사계의 판별을 위하여 CCD 카메라로부터 얻은 이미지를 2진화하고 수축 및 팽창 처리를 하여 Noise를 제거하였으며, Label-ing 작업 후 중심점을 계산하여 정상인 산란계의 이미지를 제거하였다. 5. 개발된 알고리즘을 LABWindows/CVI를 이용하여 프로그램을 작성하였다. 6. 개발된 감시시스템을 이용하여 실험 유형별로 4개의 케이지 산란계 20마리에 대하여 100회의 판별시험을 실시하였으며 그 결과 A형의 실험에서 $92\%$의 정확도를 나타냈고, B형의 실험에서 $96\%$의 정확도를 나타냈다. 7. 개발된 영상처리알고리즘을 영상처리시스템에 적용하여 실험산란계사내의 고단직립식산란계케이지에서 실험을 실시한 결과 높은 성공률을 보였으며 앞으로 개발될 고단직립식산란계케이지의 원격자동화감시시스템을 구성하는 데 있어서 적합한 영상처리알고리즘인 것으로 판단되었다.
토마토 작물은 병해충의 영향을 많이 받기 때문에 이를 예방하지 않으면 농업 경제에 막대한 손실을 초래할 수 있다. 따라서 토마토의 다양한 병해충의 진단을 빠르고 정확하게 진단하는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 ImageNet 데이터 셋 상에서 다양하게 사전 학습된 딥러닝 기반 CNN 모델을 적용하여 토마토의 9가지 병해충 및 정상인 경우의 클래스를 분류하는 시스템을 제안한다. PlantVillage 데이터 셋으로부터 발췌한 토마토 잎의 이미지 셋을 3가지 딥러닝 기반 CNN 구조를 갖는 ResNet, Xception, DenseNet의 입력으로 사용한다. 기본 CNN 모델 위에 톱-레벨 분류기를 추가하여 제안 모델을 구성하였으며, 훈련 데이터 셋에 대해 5-fold 교차검증 기법을 적용하여 학습시켰다. 3가지 제안 모델의 학습은 모두 기본 CNN 모델의 계층을 동결하여 학습시키는 전이 학습과 동결을 해제한 후 학습률을 매우 작은 수로 설정하여 학습시키는 미세 조정 학습 두 단계로 진행하였다. 모델 최적화 알고리즘으로는 SGD, RMSprop, Adam을 적용하였다. 실험 결과는 RMSprop 알고리즘이 적용된 DenseNet CNN 모델이 98.63%의 정확도로 가장 우수한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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