Objectives : The aim of this study was to investigate the correlation between Cold-Heat pattern tendency and demographic traits, physical character, and vital signs in hypertensive patients taking anti-hypertensive agents. Methods : 28 hypertensive patients 30 to 69 years old were recruited. We assessed their general characteristics, physical characteristics (height, weight, waist circumference, etc.), vital signs without respiratory rate (blood pressure, pulse rate, temperature) and administered a Cold-Heat pattern questionnaire. After that, we analyzed statistical data on separate groups according to Cold-Heat characteristics or other criteria. Results : 1. Heat group patients had statistically higher scores in waist, body mass index (BMI), waist circumference and pulse rate. 2. Over weighted group patients had statistically lower scores in cold Pattern Identification. 3. Higher BMI group (above 23/25) patients had statistically significantly higher Heat scores and lower Cold scores, higher waist circumference group patients had lower Cold scores. Conclusions : From the above result in hypertensive patients taking hypertensive agents, Heat group had a obesity tendency and the inverse is also valid. Later, progressed study based on more samples and varied data will contribute to diagnosis the Cold-heat Pattern identification in hypertensive patients.
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.10
no.5
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pp.1-6
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2022
Purpose: To overcome the question that depends too much on expert's subjective judgment in traditional risk identification, this paper structure the multilevel generalized fuzzy comprehensive evaluation mathematics model of the risk identification of project, to research the risk identification of the project. Research design, data and methodology: This paper constructs the multilevel generalized fuzzy comprehensive evaluation mathematics model. Through iterative algorithm of AHP analysis, make sure the important degree of the sub project in risk analysis, then combine expert's subjective judgment with objective quantitative analysis, and distinguish the risk through identification models. Meanwhile, the concrete method of multilevel generalized fuzzy comprehensive evaluation is probed. Using the index weights to analyse project risks is discussed in detail. Results: The improved fuzzy comprehensive evaluation algorithm is proposed in the paper, at first the method of fuzzy sets core is used to optimize the fuzzy relation matrix. It improves the capability of the algorithm. Then, the method of entropy weight is used to establish weight vectors. This makes the computation process fair and open. And thereby, the uncertainty of the evaluation result brought by the subjectivity can be avoided effectively and the evaluation result becomes more objective and more reasonable. Conclusions: In this paper, we use an improved fuzzy comprehensive evaluation method to evaluate a railroad engineering project risk. It can give a more reliable result for a reference of decision making.
Spline chirplet transform and local maximum synchrosqueezing are introduced to present a novel structural instantaneous frequency (IF) identification method named local maximum synchrosqueezing spline chirplet transform (LMSSSCT). Namely spline chirplet transform (SCT), a transform is firstly introduced based on classic chirplet transform and spline interpolated kernel function. Applying SCT in association with local maximum synchrosqueezing, the LMSSSCT is then proposed. The index of accuracy and Rényi entropy show that LMSSSCT outperforms the other time-frequency analysis (TFA) methods in processing analytical signals, especially in the presence of noise. Numerical examples of a Duffing nonlinear system with single degree of freedom and a two-layer shear frame structure with time-varying stiffness are used to verify the effectiveness of structural IF identification. Moreover, a nonlinear supported beam structure test is conducted and the LMSSSCT is utilized for structural IF identification. Numerical simulation and experimental results demonstrate that the presented LMSSSCT can effectively identify the IFs of nonlinear structures and time-varying structures with good accuracy and stability.
An effecient gas chromatographic method is described to be used routinely for the rapid profiling and identification of biochemically important organic acids. It involves the solid-phase extraction of organic acids from aqueous samples using Chromosorb P as the solid sorbent and diethyl ether as the eluting solvent, with subsequent triethylamine treatment. The resulting triethylammonium salts of acids were directly converted to volatile tert-butyldimethylsiyl derivatives, which were simultaneously analyzed by two capillary columns of different polarity, DB-5 and DB-1701, under the identical temperature programming condition. The retention index (RI) and area ratio (AR) values of each peak measured on DB-5 and DB-1701 enabled rapid identification of acids by computer RI library search and AR comparison. The application of the present method to the organic acid profiling of various complex samples is demonstrated.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.15
no.3
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pp.202-212
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2005
This study was aimed at rating the existing work environment noise components and alternatives in point of worker's view. To answer the purpose, AHP(Analytic Hierarchy Process) method is adopted in this research. Based on the AHP method, this research abstracts a mathematically rigorous noise components and alternative's weights and proven process for priority and decision-making. By reconstructing complex hearing conservation programs to a series of pair-wise comparisons, and then synthesizing the results, this study not only helps establishments of noise countermeasure, but also provides a clear rationale for noise alternatives. The result of this study is summarized as follows; 1) Job satisfaction index and noise identification index are 63, 56 respectively. 2) Noise level(15.7%), frequency(14.1%) and directivity(13.6%) are main reasons in worker's ground. 3) There are some difference between the estimation of worker's identification and that of work sites. 4) Low noise machine(14.7%), enclosure(13.2%) and shielding(9.6%) are chosen for noise protection method by workers. 5) Noise environment improvement should be focused on noise source rather than personal protection. 6) By the AHP method, noise source countermeasure have a key role at work environments.
Structural health monitoring is crucial to maintain the structural performance safely. Moreover, the Kullback-Leibler divergence (KLD) is applied usually to asset the similarity between different probability density functions in the pattern recognition. In this study, the KLD is employed to detect the damage. However the asymmetry of the KLD is a shortcoming for the damage detection, to overcoming this shortcoming, two other divergences and one statistic distribution are proposed. Then the damage identification by the KLD and its three descriptions from the symmetric point of view is investigated. In order to improve the reliability and accuracy of the four divergences, the gapped smoothing method (GSM) is adopted. On the basis of the damage index approach, the new damage index (DI) for detect damage more accurately based on the four divergences is developed. In the last, the grey relational coefficient and hypothesis test (GRCHT) is utilized to obtain the more precise damage identification results. Finally, a clear remarkable improvement can be observed. To demonstrate the feasibility and accuracy of the proposed method, examples of an isotropic beam with different damage scenarios are employed so as to check the present approaches numerically. The final results show that the developed approach successfully located the damaged region in all cases effect and accurately.
This study develops a damage detection method based on neural networks. The performance of the method is numerically and experimentally verified using a three-story shear building model. The framework is mainly composed of two hierarchical stages to identify damage location and extent using artificial neural network (ANN). The normalized damage signature index, that is a normalized ratio of the changes in the natural frequency and mode shape caused by the damage, is used to identify the damage location. The modal parameters extracted from the numerically developed structure for multiple damage scenarios are used to train the ANN. The positive alarm from the first stage of damage detection activates the second stage of ANN to assess the damage extent. The difference in mode shape vectors between the intact and damaged structures is used to determine the extent of the related damage. The entire procedure is verified using laboratory experiments. The damage is artificially modeled by replacing the column element with a narrow section, and a stochastic subspace identification method is used to identify the modal parameters. The results verify that the proposed method can accurately detect the damage location and extent.
Objective: This study aimed to report the improvement of a patient with nummular eczema treated by herbal medication based on the Shanghanlun disease pattern identification diagnostic system (DPIDS). Methods: According to the Shanghanlun DPIDS, the patient was diagnosed with Reverting yin disease (provision 351), and was administered Danggwihweyeok-tang for 30 days. The result of administration was evaluated by the Dermatology Life Quality Index (DLQI) and a visual analog scale (VAS). Results: After administration of Danggwihweyeok-tang for 30 days, the DLQI decreased from 18 to 0 and the VAS decreased from 10 to 1. Conclusions: The affected skin region recovered. This case report suggests that the words "厥" and "細" in the 351st Shanghanlun provision refer to physical and internal causes of nummular eczema.
A fast and simple sampling and sample preparation device, (NTD) has been developed and applied to sample and analyze volatile components from ground coffee beans. Coffee fragrances and other volatile organic compounds (VOCs) were sampled by the NTD and then analyzed by gas chromatograph-mass spectrometry (GC/MS). Divinylbenzene (DVB) particles (80/100 mesh size) were the sorbent bed of the NTD. More than 150 volatile components were first identified based on the database of the mass library and then finally 30 fragrances including caffeine were further confirmed by comparing experimental retention indices (i.e. Kovat index) with literature retention indices. Total sampling time was 10 minutes and no extra solvent extraction and/or reconstitution step need. Straight n-alkanes (C6-C20) were used as retention index probes for the calculation of experimental retention indices. In addition, this report suggests that an empty needle can be an alternative platform for analyzing polymers by pyrolysis-GC/MS.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers C
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v.55
no.8
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pp.411-416
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2006
A new method on the evaluation of insulation oil was proposed. Terahertz time-domain spectroscopy (THz-TDS) was applied to investigate the properties of the insulating oil. For the diagnostics of oil degradation, three kinds of oils have been analyzed by THz-TDS. The degraded oil showed different optical and electrical constants compared with a new one. Generally, the power absorption coefficient, the refractive index, the dielectric constant and loss $tan{\delta}$ of the oil increase as the aging of insulating oil proceed. And the characteristics of two kind of insulation oil, 1-4 and 7-4, was compared in terahertz spectral region. Difference in refractive index and complex dielectric constant has been observed between the samples. The results of this study suggest that THz-TDS is a promising new means for evaluating degradation and identification of insulating oil.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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