BACKGROUND/OBJECTIVES: Previous studies have shown an association between breastfeeding and higher fruit and vegetable consumption and the level of dietary variety in children. However, few studies have reported this association on the feeding characteristics. Therefore, this study examined the association of the feeding characteristics with the consumption of fruit and vegetable and dietary variety in children. SUBJECTS/METHODS: This study recruited 802 participants from their parents with information on their feeding, and 24-h dietary recall. The associations of the feeding characteristics with fruit and vegetable consumption and dietary variety score (DVS) were analyzed using a multiple logistic regression model. RESULTS: Compared to the feeding type of exclusive breastfed children, exclusive formula-fed children had a significant association with a lower DVS (odds ratio [OR], 0.42, 95% confidence interval [CI], 0.23-0.77). Fruit and vegetable consumption was classified into 6 groups: non-salted vegetables (NSV), salted vegetables (SV), fruit (F), total vegetables (TV), non-salted vegetables + fruit (NSVF), and total vegetables + fruit (TVF). According to the mean level of fruit and vegetable consumption, compared to the duration of total breastfeeding for 6 month or less, a greater duration of breastfeeding for 12 mon had a significant association with a higher intake of NSVF and TVF (OR, 1.85, 95% CI, 1.20-2.85 and OR, 1.89, 95% CI, 1.22-2.92). On the other hand, the early introduction of formula feeding for 4 mon had a significant association with a lower intake of F and NSVF (OR, 0.59, 95% CI, 0.38-0.91 and OR, 0.63, 95% CI, 0.40-0.99). CONCLUSIONS: These results confirm that breastfeeding is associated with higher fruit and vegetable consumption and dietary variety, whereas formula feeding is associated with lower fruit and vegetable consumption and dietary variety. Therefore, the feeding characteristics in infants may affect fruit and vegetable consumption and dietary variety in children.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권3호
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pp.151-160
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2023
The Hadith is the second source of Islamic jurisprudence after Qur'an. Both sources are indispensable for muslims to practice Islam. All Ahadith are collected and are written. But most books of Hadith contain Ahadith that can be weak or rejected. So, quite a long time, scholars of Hadith have defined laws, rules and principles of Hadith to know the correct Hadith (Sahih) from the fair (Hassen) and weak (Dhaif). Unfortunately, the application of these rules, laws and principles is done manually by the specialists or students until now. The work presented in this paper is part of the automatic treatment of Hadith, and more specifically, it aims to automatically process the chain of narrators (Hadith Isnad) to find its different components and affect for each component its own tag using a statistical method: the Hidden Markov Models (HMM). This method is a power abstraction for times series data and a robust tool for representing probability distributions over sequences of observations. In this paper, we describe an important tool in the Hadith isnad processing: A chunker with HMM. The role of this tool is to decompose the chain of narrators (Isnad) and determine the tag of each part of Isnad (POI). First, we have compiled a tagset containing 13 tags. Then, we have used these tags to manually conceive a corpus of 100 chains of narrators from "Sahih Alboukhari" and we have extracted a lexicon from this corpus. This lexicon is a set of XML documents based on HPSG features and it contains the information of 134 narrators. After that, we have designed and implemented an analyzer based on HMM that permit to assign for each part of Isnad its proper tag and for each narrator its features. The system was tested on 2661 not duplicated Isnad from "Sahih Alboukhari". The obtained result achieved F-scores of 93%.
Purpose : This study aimed to identify ways to improve the quality of physical therapy research and ultimately review the current situation to improve evidence-based decision-making in physical therapy. Methods : For better evidence-based decision-making in physical therapy, researchers should review the quality assessment of articles in more detail and report their findings for valid and appropriate level of evidence and strength of recommendations. The level of evidence affects how well the findings are derived from well-designed literature. The evaluation of the evidence focuses primarily on the study design and the degree of bias that may compromise the validity of the findings. The final recommendation is based on a combination of the study design and literature quality. To uncover gems of information in each paper, a risk of bias assessment should be performed after the literature has been initially selected. Results : Researchers should consider the complexity of the intervention, appropriate grouping, and calculation of effect sizes for the intervention. Researchers conducting systematic reviews should provide a detailed description of the quality assessment performed and present a detailed analysis of their interpretation of the results. The results of systematic reviews and meta-analyses should be interpreted with caution and include a risk of bias assessment. Guidelines for the level of evidence and strength of recommendations should be developed and utilized more broadly to improve reporting practices in physical therapy. Conclusion : Researchers should be knowledgeable about the strengths and limitations of each study design and methodology. In the future, researchers will also need to improve their ability to critically evaluate their findings, given the potential for their results to influence clinical practice.
Rapid development of information and communication technology is leading the digital transformation (hereinafter, DT) of various industries. At this point in rapid online transition, fashion manufacturers operating offline-oriented businesses have become highly interested in DT and artificial intelligence (hereinafter AI), which leads DT. The purpose of this study is to examine the development status and application case of AI-based digital technology developed for the fashion industry, and to examine the DT stage and AI application status of domestic fashion manufacturers. Hence, in-depth interviews were conducted with five domestic IT companies developing AI technology for the fashion industry and six domestic fashion manufacturers applying AI technology. After analyzing interviews, study results were as follows: The seven major AI technologies leading the DT of the fashion industry were fashion image recognition, trend analysis, prediction & visualization, automated fashion design generation, demand forecast & optimizing inventory, optimizing logistics, curation, and ad-tech. It was found that domestic fashion manufacturers were striving for innovative changes through DT although the DT stage varied from company to company. This study is of academic significance as it organized technologies specialized in fashion business by analyzing AI-based digitization element technologies that lead DT in the fashion industry. It is also expected to serve as basic study when DT and AI technology development are applied to the fashion field so that traditional domestic fashion manufacturers showing low growth can rise again.
본 연구는 의료인 권장예방접종에 대한 간호대학생의 건강신념 요인을 검토하고, 예방접종 의도에 건강신념 요인이 미치는 영향을 파악하기 위해 시도되었다. 연구대상자는 간호대학생 260명이었고, 자료는 설문지를 통해 수집되었고, SPSS 23.0 프로그램의 t-test, ANOVA, 피어슨 상관계수 및 위계적 다중회귀를 사용하여 분석하였다. 간호대학생의 권장예방접종 의도에 영향을 미치는 요인에 대한 회귀모형은 유의하였고(F=13.35, p<.001), 주요 영향 변인은 행동의 계기, 자기효능감, 지각된 유익성, 학년 순으로 나타났으며, 모형의 설명력은 36.4% 이었다. 본 연구를 통해 임상실습 중 감염예방을 위한 예방접종의 효과를 강조하고 간호대학생 대상의 의료인 권장예방접종 의도를 향상시킬수 있는 프로그램을 개발하고 적용할 필요가 있음을 확인하였다.
본 연구는 초등학생 대상의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘의 종류, 활용하는 도구와 데이터의 범주를 논의하는 것을 목적으로 초등예비교사 11명을 대상으로 15주 동안 데이터, 인공지능 알고리즘, 인공지능 교육 플랫폼을 교육 및 실습한 후 설문하여 초등학생 수준을 고려한 데이터와 알고리즘의 범주, 교육 도구를 제시하고 적합성을 분석하였다. 설문을 통해 교사가 수업목적에 따라 사전에 데이터를 선정 및 가공하여 교육에 사용하는 것이 가장 적합하며, 분류와 예측 알고리즘이 초등 인공지능 교육에서 다루기에 적절하다는 결론을 도출하였다. 또한, 엔트리가 인공지능 교육 도구로서 가장 적합하며 인공지능의 학습이라는 개념을 교육하기 위해 수학적 지식을 설명하는 자료가 필요함을 확인하였다. 본 연구는 초등학생의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘과 데이터의 범주를 구체적으로 제시하고 이와 관련된 수학교육에 대한 필요성과 적절한 교육 도구를 분석하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 교육 대학원의 인공 지능 교육 과목의 운영사례이다. 주요 교육내용은 머신러닝의 이해와 실습, 데이터 분석, 엔트리를 이용한 인공지능의 실제, 인공지능과 피지컬 컴퓨팅 등으로 구성되었다. 교육과정 적용후 교육효과에 대한 설문 조사 결과, 수강생들은 초등교육 현장에 적용 용이성 등을 고려하여 우선순위로 엔트리 인공지능 블록의 활용, 피지컬 컴퓨팅 도구로써 대장장이 보드의 활용 등을 선호함을 알 수 있었다. 데이터 분석 영역은 수학교과의 데이터와 그래프 교육과의 연계 등에서 그 효과성이 있으며. 피지컬 컴퓨팅 도구로 허스키 렌즈는 고유의 이미지 처리 기능을 활용하면 자율주행차 메이커 교육에 유용하다고 하였다. 그 외의 바람직한 인공지능교육으로 수준별 교육과정, 데이터 수집 및 분석 교육의 강화 등의 필요성이 대두되었다.
This study aims to find implications for the introduction and practice of ESG by domestic fashion companies by examining the core ESG topics and strategies of Samsung C&T Fashion Division, Kolon FnC, F&F holdings, and Fila. ESG management analysis examined the importance of the criticality evaluation process, critical issues, and implementation strategies for each key topic based on the company's 2021 ESG sustainable management report, and analyzed the relationship with UN SDGs and the GRI. The analysis results are as follows: As for KCGS' ESG rating, Samsung C&T's fashion division, Kolon FnC, and Fila Holdings were rated A, while F&F Holdings was rated B+. The major issues derived from ESG's criticality assessment are environmental issues related to Samsung C&T's fashion division. Kolon FnC was found to have focused on the social sector and F&F Holdings focused on governance structure. After examining the correlation between the ESG core strategies of the investigated fashion companies and the 17 SDGs, the common areas were identified as quality employment, sustainable production and consumption, and climate changes and response. Correlation with the GRI Standards 2021 Index, (GRI 1, GRI 11, and GRI 12 created in 2021) was not reflected. In the future, it will be necessary to have a transparent governance structure that meets global standards, sets measurable goals, and continuously manages them. Other companies should also recognize ESG management processes that embrace various stakeholders and strengthens win-win cooperation to manage risks, and establish mid- to long-term response strategies.
이 연구의 목적은 치과 진료실에서 항생제 남용에 대처하기 위해 항생제 투여의 필요성을 결정하는 과정을 소개하고 적절한 항생제의 선택과 사용에 대한 정보를 공유하고, 지속적인 모니터링을 통해 항생제 처방의 적절성을 증가시키는 것이다. 본 병원의 가이드라인은 최신의 항생제 처방에 대한 연구 결과에 따랐으며, 향후에도 지속적인 항생제 처방 가이드 라인에 대한 보완이 필요할 것이다. 본 가이드라인에 의하면, 병력 검사에 의한 페니실린 알레르기 조사와 피부에서의 페니실린 알레르기 검사를 통해 아목시실린을 일차 선택적 항생제로 처방하였다. 증상의 경과에 대한 재평가 과정을 거친 후 아목시실린에 의한 약물 효과가 없다면 보다 광범위한 항생제로 대체하였고, 증상이 호전되지 않으면 환자를 상급병원으로 전원하도록 설계하였다. 사과나무치과병원 직원은 정기적으로 항생제 처방에 대해 모니터링을 하였고 이 결과에 대해 주기적으로 교육을 받도록 하였다. 현재의 가이드라인은 지속적으로 보완되어야 하며, 항생제 남용의 제어에 긍정적인 결과를 가질 것으로 생각되며, 전반적 치과 진료의 흐름에도 기여할 것으로 보인다.
Kyung Won Kim;Jimi Huh ;Bushra Urooj ;Jeongjin Lee ;Jinseok Lee ;In-Seob Lee ;Hyesun Park ;Seongwon Na ;Yousun Ko
Journal of Gastric Cancer
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제23권3호
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pp.388-399
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2023
Gastric cancer remains a significant global health concern, coercing the need for advancements in imaging techniques for ensuring accurate diagnosis and effective treatment planning. Artificial intelligence (AI) has emerged as a potent tool for gastric-cancer imaging, particularly for diagnostic imaging and body morphometry. This review article offers a comprehensive overview of the recent developments and applications of AI in gastric cancer imaging. We investigated the role of AI imaging in gastric cancer diagnosis and staging, showcasing its potential to enhance the accuracy and efficiency of these crucial aspects of patient management. Additionally, we explored the application of AI body morphometry specifically for assessing the clinical impact of gastrectomy. This aspect of AI utilization holds significant promise for understanding postoperative changes and optimizing patient outcomes. Furthermore, we examine the current state of AI techniques for the prognosis of patients with gastric cancer. These prognostic models leverage AI algorithms to predict long-term survival outcomes and assist clinicians in making informed treatment decisions. However, the implementation of AI techniques for gastric cancer imaging has several limitations. As AI continues to evolve, we hope to witness the translation of cutting-edge technologies into routine clinical practice, ultimately improving patient care and outcomes in the fight against gastric cancer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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