Background: As the number of nuclear facilities nearing their pre-determined design life increases, demand is increasing for technology and infrastructure related to the decommissioning and decontamination (D&D) process. It is necessary to consider the nature of the dismantling environment constantly changing and the worker doing new tasks. A method was studied that can calculate the effect of learning and the change in work time on the work process, according to the learning-forgetting curve model (LFCM). Materials and Methods: The LFCM was analyzed, and input values and scenarios were analyzed for substitution into the D&D process of a nuclear facility. Results and Discussion: The effectiveness and efficiency of the training were analyzed. It was calculated that skilled workers can receive a 16.9% less collective radiation dose than workers with only basic training. Conclusion: Using these research methods and models, it was possible to calculate the change in the efficiency of workers performing new tasks in the D&D process and the corresponding reduction in the work time and collective dose.
A multimedia CD title is developed for learning simple closed curve and Mobius band which are one of mathematics contents in the first grade of middle school. This title visualizes various figures through graphics and animations so that students can easily understand the relevant concepts and learn them with fun. It is shown that 88.6% of 30 sampled teachers are positive for the title and that 86.7% want to use it as a teaching tool in their classes.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.30
no.3
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pp.137-149
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2005
This study proposes a framework enhancing the accuracy of estimation for project duration by combining linear Bayesian updating scheme with the learning curve effect. Activities in a particular project might share resources in various forms and might be affected by risk factors such as weather Statistical dependence stemming from such resource or risk sharing might help us learn about the duration of upcoming activities in the Bayesian model. We illustrate, using a Monte Carlo simulation, that for partially repetitive projects a higher degree of statistical dependence among activity duration results in more variation in estimating the project duration in total, although more accurate forecasting Is achievable for the duration of an individual activity.
Purpose: Laparoscopic gastrectomy is a widely accepted surgical technique. Recently, robotic gastrectomy has been developed, as an alternative minimally invasive surgical technique. This study aimed to evaluate the question of whether robotic gastrectomy is feasible and safe for the treatment of gastric cancer, due to its learning curve. Materials and Methods: We retrospectively reviewed the prospectively collected data of 100 consecutive robotic gastrectomy patients, from November 2008 to March 2011, and compared them to 282 conventional laparoscopy patients during the same period. The robotic gastrectomy patients were divided into 20 initial cases; and all subsequent cases; and we compared the clinicopathological features, operating times, and surgical outcomes between the three groups. Results: The initial 20 robotic gastrectomy cases were defined as the initial group, due to the learning curve. The initial group had a longer average operating time ($242.25{\pm}74.54$ minutes vs. $192.56{\pm}39.56$ minutes, P>0.001), and hospital stay ($14.40{\pm}24.93$ days vs. $8.66{\pm}5.39$ days, P=0.001) than the experienced group. The length of hospital stay was no different between the experienced group, and the laproscopic gastrectomy group ($8.66{\pm}5.39$ days vs. $8.11{\pm}4.10$ days, P=0.001). The average blood loss was significantly less for the robotic gastrectomy groups, than for the laparoscopic gastrectomy group ($93.25{\pm}84.59$ ml vs. $173.45{\pm}145.19$ ml, P<0.001), but the complication rates were no different. Conclusions: Our study shows that robotic gastrectomy is a safe and feasible procedure, especially after the 20 initial cases, and provides a satisfactory postoperative outcome.
Objective : Young neurosurgeons need to focus on the mortality and morbidity of aneurysmal neck clipping to develop a personal experience with an initial series. Methods : Total 88 aneurysms from 75 patients who underwent neck clipping by the same operator from 2001 to 2004 were reviewed. Patients were divided into three groups : first year [Group I], second year [Group II], and third year [Group III] in each group. Location of aneurysm, age, Fisher grade, Hunter-Hess grade [H-H grade], postoperative Glasgow outcome scale [GOS], and complications related to surgical procedures were evaluated with Chi-square and logistic regression analyses. Results : Fourteen patients had complications related to surgery [18.7%]. The major causes of mortality and morbidity related to surgery were cerebral infarction, hemorrhage and brain swelling due to intraoperative rupture, brain retraction and vasospasm. Among the 4 cases of mortality were 2 patients in Group I, 1 patient in Group II and 1 patient in Group III, and location of aneurysms were 2 internal carotid artery[ICA] and 2 posterior communicating artery[PCoA] aneurysms. There were 4 morbidity and new neurological deficits in Group I, 4 in Group II and 2 in Group III. Although mortality and morbidity during the learning curve had a statistical significance in H-H grade, age [>60 years old], and aneurysm location [especially ICA aneurysm] as variables, mortality mainly occurred in ICA and PCoA aneurysms. Conclusion : Experienced supervision or endovascular approach should be considered for the treatment of ICA and PCoA aneurysms during the learning curve.
Objective : To report the learning curve of percutaneous endoscopic lumbar discectomy (PELD) for a surgeon who had not been previously exposed to this procedure based on the period and detailed technique with a retrospective matched comparative design. Methods : Of 213 patients with lumbar disc herniation encountered during the reference period, 35 patients who were followed up for 1 year after PELD were enrolled in this study. The patients were categorized by the period and technique of operation : group A, the first 15 cases, who underwent by the 'in-and-out' technique; group B, the next 20 cases, who underwent by the 'in-and-out-and-in' technique. The operation time, failure rate, blood loss, complication rate, re-herniation rate, the Visual Analogue Scale (VAS) for back and leg were checked. The alteration of dural sac cross-sectional area (DSCSA) between the preoperative and the postoperative MRI was checked. Results : Operative time was rapidly reduced in the early phase, and then tapered to a steady state for the 35 cases receiving the PELD. After surgery, VAS scores for the back and leg were decreased significantly in both groups. Complications occurred in 2 patients in group A and 2 patients in group B. Between the two groups, there were significant differences in operative time, improvement of leg VAS, and expansion of DSCSA. Conclusion : PELD learning curve seems to be acceptable with sufficient preparation. However, because of their high tendency to delayed operation time, operation failure, and re-herniation, caution should be exercised at the early phase of the procedure.
Kwak, Min Kyu;Lee, Song Jae;Song, Chang Myeon;Ji, Yong Bae;Tae, Kyung
International journal of thyroidology
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v.11
no.2
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pp.130-136
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2018
Background and Objectives: Intraoperative neural monitoring (IONM) of recurrent laryngeal nerve (RLN) in thyroid surgery has been employed worldwide to identify and preserve the nerve as an adjunct to visual identification. The aims of this study was to evaluate the efficacy of IONM and difficulties in the learning curve. Materials and Methods: We studied 63 patients who underwent thyroidectomy with IONM during last 2 years. The standard IONM procedure was performed using NIM 3.0 or C2 Nerve Monitoring System. Patients were divided into two chronological groups based on the success rate of IONM (33 cases in the early period and 30 cases in the late period), and the outcomes were compared between the two groups. Results: Of 63 patients, 32 underwent total thyroidectomy and 31 thyroid lobectomy. Failure of IONM occurred in 9 cases: 8 cases in the early period and 1 case in the late period. Loss of signal occurred in 8 nerves of 82 nerves at risk. The positive predictive value increased from 16.7% in the early period to 50% in the late period. The mean amplitude of the late period was higher than that of the early period (p<0.001). Conclusion: IONM in thyroid surgery is effective to preserve the RLN and to predict postoperative nerve function. However, failure of IONM and high false positive rate can occur in the learning curve, and the learning curve was about 30 cases based on the results of this study.
Jieun Kil;Kwang Gi Kim;Young Jae Kim;Hye Ryoung Koo;Jeong Seon Park
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.81
no.5
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pp.1164-1174
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2020
Purpose To evaluate a deep learning model to predict recurrence of thyroid tumor using preoperative ultrasonography (US). Materials and Methods We included representative images from 229 US-based patients (male:female = 42:187; mean age, 49.6 years) who had been diagnosed with thyroid cancer on preoperative US and subsequently underwent thyroid surgery. After selecting each representative transverse or longitudinal US image, we created a data set from the resulting database of 898 images after augmentation. The Python 2.7.6 and Keras 2.1.5 framework for neural networks were used for deep learning with a convolutional neural network. We compared the clinical and histological features between patients with and without recurrence. The predictive performance of the deep learning model between groups was evaluated using receiver operating characteristic (ROC) analysis, and the area under the ROC curve served as a summary of the prognostic performance of the deep learning model to predict recurrent thyroid cancer. Results Tumor recurrence was noted in 49 (21.4%) among the 229 patients. Tumor size and multifocality varied significantly between the groups with and without recurrence (p < 0.05). The overall mean area under the curve (AUC) value of the deep learning model for prediction of recurrent thyroid cancer was 0.9 ± 0.06. The mean AUC value was 0.87 ± 0.03 in macrocarcinoma and 0.79 ± 0.16 in microcarcinoma. Conclusion A deep learning model for analysis of US images of thyroid cancer showed the possibility of predicting recurrence of thyroid cancer.
Previously, there were no studies that were not aware of the importance of video, were interested in the educational value of Flipped Learning, and there were many wrong experiments because they did not understand Flipped Learning. Therefore, an accurate understanding of Flipped Learning is needed. This study proposed the caution of video learning of Flipped Learning and presented the papers and grounds to support to examine the educational value of Flipped Learning. A video of the lecture should be produced with a core content of 10 to 15 minutes, and found that the educational value of Flipped Learning lies in self-directed learning, cooperative learning, habruta, overcoming the oblivion curve and metacognition. It is hoped that this study will provide good guidance and direction of education for teachers who have difficulty Flipped Learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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