Objectives : Assuming that the characteristic of meridian system has been similar to this of electric potentials in human body and that measurements of electric potential at well(井穴) and sea(合穴) points in branches of the twelves meridians will be representative of measurements of the twelve meridians, to measure the electric potentials in twenty aged(TAG) and fifty aged(FAG) healthy volunteers groups when they were sleeping or awakening respectively, to do significance test for electric potential of meridian system among circadian rhythms(CR) and Sasang constitutions(SC). Methods : We selected who thirty healthy volunteers were diagnosed by a blood test, urine examination and differentiation of syndromes by five viscera among volunteers. When they were sleeping, their electric potentials of well and sea points in branches of the twelve meridians were simultaneously measured by physiograph. After a minute we measured them again, totally 5 times. And then when they were awakening, their electric potentials were measured 5 times by the above method. Results : Measurements were analyzed by statistical ANOVA test, we obtained that some of the electric potentials of TAG at sleeping significantly varied with CR, SC, and at awakening some of the electric potentials of FAG also significantly did with CR, SC.
Mobile devices are becoming increasingly sophisticated and the latest generation of smartphones now incorporates many diverse and powerful sensors. These sensors include acceleration sensor, magnetic field sensor, light sensor, proximity sensor, gyroscope sensor, pressure sensor, rotation vector sensor, gravity sensor and orientation sensor. The availability of these sensors in mass-marketed communication devices creates exciting new opportunities for data mining and data mining applications. In this paper, we describe and evaluate a system that uses phone-based accelerometers to perform activity recognition, a task which involves identifying the physical activity that a user is performing. To implement our system, we collected labeled accelerometer data from 10 users as they performed daily activities such as "phone detached", "idle", "walking", "running", and "jumping", and then aggregated this time series data into examples that summarize the user activity 5-minute intervals. We then used the resulting training data to induce a predictive model for activity recognition. This work is significant because the activity recognition model permits us to gain useful knowledge about the habits of millions of users-just by having them carry cell phones in their pockets.
This study has surveyed the problems raised through the standardization process of differentiation system and searched its solution, reaching the following conclusion. 1. The most serious problem is, most frequently occurred, an wilful application of differentiation system or constitutive classification for disease. 2. To overcome this wilfulness, we must make a definite understanding of the origin and its applicative limit of the theory. 3. And it must be preceded for a correct and objective differentiation to standardize in all choice of the differential diagnostics and its applicative condition. 4. To establish such a corresponding diagnostic scheme, it must be generally agreed on an individuality and inevitability of the suitability to differentiation principles. 5. And, though we can make a prescription through the frequency, degree, and clarified cause of the symptom, its flexibility of application must not be necessarily, ignored. 6. As this study for standardizing the disharmony between liver and pancreas(肝脾不調) shows, accordingly, we must begin by scrutinizing and defining what the chief cause, head, and inevitable symtoms are and discern them from its affinities, making necessarily a great deal attention to minute feelings and degree about its individual symptoms. On the ground of these recognition, we must go further to establish a general standardization and try to get a specific study series.
PURPOSE: This study was conducted to suggest a way to easily understand and utilize the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) or Korean Standard Classification of Functioning, Disability and Health (KCF), a common and standard language related to health information. METHODS: The tools used by physical therapists to evaluate the functioning of neurological patients were collected from 10 domestic hospitals. By applying the ICF linking rule, two experts compared, analyzed, and linked the concepts in the items of the collected tools and the ICF/KCF codes. The frequency of use of the selected tool, the matching rate of the liking results of two experts, and the number of the codes linked were treated as descriptive statistics and the code set was presented as a list. RESULTS: The berg balance scale, trunk impairment scale, timed up and go test, functional ambulation category, 6 Minute walk test, manual muscle test, and range of motion measurements were the most commonly used tools for evaluating the functioning. The total number of items of the seven tools was 33, and the codes linked to the ICF/KCF were 69. Twenty-two codes were mapped, excluding duplicate codes. Ten codes in the body function, 11 codes in the activity, and one code in the environmental factor were included. CONCLUSION: The information on the development process of the code set will increase the understanding of ICF/KCF and the developed code set can conveniently be used for collecting patients' functioning information.
지적도면은 매 필지별로 토지에 대한 지번, 위치, 경RP , 소유권등을 규정하고 있는 토지에 관한 가장 기본적인 자료이다. 지적과 관련된 업무는 그 동안 거의 수작업에 의한 방법을 사용하여 효율성의 문제가 대두되었다. 따라서 정부에서는 지적도면을 전산화하려 하였으며, 토지 및 임야대장에 대한 속성정보를 모두 전산 입력하였다. 그러나 도형정보인 지적도면의 전산화가 이루어지지않아 효율적인 토지정보시스템 구축에 많은 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 오차가 허용될 수 없는 지적도면의 특성을 감안하여 , 스크린 디지타이징을 원형(prototype) 으로 하고 작업의 효율성을 위해 선의 교점을 찾는 과정을 선추적 방식을 통해 자동화한, 혼합형(hybrid) 벡터라이징 방식을 개발하였다. 개발된 프로그램을 구동한 결과 백터라이징의 정확도에 있어서는 스크린 디지타이징 방법과 동일하였고, 효율성 측면에서는 본 프로그램에 의한 방법이 스크린 디지타이징 방법보다 35분 정도 시간을 단축할 수 있었다.
Purpose: The purpose of this study was to estimate nursing costs and to establish appropriate nursing fees for long-term care services for community elders. Methods: Seven nurses participated in data collection related to visiting time by nurses for 1,100 elders. Data on material costs and management costs were collected from 5 visiting nursing agencies. The nursing costs were classified into 3 groups based on the nurse's visit time under the current reimbursement system of long-term care insurance. Results: The average nursing cost per minute was 246 won. The material costs were 3,214 won, management costs, 10,707 won, transportation costs, 7,605 won, and capital costs, 5,635 won per visit. As a result, the average cost of nursing services per visit by classification of nursing time were 41,036 won (care time <30 min), 46,005 won (care time 30-59 min), and 57,321 won (care time over 60 min). Conclusion: The results of the study indicate that the fees for nurse visits currently being charged for long-term care insurance should be increased. Also these results will contribute to baseline data for establishing appropriate nursing fees for long-term care services to maintain quality nursing and management in visiting nursing agencies.
미세한 차이를 고감도 식별하는 카오스 이론의 프랙탈 차원과 에농 시스템에서 발생하는 이상한 끌개(Strange Attractor)를 이용하여 문자 특징을 추출, 문자 인식에 적용하는 새로운 방법을 제안함으로써 일반문자 뿐만 아니라, 문자들의 유사성에 의해 오인식되는 혼동 문자를 프랙탈 차원 해석에 의해 해소하는 고정도 문자 인식 시스템을 구현한다. 먼저, 문자 영상으로부터 문자의 고유 성질을 나타내는 망 특징 및 투영 특징, 교차거리 특징 등을 1차 구한 후, 이들 특징을 시계열 데이터로 변환한 다음, 이를 본 논문에서 제안한 수정된 에농 시스템을 이용하여, KS C 5601 표준 한글 2,350자에 대 한 각각의 문자 어트랙터를 재구성한다. 다음 단계에서는 개별 문자 어트랙터의 혼돈도를 분석하기 위해 각각의 문자에 대하여, 프랙탈 차원을 나타내는 정보 차원값(Box-counting Dimension, Natural Measure, Information Bit, Information Dimension)을 계산하여 문자 영상의 최종 특징을 구한다. 실험결과 한글 2,350자에 대하여 99.49%은 분류율을 나타내어 제안된 방법의 유효성을 보였다.
Errors in the semiconductor process are generated by a change in the state of the equipment, and errors usually arise when the state of the equipment changes or when parts that make up the equipment have flaws. In this investigation, we anticipated that aging of the mass flow controller in the plasma enhanced chemical vapor deposition SiO2 thin film deposition method caused a minute flow rate shift. In seven cases, fourier transformation infrared film quality analysis of the deposited thin film was used to characterize normal and pathological processes. The plasma condition was monitored using optical emission spectrometry data as the flow rate changed during the procedure. Preprocessing was used to apply the collected OES data to the artificial immune system algorithm, which was then used to process diagnosis. Through comparisons between datasets, the learning algorithm compared classification accuracy and improved the method. It has been confirmed that data characterized as a normal process and abnormal processes with differing flow rates may be discriminated by themselves using the artificial immune system data mining method.
A Bridge Navigational Watch Alarm System (hereafter 'BNWAS') is to monitor and detect if an officer of watch(hereafter 'OOW') keeps a sharp lookout on the bridge. The careless lookout of an OOW could lead to marine accidents. For this reason on June 5th, 2009, IMO decided that a ship is equipped with a BNWAS. However, an existing BNWAS gives the OOW a lot of inconvenience and stress in its operation. It requires that the OOW should press reset buttons to confirm their alert watch on the bridge at every three to twelve minute. Many OOWs have complained that at some circumstances they cannot focus on their bridge activities including watch-keeping due to a lots of resetting inputs of BNWAS. Accordingly, IMO has allowed the use of a motion sensor as a resetting device. The motion sensor detects the movements of human body on the bridge and subsequently sends reset signals directly to BNWAS automatically. As a result, OOWs can work uninterrupted. However, some of classification societies and flag authorities have a slightly different stance on the use of motion sensor as a resetting method for BNWAS. The reason is that the motion sensor may trigger false reset signals caused by the motion of objects on the bridge, especially a slight movement such as toss and turn of human body which can extend the period of careless watch. As a basic study to minimize the false reset signals, this paper proposes a simple configuration of BNWAS, which consists of only three motion sensors associated with 'AND' and 'OR' logic gates. Additionally, several considerations are also proposed for the implementation of motion sensors. This study found that the proposed configuration which consists of three motion sensors is better than an existing one by reducing false reset signals caused by a slight movement of human body in one's sleep. The proposed configuration in this paper filters false reset signals and is simple to be implemented on existing vessels. In addition, it can be easily installed just by a basic electrical knowledge.
최근 COVID-19로 인해 마스크 착용 여부 자동 검사 시스템에 신경망 기술들을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 신경망 적용 방식에 있어서 1단계 검출 방식 또는 2단계 검출 방식을 사용하며, 데이터를 충분히 확보할 수 없는 경우 사전 학습된 신경망에 대해 가중치 미세 조절 기법을 적용하여 학습한다. 본 논문에서는 얼굴 인식부와 마스크 검출부로 구성되는 2단계 검출 방식을 적용하였으며, 얼굴 인식부에는 MTCNN 모델, 마스크 검출부에는 ResNet 모델을 사용하였다. 마스크 검출부는 다양한 실 상황에서의 인식률과 추론 속도 향상을 위하여 5개의 ResNet모델을 적용하여 실험하였다. 학습 데이터는 웹 크롤러를 이용하여 수집한 17,219개의 정지 영상을 이용하였으며, 1,913개의 정지 영상과 1분 동영상 2개에 대해 각각 추론을 실시하였다. 실험 결과 정지 영상인 경우 96.39%, 동영상인 경우 92.98%의 높은 정확도를 보였고, 동영상 추론 속도는 10.78fps임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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