As the conventional hydraulic power steering system in the passenger vehicles is being rapidly replaced by EPS (Electric Power Steering) system, performance evaluation of the EPS system has become an important issue in the automotive industries. But the evaluation process takes significant expertise since steering conditions in the test protocols must be implemented with high accuracy. EPS HILS (Hardware-In the-Loop Simulation) system is developed together with robot steering system in this study. Main components of EPS HILS system include: C-EPS hardware, CarSim vehicle model, and road reaction force generation system powered by servo motor. The robot steering system, operated by another servo motor, was combined with EPS HILS system to substitute for steering efforts of human driver. The road reaction force generation system and the robot steering system were carefully validated by using the data obtained from vehicle tests. An on-center handling test was conducted by using EPS HILS system combined with the robot steering system. In the result of this study, robot-steered EPS HILS system developed with its high reliability and no need of skilled driver's, can be widely adopted to evaluate any performance of EPS system.
1990년대 후반부터 구간 검지기를 이용한 링크통행시간 추정에 필요한 최소 표본수와 링크 및 경로 통행시간 추정과 예측을 위한 적정 집계간격에 대한 연구가 폭넓게 진행되어 왔다. 그러나 루프(지점)검지기를 이용한 교통정보수집체계의 경우, 합리적인 검증 없이 선정된 1분~5분의 집계간격을 이용하고 있다. 본 연구의 목적은 지점검지기인 루프검지기를 이용하여 통행시간자료를 수지하는 경우, 링크 및 경로 통행시간 추정과 예측을 위한 적정 집계간격 결정 모형을 개발하고 현장의 자료에 적용하는 것이다. 본 논문은 링크 및 경로 통행시간 추정을 위한 적정 집계간격 결정 모형으로 CVMSE(Cross Validated Mean Square Error)방법을 이용하였으며, 링크 및 경로 통행시간 예측을 위한 적정 집계간격 결정 모형으로는 FMSE(Forecasting Mean Square Error)를 적용하였다. 개발된 방법론은 경부고속도로의 루프이터에 적용되었다. 적용결과 링크 및 경로 통행시간 추정을 위한 적정 집계간격은 3분~5분으로, 링크 및 경로 통행시간 예측을 위한 적정 집계간격은 10~20분으로 분석되었다.
In acute uncomplicated falciparum malaria, there is a continuum from mild to severe malaria. However, no mathematical system is available to predict uncomplicated falciparum malaria patients turning to severe malaria. This study aimed to devise a simple and reliable model of Malaria Severity Prognostic Score (MSPS). The study was performed in adult patients with acute uncomplicated falciparum malaria admitted to the Bangkok Hospital for Tropical Diseases between 2000 and 2005. Total 38 initial clinical parameters were identified to predict the usual recovery or deterioration to severe malaria. The stepwise multiple discriminant analysis was performed to get a linear discriminant equation. The results showed that 4.3% of study patients turned to severe malaria. The MSPS = 4.38 (schizontemia) + 1.62 (gametocytemia) + 1.17 (dehydration) + 0.14 (overweight by body mass index; BMI) + 0.05 (initial pulse rate) + 0.04 (duration of fever before admission)-0.50 (past history of malaria in last 1 year). 0.48 (initial serum albumin)-5.66. Based on the validation study in other malaria patients, the sensitivity and specificity were 88.8% and 88.4%, respectively. We conclude that the MSPS is a simple screening tool for predicting uncomplicated falciparum malaria patients turning to severe malaria. However, the MSPS may need revalidation indifferent geographical areas before utilized at specific places.
Objectives: An accurate estimation of cancer patients is the basis of epidemiological studies and health services. However in Korea, cancer patients visiting out-patient clinics are usually ruled out of such studies and so these studies are suspected of underestimating the cancer patient population. The purpose of this study is to construct a more complete, hospital-based cancer patient registry using multiple sources of medical information. Methods: We constructed a cancer patient detection algorithm using records from various sources that were obtained from both the in-patients and out-patients seen at Asan Medical Center (AMC) for any reason. The medical data from the potentially incident cancer patients was reviewed four months after first being detected by the algorithm to determine whether these patients actually did or did not have cancer. Results: Besides the traditional practice of reviewing the charts of in-patients upon their discharge, five more sources of information were added for this algorithm, i.e., pathology reports, the national severe disease registry, the reason for treatment, prescriptions of chemotherapeutic agents and radiation therapy reports. The constructed algorithm was observed to have a PPV of 87.04%. Compared to the results of traditional practice, 36.8% of registry failures were avoided using the AMC algorithm. Conclusions: To minimize loss in the cancer registry, various data sources should be utilized, and the AMC algorithm can be a successful model for this. Further research will be required in order to apply novel and innovative technology to the electronic medical records system in order to generate new signals from data that has not been previously used.
Background: The purpose of this study was to propose a method for developing a measure of hospital-wide all-cause risk-standardized readmissions using administrative claims data in Korea and to discuss further considerations in the refinement and implementation of the readmission measure. Methods: By adapting the methodology of the United States Center for Medicare & Medicaid Services for creating a 30-day readmission measure, we developed a 6-step approach for generating a comparable measure using Korean datasets. Using the 2010 Korean National Health Insurance (NHI) claims data as the development dataset, hierarchical regression models were fitted to calculate a hospital-wide all-cause risk-standardized readmission measure. Six regression models were fitted to calculate the readmission rates of six clinical condition groups, respectively and a single, weighted, overall readmission rate was calculated from the readmission rates of these subgroups. Lastly, the case mix differences among hospitals were risk-adjusted using patient-level comorbidity variables. The model was validated using the 2009 NHI claims data as the validation dataset. Results: The unadjusted, hospital-wide all-cause readmission rate was 13.37%, and the adjusted risk-standardized rate was 10.90%, varying by hospital type. The highest risk-standardized readmission rate was in hospitals (11.43%), followed by general hospitals (9.40%) and tertiary hospitals (7.04%). Conclusion: The newly developed, hospital-wide all-cause readmission measure can be used in quality and performance evaluations of hospitals in Korea. Needed are further methodological refinements of the readmission measures and also strategies to implement the measure as a hospital performance indicator.
Background: Differentiated thyroid cancer is the most common endocrine malignancy with a generally good prognosis. Knowing long-term outcomes of each patient helps management planning. The study was conducted to develop and validate a clinical prognostic score for predicting disease remission in patients with differentiated thyroid cancer based on patient, tumor and treatment factors. Materials and Methods: A retrospective cohort study of 1,217 differentiated thyroid cancer patients from two tertiary-care hospitals in the Northeast of Thailand was performed. Associations between potential clinical prognostic factors and remission were tested by Cox proportional-hazards analysis in 852 patients (development cohort). The prediction score was created by summation of score points weighted from regression coefficients of independent prognostic factors. Risks of disease remission were estimated and the derived score was then validated in the remaining 365 patients (validation cohort). Results: During the median follow-up time of 58 months, 648 (76.1%) patients in the development cohort had disease remission. Five independent prognostic factors were identified with corresponding score points: duration from thyroid surgery to $^{131}I$ treatment (0.721), distant metastasis at initial diagnosis (0.801), postoperative serum thyroglobulin level (0.535), anti-thyroglobulin antibodies positivity (0.546), and adequacy of serum TSH suppression (0.293). The total risk score for each patient was calculated and three categories of remission probability were proposed: ${\leq}1.628$ points (low risk, 83% remission), 1.629-1.816 points (intermediate risk, 87% remission), and ${\geq}1.817$ points (high risk, 93% remission). The concordance (C-index) was 0.761 (95% CI 0.754-0.767). Conclusions: The clinical prognostic scoring model developed to quantify the probability of disease remission can serve as a useful tool in personalized decision making regarding treatment in differentiated thyroid cancer patients.
MicroRNA (miRNA)는 약 22 nt의 작은 RNA 조각으로 이루어져 있으며 stem-loop 구조의 precursor 형태에서 최종적으로 만들어 진다. miRNA는 mRNA의 3‘UTR에 상보적으로 결합하여 유전자의 발현을 억제하거나 mRNA의 분해를 촉진한다. miRNA를 동정하기 위한 실험적인 방법은 조직 특이적인 발현, 적은 발현양 때문에 방법상 한계를 가지고 있다. 이러한 한계는 컴퓨터를 이용한 방법으로 어느 정도 해결될 수 있다. 하지만 miRNA의 서열상의 낮은 보존성은 homology를 기반으로 한 예측을 어렵게 한다. 또한 기계학습 방법인 support vector machine (SVM) 이나 naive bayes가 적용되었지만, 생물학적인 의미를 해석할 수 있는 generative model을 제시해 주지 못했다. 본 연구에서는 우수한 miRNA 예측을 보일 뿐만 아니라 학습된 모델로부터 생물학적인 지식을 얻을 수 있는 Bayesian network을 적용한다. 이를 위해서는 생물학적으로 의미 있는 특질들의 선택이 중요하다. 여기서는 position weighted matrix (PWM)과 Markov chain probability (MCP), Loop 크기, Bulge 수, spectrum, free energy profile 등을 특질로서 선택한 후 Information gain의 특질 선택법을 통해 예측에 기여도가 높은 특질 25개 와 27개를 최종적으로 선택하였다. 이로부터 Bayesian network을 학습한 후 miRNA의 예측 성능을 10 fold cross-validation으로 확인하였다. 그 결과 pre-/mature miRNA 각 각에 대한 예측 accuracy가 99.99% 100.00%를 보여, SVM이나 naive bayes 방법보다 높은 결과를 보였으며, 학습된 Bayesian network으로부터 이전 연구 결과와 일치하는 pre-miRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.
Lee, Gena;Jeong, Yun Seong;Kim, Do Won;Kwak, Min Jun;Koh, Jiwon;Joo, Eun Wook;Lee, Ju-Seog;Kah, Susie;Sim, Yeong-Eun;Yim, Sun Young
Experimental and Molecular Medicine
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제50권11호
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pp.7.1-7.12
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2018
Recent findings from The Cancer Genome Atlas project have provided a comprehensive map of genomic alterations that occur in hepatocellular carcinoma (HCC), including unexpected mutations in apolipoprotein B (APOB). We aimed to determine the clinical significance of this non-oncogenetic mutation in HCC. An Apob gene signature was derived from genes that differed between control mice and mice treated with siRNA specific for Apob (1.5-fold difference; P < 0.005). Human gene expression data were collected from four independent HCC cohorts (n = 941). A prediction model was constructed using Bayesian compound covariate prediction, and the robustness of the APOB gene signature was validated in HCC cohorts. The correlation of the APOB signature with previously validated gene signatures was performed, and network analysis was conducted using ingenuity pathway analysis. APOB inactivation was associated with poor prognosis when the APOB gene signature was applied in all human HCC cohorts. Poor prognosis with APOB inactivation was consistently observed through cross-validation with previously reported gene signatures (NCIP A, HS, high-recurrence SNUR, and high RS subtypes). Knowledge-based gene network analysis using genes that differed between low-APOB and high-APOB groups in all four cohorts revealed that low-APOB activity was associated with upregulation of oncogenic and metastatic regulators, such as HGF, MTIF, ERBB2, FOXM1, and CD44, and inhibition of tumor suppressors, such as TP53 and PTEN. In conclusion, APOB inactivation is associated with poor outcome in patients with HCC, and APOB may play a role in regulating multiple genes involved in HCC development.
Wong, Man Sing;Lee, Kwon-Ho;Nichol, Janet;Kim, Young J.
대한원격탐사학회지
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제26권6호
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pp.605-615
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2010
This study demonstrates the feasibility of small satellite, namely PROBA platform with the compact high resolution imaging spectrometer (CHRIS), for aerosol retrieval in Hong Kong. The rationale of our technique is to estimate the aerosol reflectances by decomposing the Top of Atmosphere (TOA) reflectances from surface reflectance and Rayleigh path reflectances. For the determination of surface reflectances, the modified Minimum Reflectance Technique (MRT) is used on three winter ortho-rectified CHRIS images: Dec-18-2005, Feb-07-2006, Nov-09-2006. For validation purpose, MRT image was compared with ground based multispectral radiometer measurements and atmospherically corrected Landsat image. Results show good agreements between CHRIS-derived surface reflectance and both by ground measurement data as well as by Landsat image (r>0.84). The Root-Mean-Square Errors (RMSE) at 485, 551 and 660nm are 0.99%, 1.19%, and 1.53%, respectively. For aerosol retrieval, Look Up Tables (LUT) which are aerosol reflectances as a function of various AOT values were calculated by SBDART code with AERONET inversion products. The CHRIS derived Aerosol Optical Thickness (AOT) images were then validated with AERONET sunphotometer measurements and the differences are 0.05~0.11 (error=10~18%) at 440nm wavelength. The errors are relatively small compared to those from the operational moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) Deep Blue algorithm (within 30%) and MODIS ocean algorithm (within 20%).
본 연구에서는 금강 유역을 대상으로 토양저류함수모형기반의 개념적 강우유출모형의 장기 유출모의를 평가하였다. 연구유역인 금강 22개 계측유역을 주요 유역특성인자(면적, 경사도, SCS-CN등)을 수문학적 거리 산정방법을 활용하여 3개의 유역그룹을 선정하였다. 적용모형인 개념적 강우유출모형은 3개의 토양저류함수모형[확률분포모형(PDM: Probability Distributed Moisture), 유역습윤지수모형(CWI: Catchment Wetness Index), 수정펜맨타입모형(MP: Modified Penman type model)]과 3개의 유역추적모형[병렬2선형 저류지 유출 모형(2PAR: 2-conceptual reservoirs in parallel), 빠른 지표하 흐름을 고려한 병렬 2선형 저류지 유출모형(2PMP: 2Macro-pre Approach parallel structure), 병렬 3선형 저류지 유출모형(3PAR: 3-conceptual reservoirs in parallel)]의 조합인 9개의 모형을 사용하였으며, 2006년부터 2012년의 일자료를 바탕으로 검정(Calibration), 2001년부터 2005년의 일자료를 검증(Validation)을 Monte carlo method(Uniform Random Sampling)로 수행 후, 모형의 성능은 NSE(Nash sutcliffe Efficiency)로 평가하였다. 분석결과 유역그룹에 대한 모형성능의 편차는 작아서 유역그룹에 대한 토양저류 함수모형의 뚜렷한 상관성을 확인할 수 없었다. 이는 금강 유역을 단일 유역 그룹으로 적용할 수 있음을 제시하고 있다. 검정 검증성능 및 검정매개변수의 개수를 바탕으로 적용성 평가를 실시한 결과에서 토양저류함수모형인 확률분포모형(PDM)과 유역추적모형의 병렬2선형 저류지 유출모형(2PAR)와 빠른 지표하 흐름을 고려한 병렬2선형 저류지 유출모형(2PMP)의 조합이 금강 22개 유역에서 적용성이 우수함을 확인하였다. 향후 이 모형을 바탕으로 금강유역의 대표적인 강우유출모형을 개발하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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