This paper is aimed at predicting the life of rubber insulating gloves under normal operating stresses from relatively rapid test performed at higher stresses. Specimens of rubber insulating gloves are subject to multiple stress conditions, i.e. combined electrical and thermal stresses. Two modes of electrical stress, step voltage stress and constant voltage stress are used in specimen aging. There are two types of test for electrical stress in this experiment: the one is Breakdown Voltage (BDV) test under step voltage stress and thermal stress and the other is lifetime test under constant voltage stress and temperature stress. The ac breakdown voltage defined as the break-down point of insulation that leakage current excesses a limit value, l0mA in this experiment, is determined. Because the very high variability of aging data requires the application of statistical model, Weibull distribution is used to represent the failure times as the straight line on Weibull probability paper. Weibull parameters are deter-mined by three statistical methods i.e. maximum likelihood method, graphical method and least squares method, which employ SAS package, Weibull probability paper and FORTRAN, respectively. Two chosen models for predicting the life under simultaneous electrical and thermal stresses are inverse power model and exponential model. And the constants of life equation for multistress aging are calculated using numerical method, such as Gauss Jordan method etc.. The completion of life equation enables to estimate the life at normal stress based on the data collected from accelerated aging test. Also the comparison of the calculated lifetimes between the inverse power model and the exponential model is carried out. And the lifetimes calculated by three statistical methods with lower voltage than test voltage are compared. The results obtained from the suggested experimental method are presented and discussed.
North Korea is one of the vulnerable countries facing the threat of a drought, so that it is unavoidable to experience fatal damage when drought is occurred, and it is necessary to improve the drought response capability of water resources systems. However, it is still difficult to find research efforts for drought characteristics and drought management in North Korea. This study is to quantify drought duration and magnitude and to analyze drought characteristics in North Korea. In order to quantitatively identify historical drought conditions and to evaluate their variability, drought indices are commonly used. In this study, drought indices including dry-day index, deciles of normal precipitation, Phillips drought index, standardized precipitation index and Palmer drought severity index are calculated and compared monthly using the weather data for the twenty one meteorological stations in North Korea. The indices compared with the drought damage records that have reported from 1990 to present to understand how the indices can explain the drought. A comparative study was also conducted to evaluate the relative severity of the significant droughts occurred during 2000 and 2001 which were reported as the worst drought in North Korea. Drought indices calculated from this study demonstrated that those can be the effective tools in quantitatively evaluating drought severity and measures of drought. Thus it is recommended the distributed trend of drought be considered when the plan or measures for drought in North Korea are established.
본 연구는 two-point Dixon기법을 이용한 간의 지방정량화 검사 시 가돌리늄 조영제인 Gd-EOB-DTPA가 지방정량화에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 연구방법은 2016년 4월부터 동년 9월까지 two-point Dixon 기법을 이용해 간의 지방정량화 검사를 시행한 60명을, 두 그룹(정상의 간기증자 30명, 비정상의 간 지방증 환자 30명)으로 분류한 후 조영제 주입에 따른 지방분율의 변화를 비교 평가하였다. 연구 결과, 두 그룹 모두 조영제 주입 전 보다 후의 지방분율이 크게 감소(간 기증자 -33.8%, 간 지방증 환자 -47.2%)하는 것으로 나타나 Gd-EOB-DPTA가 지방정량화에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 two-point Dixon기법을 이용해 간 지방정량화 검사를 시행할 경우, Gd-EOB-DTPA 주입 전에 영상을 획득해야 지방분율의 변화를 최소화 할 수 있어 정확한 진단을 할 수 있다.
Objectives: The purpose of this study is to investigate the relationship between granulocyte/lymphocyte ratio and dysmenorrhea, history of gynecological disease, heart rate varibility(HRV). Methods: From May 1st 2011 to July 10th 2011, a total of 40 female subjects (age 20-39) were recruited. We evaluated the menstruation condition by questionnaires including VAS(Visual Analog Scale), VRS(Verbal Rating Scale) and MVRS (Multidimensional Verbal Rating Scale), also measured subject's WBC differential count and HRV. Results: 1. There was no statistically significant difference in granulocyte/lymphocyte ratio according to menstruation cycle, duration, amount, color, and blood clot. 2. There was no statistically significant difference in VAS, VRS, MVRS mean scores between normal group and abnormal group according to granulocyte/ lymphocyte ratio. 3. The past prevalence of gynecological disease of abnormal group showed significantly higher compared with that of normal group($x^2$=6.578, p=0.010). 4. LF/HF ratio and granulocyte ratio significantly showed positive correlation ($r_s$=0.311 p=0.048) and LF/HF ratio and lymphocyte ratio significantly showed negative correlation($r_s$=-0.319 p=0.045). Conclusion: These findings suggest that the gynecologic diseases are related to disorder of autonomic nervous system, but not dysmenorrhea. And the balance state of sympathetic/parasympathetic nerve infered through granulocyte/lymphocyte ratio and HRV seems to be consistent. However, reconfirmation through further studies is needed.
본 연구는 지역사회 정신건강복지센터에 등록된 우울증환자를 대상으로 오감자극 원예요법을 제공하고 스트레스와 심박동변이에 미치는 효과를 파악하였다. 본 연구의 대상자는 C 지역 소재 1개 정신건강복지센터에 등록된 성인 우울증환자 26명(실험군=13명, 대조군=13명)이다. 실험군은 8주 1회 총 8회기의 오감자극 원예요법에 참여하였고 대조군은 프로그램 종료 후 원하는 대상자에게 원예요법을 1회 제공하였다. 수집된 자료는 서술통계, t-test, Mann-Whitney U test를 이용하여 분석하였다. 프로그램 참여 후 실험군은 대조군에 비해 지각된 스트레스(t = 3.11, p = .005)가 통계적으로 유의하게 감소하였고, 심박동변이 중 Low Frequency(t = -3.39, p = .002), Standard Deviation Normal to Normal(t = -2.48, p = .025)이 유의하게 증가하였다. 따라서 본 연구의 오감자극 원예요법이 우울증환자의 스트레스 감소에 효과가 있음이 확인되었다.
본 연구는 1/f fluctuation의 ${\alpha}$기울기 따라 구성된 사운드를 들었을 때 감정 스트레스 업무에 종사하고 있는 피험자들의 심박 변화를 확인하고자 하였다. 기존의 연구에서는 주로 사용자의 심리상태 안정시키는 효과 또는 생리적 안정성에 1/f fluctuation의 ${\alpha}$기울기가 관계가 있는 것으로 보고되었다. 본 연구에서는 1/f fluctuation 수준을 총 3가지 나누어 제작한 사운드를 독립변수로 사용하였다. 독립변수는 감정노동 종사자에게 제시하여 그에 따른 심장반응을 측정하였다. 종속변수는 네 가지로 BPM(Beat Per Minute), VLF(Very Low Frequency), SDNN(Standard Deviation of NN intervals), 그리고 HF(High Frequency) 파워(Power)값을 확인하였다. 분석결과 기울기가 3인 1/fluctuation 사운드는 각성효과를 보였다. 기울기 1, 2인 사운드는 이완효과가 있는 것을 통계적으로 검증하였다. 이러한 1/f fluctuation 사운드의 특성을 활용해 감정 노동자들의 스트레스를 완화시키기 위한 서비스에 응용될 수 있을 것으로 사료된다.
Purpose: The aim of this study was to analyze the effects of neurofeedback training for reducing stress and enhancing self-regulation in late adolescence to identify the possibility of use for nursing intervention. Methods: A nonequivalent control group pre-post quasi-experimental design was used. Participants were 78 late adolescents assigned to the experimental group (n=39) that received the neurofeedback training and the control group (n=39). Data were collected on heart rate variability (HRV) and skin conductance level (SCL) to assess stress-biomarker response. The questionnaire contained 164 items from: Positive and Negative Affect Schedule (PANAS), Symptom Checklist-90-Revised (SCL-90-R) and Self-regulatory Ability scale. The neurofeedback training was based on the general adaptation syndrome and body-mind medicine. The intervention was conducted in a total of 10 sessions for 30 minutes per session with high-beta, theta and sensory motor rhythm training on scalp at central zero. Results: There were significant difference in standard deviation of normal to normal interval (p=.036) in HRV and SCL (p=.029) of stress-biomarker response between the two groups. Negative affect (p=.036) in PANAS and obsessive compulsive (p=.023) and depression (p<.001) in SCL-90-R were statistically significant. Self-regulation mode (p=.004) in self-regulation ability scale showed a significant difference between the two groups. Conclusion: The results indicated that the neurofeedback training is effective in stress-biomarkers, psychoemotional stress response and self-regulation. Therefore, neurofeedback training using neuroscientific approach based on brain-mind-body model can be used as an effective nursing intervention for late adolescents in clinics and communities for effective stress responses.
The fit of a respirator to the face of an individual can be determined by a qualitative fit test (QLFT) or a quantitative fit test (QNFT). The pass/fail decision from a QLFT or QNFT for the same respirator on the same individual may vary from one wearing to the next, because the human facial features are complex and the respirator may not fit to the face in the same way every time it is worn. This study reports how the fit factors (FF) resulting from a QNFT on an individual vary from day to day and depend on the movements in the six fit test exercises. The reported FFs provide an objective and numerical basis (FF) which does not depend on the subject's voluntary or involuntary response. Four half-mask (H1-H4) and four full-facepiece respirators (F1-F4) were fit tested on one wearer 10 times a day for 5 days with a PortaCount (model 8010, TSI). The FFs obtained for each set of 10 fit tests on a specific day and 50 fit tests on five days involving one of the six exercise regimes have been recorded as log-normal distributions. All of the geometric standard deviations (GSD) of the overall FFs varied widely among every wearing and day except for H1 and F3, and the variability of the half-mask respirators was larger than that of the full-facepiece respirators. Among the six exercise regimes, reading or talking (RT) had markedly the lowest exercise FFs on the tested individual. Generally, there were significant differences between the first normal breathing (NB1) FFs and the remaining exercise FFs.
심혈관계 질환의 진단 위해서 복합 진단 지표를 이용한 출현 패턴 기반의 분류 기법을 제안하였다. 복합 진단 지표 적용을 위해서 심박동변이도의 선형/비선형적 특징들을 세 가지 누운 자세에 대해 분석하였고 ST-segments로부터 4개의 진단 지표를 추출하였다. 이 논문에서는 질환진단을 위해서 필수 출현 패턴을 이용한 분류 모델을 제안하였다. 이 분류 기법은 환자 그룹의 질환 패턴들을 발견하며, 이러한 출현 패턴은 심혈관계 질환 환자들에서는 빈발하지만 정상인 그룹에서는 빈발하지 않는 패턴들이다. 제안된 분류 알고리즘의 평가를 위해서 120명의 협심증(AP: angina pectrois) 환자, 13명의 급성관상동맥증후군(ACS: acute coronary syndrome) 환자 그리고 128명의 정상인 데이터를 사용하였다. 실험 결과 복합 지표를 사용하였을 때, 세 그룹의 분류에 대한 정확도는 약 88.3%였다.
The purpose of this study was to evaluate the performance of deep neural network model in order to determine whether there is a risk factor for coronary artery disease based on the cardiac variation parameter. The study used unidentifiable 297 data to evaluate the performance of the model. Input data consists of heart rate parameters, which are SDNN (standard deviation of the N-N intervals), PSI (physical stress index), TP (total power), VLF (very low frequency), LF (low frequency), HF (high frequency), RMSSD (root mean square of successive difference) APEN (approximate entropy) and SRD (successive R-R interval difference), the age group and sex. Output data are divided into normal and patient groups, and the patient group consists of those diagnosed with diabetes, high blood pressure, and hyperlipidemia among the various risk factors that can cause coronary artery disease. Based on this, a binary classification model was applied using Deep Neural Network of deep learning techniques to classify normal and patient groups efficiently. To evaluate the effectiveness of the model used in this study, Kernel SVM (support vector machine), one of the classification models in machine learning, was compared and evaluated using same data. The results showed that the accuracy of the proposed deep neural network was train set 91.79% and test set 85.56% and the specificity was 87.04% and the sensitivity was 83.33% from the point of diagnosis. These results suggest that deep learning is more efficient when classifying these medical data because the train set accuracy in the deep neural network was 7.73% higher than the comparative model Kernel SVM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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