Background: Hypothermia protects the brain by suppressing the cerebral metabolism and it is performed well enough before the total circulatory arrest(TCA) in the operation of aortic disease. Generally, TCA has been performed depending on the rectal or nasopharyngeal temperatures; however, there is no definite range of optimal temperature for TCA or an objective indicator determining the temperature for safe TCA. In this study, we tried to determine the optimal range of temperature for safe hypothermic circulatory arrest by using the intraoperative electroencephalogram(EEG), and studied the role of EEG as an indicator of optimal hypothermia. Material and Method: Between March, 1999 and August 31, 2000, 27 patients underwent graft replacement of the part of thoracic aorta using hypothermia and TCA with intraoperative EEG. The rectal and nasopharyngeal temperatures were monitored continuously from the time of anesthetic induction and the EEG was recorded with a ten-channel portable electroencephalography from the time of anesthetic induction to electrocerebral silence(ECS). Result: On ECS, the rectal and nasopharyngeal temperatures were not consistent but variable(rectal 11$^{\circ}C$ -$25^{\circ}C$, nasopharynx 7.7$^{\circ}C$ -23$^{\circ}C$). The correlation between two temperatures was not significant(p=0.171). The cooling time from the start of cardiopulmonary bypass to ECS was also variable(25-127min), but correlated with the body surface area(p=0.027). Conclusion: We have found that ECS appeared at various body temperatures, and thus, the use of rectal or nasopharyngeal temperature were not useful in identifying ECS. Conclusively, we can not fully assure cerebral protection during hypothermic circulatory arrest in regards to the body temperatures, and therefore, the intraoperative EEG is one of the necessary methods for determining the range of optimal hypothermia for safe circulatory arrest. :
The paper presents a study on the effects of soil-structure-interaction (SSI) on the performance of the compliant liquid column damper (CLCD) for the seismic vibration control of short period structures. The frequency-domain formulation for the input-output relation of a flexible-base structure with CLCD has been derived. The superstructure has been modeled as a linear, single degreeof-freedom (SDOF) system. The foundation has been considered to be attached to the underlying soil medium through linear springs and viscous dashpots, the properties of which have been represented by complex valued impedance functions. By using a standard equivalent linearization technique, the nonlinear orifice damping of the CLCD has been replaced by equivalent linear viscous damping. A numerical stochastic study has been carried out to study the functioning of the CLCD for varying degrees of SSI. Comparison of the damper performance when it is tuned to the fixed-base structural frequency and when tuned to the flexible-base structural frequency has been made. The effects of SSI on the optimal value of the orifice damping coefficient of the damper has also been studied. A more convenient approach for designing the damper while considering SSI, by using an established model of a replacement oscillator for the structure-soil system has also been presented. Finally, a simulation study, using a recorded accelerogram, has been carried out on the CLCD performance for the flexible-base structure.
Background: Parametric statistical procedures are typically conducted under the condition in which a sample distribution is statistically identical with its population. In reality, investigators use inferential statistics to estimate parameters based on the sample drawn because population distributions are unknown. The uncertainty of limited data from the sample such as lack of sample size may be a challenge in most rehabilitation studies. Objects: The purpose of this study is to review the bootstrapping method to overcome shortcomings of limited sample size in rehabilitation studies. Methods: Articles were reviewed. Results: Bootstrapping method is a statistical procedure that permits the iterative re-sampling with replacement from a sample when the population distribution is unknown. This statistical procedure is to enhance the representativeness of the population being studied and to determine estimates of the parameters when sample size are too limited to generalize the study outcome to target population. The bootstrapping method would overcome limitations such as type II error resulting from small sample sizes. An application on a typical data of a study represented how to deal with challenges of estimating a parameter from small sample size and enhance the uncertainty with optimal confidence intervals and levels. Conclusion: Bootstrapping method may be an effective statistical procedure reducing the standard error of population parameters under the condition requiring both acceptable confidence intervals and confidence level (i.e., p=.05).
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.488-491
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2005
This paper has been proposed an engine oil changing system automatically using artificial intelligence. As you know, It is very difficult to forecast the time that exchange engine oil exactly. Because, It does not necessary to change the engine oil when color of engine is black or distance is more than 3000 km. In order to forecast to optimal engine oil replacement time, We must to consider color of engine oil, greasy, mad condition, quick starting condition and quick braking condition. Therefore, in this paper, to overcome those problems, we, developed an expert system that it can forecast to exchange time of engine oil automatically using fuzzy rules and neural networks.
Researches were carried out to find the optimal conditions of carbon sources, nitrogen sources and pH for the maximum production of sporophore of Lentinus edodes. Dextrin, aspartic acid and pH 4.0 were the best conditions for yield of sporophore by using replacement culture technique. The production of sporophore was stimulated by addition of 0.8% triacylglycerol in NS medium. Coffee waste was chosen for the best substrate among the poplar, oak, white aspen saw dust and coffee waste. Increased growth of mycelim and yield of sporophore was obsewed by adding tannin up to 0.1% as substrate.
This paper describes an intelligent mirror adjustment system that rotates a pair of side mirrors and the room mirror of a car to the optimal position for a driver by using the location of the driver's pupils. A stereo vision system measures the three-dimensional coordinates of a pair of pupils by analyzing the input images of stereo B/W CCD cameras mounted on the instrument panel. This system determines the position angle of each mirror on the basis of information about the location of the pupils and rotates each mirror to the appropriate position by mirror actuators. The vision system can detect the driver's pupils regardless of whether it is daytime or nighttime by virtue of an infrared light source. Information about the pair of nostrils is used to improve the correctness of pupil detection. This system can adjust side mirrors and the room mirror automatically and rapidly by a simple interface regardless of driver replacement or driver's posture. Experiment has shown this to be a new mirror adjustment system that can make up for the weak points of previous mirror adjustment systems.
Cho Hyo Nam;Lee Kwang Min;Park Kyung Hoon;Kim Pyung Seok
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2004.05a
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pp.720-723
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2004
This study is intended to propose a systematic approach for determining optimum Life-Cycle Cost (LCC)-effective seismic design for continuous PSC bridges considering lifetime expected seismic risks. In the paper, a set of cost function for LCC analysis of bridges is proposed. The total LCC functions consist of initial cost and direct/indirect damage costs considering repair/replacement costs, human losses and property damage costs, road user costs, and indirect socio-economic losses. The damage costs are expressed in terms of Park-Ang median global damage indices (Park and Ang, 1985) and lifetime damage probabilities. The proposed approach is applied to model bridges of both moderate seismicity regions like Korea and high seismicity regions like Japan. Since, in case of bridges, a number of parameters may have an influence on optimal target reliability, various sensitivity analyses are performed in this study. It may be expected that the proposed approach can be effectively utilized for the development of cost-effective performance criteria for design and upgrading of various types of bridges as well as continuous PC bridges.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.34
no.1
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pp.98-107
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2008
The purpose of this paper is to present an optimization scheme that aims at minimizing the expected cost per unittime. This study considers a linear connected-(r, s)-ouI-of-(m, n):f lattice system whose components are orderedlike the elements of a linear (m, n)-matrix. We assume that all components are in the state 1 (operating) or 0(failed) and identical and s-independent. The system fails whenever at least one connected (r, s)-submatrix offailed components occurs. To find the optimal threshold of maintenance intervention, we use a simulatedannealing(SA) algorithm for the cost optimization procedure. The expected cost per unit time is obtained byMonte Carlo simulation. We also has made sensitivity analysis to the different cost parameters. In this study,utility maintenance model is constructed so that minimize the expense under full equipment policy throughcomparison for the full equipment policy and preventive maintenance policy. The full equipment cycle and unitcost rate are acquired by simulated annealing algorithm. The SA algorithm is appeared to converge fast inmulti-component system that is suitable to optimization decision problem.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.05a
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pp.309-320
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2007
The data imbalance problem which can be uncounted in data mining classification problems typically means that there are more or less instances in a class than those in other classes. It causes low prediction accuracy of the minority class because classifiers tend to assign instances to major classes and ignore the minor class to reduce overall misclassification rate. In order to solve the data imbalance problem, there has been proposed a number of techniques based on resampling with replacement, adjusting decision thresholds, and adjusting the cost of the different classes. In this paper, we study the feasibility of the combination usage of the techniques previously proposed to deal with the data imbalance problem, and suggest a combination method using genetic algorithm to find the optimal combination ratio of the techniques. To improve the prediction accuracy of a minority class, we determine the combination ratio based on the F-value of the minority class as the fitness function of genetic algorithm. To compare the performance with those of single techniques and the matrix-style combination of random percentage, we performed experiments using four public datasets which has been generally used to compare the performance of methods for the data imbalance problem. From the results of experiments, we can find the usefulness of the proposed method.
Langroudi, Hamed Rahimpour;Kakhani, Mohammad Jamil;Hojabri, Roozbeh
Asian Journal of Business Environment
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v.7
no.3
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pp.17-22
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2017
Purpose - Clarifying one of the biggest public Hospital Costs and incomes according to patients' case mix. It leads to prepare financial information about pubic medical tariffs and hospital operational costs. Research design, data, and methodology - This study calculates the costs both, with and without taking into account capital costs. This holds for comparison of hoteling based on case mix in all medical procedures. The checklists were reviewed and filled by reviewing accounting documents of the hospital, warehouse exclusion list, and daily books of laundry and CSR. Data was analyzed descriptively by using Excel. Results - In both cases, the hospital is losing in terms of hoteling. Because the buildings and equipment are new, this loss is not tangible. However, this will be revealed when costs of reconstruction and replacement of equipment. The loss rate per day of hospitalization was 569318 Rials for Coronary Care Unit (CCU), 528171 Rials for Post Intensive Care Unit (Post ICU), 474570 Rials for ICU, 233183 Rials for Post CCU and 204803 for Surgical ward. Conclusions - Income of hoteling was lower than its costs. ANOVA showed a strong relationship between case mix and hospital costs as well as case mix and its income. This suggests that optimal case mix can minimize the costs and maximize income.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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