Objectives: This study was carried out to develop a standard tool of pattern identifications for insomnia in Korean Medicine. Methods: The advisory committee for this study was organized by 17 Korean Medicine neuropsychiatry professors who were faculty members of different Korean Medicine colleges. The pattern identifications and symptoms for this tool were extracted from published Korean and Chinese literature. The Instrument on Pattern Identifications for Insomnia was developed following discussions among internal experts and after consultations with members of the advisory committee. Results: 1) Five pattern identifications were set for the tool. 2) The mean weights which represent the importance of each symptom and scored on a hundred-point scale were obtained. 3) The Instrument on Pattern Identifications for insomnia was designed in the self-reporting format composed of 47 questions. Conclusions: An Instrument on Pattern Identifications for Insomnia was created in this study. However, owing to any clinical trials has not been set yet. Therefore its validity and reliability were not confirmed. To make up for this limitation, the further clinical study would be performed in the near future.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.9
no.2
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pp.77-85
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2009
In South Korea, seasonal, local and temporal climatic characteristics are variable in rainfall patterns. To design or assess the reliability of hydrosystem, information about the rainfall event under consideration is important. In this process, the complete description of a design storm involves the specification of rainfall duration, depth, and its temporal pattern. Generally, to use an appropriate temporal pattern for a design storm is of great importance in the design and evaluation of hydrological safety for hydrosystem. For purpose of selecting of factors affecting the occurrence of rainfall patterns, Huff's dimensionless method was executed and examined by statistical contingency tables analysis through which the inter-dependence of the occurrence frequency of rainfall patterns with respect to geographical location, rainfall duration and depth, and seasonality is investigated. This analysis result can be used to establish flood policies and to design or assess the reliability of hydrosystem.
Objectives : As depression falls into the category of Wuljeung, Gamiguibi-Tang(Jiaweiguipitang) is the standard prescription to cure Wuljeung. This study develops a questionnaire for building the guidelines to administer Gamiguibi-Tang to depression and evaluates reliability and validity of questionnaire. Methods : With extracting the text related to depression and Gamiguibi-Tang through total 9 Korean medicine books and consulting the experts, the study selected 80 items and converted them into a questionnaire. It surveyed the neuropsychiatry professors and the medical specialists three times by Delphi method, and lastly selected 21 final items of a questionnaire. On the basis of the questionnaire, it collected total 216 samples and tested their reliability and validity. Results : 21 items all didn't reduce total Cronbach alpha coefficient and satisfied test-retest reliability. As a result of factor analysis, totally 5 factors were extracted such as mental state, sleep, accompaniment, fatigue and weakness. Finally, in comparing a depression group with a normal control group, two groups all showed meaningful difference in each 21 items' point, the sum of factor 1 to 5 items' points, and the sum of 21 items' points. Conclusions : The questionnaire on the updated depression prescription guideline of Gamiguibi-Tang satisfied both of reliability and validity. Later it can help objectifying to apply Gamiguibi-Tang to depression cure.
In this paper, we introduce a new technology to extract the unique features from an iris image, which uses scale-space filtering. Resulting iris code can be used to develop a system for rapid and automatic identification of persons, with high reliability and confidence levels. First, an iris part is separated from the whole image. Then the radius and center of the iris are obtained. Once the regions that have a high possibility of being noise are discriminated, the features presented in the highly detailed pattern is then extracted from the iris image. Scale-space filtering technique is applied for feature extraction.
Structural health monitoring is crucial to maintain the structural performance safely. Moreover, the Kullback-Leibler divergence (KLD) is applied usually to asset the similarity between different probability density functions in the pattern recognition. In this study, the KLD is employed to detect the damage. However the asymmetry of the KLD is a shortcoming for the damage detection, to overcoming this shortcoming, two other divergences and one statistic distribution are proposed. Then the damage identification by the KLD and its three descriptions from the symmetric point of view is investigated. In order to improve the reliability and accuracy of the four divergences, the gapped smoothing method (GSM) is adopted. On the basis of the damage index approach, the new damage index (DI) for detect damage more accurately based on the four divergences is developed. In the last, the grey relational coefficient and hypothesis test (GRCHT) is utilized to obtain the more precise damage identification results. Finally, a clear remarkable improvement can be observed. To demonstrate the feasibility and accuracy of the proposed method, examples of an isotropic beam with different damage scenarios are employed so as to check the present approaches numerically. The final results show that the developed approach successfully located the damaged region in all cases effect and accurately.
Since the Fukushima Daiichi accident, there has been an emphasis on the risk resulting from multi-unit accidents. Human reliability analysis (HRA) is one of the important issues in multi-unit probabilistic safety assessment (MUPSA). Hence, there is a need to properly identify all the human and organizational factors relevant to a multi-unit incident scenario in a nuclear power plant (NPP). This study identifies and categorizes the human and organizational factors relevant to a multi-unit incident scenario of NPPs based on a review of relevant literature. These factors are then analyzed to ascertain all possible unit-to-unit interactions that need to be considered in the multi-unit HRA and the pattern of interactions. The human and organizational factors are classified into five categories: organization, work device, task, performance shaping factors, and environmental factors. The identification and classification of these factors will significantly contribute to the development of adequate strategies and guidelines for managing multi-unit accidents. This study is a necessary initial step in developing an effective HRA method for multiple NPP units in a site.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.1
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pp.131-146
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2021
Multimodal biometric-based recognition has been an active topic because of its higher convenience in recent years. Due to high user convenience of finger, finger-based personal identification has been widely used in practice. Hence, taking Finger-Print (FP), Finger-Vein (FV) and Finger-Knuckle-Print (FKP) as the ingredients of characteristic, their feature representation were helpful for improving the universality and reliability in identification. To usefully fuse the multimodal finger-features together, a new robust representation algorithm was proposed based on hierarchical model. Firstly, to obtain more robust features, the feature maps were obtained by Gabor magnitude feature coding and then described by Local Binary Pattern (LBP). Secondly, the LGBP-based feature maps were processed hierarchically in bottom-up mode by variable rectangle and circle granules, respectively. Finally, the intension of each granule was represented by Local-invariant Gray Features (LGFs) and called Hierarchical Local-Gabor-based Gray Invariant Features (HLGGIFs). Experiment results revealed that the proposed algorithm is capable of improving rotation variation of finger-pose, and achieving lower Equal Error Rate (EER) in our homemade database.
Park, Jang-Woon;Chang, Yoon;Hong, Won-Gi;Lee, Myung-Eun;Han, Ah-Reum;Chae, Young-Joo;Cho, Gil-Soo;You, Hee-Cheon
Journal of the Ergonomics Society of Korea
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v.30
no.2
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pp.311-317
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2011
Objective: The present study was intended to identify (1) the intra- and inter-rater reliabilities of a visual sensibility evaluation protocol and (2) the effects of NaCOC color and scouring method on the visual sensibility of NaCOC. Thirty female participants(20s & 30s) were participated in the visual sensibility evaluation of NaCOC. Background: Interests in naturally colored organic cotton(NaCOC) increase rapidly in parallel with the social trend of eco-friendly living and wellbeing. Method: Three color sets (ivory, green, and coyote-brown) of NaCOC specimens including one untreated and four treated specimens($Na_2CO_3$; NaOH; enzyme; boiling water) were examined in the study. The visual sensibility evaluation was conducted by the test-retest method using nine pairs of bipolar visual sensibility adjectives(bright-dark; clear-murky; heavy-light; vivid-subdued; warm-cool; fresh-stale; strong-weak; showy-plain; and luxurious-cheap). Results: As a result of reliability of a visual sensibility evaluation protocol, inter-rater variability(average SD=1.06) of visual sensibility evaluation was more than 1.4 times the intra-rater variability(average SD=0.74). However, both the sensibility evaluation reliabilities did not show any systematic pattern of changes. Lastly, ANOVA and post-hoc analysis showed that preferred scouring methods for a visual sensibility adjective pair significantly vary depending on NaCOC color. Application: Both the reliability of visual sensibility evaluation protocol and the analysis of proper scoring method of NaCOC in the study would be useful information to design the affective textile.
The effectiveness of system identification, damage detection, condition assessment and other structural analyses relies heavily on the accuracy and reliability of the measured data in structural health monitoring (SHM) systems. However, data anomalies often occur in SHM systems, leading to inaccurate and untrustworthy analysis results. Therefore, anomalies in the raw data should be detected and cleansed before further analysis. Previous studies on data anomaly detection mainly focused on just single type of data anomaly for denoising or removing outliers, meanwhile, the existing methods of detecting multiple data anomalies are usually time consuming. For these reasons, recognising multiple anomaly patterns for real-time alarm and analysis in field monitoring remains a challenge. Aiming to achieve an efficient and accurate detection for multi-type data anomalies for field SHM, this study proposes a pattern-recognition-based data anomaly detection method that mainly consists of three steps: the feature extraction from the long time-series data samples, the training of a pattern recognition neural network (PRNN) using the features and finally the detection of data anomalies. The feature extraction step remarkably reduces the time cost of the network training, making the detection process very fast. The performance of the proposed method is verified on the basis of the SHM data of two practical long-span bridges. Results indicate that the proposed method recognises multiple data anomalies with very high accuracy and low calculation cost, demonstrating its applicability in field monitoring.
Electronic security system is composed mainly of electronic-information-communication device, so system technology, configuration and management of the electronic security system could be affected by the change of information-communication environment. This study is to propose the future prospect on the development of technique for electronic security system through the analysis of the trend and the actual condition on the development of technique. This study is based on literature study and interview with user and provider of electronic security system, also survey was carried out by system provider and members of security integration company to come up with more practical result. Hybrid DVR technology that has multi-function such as motion detection, target tracking and image identification is expected to be developed. And 'Embedded IP camera' technology that internet server and image identification software are built in. Those technologies could change the configuration and management of CCTV system. Fingerprint identification technology and face identification technology are continually developed to get more reliability, but continual development of surveillance and three-dimension identification technology for more efficient face identification system is needed. As radio identification and tracking function of RFID is appreciated as very useful for access control system, hardware and software of RFID technology is expected to be developed, but government's support for market revitalization is necessary. Behavior pattern identification sensor technology is expected to be developed and could replace passive infrared sensor that cause system error, giving security guard firm confidence for response. The principle of behavior pattern identification is similar to image identification, so those two technology could be integrated with tracking technology and radio identification technology of RFID for total monitoring system. For more efficient electronic security system, middle-ware's role is very important to integrate the technology of electronic security system, this could make possible of installing the integrated security system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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