최근 도심지 침수예방을 위해 구조적 비구조적인 대책 등이 수행되어 왔으나, 도심지의 국지성 호우의 발생빈도가 증가함에 따라 단시간의 도심지 침수예측의 중요성이 다시 대두되고 있다. 이에 도심지 침수 예측을 위해서는 수치모의 프로그램을 사용한 연구가 진행되어 왔으나, 국지성 호우에 의한 침수를 막을 만킁의 실시간 위험예측은 아직까지 힘든 실정이다. 한편 해양재난의 침수를 예방하기 위해서 국립재난안전연구원(2017)에서는 과학적 보간법을 적용한 침수예측 모형인 SIND(Scientific Interpolation for Natural Disaster) Model을 개발한 바 있다. 따라서 본 연구에서는 SIND Model을 도심지 침수예측에 적용하여 집중호우와 같은 단기간의 침수를 예방하고자 한다. SIND Model은 기 구축된 침수예상도를 활용하여 모든 시나리오에 대한 침수 위험도 등급을 실시간으로 평가하는 모형이다. 국토부에서 제공하는 국가홍수위험지도와 내수침수지도를 활용하였고, SIND Model은 Comsol Multyphisic를 활용하여 침수예측지도를 생성하였다. 기존에 해양재난 예측을 위해 사용하였던 Risk Grade 방정식에 시간 항(time term)과 도심지의 최초 침수 발생위치에 생성 항(source term)을 추가하여 도심지 침수특성을 반영하였다. 결과를 평가하기 위하여 CRITIC(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) 방법을 활용한 형상유사도를 산출하였다. 그 결과, 기 구축된 홍수위험지도와 형상유사도는 전체 구역 중 80%의 구역이 0.8 이상의 값을 나타내었다. 20%의 구역에서는 복잡한 도심지의 건물, 구조물 등의 침수특성을 반영하지 못하여 형상유사도가 낮게 평가된 것으로 판단되며, 향후 위험도 예측을 위해 배수시스템 등의 영향인자를 고려한다면 위험도 등급 예측의 정확도를 높일 수 있을 것이라 기대된다.
Abdolahi, Fateme H.;Variani, Ali S.;Varmazyar, Sakineh
Safety and Health at Work
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제12권4호
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pp.511-516
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2021
Background: Difficulties in walking and balance are risk factors for falling. This study aimed to predict dynamic balance based on demographic information and anthropometric dimensions in construction workers. Methods: This descriptive-analytical study was conducted on 114 construction workers in 2020. First, the construction workers were asked to complete the demographic questionnaire determined in order to be included in the study. Then anthropometric dimensions were measured. The dynamic balance of participants was also assessed using the Y Balance test kit. Dynamic balance prediction was performed based on demographic information and anthropometric dimensions using multiple linear regression with SPSS software version 25. Results: The highest average normalized reach distances of YBT were in the anterior direction and were 92.23 ± 12.43% and 92.28 ± 9.26% for right and left foot, respectively. Both maximal and average normalized composite reach in the YBT in each leg were negatively correlated with leg length and navicular drop and positively correlated with the ratio of sitting height to leg length. In addition, multiple linear regressions showed that age, navicular drop, leg length, and foot surface could predict 23% of the variance in YBT average normalized composite reach of the right leg, and age, navicular drop, and leg length could predict 21% of that in the left leg among construction workers. Conclusion: Approximately one-fifth of the variability in the normalized composite reach of dynamic balance reach among construction workers using method YBT can be predicted by variables age, navicular drop, leg length, and foot surface.
Koh, Jeong Suk;Kim, Yoon Joo;Kang, Da Hyun;Lee, Jeong Eun;Lee, Song-I
Journal of Yeungnam Medical Science
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제38권4호
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pp.318-325
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2021
Background: The diagnosis and prediction of prognosis are important in patients with sepsis, and presepsin is helpful. In this study, we aimed to examine the usefulness of presepsin in predicting the prognosis of sepsis in Korea. Methods: Patients diagnosed with sepsis according to the sepsis-3 criteria were recruited into the study and classified into surviving and non-surviving groups based on in-hospital mortality. A total of 153 patients (32 and 121 patients with sepsis and septic shock, respectively) were included from July 2019 to August 2020. Results: Among the 153 patients with sepsis, 91 and 62 were in the survivor and non-survivor groups, respectively. Presepsin (p=0.004) and lactate (p=0.003) levels and the sequential organ failure assessment (SOFA) score (p<0.001) were higher in the non-survivor group. Receiver operating characteristic curve analysis revealed poor performances of presepsin and lactate in predicting the prognosis of sepsis (presepsin: area under the curve [AUC]=0.656, p=0.001; lactate: AUC=0.646, p=0.003). The SOFA score showed the best performance, with the highest AUC value (AUC=0.751, p<0.001). The prognostic cutoff point for presepsin was 1,176 pg/mL. Presepsin levels higher than 1,176 pg/mL (odds ratio [OR], 3.352; p<0.001), higher lactate levels (OR, 1.203; p=0.003), and higher SOFA score (OR, 1.249; p<0.001) were risk factors for in-hospital mortality. Conclusion: Presepsin levels were higher in non-survivors than in survivors. Thus, presepsin may be a valuable biomarker in predicting the prognosis of sepsis.
Purpose: To investigate the relationship between the progression of visual field (VF) loss and changes in lamina cribrosa depth (LCD) as determined by spectral-domain optical coherence tomography (SD-OCT) enhanced depth imaging in patients with primary open angle glaucoma (POAG). Methods: Data from 60 POAG patients (mean follow-up, $3.5{\pm}0.7$ years) were included in this retrospective study. The LCD was measured in the optic disc image using SD-OCT enhanced depth imaging scanning at each visit. Change in the LCD was considered to either 'increase' or 'decrease' when the differences between baseline and the latest two consecutive follow-up visits were greater than the corresponding reproducibility coefficient value ($23.08{\mu}m$, as determined in a preliminary reproducibility study). All participants were divided into three groups: increased LCD (ILCD), decreased LCD (DLCD), and no LCD change (NLCD). The Early Manifest Glaucoma Trial criteria were used to define VF deterioration. Kaplan-Meier survival analysis and Cox's proportional hazard models were performed to explore the relationship between VF progression and LCD change. Results: Of the 60 eyes examined, 35.0% (21 eyes), 28.3% (17 eyes), and 36.7% (22 eyes) were classified as the ILCD, DLCD, and NLCD groups, respectively. Kaplan-Meier survival analysis showed a greater cumulative probability of VF progression in the ILCD group than in the NLCD (p < 0.001) or DLCD groups (p = 0.018). Increased LCD was identified as the only risk factor for VF progression in the Cox proportional hazard models (hazard ratio, 1.008; 95% confidence interval, 1.000 to 1.015; p = 0.047). Conclusions: Increased LCD was associated with a greater possibility of VF progression. The quantitative measurement of LCD changes, determined by SD-OCT, is a potential biomarker for the prediction of VF deterioration in patients with POAG.
Kim, Eunsuk;Park, Soyeon;Cho, Seongbeom;Hahn, Tae-Wook;Yoon, Hyunjin
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제29권6호
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pp.962-972
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2019
Non-typhoidal Salmonella (NTS) is one of the most frequent causes of bacterial foodborne illnesses. Considering that the main reservoir of NTS is the intestinal tract of livestock, foods of animal origin are regarded as the main vehicles of Salmonella infection. In particular, poultry colonized with Salmonella Typhimurium (S. Typhimurium), a dominant serotype responsible for human infections, do not exhibit overt signs and symptoms, thereby posing a potential health risk to humans. In this study, comparative genomics approaches were applied to two S. Typhimurium strains, ST1539 and ST1120, isolated from a duck slaughterhouse and a pig farm, respectively, to characterize their virulence and antimicrobial resistance-associated genomic determinants. ST1539 containing a chromosome (4,905,039 bp; 4,403 CDSs) and a plasmid (93,876 bp; 96 CDSs) was phylogenetically distinct from other S. Typhimurium strains such as ST1120 and LT2. Compared to the ST1120 genome (previously deposited in GenBank; CP021909.1 and CP021910.1), ST1539 possesses more virulence determinants, including ST64B prophage, plasmid spv operon encoding virulence factors, genes encoding SseJ effector, Rck invasin, and biofilm-forming factors (bcf operon and pefAB). In accordance with the in silico prediction, ST1539 exhibited higher cytotoxicity against epithelial cells, better survival inside macrophage cells, and faster mice-killing activity than ST1120. However, ST1539 showed less resistance against antibiotics than ST1120, which may be attributed to the multiple resistanceassociated genes in the ST1120 chromosome. The accumulation of comparative genomics data on S. Typhimurium isolates from livestock would enrich our understanding of strategies Salmonella employs to adapt to diverse host animals.
Lee, Jeong-Yoon;Sunwoo, Jun-Sang;Kwon, Kyum-Yil;Roh, Hakjae;Ahn, Moo-Young;Lee, Min-Ho;Park, Byoung-Won;Hyon, Min Su;Lee, Kyung Bok
Korean Circulation Journal
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제48권12호
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pp.1148-1156
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2018
Background and Objectives: It is controversial that decreased left ventricular function could predict poststroke outcomes. The purpose of this study is to elucidate whether left ventricular ejection fraction (LVEF) can predict cardiovascular events and mortality in acute ischemic stroke (AIS) without atrial fibrillation (AF) and coronary heart disease (CHD). Methods: Transthoracic echocardiography was conducted consecutively in patients with AIS or transient ischemic attack at Soonchunhyang University Hospital between January 2008 and July 2016. The clinical data and echocardiographic LVEF of 1,465 patients were reviewed after excluding AF and CHD. Poststroke disability, major adverse cardiac events (MACE; nonfatal stroke, nonfatal myocardial infarction, and cardiovascular death) and all-cause mortality during 1 year after index stroke were prospectively captured. Cox proportional hazards regressions analysis were applied adjusting traditional risk factors and potential determinants. Results: The mean follow-up time was $259.9{\pm}148.8days$ with a total of 29 non-fatal strokes, 3 myocardial infarctions, 33 cardiovascular deaths, and 53 all-cause mortality. The cumulative incidence of MACE and all-cause mortality were significantly higher in the lowest LVEF (<55) group compared with the others (p=0.022 and 0.009). In prediction models, LVEF (per 10%) had hazards ratios of 0.54 (95% confidence interval [CI], 0.36-0.80, p=0.002) for MACE and 0.61 (95% CI, 0.39-0.97, p=0.037) for all-cause mortality. Conclusions: LVEF could be an independent predictor of cardiovascular events and mortality after AIS in the absence of AF and CHD.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권4호
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pp.275-283
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2018
Cancer show distinct pattern of gene expression when it is compared to normal. This difference results malignant characteristic of cancer. Many cancer drugs are targeting this difference so that it can selectively kill cancer cells. One of the recent demand for personalized treating cancer is retrieving normal tissue from a patient so that the gene expression difference between cancer and normal be assessed. However, in most clinical situation it is hard to retrieve normal tissue from a patient. This is because biopsy of normal tissues may cause damage to the organ function or a risk of infection or side effect what a patient to take. Thus, there is a challenge to estimate normal cell's gene expression where cancers are originated from without taking additional biopsy. In this paper, we propose in-silico based prediction of normal cell's gene expression from gene expression data of a tumor sample. We call this challenge as reverting the cancer into normal. We divided this challenge into two parts. The first part is making a generator that is able to fool a pretrained discriminator. Pretrained discriminator is from the training of public data (9,601 cancers, 7,240 normals) which shows 0.997 of accuracy to discriminate if a given gene expression pattern is cancer or normal. Deceiving this pretrained discriminator means our method is capable of generating very normal-like gene expression data. The second part of the challenge is to address whether generated normal is similar to true reverse form of the input cancer data. We used, cycle-consistent adversarial networks to approach our challenges, since this network is capable of translating one domain to the other while maintaining original domain's feature and at the same time adding the new domain's feature. We evaluated that, if we put cancer data into a cycle-consistent adversarial network, it could retain most of the information from the input (cancer) and at the same time change the data into normal. We also evaluated if this generated gene expression of normal tissue would be the biological reverse form of the gene expression of cancer used as an input.
본 연구는 즉시 패치가 어려운 상용 운영체제 기반의 계측제어시스템의 취약점 평가 방안 및 시간의 경과에 따른 위험의 크기를 정량적으로 파악하는 것이다. 연구 대상은 상용 OS가 탑재된 계측제어시스템의 취약점 발견과 영향의 크기이다. 연구에서는 즉각 취약점 조치가 힘든 디지털 계측제어시스템의 취약점 분석 및 조치방법을 연구함으로써, 계측제어시스템이 존재하는 핵심기반시설의 전체적인 사이버보안 위험과 취약점을 정량적으로 파악하는 것이다. 본 연구에서 제안한 확률론적 취약점 평가 방안은 즉각적인 취약점 패치가 어려운 상용 운영체제 기반의 계측제어시스템에서 취약점 패치 우선 순위 및 패치가 불 가능시 수용 가능한 취약점의 임계값 설정, 공격 경로에 대한 파악을 가능하게 하는 모델링 방안을 제시한다.
For the allergy patient who needs to know the situation about the extent of pollen risk, the National Institute of Meteorological Sciences developed a pollen forecasting system based on the Community Multiscale Air Quality Modeling (CMAQ). In the old system, pollen emission from the oak was estimated just based on the airborne concentration and meteorology factors, resulted in high uncertainty. For improving the quality of current pollen forecasting system, therefore the estimation of pollen emission is now corrected based on the observation of pollen emission at the oak forest to better reflect the real emission pattern. In this study, the performance of the previous (NIMS2014) and current (NIMS2016) model system was compared using observed oak pollen concentration. Daily pollen concentrations and emissions were simulated in pollen season 2016 and accuracy of onset and end of pollen season were evaluated. In the NIMS2014 model, pollen season was longer than actual pollen season; The simulated pollen season started 6 days earlier and finished 13.25 days later than the actual pollen season. The NIMS2016 model, however, the simulated pollen season started only 1.83 days later, and finished 0.25 days later than the actual pollen season, showing the improvement to predict the temporal range of pollen events. Also, the NIMS2016 model shows better performance for the prediction of pollen concentration, while there is a still large uncertainty to capture the maximum pollen concentration at the target site. Continuous efforts to correct these problems will be required in the future.
사회가 발전함에 따라 이용자의 다양한 분석 요구에 대응하기 위해 개인 단위로 구성된 마이크로데이터 제공이 증가했다. 나아가 센서스, 행정자료와 같은 전수자료를 마이크로데이터 형태로 제공받아 연구하고자 하는 요구 역시 커지고 있다. 정책결정, 학술목적 등을 위한 마이크로데이터 분석은 가치 창출 측면에서 대단히 바람직하다. 하지만 자료 유용성이 확보된 마이크로데이터 제공은 개인정보가 노출될 가능성이라는 위험을 가질 수 밖에 없다. 이에, 자료의 유용성을 확보하면서 개인정보보호를 보장할 수 있는 여러 방법들이 고려되어 왔다. 이러한 방법 중 하나로 재현자료(synthetic data)를 생성해서 활용하는 방법이 연구되어 왔다. 본 논문은 재현자료 생성과 관련된 방법론 및 주의사항을 소개하여, 재현자료의 이해를 도모하고자 한다. 이를 위해 재현자료 작성에 필수적인 다중대체, 베이지안 예측 모형 및 베이지안 붓스트랩 등의 개념들을 먼저 설명하고, 완전 재현자료 및 부분 재현자료에 대해 살펴본다. 특히, 재현자료 작성을 심도 깊이 이해하기 위해 순차회귀 다중대체(sequential regression multivariate imputation)를 이용해 경시적(longitudinal) 자료를 재현자료로 작성하는 구체적 사례를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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