This study aim of quantitative assessment of Noise Power Spectrum(NPS) and image characteristics of by acquired the optimal image for noise characteristics and quality assurance by using magnetic resonance imaging(MRI). MRI device was (MAGNETOM Vida 3.0T MRI; Siemense healthcare system; Germany) used and the head/neck shim MR receive coil were 20 channels coil and a diameter 200 mm hemisphere phantom. Frequency signal could be acquired the K-space trajectory image and white image for NPS. The T2 image highest quantitatively value for NPS finding of showed the best value of 0.026 based on the T2 frequency of 1.0 mm-1. The NPS acquired of showed that the T1 CE turbo image was 0.077, the T1 CE Conca2 turbo image was 0.056, T1 turbo image was 0.061, and the T1 Conca2 turbo image was 0.066. The assessment of NPS image characteristics of this study were to that could be used efficiently of the MRI and to present the quantitative evaluation methods and image noise characteristics of 3.0T MRI.
Kim, Jungae;Lee, Youngdae;Seon, Minju;Lim, Jae-Young
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.1
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pp.151-158
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2021
The main cause of ulcer is pressure, which starts to develop when the critical body pressure (32mmHg) is exceeded, and when the critical time elapses, ulcer occurs. In this study, the keyboard mechanism of the medical bed with 4 bar links was adopted, and each key can be controlled vertically. A key has one servo drive and one sensor controller which hasseveral body pressure sensors. The sensor controllers and the servo drives are connected to the main controller by two CAN (Car Are Network) in series, respectively. By reading the maximum body pressure value of each keyboard sensor, and by calculating the error value based on the critical body pressure, the fuzzy controller moves each key so that the total error becomes zero. If the fuzzy controller fails, then it prevents ulcer by lifting and lowering the keys of the bed alternatively within a short time. Thus, the controller operates in two-stage. The validity and effectiveness of the proposed approach have been verified through experiments.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.3
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pp.749-754
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2015
This article presents Bayesian approach to regression splines with knots on a grid of equally spaced sample quantiles of the independent variables under functional measurement error model.We consider small area model by using penalized splines of non-linear pattern. Specifically, in a basis functions of the regression spline, we use radial basis functions. To fit the model and estimate parameters we suggest a hierarchical Bayesian framework using Markov Chain Monte Carlo methodology. Furthermore, we illustrate the method in an application data. We check the convergence by a potential scale reduction factor and we use the posterior predictive p-value and the mean logarithmic conditional predictive ordinate to compar models.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.2
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pp.221-228
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2021
Recent improvements on the quality, fidelity and availability of biometric data have led to effective human physical activity detection (HPAD) in real time which adds significant value to applications such as human behavior identification, healthcare monitoring, and user authentication. Current approaches usually use machine-learning techniques for human physical activity recognition based on the data collected from wearable accelerometer sensor from a single wearable smart device on the user. However, collecting data from a single wearable smart device may not provide the complete user activity data as it is usually attached to only single part of the user's body. In addition, in case of the absence of the single sensor, then no data can be collected. Hence, in this paper, a continuous HPAD will be presented to effectively perform user activity detection with mobile service infrastructure using multiple wearable smart devices, namely smartphone and smartwatch placed in various locations on user's body for more accurate HPAD. A case study on a comprehensive dataset of classified human physical activities with our HAPD approach shows substantial improvement in HPAD accuracy.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.463-465
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2021
센서 데이터는 여러가지 원인으로 인해 데이터 결측치가 발생할 수 있으며, 결측치로 인한 데이터의 처리 방식에 따라 데이터 분석 결과가 다르게 해석될 수 있다. 이는 펫 헬스 케어 서비스에서 치명적인 문제로 연결될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 펫 웨어러블 디바이스로부터 수집되는 다양한 센서 데이터의 결측치를 처리하기 위해 GATs(Graph Attention neTworks)와 LSTM(Long Short Term Memory)을 결합하여 활용한 데이터 결측치 처리 기법을 제안한다. 펫 웨어러블 디바이스의 센서 데이터가 서로 연관성을 가지고 있다는 점을 바탕으로 인접 노드의 Attention 수치와 Feature map을 도출한다. 이후 Prediction Layer 를 통해 결측치의 Feature 를 예측한다. 예측된 Feature 를 기반으로 Decoding 과정과 함께 결측치 보간이 이루어진다. 제안된 기법은 모델의 변형을 통해 이상치 탐지에도 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.11
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pp.2546-2553
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2015
Falling can happen to anyone, anywhere at anytime and especially it is one of the risk factor that can lead causes of death of persons aged 65 and over. Recently, the study of fall detection mechanisms as a smart healthcare service based on the IoT(Internet of Things) are being actively investigated. In this paper, we implement a fall detection system using arduino as a smart sensor communicates with a smart device. When transmitting the information of the acceleration on a sensor smart sensor with a BLE(Bluetooth Low Energy), the smart device processing and analyzing this information. and determines a fall situation. A fall detection system based on the Internet of Things which using smart sensor and smart device, has the advantage of being able to overcome the mobility and portability constraints.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.8
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pp.79-86
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2021
Alzheimer's is a chronic progressive disease which exhibits varied symptoms and behavioural traits from person to person. The deterioration in cognitive abilities is more noticeable through their Activities and Instrumental Activities of Daily Living rather than biological markers. This information discussed in social media communities was collected and features were extracted by using the proposed fuzzy logic based algorithm to address the uncertainties and imprecision in the data reported. The data thus obtained is used to train machine learning models in order to predict the longevity of the patients. Models built on features extracted using the proposed algorithm performs better than models trained on full set of features. Important findings are discussed and Support Vector Regressor with RBF kernel is identified as the best performing model in predicting the longevity of Alzheimer's patients. The results would prove to be of high value for healthcare practitioners and palliative care providers to design interventions that can alleviate the trauma faced by patients and caregivers due to chronic diseases.
Background: It was to describe collaborative educational efforts under Coronavirus disease 2019 period to advocate pharmacy-based immunization delivery and meet unmet needs of partnership institution using virtual learning platforms. Methods: A partnership was established among three pharmacy schools from two countries. The class content included the history of pharmacy immunization, pharmacists' roles and contribution to public health of the USA. The class also reviewed the value of pharmacists as frontline healthcare workers to foster student insights and the scope of pharmacy. The virtual class featured an interactive video simulation and small breakroom discussion besides a lecture. Results: Participants indicated that public accessibility to pharmacy and six-year education system in South Korea as advantages. However, legislative restrictions, pharmacist burden, and interprofessional disagreements were expressed as barriers to introduce the pharmacist immunization. Conclusion: A virtual learning platform was used to advocate for pharmacy-based immunization and fulfilled an unmet educational gap at a partnership institution.
Background: The purpose of this study is to construct a job-exposure matrix for lead that accounts for industry and work processes within industries using a nationwide exposure database. Methods: We used the work environment measurement data (WEMD) of lead monitored nationwide from 2015 to 2016. Industrial hygienists standardized the work process codes in the database to 37 standard process and extracted key index words for each process. A total of 37 standardized process codes were allocated to each measurement based on an automated key word search based on the degree of agreement between the measurement information and the standard process index. Summary statistics, including the arithmetic mean, geometric mean, and 95th percentile level (X95), was calculated according to industry, process, and industry process. Using statistical parameters of contrast and precision, we compared the similarity of exposure groups by industry, process, and industry process. Results: The exposure intensity of lead was estimated for 583 exposure groups combined with 128 industry and 35 process. The X95 value of the "casting" process of the "manufacture of basic precious and non-ferrous metals" industry was 53.29 ㎍/m3, exceeding the occupational exposure limit of 50 ㎍/m3. Regardless of the limitation of the minimum number of samples in the exposure group, higher contrast was observed when the exposure groups were by industry process than by industry or process. Conclusion: We evaluated the exposure intensities of lead by combination of industry and process. The results will be helpful in determining more accurate information regarding exposure in lead-related epidemiological studies.
Background: As social problems due to the acceleration of the aging era and the increase in the elderly population are becoming serious, virtual reality (VR)-based healthcare is emerging as an approach for preventing and managing health issues. Objects: This study used validity and reliability analyses to examine the clinical efficacy that is, the clinical value and usability of a novel VR cognitive evaluation system index that we developed. Methods: We developed a VR cognitive evaluation system based on motion recognition analysis evaluation for individuals aged 65 to 85. After conducting the Korean version of the Mini-Mental State Exam (K-MMSE) cognitive evaluation, the evaluation score was verified through correlation analysis in the VR cognitive evaluation system. To verify the construct validity of the two groups, the Global Deterioration Scale (GDS) grades were categorized into a normal cognitive group (GDS grade 1) and a cognitive impairment group (GDS grades 2 and 3). The data were measured twice to determine the reliability between the two measurements and assess the stability and clinical value of the evaluation system. Results: Our evaluation system had a high correlation of 0.85 with the widely used K-MMSE cognitive evaluation. The system had strong criterion-related validity at the 95% confidence interval. Compared to the average score of GDS grade 1 in the VR cognitive evaluation system, the average score of GDS grades 2 and 3 in the VR cognitive evaluation system was statistically significantly lower while also having strong construct validity at the 95% confidence interval. To measure the reliability of the VR cognitive evaluation system, tests-retests were conducted using the intraclass correlation coefficient (3,1), which equaled 0.923 and was statistically significant. Conclusion: The VR cognitive evaluation system we developed is a valid and reliable clinical tool to distinguish between normal cognitive status and mild cognitive impairment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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