Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.20
no.1
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pp.245-256
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2006
This research sought to survey oriental medicine diagnosis methods currently practiced, analyze their advantages and disadvantages, and work out clinical establish direction for oriental medicine diagnosis methods. Oriental medicine diagnosis methods currently practiced in the related circles are categorized into traditional Korean diagnosis methods and holistic auxiliary diagnosis methods. The traditional Korean diagnosis method focuses on treating diseases of traditional Korean health management methods which are based on the bodily self-viability capabilities according to the Orient's viewpoint of health. Under the diagnosis method, based on the cognition of maximizing the state of the bodily self-viability capabilities together with the characteristics of diseases, symptoms, pulse, first face-to-face patient observation, physical constitution, and life principle are managed according to form, color, pulse and symptom which divide the bodily viability capacities into inherent and acquired elements amid both elements interacting.
Kim, Seog-Won;Kim, Ki-Hwan;Kim, Sang-Soo;Koo, Hun-Mo;Joo, Hyun-Wook;Han, Young-Jae
Journal of the Korean Society for Railway
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v.9
no.5
s.36
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pp.612-617
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2006
As the on-board electric devices determine the performances of vehicles, production of reliable devices is important. To keep the reliability of devices constant, management of performance evaluation of the on-board devices is crucial. Because temperature has a serious effect on failures of the components of the devices, its measurement is the first step for good management. In this study, we described performance characteristics of domestic auxiliary block developed through G7 project. We measured the performances of auxiliary block during test running by the developed on-line measurement system. After we save the input real-time data from each signal of Korean High Speed Train through the network line, we can acquire necessary information through post-processing program. We verify the motor block characteristics of Korean High Speed Train by this system.
The alarm monitoring technology applied to existing operating ships manages data items such as temperature and pressure with AMS (Alarm Monitoring System) and provides an alarm to the crew should these sensing data exceed the normal level range. In addition, the maintenance of existing ships follows the Planned Maintenance System (PMS). whereby the sensing data measured from the equipment is monitored and if it surpasses the set range, maintenance is performed through an alarm, or the corresponding part is replaced in advance after being used for a certain period of time regardless of whether the target device has a malfunction or not. To secure the reliability and operational safety of ship engine operation, it is necessary to enable advanced diagnosis and prediction based on real-time condition monitoring data. To do so, comprehensive measurement of actual ship data, creation of a database, and implementation of a condition diagnosis monitoring system for condition-based predictive maintenance of auxiliary equipment and piping must take place. Furthermore, the system should enable management of auxiliary equipment and piping status information based on a responsive web, and be optimized for screen and resolution so that it can be accessed and used by various mobile devices such as smartphones as well as for viewing on a PC on board. This update cost is low, and the management method is easy. In this paper, we propose CBM (Condition Based Management) technology, for autonomous ships. This core technology is used to identify abnormal phenomena through state diagnosis and monitoring of pumps and purifiers among ship auxiliary equipment, and seawater and steam pipes among pipes. It is intended to provide performance diagnosis and failure prediction of ship auxiliary equipment and piping for convergence analysis, and to support preventive maintenance decision-making.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.32
no.1
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pp.42-49
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2008
Most of vessels are not evaluated for their vibration and noise effects to human body. The vibration and noise generated by engine and auxiliary machine in vessel is a negative element for seamen. Therefore, in this paper, the diagnosis and evaluation of vibration and noise from vessel is accomplished by a shipbuilding corporation. The vibration and noise transferred from engine room and auxiliary machine was measured during the steady-state operation, and the vibration and noise map of vessel was made. Also, in order to evaluate the ship environment for human, the diagnosis is carried out on the base of measurement results.
The diagnosis of power converter using auxiliary circuit connected to output terminal is proposed and verified by experimental results in this paper. On contrary to conventional diagnosis method, the proposed monitoring technique is possible to measure the state of power converter and unbalanced output caused by a misfiring of switch and unusual control signal. Conventional method gives a monitoring approaches for only a unusual operation of power converter. In this paper, three signals with auxiliary circuit are obtained and analyzed to see the state of electrolytic capacitor, power semiconductor switches and output voltage balance. 2kVA inverter is made and fisted to verify the proposed circuit.
Han Young-Jae;Kim Gi-Khwan;Kim Seog-Won;Kim Jong-Young;Kim Hyun
Proceedings of the KSR Conference
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2004.10a
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pp.1449-1454
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2004
For the research, we developed the hardware and software of the measurement system for on-line test and evaluation. The software controls the hardware of the measurement data and acts as a interface between users and the system hardware. In this paper, we studied performances of the auxiliary block for high-speed railway vehicle. In order to performance these works, the conversion system was developed. Using this system, we obtained the important results, such as voltage values for the battery charger and auxiliary block. Also, we diagnosed the faults and performed the evaluation for auxiliary block using the measurement system and data.
The Supreme Court's en banc decision on December 12, 2022 (docket number 2016Do21314) presented a new standard for determining whether the use of diagnostic medical devices by Korean medical doctors constitutes oriental medical doctors constitutes unlicensed medical practice. Based on this standard, it was determined that the use of ultrasound by Korean medical doctors was not an unlicensed medical practice. Supreme Court's Decision 2016Du51405 on August 18, 2023, is the first case in which a new standard was applied to determine that an Korean medical doctor's use of electroencephalography to diagnose Parkinson's disease and dementia was not an unlicensed medical practice. The Supreme Court abolished the previous standard that Western medical knowledge and technology should not be required for Korean medical doctors to use medical devices. However, it was unclear whether Western medical diagnosis of Korean medical doctors using diagnostic medical devices would be viewed as an an auxiliary method of diagnosis. Parkinson's disease and dementia are Western medical diagnoses. The Supreme Court judged that the Western medical diagnosis of Korean medical doctors was not an unlicensed medical practice. This clearly explains what an auxiliary method of diagnosis means. In addition, the Supreme Court excluded the principles of development and production of electroencephalography from its judgment criteria. Automatic extraction and automatic reading of test results were also excluded. The criminal court's view that the meaning of oriental medical practice should be clearly and strictly interpreted from the perspective of an oriental doctor, and it was clarified that diagnostic medical devices were excluded from criminal punishment unless it was clear that they were not related to the principle of oriental medical practice. As a result, the Supreme Court made it clear that the use of diagnostic medical devices is excluded from criminal punishment unless it is clear that they are not related to the principles of Korean medicine.
Purpose: To explore the relationship between auxiliary lymph node metastasis and clinical features, and to identify the factors that affect metastasis occurrence. Methods: A total of 164 cases of primary breast cancer were selected to investigate features such as age, concomitant chronic disease and pathologic diagnosis. Immunohistochemistry was used to detect the expression of the estrogen receptor (ER) and CerbB-2. Logistic regression was employed to analyze the factors that affect the incidence of lymph node metastases. Results: The incidence of lymph node metastases was 46.3% among elderly patients with breast cancer. Based on logistic regression, chronic disease, scale of tumor, age, and ER expression affected the occurrence of lymph node metastases; the ORs were 3.05, 2.18, 0.34, and 3.83, respectively. Between different pathologic diagnoses and the risk factors, the OR scores were 12.7 and 8.02, respectively, for aggressive ductal carcinoma and aggressive lobular carcinoma auxiliary lymph node metastases. Conclusion: The incidence of lymph node metastases is affected by chronic disease, scale of tumor, age, ER expression and pathologic diagnosis.
Logit models are commonly used to predicting and classifying categorical response variables. Most Bayesian approaches to logit models are implemented based on the Metropolis-Hastings algorithm. However, the algorithm has disadvantages of slow convergence and difficulty in ensuring adequacy for the proposal distribution. Therefore, we use auxiliary mixture sampler proposed by Frühwirth-Schnatter and Frühwirth (2007) to estimate logit models. This method introduces two sequences of auxiliary latent variables to make logit models satisfy normality and linearity. As a result, the method leads that logit model can be easily implemented by Gibbs sampling. We applied the proposed method to diabetes data from the Community Health Survey (2020) of the Korea Disease Control and Prevention Agency and compared performance with Metropolis-Hastings algorithm. In addition, we showed that the logit model using auxiliary mixture sampling has a great classification performance comparable to that of the machine learning models.
Artificial intelligence application in digital health care has been increasing with its development of artificial intelligence. The convergence of the healthcare industry and information and communication technology makes the diagnosis of diseases more simple and comprehensible. From the perspective of medical services, its practice as an initial test and a reference indicator may become widely applicable. Therefore, analyzing the factors that are the basis for existing diagnosis protocols also helps suggest directions using artificial intelligence beyond previous regression and statistical analyses. This paper conducts essential diagnostic prediction learning based on the analysis of blood cancer factors reported previously. Blood cancer diagnosis predictions based on artificial intelligence contribute to successfully achieve more than 90% accuracy and validation of blood cancer factors as an alternative auxiliary approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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