The purpose was to describe the state of healthcare-associated infection(HAI) control. Data were collected from 134 hospitals. The questionnaire developed by Kang[8] were modified. The mean of hospital beds was 556.4, 26.9% of hospitals were less than 300 beds. 99.3% of hospitals had infection control committee(ICC). ICC met 3.4 times a year. 54.5% of hospitals had one infection control practitioner(ICP). 95.5% of ICPs were nurse, 48.7% of ICPs had more than master's degree. Hospital experience of ICPs was 13.5 years. ICP experience was 3.2 years. 30.8% of ICPs worked for less than 1 year. All hospitals investigated HAI, 75.4% performed improvement activities. There are significant differences in existence of ICD, negative pressure room, computer program, numbers of ICPs according to hospital size. Manpower, organization, and facilities lacked in less than 300 beds. This conclusions will give baseline data to establish infection control system, manpower and practice in small-medium hospitals.
This study investigated that customer satisfaction based on the effects of perceived value (innovative value, practical value, symbolic value) and innovation characteristics (innovative resistance, visibility) of wearable healthcare device users on purchase attitude. A survey was conducted on actual users who are currently using wearable healthcare devices, and the final 201 copies were analyzed using SPSS 25 and SmartPLS 3.0. The summary of research results is following here. First, it was found that the perceived values, innovative and practical values had a positive (+) effect on the user's purchasing attitude, while symbolic values did not affect the user's purchasing attitude. Second, among the innovation characteristics, innovation resistance was came out negative (-) effect on the user's purchasing attitude, and among the innovation characteristics, visibility did not affect the user's purchasing attitude. Third, it was found that perceived price had a positive (+) effect on the user's purchase attitude. Fourth, it was clarified that the perceived price and purchase attitude had a positive (+) effect on the user's customer satisfaction. Based on these research results, theoretical, practical, and future research directions were proposed.
Hypertriglyceridemia is the main risk factor for atherosclerosis. It is reported that triglyceride (TG) induces macrophage cell death, and is involved in the formation of plaques and development of atherosclerosis. We previously reported that TG-induced cell death of macrophages is mediated via pannexin-1 activation, which increases the extracellular ATP and subsequent increase in potassium efflux, thereby activating the caspase-2/caspase-1/apoptotic caspases, including the caspase-8 pathway. Contrarily, some studies have reported that caspase-8 is an upstream molecule of caspase-1 and caspase-2 in several cellular processes. Therefore, this study was undertaken to investigate whether caspase-8 influences its upstream molecules in TG-stimulated macrophage cell death. We first confirmed that caspase-8 induces caspase-3 activation and poly ADP-ribose polymerase (PARP) cleavage in TG-treated macrophages. Next, we determined that the inhibition of caspase-8 results in reduced caspase-1 and -2 activity, which are upstream molecules of caspase-8 in TG-induced cell death of macrophages. We also found that ATP treatment restores the caspase-8 inhibitor-induced caspase-2 activity, thereby implying that caspase-8 affects the upstream molecules responsible for increasing the extracellular ATP levels in TG-induced macrophage cell death. Taken together, these findings indicate that caspase-8 potentiates the TG-induced macrophage cell death by activating its upstream molecules.
Recently, virtual communication has become a standard tool due to the outbreak of COVID-19. Likewise online communication is emerging as an essential competency. In this study, we aimed to develop a comprehensive and systematic digital literacy measurement tool reflecting the changes and needs of society. Construct variables were drawn by characterizing existing digital literacy measurement tools. Thirty-four items corresponding to the concept of each variable were developed. The developed measurement tool was then evaluated in the form of surveys from university students belonging to the digital native generation, and the reliability and validity were performed through exploratory and confirmatory factor analysis. The digital literacy measurement tool contained five sub-factors and twenty-five questions. In addition, hierarchical regression analysis was performed to verify the predictive validity of digital literacy sub-factors. Based on these findings, the implication of future research is discussed.
In the current era of rapid digitization of the fashion industry, this study aims to facilitate the digitization of local Hawaiian fashion products. The research compares and analyzes the patterns and colors of digital clothing products sold on Zepeto, a metaverse platform, and those of physical products sold both, online and offline, by six specialized brands with stores in Honolulu, Hawaii, or Hawaiian signature clothing products. The following results were obtained: First, physical products generally display various patterns, such as animals, plants, geography, regions, and beaches. However, the pattern diversity of digital products is relatively limited, with a tendency to focus on plant and animal designs, which are Hawaii's signature patterns. Second, the color analysis results demonstrate that chromatic color groups, such as blue and red, were the most popular in physical products, whereas digital products used mostly green and neutral colors. Considering that physical products are sold both, online and offline, this is presumed to be due to differences in expression techniques and customer responses to digital and physical products, rather than market differences. To facilitate the digitization of Hawaiian local fashion products, a library that accommodates physical products in a variety of patterns and colors must be secured, and continuous modifications must be made to match the overall fashion trends.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.888-890
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2024
딥러닝의 발전으로 인공지능의 실세계 응용이 다방면으로 확대되고 있다. 하지만 학습에 사용된 소스 도메인 데이터와 테스트에 사용된 타겟 도메인 데이터 간의 분포 차이로 인해 모델의 성능이 크게 저하될 수 있다. 이를 극복하기 위해 도메인 적응 방법이 제안되었으나, 소스 도메인 데이터에 접근할 수 없는 경우 적용에 한계가 있다. 이에 대응하여 소스 데이터가 필요 없는 소스-프리 도메인 적응 기술과 실시간으로 적응하는 테스트 시간 적응 방법이 연구되고 있다. 본 논문은 최신 소스-프리 도메인 적응 및 테스트 시간 적응 방법의 동향을 파악하고 각 방법론의 기술적 특징을 분석하고자 한다.
Park, Hyeoun-Ae;Jung, Hyesil;On, Jeongah;Park, Seul Ki;Kang, Hannah
Healthcare Informatics Research
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v.24
no.4
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pp.253-262
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2018
Objectives: We reviewed digital epidemiological studies to characterize how researchers are using digital data by topic domain, study purpose, data source, and analytic method. Methods: We reviewed research articles published within the last decade that used digital data to answer epidemiological research questions. Data were abstracted from these articles using a data collection tool that we developed. Finally, we summarized the characteristics of the digital epidemiological studies. Results: We identified six main topic domains: infectious diseases (58.7%), non-communicable diseases (29.4%), mental health and substance use (8.3%), general population behavior (4.6%), environmental, dietary, and lifestyle (4.6%), and vital status (0.9%). We identified four categories for the study purpose: description (22.9%), exploration (34.9%), explanation (27.5%), and prediction and control (14.7%). We identified eight categories for the data sources: web search query (52.3%), social media posts (31.2%), web portal posts (11.9%), webpage access logs (7.3%), images (7.3%), mobile phone network data (1.8%), global positioning system data (1.8%), and others (2.8%). Of these, 50.5% used correlation analyses, 41.3% regression analyses, 25.6% machine learning, and 19.3% descriptive analyses. Conclusions: Digital data collected for non-epidemiological purposes are being used to study health phenomena in a variety of topic domains. Digital epidemiology requires access to large datasets and advanced analytics. Ensuring open access is clearly at odds with the desire to have as little personal data as possible in these large datasets to protect privacy. Establishment of data cooperatives with restricted access may be a solution to this dilemma.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.3
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pp.471-481
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2023
Digital twin is considered as a key technology of industry 4.0, thus being essential for the future of industrial production. Despite the significance, a systematic analysis of its technological landscape is lacking. This study aims to investigate the technological development trends and newly emerging technological convergence opportunities in the domain of digital twin by exploiting patent information derived from U SPTO. For this purpose, this study visualized and predicted the convergence dynamics among patent classification codes by adopting patent co-classification analysis and link prediction approach. The findings show that the number of digital twin-related patent applications has increased significantly since 2018. The CPC code G06F showed the highest eigenvector centrality, while G05B was characterized by highest betweenness centrality. According to the predictive model, 41 novel links were revealed, acting as potential technology convergence opportunities. These links were then categorized into 11 different domains. The most dominant category was "digital data processing and artificial intelligence", which could play a foundational role in the diffusion of digital twin technology. The presence of digital twin technology is dominant in manufacturing, but its applications are expected to expand, including "climate change", "healthcare" and "aerospace engineering". The derived insights can support R&D managers and policy makers in formulating R&D strategies and directing future R&D investment decisions.
Based on the cardiac PACS application collected from three university hospitals across the country, this research showed us a composition method of a server and storage devices with conditions in the field. Also, we founded the practical use of software making the best of cardiovascular PACS features. In addition, it also examined the components and requirements of the key functions that are available in the cardiovascular sector. We will be investigated the design experience and applications on stable storage and transmission of large video clip data, cardiovascular analysis, and gear interlocks through the study.
The study was designed to transmit ECG(electrocardiogram) images from iPhone in order to check validity. Especially, web examined ECG transmissions from smart phones image viewer are good enough to secure clinical information and confirmed with visual. In result, it took 3 to 5 seconds for ECG viewer transmitting from a smart phone to display an image on mobile server to user's phone. For image valuation, we magnified the ECG image 100% or 200% at a resolution of $480{\times}320$ checking PQRST wave and found that it was both possible to see an accurate PQRST wave with all the trial data and to divide it into 1mm level of grid.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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