Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.13
no.2
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pp.208-216
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2006
Purpose: This study was done to identify the differences in effectiveness of disinfections for surgical hand scrubbing according to the duration of scrubbing and the type of disinfectant. Method: From June 30 to August 14, 2003, the data were collected from 30 surgical nurses and surgeons in one general hospital in P city, Korea. All participants washed their hands with two different disinfectants and four different scrubbing times, they placed both finger tips on a blood agar plate and using sterile cotton tips microbes were collected from their palms, nails and forearms. Results: The first hypothesis of this study(with same disinfectant, there will be no difference in effect of disinfection in surgical hand scrub among four time groups) was supported. The second hypothesis of this study(with same duration of surgical hand scrub, there will be no difference in effect between two disinfectants) was also supported. Conclusion: There are no differences in effectiveness of disinfection for surgical hand scrubbing according to duration of the scrubbing and the type of disinfectant. So it is concluded that the effectiveness of disinfection depends more on the exactly how the scrubbing is done rather than the duration of scrubbing or the type of disinfectant.
The purpose of this study was to compare chest percussion with chest vibration in brain injury patients. 30 patients in SICU of one general hospital in T city were randomely divided by 3 groups and the arterial oxygen tension(PaO2) and the retained secretion were measured. The chest vibration was done among the first group, the chest vibration by hand after the chest percussion was done among the second group and the mechanical chest vibration after the chest percussion was done among the third group. The data was analyzed using SPSS 7.0(5% significance) and the results are below. 1) It was adopted the hypothesis that the amount of retained secretion of endotracheal suction after stopping the actions among the first, second and the third groups is different from each other.(F=41.62, p=0.00) 2) It was rejected the hypothesis that the arterial oxygen tension(PaO2)s are different from each other among the first, second and third group.(F=1.22, p=0.31) The amount of the retained secretion after chest percussion, chest vibration by hand or mechanical chest vibration was significantly different from each other. Therefore, chest physiotherapy could be regarded as the effective nursing intervention for the unconscieus patients who have the inappropriate airway cleaness and it was more effective to be together than to be alone.
The purpose of this study was to examine the characteristics of throwing motion in the elementary school students from the developmental point of view. For the purpose of this, total of nine subjects(each of three students in five, third, and first grades) were participated. They were asked to throw the ball as far as they can and the motions were videotaped with the 30frames/sec and 1/500 shutter speed. The successful motions for each subject were selected for three dimensional analysis. The collected data were analyzed using DV express 1.0 and Kwon3D 3.0 softwares. The results obtained from this study were as follows; 1. Total time for the throwing motion of the first grade was longer than that of the fifth and third grades. 2. The resultant displacement and velocity of COM for the fifth and third grades were greater than that of the frist grade. 3. The first grade tended to flex the trunk forward excessively during the throwing motion. 4. The fifth grade tended to place the upper arm close to the sagital plane and move the forearm and hand freely. 5. Looking at the greater variability of the angular velocity of the hand segment, the fifth grade seemed to have faster and more flexible movement of the wrist. 6. There were somewhat differences in the patterns and magnitudes of ground reaction forces among the different grades.
For mechanical load testing of wind turbines, capture matrix is constructed for various range of wind speeds according to the international standard IEC 61400-13. The conventional method wastes considerable amount of data by its invalid data policy -segment data into 10 minutes then remove invalid ones. Previously, we have suggested an alternative way to save the total amount of data to build a capture matrix, but the efficient selection of data has been still under question. The paper introduces optimization algorithms to construct capture matrix with less data. Heuristic algorithm (simple stacking and lowest frequency first), population method (particle swarm optimization) and Q-Learning accompanied with epsilon-greedy exploration are compared. All algorithms show better performance than the conventional way, where the distribution of enhancement was quite diverse. Among the algorithms, the best performance was achieved by heuristic method (lowest frequency first), and similarly by particle swarm optimization: Approximately 28% of data reduction in average and more than 40% in maximum. On the other hand, unexpectedly, the worst performance was achieved by Q-Learning, which was a promising candidate at the beginning. This study is helpful for not only wind turbine evaluation particularly the viewpoint of cost, but also understanding nature of wind speed data.
Objectives : The purpose of 29 case series is to report the possibility that a hand acupuncture is effective in relieving headache. Methods : After approval from the Institutional Review Board (IRB), I analyzed 29 cases medical records of outpatients with headache, who visited ${\bigcirc}{\bigcirc}$ oriental medical hospital from December 2008 to December 2010, who have taken a hand acupuncture's treatment without other intervention, and who were diagnosed with one disease of international classification of headache disease second version (ICHD-2). The data was analyzed with Wilcoxon signed rank test to determine whether a hand acupuncture's treatment differed between before and after treatment's Visual Analogue Scale(VAS) according to types of headache and syndrome differentiation. Statistics program was used SPSS 18.0. Differences were considered significant at P<0.05. Results : The VAS of patients with headache was reduced after treatment of hand acupuncture from $6.57{\pm}2.04$ to $2.90{\pm}2.04$ for overall headache, from $6.32{\pm}2.05$ to $2.47{\pm}2.03$ for tension-type headache(P<0.001), from $7.10{\pm}2.18$ to $3.70{\pm}1.77$ for migraine(P<0.001), and from $6.00{\pm}1.41$ to $2.50{\pm}3.54$ for headache unspecified. A hand acupuncture produced a decrease in VAS of both ascendant hyperactivity of liver yang(P<0.001) and phlegm turbidity according to syndrome differentiation(P=0.002). No adverse event were encountered in any of the patients. Conclusions : It is suggested that a hand acupuncture may be effective in relieving headache, and could be applicable to first choice of acupuncture treatment for headache.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.12
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pp.1528-1534
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2019
Recently, due to the popularization of 3D depth cameras, new researches and opportunities have been made in research conducted on RGB images, but estimation of human hand pose is still classified as one of the difficult topics. In this paper, we propose a robust estimation method of human hand pose from various input 3D depth images using a learning algorithm. The proposed approach first generates a skeleton-based hand model and then aligns the generated hand model with three-dimensional point cloud data. Then, using a random forest-based learning algorithm, the hand pose is strongly estimated from the aligned hand model. Experimental results in this paper show that the proposed hierarchical approach makes robust and fast estimation of human hand posture from input depth images captured in various indoor and outdoor environments.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.1
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pp.87-97
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2019
Data mining technology is applied to various fields because it is a technique for analyzing vast amount of data and finding useful information. In this paper, we propose a big data analysis method that uses Apriori algorithm, which is a data mining technique, to find the related factors that have negative and positive influences on school adjustment. Among Korea Child and Youth Panel Survey(KCYPS), data related to adjustment to school life and data showing parental inclinations were extracted from the data of fourth grade elementary school students, first year middle school students, and high school freshman students, respectively and we have mapped the useful association rules among them. As a result, the factors affecting school adjustment were different according to the timing of the growth process, we were able to find interesting rules by looking for connections between rules. On the other hand, the factors that positively influenced school adjustment were not significantly different from each other, and overall, they were associated with positive variables.
Big Data environment is established by accumulating vast amounts of data as users continuously share and provide personal information in online environment. Accordingly, the more data is accumulated in online environment, the more data is accessible easily by third parties without users' permissions compared to the past. By utilizing strategies based on data-driven, firms recently make it possible to predict customers' preferences and consuming propensity relatively exactly. This Big Data environment, on the other hand, establishes 'Dataveillance' which means anybody can watch or control users' behaviors by using data itself which is stored online. Main objective of this study is to identify the relationship between Dataveillance and users' online privacy protection behaviors. To achieve it, we first investigate perceived online service efficiency; loss of control on privacy; offline surveillance; necessity of regulation influences on users' perceived threats which is generated by Dataveillance.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.22
no.1
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pp.15-32
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2020
This study aims to develop contemporary fashion designs from the unique Yao minority costumes and to explore the possibility of developing creative designs by using knitting materials. The research method is based on the cultural clothing and costumes of the Chinese ethnic minority, as well as literature concerning the Yao costumes and photo data to investigate the cultural background and characteristics apparent in Yao costumes. The overall design characteristics of Yao costumes are as follows. First, the shape of Yao costumes are divided into straight-lined short tops with pleated skirts or shorts, or cardigan tops with pants and aprons, or long shirts, pants, and a belt. Each variant of tribal clothing is different. Second, the colors used are mainly black or dark blue, and these are accented by other colors, such as red, orange, yellow, green, blue, and white. Third, the clothing patterns are mainly in plant, animal, natural, geometric, and human, etc. motifs. The most common patterns in daily life are the patterns using geometric shapes, plants, or animals. Using the background of the unique lifestyles of the Yao ethnic minority, this study applied hand knitting and jacquard techniques for a knit fashion design. In order to develop traditional patterns, Yao patterns were entered into an Illustrator and SDS-ONE APEX3-4 was used for simulation. Using wool fibers as the raw material; the knitting machine used a Bird's eye Jacquard technique-10GG. The results of this research and design work were as follows. First, the knitted clothing design using Yao clothing elements has significance for the development and flexible use of ethnic elements in contemporary creative design. Second, the straight cut design using hand-knitted and jacquard-knit fabrics can minimize waste materials and provide more possibilities for sustainable design development. Third, it provides additional methods for the combination of hand-knitting and jacquard knitting fashion design.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.2
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pp.208-217
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2021
3D-CNN is one of the deep learning techniques for learning time series data. However, these three-dimensional learning can generate many parameters, requiring high performance or having a significant impact on learning speed. We will use these 3D-CNNs to learn hand gesture and find the parameters that showed the highest accuracy, and then analyze how the accuracy of 3D-CNN varies through input data changes without any structural changes in 3D-CNN. First, choose the interval of the input data. This adjusts the ratio of the stop interval to the gesture interval. Secondly, the corresponding interframe mean value is obtained by measuring and normalizing the similarity of images through interclass 2D cross correlation analysis. This experiment demonstrates that changes in input data affect learning accuracy without structural changes in 3D-CNN. In this paper, we proposed two methods for changing input data. Experimental results show that input data can affect the accuracy of the model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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