Growth analysis and selection of sea cucumbers (Stichopus japonicas) is typically performed through length or weight measurements. However, because sea cucumbers continuously change shape depending on the external environment, weight measurement has been the preferred approach. Weight measurements require extensive time and labor, moreover it is often difficult to accurately weigh sea cucumbers because of their wet surface. The present study measured sea cucumber features, including the body length, width, and thickness, by using a vision system and regression analysis to generate $R^2$ values that were used to develop a weight estimation algorithm. The $R^2$ value between the actual volume and weight of the sea cucumbers was 0.999, which was relatively high. Evaluation of the performance of this algorithm using cross-validation showed that the root mean square error and worst-case prediction error were 1.434 g and ${\pm}5.879g$, respectively. In addition, the present study confirmed that the proposed weight estimation algorithm and single slide rail device for weight measurement can measure weights at approximately 4,500 sea cucumbers per hour.
Korea is facing great threat from other countries as a major global sourcing site for textile and apparel products. The threat has been augmented by changes in external environment such as advents of Trading Blocs and Free Trade Area(FTA) as well as internal environment such as hikes in labor cost and lack of flexibility in accommodating international buyers' needs. This study analyzed international buyers' sourcing activities in Korea for the purpose of developing strategies to enhance competitiveness of the Korean textile and apparel industries in the global market. The data used in this study were gathered by surveying 52 non-Korean textile and apparel product buyers with cooperation of the Korea Federation of Textile Industries (KOFOTI). The data were analyzed by mean, frequency, Pearson correlation coefficient, and x$^2$ analysis. The results indicated that Korea is still attractive to many international buyers especially to those who have been engaged in global sourcing for longer periods of time with bigger purchasing budgets. However, in order to expand and solidify their customer bases, Korean companies should focus more on developing competitively priced value added products a step ahead of their foreign competitors, diversifying their marketing channels including internet.
Manual inspection of steel box girders on long span bridges is time-consuming and labor-intensive. The quality of inspection relies on the subjective judgements of the inspectors. This study proposes an automated approach to detect and segment cracks in high-resolution images. An end-to-end cascaded framework is proposed to first detect the existence of cracks using a deep convolutional neural network (CNN) and then segment the crack using a modified U-Net encoder-decoder architecture. A Naïve Bayes data fusion scheme is proposed to reduce the false positives and false negatives effectively. To generate the binary crack mask, first, the original images are divided into 448 × 448 overlapping image patches where these image patches are classified as cracks versus non-cracks using a deep CNN. Next, a modified U-Net is trained from scratch using only the crack patches for segmentation. A customized loss function that consists of binary cross entropy loss and the Dice loss is introduced to enhance the segmentation performance. Additionally, a Naïve Bayes fusion strategy is employed to integrate the crack score maps from different overlapping crack patches and to decide whether a pixel is crack or not. Comprehensive experiments have demonstrated that the proposed approach achieves an 81.71% mean intersection over union (mIoU) score across 5 different training/test splits, which is 7.29% higher than the baseline reference implemented with the original U-Net.
Dopamine is an effective pressor for the treatment of shock and hypotension when patients do not respond to plasma volume expansion. Two dopamine intravenous delivery systems are currently available in Korea. The objective of this study was to compare dopamine premixed with prefilled system in terms of supply costs (preparation costs + personnel time), contamination rates and convenience. Time-and-motion studies were conducted to determine the time and costs associated with preparation and administration of the two systems. They were analyzed and compared by Mann-Whitney test. To evaluate the contaminaton rates of the two systems, both systems were prepared in an open environment similar to that of practical situations. Premixed and compounded solutions were then filtered by $0.22{\mu}m$ membrane filters, which were cultured at $37^{\circ}C$ for 10 days and their contents were visually checked for bacterial contamination. The convenience of the two systems was compared by itemized user assessments on preparation, dose calculation, admixture, administration and disposal of waste matters. They were analyzed by Wilcoxon's signed rank test and 100 part percentage. It was found that the preparation costs $(mean{\pm}SD)$ for premixed and prefilled systems were $271.70\pm293.55\;Won$ (Korean currency) and $1521.04\pm510.63\;Won$, respectively. The preparation time $(mean{\pm}SD)$ for premixed system was $68.10\pm35.69\;sec.$ while at for prefilled system was $154.03\pm50.06\;sec.$ (n=59 each, p<0.001). No bacterium was observed in the samples of both systems (n=20, each). User assessments indicated that the premixed system was more convenient than the prefilled system except for the item of dose calculation (n=24, p<0.001). Subjective evaluations have proven that the use of the dopamine premixed system resulted in increased efficiency of intravenous preparation by allowing personnel to devote more time to other labor-intensive duties and lower total medical costs.
도로 노면 파손 탐지는 쾌적한 주행 환경과 안전사고의 예방을 위해 필요하다. 도로 관리 기관은 자동화 기술 기반의 검사 장비와 시스템을 활용하고 있다. 이러한 자동화 기술 중에서도 도로 노면의 파손을 탐지하는 기술은 중요한 역할을 수행한다. 최근 들어 딥러닝을 이용한 기술에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 딥러닝 기술 개발을 위해서는 도로 영상과 라벨 영상이 필요하다. 하지만 라벨 영상을 확보하기 위해서는 많은 시간과 노동력이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 준지도 학습 기법 중 하나인 적대적 학습 방법을 제안했다. 이를 구현하기 위해서 5,327장의 도로 영상과 1,327장의 라벨 영상을 사용하여 경량화 심층 신경망 모델을 학습했다. 그리고 이를 400장의 도로 영상으로 실험한 결과 80.54%의 mean intersection over union과 77.85%의 F1 score를 갖는 모델을 개발하였다. 결과적으로 라벨 영상 없이 도로 영상만을 학습에 추가하여 인식 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 개발하였고, 향후 도로 노면 관리를 위한 기술로 활용되길 기대한다.
Purpose: This study aimed to develop and validate a structural model for the quality of life (QoL) among high-risk pregnant women, based on Roy's adaptation model. Methods: This cross-sectional study collected data from 333 first-time mothers diagnosed with a high-risk pregnancy in two obstetrics and gynecology clinics in Cheonan, Korea, or participating in an online community, between October 20, 2021 and February 20, 2022. Structured questionnaires measured QoL, contextual stimuli (uncertainty), coping (adaptive or maladaptive), and adaptation mode (fatigue, state anxiety, antenatal depression, maternal identity, and marital adjustment). Results: The mean age of the respondents was 35.29±3.72 years, ranging from 26 to 45 years. The most common high-risk pregnancy diagnosis was gestational diabetes (26.1%). followed by preterm labor (21.6%). QoL was higher than average (18.63±3.80). Above-moderate mean scores were obtained for all domains (psychological/baby, 19.03; socioeconomic, 19.00; relational/spouse-partner, 20.99; relational/family-friends, 19.18; and health and functioning, 16.18). The final model explained 51% of variance in QoL in high-risk pregnant women, with acceptable overall model fit. Adaptation mode (β=-.81, p=.034) and maladaptive coping (β=.46 p=.043) directly affected QoL, and uncertainty (β=-. 21, p=.004), adaptive coping (β=.36 p=.026), and maladaptive coping (β=-.56 p=.023) indirectly affected QoL. Conclusion: It is essential to develop nursing interventions aimed at enhancing appropriate coping strategies to improve QoL in high-risk pregnant women. By reinforcing adaptive coping strategies and mitigating maladaptive coping, these interventions can contribute to better maternal and fetal outcomes and improve the overall well-being of high-risk pregnant women.
A one-step real-time quantitative RT-PCR assay in combination with automated RNA extraction was evaluated for routine testing of HCV RNA in the laboratory. Specific primers and probes were developed to detect 302 bp on 5'-UTR of HCV RNA. The assay was able to quantitate a dynamic linear range of $10^7-10^1$ HCV RNA copies/reaction ($R^2=0.997$). The synthetic HCV RNA standard of $1.84{\pm}0.1\;(mean{\pm}SD)$ copies developed in this study corresponded to 1 international unit (IU) of WHO International Standard for HCV RNA (96/790 I). The detection limit of the assay was 3 RNA copies/reaction (81 IU/ml) in plasma samples. The assay was comparable to the Amplicor HCV Monitor (Monitor) assay with correlation coefficient r=0.985, but was more sensitive than the Monitor assay. The assay could be completed within 3 h from RNA extraction to detection and data analysis for up to 32 samples. It allowed rapid RNA extraction, detection, and quantitation of HCV RNA in plasma samples. The method provided sufficient sensitivity and reproducibility and proved to be fast and labor-saving, so that it was suitable for high throughput HCV RNA test.
이 글에서 주목하는 것은 동해안별신굿에서 무당과 마을 사람들이 직접 관계 하면서 생성되는 '축원-굿춤'판이다. 굿판의 흥을 돋우기 위해 굿거리의 말미 또는 굿거리와 굿거리 사이에 집단적으로 벌이는 '허튼춤판'과는 달리, '축원-굿춤'은 매 굿거리에서 축원무가 구연 중에 개별적이고 반복적으로 생성되므로 별신굿을 이해하는 데 매우 중요한 춤이다. 그러므로 '축원-굿춤'판의 생성배경을 살피고, 그것이 어떠한 사회적 성격을 지니는지에 대해 살펴 볼 필요가 있겠다. 산업혁명 이후 기계제공업(機械制工業)이 확립되면서 많은 수공업 생산자들이 소비자의 입장으로 바뀌게 되었으며, 자본주의적 생산양식과 분배법칙은 다양한 마을굿에도 영향을 미치게 되었다. 즉 굿에 필요한 제반시설과 도구 그리고 행위 등이 자본주의적 생산과 소비 체제 속에 편입된 것이다. 이로 인해 전통적으로 굿에서 '정성'을 상징했던 시간과 행위 그리고 제물 등이 지닌 의미는 기계의 대량생산화와 자본의 흐름 속에 희석되었다. 그리고 별신 굿 기간 동안 행해지는 모든 가무악 연행은 자본/노동적 가치로 산출될 수있는데, 특히 '축원'이 '춤'으로 이어질 경우, 무당은 자본적 이익[별비]과 노동의 가치를 획득하게 된다. 그러므로 넓은 의미에서 '재수굿'에 해당되는 '축원-굿춤'판에 포함된 '축원[말]과 춤[몸짓]'의 생산 활동은 동해안별신굿이 갖는 전통적인 제의적 맥락과 더불어 한국 자본주의의 문화적 맥락 속에 놓여있다고 할 수 있겠다. '축원-굿춤'의 특징을 요약하면 다음과 같다. 첫째, '축원-굿춤'은 '마을공동체→소집단별 경쟁→개별적 경쟁'으로 이어진다. 둘째, '축원 무가' 구연이 지속적으로 반복될수록 이와 관련된 연행이 '굿춤'으로 이어질 가능성은 점점 줄어들게 된다. 셋째, 다양한 축원의 대상들 중에서 특히 어촌 사람들의 생업 활동과 관련된 직간접적인 공감대가 형성되었을 경우 '축원→굿춤'으로 잘 연결된다. 넷째, 축원의 범주에 포함되지 못한 집단은 반복적으로 '축원-굿춤'판에서 소외될 수 있다.
Recently, Korean health care industry managers are paying more attention to customer oriented service, the rationalization of business administration, and quality control of service to adjust their business to outer environment since IMF bailout program. They are focusing on the cost reduction through remodeling the size and structure of man power, viz. labor flexibility. Nurses are not free from this juncture and contingent nurses are increasing fast. This article intends to verify the actual condition of two types of contingent nurses -part-time nurses and internship nurses-and to compare their job satisfaction to provide basic resource for efficient management of nurse man power. The concrete goals of this article are; Firstly, to verify the actual condition of their employment. Secondly, to compare their job satisfaction. And Thirdly, to the relation between employment condition and job satisfaction. To accomplish these research goals, a statistical survey was executed, in which 384 questionnaires - 66 for manager nurses, 318 for contingent nurses-were given to nurses working at 66 general hospitals-which have at least 100 beds-in Seoul. Among them, 121 questionnaires-of 28 general hospitals-were returned. Then, the data coded and submitted to mean, standard deviation, T-test, variance analysis (ANOVA), correlation analysis, multiple regression analysis with SAS program. The research results of the contingent nurses are followings: 1. Two types of contingent nurses shows similar age spans: they are mostly 21 - 30 years old and unmarried. But internship nurses have high level of educational career. Part - time nurses spread at general beds, out -patient part, intensive care part, operation part, etc, but internship nurses work mostly at general beds. 2. Two groups shows difference in actual employment condition: average employment career of part -time nurses is 7.0 months but internship nurses' is 2.0 months: average duty-on days per month of part - time nurses are 23.7 days but internship nurses' are 24.8 days. But there are little difference in average working time per day: 7.7 hours for part -time nurses and 0 hours for internship nurses. 3. The average wage per month for part -time nurses is 836,026 won but for internship nurses is 557,428 won-66.7% of part-time nurses'. Both groups are enjoying little additional pay. 4. Both groups are getting job not so much through advertisement of newspaper or hospitals as through acquainted person or college. 5. Both groups show very high level of job satisfaction: 3.2195 for part -time nurses and 3.2881 for internship nurses. But they show very low satisfaction on payment level compared with other categories and two groups show meaningful difference(P<.0001). 6. The multiple regression test reveals the factors related with job satisfaction: wage level, working part(OR or ICU), age, job career, and motive of contingent job-taking('because I can take care of family duties at the same time') influence positively: motive of contingent job-taking('because I can work regularly without alternation') influences negatively.
본 논문에서는 카메라로부터 입력된 영상으로부터 쌀, 커피, 녹차 등 다양한 원료를 양품과 불량품으로 자동 분류하기 위한 분류 모델을 제안한다. 현재 농산물 원료 분류를 위해서 주로 숙달된 노동력의 육안 선택에 의존하고 있지만 작업시간이 길어질수록 반복적인 작업에 의해 분류 능력이 현저히 떨어지는 문제점이 있다. 노동력에 부분적으로 의존하는 기존 제품의 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 평균-이동 클러스터링 알고리즘과 단계별 영역 병합 알고리즘을 결합하는 비전기반 자동 원료 분류 알고리즘을 제안한다. 우선 입력 원료 영상에서 평균-이동 클러스터링 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 클러스터 영역으로 분할한다. 다음단계에서 N개의 클러스터 영역 중에서 대표 영역을 선택하고 이웃 영역들의 영역의 색상과 위치 근접성을 기반으로 단계별 영역 병합 알고리즘을 적용하여 유사한 클러스터 영역을 병합한다. 병합된 원료 객체는 RG, GB, BR의 2D 색상 분표로 표현되고, 병합된 원료 객체에 대해 색상 분포 타원을 만든다. 이후 미리 실험적으로 설정된 임계값을 적용하여 원료를 양품과 불량품을 구분한다. 다양한 원료 영상에 대해 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 적용한 결과 기존의 클러스터링 알고리즘이나 상업용 분류 방법에 비해 사용자의 인위적 조작이 덜 필요하고 분류성능이 우수한 결과를 나타냄을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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