Mitral and aortic valve replacement with tricuspid annuloplasty was undertaken in 5 patients out of 38 valvular surgery between the period from Jan. 1977 to May 1979 in the Dept. of Thoracic and Cardiovascular Surgery in Korea University Hospital. All were male patients with age ranging from 18 to 42 years, and preoperative evaluation revealed one case in Class IV, and four cases in Class III according to the classification of NYHA. Preoperative diagnosis was confirmed by routine cardiac study including retrograde aorto- and left ventriculography, and there were two cases with MSi+ASi+Ti, two cases with MSi+Ai+Ti, and one case with Mi+Ai+Ti. Double valve replacement was performed under the hypothermic cardiopulmonary bypass with total pump time of 247 min. in average ranging from 206 min. to 268 min. During aortic valve replacement, left coronary perfusion was done in the first two cases, and cardiac arrest with cardioplegic solution proposed by Bretschneider was applied in the remained three cases. Starr-Edwards, Bjork-Shiley prosthetic valves and Carpentier-Edwards tissue valve were replaced in the aortic area, and Carpentier-Edwards and Angell-Shiley tissue valves were replaced in the mitral area with each individual combination [three prosthetic and two tissue valves in the aortic, and five tissue valves in the mitral area respectively]. Postoperative recovery was uneventful in all cases except one case with hemopericardium, which was managed with pericardiectomy on the postoperative 10th day in good result. Follow-up after double valve replacement of the all five cases for the period from 6 months to 33 months revealed satisfactory adaptation in social activity and occupation with cardiac function of Class I according to the classification of NYHA In all five cases.
Background and Objectives : The purpose of this study was to evaluate the impact of surgical extent on voice using acoustic and aerodynamic measurements in a serially followed thyroidectomy patients. Materials and Method : From October 2015 to January 2017, 108 patients who had undergone thyroid surgery and voice test for preoperative, 2, 3, and 6 months postoperatively were classified into five operative types. The radiological stage preoperatively and histopathological stage postoperatively were classified according to the invasion of thyroid capsule and surrounding tissue. For each classification, the results of the voice analysis according to the period were compared and analyzed. Results : The difference of voice according to surgical extent, radiological stage, and histopathologic stage showed significant difference only with Maximal phonation time (MPT) over time. However, in the analysis of interaction between each classification and period, Phonation threshold pressure (PTP) only showed significant results. Conclusion : Differences in imaging and histopathologic stages have no significant effect on recovery of voice symptoms after thyroid surgery. As the extent of operation increases, the pressure to start vocalization is relatively higher, which also varies with time after surgery.
The purpose of this study is to offer fundamental data for classification of somatotype for boys of elementary school age. The subject were 458 elementary school boys aged from 7 to 12 living in Pusan. Data were collected by 56 anthropometric 11 photoraphic measurements and 41 body indices. 56 anthropometric measurements were analyzed by ANOVA and method of Duncan-test as Multiple Range Test among 6 grade groups and then total 108 measurments were analyzed by statistical data processing. The results are as followings: 1, In Duncan-test boys were significantly different in most of height and length items but were not significantly different in main items for clothing construction among 1.2/3.4/5.6 grades so that the period of elementary school age were divided with 3 periods. 2. According to increase school age most of item's means increased gradually and personal difference for each items increased too. In case of height and length items the items of lower half were greater than the items of upper half in personal difference and depth items were greater than the breadth items in personal difference. And weight and angle items were very great personal difference is specially.
Objectives : This study was conducted to classify the TA(traffic accident) patients who admissed in Oriental Medical Hospital. Methods : We divided TA patients who admissed in Oriental Medical Hospital by age, sex, visited period after onset, impact region, disease, and chief complaint according to a patient classification table, and analyzed their characteristics. Results and Conclusion : The patients who visited within 1 week after TA numbered most(65.4%) in classification by period. Most impact region was neck(80%). Most of TA patients were suffered and treated by cervical(80%) and lumbar(56.9%) sprain.
The purpose of this study is to explore the factors that influence employer to rehire the mentally disabled. The participants of survey were 121 of employers' in Busan. Data were analyzed using ${\chi}^2$-test, t-test and logistic regression analysis with SPSS/WIN 18.0. According to this analysis, the results show that employer's rehiring intentions for the mentally disabled is a significantly related to gender, relationship with mental disabled person, industrial classification, experience of disabled employees, period of employment with mentally disabled people, subsidy for employment promotion, employment quota system, benevolence, community mental health ideology. Logistic regression analysis showed that relationship with mental disabled person, industrial classification, experience of disabled employees, period of employment with mentally disabled people, subsidy for employment promotion, employment quota system and benevolence. On the basis of results, program for encouraging employer's intention of rehiring the mentally disabled should be development and establish mediate strategies.
Bankruptcy prediction model is an issue that has consistently interested in various fields. Recently, as technology for dealing with unstructured data has been developed, researches applied to business model prediction through text mining have been activated, and studies using this method are also increasing in bankruptcy prediction. Especially, it is actively trying to improve bankruptcy prediction by analyzing news data dealing with the external environment of the corporation. However, there has been a lack of study on which news is effective in bankruptcy prediction in real-time mass-produced news. The purpose of this study was to evaluate the high impact news on bankruptcy prediction. Therefore, we classify news according to type, collection period, and analyzed the impact on bankruptcy prediction based on sentiment analysis. As a result, artificial neural network was most effective among the algorithms used, and commentary news type was most effective in bankruptcy prediction. Column and straight type news were also significant, but photo type news was not significant. In the news by collection period, news for 4 months before the bankruptcy was most effective in bankruptcy prediction. In this study, we propose a news classification methods for sentiment analysis that is effective for bankruptcy prediction model.
Water quality trends for major tributaries (66 sites) in the Yeongsan River basin of Korea were examined for 12 parameters based on water quality data collected every month over a period of 12 months. The complex data matrix was treated with multivariate analysis such as PCA, FA and CA. PCA/FA identified four factors, which are responsible for the structure explaining 78.2% of the total variance. The first factor accounting 27.3% of the total variance was correlated with BOD, TN, TP, and TOC, and weighting values were allowed to these parameters for grade classification. CA rendered a dendrogram, where monitoring sites were grouped into 5 clusters. Cluster 2 corresponds to high pollution from domestic wastewater, wastewater treatment and run-off from livestock farms. For grade classification of tributaries, scores to 10 indexes were calculated considering the weighting values to 3 parameters as BOD, TN and TP which were categorized as the first factor after FA. The highest-polluted group included 10 tributaries such as Gwangjucheon, Jangsucheon, Daejeoncheon, Gamjungcheon, Yeongsancheon. The results indicate that grade classification method suggested in this study is useful in reliable classification of tributaries in the study area.
현재 폐교 사립대학의 기록물은 기록물분류체계가 부재한 상태로 문서고에 단순 보관되어 있는 상태이다. 폐교대학 기록물은 차후 쟁송과정에서 법적·증거적 가치를 가진 주요기록물이 될 수 있다는 점에서 보다 체계적인 관리가 요구된다. 따라서 본 연구는 기록물분류체계 부재로 인해 발생할 수 있는 불필요한 후속작업을 제거하고, 폐교대학 기록물 관리를 위한 실질적인 도구로 폐교 사립대학 기록물의 분류체계를 개발하였다. 이를 위해 현재 폐교 사립대학의 기록물 전담기관으로 지정된 한국사학진흥재단에서 보관하고 있는 13개교의 이관기록물 중 유일한 종합대학인 서남대를 본 연구의 사례로 선정하여 업무기능분석을 실시하고, 이관기록물 목록과 폐교과정에 대한 특이사항을 검토하였다. 그리고 국가기록원과 교육부의 『대학기록물 보존기간 책정기준 가이드』를 참고하여 폐교대학의 특수성을 반영한 폐교 사립대학 기록물분류기준표를 제안하였다.
Crop classification is very important for estimating crop yield and figuring out accurate cultivation area. The purpose of this study is to classify crops harvested in fall in Idam-ri, Goesan-gun, Chungcheongbuk-do by using unmanned aerial vehicle (UAV) images and support vector machine (SVM) model. The study proceeded in the order of image acquisition, variable extraction, model building, and evaluation. First, RGB and multispectral image were acquired on September 13, 2021. Independent variables which were applied to Farm-Map, consisted gray level co-occurrence matrix (GLCM)-based texture characteristics by using RGB images, and multispectral reflectance data. The crop classification model was built using texture characteristics and reflectance data, and finally, accuracy evaluation was performed using the error matrix. As a result of the study, the classification model consisted of four types to compare the classification accuracy according to the combination of independent variables. The result of four types of model analysis, recursive feature elimination (RFE) model showed the highest accuracy with an overall accuracy (OA) of 88.64%, Kappa coefficient of 0.84. UAV-based RGB and multispectral images effectively classified cabbage, rice and soybean when the SVM model was applied. The results of this study provided capacity usefully in classifying crops using single-period images. These technologies are expected to improve the accuracy and efficiency of crop cultivation area surveys by supplementing additional data learning, and to provide basic data for estimating crop yields.
요 약 주행 중인 차량의 타이어에서 발생하는 초음파 신호의 포락선에서 손상 물질에 의한 특징 신호의 주기를 검출하여 타이어 손상을 분별하는 방법을 연구하였다. 손상된 타이어는 주행 시 회전에 의해 주기성을 갖는 신호를 발생하기 때문에 이를 펄스화하고 펄스 간의 시간 간격을 밀도함수로 나타내어 우성 주기를 검출하였다. 펄스화하기 위한 임계값은 포락선 신호를 이동평균필터 처리하여 결정하였다. 손상물질이 한 개이고, 주행속도가 약 50km/h, 80km/h일 때, 시간밀도함수의 결과는 제 1 피크시간이 156ms, 102ms로 주행속도에 따라 계산한 타이어의 회전주기와 일치하였고, 한 개 이상의 손상물질의 경우에는 각 피크시간의 합이 타이어의 회전주기와 동일한 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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