Gait analysis is an important tool in the clinical management of cerebral palsy, allowing for the assessment of condition severity, identification of potential gait abnormalities, planning and evaluation of interventions, and providing a baseline for future comparisons. However, traditional methods of gait analysis are costly and time-consuming, leading to a need for a more convenient and continuous method. This paper proposes a method for analyzing the posture of cerebral palsy patients using only smartphone videos and deep learning models, including a ResNet-based image tilt correction, AlphaPose for human pose estimation, and SmoothNet for temporal smoothing. The indicators employed in medical practice, such as the imbalance angles of shoulder and pelvis and the joint angles of spine-thighs, knees and ankles, were precisely examined. The proposed system surpassed pose estimation alone, reducing the mean absolute error for imbalance angles in frontal videos from 4.196° to 2.971° and for joint angles in sagittal videos from 5.889° to 5.442°.
본 논문의 목적은 빔 구조물에서 발생할 수 있는 손상의 위치를 탐색하고, 그 손상의 정도를 추정할 수 있는 알고리즘을 제안하는 것이다. 제안된 방법은 구조물의 모달 변형에너지의 차이를 이용한다. 구조물 내 발생한 국부적인 손상의 위치를 파악하고 그에 상응하는 손상도를 추정할 수 있는 손상지수를 손상 전과 손상 후 구조물의 모드형상에서 얻을 수 있는 모달 변위로 표현하였고 그 관계식을 정립하였다. 구조물 내 손상의 위치를 결정하는 방법은 기 개발된 손상 지표를 적용하였다. 제안된 방법의 우수성과 효용성은 수치적으로 손상을 모사한 빔 구조물을 이용하여 입증하였다.
Purpose: This study was performed to identify the patient characteristics significantly affecting nursing outcomes and their predictability in gastrointestinal surgery patients. Method: The subjects were 149 abdominal surgery patients from 3 general surgical nursing units of 3 general hospitals. Two instruments were used to measure nursing outcomes and acuity of the subjects. The nursing outcomes were measured at post-operation 4 and 7days using review of patients' records, observation of patients, and interviews with patients by a trained nurse. For data analysis, T-test or ANOVA, Pearson Correlation and Stepwise Multiple Regression were done. Result: Age, severity score, diagnosis, cancer or not, operation site were the subjects' characteristics that were significantly related to the nursing outcomes in both post-operation 4 and 7days. Cancer or not, age, diagnosis and severity score were the significant predictors for the scores of nursing outcome in post-operation 4days and the predictability was 34.9%. The predictability of cancer or not was highest, 22.6%. Age, diagnosis and cancer or not were the significant predictors for the scores of nursing outcome in post-operation 7days and the predictability was 27.8%. The predictability of age was highest, 17.3%. Conclusions: The patient characteristics affecting nursing outcomes should be considered when nursing care is planned and provided. Especially, careful attention should be given to the patients with cancer and older age. And, these patient characteristics should be adjusted for correct estimation of the effectiveness of nursing interventions on nursing outcomes.
PURPOSES : The purpose of this study is to develop a regression model to predict the International Roughness Index(IRI) and Surface Distress(SD) for the estimation of HPCI using Expressway Pavement Management System(PMS). METHODS : To develop an HPCI prediction model, prediction models of IRI and SD were developed in advance. The independent variables considered in the models were pavement age, Annual Average Daily Traffic Volume(AADT), the amount of deicing salt used, the severity of Alkali Silica Reaction(ASR), average temperature, annual temperature difference, number of days of precipitation, number of days of snowfall, number of days below zero temperature, and so on. RESULTS : The present IRI, age, AADT, annual temperature differential, number of days of precipitation and ASR severity were chosen as independent variables for the IRI prediction model. In addition, the present IRI, present SD, amount of deicing chemical used, and annual temperature differential were chosen as independent variables for the SD prediction model. CONCLUSIONS : The models for predicting IRI and SD were developed. The predicted HPCI can be calculated from the HPCI equation using the predicted IRI and SD.
As the Reliability Centered Maintenance(RCM) is being studied, maintenance tasks can be performed effectively through the Risk Priority Number(RPN) evaluation about the components in the system. The RPN is usually calculated through arithmetical operations of three values, Severity, Occurrence, and Detection for each facility. This RPN provides information that includes risk level of the facility and the priority order of maintenance tasks for facility. However, if there is no sufficient historical failure data, it is difficult to calculate the RPN. In this case, historical failure data from other sources can be used and apply this data to korean railway system. In this paper, it is proposed that a new methodology to model the failure rate as a fuzzy membership function. This method is based on failure data from other sources by means of the fuzzy theory and the expert opinion system. And considering assessment tendency of each expert, distortions that happened when the failure rate of facilities is estimated were minimized. This results determine Occurrence values of facilities. Taking advantage of this result., the RPN can be calculated with Severity and Detection of facilities by using the fuzzy operation. The proposed method is applied the rail-way power substation.
Three wildfires severely damaged local towns and forests in Gangwon-do, South Korea in 2019 April 4-5. Local hydrological regime could be greatly altered by the wildfires, therefore it is important to assess its damage (e.g. area and severity) and also resultant changes in hydrological fluxes. We retrieved the Normalized-Burned Ratio (NBR) index using remote-sensing data (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 500-m 8-day surface reflectance data), and delineated the damaged-area based on the difference in the NBR (dNBR) before and after the wildfires. We then estimated changes in the annual evapotranspiration (AET) in 2019 using the MODIS evapotranspiration data (500-m 8-day). It was found that the damaged-area of the three wildfires was 29.50 km^2 in total, which take up 1.00-6.19% area of five catchments. It was estimated that the AET would be decreased as 0.05-1.56% over those five catchments, as compared to the pre-fire AET (2004-2018). The impact of the wildfires on the catchment AET was less severe than expected (i.e. up to 1.56%) mostly because two big wildfires were distributed across two catchments respectively (i.e. four catchments for the two wildfires) and the other wildfire was small and not severe. This study highlights the importance of assessing the area and severity of a wildfire when estimating its impact on the local hydrological cycle.
Drought is defined by differently for the several scientific and technical fields such as hydrological drought, agricultural drought, meteorological drought, climatological drought, atmospheric drought. A lot of drought indices have been developed to quantify drought severity levels. However these drought indices might be expressed differently as the drought conditions for specific period because the drought severity level is using different types of data on each condition. It is necessary for development of quantative drought representation methods by drought index application. In this research, the reaction to the historical droughts is analyzed after estimation of PDSI, SPI and MSWSI(Modified Surface Water Supply Index) in south korean territory. Lastly the drought representation methods were examiner combining the drought indices by drought indices. The arithmetic mean drought indices that include PDSI, SPI, in yearly basis from 1971 to 2001 and MSWSI in yearly basis from 1974 to 2001 were estimated through the whole nation. The applicability of drought indices are examined based on the observed drought data for national and regional droughts. The result shows that PDSI, SPI(3), SPI(6), and MSWSI have proven to be sensitive enough to the historical drought. The correlation analysis of each drought index was conducted whether they could show the long and short term drought equally. The analysis of how appropriately represent for the historical drought was used for determining for the combined drought index. Consequently, PDSI, SPI(3), SPI(6), and MSWSI have been appeared as suitable indices for the development of quantitative drought representation methods. For the decision of weight on combining PDSI, SPI(3), SPI(6), and MSWSI, drought map was made for eighteen alternative to decide weight. The results showed that PDSI(20%), SPI(3)(60%), SPI(6)(10%), and MSWSI(10%) have been the most well matched weights. Using selected weights of each drought indices and by reconstructing the national mean drought severity on yearly basis, the fact that the year of historical drought is in accordance with the verified one for drought representation. In short, the acquired technique using combined drought index can be used for useful and believable quantitative method of drought analysis.
Lee, Jae Yoon;Lee, Cheol Young;Kim, Hong Rye;Lee, Chang-Hyun;Kim, Hyun Woo;Kim, Jong Hyun
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제58권2호
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pp.93-100
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2015
Objective : Optimal treatment decision and estimation of the prognosis in traumatic brain injury (TBI) is currently based on demographic and clinical predictors. But sometimes, there are limitations in these factors. In this study, we analyzed three central nervous system biomarkers in TBI patients, will discuss the roles and clinical applications of biomarkers in TBI. Methods : From July on 2013 to August on 2014, a total of 45 patients were included. The serum was obtained at the time of hospital admission, and biomarkers were extracted with centrifugal process. It was analyzed for the level of S-100 beta (S100B), glial fibrillary acidic protein (GFAP), and ubiquitin carboxy-terminal hydrolase-L1 (UCH-L1). Results : This study included 33 males and 12 females with a mean age of 58.5 (19-84) years. TBI patients were classified into two groups. Group A was severe TBI with Glasgow Coma Scale (GCS) score 3-5 and Group B was mild TBI with GCS score 13-15. The median serum concentration of S100B, GFAP, and UCH-L1 in severe TBI were raised 5.1 fold, 5.5 fold, and 439.1 fold compared to mild injury, respectively. The serum levels of these markers correlated significantly with the injury severity and clinical outcome (p<0.001). Increased level of markers was strongly predicted poor outcomes. Conclusion : S100B, GFAP, and UCH-L1 serum level of were significantly increased in TBI according to severity and associated clinical outcomes. Biomarkers have potential utility as diagnostic, prognostic, and therapeutic adjuncts in the setting of TBI.
Kim, Gye-Dong;Suh, Sang-IL;Park, In-Chul;Hyun, Changbaig
대한수의학회지
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제56권4호
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pp.223-227
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2016
This study evaluated the levels of cardiac biomarkers in dogs with either pulmonic stenosis or aortic stenosis and the correlation between biomarkers and the severity of stenosis assessed by the echocardiography. To achieve this study goal, 38 dogs (10 healthy control dogs, 15 dogs with pulmonic stenosis and 13 dogs with aortic stenosis) were examined. The jet velocity and pressure gradient in this study population were measured by echocardiographic estimation, after which the study group was subdivided by the severity of stenosis. The plasma cardiac troponin I (cTnI) and N-terminal pro-brain natriuretic peptide (NT-proBNP) were measured in this study group. The median concentrations of cTnI and NT-proBNP of the disease group were significantly higher than those of the control group, and these increased gradually as stenosis worsened. The severity of stenosis and the concentrations of cTnI and NT-porBNP were also found to be significantly correlated. Finally, the plasma cTnI and NT-proBNP tests were found to beneficial for differentiating clinical patients, predicting the progression of disease, and monitoring the outcome of interventional therapy for stenosis.
A better approach for assessing meteorological drought occurrences is increasingly important in mitigating and adapting to the impacts of climate change, as well as strategies for developing early warning systems. The present study defines meteorological droughts as a period with an abnormal precipitation deficit based on monthly precipitation data of 18 gauging stations for the Han River watershed in the past (1974-2015). This study utilizes a Bayesian parameter estimation approach to analyze the effects of climate change on future drought (2025-2065) in the Han River Basin using the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) with four bias-corrected general circulation models (GCMs) under the Shared Socioeconomic Pathway (SSP)2-4.5 scenario. Given that drought is defined by several dependent variables, the evaluation of this phenomenon should be based on multivariate analysis. Two main characteristics of drought (severity and duration) were extracted from precipitation anomalies in the past and near-future periods using the copula function. Three parameters of the Archimedean family copulas, Frank, Clayton, and Gumbel copula, were selected to fit with drought severity and duration. The results reveal that the lower parts and middle of the Han River basin have faced severe drought conditions in the near future. Also, the bivariate analysis using copula showed that, according to both indicators, the study area would experience droughts with greater severity and duration in the future as compared with the historical period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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