This paper provided a brief summary of the current strategic goals, activities, and impacts of the NIOSH (National Institute for Occupational Safety and Health) occupational injury research program. Three primary drivers (injury database, stakeholder input, and staff capacity) were used to define NIOSH research focuses to maximize relevance and impact of the NIOSH injury-prevention-research program. Injury data, strategic goals, program activities, and research impacts were presented with a focus on prevention of four leading causes of workplace injury and death in the US: motor vehicle incidents, falls, workplace violence, and machine and industrial vehicle incidents. This paper showcased selected priority goals, activities, and impacts of the NIOSH injury prevention program. The NIOSH contribution to the overall decrease in fatalities and injuries is reinforced by decreases in specific goal areas. There were also many intermediate outcomes that are on a direct path to preventing injuries, such as new safety regulations and standards, safer technology and products, and improved worker safety training. The outcomes serve as an excellent foundation to stimulate further research and worldwide partnership to address global workplace injury problems.
Constructing a geo-spatial database of Graphic Information Systems(GIS) in various applications is suffering from the difficulty of data acquisition, which is labor-intensive and time consuming. In order to provide the spatial data rapidly and accurately, 4S-Van, a prototype mobile mapping system, has been developed. This paper presents a novel approach for an analysis for Mobile Mapping Systems. Furthermore, we discuss the accuracy of measurements using images acquired from the 4S-Van. The first part of this paper introduces accuracies of other mobile mapping systems. Then, we describe main features of the 4S-Van and our proposed method for an analysis accuracies, which can be applicable to other mobile mapping systems. The last part of paper concludes with a summary and our suggestions for implementation of mobile mapping system.
This study intends to identify the characteristics of cancer in-patients and those of cancer patients who defected to other medical institutions based on the summary of hospital discharge information of a university hospital for the purpose of improving work efficiency and maximizing the number of patients. The study used data on cancer patients registered in the database of C University Hospital in Gyeonggi Province for a period of one year between January 1 and December 31. The analysis results suggest that the commonalities of the cancer patients who defected to other medical institutions include no specific job, old age, and hospitalization through emergency room. In conclusion, hospitals need to identify the characteristics of cancer patients classified as patients who are prone to defect and the defection factors through this prediction model.
Knowledge maps for science and technology are used extensively in the research projects. However, they are not organized systematically and are not necessarily suitable to be used in the research projects. Therefore, this study aims to organize the knowledge maps in order to support scientific research projects. To this end, the existing knowledge maps for science and technology are classified as one of four types based on data representation methods; the frequency summary map, trend summary map, distribution-based knowledge map and network-based knowledge map. Additionally, by summarizing and classifying the knowledge maps through the principle of 'five w's and one h', the unexplored area are investigated. Finally, some examples of useful knowledge maps in terms of data analysis are provided with details such as definitions, components and utilization purposes. These findings may be a starting point for future research into a better understanding of knowledge maps for science and technology.
Human bio-monitoring (HBM) data is a very important resource for tracking total exposure and concentrations of a parent chemical or its metabolites in human biomarkers. However, until now, it was difficult to execute the integration of different types of HBM data due to incompatibility problems caused by gaps in study design, chemical description and coding system between different sources in Korea. In this study, we presented a standardized code system and HBM knowledge model (KM) based on relational database modeling methodology. For this purpose, we used 11 raw datasets collected from the Ministry of Food and Drug Safety (MFDS) between 2006 and 2018. We then constructed the HBM database (DB) using a total of 205,491 concentration-related data points for 18,870 participants and 86 chemicals. In addition, we developed a summary report-type statistical analysis program to verify the inputted HBM datasets. This study will contribute to promoting the sustainable creation and versatile utilization of big-data for HBM results at the MFDS.
Recent cohort studies have relied on exposure prediction models to estimate individual-level air pollution concentrations because individual air pollution measurements are not available for cohort locations. For such prediction models, geographic variables related to pollution sources are important inputs. We demonstrated the computation process of geographic variables mostly recorded in 2010 at regulatory air pollution monitoring sites in South Korea. On the basis of previous studies, we finalized a list of 313 geographic variables related to air pollution sources in eight categories including traffic, demographic characteristics, land use, transportation facilities, physical geography, emissions, vegetation, and altitude. We then obtained data from different sources such as the Statistics Geographic Information Service and Korean Transport Database. After integrating all available data to a single database by matching coordinate systems and converting non-spatial data to spatial data, we computed geographic variables at 294 regulatory monitoring sites in South Korea. The data integration and variable computation were performed by using ArcGIS version 10.2 (ESRI Inc., Redlands, CA, USA). For traffic, we computed the distances to the nearest roads and the sums of road lengths within different sizes of circular buffers. In addition, we calculated the numbers of residents, households, housing buildings, companies, and employees within the buffers. The percentages of areas for different types of land use compared to total areas were calculated within the buffers. For transportation facilities and physical geography, we computed the distances to the closest public transportation depots and the boundary lines. The vegetation index and altitude were estimated at a given location by using satellite data. The summary statistics of geographic variables in Seoul across monitoring sites showed different patterns between urban background and urban roadside sites. This study provided practical knowledge on the computation process of geographic variables in South Korea, which will improve air pollution prediction models and contribute to subsequent health analyses.
Objective: To conduct a meta-analysis to investigate the value of EBV DNA in diagnosis of nasopharyngeal cancer (NPC) in Asian populations, and provide important evidence for screening. Methods: Prospective or respective case-control or cohort studies regarding the detection role of EBV DNA for NPC were included in our study. We conducted a comprehensive literature search in PubMed, EMBASE, and the Chinese Biomedical Database (CBM database between January 1980 and March 2012. Results: A total of 18 studies with 1492 NPC cases and 2641 health controls were included. Almost of the included studies were conducted in China, and only one other conducted in Thailand. The overall results demonstrated that the pooled sensitivity, specificity, positive likelihood (+LR) and negative likelihood (-LR) were 0.73 (0.71-0.75), 0.89 (0.88-0.90), 8.84 (5.65-13.84) and 0.19(0.11-0.32), respectively. The overall EBV DNA detection showed the largest area of 0.932 under the summary receiver operator curve (SROC). The accuracy of detection by plasma for NPC (0.86) was higher than in serum (0.81), with largest areas under the SROC of 0.97 and 0.91, respectively. Conclusion: Our results demonstrated the EBV DNA detection in plasma or serum has high sensitivity and specificity in diagnosis of NPC, especially in Chinese populations with a high risk of cancer.
Background: In a previous study, we estimated exposure prevalence and the number of workers exposed to carcinogens by industry in Korea. The present study aimed to evaluate the optimal exposure intensity indicators of airborne lead exposure by comparing to blood lead measurements for the future development of the carcinogen exposure intensity database. Methods: Data concerning airborne lead measurements and blood lead levels were collected from nationwide occupational exposure databases, compiled between 2015 and 2016. Summary statistics, including the arithmetic mean (AM), geometric mean (GM), and 95th percentile level (X95) were calculated by industry both for airborne lead and blood lead measurements. Since many measurements were below the limits of detection (LODs), the simple replacement with half of the LOD and maximum likelihood estimation (MLE) methods were used for statistical analysis. For examining the optimal exposure indicator of airborne lead exposure, blood lead levels were used as reference data for subsequent rank correlation analyses. Results: A total of 19,637 airborne lead measurements and 32,848 blood lead measurements were used. In general, simple replacement showed a higher correlation than MLE. The results showed that AM and X95 using simple replacement could be used as optimal exposure intensity indicators, while X95 showed better correlations than AM in industries with 20 or more measurements. Conclusion: Our results showed that AM or X95 could be potential candidates for exposure intensity indicators in the Korean carcinogen exposure database. Especially, X95 is an optimal indicator where there are enough measurements to compute X95 values.
Recently, to alleviate the memory bottleneck problme occurred in Symmetric Multiprocessing (SMP) architecture, Non-Uniform Memory Access (NUMA) architecture was proposed. In addition, since an aggregation operator is an important operator providing properties and summary of data, the efficiency of the aggregation operator is crucial to overall performance of a system. Thus, in this paper, we propose an efficient aggregation processing technique on NUMA architecture. Our proposed technique consists of partition phase and merge phase. In the partition phase, the target relation is partitioned into several partial relations according to grouping attribute. Thus, since each thread can process aggregation operator on partial relation independently, we prevent the remote memory access during the merge phase. Furthermore, at the merge phase, we improve the performance of the aggregation processing by letting each thread compute aggregation with a local hash table as well as avoiding lock contention to merge aggregation results generated by all threads into one.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.51
no.4
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pp.211-230
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2020
The purpose of this study is to contribute to improving the efficiency of managing the database of the reports arising from the results of National R&D projects. To that end, the reports submitted by 49 agencies under the Ministry of Science and ICT were collected, and samples were selected for each institution. The samples and form of the final report and summary of the Enforcement Rule of the Framework Act on Science and Technology were compared, and the components and items to be entered were established. The final report's unique items were derived from the analysis of the state of connection with the National R&D information standard. The items to be entered are classified into major and optional according to their importance, and the location of the entry to be entered is suggested. If standardization of the elements and items is advanced as planned, it is expected to automate metadata extraction and improve the quality of report metadata when building a database.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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