In this study, thirty-two stands in Kwangnung forest located in the central part of Korea were preferentially selected. In each stand, all stems for trees and shrubs were recorded by species and their girths were measured down to 5cm. In addition, several enviromental factors such as field soil pH, field soil moisture, soil compressibility, depth of soil, thickness of litter layer, elevation and basal area were measured. Three soil cores were sampled and various physical and chemcial properties was determined. The vegetational data were subjected to three kinds of multivariate ordination(PO, PCA, RA). The results suggested that Kwangnung forest was consisted of three forest types: coniferous, mixed and broad leaved forest communities. The relation between the stand scores of ordination and several environmental factors were investigated in terms of correlation analysis in order to examine the relationships between the vegetation and certain environmental factors. As a result of this analysis, the amount of sand content in A1 horizon decreased frm the coniferous to broad leaved forest, while maximum field capacity, pore space, exchangeable cations, loss on ignition, soil pH nad the amount of total nitrogen had a tendancy to increase significantly. However, easily soluble phosphorus appeared to have little to do with the forest types. The result of species ordination of centered-standardized PCA suggested that the major successional pathway in Kwangnung forest was; Pinus densifloralongrightarrowQuercus mongolica, Q. serrata, Q. alienalongrightarrowCarpinus laxifloralongrightarrowC. erosa in sequence. This trend is in good agreement with the past studies. In three kinds of ordination (centered PCA, centered-standardized PCA and RA) based on nineteen species and twenty-five stands, the total variances accounted for the first three axes were 77%, 46% and 63% respectively. The estimated beta diversity in Kwangnung forest assumed as a coenocline, was 1.5~1.8 HC. Increasing the effect of the sampling errors on ordination perfermance, this low heterogeneity seems to cause the poor concentration of the total variance. The results from the four kinds of ordination were in good agreement with each other, especially between PO, centered-standardized PCA and RA appeared robust. It seems to be worthy of applying multivariate method for analyzing other forest communities in Korea.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제30권2호
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pp.74-82
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2019
Objectives: The objective of this study was to investigate clinical and neuropsychological factors associated with treatment response and adverse events of atomoxetine in children with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) in Korea. Methods: Children with ADHD were recruited at the Department of Psychiatry of Asan Medical Center from April 2015 to April 2018. Diagnoses of ADHD and comorbid psychiatric disorders were confirmed with the Kiddie-Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia-Present and Lifetime Version. The subjects were subsequently treated with atomoxetine for 12 weeks and illness severity was scored using the ADHD Rating Scale, Clinical Global Impression-Severity scale (CGI-S) and/or Improvement scale (CGI-I), at pre- and post-treatment. They also completed the Advanced Test of Attention (ATA), while their caregivers completed the Korean Personality Rating Scale for Children (KPRC) at pre- and post-treatment. Independent t-test, Fisher's exact test, ${\chi}^2$ test, mixed between-within analysis of variance and correlation analysis were used for statistical analysis. Results: Sixty-five children with ADHD (mean age: $7.9{\pm}1.4years$, 57 boys) were enrolled, of which, 33 (50.8%) were treatment responders. Scores on the social dysfunction subscale of the KPRC (p=0.021) and commission errors on the visual ATA (p=0.036) at baseline were higher in treatment non-responders than in responders; however, the statistical significances disappeared after adjusting for multiple comparisons. Mood changes were also observed in 13 subjects (20.0%), and three of them discontinued atomoxetine due to this. Additionally, atomoxetine-emergent mood change was observed more frequently in girls (p=0.006), while the intelligence quotient (p=0.040) was higher in those subjects with mood changes than in those without. Conclusion: The results of our study suggest that clinical and neuropsychological factors could be associated with treatment response or adverse events of atomoxetine in children with ADHD. Further long-term studies with larger samples are needed.
Hill, Christopher M.;DeBusk, Hunter;Simpson, Jeffrey D.;Miller, Brandon L.;Knight, Adam C.;Garner, John C.;Wade, Chip;Chander, Harish
Safety and Health at Work
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제10권3호
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pp.321-326
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2019
Background: Performing cognitive tasks and muscular fatigue have been shown to increase muscle activity of the lower extremity during quiet standing. A common intervention to reduce muscular fatigue is to provide a softer shoe-surface interface. However, little is known regarding how muscle activity is affected by softer shoe-surface interfaces during static standing. The purpose of this study was to assess lower extremity muscular activity during erect standing on three different standing surfaces, before and after an acute workload and during cognitive tasks. Methods: Surface electromyography was collected on ankle dorsiflexors and plantarflexors, and knee flexors and extensors of fifteen male participants. Dependent electromyography variables of mean, peak, root mean square, and cocontraction index were calculated and analyzed with a $2{\times}2{\times}3$ within-subject repeated measures analysis of variance. Results: Pre-workload muscle activity did not differ between surfaces and cognitive task conditions. However, greater muscle activity during post-workload balance assessment was found, specifically during the cognitive task. Cognitive task errors did not differ between surface and workload. Conclusions: The cognitive task after workload increased lower extremity muscular activity compared to quite standing, irrespective of the surface condition, suggesting an increased demand was placed on the postural control system as the result of both fatigue and cognitive task.
본 연구에서는 10개 현장에서 실시한 공내재하시험을 통하여 얻은 변형계수와 RMR과의 상관관계를 분석하여 기존에 사용하고 있는 제안식의 적용성을 평가하였다. RMR이 40보다 작은 경우에는 변형계수와 RMR과의 상관관계가 김교원, Aydan, Serafim과 Pereira의 식과 잘 일치하였지만 RMR이 40보다 큰 경우에는 상관관계가 낮았다. 이것은 RMR 분류 시 일축압축강도나 RQD보다 절리의 상태와 절리의 틈새가 상대적으로 가중치가 크기 때문이며 공학자의 개인적 차이뿐만 아니라 암반의 종류와 다른 풍화도 때문에 정성적으로 평가되는 경향이 있기 때문이다. 퇴적암 중 사암은 제안식과 비교적 잘 일치하지만 다른 사암은 분산이 커서 상관관계가 낮다. 본 연구에서는 현장시험결과를 근거로 새로운 지수함수 형태의 식을 제안하였다.
최근 회전 회전기계의 건전성 관련 연구가 활발하게 진행중이며, 조선업의 대표적인 회전기계인 갠트리 크레인에도 이를 적용하고자 하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 조선업의 갠트리 크레인의 경우 상대적으로 낮은 RPM으로 구동되고 잦은 운전과 정지가 이루어지며 충격, 소음 등의 외부환경 인자가 측정 데이터에 영향을 크게 미쳐 오차를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 조선업의 내업공정에서 사용되는 갠트리 크레인의 Hoist 모사장비를 제작하여, 운전조건(RPM) 변화와 데이터 획득 센서의 위치 차이가 획득 데이터에 미치는 오차를 통계적으로 분석하였다. 연구결과 상대적으로 낮은 운전조건에서는 센서 위치 차이에 따른 획득 데이터의 오차는 크게 발생하지 않았으나, 상대적으로 높은 운전조건에서는 획득 데이터의 오차가 크게 발생하는 것으로 확인하였으며, 회전기계의 데이터 획득 시 운전조건과 획득 센서위치가 획득 데이터에 영향을 미치는 것으로 확인하였다.
Recently, artificial intelligence for diagnosis system of obstetric diseases have been actively studied. Artificial intelligence diagnostic assist systems, which support medical diagnosis benefits of efficiency and accuracy, may experience problems of poor learning accuracy and reliability when inappropriate images are the model's input data. For this reason, before learning, We proposed an algorithm to exclude unread cervical imaging. 2,000 images of read cervical imaging and 257 images of unread cervical imaging were used for this study. Experiments were conducted based on the statistical method Radiomics to extract feature values of the entire images for classification of unread images from the entire images and to obtain a range of read threshold values. The degree to which brightness, blur, and cervical regions were photographed adequately in the image was determined as classification indicators. We compared the classification performance by learning read cervical imaging classified by the algorithm proposed in this paper and unread cervical imaging for deep learning classification model. We evaluate the classification accuracy for unread Cervical imaging of the algorithm by comparing the performance. Images for the algorithm showed higher accuracy of 91.6% on average. It is expected that the algorithm proposed in this paper will improve reliability by effectively excluding unread cervical imaging and ultimately reducing errors in artificial intelligence diagnosis.
To evaluate diagnostic accuracy of liver scintigraphy we analysed liver scans of 143 normal and 258 patients with various liver diseases. Three ROC curves for SOL, liver cirrhosis and diffuse liver disease were fitted using rating methods and areas under the ROC curves and their standard errors were calculated by the trapezoidal rule and the variance of the Wilcoxon statistic suggested by McNeil. We compared these results with that of National Institute of Radiological Science in Japan. 1) The sensitivity of liver scintigraphy was 74.2% in SOL, 71.8% in liver cirrhosis and 34.0% in diffuse liver disease. The specificity was 96.0% in SOL, 94.2% in liver cirrhosis and 87.6% in diffuse liver diasease. 2) ROC curves of SOL and liver cirrhosis approached the upper left-hand corner closer than that of diffuse liver disease. Area (${\pm}$ standard error). under the ROC curve was $0.868{\pm}0.024$ in SOL and $0.867{\pm}0.028$ in liver cirrhosis. These were significantly higher than $0.658{\pm}0.043$ in diffuse liver disease. 3) There was no interobserver difference in terms of ROC curves. But low sensitivty and high specificity of authors' SOL diagnosis suggested we used more strict decision threshold.
본 연구는 기존의 도로기능분류 정의와 방법론을 벗어나 교통특성에 따른 도로분류 방법론인 도로특성분류를 기초로 분석을 수행하였다. 도로특성분류에 대한 일련의 과정 중에서 다양한 교통특성을 반영하는 설명변수를 기초로 요인점수를 산출하고, 동질한 도로구간을 그룹핑하는 군집화 분석과정과 적정 군집수 도출에 따른 군집결과비교에 본 연구는 초점을 맞추었다. 도로분류를 위해 병합적 계층 군집분석인 Ward법, 비계층적 군집분석인 K-means법, 자율신경 회로망을 이용한 K-SOM을 사용하여 비교분석하였다. 각 군집기법에 대한 결과를 토대로 비교분석한 결과, 군집 수 5 이하에서는 K-means법, 군집 수 14 이상에서는 Kohonen selforganizing maps가 가장 우수한 것으로 나타났으며, 군집수 5~9사이에서는 Ward법과 Kmeans법의 군집 성능이 불규칙한 패턴을 보임에 따라 세밀한 결과분석을 통해 우수성을 결정하는 것이 바람직할 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 다양한 교통특성을 고려한 도로구간의 군집 속성을 분석하고 예측하는 분류화 작업에 중요한 기초적인 자료로 사용될 것으로 기대된다.
Introduction: The importance of clinical skills training in traditional Korean medicine education is increasingly emphasized. Since the clinical skills tests are high-stakes tests that determine success in national licensing exams, it is essential to develop reliable multifaceted analysis methods for clinical skills tests in actual education settings. In this study, we applied the multifaceted validity evaluation methods to the evaluation results of the cardiopulmonary resuscitation module to confirm the applicability and effectiveness of the methods. Methods: In this study, we used internal consistency, factor analysis, generalizability theory G-study and D-study, ANOVA, Kendall's tau, descriptive statistics, and other statistical methods to analyze the multidimensional validity of a cardiopulmonary resuscitation test in clinical education settings over the past three years. Results: The factor analysis and internal consistency analysis showed that the evaluation rubric had an unstable structure and low concordance. The G-study showed that the error of the clinical skills assessment was large due to the evaluator and unexpected errors. The D-study showed that the variance error of the evaluator should be significantly reduced to validate the evaluation. The ANOVA and Kendall's tau confirmed that evaluator heterogeneity was a problem. Discussion and Conclusion: Clinical skills tests should be continuously evaluated and managed for validity in two steps of pre-production and actual implementation. This study has presented specific methods for analyzing the validity of clinical skills training and testing in actual education settings. This study would contribute to the foundation for competency-based evidence-based education in practical clinical training.
점진적 광자 매핑 방식은 복잡한 전역 조명 효과를 효율적으로 렌더링할 수 있다. 그러나 샘플이 유한한 경우, 반경 축소비율 변수에 의해 분산과 편향 값이 크게 영향 받는다. 유한한 샘플을 사용한 렌더링 결과의 픽셀 오류 및 기울기를 추정하여 추정된 기울기를 기반으로 반경 축소비율을 결정하는 최적의 매개변수를 학습할 수 있다면, 렌더링 된 이미지의 오류를 줄일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 점진적 광자 매핑 방식을 통한 렌더링과 매개변수 학습이 동시에 될 수 있도록 기울기를 추정하고 추정된 기울기를 유한 차분법을 통해 계산된 기울기와 비교하여 검증한다. 본 논문에서 추정된 기울기는 향후 점진적 광자 매핑 방식의 렌더링과 매개변수 추정을 동시에 수행하는 온라인 학습 알고리즘에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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