In this paper, an index for the evaluation of vehicle intake booming noise is developed through a correlation analysis of objective measurement data and subjective evaluation data. First, intake orifice noise is measured at the wide-open test condition. And then, acoustic transfer function between intake orifice noise and interior noise at the steady state condition is estimated. Simultaneously, subjective evaluation was carried out with a ten-scale score by 8 engineers. Next, the correlation analysis between the psycho-acoustic parameters derived from the measured data and the subjective evaluation is performed. The most critical factor was determined and the corresponding index for the intake booming noise is obtained from the multiple factor regression method. At last, the effectiveness of the proposed index is validated.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권4호
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pp.1255-1267
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2008
Evaluation indices for products or services are important to improve the internal process of the company and to compare those with competitive ones. The sigma level in Six Sigma management does important role to evaluate the core characteristic, CTQ(Critical To Quality), derived in the considered product/service or process. In this research, we propose an overall evaluation index for the product/service or process with multiple characteristics, in other words, multiple CTQs. The proposed overall evaluation index is useful for the cases that the single CTQ is not enough to evaluate the practical interests, for example, the final products and services with complex procedures and relatively large scaled processes. This approach is discussed with sigma level for applying Six Sigma Projects, however, it is applicable to indices based on proportion or percentage as well. The practical examples with a manufacturing process and a customer survey based on focus group interview are given for illustrations.
In the paper, the system loss sensitivity index that implies the incremental system loss with respect to the change of bus power is derived using optimization technique. The index λ reaches $\infty$ at critical loading point and can be applied to actual power systems for following purposes. 1) Evaluation of system voltage stability 2)Optimal investment of reactive power focused on minimizing system loss and maximizing system voltage stability 3)Optimal re-location of reactive power focused on minimizing system loss and maximizing system voltage stability 4)Optimal load shedding in case of severe system contingency focused on minimizing system loss and maximizing system voltage stability. Case studies for each application have proved their effectiveness.
본 연구에서는 배면성토에 의하여 발생하는 연약지반의 측방유동 판정기준을 평가하고 분석하였다. 이를 위하여 군장신항만 잔교구조물 현장의 측방유동을 계측하였으며, 계측결과와 판정기준을 비교, 분석하였다. 연구결과, 비배수강도로 표현되는 측방유동 한계하중, 일본 도로공단 측방이동지수, 일본 건설성 토목연구소 측방이동판정수. 한국 도로공사 수정 I 지수 등이 각 기준값보다 작은 값에서 측방유동이 발생하였다.
Baltic Dry Index (BDI) is difficult to forecast because of the high volatility and complexity. To improve the BDI forecasting ability, this study apply Bayesian variable selection method with a large number of predictors. Our estimation results based on the BDI and all predictors from January 2000 to September 2021 indicate that the out-of-sample prediction ability of the ADL model with the variable selection is superior to that of the AR model in terms of point and density forecasting. We also find that critical predictors for the BDI change over forecasts horizon. The lagged BDI are being selected as an key predictor at all forecasts horizon, but commodity price, the clarksea index, and interest rates have additional information to predict BDI at mid-term horizon. This implies that time variations of predictors should be considered to predict the BDI.
Subhanik Purkayastha;Yanhe Xiao;Zhicheng Jiao;Rujapa Thepumnoeysuk;Kasey Halsey;Jing Wu;Thi My Linh Tran;Ben Hsieh;Ji Whae Choi;Dongcui Wang;Martin Vallieres;Robin Wang;Scott Collins;Xue Feng;Michael Feldman;Paul J. Zhang;Michael Atalay;Ronnie Sebro;Li Yang;Yong Fan;Wei-hua Liao;Harrison X. Bai
Korean Journal of Radiology
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제22권7호
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pp.1213-1224
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2021
Objective: To develop a machine learning (ML) pipeline based on radiomics to predict Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) severity and the future deterioration to critical illness using CT and clinical variables. Materials and Methods: Clinical data were collected from 981 patients from a multi-institutional international cohort with real-time polymerase chain reaction-confirmed COVID-19. Radiomics features were extracted from chest CT of the patients. The data of the cohort were randomly divided into training, validation, and test sets using a 7:1:2 ratio. A ML pipeline consisting of a model to predict severity and time-to-event model to predict progression to critical illness were trained on radiomics features and clinical variables. The receiver operating characteristic area under the curve (ROC-AUC), concordance index (C-index), and time-dependent ROC-AUC were calculated to determine model performance, which was compared with consensus CT severity scores obtained by visual interpretation by radiologists. Results: Among 981 patients with confirmed COVID-19, 274 patients developed critical illness. Radiomics features and clinical variables resulted in the best performance for the prediction of disease severity with a highest test ROC-AUC of 0.76 compared with 0.70 (0.76 vs. 0.70, p = 0.023) for visual CT severity score and clinical variables. The progression prediction model achieved a test C-index of 0.868 when it was based on the combination of CT radiomics and clinical variables compared with 0.767 when based on CT radiomics features alone (p < 0.001), 0.847 when based on clinical variables alone (p = 0.110), and 0.860 when based on the combination of visual CT severity scores and clinical variables (p = 0.549). Furthermore, the model based on the combination of CT radiomics and clinical variables achieved time-dependent ROC-AUCs of 0.897, 0.933, and 0.927 for the prediction of progression risks at 3, 5 and 7 days, respectively. Conclusion: CT radiomics features combined with clinical variables were predictive of COVID-19 severity and progression to critical illness with fairly high accuracy.
Song, Seung Eon;Lee, Sang Hee;Jo, Eun-Jung;Eom, Jung Seop;Mok, Jeong Ha;Kim, Mi-Hyun;Kim, Ki Uk;Lee, Min Ki;Lee, Kwangha
Tuberculosis and Respiratory Diseases
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제79권4호
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pp.289-294
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2016
Background: The aim of our study was to evaluate the prognostic value of Charlson's weighted index of comorbidities (WIC) in patients with prolonged acute mechanical ventilation (PAMV, ventilator care ${\geq}96$ hours). Methods: We retrospectively enrolled 299 Korean PAMV patients who were admitted in a medical intensive care unit (ICU) of a university-affiliated tertiary care hospital between 2008 and 2013. Survivors were defined as patients who survived for 60 days after ICU admission. Results: The patients' mean age was $65.1{\pm}14.1$ years and 70.6% were male. The mean ICU and hospital length of stay was $21.9{\pm}19.7$ and $39.4{\pm}39.1$ days, respectively. In addition, the 60-day mortality rate after ICU admission was 35.5%. The mean WIC was $2.3{\pm}1.8$, with significant differences between nonsurvivors and survivors ($2.7{\pm}2.1$ vs. $2.1{\pm}1.7$, p<0.05). The area under the curve of receiver-operating-characteristics curve for WIC was 0.593 (95% confidence interval [CI], 0.523-0.661; p<0.05). Based on Kaplan-Meier curves of 60-day survival, WIC ${\geq}5$ had statistically lower survival than WIC <5 (logrank test, p<0.05). In a multivariate Cox proportional hazard model, WIC ${\geq}5$ was associated with poor prognosis (hazard ratio, 1.901; 95% CI, 1.140-3.171; p<0.05). The mortality rate of patients with WIC ${\geq}5$ was 54.2%. Conclusion: Our study showed a WIC score ${\geq}5$ might be helpful in predicting 60-day mortality in PAMV patients.
Background: Antiphospholipid antibody syndrome (APS), an important cause of acquired thrombophilia, is diagnosed when vascular thrombosis or pregnancy morbidity occurs with persistently positive antiphospholipid antibodies (aPL). APS is a risk factor for unprovoked recurrence of pulmonary embolism (PE). Performing laboratory testing for aPL after a first unprovoked acute PE is controversial. We investigated if a specific phenotype existed in patients with unprovoked with acute PE, suggesting the need to evaluate them for APS. Methods: We retrospectively reviewed patients with PE and APS (n=24) and those with unprovoked PE with aPL negative (n=44), evaluated 2006-2016 at the Asan Medical Center. We compared patient demographics, clinical manifestations, laboratory findings, and radiological findings between the groups. Results: On multivariate logistic regression analysis, two models of independent risk factors for APS-PE were suggested. Model I included hemoptysis (odds ratio [OR], 12.897; 95% confidence interval [CI], 1.025-162.343), low PE severity index (OR, 0.948; 95% CI, 0.917-0.979), and activated partial thromboplastin time (aPTT; OR, 1.166; 95% CI, 1.040-1.307). Model II included age (OR, 0.930; 95% CI, 0.893-0.969) and aPTT (OR, 1.104; 95% CI, 1.000-1.217). Conclusion: We conclude that patients with first unprovoked PE with hemoptysis and are age <40; have a low pulmonary embolism severity index, especially in risk class I-II; and/or prolonged aPTT (above 75th percentile of the reference interval), should be suspected of having APS, and undergo laboratory testing for aPL.
Purpose: The aim of this study was to measure the inter-rater reliability of Emergency severity index (ESI) version 4 among triage nurse. Methods: This study was carried out from August 11, 2010 to September 7, 2010 in a regional emergency department. Data collection was done by ten triage nurses who trained ESI v.4. Two research nurses and ten triage nurses scored the ESI version 4 to the patients as references, independently. We calculated the weighted kappa between the triage nurses and research nurses to evaluate the consistency of the ESI v.4. Results: A total of 233 patients were enrolled in this study. Classification of ESI level was as follows - level 1 (0.4%), level 2 (21.0%), level 3 (67.8%), level 4 (9.4%), and level 5 (1.3%). Inter-rater reliability by weighted kappa was 0.79 (95% Confidence Interval= 0.74-0.83) and agreement rate was 87.1%. Under-triage rate by triage nurse was 6.0% and over-triage rate was 6.9%. Conclusion: For this study, inter-rater reliability was measured good level between triage nurses and research nurses in Korean single ED.
공급망 관리가 산업의 지속적 성장의 핵심 요소가 되면서 국가적 차원에서 또는 기업적 차원에서 원료가 되는 광물자원의 확보가 중요해지고 있다. 그리고 산업구조에 따라서 광종별 경제적 위상과 공급리스크가 상이하다. 본 연구에서는 광종별 경제적 위상을 살펴보고 위해, 산업별 수요구조와 비용, 비중 등을 반영하여, 광물자원별 국내 산업 경제중요도를 정량할 수 있는 지수(index)를 개발하고 산정하였다. 그 결과 Li, Al, Cu, Si, Co, Ni 등이 우리나라의 산업적 중요도가 높은 것으로 평가되었다. 또한 산업별로 1차금속제조·일반기계·조립금속은 Al, Cu, Zn, Pb 등 베이스메탈이, 정밀기기는 Sn, Ba, Ti이, 반도체는 Si, Ga이, 전자부품은 Li, Ni, Co, Si 등이 산업적 중요도가 높은 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 바탕으로 공급망 리스크 등을 추가적으로 반영하여 핵심광물 등을 선정.관리하고 이를 확보하기 위한 전략을 마련해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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