Background : Bojungikgitang(BJT) and Banhabaekchulchonmatang(BBT) are known to treat the tinnitus patients, which were registered Korean National Health Insurance coverage lists. Objective : Few studies have evaluated economic benefits of both herbal medicines. This research is to investigate the cost-effectiveness of Bojungikgitang(BJT) and Banhabaekchulchonmatang(BBT) in chronic tinnitus patients over nineteen years old. Method : We built the decision tree model of chronic tinnitus and executed the deterministic analysis and threshold sensitivity analysis based on randomized clinical trial. Effectiveness was measured in quality-adjusted life-years(QALYs), and costs were in 2009 KRW(South Korean Currency). The perspective is societal, time horizon is 10 weeks, and Korean willingness to pay threshold is assumed to 20,000,000KRW. Results : In the base case analysis, BJT treatment resulted is better outcomes as low cost, so BJT is dominant medicine and BBT is dominated. But both cost per QALYs (BJT is 3,120,339KWN per QALY, BBT is 3,505,780KWN per QALY) are lower than the threshold, that could be covered by Korean National Health Insurance(KNHI). Conclusion : This study results showed that BJT was more cost-effective than BBT treating tinnitus patients for 10 weeks, and the cost per QALYs of both alternatives were lower than Korean national threshold.
본 논문에서는 주행 중 타이어와 노면이 마찰하면서 발생하는 초음파 신호에서 이물질로 인해 야기되는 우성주기를 검출하여 타이어 손상 유무를 판별하는 알고리즘에 대해 연구하였다. 손상된 타이어에서 획득한 초음파 신호의 포락선에 대해 전력스펙트럼을 산출하고 통계적 처리에 의한 임계값을 설정함으로써 우성주기를 판별하는 알고리즘을 제안하였다. 모의실험 결과, 시속 80km/h로 주행 시 초음파 신호의 포락선에 대해 전력스펙트럼의 피크주기 97.6ms에 비해 제안된 알고리즘의 우성주기는 100ms로서 포락선 피크의 평균주기 101.24ms를 기준으로 하였을 때 더 정확한 주기 측정 결과를 보였다.
본 논문에서는 주파수영역에서 음향학적 반향 억제 (AES, acoustic echo suppression) 성능을 개선시키기 위해 tracking echo-presence uncertainty (TEPU) 기법에 근거한 새로운 잔여 반향 억제 (RES, residual echo suppression) 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 RES를 위해 마이크로폰 입력신호 대 원단의 반향신호가 제거된 결과신호의 전력 비 (ratio)를 문턱 (threshold) 값에 의한 decision rule에 적용하여 추정된 echo-presence uncertainty를 RES 필터로 이용한다. 제안된 알고리즘은 각각의 주파수 채널에서 echo-presence uncertainty를 도출하여 용이하게 잔여 반향신호를 제거하는 장점을 가진다. 실제로 잔여 반향신호를 제거하기 위한 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 음성의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)의 성능 향상을 위해 2차 조건 사후 최대 확률 (second-order conditional maximum a posteriori, second-order CMAP)기법을 적용한 우도비 테스트 (likelihood ratio test, LRT)를 제안한다. 제안된 알고리즘은, 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기와 CMAP 기반의 음성 검출기를 분석한 다음, 직전 2 프레임에서 음성의 존재와 부재에 대한 조건부 확률에 따라 실시간으로 적응형 문턱값을 구하여 기하 평균한 우도비와 비교하는 음성검출 결정법 (decision rule)을 제시한다. 제안된 알고리즘을 비정상 (non-stationary) 잡음환경에서 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기, CMAP 기반의 음성 검출기와 비교하였으며, 향상된 성능을 보였다.
Recently much research efforts have focused on how to manage carbon emissions in logistics operations. This paper formulates a model to determine an optimal shipment size with aims to minimize the total cost consisting not only of inventory and transportation costs but also cost for carbon emissions. Unlike the literature assuming carbon emission factors as a given condition, we consider the emission factors as decision variables. It is allowed to make an investment in improving carbon emission factors. The optimal investment decision is shown to be of a threshold type with respect to unit investment costs. Moreover, the findings in this work provide insights on the various elements of the investment decision and their impacts.
A diagnostic rule-base design method for enhancing fault detection and isolation performance of multiple obsever based fault detection isolation schemes (FIDS) is presented. The diagnostic rule-base has a hierarchical framework to perform detection and isolation of faults of interest, and diagnosis of process faults. The decision unit comprises a rule base and a fuzzy inference engine and removes some difficulties of conventional decision unit which includes crisp logic with threshold values. Emphasis is placed on the design and evaluation methods of the diagnostic rult-base. The suggested scheme is applied to the FDIS design for a DC motor driven centrifugal pump system.
In this paper, we present a reliability-based iterative proportionality-logic decoding algorithm for two classes of structured low-density parity-check (LDPC) codes. The main contributions of this paper include: 1) Syndrome messages instead of extrinsic messages are processed and exchanged between variable nodes and check nodes, which can reduce the decoding complexity; 2) a more flexible decision mechanism is developed in which the decision threshold can be self-adjusted during the iterative process. Such decision mechanism is particularly effective for decoding the majority-logic decodable codes; 3) only part of the variable nodes satisfying the pre-designed criterion are involved for the presented algorithm, which is in the proportionality-logic sense and can further reduce the computational complexity. Simulation results show that, when combined with factor correction techniques and appropriate proportionality parameter, the presented algorithm performs well and can achieve fast decoding convergence rate while maintaining relative low decoding complexity, especially for small quantized levels (3-4 bits). The presented algorithm provides a candidate for those application scenarios where the memory load and the energy consumption are extremely constrained.
본 논문은 무감독학습을 통한 데이터 분류기법인 ART에서 퍼지이론을 이용한 결합형 데이터 분류 방법을 제안한다. 무감독학습기법 기반의 데이터 분류 기술은 분류기술의 향상의 장점이 있지만, 처리성능이 저하된다는 단점이 있다. 민첩성 있는 대용량데이터 처리와 분류인식률을 만족하는 최적의 임계값 결정기법이 필요하지만, 이는 불확실성이 많이 따르기 때문에 두 가지를 고려하여 상호보완 할 수 있는 처리기법이 필요하다. 제안하는 기법은 무감독학습을 하기 위해 퍼지매개변수와 퍼지 규칙을 설계하여 최적의 임계값을 도출한다. 제안하는 기법의 성능평가를 위해 클라우드 컴퓨팅환경에서 G 단백질 연결 수용체(G protein coupled receptor, GPCR)데이터를 이용하여 실험하였으며, 실험결과는 높은 인식률과 낮은 처리시간을 통해 결합형 데이터 분류에 효과적임을 입증하였다.
HEVC는 성능 향상과 더불어 복잡도 또한 크게 증가했다. 본 논문은 깊이 영상의 복잡도를 줄이기 위해 깊이 영상의 특성을 이용한 조기 SKIP과 인터 예측의 고속 모드 결정 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 동차 영역에서 SKIP 모드가 자주 발생한다는 점을 이용해 설계됐다. 동차 영역의 SKIP에서 발생한 비용값이 양자화 매개변수에 적응적인 문턱값과, 평균 SKIP의 비용값의 곱보다 작다면 조기 SKIP 모드를 발생시킨다. 그렇지 않은 경우 인터 $2N{\times}2N$의 비용값을 구한 뒤 인터 $2N{\times}2N$의 움직임 벡터가 0이고 부호화 단위의 분산이 인터 예측을 위한 문턱값보다 작다면 인터 $2N{\times}N$과 인터 $N{\times}2N$의 탐색을 수행하지 않는다. 조기 SKIP과 인터 예측을 위한 문턱값은 실험을 통해 결정이 됐고, 실험 결과는 기존의 HEVC와 비교하였을 때 BDBR이 0.24%, BDPSNR이 -0.011 dB로 비트율과 화질의 큰 변화 없이 부호화 시간은 최소 39%에서 최대 82%까지 줄였다.
The multi-criteria group decision making (MCGDM) problem is to determine the best compromise solution in a set of competing alternatives that are evaluated under conflicting criteria by decision maker (DM)s. In this paper, we propose a mixed-integer programming (MIP) model to solve MCGDM. The existing method based on minimizing a distance measure such as Median Approach can not guarantee the best compromise solution because the element of median point vector is defined with respect to each criteria separately. However, by considering all criteria simultaneously, we generate median point that is better for locating the best compromise solution. We also utilize the concept of spatial dispersion index (SDI) to produce a threshold value, which is used as a guideline to choose either the Utopian Approach or the Median Approach. And we suggest using CBITP (Convex hull of individual maxima Based Interactive Tchebycheff Procedure) to provide DMs with various Pareto-optimal solutions so that DMs have broad range of selection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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