This study has evaluated the genomic estimated breeding value (GEBV) of the commercial Hanwoo population using the genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) method and genomic information. Furthermore, it analyzed the accuracy and realized accuracy of the GEBV. 1,740 heads of the Hanwoo population which were analyzed using a single nucleotide polymorphism (SNP) Chip has selected as the test population. For carcass weight (CWT), eye muscle area (EMA), back fat thickness (BFT), and marbling score (MS), the mean GEBVs estimated using the GBLUP method were 3.819, 0.740, -0.248, and 0.041, respectively and the accuracy of each trait was 0.743, 0.728, 0.737, and 0.765, respectively. The accuracy of the breeding value was affected by heritability. The accuracy was estimated to be low in EMA with low heritability and high in MS with high heritability. Realized accuracy values of 0.522, 0.404, 0.444, and 0.539 for CWT, EMA, BFT, and MS, respectively, showing the same pattern as the accuracy value. The results of this study suggest that the breeding value of each individual can be estimated with higher accuracy by estimating the GEBV using the genomic information of 18,499 reference populations. If this method is used and applied to individual selection in a commercial Hanwoo population, more precise and economical individual selection is possible. In addition, continuous verification of the GBLUP model and establishment of a reference population suitable for commercial Hanwoo populations in Korea will enable a more accurate evaluation of individuals.
The present study evaluated the accuracy of MSD-related work criterion of Korea Ministry of Labor by using ergonomic workload evaluation methods. 1,948 manufacturing works in automobile industry were divided into 1,286 MSD-related risky works and 662 risk-free ones by using RULA, ANSI Z-365 and perceived discomfort evaluation. Then, the two types of works were evaluated by Labor Ministry work criterion to analyze the classification accuracy of the work criterion. The work criterion of Korea Labor Ministry had low hit and false alarm ratio(20 and 11%) and high miss and correct rejection ratio(80 and 89%), and the odd ratios of hit and correct rejection were 0.2 and 8.3, respectively. It can be concluded that the work criterion of Korea Labor Ministry is a conservative evaluation method which tends to evaluate a target work as risk-free.
The traffic forecast is one of the most important analysis objects in the urban transportation planning process. The results of traffic forecast are the most widely used informations and give a critical influence on the major decision makings in the transportation planning process. Thus, they should be as much accurate and credible data, and evaluated to determine whether they are enough reliable to directly use in the planning process. However, the evaluation process is usually overlooked or abbreviated with a few exceptions according to the size and character of the project. Even though a planner or engineer tries to evaluate the assignment results, he/she is usually faced with certain difficulties since there are no established criteria and methods for the accuracy evaluation. Accordingly, the main purpose of this research placed on establishing the criteria and methods for the accuracy evaluation of the assignment results. The secondary purpose was to evaluate which assignment technique produces the most accurate assignment results by applying the established evaluation criteria and methods to an actual network. The research found that the proposed evaluation methods well operated in testing the accuracy of assignment results with few limits on application. Also, the incremental assignment was found to provide the best assignment results of existing assignment techniques (Stochastic, Iterative, Incremental, Equilibrium assignment) for the Seoul city network applied.
결합부위의 해석을 위하여, 계산 효율과 정확성이 모두 뛰어난 단순모델의 사용이 필요한 경우가 많다. 이 단순모델은 결합부위의 특성을 잘 묘사하는 파라미터들로 구성된다. 이들 파라미터의 값은 실험을 통하여 얻어지게 된다. 따라서 단순모델은 실험에서 사용된 하중하에서는 결합부위의 거동을 잘 묘사하지만, 그외 다른 하중하에서는 결합부위의 거동을 어느 정도 구현할지 알 수 없다. 따라서 단순모델의 정확성을 객관적으로 얻을 수 있는 방법이 필요하게 된다. 본 연구에서는 역최적화 (antioptimization) 개념으로 최악의 하중조건을 정의하여, 이 하중하에서 단순모델의 정확성을 평가하는 방법을 제시하였다. 최악의 하중조건 하에서, 용접으로 체결된 3차원 결합부위의 단순모델과 2차원 구조물에서의 결합부위 단순모델의 정확성을 평가하였다.
Diplophonia is generally defined as the perception of more than one fundamental frequency component in a voice. Its perceptual aspect has traditionally been used to evaluate diplophonia because the perceptions can be easily evaluated, but there are limitations in the validity of the reliability of the intra- and inter-raters, examination situation, and variation of voice sample. Therefore, the purpose of this study is to confirm the reliability and accuracy of auditory perceptual evaluation by comparing non-invasive indirect assessment methods (sound waveform and EGG analysis), and to identify their usefulness with diplophonia. A total of 28 diplophonic voices and 39 non-periodic voices were assessed. Three raters assessed the diplophonia by performing an auditory perception evaluation and identifying the quasi-periodic perturbations of the acoustic waveform and EGG. Among the three discrimination methods, intra- and inter-rater reliability, sensitivity, specificity, accuracy, positive likelihood ratio, and negative likelihood ratio were examined, and the McNemar test was performed to compare the discriminant agreement. The accuracy of the auditory perceptual evaluation (86.57%) was not significantly different from that of sound waveform acoustic (88.06%), but it was significantly different from that of EGG (83.33%). The reading time (6.02 s) for the auditory perceptual evaluation was significantly different from that for sound waveform analysis (30.15 s) and EGG analysis (16.41 s). In the discrimination of diplophonia, auditory perceptual evaluation has sufficient reliability and accuracy as compared to sound waveform and EGG. Since immediate feedback is possible, auditory perceptual evaluation is more convenient. Therefore, it can continue to be used as a tool to discriminate diplophonia in clinical practice.
Many research results conducted by neural network researchers have claimed that the classification accuracy of neural networks is superior to, or at least equal to that of conventional methods. However, in series of neural network classifications, it was found that the classification accuracy strongly depends on the characteristics of training data set. Even though there are many research reports that the classification accuracy of neural networks can be different, depending on the composition and architecture of the networks, training algorithm, and test data set, very few research addressed the problem of classification accuracy when the basic assumption of data monotonicity is violated, In this research, development project of automated credit evaluation system is described. The finding was that arrangement of training data is critical to successful implementation of neural training to maintain monotonicity of the data set, for enhancing classification accuracy of neural networks.
As speech is the human being's most natural communication medium, using it gives many advantages. Currently, most user interfaces of a computer are using a mouse/keyboard type but the interface using speech recognition is expected to replace them or at least be used as a tool for supporting it. Despite the advantages, the speech recognition interface is not that popular because of technical difficulties such as recognition accuracy and slow response time to name a few. Nevertheless, it is important to optimize the human-computer system performance by improving the usability. This paper presents a set of guidelines for designing speech recognition interfaces and provides a method for evaluating the usability. A total of 113 guidelines are suggested to improve the usability of speech-recognition interfaces. The evaluation method consists of four major procedures: user interface evaluation; function evaluation; vocabulary estimation; and recognition speed/accuracy evaluation. Each procedure is described along with proper techniques for efficient evaluation.
공간데이터베이스의 품질평가는 공간데이터베이스의 특징에 따라 적절한 품질요소와 평가방법이 적용되어야 한다. 본 연구에서는 공간데이터베이스의 하나인 토지데이터베이스에 대한 구체적인 품질평가 방안을 제시하는데 목적을 두고 있다. 이를 위하여 토지데이터베이스를 구성하는 지형데이터베이스, 지적데이터베이스, 용도지역지구 데이터베이스의 구축 단계별 품질요소를 선정하고, 선정된 품질요소에 대하여 평가방법을 제시하였다. 토지데이터베이스의 품질요소는 위치정확성, 속성정확성, 일관성, 완결성, 시간정확성, 신뢰성, 이력 등이며, 다양한 통계적 및 수학적 방법들을 검토하여 각 품질요소의 객관적인 측정방법을 제안하였다.
Optical pick-up is a core component for data read/write operations in optical disc drives, and an optical pick-up performance evaluator is an instrument used to analyze the overall performance of an optical pick-up. Due to inevitable errors in an analog measurement circuit, resultant evaluation data is not guaranteed to be accurate. In this paper, a calibration method for an optical pick-up performance evaluator is proposed to ensure evaluation accuracy. Measured data is corrected by a 1st order correction function, and a calibration process based on least-square method is utilized to obtain correction coefficients of the correction function. The proposed calibration method is applied to experiments, and enhanced accuracy is presented with resultant evaluation data.
정밀한 3차원 도로공간정보는 자율주행을 위한 기본 인프라로 안전한 자율주행을 위한 필수 데이터라 할 수 있다. MMS (Mobile Mapping System)은 도로공간정보 구축을 위한 장비로 활용되고 있으며, 관련 연구가 수행되고 있다. 하지만 MMS를 활용한 성과물의 정확도에 중요한 요인이 되는 기준점 거리가 성과물의 정확도에 미치는 영향을 분석한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MMS를 이용하여 취득되는 데이터의 기준점 거리별 정확도를 분석하고자 하였다. 연구대상지 도로에 대해 MMS를 이용하여 포인트클라우드 데이터를 구축하였다. 데이터 처리는 MMS 데이터는 기준점과의 거리를 고려하여 4개의 데이터를 구축하였으며, 정확도 평가를 위해 12개의 검사점 성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. MMS 데이터의 정확도는 수평방향으로 -0.09m~0.11m, 높이방향으로 0.04m~0.19m의 차이를 나타내었다. 수평방향에 비해 수직방향의 오차가 크게 나타났으며, 기준점과의 거리가 증가함에 따라 정확도가 감소함을 알 수 있었다. 또한 구간의 거리가 길어질수록 기준점과의 거리가 하나의 데이터 셋에서 달라질 수 있기 때문에 추가적인 연구가 필요하며, 향후 여러 개의 기준점을 사용하는 방법에 대한 정확도 평가가 이루어진다면 정밀한 도로공간정보 구축을 위한 효과적인 기준점 활용 방안을 제시할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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