Seo, Kwang-Hee;Chung, Hye-Kyeong;Kim, Myeong-Gon;Chung, Duck-Soo;Sung, Nak-Kwan;Kim, Ok-Dong
The Korean Journal of Nuclear Medicine
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v.27
no.1
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pp.81-87
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1993
Retrospective analysis of cholescintigraphy and ultrasonography was done in 76 patients with clinically suspected acute cholecystitis to assess the relative value of the two modalities. Excluding the Patients with obstructive jaundice, the overall results of cholescintigraphy(sensitivity 100%, specificity 95%, false positive rate 5%, false negative rate 0%, accuracy 97%) are nearly identical with or rather superior to those of the ultrasonography(sensitivity 94%, specificity 100%, false positive rate 0%, false negative rate 5%, accuracy 97%). We recommend the cholescintigraphy as the initial modality in patients with clinically suspected acute cholecystitis, and ultrasonography can be used in jaundiced patients to exclude the possibility of the false positive of cholescintigraphy.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.2
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pp.173-177
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2006
This paper investigates the asymmetric costs of false errors to enhance the detection systems performance. The proposed method utilizes the network model to consider the cost ratio of false errors. By comparing false positive errors with false negative errors this scheme achieved better performance on the view point of both security and system performance objectives. The results of our empirical experiment show that the network model provides high accuracy in detection. In addition, the simulation results show that effectiveness of probe detection is enhanced by considering the costs of false errors.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.307-309
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2004
침입탐지시스템에서 발생되는 오 경보는 false positive 와 false negative 로 구분된다. false positive는 실제적인 공격은 아니지만 공격이라고 오인하여 경보를 발생시켜 시스템의 효율성을 떨어뜨리기 때문에 false positive 패턴에 대한 분석이 필요하다. 오 경보 데이터는 시간이 지남에 따라 데이터의 양뿐만 아니라 데이터 패턴의 특성 또한 변하게 된다 따라서 새로운 데이터가 추가될 때마다 오 경보 데이터의 패턴을 분석할 수 있는 도구가 필요하다. 이 논문에서는 오 경보 데이터로부터 false positive 의 패턴을 분석할 수 있는 프레임워크에 대해서 기술한다. 우리의 프레임워크는 시간이 지남에 따라 변하는 데이터의 패턴 특성을 분석할 수 있도록 하기 위해 점진적 연관규칙 기법을 적용한다. 이 프레임워크를 통해서 false positive 패턴 특성의 변화를 효율적으로 관리 할 수 있다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.10
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pp.95-102
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2016
Pipeline is making the most use of transportation of petroleum products on the land. But due to tremendous accident or environmental disaster by oil pipeline leak or pipeline stolen, leak detection systems have been used for preventing it. Leak detection method based on negative pressure wave has been used at the long distance pipeline. But even if it has showed good leak detection quality, due to making a lot of false alarm, it has weak point that disturbs concentration to system. This study suggests algorithm and method of using volume balance to decrease false-alarm of pipeline leak detection system based on negative pressure wave.
Signature-based Intrusion Detection has many false positive and many difficulties to detect new and changed attacks. Alpha-cut is introduced which reduces false positive with a combination of signature-based IDS and machine learning-based IDS in prior paper [1]. This research is a study of a succession of Alpha-cut, and we introduce Beta-rick in which attacks can be detected but cannot be detected in single signature-based detection. Alpha-cut is a way of increasing detection accuracy for the signature based IDS, Beta-pick is a way which decreases the case of treating attack as normality. For Alpha-cut and Beta-pick we use XIBL as a learning algorithm and also show the difference of result of Sd.5. To describe the value of proposed method we apply Alpha-cut and Beta-pick to signature-based IDS and show the decrease of false alarms.
Although automated continuous-monitoring blood culture systems are both rapid and sensitive, false-positive and false-negative results still occur. The objective of this study, then, was to evaluate negative results occurring with BacT/Alert 3D blood culture systems. A total of 1032 samples were cultured with the BacT/Alert 3D automated blood culture system, using both aerobic (BPA) and anaerobic (BPN) media, and 128 of these samples yielded positive results. A total of 904 negative blood samples were then subcultured in $5\%$ sheep blood agar, eosin methylene blue, chocolate agar, and sabouraud-dextrose agar. Organisms growing on these subcultures were subsequently identified using both Vitek32 (bioMerieux, Durham, NC) and conventional methods. Twenty four $(2.6\%)$ of the 904 subcultures grew on the subculture media. The majority $(83.3\%)$ of these were determined to be gram-positive microorganisms. Fourteen $(58.3\%)$ were coagulase-negative staphylococci, two $(8.3\%)$ were Bacillus spp., one $(4.2\%)$ was Staphylococcus aureus, and one $(4.2\%)$ was identified as Enterococcus faecium. Streptococcus pneumoniae and Neisseria spp. were isolated together in two $(8.3\%)$ vials. Gram-negative microorganisms comprised $12.5\%$ of the subcultures, of which two $(8.3\%)$ were found to be Pseudomonas aeruginosa, and one $(4.2\%)$ was Pseudomonas fluorescens. The other isolate $(4.2\%)$ was identified as Candida albicans. We conclude that the subculture of negative results is valuable in the BacT/Alert 3D system, especially in situations in which only one set of blood cultures is taken.
The number of SNS false and exaggerative advertising has been consistently increasing nowadays. Among others, millennials who use SNS most frequently and enjoy e-commerce have become victims of false and exaggerative advertising. Thus, this study is designed to examine millennial consumers' attitude toward SNS false and exaggerative advertising through in-depth interview. Study findings suggest that millennials have very negative attitude toward SNS false and exaggerative advertising regardless of if they are victims or not. In particular, millennials who are victims of SNS false and exaggerative advertising have negative attitude toward SNS companies as well as advertised brands on SNS. Millennial consumers think that SNS companies need to come up with guidelines to regulate SNS false and exaggerative advertising, and government also needs to apply proper measures. Since SNS false and exaggerative advertising may have negative impacts on millennials' purchase intentions as well as brand loyalty, companies need to consider millennial consumers' characteristics when it comes to launching SNS advertising targeting millennials. This finding provides practical implications for marketers.
Sixty six patients who were operated as lung cancer during the period from Mar. 1991 to Sep. 1993 at the department of Thoracic and cardiovascular surgery, were reviewed retrospectively and the accuracy of regional lymph node in preoperative CT were compared with histopathologlc report obtained from operation. The age ranged from 30 to 72 years old (mean age : 56.5), and 51 patients were male and 15 patients were female. The author analysed the true positive, true negative, false positive and false negative and sensitivity, specificity, positive predictive index, negative predictive index and accuracy of each nodes. The result is that there were differences between seven nodal groups in specificity, sensitivity, positive predictive Index, negative predictive index and accuracy. The range of each nodal group is from 81.7 to 98.3% The nodes of the most poor accuracy are aortopulmonary area and hilar area.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.26
no.4
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pp.319-336
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2009
Semantic web technology is the evolution of current World Wide Web including a machine-understandable knowledge database, ontology, it may be enable machine and people to work together. However, problems arise when we try to communicate with different data, which are annotated by different ontologies created by different people with different concepts. Thus, to communicate between ontologies, it needs to align between heterogeneous ontologies. When it is aligned between concept nodes of heterogeneous ontologies, one of main problems is a misalignment situation caused by false negative of automatic ontology mapping. So, in this paper, we present a new method to minimize the false negative error in the process of aligning concept nodes of different ontology.
Neck mass is common neoplasms, but it poses a diagnostic dilemma for the physician. The differential diagnosis include neoplastic, inflammatory and developmental causes. The FNAC is one of the most valuable tests in the initial assessment and differential diagnosis of the neck mass. FNAC was performed with 267 cases of the neck mass, during the period from April, 1988 to October, 1990 at the department of General Surgery, Soon Chun Hyang. University Hospital. Thyroid lesions were excluded from this analysis. Final diagnosis was based on resection histology in 58 cases, and surgical specimens were compared with FNAC. The following results were obtoired ; 1) Of 267 cases, there we re 9 cases(3.4%) of congenital lesion, 74 cases(27.7%) of inflammatory lesion, 40 cases(15.0%) of benign tumor, 12 cases(4.5%) of primary malignant tumor, 37 cases(13.8%) of metastatic tumor, 75cases(28.1%) of reactive hyperplasia, 20 cases(7.5%) of unsatisfactory. In the pathologic classification, inflammatory lesion was the most common. 2) In the 58 cases of excisional biopsy, sensitivity 93.8%, specificity 95.2%, false positive 11.8%, false negative 2.4%, positive predictive value 88.2%, negative predictive value 97.6%, accuracy 94.8%. 3) The most common disease was the tuberculous lymphadenitis (53 cases, 19.8%). sensitivity 57.9%, specificity 100.0%, false positive 0.0%, false negative 17.0%, positive predictive value 100.0%, negative predictive value 83.0%, accuracy 86.2%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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