Park, Jae-Yong;Park, Sang-Sung;Shin, Young-Geun;Jang, Dong-Sik
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권5호
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pp.910-924
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2010
As Internet usage has increased, the risk of adolescents being exposed to adult content and harmful information on the Internet has also risen. To help prevent adolescents accessing this content, a novel detection method for adult images is proposed. The proposed method involves three steps. First, the Image Of Interest (IOI) is extracted from the image background. Second, the IOI is distinguished from the segmented image using a novel weighting mask, and it is determined to be acceptable or unacceptable. Finally, the features (color and texture) of the IOI or original image are compared to a critical value; if they exceed that value then the image is deemed to be an adult image. A Receiver Operating Characteristic (ROC) curve analysis was performed to define this optimal critical value. And, the textural features are identified using a gray level co-occurrence matrix. The proposed method increased the precision level of detection by applying a novel weighting mask and a receiver operating characteristic curve. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, 2850 adult and non-adult images were used for experimentation.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권3호
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pp.263-267
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2005
Building classifiers for financial real-world classification problems is often plagued by severely overlapping and highly skewed class distribution. New performance measures such as receiver operating characteristic (ROC) curve and area under ROC curve (AUC) have been recently introduced in evaluating and building classifiers for those kind of problems. They are, however, in-effective to evaluation of classifier's discrimination performance in a particular class of the classification problems that interests lie in only a local operating range of the classifier, In this paper, a new method is proposed that enables us to directly improve classifier's discrimination performance at a desired local operating range by defining and optimizing a partial area under ROC curve or domain-specific curve, which is difficult to achieve with conventional classification accuracy based learning methods. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated in terms of fraud detection capability in a real-world fraud detection problem compared with the MSE-based approach.
The objective of this study was to investigate urinary cut-off concentrations of quetiapine and risperidone for distinction between normal and abnormal/non-takers who were being placed on probation. Liquid chromatography-tandem mass spectrometric (LC-MS/MS) method was employed for determination of antipsychotic drugs in urine from mentally disordered probationers. The optimal cut-off values of antipsychotic drugs were calculated using receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. The sensitivity and specificity of the method for the detection of antipsychotic drugs in urine were subsequently evaluated. The area under the ROC curve (AUC) was 0.927 for norquetiapine and 0.791 for 9-hydroxyrisperidone, respectively. These antipsychotic drugs are classified readily in the ROC curve analysis. The cut-off values for distinguishing regular and irregular/non-takers were 39.1 ng/mL for norquetiapine and 67.9 ng/mL for 9-hydroxyrisperidone, respectively. The results of this study suggest the cut-off values of quetiapine and risperidone were highly useful to distinguish regular takers from irregular/non-takers.
Objectives: The purpose of this study is to find diagnostic points and define the cut off values of hot flashes by using digital infrared thermographic imaging. Methods: Thermographic images of 75 patients with hot flashes (HF, n=35) and non-hot flashes (NHF, n=40) were retrospectively reviewed. We used the temperature difference between Ex-HN3 and CV17, LU4, CV12, CV4 for diagnosing hot flashes. The temperature differences of between two groups were analysed using independent samples t-tests. The cut off values were calculated by received operating characteristic curve analysis. Analyses were undertaken using SPSS version 17.0. and p-value of <0.05 was considered significant. Results: The temperature difference Ex-HN3 and LU4 were the most significantly different between groups (p<0.001). Using receiver operating characteristic curve analysis, the sensitivity, specificity, and area under the curve were 65.7%, 72.5%, 0.729, respectively. The optimum cut off value was defined as $1.00^{\circ}C$. Conclusions: These results suggest that the digital infrared thermographic imaging is a reliable instrument for estimating hot flashes.
Pak, Son-Il;Koo, Hee-Seung;Hwang, Cheol-Yong;Youn, Hwa-Young
한국임상수의학회지
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제19권3호
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pp.312-315
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2002
질병에 이환된 개체로부터 이환되지 않은 개체를 구분하기 위해 사용되는 대부분의 진단검사는 판별의 기준점 (cut-off value)을 필요로 한다. ROC (receiver operating characteristic) 곡선은 이러한 목적으로 흔히 사용되고 있으며 진단의 기준점을 다양하게 변화시킬 때 진단검사의 정확도 (민감도와 특이도)를 제시해주는 지표로 활용되고 있다. 저자들은 수의학관련 연구자들이 이 방법을 효과적으로 사용할 수 있도록 EXCEL에 내장된 비쥬얼 베이직으로 binormal ROC 곡선의 최대우도비를 계산해주는 프로그램을 작성하였다. 방사선 분야의 자료와 미생물학 자료를 예제로 들어 이 프로그램의 활용성을 높이고자 하였고 이 분야에 관심이 있는 연구자는 저자에게 연락하여 이 프로그램을 얻을 수 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권1호
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pp.11-18
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2005
Assume that the life times of the units under test follow the Rayleigh distribution and the test is terminated at a pre assigned time. Acceptance sampling plans are developed for this situation. The minimum sample size necessary to ensure the specified average life are obtained and the operating characteristic values of the sampling plans and producer's risk are given. An example is given to illustrate the methodology.
Receiver operating characteristic (ROC) 곡선은 민감도와 특이도로 표현되며, ROC 곡선을 이용하는 최적분류점도 민감도와 특이도만을 반영하지만, 본 연구에서는 질병률과 효용을 추가하여 고려하는 기대효용함수를 연구한다. 특히 교차하는 ROC 곡선들의 area under the ROC curve (AUC) 값들이 유사한 경우에 특정한 부분의 부분 AUC를 비교해야 한다. 본 연구에서는 정의된 민감도 직선과 특이도 직선을 바탕으로 각각 높은 민감도와 특이도를 나타내는 부분 AUC를 제안한다. ROC 곡선들이 교차하고 동일한 AUC 값을 갖는 다양한 분포함수를 설정하여, 민감도 직선과 특이도 직선을 이용하여 구한 부분 AUC를 비교하면서 모형의 판별력을 향상시키는 방법을 제안한다.
This paper presents a new combined forecasting method that is guided by the soft set theory (CFBSS) to predict business failures with different sample sizes. The proposed method combines both qualitative analysis and quantitative analysis to improve forecasting performance. We considered an expert system (ES), logistic regression (LR), and support vector machine (SVM) as forecasting components whose weights are determined by the receiver operating characteristic (ROC) curve. The proposed procedure was applied to real data sets from Chinese listed firms. For performance comparison, single ES, LR, and SVM methods, the combined forecasting method based on equal weights (CFBEWs), the combined forecasting method based on neural networks (CFBNNs), and the combined forecasting method based on rough sets and the D-S theory (CFBRSDS) were also included in the empirical experiment. CFBSS obtains the highest forecasting accuracy and the second-best forecasting stability. The empirical results demonstrate the superior forecasting performance of our method in terms of accuracy and stability.
본 논문에서는 음향현미경의 V(z)곡선을 해석하고 실험결과와 비교 고찰하였으며 V(z)곡선과 재료의 탄성 특성사이의 관계를 연구분석하였다. V(z)곡선의 이론적인 해석은 angular spectrum과 ray optics 이론을 사용하였고 실험은 동작주파수가 3MHz인 음향현미경을 구성하여 행하였다. 실험결과 V(z)곡선은 재료마다 고유의 형태를 나타내며 V(z) 곡선에서 극대치 사이의 간격은 재료에서 Rayleigh 파의 음향속도를 산출하는 데 이용될 수 있음을 보였다.
Receiver operating characteristic (ROC) curves have been frequently used to compare probability models applied to medical problems. Though the curves are a measure of the discriminatory power of a model. they do not reflect the model's accuracy. A supplementary accuracy curve is derived which will be coincident with the ROC curve if the model is reliable. will be above the ROC curve if the model's probabilities are too high or below if they are too low. A clinical example of this new graphical presentation is given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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