International journal of advanced smart convergence
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v.6
no.3
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pp.17-21
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2017
In this paper, the service execution accuracy was compared by ontology based rule inference method and machine learning method, and the amount of data at the point when the service execution accuracy of the machine learning method becomes equal to the service execution accuracy of the rule inference was found. The rule inference, which measures service execution accuracy and service execution accuracy using accumulated data and pattern matching on service results. And then machine learning method measures service execution accuracy using cross validation data. After creating a confusion matrix and measuring the accuracy of each service execution, the inference algorithm can be selected from the results.
Objectives For the methodological review on the accuracy study of questionnaire for Sasang constitution diagnosis, we searched the various diagnostic accuracy study of the questionnaires for Sasang constitution. Methods We searched MEDLINE, the Cochrane Library, KISS, and DBPIA. Additionally, We hand-searched the main oriental medical journals. All articles were independently reviewed and selected by two evaluators. And selected articles were assessed by "Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies Tool"(QUADAS Tool) for the methodological review. Results The twenty eight studies initially identified studies were included in the methodological review. The part of "Acceptable reference standard", "Uninterpretable results reported" and "Withdrawals explained" was very weak in the risk of bias. The part of "Representative spectrum", "Acceptable delay between tests", "Incorporation avoided", "Reference standard results blinded", "Index test results blinded" was unclear in the description. Conclusions For the further study on the accuracy study of Sasang constitution diagnosis, we have to improve the aforementioned errors. Additionally, the checklist for the description of study might be needed.
Echocardiography and cardiac enzymes test are the tests to assess ischemic heart disease. The purpose of this study was to verify the accuracy by comparing and analyzing two tests for the diagnosis of ischemic heart disease. A retrospective study was conducted on 393 study subjects who underwent echocardiography and cardiac enzymes test. As a result of the study, regional wall motion abnormality (RWMA) increased as the age of the study subjects increased. As a result of ROC analysis, RWMA showed a larger area under the curve (AUC) than cardiac enzymes. RWMA showed the highest accuracy with 81.1% of all cardiac enzymes. Among cardiac enzymes, cTnI showed the highest accuracy. Thus, It was confirmed that RWMA of echocardiography is more accurate than cardiac enzyme is in diagnosing ischemic heart disease.
The purpose of this study is to evaluate the classification performance and applicability when land cover datasets constructed for AI training are cross validation to other areas. For study areas, Gyeongsang-do and Jeolla-do in South Korea were selected as cross validation areas, and training datasets were obtained from AI-Hub. The obtained datasets were applied to the U-Net algorithm, a semantic segmentation algorithm, for each region, and the accuracy was evaluated by applying them to the same and other test areas. There was a difference of about 13-15% in overall classification accuracy between the same and other areas. For rice field, fields and buildings, higher accuracy was shown in the Jeolla-do test areas. For roads, higher accuracy was shown in the Gyeongsang-do test areas. In terms of the difference in accuracy by weight, the result of applying the weights of Gyeongsang-do showed high accuracy for forests, while that of applying the weights of Jeolla-do showed high accuracy for dry fields. The result of land cover classification, it was found that there is a difference in classification performance of existing datasets depending on area. When constructing land cover map for AI training, it is expected that higher quality datasets can be constructed by reflecting the characteristics of various areas. This study is highly scalable from two perspectives. First, it is to apply satellite images to AI study and to the field of land cover. Second, it is expanded based on satellite images and it is possible to use a large scale area and difficult to access.
The aim of this study is to evaluate appraiser's consistency and accuracy about pulse diagnosis (PD) in discrimination of eight-constitutions using Gage R&R study. Cumulative numbers of PD for discrimination of eight constitutions of three appraisers' experience were 75,000 cases, 50,000 cases, 1,100 cases, respectively. Three Appraisers diagnosed subject's eight-constitutions by PD with blinded method. Gage R&R study was used to verify the results. In the measurements of consistency, appraiser B (agreement = 80%, Value of k = 0.8276) was very good, appraiser A (agreement = 70%, Value of k = 0.7465) was good, and appraiser C (agreement = 50%, Value of k = 0.5365) was moderate. In the measurements of accuracy, appraiser B (agreement = 70%, Value of k = 0.6812) was good, appraiser A (agreement = 60%, Value of k = 0.6414) was good, and appraiser C (agreement = 0%, Value of k = -0.1000) was poor. The results suggest that accuracy of discrimination of constitutions relatively depend on experience and number of cases of PD. Further large controlled study is needed to evaluate the accuracy of PD.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the accuracy of Glasgow Coma Scale (GCS) knowledge and performance among Vietnamese nurses. Methods: A cross-sectional descriptive study was conducted using a questionnaire pertaining to the nurses' knowledge of GCS and a structured evaluation tool to measure the accuracy of their GCS scores. A total of 94 Vietnamese nurses participated in this study, all from a general hospital in Ho Chi Minh City, Vietnam. Data were analyzed by conducting a t-test, a $x^2$ test, and ANOVA. Results: This study found that the vast majority of the nurses (>90%) responded correctly to questions regarding their GCS basic knowledge; however, 52.1% of the nurses answered incorrectly questions related to clinical scenarios requiring the application of the basic knowledge. Regarding the GCS performance, the nurses demonstrated acceptable accuracy rates for each component of GCS, but those who scored well in all three components accounted for only 42.6% of the subject group. These findings indicate that the Vietnamese nurses are not able to integrate their GCS knowledge into actual practice as measured by the accuracy of GCS scoring. Conclusion: This study suggests that new educational strategies should be developed for the Vietnamese nurses to improve their performance on accurate GCS scoring based on theoretical knowledge.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2003.04a
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pp.301-308
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2003
As the results of this study, the proposed method of this study which is increased to accuracy of DEM by classification of terrain is better than accuracy of DEM which is automatically generated by digital photogrammetry workstation system(DPWS). And, the edge detection method which is proposed by this study is established to extraction of geo-spatial information in ortho image.
Purpose: In this study, we tried to compare marginal accuracy when produce ceramic crown using all ceramic materials and existent metal-ceramic system. Material and methods: All-ceramic systems were E-max (Ivoclar/Vivadent, Lichtenstein), Lava(3M, U.S.A.) and Wol-ceram(Teamziereis, Germany). Metal-ceramic system(PFG) was composed of Au-Pt alloy (Metalor, Switzerlandand) and overlying ceramic(D-sign, Ivoclar/Vivadent, Lichtenstein). We fabricated metal master die with upper diameter of 7.95mm, bottom diameter of 9.00mm, height of 5.00mm, and taper of $6^{\circ}$. All ceramic system used 0.5mm thickness ceramic coping, while metalceramic system used 0.3 thickness metal coping. By adding dentin and enamel ceramics on each coping, a crown with a proximal thickness of 1.0 mm and occlusal thickness of 2.0mm was fabricated. Pressure of 2kg was applied for 10 seconds on each crown with static load compressor. Before and after cementation, we measured the marginal gap at 4 points of each crown using optical microscope. The data was analyzed using a Student's t test and repeated-measures of analyses of variance(ANOVA) followed by a Bonferroni test. A p value<0.05 was considered significant. Results: As experiment results, marginal accuracy of wol-ceram and Lava is no good when compared with marginal accuracy of PFG. But marginal accuracy of E.max is good when compared with PFG. This result showed not significant. The marginal accuracy of E.max is good when compared with marginal accuracy of wol-ceram and Lava. Conclusion: The marginal accuracy of E.max is very good when compared with marginal accuracy of another group.
The estimated breeding value (EBV) and accuracy of Hanwoo steer (Korean cattle) is an indicator that can predict the slaughter time in the future and carcass performance outcomes. Recently, studies using pedigrees and genotypes are being actively conducted to improve the accuracy of the EBV. In this study, the pedigree and genotype of 46 steers obtained from livestock farm A in Gyeongnam were used for a pedigree best linear unbiased prediction (PBLUP) and a genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) to estimate and analyze the breeding value and accuracy of the carcass weight (CWT), eye muscle area (EMA), back-fat thickness (BFT), and marbling score (MS). PBLUP estimated the EBV and accuracy by constructing a numeric relationship matrix (NRM) from the 46 steers and reference population I (545,483 heads) with the pedigree and phenotype. GBLUP estimated genomic EBV (GEBV) and accuracy by constructing a genomic relationship matrix (GRM) from the 46 steers and reference population II (16,972 heads) with the genotype and phenotype. As a result, in the order of CWT, EMA, BFT, and MS, the accuracy levels of PBLUP were 0.531, 0.519, 0.524 and 0.530, while the accuracy outcomes of GBLUP were 0.799, 0.779, 0.768, and 0.810. The accuracy estimated by GBLUP was 50.1 - 53.1% higher than that estimated by PBLUP. GEBV estimated with the genotype is expected to show higher accuracy than the EBV calculated using only the pedigree and is thus expected to be used as basic data for genomic selection in the future.
Purpose: The main function of INS (Inertial Navigation System) is to measure the position of an armed vehicle and its performance is confirmed through the positioning accuracy test of Korean Defense Standards (KDS). The current standards, however, do not provide clear test methods and the conditions for performing positioning accuracy tests. Accordingly, the purpose of this study is to develop a new method for positioning accuracy test which would be effective. Methods: In this study, a new INS positioning accuracy test method is suggested based on the analysis of test data collected through a statistical experiment known as central composite design. For the positioning accuracy experiment of K105A1, a self-propelled artillery, two factors of driving velocity and driving distance are considered. Results: Based on the analysis of experimental data, a regression model for the positioning error is fitted and the positioning accuracy test of INS is so developed to maximize the positioning error. The standard proximity rate is used as an additional test criterion to evaluate the performance level of INS. Conclusion: The proposed new positioning accuracy test for INS has the advantage of finding the nonconforming items effectively. It is also expected to be utilized for the other similar INS positioning accuracy tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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