Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.529-536
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2006
Investigators use either Euclidean distance or volume of a simplex defined composed of data points as agreement index to measure chance-corrected agreement among observers for multivariate interval data. The agreement coefficient proposed by Um(2004) is based on a volume of a simplex and does not depend on the variables' measuring units. We consider a comparison of Um(2004)'s agreement coefficient with others based on two unit-free distance measures, Pearson distance and Mahalanobis distance. Comparison among them is made using hypothetical data set.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.361-363
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2001
Although data mining promises a new paradigm to discover medical knowledge form a database, there are many problems to be solved before real application is feasible. We had the chance to provide a data set to be analyzed as a discovery challenge by using various data mining techniques at the PKDD conference. As data providers, we evaluated and discussed results and clarified problems.
This paper presents a proactive longitudinal motion planning algorithm for improving the safety of an automated bus. Since the field of view (FOV) of the autonomous vehicle was limited depending on onboard sensors' performance and surrounding environments, it was necessary to implement vehicle-to-vehicle (V2V) communication for overcoming the limitation. After a virtual V2V-equipped target was constructed considering information obtained from V2V communication, the reference motion of the ego vehicle was determined by considering the state of both the V2V-equipped target and the sensor-detected target. Model predictive control (MPC) was implemented to calculate the optimal motion considering the reference motion and the chance constraint, which was deduced from manual driving data. The improvement in driving safety was confirmed through vehicle tests along actual urban roads.
This study was conducted to investigate the relationship between self efficacy and a health locus of control. We conveniently sampled 204 university students who smoke. We invastigated by using questionaries and collected data that were analyzed using a t - test, an analysis of variance, a Pearson product-moment correlation. The results are as follows: 1. The average score of self efficacy was 66.16 (out of a total score of 100.00) in university students who smoke. In relation to the health locus of control, the internality score was highest at 25.22, the influence of others was 20.39, and the effect of chance was 15.86. 2. In a significant test of the general character other and aspect related to the smoking of the subjects and in the score of the health locus of control, the internality score of subjects who had been never been asked to quit smoking was higher than that of subjects who had been. There are significant differences in the scores concerning the influence of powerful others, especially religion. In chance occurrences, the score of subjects in medical school was higher than in other schools. The lower the age one beginns smoking, the higher the score of chance. 3. In a significant test of the general character and other aspects related to smoking and the score of self efficacy, there was no significant relationship. 4. Considering the relation of self efficacy to a health locus of control, a positive relationship between self efficacy and internality, and the influence of others, but not between self efficacy and the effect of chance. With these results, we can conclude that the higher the level of self efficacy, the higher the internality, the higher the influence of powerful others. Consequently, it is necessary to identify the relationships clearly among self efficacy the health locus of control by repeated research. It can be used to support, revise and develop health behavior theory.
Background: This study aimed to research on how adherence and blood control could make a difference when it comes to develop complications. Methods: The study's subjects were 255,916 patients who were newly diagnosed with hypertension in 2009 using data collected by National Health Insurance Cooperation. Patients are considered as a group under adherence if visit days and prescription days are more than 300 days. Patients are considered to have successfully controled their hypertension based on actual value measured by National Health Insurance Cooperation and the study takes a look at whether they were diagnosed with complications of cerebrocardiovascular disease in 2012. Chi-square test and logistic regression was used to analyze. Results: Patients who were able to control their hypertension show 0.80 times chance of developing cerebrovascular disease, and 0.89 times chance of developing cardiocerebrovascular disease. The group of adherence shows lower chance of developing complication in general than the group of non-adherence. Conclusion: The study revealed that hypertension's constant treatment could control the blood pressure and prevent complications. It is important that encourages patients to effort for persistent treatment for reducing complication.
Purpose: This study was to identify the relations between stress and health locus of control in nursing college students. Methods: A total of 243 subjects aged between 17 and 27 were selected through convenient sampling. Data were collected with a self reported questionnaire from March 2 to 25, 2013. Collected data were analyzed with SPSS/PC Win 15.0. Results: Differences in stress and health locus of control according to general characteristics were as follows. Stress were significantly different according to gender (t=-2.51, p<.05), grade (F=5.40, p<.01), school record (F=5.72, p<.01), stress solving methods (F=2.62, p<.05). Internal health locus of control was significantly different according to gender (t=2.30, p<.05), grade (F=14.73, p<.001), religion (F=4.63, p<.01), school record (F=5.29, p<.01), economic state (F=5.50, p<.001) and smoking (F=4.17, p<.05). Chance health locus of control was significantly different according to sibling rank (F=2.86, p<.05). Except chance health locus of control, internal heath locus of control and dependence health locus of control have a negative correlation with stress. 15.6% of variance in stress was explained by dependence health locus of control, chance health locus of control, and grade. Conclusion: The findings of this study may be useful in understanding the stress expression of nursing college students and developing more specific programs on personality and self-control.
In order to deal with the classification problems of type-2 fuzzy training samples on generalized credibility space. Firstly the type-2 fuzzy training samples are reduced to ordinary fuzzy samples by the mean reduction method. Secondly the definition of strong fuzzy linear separable data for type-2 fuzzy samples on generalized credibility space is introduced. Further, by utilizing fuzzy chance-constrained programming and classic support vector machine, a support vector machine based on type-2 fuzzy training samples and established on generalized credibility space is given. An example shows the efficiency of the support vector machine.
Purpose: The purpose of this study was to identify the relationship between Health Locus of Control(HLOC) and Health Promoting Behaviors(HPB) in the nursing college students. Method: Data were collected by the structured questionnaires from 485 nursing students in Gwangju. Data were analyzed by using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient and Simple regression. Result: The mean score for the HLOC of the nursing students was Internal: 23.858, Powerful others: 17.619, Chance: 15.076. The total mean score for HPB was 2.45(range 1-4). The highest score on the subscale was self-actualization(M=2.914), and the lowest was health responsibility(M=1.905). The score between HPB and HLOC-internal(r=.302, p=.000), HLOC-powerful others (r=.329, p=.000), HLOC-chance(r=.146, p=.001) showed a significantly positive correlation. By means of simple regression analysis, HLOC explained 14.3% of HPB. Conclusion: This study suggests that HLOC accounted for 14.3 % of HPB in the nursing college students.
The purpose of this study was to identify the major factors affecting performance of health promoting behavior and Pender's health promotion model was examined. The subjects were 508 workers employed in 4 manufacturing industries, data was collected from May 19th to 24th, 1997 using questionaires and it was used convenient sampling method. Data were analyzed by SPSS Win 6.1 program. The results of this study were as follows 1. The average score of health promoting behavior was 2.47. 2. The Health promoting behavior in the relationships between health promoting behavior and demographic factors, there is statistically significant difference in age(F=2.56, P=.0378), religion(F=6.34, P=.0001), working type(F=4.56, P=.0036)variables. 3. The performance score of health promoting behavior was statistically positively correlated with Definition of health(r=.2471. P=.000), Self-efficacy(r=.1385, P=.002), Internal health locus of control(r=.126, P=.000), External health locus of control(r=.2550, P=.000), Chance health locus of control(r=.3023, P=.000), but negatively with Perceived health status(r=-.2076, P=.000). 4. The major factors were Chance health locus of control. Definition of health, working hours, self-efficacy, External health locus of control. and explained for $39.58\%$ of Health promoting behavior performance score.
International journal of advanced smart convergence
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제8권1호
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pp.141-146
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2019
These days, there are many applications using neural networks as parts of their system. On the other hand, adversarial examples have become an important issue concerining the security of neural networks. A classifier in neural networks can be fooled and make it miss-classified by adversarial examples. There are many research to encounter adversarial examples by using denoising methods. Some of them using GAN (Generative Adversarial Network) in order to remove adversarial noise from input images. By producing an image from generator network that is close enough to the original clean image, the adversarial examples effects can be reduced. However, there is a chance when adversarial noise can survive the approximation process because it is not like a normal noise. In this chance, we propose a research that utilizes high-level representation in the classifier by combining GAN network with a trained U-Net network. This approach focuses on minimizing the loss function on high representation terms, in order to minimize the difference between the high representation level of the clean data and the approximated output of the noisy data in the training dataset. Furthermore, the generated output is checked whether it shows minimum error compared to true label or not. U-Net network is trained with true label to make sure the generated output gives minimum error in the end. At last, the remaining adversarial noise that still exist after low-level approximation can be removed with the U-Net, because of the minimization on high representation terms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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