This research paper introduces the application and implementation of medical decision metrics that classifies medical decision-making into four different metrics using statistical diagnostic tools, such as confusion matrix, normal distribution, Bayesian prediction and Receiver Operating Curve(ROC). In this study, the metrics are developed based on cross-section study, cohort study and case-control study done by systematic literature review and reformulated the structure of type I error, type II error, confidence level and power of detection. The study proposed implementation strategies for 10 quality improvement activities via 14 medical decision metrics which consider specificity and sensitivity in terms of ${\alpha}$ and ${\beta}$. Examples of ROC implication are depicted in this paper with a useful guidelines to implement a continuous quality improvement, not only in a variable acceptance sampling in Quality Control(QC) but also in a supplier grading score chart in Supplier Chain Management(SCM) quality. This research paper is the first to apply and implement medical decision-making tools as quality improvement activities. These proposed models will help quality practitioners to enhance the process and product quality level.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.16
no.1
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pp.127-135
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2009
It is necessary to forecast the amount of the maximum electricity demand for stabilizing the flow of electricity. The time series data was collected from the Korea Energy Research between January 2000 and December 2006. The data showed that they had a strong linear trend and seasonal change. Winters seasonal model, ARMA model were used to examine it. Root mean squared prediction error and mean absolute percentage prediction error were a criteria to select the best model. In addition, a nonstationary generalized extreme value distribution with explanatory variables was fitted to forecast the maximum electricity.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.51
no.3
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pp.53-62
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2009
This study was carried out to select optimal probability distribution based on design accumulated monthly mean inflow from the viewpoint of drought by Gamma (GAM), Generalized extreme value (GEV), Generalized logistic (GLO), Generalized normal (GNO), Generalized pareto (GPA), Gumbel (GUM), Normal (NOR), Pearson type 3 (PT3), Wakeby (WAK) and Kappa (KAP) distributions for the observed accumulative monthly mean inflow of Chungjudam. L-moment ratio was calculated using observed accumulative monthly mean inflow. Parameters of 10 probability distributions were estimated by the method of L-moments with the observed accumulated monthly mean inflow. Design accumulated monthly mean inflows obtained by the method of L-moments using different methods for plotting positions formulas in the 10 probability distributions were compared by relative mean error (RME) and relative absolute error (RAE) respectively. It has shown that the design accumulative monthly mean inflow derived by the method of L-moments using Weibull plotting position formula in WAK and KAP distributions were much closer to those of the observed accumulative monthly mean inflow in comparison with those obtained by the method of L-moment with the different formulas for plotting positions in other distributions from the viewpoint of RME and RAE.
A Bit-depth expansion is a method to increase the number of bit. It is getting important as the needs of HDR (High Dynamic Range) display or resolution of display have been increased because the level of luminance or expressiveness of color is proportional to the number of bit in the display. In this paper, we present effective bit-depth expansion algorithm for conventional standard 8 bit-depth content to display in high bit-depth device (10 bits). Proposed method shows better result comparing with recently developed methods in quantitative (PSNR) with low complexity. The proposed method shows 1db higher in PSNR measurement with 40 times faster in computational time.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.31
no.1
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pp.15-24
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2006
In simulation input modeling, it is important to identify a probability distribution to represent the input process of interest. In this paper, an appropriate sample size is determined for parameter estimation associated with some typical probability distributions frequently encountered in simulation input modeling. For this purpose, a statistical measure is proposed to evaluate the effect of sample size on the precision as well as the accuracy related to the parameter estimation, square rooted mean square error to parameter ratio. Based on this evaluation measure, this sample size effect can be not only analyzed dimensionlessly against parameter's unit but also scaled regardless of parameter's magnitude. In the Monte Carlo simulation experiments, three continuous and one discrete probability distributions are investigated such as ; 1) exponential ; 2) gamma ; 3) normal ; and 4) poisson. The parameter's magnitudes tested are designed in order to represent distinct skewness respectively. Results show that ; 1) the evaluation measure drastically improves until the sample size approaches around 200 ; 2) up to the sample size about 400, the improvement continues but becomes ineffective ; and 3) plots of the evaluation measure have a similar plateau pattern beyond the sample size of 400. A case study with real datasets presents for verifying the experimental results.
Many use cases have been presented on providing convenience and safety for vehicles employing wireless access in vehicular environments and long-term evolution communication technologies. As the 70-MHz bandwidth in the 5.9-GHz band is allocated as an intelligent transportation system (ITS) service, there exists the issue that vehicular communication systems should not interfere with each other during their usage. Numerous studies have been conducted on adjacent interfering channels, but there is insufficient research on vehicular communication systems in the ITS band. In this paper, we analyze the interference channel performance between communication systems using distribution functions. Two types of scenarios comprising adjacent channel interference are defined. In each scenario, a combination of an aggressor and victim network is categorized into four test cases. The minimum requirements and conditions to meet a 10% packet error rate are analyzed in terms of outage probability, packet error rate, and throughput for different transmission rates. This paper presents an adjacent channel interference ratio and communication coverage to obtain a satisfactory performance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.6
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pp.93-99
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2007
Robust nonlinear image denoising algorithms for the class of ${\alpha}$-stable distribution are introduced. The proposed amplitude-limited sample average filter(ALSAF) proves to be the maximum likelihood estimator under the heavy-tailed Gaussian noise environments. The error norm for this estimator is equivalent to Huber#s minimax norm. It is optimal in the respect of maximizing the efficacy under the above noise environment. It is mired with the myriad filter to propose an amplitude-limited myriad filter(ALMF). The behavior and performance of the ALSAF and ALMF in ${\alpha}$-stable noise environment are illustrated and analyzed through simulation.
Owing to the latest changes in the IT environment and the advancement of RFID (Radio Frequency Identification) technology, the RFID technology has been frequently applied to the field of logistics and distribution. Now it is possible to acquire information in real-time more accurately and promptly as compared to data collection in the past, through the application of the RFID technology. However, in terms of the application of the RFID technology, the range of the field of logistics and distribution is considerably widely distributed. The management system that is able to monitor the RFID system installed in logistics centers and stores distributed in environmentally many regions, in real-time in the center is insufficient. Therefore, this study proposes a management system which is capable of transmitting the report of the occurrence of errors according to the pre-defined error types at the time of the occurrence of errors in the RFID system installed at each strategic foothold, in real-time to SMS and to the integrated monitoring system, and of taking actions for those errors from a remote place by using a mobile device. The purpose of the error management system proposed in this study is to minimize a data loss in the supplying network by quickly coping with errors in the area where the RFID system is installed.
If the time-temperature indicator (TTI) experienced a different temperature than the accompanied packaged food, influenced by heat transfer between the TTI, package, and ambient air, TTI would incorrectly predict the food quality changes with temperature. Temperature distributions of a finite slab with different sizes, representing beef packaged with TTI, were estimated by the finite element method (FEM). The thermal properties of the beef and TTI, such as heat capacity, density, and heat conductivity, were estimated from the relevant equations using their chemical compositions. The FEM simulations were performed for three cases: different locations of TTIs on the beef, different thicknesses of beef, and non-isothermal conditions of ambient air. The TTIs were mounted in four different locations on the beef. There was little difference in temperature between four locations of the TTI on the package surface. As the thickness of the slab increased, the temperature of the TTI changed faster, followed by the corner surface, as well as middle and bottom parts, indicating the possible error for temperature agreement between the TTI and the slab. Consequently, it was found that any place on the package could be selected for TTI attachment, but the package size should carefully be determined within a tolerable error of temperature.
This paper proposed a method to estimate the vertical delay from the slant delay, which can improve accuracy of the ionospheric correction of SBAS. Proposed method used Chapman profile which is a model for the vertical electron density distribution of the ionosphere. In the proposed method, we assumed that parameters of Chapman profile are given and the vertical ionospheric can be modeled with linear function. We also divided ionosphere into multi-layer. For the verification, we converted slant ionospheric delays to vertical ionospheric delays by using the proposed method and generated the ionospheric correction of SBAS with vertical delays. We used International Reference Ionosphere (IRI) model for the simulation to verification. As a result, the accuracy of ionospheric correction from proposed method has been improved for 17.3% in daytime, 10.2% in evening, 2.1% in nighttime, compared with correction from thin shell model. Finally, we verified the method in the SBAS user domain, by comparing slant ionospheric delays of users. Using the proposed method, root mean square value of slant delay error decreased for 23.6% and max error value decreased for 27.2%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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