The purpose of this study was to develop the risk-adjusted mortality model using Korean Hospital Discharge Injury data and US National Hospital Discharge Survey data and to suggest some ways to manage hospital mortality rates through comparison of Korea and United States Hospital Standardized Mortality Ratios(HSMR). This study used data mining techniques, decision tree and logistic regression, for developing Korea and United States risk-adjustment model of in-hospital mortality. By comparing Hospital Standardized Mortality Ratio(HSMR) with standardized variables, analysis shows the concrete differences between the two countries. While Korean Hospital Standardized Mortality Ratio(HSMR) is increasing every year(101.0 in 2006, 101.3 in 2007, 103.3 in 2008), HSMR appeared to be reduced in the United States(102.3 in 2006, 100.7 in 2007, 95.9 in 2008). Korean Hospital Standardized Mortality Ratios(HSMR) by hospital beds were higher than that of the United States. A two-aspect approach to management of hospital mortality rates is suggested; national and hospital levels. The government is to release Hospital Standardized Mortality Ratio(HSMR) of large hospitals and to offer consulting on effective hospital mortality management to small and medium hospitals.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.6
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pp.32-48
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2023
Autonomous driving technology is shaping the future of personalized travel, encouraging personalized travel, and traffic impact could be influenced by individualized travel behavior during the transition of driving entity from human to machine. In order to evaluate traffic impact, it is necessary to estimate the total number of trips based on an understanding of individual travel characteristics. The Activity-based model(ABM), which allows for the reflection of individual travel characteristics, deals with all travel sequences of an individual. Understanding the relationship between travel and travel must be important for assessing traffic impact using ABM. However, the ABM has a limitation in the data hunger model. It is difficult to adjust in the actual demand forecasting. Therefore, we utilized a Tour-based model that can explain the relationship between travels based on household travel survey data instead. After that, vehicle registration and population data were used for correction. The result showed that, compared to the KTDB one, the traffic generation exhibited a 13% increase in total trips and approximately 9% reduction in working trips, valid within an acceptable margin of error. As a result, it can be used as a generation correction method based on Tour, which can reflect individual travel characteristics, prior to building an activity-based model to predict demand due to the introduction of autonomous vehicles in terms of road operation, which is the ultimate goal of this study.
Park, Jun-Hwan;Kim, Soon-Gwan;Cho, Chong-Suk;Heo, Min-Wook
Journal of Korean Society of Transportation
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v.26
no.2
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pp.109-119
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2008
The number of card users has grown steadily after the adaption of smart card. Considering the diverse information from smart card data, the increase of card usage rate leads to various useful implications meaning in travel pattern analysis and transportation policy. One of the most important implications is the possibility that the data enables us to generate transit O/D tables easily. In the case of generating transit O/D tables from smart card data, it is necessary to filter data error and/or data missing. Also, the correction of data missing is an important procedure. In this study, it is examined to compute the level of data error and data missing, and to correct data missing for transit O/D generation.
This paper suggests a new algorithm to provide low-cost GPS modules with DGPS service, which corrects the error vector in the already-calculated position by projecting range corrections to position domain using the observation matrix calculated from the satellite elevation and azimuth angle in the NMEA GPGSV data. The algorithm reduced the horizontal and vertical RMS error of U-blox LEA-5H module from 1.8m/5.8m to 1.0m/1.4m during the daytime. The algorithm has advantage in improving the performance of low-cost module to that of DGPS receiver by a software update without any correction in hardware, therefore it is expected to contribute to the vitalization of the future high-precision position service infrastructure by reducing the costumer cost and vender risk.
Up to now Permanent traffic volumes have been counted by Automatic Vehicle Classification (AVC) on National Highways. When counted data have missing items or errors, the data must be revised to stay statistically reliable This study was carried out to estimate correct data based on outoregression and seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA). As a result of verification through seasonal ARIMA, the longer the missed period is, the greater the error. Autoregression results in better verification results than seasonal ARIMA. Traffic data is affected by the present state mote than past patterns. However. autoregression can be applied only to the cases where data include similar neighborhood patterns and even in this case. the data cannot be corrected when data are missing due to low qualify or errors Therefore, these data shoo)d be corrected using past patterns and seasonal ARIMA when the missing data occurs in short periods.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.314-314
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2020
SWAT (Soil and Water Assessment Tool)은 미국 농무성 농업연구소에서 개발된 준분포형(semi-distributed) 수문 모형으로 복합토지이용유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양, 토지이용 및 토지관리 상태의 변화에 따른 유역의 유출량, 유사량 및 영양물질의 영향을 예측하기 위해 개발되었다. SWAT은 기본적으로 다양한 매개변수에 대한 수동 보정 기능을 제공하고 있지만 매개변수 보정에 따른 모의결과의 불확실성을 수반하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 자동보정 기능을 제공하는 SWAT-CUP (Calibration and Uncertainty Program)이 개발되었다. SWAT-CUP에서 제공하는 매개변수의 최적화 과정에서 유사한 모의 결과를 산출하는 수천 개의 매개변수조합이 존재하기 때문에 보정기법의 선택에 따라 최종 매개변수의 값이 달라질 수 있다. 불확실성을 발생시키는 요인으로 (1) 매개변수의 선택, (2) 보정 기법, (3) 목적함수, (4) 매개변수의 초기 범위, (5) 모의(simulation)의 실행(run) 및 반복(iteration) 횟수, (6) 위치, 개수 등 보정 자료의 선택 등이 주로 지목된다. 이러한 요인으로 발생하는 불확실성은 SWAT 모형의 구조 및 입력 자료에서 기인하는 것으로, 사용자의 설정에 따라 크게 좌우된다. 본 연구에서는 SWAT 매개변수 보정 과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 평가하고, 효율적인 보정 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 낙동강 권역의 내성천 유역을 대상으로 SWAT 모형을 구축하였으며, 내성천 본류에 위치한 수위(유량) 관측소의 자료를 활용하여 검·보정을 수행하였다. 모의 결과는 유량의 크기 뿐 아니라 유량의 발생 시기, 유역의 반응 및 증가·감소 경향성을 함께 고려하여 평가하였다. 그 결과 모형 구조에 따른 불확실성의 전이과정을 정확하게 파악하는 것은 불가능하지만 SWAT 모형의 비고유성(non-uniqueness)에 의한 불확실성을 정량화하여 나타내었다.
본 논문은 정지궤도위성을 이용한 표준시각/주파수 전송시스템의 동기 오차 요인을 분석하고, 한국과 같이 영토가 작은 국가의 경우, 정지궤도 위성을 이용하는 방식의 이점을 단파 또는 광 전용망을 이용하는 지상망 방식, 그리고 저궤도 위성을 이용하는 GPS방식과 비교 분석한다. 또한, 본 논문은 현재 서비스를 제공 중이거나 연구가 진행중인 단방향 위성 시각 전송 서비스를 고찰하고 특히, 무궁화 위성을 이용한 고정밀도의 표준시각/주파수 전 송서비스를 제공하기 위해 요구되는 동기오차 보정기술에 관하여 연구한다. 국가적 통신망 동기를 위한 표준 시각/주파수의 동기 정확도를 만족시킬 수 있는 효과적인 동기 오차 보정 방식으로 차동(differential mode)보정방식을 제안하고 그 성능을 분석하였으며 시각 정확도 와 주파수 정확도의 관계를 분석하였다. 모의실험 결과, 정상적인 시스템 운영하에서 시각 정확도와 주파수 정확도는 각각 100ns(95%)와 10-11(7일이상) 보다 우수한 것으로 분석되었 으며 본 논문에서 제시한 성능 개선 방안을 적용함으로써 보다 높은 정확도의 시각/주파수 동기가 가능함을 확인하였다.
One-way Network-RTK(Real Time Kinematics) is considered as a method which can satisfy moving vehicle's recently-required high accuracy and mobility. When we use one-way Network RTK for vehicle navigation, multiple cells-based system is required to provide the service continuously in wide area. The rover which moves through various cells inevitably experiences a correction discontinuity, which is not eliminated by the DD(Double Difference) method and to cause 13cm(horizontal) and 48cm(vertical) position error. We suggest three solutions to reduce this discontinuity, which are identification of master RS with neighbor networks, duplication of communication module to receive corrections from other cells, and ambiguity adjustment between neighbor cells. All of our suggestions reduce the error to 1/4 wavelength in measurement and 3cm in position-domain, and we suggest the ambiguity adjustment is the best when we consider the extendibility of service area and the cost of rover device.
In this paper, we reviewed the method of replacing the number of registered vehicles with the number of trips to more realistically calculate vehicle emissions. Using the Korea Transport Data Base (KTDB) in replacing the number of registered vehicles with adjusted number of registered vehicle by specific vehicle type in the metropolitan area, the results by region showed that Seoul had the widest rate of error and that, among vehicles, trucks had the widest rate of error. Also, the absolute value of deviation of registered vehicles and adjusted number of registered vehicle influenced by the calculation of the quantity of vehicle emissions showed that out of the metropolitan regional government all trucks showed the widest deviation. The results of calculating the quantity of vehicle emissions showed an average of 9% difference between the emissions based on the number of registered vehicles and the emissions based on adjusted number of registered vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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