Updating a forest type map is essential for sustainable forest resource management and monitoring to cope with climate change and various environmental problems. According to the necessity of efficient and wide-area forestry remote sensing, CAS500-4 (Compact Advanced Satellite 500-4; The agriculture and forestry satellite) project has been confirmed and scheduled for launch in 2023. Before launching and utilizing CAS500-4, this study aimed to pre-evaluation the possibility of satellite-based tree species classification using RapidEye, which has similar specifications to the CAS500-4. In this study, the study area was the Chuncheon forest management complex, Gangwon-do. The spectral information was extracted from the growing season image. And the GLCM texture information was derived from the growing and non-growing seasons NIR bands. Both information were used to classification with random forest machine learning method. In this study, tree species were classified into nine classes to the coniferous tree (Korean red pine, Korean pine, Japanese larch), broad-leaved trees (Mongolian oak, Oriental cork oak, East Asian white birch, Korean Castanea, and other broad-leaved trees), and mixed forest. Finally, the classification accuracy was calculated by comparing the forest type map and classification results. As a result, the accuracy was 39.41% when only spectral information was used and 69.29% when both spectral information and texture information was used. For future study, the applicability of the CAS500-4 will be improved by substituting additional variables that more effectively reflect vegetation's ecological characteristics.
In this paper, we conducted various experiments with Bayesian networks in order to analyze clinical data of infertility patients. With these experiments, we tried to find out inter-dependencies among important factors playing the key role in clinical pregnancy, and to compare 3 different kinds of Bayesian network classifiers (including NBN, BAN, GBN) in terms of classification performance. As a result of experiments, we found the fact that the most important features playing the key role in clinical pregnancy (Clin) are indication (IND), stimulation, age of female partner (FA), number of ova (ICT), and use of Wallace (ETM), and then discovered inter-dependencies among these features. And we made sure that BAN and GBN, which are more general Bayesian network classifiers permitting inter-dependencies among features, show higher performance than NBN. By comparing Bayesian classifiers based on probabilistic representation and reasoning with other classifiers such as decision trees and k-nearest neighbor methods, we found that the former show higher performance than the latter due to inherent characteristics of clinical domain. finally, we suggested a feature reduction method in which all features except only some ones within Markov blanket of the class node are removed, and investigated by experiments whether such feature reduction can increase the performance of Bayesian classifiers.
Electrocardiogram(ECG) being the recording of the heart's electrical activity provides valuable clinical information about heart's status. Many researches have been pursued for heart disease diagnosis using ECG so far. However, electrocardio-graph uses foreign diagnosis algorithm in the con due to inaccuracy of domestic diagnosis results for a heart disease. This paper proposes ST-segment extraction technique diagnosing heart disease parameter from raw ECG data. As the ST-segment is used for prediction of Coronary Artery Disease, we can predict heart disease using classification approach in data mining technique. We can also predict patient's clinical characterization from patient clinical data.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.11a
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pp.258-265
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2002
베이지안망은 기존의 방법에 비해 불확실한 상황에서도 지식을 표현하고 결론을 추론하는데 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 대표적인 베이지안망 분류기들을 제시하고, 동일 임상데이터에 대해 서로 다른 유형별 베이지안망 분류기들을 학습하였다. 베이지안망을 적용할 때 변수의 수가 많아짐에 따라 베이지안망의 구조를 학습하는데 탐색공간이 넓어져 어려움이 있다. 본 연구에서는 이런 탐색공간을 효율적으로 줄이기 위하여 클래스 노드의 Markov blanket에 속한 특징들로 집합을 축소하는 것을 제안하고, 실험을 통해 이 특징 축소방법이 베이지안망 분류기들의 성능을 높여 줄 수 있는지 알아보았다. 분류기들의 성능에서는 축소한 특징집합으로부터 얻은 베이지안망으로 확장한 나이브 베이지안망 분류기가 가장 우수한 정확도를 가짐을 실험을 통해 알 수 있었다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2005.11a
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pp.509-512
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2005
A human's effort to enjoy healthy life all life is increased, it is Sasang medicine that is receiving many interests. Sasang medicine person's constitution by 4 and behaved correct medicine arts in constitution. Therefore, In this paper, be going to propose a methodology for developing practitioner's intuition to objective equipment by visualize, measuring and quantize practitioner's a shape of the body and its countenance methods. For this, be going to extract characteristic elements, which are needed to assort Sasang constitution classification, from front and side face and distinguish four constitutions. Finally, usefulness of method proposed by an experiment world prove.
Purpose: The purpose of this study is to compare the clinicopathological characteristics of stomach and small bowel gastrointestinal stromal tumors and to determine the risk factors and treatment guidelines. Materials and Methods: Among 38 patients who were diagnosed with a gastrointestinal stromal tumor from August 1998 to May 2006, 29 patients at the Pundang Jesaeng General Hospital, Daejin Medical Center were evaluated. The clinicopathological characteristics of gastrointestinal stromal tumors arising from stomach and small bowel were compared. Immunohistochemical staining for CD117, CD34, smooth muscle actin, desmin, and S-100 protein was performed and classified according to NIH criteria. Prognosis between groups was analyzed according to NIH criteria. Results: There was no significant difference in the clinicopathological characteristics and prognosis between gastrointestinal stromal tumors arising from the stomach and small bowel. Recurrence of the disease occurred in four (13.8%) patients. Classification of gastrointestinal stromal tumors according to NIH criteria was predictive of recurrence (P=0.030). Conclusion: NIH criteria were predictive of recurrence, but the location of the primary site was not predictive of recurrence. A further study involving multi center data and a long-term follow-up will be needed for formulating diagnostic and therapeutic guidelines.
Focal segmental glomerulosclerosis (FSGS) is the name of the primary glomerular disease as well as the terminology to describe the secondary phenomena of any other glomerular diseases. It is characterized by sclerosis, hyalinosis, foam cell infiltration, vacuolar change of podocytes, and halo formation in the glomerulus. Throughout the interstitium, lymphocytes infiltration, tubular atrophy and vascular changes are accompanied. Occasionally, IgM and/or C3 depositions are noted in the sclerotic areas. Electron microscopically, diffuse effacement of foot processes are seen in non-sclerotic area like minimal change disease. Podocyte injury patterns including vacuolar changes are frequently examined. Recently, Columbia group has suggested morphologic classification of FSGS and they demonstrated very good prognosis of tip lesion and poor prognosis of both collapsing and cellular types. However, the pathogenetic classification has been suggested by others; hyperfilteration, podocyte injury, genetic lesions etc. Further studies are necessary to understand and treat this disease.
The purpose of this research paper is to develop Mobile application-based Nursing Process Programs on 'Nursing Diagnosis', 'Nursing Interventions' and 'Nursing Outcomes Classification' targeting nurses and nurse students. To achieve it, this paper uses 'standard classification-focused research data' on the basis of Nursing Diagnosis Classification established by NANDA (North American Nursing Diagnosis Association), NIC (Nursing Interventions Classification) and NOC (Nursing Outcomes Classification) mainly developed by Iowa State University. The existing research methods are difficult to be applied to patients, since such methods put a restriction on choosing, developing, and generalizing 'Nursing Process Programs' in clinical spheres. But, this research thesis focuses on developing guidelines applicable to any clinical experiences, with the use of the framework in mutual links with all the nursing diagnosisoutcomes- interventions. In this regard, the Korean version programs were developed and registered in App store in March. Thus, it is expected that these programs would be wildly-available as tools for nursing education.
This study is to define the hemodiafiltration treatment compliance indicators and discriminate standards for hemodiafiltration patients and development of hemodiafiltration treatment compliance measurement-convergent form. Date was collected from 300 on-line hemodiafiltration patients. To verify the hemodiafiltration treatment compliance indicators and discriminate standards, used construct validity and content validity by clinical professional group. Discriminant ability of 3 indicators-interdialysis weight gain rate(IWGR), serum phosphate level, rate of self change of total hemodiafiltration treatment time(SCR-HEFTT)- is 95.6%(wilks ramda=.256, p=.002). And hemodiafiltration treatment compliance measurement-convergent form has 91.7% discriminant accuracy. Hemodiafiltration treatment compliance is important that nurses can aware pre-stage of complication and give appropriate nursing intervention. Also this measurement can be used for foundation data of the nursing intervention development that prevent dialysis patient's complication.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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