Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.51
no.2
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pp.203-211
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2015
The purpose of this study is to identify the flow resistance of the bottom pair trawl nets. The bottom pair trawl nets being used in fishing vessel (100G/T, 550ps) was selected as a full-scale net, and 1/10, 1/25 and 1/50 of the model nets were made. Converted into the full-scale net by Tauti's modeling rule and Kim's modeling rule, when resistance coefficient k of each net was calculated by substituting into above equation for flow resistance R and wall area of nets S values of each net ${\upsilon}$. Because resistant coefficient k decreases exponentially according as flow velocity ${\upsilon}$ increases to make $k=c{\upsilon}^{-m}$, c and m values of each net were compared. As a result, as the model was smaller, c and m values was smaller in the two rule into standard of 1/10 model value, decrease degree of 1/25 model was almost same in the two rule, decrease degree of 1/50 model was very big in Tauti's modeling rule. Therefore, in the result of experiment, because average of c and m values for similarly 1/10 and 1/25 model were given $c=4.9(kgf{\cdot}s^2/m^4)$ and m=0.45, R (kgf) of bottom pair trawl net could show $R=4.9S{\upsilon}^{1.55}$ using these values. As in the order of cod-end, wing and bag part for 1/25 and 1/50 model net were removed in turn, measured flow resistance of each, converted into the full-scale, total resistance of the net and the resistance of each part net were calculated. The resistance ratio of each part for total net was not same in 1/25 and 1/50 model each other, but average of two nets was perfectly same area ratio of each part as the wing, bag and cod-end part was 43%, 45% and 12%. However, the resistance of each part divided area of the part, calculated the resistance of per unit area, wing and bag part were not big difference each other, while the resistance of cod-end part was very large.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.5
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pp.905-912
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2012
We are dealing with the Bayes' rule education tool with Excel Macro and its usage example. When an event occurs, we are interested in whether it does under certain conditions or not. In this case, we use the Bayes' rule to calculate the probability. Bayes' rule is very useful in making decision based on newly obtained statistical information. We introduce an efficient self-teaching educational tool developed to help the learners understand the Bayes' rule through intermediate steps and descriptions. The concept and examples of intermediate steps such as conditional probability, multiplication rule, law of total probability, prior probability and posterior probability could be acquired through step-by-step learning. All the processes leading to result are given with diagrams and detailed descriptions. By just clicking the execution button, users could get the results in one screen.
Purpose: This study aimed to develop a pre-hospital subarachnoid hemorrhage (SAH) prediction tool by analyzing the extant predictive factors of patients with non-traumatic SAH who visited the hospital through the 119 emergency medical services. Methods: We retrospectively reviewed pre-hospital care reports (PCRs) and electronic medical records (EMRs) of 103 patients with non-traumatic SAH who were transported to the emergency department of two national hospitals via the 119 emergency medical service from January 1, 2017 to December 31, 2020. Variables required to apply the Ottawa SAH Rule and EMERALD SAH Rule, which are early prediction tools for SAH, were extracted and applied. Results: The most common symptoms-which were found in 94.1% and 97.0% of all patients according to PCRs and EMRs, respectively-appeared in the following order: headache, altered state of consciousness, and nausea/vomiting. When the variables used for the EMERALD Rule, namely systolic blood pressure (SBP), diastolic blood pressure (DBP), and blood sugar test (BST), were applied, the sensitivities of EMR and PCRs were 99.9% and 92.2%, respectively. Conclusion: For the timely prediction of SAH at the pre-hospital phase, patient age and symptoms should be assessed, and SBP, DBP, and BST should be measured to transport the patient to an appropriate hospital.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.2
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pp.353-362
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2016
By Wikipedia, data mining is the process of discovering patterns in a big data set involving methods at the intersection of association rule, decision tree, clustering, artificial intelligence, machine learning. and database systems. Association rule is a method for discovering interesting relations between items in large transactions by interestingness measures. Association rule interestingness measures play a major role within a knowledge discovery process in databases, and have been developed by many researchers. Among them, the Hellinger measure is a good association threshold considering the information content and the generality of a rule. But it has the drawback that it can not determine the direction of the association. In this paper we proposed a signed Hellinger measure to be able to interpret operationally, and we checked three conditions of association threshold. Furthermore, we investigated some aspects through a few examples. The results showed that the signed Hellinger measure was better than the Hellinger measure because the signed one was able to estimate the right direction of association.
US national research laboratories developed the first Vital Area Identification (VAI) method for the physical protection of nuclear power plants that is based on Event Tree Analysis (ETA) and Fault Tree Analysis (FTA) techniques in 1970s. Then, Korea Atomic Energy Research Institute proposed advanced VAI method that takes advantage of fire and flooding Probabilistic Safety Assessment (PSA) results. In this study, in order to minimize the burden and difficulty of VAI, (1) a set of streamlined VAI rules were developed, and (2) this set of rules was applied to PSA fault tree and event tree at the initial stage of VAI process. This new rule-based VAI method is explained, and its efficiency and correctness are demonstrated throughout this paper. This new rule-based VAI method drastically reduces problem size by (1) performing PSA event tree simplification by applying VAI rules to the PSA event tree, (2) calculating preliminary prevention sets with event tree headings, (3) converting the shortest preliminary prevention set into a sabotage fault tree, and (4) performing usual VAI procedure. Since this new rule-based VAI method drastically reduces VAI problem size, it provides very quick and economical VAI procedure. In spite of an extremely reduced sabotage fault tree, this method generates identical vital areas to those by traditional VAI method. It is strongly recommended that this new rule-based VAI method be applied to the physical protection of nuclear power plants and other complex safety-critical systems such as chemical and military systems.
Considering the rapid process of media's breakthrough and diverse patterns of consumptions's analysis, a uniform analysis might be much rooms to be desired for interpretation of new phenomena. In special, the products happening intensive sails on around an anniversary or fresh food have the restricted marketing hours. Moreover, traditional association rule discovery algorithms might not be appropriate for analysis of sales pattern given in a specific time because existing approaches require iterative scan operation to find association rule in large scale transaction databases. in this paper, we propose an incremental candidate set management model based on twin-hashing technique to find association rule in special sales pattern using database trigger and stored procedure. We also prove performance of the proposed model through implementation and experiment.
The objective of this paper is to examine the proportion and characteristics of non-emergent patients at emergency departments. The observational survey was conducted using a structured form used by emergency medicine specialists or senior residents on June 7-20, 2005. 1,526 patients at ten emergency centers took part in this study. The structural form contained type of insurance, route and means of emergency department (ED) visit, triage based on the Manchester Triage Scale(MTS)-modified criteria, emergency level based on the government defined rule, type of emergency centers (Regional Emergency Medical Center; REMC, Local Emergency Medical Center; LEMC, Local Emergency Agency; LEA), as well as patient's general information. Data were analyzed using SAS statistical program(V.8.2). Descriptive analysis was performed to describe the magnitude of non-emergent patients. ${\chi}^2-analysis$ and logistic regression analysis was performed to identify the nonurgent patients' characteristics. In the MTS-modified criteria, we found a 15.3% rate of non-emergent patients. This rate differed from that of non-emergent patients obtained using government's rule. In particular, there were inaccuracies in the definition of government rule on non-emergent patients, so it is necessary to apply the new government rule regarding classification of non-emergent patients. There were significant differences in the rate of non-emergent patients according to type of ED, means of ED visit, time to visit, and insurance. Non-emergent patients are more likely to visit a D-type ED(LEA having less than 20,000 patients annually), not to use ambulance, to have 'Automobile Insurance, Industrial Accident Compensation Insurance, or pay out-of-pocket'. Non-emergent patients tend to visit ED due to illness rather than injury. Further studies on the development' of triage scale and reexamination of the government's rule on emergency visits are required for future policy in this area.
The purpose of this study is to examine the characteristics of science gifted students' understanding of friction acting on a rolling object, and to examine the implications of teaching methods that can be derived from them. For this purpose, 48 students in grade 3 students who take advanced physics classes at the science high school for the gifted were asked to answer three questions about the friction problems. As a result, students' responses were divided into three types: rule, none-rule, and calculation. In addition, students of the rule type have difficulty in reasoning about the friction by using friction rules. We believe that students will be able to reach a deeper understanding of friction if we teach them to correctly infer the direction of friction without using friction rules, along with a strategy to emphasize relative motion in contact.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.16
no.2
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pp.73-83
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2011
In the manufacturing system, production-planning is very important in effective management for expensive production facilities and machineries. To enhance efficiency of Manufacturing Execution System(MES), a manufacturing system that reduces the difference between planning and execution, certain production-planning needs a dispatching rule that is properly designed for characteristic of work information and there should be a appropriate selection for the rule as well. Therefore, in this paper dispatching rule will be selected by several simulations based on characteristics of work information derived from process planning data. By constructing information that are from simulation into ontology, one of the knowledge-based-reasoning, production planning platform based on the selection of dispatching rule will be demonstrated. The platform has strength in its wider usage that is not limited to where it is applied. To demonstrate the platform, RacerPro and Prot$\acute{e}$g$\acute{e}$ are used in parts of ontology reasoning, and JAVA and FlexChart were applied for production-planning simulation.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.4
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pp.717-725
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2012
Data mining is a method to find useful information for large amounts of data in database. One of the well-studied problems in data mining is exploration for association rules. Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given database by support, confidence, and lift. If we use the existing association rules, we can commit some errors by information loss not to consider the size of occurrence frequency. In this paper, we proposed a new association rule thresholds considering the number of possible rules of interest items and compare with existing association rule thresholds by example and real data. As the results, the new association rule thresholds were more useful than existing thresholds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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