Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.10
no.5
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pp.26-30
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2011
Currently, many researches are carried out about tilting index table, which is one of the main component of 5-axis machine tool. The performance of the tilting index table is associated the rotational accuracy which is very important factor for high precision machining because it have an effect on machining error. In this paper, a tilting index table is developed, and the rotational accuracy of the tilting index table using a laser measurement equipment is measured. In addition, a correction value is obtained from the measured value through compensation, and the correction value is used to improve the accuracy of the table. Comparative analysis is carried out for the accuracy of the table before and after compensation. This paper can be used by a reference for performance and reliability advancement of tilting index table.
Purpose: This study examined the effects of flexible flatfeet on the accuracy of knee joint motions in closed and open kinetic chain tasks. Methods: Twenty-four healthy participants were recruited for this study. The subjects were divided into two groups using a navicular drop (ND) test: flexible flatfoot group (n=12, male: 6, aged $22.00{\pm}2.22years$) and age-matched control group (n=12, males: 6, aged $22.17{\pm}1.53years$). The accuracy of knee motion was measured quantitatively by tracing through the flexion and extension motion of the knee joints in the closed kinetic chain and the open kinetic chain. Results: There was a significant difference in the accuracy index between the groups in closed kinetic chain task, but there was no significant difference in the open kinetic chain task. In addition, there was a significant difference in the accuracy index between the closed kinetic chain and the open kinetic chain task in the flexible flatfoot group. In addition, a significant negative correlation was observed between the ND and accuracy index in the closed kinematic chain task, but there was no significant relationship between the ND and accuracy index in the open kinematic chain task. Conclusion: Flexible flatfeet can affect the accuracy of the adjacent joints, such as the knee joint in the closed kinematic chain.
Sixty six patients who were operated as lung cancer during the period from Mar. 1991 to Sep. 1993 at the department of Thoracic and cardiovascular surgery, were reviewed retrospectively and the accuracy of regional lymph node in preoperative CT were compared with histopathologlc report obtained from operation. The age ranged from 30 to 72 years old (mean age : 56.5), and 51 patients were male and 15 patients were female. The author analysed the true positive, true negative, false positive and false negative and sensitivity, specificity, positive predictive index, negative predictive index and accuracy of each nodes. The result is that there were differences between seven nodal groups in specificity, sensitivity, positive predictive Index, negative predictive index and accuracy. The range of each nodal group is from 81.7 to 98.3% The nodes of the most poor accuracy are aortopulmonary area and hilar area.
In order to apply the Network RTK (real time kinematics) technology, which has been used for positioning of stationary points, to the navigation of vehicles, its infrastructure should provide correction data with a quality indicator that can show the expected accuracy in real time. In this paper, we analyzed various indicator generation algorithms such as I95 (ionospheric index 95) / G95 (geodetic index 95), SBI (semivariance based index) and RIU (residual interpolation uncertainty). We also applied them to the raw observables from the reference stations of National Geographic Information Institute and VRS (virtual reference station) users, and then examined its feasibility to be used as a real-time performance index of the Network RTK rover. 24 hour data analysis shows that the RIU index, which can represent the non-linearty of the correction, has the strongest correlation with the Network RTK rover accuracy. Therefore, RIU index is expected to be used as a real-time performance index of the Network RTK rover.
Objective: In practical breeding, selection is often performed by ignoring the accuracy of evaluations and applying economic weights directly to the selection index coefficients of genetically standardized traits. The denominator of the standardized component trait of estimated genetic evaluations in practical selection varies with its reliability. Whereas theoretical methods for calculating the selection index coefficients of genetically standardized traits account for this variation, practical selection ignores reliability and assumes that it is equal to unity for each trait. The purpose of this study was to clarify the effects of ignoring the accuracy of the standardized component trait in selection criteria on selection responses and economic weights in retrospect. Methods: Theoretical methods were presented accounting for reliability of estimated genetic evaluations for the selection index composed of genetically standardized traits. Results: Selection responses and economic weights in retrospect resulting from practical selection were greater than those resulting from theoretical selection accounting for reliability when the accuracy of the estimated breeding value (EBV) or genomically enhanced breeding value (GEBV) was lower than those of the other traits in the index, but the opposite occurred when the accuracy of the EBV or GEBV was greater than those of the other traits. This trend was more conspicuous for traits with low economic weights than for those with high weights. Conclusion: Failure of the practical index to account for reliability yielded economic weights in retrospect that differed from those obtained with the theoretical index. Our results indicated that practical indices that ignore reliability delay genetic improvement. Therefore, selection practices need to account for reliability, especially when the reliabilities of the traits included in the index vary widely.
Most classification accuracy measures for optimal threshold are divided into two types: one is expressed with cumulative distribution functions and probability density functions, the other is based on ROC curve and AUC. Unal (2017) proposed the index of union (IU) as an accuracy measure that considers two types to get them. In this study, ten kinds of accuracy measures (including IU) are divided into six categories, and the advantages of the IU are studied by comparing the measures belonging to each category. The optimal thresholds of these measures are obtained by setting various normal mixture distributions; subsequently, the first and second type of errors as well as the error sums corresponding to each threshold are calculated. The properties and characteristics of the IU statistic are explored by comparing the discriminative power of other accuracy measures based on error values.The values of the first type error and error sum of IU statistic converge to those of the best accuracy measures of the second category as the mean difference between the two distributions increases. Therefore, IU could be an accuracy measure to evaluate the discriminant power of a model.
In this paper, we analyze the effect of the representative spectral indices, normalized difference vegetation index (NDVI), normalized difference water index (NDWI) and normalized difference built-up index (NDBI) on classification accuracies of Landsat-8 OLI image.After creating these spectral index images, we propose five methods to select the spectral index images as classification features together with Landsat-8 OLI bands from 1 to 7. From the experiments we observed that when the spectral index image of NDVI or NDWI is used as one of the classification features together with the Landsat-8 OLI bands from 1 to 7, we can obtain higher overall accuracy and kappa coefficient than the method using only Landsat-8 OLI 7 bands. In contrast, the classification method, which selected only NDBI as classification feature together with Landsat-8 OLI 7 bands did not show the improvement in classification accuracies.
Recently, as the number of high-resolution satellite SAR images increases, the demand for precise matching of SAR imagesin change detection and image fusion is consistently increasing. RMSE (Root Mean Square Error) values using GCPs (Ground Control Points) selected by analysts have been widely used for quantitative evaluation of image registration results, while it is difficult to find an approach for automatically measuring the registration accuracy. In this study, a feasibility analysis was conducted on using the FSIM (Feature Similarity) index as a measure to evaluate the registration accuracy. TerraSAR-X (TSX) staring spotlight data collected from various incidence angles and orbit directions were used for the analysis. FSIM was almost independent on the spatial resolution of the SAR image. Using a single SAR image, the FSIM with respect to registration errors was analyzed, then use it to compare with the value estimated from TSX data with different imaging geometry. FSIM index slightly decreased due to the differencesin imaging geometry such as different look angles, different orbit tracks. As the result of analyzing the FSIM value by land cover type, the change in the FSIM index according to the co-registration error was most evident in the urban area. Therefore, the FSIM index calculated in the urban was mostsuitable for determining the accuracy of image registration. It islikely that the FSIM index has sufficient potential to be used as an index for the co-registration accuracy of SAR image.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.48
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pp.233-240
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1998
Recently, Hong-Jun Kim et al. introduced an improved process incapability index $C^*_{psk}$ by the transformation of the $C_{psk}{\;}C^*_{psk}$. A simple transformation of $C_{psk}$, can be regard as a process incapability index, provides an uncontaminated separation between information concerning the process accuracy and precision while this kind of information separation is not available with the $C_{psk}$. By an identical conception, in this article a new process incapability index $C^*_{psk}$ for Non-Normal process can be proposed by the transformation of the process capability index $C^*_{psk}$. The motivation behind introduction of $C^*_{psk}$ is that process capability index $C^*_{psk}$ cannot give information of the process accuracy and precision. A significant result of this research that $C^*_{psk}$ for the case where the target value T is equal to the midpoint of the specification limits or not Is evaluated without respect to T. Accordingly, $C^*_({psk})$ will be propose a reasonable process incapability measure for Non-Normal process
The purpose of this study was to show the method of three-dimensional morphometry developed recently and to compare the accuracy of three-dimensional morphometry with those of PA cephalometry, The three-dimensional morphometry analysis program and device were developed. Steel balls (1.2mm in diameter) were attached in twenty five landmarks of artificial human skull. This artificial human skull was used as experimental materials. From three-dimensional morphometry and PA cephalometry of artificial human skull. eleven linear measurements were acquired and made into asymmetry index. Right-left differences of measurements were used as asymmetry index. These measurements and asymmetry index were compared respectively with those of actual. The results were as follows: 1. Mean difference between three-dimensional morphometry and actual artificial human skull in linear measurements was $1.99{\pm}0.37mm$, and mean difference between PA cephalometry and actual was $21.12{\pm}0.45mm$. Both of all were reduced more than those of actual. 2. Mean difference between three-dimensional morphometry and actual artificial human skull in asymmetry index was $0.07{\pm}0.42$, and mean difference between PA cephalometry and actual was $3.63{\pm}0.60$. Three-dimensional morphometry was reduced while PA cephalometry was magnified more than that of actual. 3. Each eleven asymmetry index of three-dimensional morphometry was the same negative sign as those of actuals while only N-Z, ANS-J, Tr-Go, Tr-ANS asymmetry index were the same in PA cephalometry. These results suggest that the method of three-dimensional morphometry is more accurate than those of PA cephalometry in asymmetry analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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