Objectives: There are substantial variations on the methods of identifying Sa-sang typology in clinical practice. This review aimed to describe the clinical experiences on the classification of Sa-sang typology based on index signs for practice of Tae-Geuk acupuncture. Methods: Core physical signs and interpretation of treatment response for the classification of Sa-sang typology are suggested based on 42-year clinical experiences of the expert (the first author). Results: Epigastric tenderness and hepatic dullness sound are the most important physical sign in the classification of Sa-sang typology. Clinical experiences indicate that there may be a positive association between the presence of epigastric tenderness and hepatic dullness sound. Four sets of acupuncture points are matched for four types of Sa-sang institution, respectively. Appropriate match will resolve epigastric tenderness and hepatic dullness sound, while this will not happen if inappropriate match is employed. Conclusion: I suggest that two physical signs (i.e., epigastric tenderness and hepatic dullness sound) are essential for the classification of Sa-sang typology in Tae-Geuk acupuncture.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.17
no.2
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pp.129-136
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1999
The quality of image classification results is not always uniform over entire image. Thus, this study proposes the concept of ISDd (Index of Spatial Distribution by distance) and ISDs (ISD by scatteredness) for the evaluation of unevenness of result quality, and spatial distribution of satellite image classification errors. The ISDd is indexed mean distance of misclassified pixels and the ISDs is statistical indicator of scatteredness of misclassified pixels. In this study, the ISDd and the ISDs are calculated and evaluated for some satellite images, then misclassified area is extracted and the reasons of misclassification are examined. As the result of this study, using both the ISDd and the ISDs, the basis of decision on adoption/rejection of classification results is offered at sub-image level by evaluation of the local aggregation of misclassified pixels. Using Index of Spatial Distribution. as well as overall classification accuracy, users can understand the spatial distribution of misclassified pixels, and can have the additional criterion of the judgement on suitability and reliability of classification results.
The classification of weak rocks is normally connected with the rippability classifications. The excavation of rock is frequently carried out by blasting. A classification of the weak rocks by test blasting with small quantity of explosives was attempted in the present study. The crater ratio and blasting constant that resoled from test blasting were used as a e parameter of the classification. The seismic velocity of rock mass and Protodyakonov's index were also applied for the also rock classification.
Kim, Jae-Young;Yong, Hae-Sung;Park, Kwang-Ho;Huh, Jong-Ki
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.45
no.6
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pp.309-315
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2019
Objectives: The aim of this study was to evaluate the validity of the existing classification and difficulty index of impacted mandibular third molars in clinical situations and propose a more practical classification system. Materials and Methods: This study included 204 impacted mandibular third molars in 154 patients; panoramic x-ray images were obtained before tooth extraction. Factors including age, sex, and pattern of impaction were investigated. All impacted third molars were classified and scored for spatial relationship (1-5 points), depth (1-4 points), and ramus relationship (1-3 points). All variables were measured twice by the same observer at a minimum interval of one month. Finally, the difficulty index was defined based on the total points scored as slightly difficult (3-4 points), moderately difficult (5-7 points), very difficult (8-10 points), and extremely difficult (11-12 points). Results: The strength of agreement of the total points scored and difficulty index were 0.855 and 0.746, respectively. Most cases were classified as moderately difficult (73.0%). Although only 13 out of 204 cases (6.4%) were classified as extremely difficult, patients classified as extremely difficult were the oldest (P<0.05). Conclusion: For difficulty classification, the authors propose one more difficult category beyond the existing three-step difficulty index: the clinician should consider the patient's age in the difficulty index evaluation.
Compared to the imagery produced by traditional satellites, PlanetScope satellite imagery has made it possible to easily capture remotely-sensed imagery every day through dozens or even hundreds of satellites on a relatively small budget. This study aimed to detect changed areas and update a land cover map using a PlanetScope image. To generate a classification map, pixel-based Random Forest (RF) classification was performed by using additional features, such as the Normalized Difference Water Index (NDWI) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The classification result was converted to vector data and compared with the existing land cover map to estimate the changed area. To estimate the accuracy and trends of the changed area, the quantitative quality of the supervised classification result using the PlanetScope image was evaluated first. In addition, the patterns of the changed area that corresponded to the classification result were analyzed using the PlanetScope satellite image. Experimental results found that the PlanetScope image can be used to effectively to detect changed areas on large-scale land cover maps, and supervised classification results can update the changed areas.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.16
no.2
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pp.45-52
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2020
This paper is focused on the modulation scheme detection of the IEEE 802.11 standard. In the IEEE 802.11ac standard, the information of the modulation scheme is indicated by the modulation coding scheme (MCS) included in the VHT-SIG-A of the preamble field. Transmitting end determines the MCS index suitable for the low signal to noise ratio (SNR) situation and transmits the data accordingly. Since data field decoding can take place only when the receiving end acquires the MCS index information of the frame. Therefore, accurate MCS detection must be guaranteed before data field decoding. However, since the MCS index information is the information obtained through preamble field decoding, the detection rate can be affected significantly in a low SNR situation. In this paper, we propose a relatively robust modulation classification method based on deep learning to solve the low detection rate problem with a conventional method caused by a low SNR.
This study was to investigate if Body Mass Index(BMI) is adequate as a method of physique classification of Korean female college students. For this study 571 students were selected to examine physique classification by anthropometric index, and the correlation between the various anthropometric index and risk facters(blood pressure, triglyceride, hematocrit). The following results were obtained by this study. 1) Average age of the subjects is 19.6, height 158.2cm and weight 54.4g. 2) All anthropometric indices and body fat percentage are highly correlated (r>0.713), among them BMI shows high and significant positive correlation with weight(r=0.919) and skinfold thickness(r>0.601), but negative correlation with height(r=-0.086). 3) All anthropometric indices and body fat percentage show significant correlation with blood pressure and triglyceride. Among them BMI shows high and significant positive correlation with blood pressure and triglyceride. 4) FAT% III calculated of BMI shows significant with FAT% I and FAT% II by skinfold thickness, and high correlation with blood pressure and triglyceride. Therefore FAT% III is adequate for calculation method of body fat percentage.
The Journal of Korean Academy of Sensory Integration
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v.10
no.1
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pp.11-20
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2012
Objective : The purpose of this study is intended to provide useful information about the disability evaluation indicators, the Modified Barthel Index (MBI) as a measurement tool for assessing the ability to perform activities of daily living through the correlation between the Modified Barthel Index (MBI) and the Manual Ability Classification System (MACS), and Gross Motor Function Classification System (GMFCS). Methods : The subject was 82 children with cerebral palsy. The validity was aexamined by calculation of correlation between the Modified Barthel Index (MBI), the Manual Ability Classification System (MACS) and Gross Motor Function Classification System (GMFCS). Results : There were a good significant correlation between the MBI and MACS (r = -.765, p <0.001), the MBI and the GMFCS (r = -.851, p < 0.001) and the MACS and the GMFCS (r = .615, p <0.001). Conclusion : The close correlation between the MBI that is used as the basis of grading cerebral palsy and high reliability and validity of the MACS, GMFCS suggest that disability evaluation indicators, the MBI could be useful for children with disabilities.
Customer reviews are one of the important sources for purchase decision makings in online stores. Online stores have tried to provide useful reviews in product pages to customers. To assess the usefulness of customer reviews before other users have voted enough on the reviews, diverse aspects of reviews were utilized in prevous studies. Style and semantic information were utilized in many studies. This study aims to test diverse alogrithms and datasets for identifying a proper classification method and threshold to classify useful reviews. In particular, most researches utilized ratio type helpfulness index as Amazon.com used. However, there is another type of usefulness index utilized in TripAdviser.com or Yelp.com, count type helpfulness index. There was no proper threshold to classify useful reviews yet for count type helpfulness index. This study used reivews and their usefulness votes on restaurnats from Yelp.com to devise diverse datasets and applied text mining approaches to classify useful reviews. Random Forest, SVM, and GLMNET showed the greater values of accuracy than other approaches.
Tumay, Mehmet T.;Abu-Farsakh, Murad Y.;Zhang, Zhongjie
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2008.03a
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pp.1466-1483
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2008
This paper discusses the development of an up-to-date computerized CPT (Cone Penetration Test) based soil engineering classification system to provide geotechnical engineers with a handy tool for their daily design activities. Five CPT soil engineering classification systems are incorporated in this effort. They include the probabilistic region estimation and fuzzy classification methods, both developed by Zhang and Tumay, the Schmertmann, the Douglas and Olsen, and the Robertson et al. methods. In the probabilistic region estimation method, a conformal transformation is used to determine the soil classification index, U, from CPT cone tip resistance and friction ratio. A statistical correlation is established between U and the compositional soil type given by the Unified Soil Classification System (USCS). The soil classification index, U, provides a soil profile over depth with the probability of belonging to different soil types, which more realistically and continuously reflects the in-situ soil characterization, which includes the spatial variation of soil types. The CPT fuzzy classification on the other hand emphasizes the certainty of soil behavior. The advantage of combining these two classification methods is realized through implementing them into visual basic software with three other CPT soil classification methods for friendly use by geotechnical engineers. Three sites in Louisiana were selected for this study. For each site, CPT tests and the corresponding soil boring results were correlated. The soil classification results obtained using the probabilistic region estimation and fuzzy classification methods are cross-correlated with conventional soil classification from borings logs and three other established CPT soil classification methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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