Objectives: In order to accurately measure skin moisture and accumulate normal skin moisture data, analyzing the uncertainty of the skin moisture measurement and establishing standard reference data is essential. It helps to evaluate the skin's condition and has great significance in diagnosis and treatment. In this study, the traceability of the equipment and the uncertainty of the results were analyzed for their potential use in the field of Korean medicine. The data was collected measuring skin moisture on the sole of the foot. Methods: One professional measured the moisture of the adult male's foot 10 times following a determined protocol. The standard uncertainty of repeated measurements was calculated from the mean value of 10 repeated measurements. Ten trainee participants also measured the adult male's foot following a determined protocol. The standard uncertainty by tester was calculated from the value of repeated measurements. Results: As a result of analyzing the difference between the mean and standard uncertainties in both the expert and trainees, it was confirmed that the variance in this study did not satisfy the normal distribution. In addition, the Mann-Whitney U-test was carried out, and it was found that there was no significant difference in the measured values of the two groups. The authorized uncertainty of measurements and traceability of all the equipment was not confirmed. Conclusions: This paper establishes the basis for later measurement-equipment research to provide the objective indicators to approach the dryness of plantar skin from dehydration, the Korean medicine perspective.
고객 유형 분석에 쓰이는 다양한 데이터 분석 방법은 고객들을 위한 맞춤형 콘텐츠를 기획하고, 보다 편리한 서비스를 제공하기 위하여 고객들의 유형과 특성을 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 정보의 손실을 줄이기 위한 일환으로 정보 엔트로피를 확장하여 속성의 불확실성을 이용한 k-modes 군집분석 알고리즘을 제안한다. 따라서 속성에 대한 유사도의 측정은 두 가지의 측면에서 고려되어진다. 하나는 각 분할의 중심에 대한 각 속성간의 불확실성을 측정하는 것이고, 다른 하나는 각 속성이 가지는 불확실성에 대한 확률적 분포에 대한 불확실성을 측정하는 것이다. 특히 속성내의 불확실성은 속성의 엔트로피를 확률적 정보로 변환하여 불확실성을 측정하기 때문에 최종적인 불확실성은 비확률적인 척도와 확률적인 척도에서 고려되어 진다. 여러 실험과 척도를 통하여 제안한 알고리즘의 정확도가 최적의 초기치를 기반으로 군집분석을 수행한 결과에 준수함을 보인다.
본 논문에서는 우리나라의 도로교통사업의 타당성 평가시 활용되는 국가교통DB 기종점 자료를 이용하여, 통행량 변화에 따른 추정 링크 교통량의 불확실성을 분석하였다. 분석 결과, 평균적으로 기종점 통행량의 확률변동으로 변화될 수 있는 전체 국가교통DB 네트워크의 교통량 불확실성 정도는 15.4%로, 혼잡한 구간의 교통량에 대한 불확실성이 그렇지 않은 구간의 불확실성보다 매우 큰 것으로 나타났다. 특히, 본 논문에서는 교통량 추정치에 대한 분산추정치를 계산하고 이를 토대로, 주어진 신뢰수준에서 구간추정 치를 제시하여 교통투자를 결정하는 의사결정가나 분석가들에게 다양한 정보를 제공할 수 있는 기틀을 마련하였으며 도로부문 투자에 대한 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 토대를 마련하였다.
Ground investigation data to be used as a basis for geotechnical analysis and foundation design are usually troubled with large uncertainty, due to natural variability and limited number of data. Statistical methods can be a rational tool for handling such uncertain ground data, in particular with a view to the selection of characteristic values for estimating ground design parameters used in design. The characteristic values of soil properties for use in geotechnical design have oftenly based on not only a subjective judgment but also engineer's past acumulated experience. This paper discussed some statistical methods which can handle such intrinsic ground uncertainty data with a case design in a rational manner.
Measurement uncertainty analysis of fuel flow using turbine flowmeter was performed for the case of altitude engine test. SAE ARP4990 was used as the fuel flow calculation procedure, as well as the mathematical model for the measurement uncertainty assessment. The assessment was performed using Sensitivity Coefficient Method. 11 parameters involved in the calculation of the flow rate were considered. For the given equipment setup, the measurement uncertainty of fuel flow was assessed in the range of 1.19~1.86 % for high flow rate case, and 1.47~3.31 % for low flow rate case. Fluctuation in frequency signal from the flowmeter had the largest influence on the fuel flow measurement uncertainty for most cases. Fuel temperature measurement had the largest for the case of low temperature and low flow rate. Calibration of K-factor and the interpolation of the calibration data also had large influence, especially for the case of very low temperature. Reference temperature, at which the reference viscosity of the sample fuel was measured, had relatively small contribution, but it became larger when the operating fuel temperature was far from reference temperature. Measurement of reference density had small contribution on the flow rate uncertainty. Fuel pressure and atmospheric pressure measurement had virtually no contribution on the flow rate uncertainty.
Purpose: The purpose of this study is to identify main factors affecting patients' uncertainty following lumbar spinal surgery. Methods: A survey was conducted of a sample 155 post -operative patients in April to June 2010. Uncertainty and knowledge about self-care after spinal surgery and the back pain evaluation were measured. Data were analyzed with t-test, ANOVA, Pearson correlation, and multiple regressions. Results: The mean score of uncertainty level was $27.66{\pm}6.32$. Levels of uncertainty were different by age, gender, educational level, pain duration, and number of types of pain. Uncertainty was positively correlated with knowledge of post-op self-care, back pain, and mental health. The results of multiple regression indicated that knowledge of post-op self-care and mental health were significant predictors with 35.1% of the variance in uncertainty. Conclusion: A program including post-operative self-care education and mental health promotion is required to reduce uncertainty of patients with lumbar spinal surgery.
The best estimate plus uncertainty methodologies for loss-of-coolant accident analyses make use of the best-estimate codes and relevant experimental databases. Inherently, best-estimate codes have various uncertainties in the model parameters, which can be quantified by the dedicated experimental database. Therefore, this study was devoted to establishing procedures for identifying the input parameters of predictive models and quantifying their uncertainty ranges. The rod bundle heat transfer experiments were employed as a representative reflood separate effect test, and the TRACE code was utilized as a best-estimate code. In accordance with the present procedure for uncertainty quantification, the integrated list of the influential input parameters and their uncertainty ranges was obtained through local sensitivity calculations and screening criteria. The validity of the procedure was confirmed by applying it to uncertainty analyses, which checks whether the measured data are within computed ranges of the variables of interest. The uncertainty quantification procedure proposed in this study is anticipated to provide comprehensive guidance for the conduct of uncertainty analyses.
본 논문은 차세대 침입탐지 시스템을 위해서 데이터 융합에서의 불확실한 데이터 처리의 알고리즘을 제안한다. 차세대 침입탐지는 사이버 공간에서 생성되어지는 정보를 지식으로 만들어내기 위해 수많은 네트워크 센서로부터의 데이터가 수집되어진다. 수집된 센서 정보를 지식의 수준으로 이끌어내기 위해서 데이터 융합의 과정이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Demster-Shafer 증거이론 추론적 기법을 통하여 서로 다른 데이터들의 특징을 분석하여 불확실한 데이터가 어느 구간에서 신뢰구간을 갖는지를 분류하여, 불확실한 데이터에 대한 표현을 이루어낸다. 본 실험내용에서는 이러한 불확실성 데이터에 대한 이상탐지를 위해 iris plant 데이터세트를 이용한 신뢰구간에 따른 분류를 실행하였다. 이에 대해 각 신뢰구간을 통해서 데이터 분류가 가능하다는 것을 검증하였다.
The fundamental goal of this study is to minimize the uncertainty of the median fragility curve and to assess the structural vulnerability under earthquake excitation. Bayesian Inference with Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulation has been presented for efficient collapse response assessment of the independent intake water tower. The intake tower is significantly used as a diversion type of the hydropower station for maintaining power plant, reservoir and spillway tunnel. Therefore, the seismic fragility assessment of the intake tower is a pivotal component for estimating total system risk of the reservoir. In this investigation, an asymmetrical independent slender reinforced concrete structure is considered. The Bayesian Inference method provides the flexibility to integrate the prior information of collapse response data with the numerical analysis results. The preliminary information of risk data can be obtained from various sources like experiments, existing studies, and simplified linear dynamic analysis or nonlinear static analysis. The conventional lognormal model is used for plotting the fragility curve using the data from time history simulation and nonlinear static pushover analysis respectively. The Bayesian Inference approach is applied for integrating the data from both analyses with the help of MCMC simulation. The method achieves meaningful improvement of uncertainty associated with the fragility curve, and provides significant statistical and computational efficiency.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제11권2호
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pp.15-27
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2004
Most software projects inevitably involve various types and degrees of uncertainty. Without proper risk assessment and coordination, software projects can easily run out of control and consume significant additional resource. Thus, risk management techniques are critical issues to information system researchers. Previous empirical studies of U.S. software firms support the adoption of development standardization and user requirement analysis techniques in risk-based software project management. Using data collected from software projects developed in Korea during 1999-2000, we conduct a comparative study to determine how risk management strategies impact software product and process performance in countries with dissimilar IT capabilities. In addition, we offer an alternative conceptualization of residual performance risk. We show that the use of residual performance risk as an intervening variable is inappropriate in IT developing countries like Korea where the role of late stage risk control remedies are critical. A revised model is proposed that generates more reliable empirical implications for Korean software projects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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